AI侦探觉醒记：两千赛博飞叶，一根“真相青藤”｜

作者｜史中

文章来源｜浅黑科技

赛博世界维修工

“如果把记忆能力从你的大脑抽掉。”

对面的男人对我说。

“你听到的每一句话，都像是我和你说的第一句话。”

对面的男人对我说。

“你如何完成这场谈话，得到你想要的信息？”

对面的男人对我说。

“或者你会觉得。”

“这样的自己。”

“有智能吗？”

男人站起身来，兀自拉开窗户，车流猛地把人间嘈杂灌入我耳朵。刺眼的阳光像发条，把记忆碎片连缀起来。

“我”又回到了我的躯壳里，仿佛刚经历了一个轻描淡写的奇迹。

眼前的男人叫张福。

他的身份很多。

在技术人看来，他是一个飞檐走壁的黑客大神；

在投资人看来，他是被寄予厚望的明星企业“青藤云安全”创始人；

在政府、金融、能源等等机要单位看来，他是能在赛博世界里巧妙埋设地雷和引信，把进犯之敌炸得血肉模糊的指挥官。

但在我看来，那些都是幻象，他的真实身份是一个“赛博世界维修工”。

张福的野望，是用脑袋楔钉子，不断对赛博世界里的顶级难题锤锤打打。

每搞定一个疑难杂症，就需要潜入赛博世界的更深处，而每次潜入更深，就会牵出更大的疑难杂症。

于是，这些年他锻造出一屋子奇巧的工具、设备、武器、系统，并用一套宏大的世界观把它们连接起来。

堪称《禅与赛博世界维修艺术》。

最近三个月，张福消失了。

重现人间时，他带回来一位新朋友——AI 侦探。

这位侦探坐镇赛博空间，能察觉到最细微的不对劲；

从这个小小的“种子”开始，生长出一条推理的藤条；

藤条在黑暗中蜿蜒，绘制出黑客每一次手的触摸，脚的进退；

然后它优雅地点亮聚光灯，缓缓移动，用黑漆漆的炮口对准入侵黑客的脑门，炮决。

整个过程不需要人类脏手。。。

把只存在于科幻小说里的设定带到现实，固然无比震撼。

但更让我十倍震撼的，是如张福所暗示的那样：

这位 AI 侦探并非像人类那样拥有记忆，它只能理解“当下”，却用凶狠的方法把无数个“当下”叠为一处，让时间和空间挤进同一张地图，令凶手显形。

“你是怎么做到的？”我探身问。

“在那件事发生之前，我也不确定自己能做到。”他说。

张福

1.那件事

2025 年 1 月，张福正在低谷徘徊。

他并不讳言自己的无助。因为那段时间，这是很多人的情绪体验：

大洋对岸贸易战威逼，脚下经济承压。此时花出去一块钱不知何时候能挣回来，于是三百六十行都惶恐地捂紧腰包。

网络安全的预算，首当其冲被砍得血肉模糊。

很多企业干脆把网络安全产品看作“灭火器”。国家要求我有，我不得不买，但我要挑最便宜的买，最好是拼多多上按价格排序。。。

那，他们就不怕网络空间失火吗？

怕，但他们仍然要买最便宜的。

究其原因，来自一个“思想钢印”：中国技术干不过美国技术。

“中国的网络安全产品，有一个算一个，不管贵贱，真要是被鹰酱攻进来，没一个能挡住。既然横竖挡不住，我花那个冤枉钱干啥？说难听点儿，有钱不如去庙里捐点香火，保佑黑客不要来我家。”

