心，要做一款能真正懂老人的陪伴机器人。
这个决定，在当时遭到了很多人的质疑。实验室的主任找他谈话，劝他换个更“有前景”的方向：“小林，情感计算这个领域，投入大，见效慢，而且商业价值不高。你看现在的大模型，多火啊，你跟着做，不出两年就能出成果。”
林夏却很坚定：“主任，AI的意义，不应该只是追求技术的突破，更应该是解决人的需求。有几千万的独居老人，他们需要陪伴。这个方向，就算再难，我也要做。”
主任看着他眼里的光，最终叹了口气：“好，我给你批一个小型团队，再给你半年时间。如果半年后，没有突破性进展，你就得归队，跟着大家做主流方向。”
半年时间，要做出一个能识别复杂情感的交互算法，难如登天。
林夏的团队，加上他一共三个人：刚毕业的研究生小王，负责语音数据采集；学心理学的实习生小苏，负责情感标签的标注；而林夏自己，则扛起了算法设计和模型训练的重任。
他们的第一步，是采集数据。
林夏带着团队，跑遍了市里的十多家养老社区。一开始，老人们对他们很抵触，觉得这些年轻人拿着录音笔、摄像机，是来“凑热闹”的。有位姓王的大爷，甚至直接把他们赶出了门：“我们不需要什么机器人，你们这些年轻人，还是好好研究怎么赚钱吧！”
碰了壁，小王和小苏都有些泄气。小王耷拉着脑袋说：“林哥，要不我们算了吧？这些老人根本不配合，我们连数据都采不到，还做什么算法？”
林夏却没放弃。他知道，老人们的抵触，源于不理解。他带着团队，每天都去养老社区，不拿录音笔，不拿摄像机，就帮老人们干活——陪他们聊天，给他们读报纸，帮他们买菜，甚至帮他们修家电。
王大爷喜欢下棋，林夏就每天陪他下一盘。王大爷棋艺高，林夏总是输，可他每次都输得心甘情愿。有一次，王大爷下棋下到一半，突然叹了口气：“唉，以前我老伴总陪我下棋，她走了之后，就没人陪我玩了。”
林夏趁机说：“大爷，如果有个机器人，能陪您下棋，还能听您讲故事，您愿意试试吗？”
王大爷愣了愣，看着林夏真诚的眼睛，沉默了很久，终于点了点头。
就这样，老人们慢慢放下了戒心，开始配合他们的工作。他们采集了上千小时的语音数据，涵盖了老人们的日常对话、自言自语、甚至是梦话。这些数据里，有开心的笑声，有失落的叹息，有思念的低语，还有孤独的沉默——这些，都是在实验室里，永远也采集不到的真实情感。
数据采集好了，接下来是标注。
这是最磨人的活儿。
每一段语音，都要标注出对应的情感类型——开心、悲伤、怀念、孤独、愤怒、焦虑……有时候，一段十秒的语音，会包含多种复合情感，需要反复听，反复分析。
小苏是学心理学的，可面对这些复杂的情感，也常常犯难。有一次，她拿着一段语音来找林夏：“林哥，这段语音，我听了十遍了，还是分不清是‘怀念’还是‘抑郁’。”
林夏接过耳机，听了一遍又一遍。那段语音，是一位老人在念叨老伴的名字，语调很平，没有起伏，却带着一种深入骨髓的思念。
“都有。”林夏说，“是‘怀念’主导的，带着‘轻微抑郁’的复合情感。我们的算法，不能只做单一的情感分类，要能识别这种复合情感——这才是真实的老人。”
那段时间，他们团队三个人，每天都要听上百段语音，标注上百条情感标签。耳朵听肿了，就滴几滴眼药水；眼睛看花了，就揉一揉继续干。机房的灯，每天都亮到凌晨，咖啡喝了一杯又一杯，速溶咖啡的包装袋，堆了满满一垃圾桶。
三个月后，他们终于完成了第一批数据的标注。
接下来，是算法设计和模型训练。
林夏摒弃了传统的情感识别算法——那种算法，只能识别“开心”“悲伤”这种明显的情
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