林宇舉著那條斷腿，對著全班學生，語氣平靜得像在說今天天氣不錯。
“材料是從學院倉庫裡順手拿的，做得比較粗糙。”
教室裡的緊張氣氛瞬間被這句話衝散了。
有幾個學生忍不住，“噗嗤”一聲笑了出來。
但沒人敢笑得太大聲，所有人都瞪大眼睛看著他。
林宇把斷掉的機器腿擱在講桌上，用手指捏了捏斷裂處的金屬介面。
材料太薄了，是倉庫裡翻出來的鋁合金廢料，截面只有兩毫米，跑了不到十分鐘就扛不住反覆的彎折應力。
他在黑板上補了一行字。
“機械結構強度不足——材料學與力學的交叉問題。”
然後他轉過身來，把斷腿舉起來給全班看。
“這個地方斷了，原因很簡單。鋁合金的疲勞極限大約在80到120兆帕之間，反覆彎折十幾次就開裂了。
換成鈦合金或者碳纖維複合材料，壽命至少翻五倍。
但那些材料我買不起，所以你們看到了——最先進的AI裝在最廉價的殼子裡，結果就是走兩步腿斷了。”
教室裡爆發出一陣善意的笑聲。
這是那種帶著心疼和佩服的笑。
一個大學講師用倉庫廢料攢了一隻機器狗，然後在三百多人面前把它跑斷了腿。
太窮了。
但也太牛了。
林宇把斷腿放回桌上，拿起粉筆，在黑板上一邊畫圖一邊開始講解機器狗的AI邏輯。
他從最核心的部分講起。
“你們剛才看到它找到我之後跳了一下。”林宇在黑板上畫了一個狀態機的示意圖，“很多人第一反應是‘它有感情了’。錯。它沒有感情。它有的是一組預訓練的行為資料。”
他在狀態機的幾個節點旁邊標註了標籤：搜尋、接近、確認、反饋。
“我在訓練它的時候，給它餵了一批真實的狗狗行為影片資料。
大概兩百多段短影片，全是家養犬看到主人時的反應——跑過去、搖尾巴、原地打轉、前腿撲。
這些行為被拆解成關節角度變化的時間序列，用強化學習的框架讓機器狗模仿。”
他在黑板上寫下了強化學習的基本公式：Q(S,a) = R + γ·maXQ(S',a')。
“翻譯成人話就是：它做了一個動作，如果這個動作讓它更接近目標，就給一個正獎勵。
如果偏了，給負獎勵。
反覆訓練之後，它自動學會了一條最優路徑——先掃全場，鎖定目標之後走過去，走到面前之後執行預設的‘開心’動作序列。”
他停了一下。
“整個過程裡，它不需要‘理解’什麼是開心。它只需要知道：做完這套動作，就能拿到最大的獎勵值。”
【檢測到當前課堂168名學生理解AI行為訓練，宿主獲得返還：AI情感模組架構·初級】
一股新的知識流在大腦中展開，林宇對AI情感模擬的理解瞬間拔高了一個層次。
教室裡安靜了幾秒。
有人在消化公式，有人在想“原來AI的感情是這麼回事”。
林宇趁這個間隙在黑板上補了路徑規劃的部分——機器狗在人群中避開障礙物的邏輯，本質上是A*演算法的變體，把每個人的位置當作動態障礙物實時更新權重。
每寫完一段演算法，他就按下遙控器，讓那隻已經臨時用鐵支架加固了關節的機器狗在講臺上實踐一遍。
“跳。”
機器狗四條腿同時彎曲發力，彈起來十五公分，落地穩穩的。
全班爆發出掌聲。
講到路徑規劃的尾聲時，林宇抓起講桌上另一塊完整的黑板擦，朝教室右側的過道拋了出去。
黑板擦在空中翻了兩圈，落在三米外的地上。
他按下遙控器上的第二個按鈕。
機器狗的攝像頭轉向黑板擦的方向。
然後它邁開腿，沿著講臺邊緣走到臺階口，小心翼翼地走下臺階，穿過第一排學生的腳邊，走到黑板擦旁邊。
它低下頭，兩條前腿夾住黑板擦，嘴部的小夾持機構咬住邊緣。
然後它掉頭，叼著黑板擦往回走。
走了三步。
四步。
五步。
這一次沒有斷。
六步。
七步。
到了講臺臺階底下，它抬起前腿試了兩次，爬上了臺階，一路走回講桌前，把黑板擦放下來。
全場掌聲如雷。
陳雨薇的眼睛裡幾乎在冒光：“好可愛！我決定了，我的畢業設計就做這個！”
她捅了捅旁邊的蘇晚和張巧兒。
張巧兒立刻點頭：“我也要！”
張小曼卻撇撇嘴：“你們思維太保守了，我要做個男朋友機器人！以後誰欺負我，我就叫他去揍人！”
陳雨薇臉一紅：“你說的好有道理……但還是狗狗可愛。”