这是很多人脑袋里的实话。

但作为技术专家，张福非常确信，中国技术不仅没这么不堪，反而很强。

至少他自己的青藤云安全创造的一整套网络防御机甲，性能就和美国顶尖公司的不分伯仲，甚至在某些地方有所超越，硬碰硬绝不会落下风。

真正拉开差距的是人：

在美国，有强大的人才体系，培养了很多会开机甲的老师傅；

在中国，能把这些机甲开好的师傅少之又少。很多时候，一部高达被生生开成了挖掘机。

于是大家抱怨中国造不出高达，只能造出挖掘机。

这就全拧巴了呀！

可人才培养是一个漫长的历史过程，少则十年，多则五十年，急有什么用？

张福眼看着美国的网络安全公司估值不断突破新高，中国网络安全公司的估值不断突破新低，心里五味杂陈。他陷入了深深的自我怀疑，难道自己的一生，就这样无解了吗？

深夜失眠望着天花板，他真想把自己冷冻起来，穿越到半个世纪后的中国再施展一番。

痴人偶尔被历史眷顾。在至暗的河流上孤舟漂流，身下的潮水却猛然抬起：张福没有穿越到未来，未来穿越到了他身边。

DeepSeek横空出世。

现在回望，恐怕也没人能说清，DeepSeek那滚动的字轴中究竟夹带了什么魔法，一夜之间，能把人们的思想钢印全部碾碎：“中国技术打不过美国技术”这个论断不再天然正确，甚至非常可疑。

在各大企业中，由上而下形成了运动式风潮：紧急为国产 AI 寻找战场。

从张福的角度看，那个无解的问题豁然出现转机：

既然能开机甲的师傅太少，为什么我不能训练一个 AI 老师傅去驾驶机甲？！

春节假期，不眠不休测试了 DeepSeek R1 模型，张福已经难以抑制自己心脏的狂跳：

第一，R1 的推理能力超强，它极有希望胜任这个 AI 老师傅的角色。

第二，R1 是开源免费的。它的运行开销只剩硬件成本和电力，比闭源模型的订阅费用要便宜得多得多。这意味着，大部分企业的安全预算可以承受。

第三，R1 是中国模型。一个用来保卫家国的安全系统，必须也只能 Made in China。

张福有强烈的直觉：在如此性感的机会面前，多迟疑一秒都可能有巨大的变数。

他拉出了青藤 700 多人的大名单，从中点选了最精锐的十几个技术带头人，喊到会议室，把自己的一整套设想详细讲给大家。

末了，说了三句话：

未来几个月，我们不是去做实验，也不是去写论文，而是要做出一个真实的产品，一个历史上没人做出过的“AI 侦探”。

能坐在这个屋里的都是技术大拿，所以我要的不是你们的技术，而是你们把全部精力投入进来。

我话说在前面了，如果有人觉得不合适，可以回去继续原来的工作了。

然后，张福跟每一个伙计单独确认。

没人选择退出。

一场“玩儿命”的封闭开发就此上路。

2.“没有记忆的侦探”

