阳台那盆薄荷是去年春天从菜市场顺带买回来的，五块钱，连盆带土。我把它搁在栏杆边上，浇水全凭想起来。夏天有几天晒得叶子发蔫，我拿手机拍了张照，用识图软件扫了一下，屏幕上跳出“缺水”两个字，还附了浇水建议。我照着做了，第二天叶子又支棱起来。那是我头一回觉得，手机里那些看不见摸不着的算法，跟一株真植物之间有了点具体的联系。

识图软件背后是卷积神经网络，这名字听着吓人，干的事倒不难理解。它把照片切成无数小块，逐层提取边缘、颜色、纹理，再跟训练库里几百万张标注过的图比对。我拍的那盆薄荷，在它眼里是一堆像素的排列，跟“薄荷”这个词之间隔着几百万人手工打过的标签。那些标签是苦活，据说早期做图像识别的团队雇了不少人一张一张地框物体、写名称。技术往前走的每一步，底下都垫着大量重复劳动。

后来我换了个能连WiFi的插座，给阳台的补光灯定了时。薄荷长得更疯了，剪了一茬又冒一茬。有次出差五天，回来发现土干得裂口，补光灯还亮着，插座记录显示每天准点通电。机器把“按时”这件事做得比人可靠，可它不知道那盆土已经干透了。传感器能测湿度，但那个插座没配。功能单一的产品到处都是，每样都管一小块，拼起来还是漏。

楼下邻居装了智能门锁，有回电池没电，他被锁在门外等开锁师傅。我们在楼道里聊了几句，他说买锁的时候看中的是远程授权和开门记录，没想到最基础的供电问题反而没解决。这让我想起那盆薄荷的补光灯，定时功能很省心，可它不会提醒我土干了。科技产品常常在某个点上做得漂亮，周边配套却跟不上，用起来总得自己补漏洞。

前阵子我把薄荷分了一小株给同事，她放在办公室窗台上，用手机App记录浇水周期。App会推送提醒，还能拍照存档。她跟我说，有了提醒反而更紧张，有时候明明土还湿着，通知一响就忍不住浇一点。数据是死的，植物是活的，人夹在中间，容易两头不靠。工具给的信息越多，判断的负担好像也没减轻多少。

薄荷现在长到了第三茬，茎秆有点木质化，不如春天嫩。我偶尔还会拍张照让软件认一认，它每次都答“薄荷”，从没变过。阳台外面是另一栋楼的外墙，空调外机嗡嗡转着。我蹲下来剪叶子的时候，手机搁在旁边花盆沿上，屏幕亮着，显示土壤湿度偏低。我没动，等它再干一干。