第93章 攻坚：当“深夜泡面”成为团队军粮（1/2）

复赛营地设在市郊一个改造过的创业园区里。大巴车将各校队伍送达时，天色已近黄昏。园区内灯火通明，几栋联排的玻璃幕墙建筑被临时划定为竞赛区，透着一种冷峻而高效的气息。

“星辰大海”四人拖着简单的行李下车，立刻感受到了紧绷的氛围。其他队伍的成员大多神情严肃，行色匆匆，彼此间很少交流，空气中弥漫着无声的竞争火药味。

楚然团队比他们先到，已经在一楼大厅的签到处办理手续。楚然看到他们，点头致意，表情平静。秦朗跟在楚然身后，目光扫过林筱筱时，眼底掠过一丝复杂，很快移开。

签到、领取房卡（四人间，男女分开）、拿到赛程手册和营地守则……一系列流程快速走完。手册上明确写着：今晚七点，全体参赛队伍在中央大厅集合，发布复赛命题，随后进入各自分配的独立工作间，开始48小时倒计时。

他们的工作间在二楼，编号207，是一个大约二十平米的房间，里面摆着四张带电脑的办公桌、一块白板、一个小型讨论桌，以及角落里堆放的几箱矿泉水和方便食品。窗户对着园区内部，能看到其他亮着灯的工作间。

“环境还行。”周子豪放下背包，一屁股坐在椅子上，晃了晃，“就是这椅子没咱们实验室的舒服。”

姜楠已经开始检查网络和电源：“别贫了，赶紧把东西归置好。陆神，筱筱，我们怎么分工？”

陆星辰将赛程手册放在桌上：“命题发布前，不确定具体方向。但可以预设几个通用准备：一、环境搭建，确保所有开发工具、测试环境就绪；二、资料整理，把我们准备的几个可能方向的参考资料分类备好；三、体力储备，先吃饭，补充能量。”

他的安排总是有条不紊。四人迅速行动。周子豪负责捣鼓网络和安装必要软件；姜楠和林筱筱把带来的书籍、打印的资料分门别类放好；陆星辰则检查了一遍电脑配置，并快速写了一个简单的环境检测脚本。

六点半，他们提前去园区食堂吃了晚饭。食堂里气氛依旧沉默，只有餐具碰撞和低声交谈的声音。林筱筱没什么胃口，只吃了一点。陆星辰把一碗蒸蛋推到她面前：“吃完。”

林筱筱看着他不容置疑的眼神，只好乖乖吃完。

七点整，中央大厅座无虚席。主办方负责人简短致辞后，大屏幕上终于亮出了复赛命题——

“命题”：“AI for Aessibility”——设计并实现一款辅助残障人士（视觉、听觉、肢体、认知等）日常生活或社会参与的智能应用或系统。

“要求”：需在48小时内完成从问题定义、方案设计、核心功能原型实现到演示准备的全过程。特别强调：方案必须切实考虑残障人士的真实需求和使用场景，鼓励跨学科思维和创新性技术结合。

命题一发布，大厅里响起一片低低的议论声。这个命题范围很广，但“切实考虑真实需求”和“跨学科思维”的要求，显然不是光有技术就能搞定的。

林筱筱心里一动，几乎是立刻看向陆星辰。陆星辰也正看向她，两人目光交汇，都明白了对方的意思——他们的“守望”项目积累的经验和思路，与这个命题有极强的契合度！关注特定人群、注重用户体验、解决实际问题……这些不正是他们一直在做的事情吗？

“稳了！”周子豪忍不住低声欢呼，被姜楠一把捂住嘴。

楚然团队那边也在快速讨论，表情认真。秦朗眉头紧锁，似乎觉得这个命题不够“技术流”。

没有更多时间犹豫，各队伍迅速返回自己的工作间，倒计时已经开始。

207工作间内，四人围在白板前。

“命题和我们方向高度相关，这是优势。”陆星辰率先开口，“但不能简单照搬‘守望’。我们需要选定一个更具体的残障类型，设计全新的解决方案。”

“视觉障碍怎么样？”林筱筱提议，“信息获取是他们最大的障碍之一。我们可以做一个实时环境感知与描述系统，用手机摄像头结合AI，把周围的环境、物品、文字、人脸情绪（如果可能）用语音实时描述出来，帮助视障者独立出行和社交。”

“这个好！”姜楠眼睛一亮，“我之前在特殊学校做过义工，他们真的很需要这个！而且技术上也结合了CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）。”

周子豪也兴奋起来：“还可以加上障碍物预警和导航！比如前面有台阶、有行人，提前语音提醒！”

陆星辰快速在白板上画着架构图：“核心是轻量化的物体检测、OCR（光学字符识别）和场景理解模型，需要能实时运行在手机上。语音合成要自然，延迟要低。交互设计必须极度简化，可能完全依赖语音指令和反馈。”

他看向林筱筱：“产品定义、用户场景模拟、交互逻辑设计，交给你。姜楠辅助，从你之前的义工经验出发，提供需求细节。”

“好！”林筱筱和姜楠同时应道。

“周子豪，你负责搭建基础开发环境，准备测试数据（公开数据集和我们自己模拟），并实现初步的摄像头数据流处理。”

“明白！”

“我负责核心算法选型和快速原型实现。”陆星辰分配完任务，“现在开始。每四小时同步一次进度，遇到阻塞立刻提出。”

工作间瞬间进入高速运转状态。键盘敲击声、白板笔的沙沙声、偶尔快速而低沉的讨论声，取代了之前的轻松。时间在紧绷的神经和飞快的思考中飞速流逝。

林筱筱完全沉浸在了产品设计中。她闭上眼睛，努力想象一个视障者使用手机应用的场景：如何启动？如何告知手机想要“看”什么？语音反馈的节奏和详细程度如何把握？遇到无法识别的物体怎么办？她把这些思考快速画成草图，写成用户故事。

姜楠在一旁提供很多实际的细节：“描述物体时最好有相对位置，比如‘左前方一米处有垃圾桶’，‘正前方有台阶，注意’。识别文字时，如果是菜单，最好能念出价格。还有，遇到人，如果能简单描述一下对方的衣着颜色或者大概年龄，可能对社交有帮助，但要注意隐私……”

周子豪那边进展也很快，基础的摄像头应用框架和简单的物体检测模型很快就跑通了，虽然准确率还很感人。

陆星辰的眉头一直微微蹙着。要在手机端实现低延迟、高准确率的复杂视觉识别，并且整合成流畅的语音输出，技术挑战极大。他尝试了几种不同的模型压缩和加速方案，效果都不太理想。

午夜十二点，第一次同步。林筱筱拿出了初步的交互流程图和核心功能列表；周子豪展示了基础框架和初步测试结果；陆星辰坦诚了遇到的性能瓶颈。

“模型太大，手机端推理速度跟不上，延迟超过一秒，体验会非常糟糕。”陆星辰指着屏幕上复杂的网络结构图。

“能不能简化任务？”林筱筱思考着，“比如，先聚焦在最关键的一两个功能上？比如，先做文字识别和简单物体识别（比如人、车、台阶）？其他的慢慢优化？”

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