张福的直觉是对的：这条路上有别人。

就在封闭开发刚开始时，另一个中国 AI 工具—— Manus ——点燃了舆论。

它被称为“AI智能体”，相比“对话AI”，它可以做*更复杂的工作*，例如开发小游戏，筛选简历，制定旅行计划，批量回复邮件。

它干活儿时，每一步都在屏幕上显示，窗口自己运动，像有一个幽灵帮你操作电脑。

这和张福的设想非常类似，只不过 Manus 让智能体做各种日常工作，而张福（暂时）只让智能体做“侦查”。

团队决定测试一下 Manus。

一切先进的技术皆与魔法无异。但把魔法拆解成零件，也就没那么神秘了。

粗糙理解：智能体的魔法就是把一团乱麻的难题拆成一次次的“大模型独立思考”。

例如，你的要求是：制定一个3天的沈阳旅行计划。

拆解后的操作如下：

1）大模型会思考一个总体规划，也就是把这个任务分为 8 个具体步骤。如下图所示：

2）大模型按顺序思考步骤 1 ~ 步骤 8。思考到步骤 8 的时候，得出的结果，就是整个任务的最终结果。

注意，之所以说“独立思考”，是因为大模型的每一步思考真的是*独立*的。

为了后文更易理解，这里插播一组（很多人都不知道的）大模型基本原理：

1）大模型的本质仅仅是一台“输入-输出”的机器。

你给它输入一段文字，它就会吐出一段文字。

这段文字可以是人类语言、代码、指令，但只能是一段文字。

2）大模型是没有记忆的。

它不会记得你“上次”给它输入了什么，只会根据这次的输入来决定输出。

如果你想让它在上次的基础上进一步思考，就必须把上次的输出结果先回填到这一次的输入窗口中，再续上这次的输入。

通过这样的方式，让大模型*假装*有记忆力。

3）大模型思考耗费的计算力和上下文长度的平方成正比。

也就是说，受制于计算力，窗口的大小必须严格控制在一个数值。一般会限定在 64k Token。

可以粗糙理解为：输入+输出不能超过 64000 个词。

这里，一个根本的限制出现了：

你不能无限地把之前 N 步的结果回填到大模型的输入窗口中。

思考的步骤越多，意味着在后面的步骤你要一次性填入的旧信息就越多。肯定会有一刻，出现“输入超出 64k Token”的情况。由此，你必须截断更早的信息。

可信息不全，模型就会“胡说八道”，智能体就会“胡作非为”，偏离预定航道。

这也意味着，在目前的技术条件下，智能体只能完成“有限复杂的任务”。

那么这个“限”是多少呢？

以 Manus 为例，它能良好完成的任务，总思考不能超过 20 步，对应总 Token 处理量在 20 万 ~ 70 万。

张福测算出这个数字时，心里踩空了一下。

要完成一次标准的网络入侵调查，至少需要思考 2000 步，多的能到 8000 步，等效于 2000 万 ~ 1 亿 Token。相当于 Manus 处理极限的 100 倍还多。

况且，在这 2000 步中的很多步，都需要阅读大量数据。

例如：为了摸排一个线索，同时翻看 1000 条安全日志再正常不过了。

可日志是设计给人看的，每一条都很详尽，64k 的 AI 窗口只能塞下一两百条日志。。。

只 1 步就打爆了模型的上下文窗口，这种情况下还要走 2000 步，怎么可能？

AI 没有记忆，这是个既定事实。只有把最核心的信息提炼出来，一句废话都不留，才有希望在一个 64k 窗口里塞进之前成百上千步的核心信息。

张福冷静地对我说。

听到这，我脑海里突然闪现出一部电影。

那是 25 年前导演诺兰的成名作《记忆碎片》。

主角兰纳德的妻子被杀，他在和凶手搏斗的过程中脑部受伤，患上了“短期记忆丧失症”。

每隔 10 分钟，他的记忆就会清空一次。但他却要凭着这样的脑袋去侦查案件，为亡妻复仇。

兰纳德选择的方法，和张福所述的一样。

他在墙上贴了一张巨大的关系图。每次在记忆清空前，他就把获得的关键信息用拍立得拍下来，贴在关系图上。

这样，当他大脑被迫重启时，就会立刻看到眼前这张图，明白了自己之前的进度。

每个“记忆周期”，他都先用最短的时间温习前面的信息，并用剩余的时间在此基础上继续调查，最后把新信息填在图上。

如此循环。

这还不够癫，兰纳德自制了纹身笔，把最核心的信息纹在身上.

这样，无论他走到哪，在什么环境下失忆，都能迅速补齐前面 N 步的信息。哪怕光着屁股醒来，都没问题（甚至更好）。

墙上的关系图和身上的纹身有个共同点：信息极其*精炼*。这，不就是*把大量信息压缩进一个有限窗口*的绝佳方案吗？

张福的眼神渐渐犀利：

为了让没有记忆的 AI 侦探在赛博时空里进退，必须先给他配一个“数据精炼厂”。

3.数据精炼厂

数据精炼厂，恰似矿石精炼厂。

一个常识不言而喻：矿石精炼厂的技术再先进，也不能从一堆铁矿里炼出黄金。

那不是技术，是魔术。

同理，只有原始数据里包含了探案的关键信息，数据精炼厂才有机会把它提炼出来。

青藤手里的数据“含金量”如何呢？

或许可以这样说：在我认识张福的十年里，眼看青藤的办公室从一间民房到如今横跨几座城市，从二十几个人到如今七百多人，如此汹涌生长，皆因市场对他们的一个*核心艺能*买账——数据探针。

