人脸识别遇到口罩，新算法如何破解？

健身房角落里，一个年轻人在做硬拉。杠铃片加到了一百公斤，他握紧杆子，深吸一口气，把杠铃拉起来。动作不算流畅，腰背有些晃动。放下后，他靠在器械上喘气。旁边一个大叔走过来说，你腰太松了，先减重量。年轻人没吭声，把片卸下两块，又重新开始。大叔站在旁边看了一会儿，走了。

一个跑者在冬夜里穿过大桥。桥上没有其他人，路灯昏黄。他的影子一会儿拉长一会儿缩短。江风从侧面吹来，他侧着头避风。跑到桥中间时，他停下来，掏出手机拍了一张江面的照片。江面上反射着城市灯光，波光闪烁。他收回手机，继续跑，呼吸重新调整到节奏上。

小区楼下有一块水泥篮球场，地面有些开裂。放学后，几个孩子把书包堆在篮筐下，用石头在地上画出三分线。跳起投篮时，球弹到裂缝处会改变方向。他们不介意，捡起来再投。天快黑时，大人来喊吃饭。最后一个球投出去，没有进，他们说明天再来。

冬天，露天冰场上，几个小孩在学滑冰。他们穿着厚厚的羽绒服，戴着毛线帽，摔倒时衣服鼓起来像球一样。一个小孩扶着冰场边的围栏，一步步挪。另一个人已经能松开手，滑出好几米，但停不下来，直接撞到海绵垫上。笑声在冰面上传开。冰面被冰刀划出一道道白痕，很快又被浇冰车磨平。

语音助手的理解能力还停留在单轮指令层面。问一句天气，再追问“明天呢”，多数助手不知道指代对象。上下文记忆的对话模型在实验室里表现不错，但部署到手机后受能耗限制。多轮对话需要把历史信息编码进模型，推理时间会翻倍。目前助手擅长设置闹钟、播放歌曲这一类固定任务，复杂交流容易答非所问。