童童犹豫了几秒，慢慢伸出手指，点在笑脸上。

“叮咚！”系统发出欢快的音效，屏幕上的笑脸放大，变成一朵绽放的向日葵。

童童的嘴角微微向上弯了一下。

就这个微小的弧度，让虞秋月眼睛瞬间湿润。

“这是星瑞ai团队帮我们开发的情绪识別辅助系统第一代原型。”虞秋月道，“你看，效果是不是很好！”

李睿点头道：“童童好像笑了……这是不是很难？”

“当然很难！”虞秋月很开心的拉著李睿，给他展示这套系统的厉害之处。

教室外面有个操控台，是三台並排的显示器。

左边显示著童童的实时面部表情数据，三维建模的面部肌肉运动轨跡，右侧是心率、皮电反应等生理指標，中间则是ai的分析结果：

【当前情绪状態】

表情识別：微弱愉悦（可信度72%）

生理指標：压力水平中等（心率82，皮电反应0.8μs）

注意力集中度：高（持续注视时间18.7秒）

干预建议：给予即时正面反馈

“系统通过高清摄像头捕捉面部43个关键点的微表情变化，结合心率手环的生理数据，实时分析孩子的情绪状態。”一位负责操控台的星瑞工程师介绍道，“算法基於transformer架构，训练数据来自五千多小时自闭症儿童行为录像。”

工程师调出一个对比图：“正常儿童识別基本情绪的平均准確率是95%，我们的系统目前能达到88%。但自闭症儿童因为表情表达异常，普通ai系统准確率会暴跌到40%以下，我们的系统能维持在78%。关键是，我们在持续学习每个孩子的特异性。”

虞秋月接过话头：“比如童童，他表达开心时不是笑，是抿嘴唇。表达难过时不是哭，是快速眨眼。这些非典型表情模式被系统学习后，会成为他的个人情绪词典。”

虞秋月熟练的调出童童的个人档案页面，上面密密麻麻记录著数百条表情和情绪的映射关係。

“这个该怎么应用呢？”李睿不懂就问。

“两个核心应用。”虞秋月切换画面，“一个是可以充当辅助治疗师。传统干预中，治疗师需要大量时间观察记录孩子的情绪反应，现在系统能实时提醒，比如提醒孩子现在可能感到困惑、或者提示刚才的互动让孩子紧张了等等。还有一个很重要的作用……”

虞秋月顿了顿道：“它能很好的辅助家长。”

画面切换到家庭场景模擬。

一个母亲正在陪孩子玩拼图，孩子突然烦躁地推开拼图块。

母亲手腕上的智能手环震动，屏幕显示：【孩子可能因任务难度过高產生挫折感，建议降低难度或给予肢体安抚。】

“80%的自闭症家庭父母有严重的焦虑和抑鬱。”虞秋月看著屏幕，“因为他们永远在猜孩子为什么哭？为什么不吃？为什么不睡？这种长期的猜测疲劳会摧毁一个家庭。我们的系统不能治癒自闭症，但能让家长少猜一点，多懂一点。”

李睿无法真正的感同身受，但他作为孩子的父亲，非常理解父母对於孩子那种浓烈的爱。