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周一早晨的会议室里，空气紧绷得像拉满的弓弦。
林荆站在投影屏前，最后一次检查演示文稿。
技术团队坐在左侧，情感设计部坐在右侧，中间空着的位置是留给李正延的——他还没到。
周瑾看了眼手表：“还有七分钟开始。”
“他会准时。” 林荆说，声音比她自己预想的要镇定。
昨晚她修改演示稿到凌晨三点，睡了四个小时，六点起床又过了一遍。
现在虽然疲惫，但精神高度集中。她知道今天的内部预演至关重要——周三就要面对陈总和投资人了。
七点五十九分，会议室门被推开。
李正延走进来，手里端着笔记本电脑，身后跟着两位后端工程师。他今天穿了件深蓝色衬衫，袖口整齐地挽到小臂，左手腕上还是那块旧表。
“开始吧。” 他坐下，打开电脑。
林荆深吸一口气，点击播放键。
第一页是简单的标题：“虚拟灯塔2.0：从记录到陪伴”。背景图是她选的那张厨房照片——旧搪瓷缸，窗台绿植，午后的阳光。
“我们做的不是记忆存储，是情感陪伴。” 林荆开口，声音在安静的会议室里清晰稳定，“技术会过时，数据格式会淘汰，但人与人之间的情感联结，是人类永恒的需求。”
她翻到下一页，展示了三个用户故事。
第一个是年轻女孩记录雨声想起奶奶的案例，第二个是年轻母亲记录孩子第一步，第三个是周瑾提供的阿尔茨海默家属的视角——一位女儿记录父亲逐渐模糊的日常，却在某个清晨，父亲突然清晰地说出她小时候最爱吃的早餐。
“这三个故事有一个共同点。” 林荆看向在座的人，“都不是什么惊天动地的大事。是雨声，是蹒跚学步，是一碗普通的粥。但正是这些日常片段，构成了我们情感的基石。”
技术部分由李正延接棒。他展示了情感触点识别引擎的动态可视化——屏幕上，模拟的用户一天中，不同颜色的光点在不同时间闪烁，代表系统识别到的可能情感瞬间。
“蓝色是宁静时刻，黄色是欢乐时刻，红色是高强度情感时刻。”李正延指着图表，“关键是算法如何区分——比如，如何区分家庭聚餐的笑声和电视里的笑声？如何区分伤心的沉默和专注的沉默？”
他调出数据：“目前我们的模型准确率达到96.3%，在家庭环境测试场景下。误判的主要场景是背景音乐与真实情感表达的混淆。”
“如何解决？” 周瑾问。
“多模态融合。” 李正延切到下一页，“除了音频，我们加入了简单的心率数据（通过手环）和环境光线变化分析。三者加权计算，准确率可以提升到99.1%。”
“隐私问题呢？” 林荆插话。
“所有生理数据都在本地端处理，只上传特征向量，不上传原始数据。”李正延看向她，“你设计的人工确认环节是关键防线——系统只建议，不自主记录。”
演示继续。
林荆展示了 “事后确认” 的交互设计：一天结束后，用户会收到一份简洁的“今日情感摘要”，可以快速浏览、选择性记录，也可以一键忽略。
“这个设计的难点在于平衡。” 林荆说，“太频繁会打扰用户，太稀疏会错过时机。我们根据两周的用户测试数据，确定了最佳推送时间窗口——晚餐后一小时内，这个时间段用户的情绪最放松，回顾意愿最高。”
整个演示持续了四十五分钟。最后回到那张厨房照片。
“我们所有技术的终点，是守护这样的瞬间。” 林荆说，“不美化，不篡改，只是忠实地陪伴和保存。”
会议室安静了几秒。
“数据。” 李正延率先打破沉默，“演示时需要更多量化指标。用户留存率、情感共鸣指数、平均记录时长——这些要准备得再充分些。”
“已经在整理了。” 周瑾说，“明天可以出完整报告。”
“交互流畅度还要优化。” 技术团队的算法工程师举手，“从触发到界面响应的延迟现在是180毫秒，但个别低端机型会到250毫秒。我们需要做机型适配。”
