第二天一早，办公室俨然成了一个微型的作战指挥中心。
白板被擦得干干净净，如今上面写满了智宇项目的时间节点、技术难点和分工明细。林丹和楚然占据了靠近白板的一侧，两人的桌子上摊满了草图、用户画像和交互流程图。林丹正口若悬河地阐述他关于“家庭小精灵”形象的设计理念：“……它不能是冷冰冰的机器，也不能是幼稚的卡通！要有一点拟人的温暖，又要有科技的简洁感！就像……就像《超能陆战队》里的大白，但得是我们中国版的，更含蓄，更有东方的陪伴感……”
楚然一边在数位板上快速勾勒着线条，一边冷静地打断：“大白的造型专利在迪士尼。另外，目标用户包括老年人，过于圆润软萌的造型可能削弱‘可靠’感。建议参考一些温和的动物意象，比如鹿、鹤，或者抽象化的光晕、云朵形态，色彩饱和度降低，线条更舒缓。” 她说着，屏幕上已经出现了几个简洁优雅的草稿。
林丹凑过去看，眼睛一亮：“哎！这个云朵带点微光的想法不错！有‘祥云’的寓意，又很轻科技感！然然，你可以啊！”
楚然瞥了他一眼，手下不停：“基本审美。” 但嘴角似乎微微动了一下。
另一边，姜皓和苏晚的工位几乎是技术讨论的“风暴眼”。姜皓面前三块屏幕分别显示着核心算法架构、智宇提供的硬件接口文档和实时运行的测试代码。苏晚则紧盯着市场分析报告和竞品研究，时不时在笔记本上记录要点，然后转身与姜皓低声交流。
“智宇提供的这个环境传感器阵列精度很高，但数据格式和我们的训练集有差异，需要做适配和微调。”姜皓指着一段代码。
“适配需要多久？会影响我们原定的多模态情感识别进度吗？”苏晚问。
“三天。可以并行，我会调整任务调度。”姜皓手指在键盘上敲击，迅速修改着计划表，“另外，他们强调的‘无感交互’，要求算法响应延迟必须低于100毫秒。现有模型在复杂场景下有风险，需要优化。”
“能优化到多少？”
“目标80毫秒以下，需要压缩一部分模型参数，可能会损失一点在极端表情上的精度。”姜皓调出一组数据对比。
苏晚看着数据，沉吟：“家庭场景，极端表情出现频率不高。可以适当牺牲这部分精度，优先保证流畅和无感。但基础的情绪分类（快乐、平静、悲伤、担忧）准确率必须守住。”
“同意。”姜皓点头，手指飞快地在另一个窗口编写优化脚本。
两人的对话专业、高效，语速很快，但有种奇异的同步感。姜皓提出技术难点，苏晚立刻从产品体验和用户角度给出权衡建议；苏晚指出市场或客户需求，姜皓马上能从技术层面评估可行性与实现路径。他们靠得很近，苏晚有时为了看清屏幕，会不自觉将手搭在姜皓的椅背上，姜皓讲解时会很自然地侧头，气息几乎拂过她耳畔。没有刻意的亲昵动作，但那种紧密无间、互为倚仗的气场，让旁人都不忍打扰。
沈晨和林薇则在相对安静的角落开辟了“第二战场”。沈晨面前摆着文房四宝（他坚持某些意境需要手写捕捉）和一叠关于“家庭伦理”、“陪伴哲学”的中外文献摘要；林薇的屏幕上则是情感词典、语义分析模型和大量的家庭对话语料数据。
“林薇同学，你看这句用户反馈，‘听到它的声音，感觉家里有人等着，没那么空了’。此中‘等待’与‘充盈’之意，如何转化为算法可量化的‘安抚值’？”沈晨指着一条数据。
林薇推了推眼镜：“可以从几个维度尝试：识别出用户语句中的孤独关键词（如‘空’、‘一个人’），结合当前时间（如夜晚）、环境声（安静），触发特定的、频率更密集的关怀性语音交互，或者启动一些舒缓的背景音效。‘安抚值’可以定义为孤独感指标的负相关函数，加上交互后用户正面反馈率的加权。”
沈晨若有所思，提笔在宣纸上写下“空谷足音，温情相伴”，又道：“那么，若是儿童用户表现出兴奋，算法除识别‘快乐’外，可否进一步引导？譬如，在安全范围内，提议一个相关的小游戏或知识问答？”
“需要建立儿童兴奋状态下的安全行为数据库，并与教育类内容库联动。技术上可行，但内容审核和年龄分级需要严格把关。”林薇调出另一组数据模型，“这是根据年龄划分的适宜互动内容建议框架。”
两人一个从人文情感出发，提出抽象需求；一个立刻将其拆解为可执行的数据模型和算法逻辑，效率奇高。
夏晴作为“气氛组”兼后勤部长（自封），忙得不亦乐乎。她不仅要整理各方汇总的需求，协调会议时间，还负责给大家投喂咖啡和零食，顺便和视频里的邱泽分享进展。邱泽虽然帮不上技术忙，但每次夏晴说起大家的努力，他都在那边用力喊加油，成了远程的“士气鼓舞机”。
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