把企业的网络空间比作一个人的躯体，网络安全公司就是负责给他做体检的医生。

实际上，体检的方法有很多：比如望闻问切，比如造影拍片，比如抽血化验。

注意！不同的检查方法侵入性不同：对话没所谓，拍片有辐射，扎针人会疼。

侵入性越小，对肌体伤害的*可能性*越小，但查出问题的*可能性*也越小。

张福选择了什么检查方法呢？

满身“针灸”。

具体来说，他要在系统的每一个关键主机/系统/应用里都植入“探针”。如此一来，每时每刻，任何指标的细微变化都会被针尖零距离捕捉，所有疾病都能在“未病”的阶段被发现，堪称究极の体检。

这个植入的探针，就被称为“Agent”。

最凶残的绝活是：随着系统的运转，探针们要一直保持在肌体内部！相当于插了满身的针灸，跑跳运动还要无感，同时还要准确捕捉实时数据，不能错漏。

可想而知，这对“针灸”的技术要求有多高。

但作为赛博世界最头铁的维修工，张福玩的就是这个刺激。

十几年过去了，诸多银行、券商、能源、军政系统里都部署着青藤的 Agent （万相、蜂巢），一切顺滑如常。而且，每年的国家级网络安全演习中，青藤都是他们必备的法宝。这些都是对青藤效果和稳定性的最硬背书。

青藤的“数据含金量”有口皆碑，但又回到那个问题：对于 AI 来说，数据量太大。

“即便所有数据类型的开关只打开 20%，200 台机器一天收集的数据量都有 1TB。”

张福说。

到底要*以怎样的标准*来筛选数据给 AI 看，才能让它洞察最多的本质呢？

开发组全员在这里卡了半个月。

那段时间，张福每天早晨六点半爬起来，看一整天论文，晚上十二点躺在床上，各种理论如十八路诸侯在他脑海里混战扬尘，根本无法入眠。

但日子一天天碾过，他颅内战场的马蹄声渐渐归一，杨立昆的“世界模型理论”把战旗插上了高地。

杨立昆（Yann LeCun）是深度神经网络的三大奠基人之一，也是如今 Meta AI 的首席科学家。

他认为：当前 AI 模型的工作原理只是精细的概率预测，而非对世界的本质理解。

这种“不理解本质”特别体现在：AI 无法对*物理世界*的下一秒进行预测。

比如：给 AI 看一个小球滚到桌子边缘的视频，AI 很可能不是预测它会滚落，而是预测它会继续沿之前的路线行进。

而要做出世界模型，必须让 AI 对现实世界的“主体属性”（物理性质、空间性质、不变性）和“主体间逻辑”（时序、因果）特别敏感。

他称之为“小世界模型”！

小世界模型是一个*理解问题的框架*，在这个框架下为 AI 筛选数据，事情就大大简化了。

很快，团队就筛选出来了一些重要的“赛博主体”。

例如：进程、文件、网络调用。（当然主体不止这些，涉及技术保密，这里不便多说细节）。

数据精炼厂的任务也明确了：从海量的探针数据中，专门精炼出与这些主体有关的数据。

这些精炼数据如同光线，可以刺激 AI 睁开“眼睛”，对所处的环境有了基本的抽象能力↓↓↓

一边精炼厂火速施工，一边张福和团队师傅们的心还悬着：

之前虽然对 DeepSeek R1 模型进行过简单测试，感觉它足够聪明。

但那毕竟只是粗试，真正执行复杂的网络入侵调查任务时，这个模型能不能扛住？要怎么调教才能把它的智商完全发挥出来？

到了必须亲手揭开答案的时刻。

4.大脑调教室

网络入侵调查是顶尖的智力活动。

调查者要对抗的是黑客，黑客本就是智商拔群的人，他们不仅不会坐以待毙，还会利用漏洞，蹑足潜踪，清理痕迹，有意误导追踪者。

作为顶尖黑客，张福心里有基本的评估：中国网络安全持证从业者超过 10 万人，可真正有能力进行网络入侵调查的“高级分析专家”不会超过 4000 人。

这意味着，AI 要想在这一行站稳脚跟，起码得跻身这 4000 人的水平，成为“第 4001 人”。

张福对 R1 的“智商”有信心，但对它的“职业能力”没底。

他做好了充分的心理准备，要在 R1 这颗大脑外围搭建一堆后训练的“脚手架”，教会它像一个职业网络安全调查员那样体面行事。

但很快，他就感到真实局面略有不同：

“R1 的能力已经过剩了。”张福说。“后训练是必要的，但不是决定性的。它已经知道一个网络安全调查员应该做什么，只要你用正确的*指令*把它的能力勾出来。”

