再次来到那片新区工地，感觉已然不同。

    高楼拔地而起，已经有了雏形，但空气中依然残留着一丝不易察觉的冰冷和滞涩，普通人感觉不到，但在我感知里，就像清新的画面上蒙着一层淡淡的灰色滤镜。

     项目经理把我带到了临时板房里的监控中心。

    几块大屏幕上显示着各个施工区域的实时画面，一个年轻的工程师正愁眉苦脸地看着不断弹出的虚假警报。

     “李大师，您看！又来了！”经理指着屏幕。

    画面里一个工人明明戴着黄色安全帽，系统却用红框把他标出来，显示“未佩戴安全帽”。

    另一个区域明明空无一物，系统却预警“人员非法入侵”。

     我凑近屏幕，尝试集中精神去“感知”。

    这一次，我不仅用萨满的感知力，也调动了我作为数据分析师的老本行。

     在我的“视野”里，那些冰冷的数据流和算法判断，仿佛也带上了一丝颜色和情绪。

    正常的数据是平稳的蓝色流，而那些错误的警报，则夹杂着细微的、跳动着的黑色和红色的噪点——那正是残留煞气的能量特征！ 它们像微小的病毒，侵入了AI系统的数据采集端（摄像头传感器）甚至是处理程序，扭曲了数据的本来面貌，导致AI做出了错误的判断。

     这不是中邪，这是……数据污染！一种灵异层面的数据污染！ “问题不在代码逻辑，在数据源和运行环境。

    ”我下了判断。

     经理和工程师一脸懵逼：“啥意思？” “意思是，工地某些区域的磁场或者能量场还是不稳定，影响了电子设备的正常工作，导致采集到的图像和数据本身就‘失真’了。

    ”我用他们能理解的方式解释。

     “那……那怎么办？总不能停工吧？” “不用。

    ”我有了主意，“给我最高权限，接入你们的监控系统后台。

    ” 在工程师将信将疑的目光中，我坐到了电脑前。

    我的双手放在键盘上，闭上眼睛，做了个深呼吸。

     这一次，我不仅仅是敲代码。

     我一边快速地编写着