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“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别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!”虞秋月很开心的拉着李睿,给他展示这套系统的厉害之处。

教室外面有个操控台,是三台并排的显示器。

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

【当前情绪状态】

表情识别:微弱愉悦(可信度72%)

生理指标: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态。”一位负责操控台的星瑞工程师介绍道,“算法基于Transformer架构,训练数据来自五千多小时自闭症儿童行为录像。”

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工程师调出一个对比图:“正常儿童识别基本情绪的平均准确率是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系统准确率会暴跌到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,上面密密麻麻记录着数百条表情和情绪的映射关系。

“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拟。

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产生挫折感,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郁。”虞秋月看着屏幕,“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。我们的系统不能治愈自闭症,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,非常理解父母对于孩子那种浓烈的爱。