蘇晚笑著說：“那咱們都一起做？反正畢設沒規定只能一個人做。”
四個女生就這麼在雷鳴般的掌聲中，定下了自己未來的方向。
下課前十五分鐘，林宇開啟提問環節。
第一個跳起來的是周昊。
他的手舉得比頭頂還高，整個人從座位上彈射起來，聲音因為興奮而微微發顫。
“林老師！我有一個問題！它現在是四條腿走路的對吧？那如果把腿換成翅膀……不對，如果做成一把大型的飛行器，像劍一樣的那種，讓AI輔助控制飛行姿態，能不能實現載人飛行？就像修仙小說裡的飛劍那樣！”
教室裡先是一愣，然後炸了。
“好有創意啊哈哈哈！”
“飛劍！御劍飛行！”
“這不就是AI版的飛行滑板嘛？”
“周昊你是修仙小說看多了吧！”
林宇沒有笑。
他認真地想了兩秒，然後點了點頭。
“能做。”
全場瞬間安靜。
“飛行器的姿態控制本質上是一個多自由度的動態平衡問題。人站在上面，重心會不斷變化，傳統的飛行控制靠PID演算法已經能解決大部分場景。
但如果要做到像你說的‘飛劍’那種自由度——隨心所欲地變向、懸停、俯衝——就需要AI實時預測人體重心的變化趨勢，提前調整推力分佈。
這個預測模型用迴圈神經網路是做得到的。”
他看著周昊亮得發燙的眼睛。
“你要是想做的話，我可以給你搭理論框架。工程實現你自己來，從氣動力學到電機選型到控制演算法，一步一步磕。做出來了，就是你的畢業設計。”
周昊的嘴張到了最大，眼眶竟然泛紅了。他用力點了兩下頭，坐下去的時候，旁邊的同學拍了他一巴掌，他連疼都沒感覺到。
【檢測到當前課堂150名學生理解AI演算法在多領域的應用潛力，宿主獲得返還：第三代軍用AI架構·基礎】
林宇心中一動。軍用AI？這系統返還的東西越來越離譜了。
張小曼是第二個提問的。
她站起來之前先清了清嗓子，表情難得地正經了幾分。
“林老師，我想問一個跟現實更近的問題。科幻電影裡有AI警察，就是那種能自己巡邏、發現犯罪行為、自動報警的機器人。現在的技術水平能實現嗎？”
林宇又點了一下頭。
“你換一種方式理解就行了。什麼叫‘犯罪行為’？從AI的角度看，所有人類的行為都是資料。
走路、跑步、拿東西、推人、打人——這些動作可以被分解成骨骼關節的運動軌跡。
‘正常行為’的資料特徵是什麼樣的，AI學了幾百萬條之後就知道了。
如果一段行為資料的特徵偏離正常範圍超過了某個閾值——比如突然加速衝向另一個人、抬手做出擊打動作——那AI就可以判定為‘異常行為’，觸發預警。”
他在黑板上畫了一條波動曲線。
“‘違法行為’對AI來說，無非就是資料的越界行為。
大模型訓練之後，AI完全可以輔助執法。更遠一點說，家用安保機器人也不是夢。
放在客廳裡，有人翻窗進來，它自動識別並報警。”
張小曼坐下去的時候，教室裡的討論聲嗡嗡地起來了。
每個人都在跟旁邊的人說自己想到的應用場景。
就在這種嘈雜的縫隙裡，後排一個聲音突然切了進來。
不大，但足夠清晰。
“林老師。”
所有人扭頭看過去。
李文浩從座位上站起來，筆記本合在手裡。他的帽衫帽簷壓得很低，但聲音沉穩，每個字都咬得清清楚楚。
“我有最後一個問題。”
林宇看向他，微微點頭。
李文浩的目光從機器狗移到林宇臉上，停了一秒。
然後他開口了。
“這隻機器狗，能背上一把步槍嗎？”
教室裡的所有聲音在這一秒之內全部消失。
三百多個人的呼吸同時停住了。
前排趙磊的笑容僵在臉上。
蘇晚的手指摳進了筆記本封面的塑膠膜裡。
張巧兒下意識地往旁邊縮了縮。
門口的保安老吳，筆尖在本子上劃出一道歪歪扭扭的長線。
全場，針落可聞。
林宇站在講臺上，兩隻手插在褲兜裡。他看著李文浩，嘴角沒有笑意也沒有怒意。
兩個人的視線撞在一起，像兩根鋼筋交叉碰擊，無聲地迸出火星。
他沒有立刻回答。
沉默持續了四秒。
然後他開口了。
聲音很輕。
“你覺得呢？”
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