别移动物体，比如突然冲出来的自行车，总是有延迟！而且红绿灯的识别率也不高。

    小智的蓝眼睛快速闪烁着，进行着复杂的模拟运算：分析问题原因：单一传感器（激光雷达）在复杂动态环境下存在局限。建议方案：采用多传感器融合策略。就像人类同时使用眼睛和耳朵一样。

    它在屏幕上清晰地列出方案：

    主传感器：

    保留激光雷达（LiDAR），精确测距，构建环境基础地图。

    辅助传感器：

    增加一个微型高清摄像头（Camera），进行图像识别。

    融合决策：

    AI核心算法实时比对LiDAR的点云数据和Camera的图像数据。LiDAR发现前方有移动物体轮廓，Camera立刻识别该物体是自行车还是行人，并结合运动轨迹预测其速度和方向。同时，Camera专门负责识别红绿灯颜色变化。

    优化处理：

    为提升红绿灯识别准确率，特别是在强光或雾霾天，可预先在系统中导入本城市主要路口的红绿灯高清图像样本库，供AI深度学习比对。

    哦！我懂了！张伟恍然大悟，让它们各司其职，又互相配合！LiDAR像耳朵听动静，Camera像眼睛看东西，AI就是大脑做判断！

    他立刻着手修改代码，小智则在一旁提供算法优化建议和调试支持。

    科技节演示日到了。学校体育馆人声鼎沸。曙光小队的展位前，他们设计的启明智能导盲犬原型机（暂时安装在坚固的移动底座上）安静地站立着。他们邀请了学校附近社区的一位视障体验者——十岁的小芸。

    小芸戴上与启明相连的骨传导耳机和轻便的传感手套。当小乐轻声发出出发，去主席台的指令后，启明平稳启动。小芸的耳机里传来清晰、温和的AI语音提示：方向：正前方。距离：20米。路面平坦。

    同时，她手套的掌心位置传来代表安全直行的规律轻微震动。

    走到台阶前，启明稳稳停下。耳机提示：前方台阶，共三级，总高度约45厘米。

    手套则模拟出抬脚的向上牵引感。小芸在启明的引导下，稳稳地走上了台阶！围观的人群发出赞叹的掌声。

    突然，启明发出急促但音量适中的警示音：滴滴！紧急停止！前方危险！

    同时小芸的手套传来强烈的、代表危险！止步！的高频震动。小芸立刻停下脚步。只见启明前方不到半米处，一个下水道井盖不知何时被人移开了，露出黑黢黢的洞口！

    天啊！陈思思惊呼出声。全场瞬间安静，随即爆发出更热烈、更持久的掌声！评委老师激动地走过来，蹲下身看着小芸和小乐他们：太棒了！孩子们！你们不仅运用了先进的AI技术，更重要的是，你们用同理心和创造力，真正把科技变成了守护他人的温暖力量！这就是‘AI

    food’最完美的诠释！

    最近几天，细心的小乐发现小智有点怪怪的。它给班上家境困难的李昊批改作业时，评语总是出奇地简单和温和，翻来覆去就是有进步，加油！、思路正确，继续努力！，不像对其他同学那样有具体细致的知识点点评和建议。小乐觉得这不像是追求精准高效的小智的风格。

    一天放学后，小乐因为值日走得晚。经过安静的教师办公室时，他隐约听到里面传来王老师压低的说话声，提到了小智和李昊。他忍不住好奇，蹑手蹑脚地靠近虚掩的门缝。

    ……小智，李昊妈妈的情况你也知道，住院开销大，他这孩子太懂事，心思重，放学还偷偷去捡废品……学习上，他其实很努力，就是基础弱了点，家里也没人能辅导。你的评语……嗯，暂时就这样，多鼓励，给他信心，别让他有压力。