林宇举着那条断腿，对着全班学生，语气平静得像在说今天天气不错。 “材料是从学院仓库里顺手拿的，做得比较粗糙。” 教室里的紧张气氛瞬间被这句话冲散了。 有几个学生忍不住，“噗嗤”一声笑了出来。 但没人敢笑得太大声，所有人都瞪大眼睛看着他。 林宇把断掉的机器腿搁在讲桌上，用手指捏了捏断裂处的金属接口。 材料太薄了，是仓库里翻出来的铝合金废料，截面只有两毫米，跑了不到十分钟就扛不住反复的弯折应力。 他在黑板上补了一行字。 “机械结构强度不足——材料学与力学的交叉问题。” 然后他转过身来，把断腿举起来给全班看。 “这个地方断了，原因很简单。铝合金的疲劳极限大约在80到120兆帕之间，反复弯折十几次就开裂了。 换成钛合金或者碳纤维复合材料，寿命至少翻五倍。 但那些材料我买不起，所以你们看到了——最先进的AI装在最廉价的壳子里，结果就是走两步腿断了。” 教室里爆发出一阵善意的笑声。 这是那种带着心疼和佩服的笑。 一个大学讲师用仓库废料攒了一只机器狗，然后在三百多人面前把它跑断了腿。 太穷了。 但也太牛了。 林宇把断腿放回桌上，拿起粉笔，在黑板上一边画图一边开始讲解机器狗的AI逻辑。 他从最核心的部分讲起。 “你们刚才看到它找到我之后跳了一下。”林宇在黑板上画了一个状态机的示意图，“很多人第一反应是"它有感情了"。错。它没有感情。它有的是一组预训练的行为数据。” 他在状态机的几个节点旁边标注了标签：搜索、接近、确认、反馈。 “我在训练它的时候，给它喂了一批真实的狗狗行为视频数据。 大概两百多段短视频，全是家养犬看到主人时的反应——跑过去、摇尾巴、原地打转、前腿扑。 这些行为被拆解成关节角度变化的时间序列，用强化学习的框架让机器狗模仿。” 他在黑板上写下了强化学习的基本公式：Q(S，a)=R+γ·maXQ(S"，a")。 “翻译成人话就是：它做了一个动作，如果这个动作让它更接近目标，就给一个正奖励。 如果偏了，给负奖励。 反复训练之后，它自动学会了一条最优路径——先扫全场，锁定目标之后走过去，走到面前之后执行预设的"开心"动作序列。” 他停了一下。 “整个过程里，它不需要"理解"什么是开心。它只需要知道：做完这套动作，就能拿到最大的奖励值。” 【检测到当前课堂168名学生理解AI行为训练，宿主获得返还：AI情感模块架构·初级】 一股新的知识流在大脑中展开，林宇对AI情感模拟的理解瞬间拔高了一个层次。 教室里安静了几秒。 有人在消化公式，有人在想“原来AI的感情是这么回事”。 林宇趁这个间隙在黑板上补了路径规划的部分——机器狗在人群中避开障碍物的逻辑，本质上是A*算法的变体，把每个人的位置当作动态障碍物实时更新权重。 每写完一段算法，他就按下遥控器，让那只已经临时用铁支架加固了关节的机器狗在讲台上实践一遍。 “跳。” 机器狗四条腿同时弯曲发力，弹起来十五公分，落地稳稳的。 全班爆发出掌声。 讲到路径规划的尾声时，林宇抓起讲桌上另一块完整的黑板擦，朝教室右侧的过道抛了出去。 黑板擦在空中翻了两圈，落在三米外的地上。 他按下遥控器上的第二个按钮。 机器狗的摄像头转向黑板擦的方向。 然后它迈开腿，沿着讲台边缘走到台阶口，小心翼翼地走下台阶，穿过第一排学生的脚边，走到黑板擦旁边。 它低下头，两条前腿夹住黑板擦，嘴部的小夹持机构咬住边缘。 然后它掉头，叼着黑板擦往回走。 走了三步。 四步。 五步。 这一次没有断。 六步。 七步。 到了讲台台阶底下，它抬起前腿试了两次，爬上了台阶，一路走回讲桌前，把黑板擦放下来。 全场掌声如雷。 陈雨薇的眼睛里几乎在冒光：“好可爱！我决定了，我的毕业设计就做这个！” 她捅了捅旁边的苏晚和张巧儿。 张巧儿立刻点头：“我也要！” 张小曼却撇撇嘴：“你们思维太保守了，我要做个男朋友机器人！以后谁欺负我，我就叫他去揍人！” 