情绪标签的图谱：喜悦、愤怒、悲伤、恐惧……每个标签下面都标注着生理指标——心率、皮电、脑电波频率。
他在一张桌子前停下。
屏幕上正运行着一个程序界面，左边是摄像头实时画面，右边是分析结果。
画面上是个年轻女孩的笑脸，但分析结果显示：“笑容真实度32%，主要情绪：焦虑，次要情绪：疲惫”。
“这是我们最新的情绪识别模型。”
徐朗走过来，语气里带着技术人的自豪。
“通过微表情分析和语音特征提取，能判断目标对象的真实情绪状态。准确率已经能做到78%，领先国内同类产品至少十个百分点。”
“很厉害。”林枫说，“然后呢？”
徐朗愣了一下：“什么然后？”
“识别出来之后呢？”
林枫转过身，看着他。
“知道一个人在强颜欢笑，知道他在焦虑，知道他在疲惫——然后呢？你能做什么？”
办公室里安静下来。
泡面的味道似乎更浓了，混着某种绝望的气息。
“我们可以……提供建议。”
徐朗的声音低了下去，。
比如推荐放松音乐，或者心理疏导文章……”
“市面上有几十个APP都能做这个。”
“而且免费。”
徐朗张了张嘴，没发出声音。
他身后的一个年轻程序员忍不住开口：“我们的算法更准！我们用了深度学习……”
“用户不关心算法。”
林枫说得很平静。
“用户只关心：这东西能让我开心点吗？能让我少加点班吗？能让我女朋友不跟我吵架吗？”
又是一阵沉默。这次沉默更沉重，压得人喘不过气。
林枫走到白板前，拿起马克笔。
笔尖悬在空白的区域，他思考了几秒钟，然后开始写字：
情绪识别 → 情绪理解 → 情绪干预 → 情绪价值转化
写完，他转身面对这群年轻人：“你们卡在第一步到第二步之间。能识别，但不能理解——为什么这个人会焦虑？是因为工作压力？家庭矛盾？还是对未来迷茫？不同的原因需要不同的解决方案。”
他顿了顿，目光扫过每个人的脸：“更不能干预。知道了又怎样？你能改变他的处境吗？你能让他老板少派点活吗？你能让他女朋友多理解他
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