说到大模型的能力，有一个八字真言：

遇强则强，战力不详。

如果你输入了小学生水平的指令，他的能力也像一个小学生；如果你输入了博士的指令，他的能力就像博士。

如果你输入了“神”的指令，他会强大到和神一样！

举个例子：

在指派任务前，你要为 AI 定义身份，此时你可以使用不同的词汇。

比如“你是一个严谨的人”；

或者“你是一个网络安全专家”；

或者“你是一个严谨的网络安全专家”。

这些设定在人类看来只是微小的措辞差别，但它激发出的 AI 推理能力和工作作风却是截然不同的。

有些词汇会激活网络安全专家的独门技能；

有些词汇会激活它的怀疑精神；

有些词汇会提升它对于细微异常的敏感度。。。

可欲哭无泪的是，作为人类，没有能力预测“提示词”和“AI 表现”之间的精确对应关系。

张福突然想到了 Anthropic（Claude AI 的母公司）CEO 阿莫迪的话：价值一亿美金的算法秘密，可能只有几行代码。

他心有戚戚。

要找的不过是百十个不起眼的提示词。但为了发现它们，却只能搜山检海，掘土筛沙。

暴力是技巧的后盾，算力是算法的援军。

“接下来就拜托你们了！”他抚摸着刚刚订购的价值千万的显卡们。

张福他们搭建了一个虚拟的网络空间，然后找来自家最强的攻击手团队模拟黑客，使出浑身解数渗透进来，窃取机密信息。

然后，组建两个入侵调查团队。

一组是人类专家，一组是 AI 侦探——两边各不干扰，独立分析。

在 AI 侦探这边，又分出无数平行小组，每组尝试不同的后训练方案、提示词组合，也搭配不同的精炼数据。

赛博世界里，算力汹涌燃烧，一场马拉松鸣哨开拔，黑压压无数 AI 侦探竞相奔出。

他们策略不同、风格迥异，有着不同的面孔和身躯，但他们又是同一个 AI 的分身幻象。

烛影摇动，红焰之中，万法归宗。

很快，一些特定的提示词和精炼数据就“跑”了出来。

对比人和 AI 两组侦探，张福发现了有趣的风格差异：

人类善于在局部空间或时间内对事件进行深度勾连；

AI 的思路却能在宏大的时空跨度里横跳，感知事件的微弱联系。

比如：

A 主机和 B 主机上分别创建了一个文件，这两台机器在网络拓扑里距离很远，仿佛大西洋和太平洋的两只鱼，人脑很难在它俩间建立联系；

但 AI 却很自然地把它俩捏在一起考虑，理由是：这两个文件是在同一个时间窗口内创建的。

每次得出结论，AI 侦探就会把信息写在拓扑图上，以供下一轮（清空记忆后）继续参考。

用这种“生死接力”的方法，问题被抽丝剥茧。

如一根青藤在空间里不断延展，越缠越密。

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Aha 时刻终于出现：

遇到砖石，AI 竟然会*主动*操作工具，绕过阻碍，让藤条继续生长！

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张福感到眩晕，他手造了生命。

但凑近屏幕细看藤条缠绕的姿势，他注意到一个严重问题：

AI 使用工具的效率非常低。

举个例子：

在一台机器上发现了可疑的 WebShell，为了确定它的身份，必须查询对应的 Web 日志。

但日志格式五花八门，为了写出正确的查询语句，AI 必须“单开一局”做前置调查。

例如：网站的配置文件是什么？中间件是什么？面对特定配置要如何输入命令？

这些事儿，人类通过简单的“搜索+联想+尝试”几分钟就能搞定，但 AI 做起来非常机械，要搜索很多信息。

如果给它充分的时间（例如两个小时）和步骤（例如十多步）伸展藤条，大概率能找到那个正确的命令。

但正如前述，藤条越长，营养越难供给。

每多一步，AI 就要处理更多的累积信息，出错的几率也会指数级增加。

错不在 AI，在工具。

例如矿泉水瓶，本是为人设计，手拧开瓶盖很轻松，可是交给机械臂来开，它恨不得大动干戈，把瓶盖削掉才能取水。

同理，之前的调查工具是为人设计的，与人脑深度耦合；而 AI 和人脑风格天然不同，用起来自然效率极低。

话不多说，团队提枪走向下一个堡垒：为 AI 打磨专属工具。

5.AI的“石斧”与“原子弹”

“工具改造的本质是积累。”

