童童猶豫了幾秒，慢慢伸出手指，點在笑臉上。
“叮咚！”系統發出歡快的音效，螢幕上的笑臉放大，變成一朵綻放的向日葵。
童童的嘴角微微向上彎了一下。
就這個微小的弧度，讓虞秋月眼睛瞬間溼潤。
“這是星瑞AI團隊幫我們開發的情緒識別輔助系統第一代原型。”虞秋月道，“你看，效果是不是很好！”
李睿點頭道：“童童好像笑了……這是不是很難？”
“當然很難！”虞秋月很開心的拉著李睿，給他展示這套系統的厲害之處。
教室外面有個操控臺，是三臺並排的顯示器。
左邊顯示著童童的即時面部表情資料，三維建模的面部肌肉運動軌跡，右側是心率、皮電反應等生理指標，中間則是AI的分析結果：
【當前情緒狀態】
表情識別：微弱愉悅（可信度72%）
生理指標：壓力水平中等（心率82，皮電反應0.8μS）
注意力集中度：高（持續注視時間18.7秒）
干預建議：給予即時正面反饋
“系統透過高畫質攝像頭捕捉面部43個關鍵點的微表情變化，結合心率手環的生理資料，即時分析孩子的情緒狀態。”一位負責操控臺的星瑞工程師介紹道，“演算法基於Transformer架構，訓練資料來自五千多小時自閉症兒童行為錄影。”
工程師調出一個對比圖：“正常兒童識別基本情緒的平均準確率是95%，我們的系統目前能達到88%。但自閉症兒童因為表情表達異常，普通AI系統準確率會暴跌到40%以下，我們的系統能維持在78%。關鍵是，我們在持續學習每個孩子的特異性。”
虞秋月接過話頭：“比如童童，他表達開心時不是笑，是抿嘴唇。表達難過時不是哭，是快速眨眼。這些非典型表情模式被系統學習後，會成為他的個人情緒詞典。”
虞秋月熟練的調出童童的個人檔案頁面，上面密密麻麻記錄著數百條表情和情緒的對映關係。
“這個該怎麼應用呢？”李睿不懂就問。
“兩個核心應用。”虞秋月切換畫面，“一個是可以充當輔助治療師。傳統干預中，治療師需要大量時間觀察記錄孩子的情緒反應，現在系統能即時提醒，比如提醒孩子現在可能感到困惑、或者提示剛才的互動讓孩子緊張了等等。還有一個很重要的作用……”
虞秋月頓了頓道：“它能很好的輔助家長。”
畫面切換到家庭場景模擬。
一個母親正在陪孩子玩拼圖，孩子突然煩躁地推開拼圖塊。
母親手腕上的智慧手環震動，螢幕顯示：【孩子可能因任務難度過高產生挫折感，建議降低難度或給予肢體安撫。】
“80%的自閉症家庭父母有嚴重的焦慮和抑鬱。”虞秋月看著螢幕，“因為他們永遠在猜孩子為什麼哭？為什麼不吃？為什麼不睡？這種長期的猜測疲勞會摧毀一個家庭。我們的系統不能治癒自閉症，但能讓家長少猜一點，多懂一點。”
李睿無法真正的感同身受，但他作為孩子的父親，非常理解父母對於孩子那種濃烈的愛。