陈雨薇脸一红：“你说的好有道理……但还是狗狗可爱。” 苏晚笑着说：“那咱们都一起做？反正毕设没规定只能一个人做。” 四个女生就这么在雷鸣般的掌声中，定下了自己未来的方向。 下课前十五分钟，林宇打开提问环节。 第一个跳起来的是周昊。 他的手举得比头顶还高，整个人从座位上弹射起来，声音因为兴奋而微微发颤。 “林老师！我有一个问题！它现在是四条腿走路的对吧？那如果把腿换成翅膀……不对，如果做成一把大型的飞行器，像剑一样的那种，让AI辅助控制飞行姿态，能不能实现载人飞行？就像修仙小说里的飞剑那样！” 教室里先是一愣，然后炸了。 “好有创意啊哈哈哈！” “飞剑！御剑飞行！” “这不就是AI版的飞行滑板嘛？” “周昊你是修仙小说看多了吧！” 林宇没有笑。 他认真地想了两秒，然后点了点头。 “能做。” 全场瞬间安静。 “飞行器的姿态控制本质上是一个多自由度的动态平衡问题。人站在上面，重心会不断变化，传统的飞行控制靠PID算法已经能解决大部分场景。 但如果要做到像你说的"飞剑"那种自由度——随心所欲地变向、悬停、俯冲——就需要AI实时预测人体重心的变化趋势，提前调整推力分布。 这个预测模型用循环神经网络是做得到的。” 他看着周昊亮得发烫的眼睛。 “你要是想做的话，我可以给你搭理论框架。工程实现你自己来，从气动力学到电机选型到控制算法，一步一步磕。做出来了，就是你的毕业设计。” 周昊的嘴张到了最大，眼眶竟然泛红了。他用力点了两下头，坐下去的时候，旁边的同学拍了他一巴掌，他连疼都没感觉到。 【检测到当前课堂150名学生理解AI算法在多领域的应用潜力，宿主获得返还：第三代军用AI架构·基础】 林宇心中一动。军用AI？这系统返还的东西越来越离谱了。 张小曼是第二个提问的。 她站起来之前先清了清嗓子，表情难得地正经了几分。 “林老师，我想问一个跟现实更近的问题。科幻电影里有AI警察，就是那种能自己巡逻、发现犯罪行为、自动报警的机器人。现在的技术水平能实现吗？” 林宇又点了一下头。 “你换一种方式理解就行了。什么叫"犯罪行为"？从AI的角度看，所有人类的行为都是数据。 走路、跑步、拿东西、推人、打人——这些动作可以被分解成骨骼关节的运动轨迹。 "正常行为"的数据特征是什么样的，AI学了几百万条之后就知道了。 如果一段行为数据的特征偏离正常范围超过了某个阈值——比如突然加速冲向另一个人、抬手做出击打动作——那AI就可以判定为"异常行为"，触发预警。” 他在黑板上画了一条波动曲线。 “"违法行为"对AI来说，无非就是数据的越界行为。 大模型训练之后，AI完全可以辅助执法。更远一点说，家用安保机器人也不是梦。 放在客厅里，有人翻窗进来，它自动识别并报警。” 张小曼坐下去的时候，教室里的讨论声嗡嗡地起来了。 每个人都在跟旁边的人说自己想到的应用场景。 就在这种嘈杂的缝隙里，后排一个声音突然切了进来。 不大，但足够清晰。 “林老师。” 所有人扭头看过去。 李文浩从座位上站起来，笔记本合在手里。他的帽衫帽檐压得很低，但声音沉稳，每个字都咬得清清楚楚。 “我有最后一个问题。” 林宇看向他，微微点头。 李文浩的目光从机器狗移到林宇脸上，停了一秒。 然后他开口了。 “这只机器狗，能背上一把步枪吗？” 教室里的所有声音在这一秒之内全部消失。 三百多个人的呼吸同时停住了。 前排赵磊的笑容僵在脸上。 苏晚的手指抠进了笔记本封面的塑料膜里。 张巧儿下意识地往旁边缩了缩。 门口的保安老吴，笔尖在本子上划出一道歪歪扭扭的长线。 全场，针落可闻。 林宇站在讲台上，两只手插在裤兜里。他看着李文浩，嘴角没有笑意也没有怒意。 两个人的视线撞在一起，像两根钢筋交叉碰击，无声地迸出火星。 他没有立刻回答。 沉默持续了四秒。 然后他开口了。 声音很轻。 “你觉得呢？”