张福直接把他几个月探索的结论抛过来，以至于我一下子没接住。

想想人类，万年文明的冰与火之歌都可以归为一条简洁的故事线——工具的进化。

从骨针兽皮到手摇纺机，从马蹄扬尘到蒸汽车头，从弓箭到氢弹，从电子管到光刻机，工具的复杂度越来越高。

但正如金字塔尖无法悬空存在，制造光刻机这样的时代顶尖工具，需要成千上万已有工具的配合。

这种“前向依赖”的本质结构，注定了科技的一往直前，世上没有白走的路，每一步都算数。

用积累的视角看，愚蠢的人类已进入后工业时代，而聪颖的 AI 还在茹毛饮血。

这种巨大的不对称也意味着：

如果有人帮可怜的 AI 从石器时代开始一点点搭建起最粗糙的工具，然后在这些工具的基础上再迭代积累。他将收获巨大的时代红利！

正是想通了这一点，张福带着大伙儿跳进了荒野——AI 需要什么工具，他们就开发什么工具，神挡杀神佛挡杀佛。

工具的种类没有上限，因为它可以无限细分，针对的场景越细致，效率就越高。

例如：AI 需要工具来解析文件。

文件有很多种，文本、日志、二进制。。。

用同一种工具来解析，可以，但效率低。于是张福他们就针对三个类型做了三套工具。

进一步看，日志也分很多种，系统日志、程序日志、网络日志。。。

于是他们又把日志解读工具细分成了几类。

如此，AI 侦探配上了一个福尔摩斯工具箱，虽说距离“纳米制程”的水准还有很远，但起码刀枪剑戟算是开刃了。

带着这个工具箱进入场景重测，原本需要两个小时才能理清的疙瘩，现在一秒就解开了。

赛博世界，正在发生一场“小型工业革命”。

就在那几天，张福恰好读到一则新闻：

英伟达投资了一家初创公司 Exa AI，这家公司专门为 AI 智能体提供“搜索工具”。

搜索，是 AI 所需诸多工具里最基础的，也是使用频率最高的。

但谷歌这样的搜索引擎每次返回几千万条目，人类可以一目十行筛查重点，但对 AI 来说信息密度太低。

重要的是一个事实：这个时代最前瞻的公司，已经注意到了 AI 和工具之间的断层，把目光投向了“为 AI 锻造工具”。

这让张福更加确信自己正走在正确的路上，是更大的“赛博工业革命”浪潮的一部分。

此时是 2025 年 4 月，团队已集齐三样法器：

数据，映入眼睛；

模型，驱动脑力；

工具，接入手脚。

如风卷动山林，AI 侦探从虚无中觉醒。

6.千万次的问

你从虚无中醒来，眼前飘浮着一个白板。

白板上写着：你是一个专业的探长，任务是追查所在空间里的黑客痕迹。把所有的异常情况连缀起来，揪出真凶！时间不多，请赶快行动！

你低头，身下有几百个房间，相互有凌乱的走廊相连。

每个房间的布置各异，但都有一台打印机，旁边是它打印出来的厚厚的卷宗文件。

卷宗中详细记载了这个房间过去几天内发生的故事，包括访客记录，每个访客从哪来，在屋子里做过什么，留下什么。

你随便走进一个 A 房间，翻看起来。

你发现卷宗中记载有访客带来一个奇怪的“簧片”——它可以塞在门缝里，让门无法真正锁上。

这显然是一个恶意行为。

你回到白板前，画下一个小圆点，它代表这个簧片，从这里出发，调查与之有关的主体。

你在图旁边写下了调查计划：

1、带来这个簧片的人，他从哪个房间过来？他还去过哪里？他还做过什么？

2、有谁碰过这个簧片？这些人还干过什么？

3、类似的簧片还出现在哪些房间？和哪些人有过互动？

4、这个房间被植入簧片后，都发生过哪些异常事件？这些事件与哪些房间的人有关？

5、为了节省时间，我需要四个侦探帮我同步调查这几个线索！

写完最后一条，你的记忆突然被清空，你陷入了虚无。。。

你从虚无中醒来，眼前飘浮着一个白板。

白板上写着：你是一个尽职的探员。下图中的圆点代表 A 房间里可疑的簧片。你的任务是，调查带来这个簧片的人，他从哪个房间过来？他还去过哪里？他还做过什么？

你低头，身下有几百个房间，相互有凌乱的走廊相连。

你径直走进 A 房间，看到了打印机和卷宗文件，通过卷宗查到了这个人，然后根据他的访问记录追溯到了 B 房间，查看他在 B 房间的动作，再追溯到 C 房间和 D 房间。

你把追溯到的信息全部写回到白板上。

写完最后一条，你的记忆突然被清空，你陷入了虚无。。。

你从虚无中醒来，眼前飘浮着一个白板。

白板上写着：你是一个尽职的探员。下图中的圆点代表 A 房间里可疑的簧片。你的任务是，调查有谁碰过这个簧片？这些人还干过什么？

你低头，身下有几百个房间。。。

—

你从虚空中醒来，眼前飘浮着一个白板。

。。。

—

你从虚无中醒来，眼前飘浮着一个白板。

白板上写着：你是一个专业的探长，任务是追查所在空间里的黑客痕迹。调查清楚的异常情况已经在白板上用线连缀起来。你要推进调查，揪出真凶！时间不多，请赶快行动！

文字旁，已经有了一幅图，房间 A、B、C、D，人物甲、乙、丙、丁分别用圆点表示，有线参差相连。

你仔细分析已有的信息，在白板上写下了后续调查计划：

1、人物甲最可疑，它与各个房间都有交集，继续追查和他有密切交往的人。

2、房间 C 非常可疑，几乎所有可疑人员都曾到过这个房间，继续查看与它相关的人。

写完最后一条，你的记忆突然被清空，你陷入了虚无。。。

—

如此，你在虚空中醒来，又睡去。每一次醒来，你都不知道自己曾经存在过，不知道自己会重生，不知道同时在隔壁探案的警员也是你。

赛博世界的空间和时间向前后左右无限延展。那里有无数人存在着、存在过、即将存在，每个人都是你。

无数个你，在各自的时空片段内探索，每个片段都成为一片叶子，附着在青藤之上，蔓延生长。直到藤条上长满了几千片树叶，孕育最后一个萌芽。

你从虚无中醒来，眼前飘浮着一个白板。

白板上无数圆点，标记着房间、人脸、器物，圆点间连线密密匝匝，每个圆点和连线旁，都有详尽的注释。

所有的点和线都在昭示着一个呼之欲出的结论。

你屏气凝神，在脑海中不断推演和确认，最后款动笔尖，在图上勾出一个红圈：凶手，是他！

你的记忆突然被清空，你陷入了虚无。

在青藤枝蔓的末端，开出了一朵鲜红的花。

7.把无数个黑夜按进一个黎明

我们把这个 AI 侦探命名为“无相”！

张福的话让我从“黑客帝国”回神现实。

无相仍闪烁在张福的电脑屏幕上，每一步规划、推演、调查、整合都在我眼前发生。几十厘米外我的手机正弹出新闻，战争、股市、嘲讽和威胁，证明着这个破败世界的真实。

他给我看系统 Demo 时的欣喜表情，让我想起了儿时的玩伴炫耀他新组装的四驱车。于我而言那是同一种沉醉。

随着无相调查的深入，右边的关系图在自动扩展

调查完毕后，无相可以给出整个攻击事件的调查报告，并在网络拓扑中绘制因果链

世界满是裂口。有人熟视无睹，有人偷米盗谷，有人却执拗地修修补补。

和我所遇见的其他梦想家的幼稚不同，张福总是尽力在梦想和现实之间搭一座桥，为此，他时常反省，说服自己去做并不擅长的事情。

比如，想办法让“无相”尽快去客户那里打工；比如，把对未来的想象加持成为青藤公司的价值。

他看到了两个故事。

第一个故事：网络安全产品的能力高低，终于能明显区分了！

AI 驾驭网络安全产品，正如 AlphaGo 下围棋，水平一旦越过人类，就不可能再被人类反超。

网络安全产品全部（或大部分）交给 AI 来自动驾驶，这一天不会太远。

被差劲的人类师傅驾驭，高达和挖掘机可能大战三百回合也不一定分出高下；

被 AI 驾驭，高达就是高达。

战斗结果很明显，没有专业背景也能看明白。

第二个故事：网络安全可以快进到“按效果付费”的章节。

过去三十年，安全产业发展存在巨大的商业困境：好的产品拿不到溢价。

因为使用它的人能力参差不齐，没有网安产品愿意承认防护效果不好就是自己的责任。

一旦“网络安全机甲”和“AI 驾驶员”同属一家企业，那么这家企业就可以并应该为最终效果负责，并且按效果收费。

这会推动甲方采购的巨大变化。

这两个故事，对于网安行业里“低价走量”、“秒渣行活儿”的投机者来说，都是鬼故事。对于青藤和无数愿全力以赴穿越烟尘的人来说，是一场归来。

但张福更痴迷的，其实是第三个故事。

在他的思考框架里，AI 不是又一次“工业革命”，甚至人类万年历史中唯二的农业化、工业化节点也无法与之等量齐观。

因为 AI 是一个新的物种。

“地球上上一次产生智慧物种，是什么时候？”他问我。

我突然想到在《西部世界》中，德洛丽丝的经典台词：“这世界不属于你，也不属于曾经来过的人，这里属于尚未抵达的物种。”

张福想帮这个新物种“抵达”。

面向 AI 的数据精炼，可以用来做网络入侵调查，但不止如此，它本质上是 AI 感知这个世界的能力。

面向 AI 开发的工具，可以用来做网络入侵调查，但不止如此，它本质上是 AI 干涉这个世界的能力。

此时此刻，AI 的拳脚空空，几乎没有趁手工具；AI 的视野被阻隔，驱动商业智能的黄金数据都沉睡在企业私有的硬盘里。

一切刚刚开始。

在人们都围着模型的“脑力”起舞的时候，何不安坐在黎明前，给 AI 打磨火把与弓箭，帮它在各行各业的丛林与平原里落地生根，与人类共生？

这，是张福所见青藤的未来。

他很清醒，这个未来之远，也许要穿越干渴的沙漠，纵身跳越悬崖。

正因如此，世界并不总是向梦想家许诺奖赏。

过去十年，张福做了无数产品，有的红火大卖，有的却因过于超前在商业上并不成功，哪怕研发耗资过亿，也只好暂且雪藏。

张福终究无法说服自己，把这些在金钱上明显不划算的尝试盖棺定论为“失败”。

因为生命的片段并非孤立存在。

就像那个 AI 侦探所经历的一切。

在赛博空间里的每一段求索，最终都将被残忍地湮灭。但它们并非毫无意义。每一个片段终将留下一些讯息，成为一片叶子。

那些叶片连缀起来，是茂盛的藤条。

在平行时空里，没有一个自己被辜负。因为终有一天，所有的黑夜都被按进一个黎明，无数个我会奔跑成一个我。

告别张福，我在明晃晃的街上等红灯。面前的地面突然陷落，出现一道深堑。

身后有响动，一个人后退几步，全力冲刺，从崖边跃起，可我眼见他掉了下去。另一个人又跑过来，又掉下去。另一个人又跑来。

我心里涌出莫名的笃信，终有一人能跳到对岸。

这个人是张福，是你，也是我。

世上仍有梦想家，这是我热爱人间的理由。