便能织成星河，

照亮整个旷野。

不同的光有不同的色彩，

不同的方向有不同的轨迹，

却能在相遇中，

绽放出超越个体的力量。”

朗诵结束后，实验室里一片安静，只有仪器运行的低鸣。陆执野握着温热的牛奶，愣在原地，脑海里反复回响着“微光叠加成星河”“不同的光有不同的色彩”这两句诗。

他猛地抬头，眼里闪过一丝明悟：“对啊！我之前一直想让算法用统一的特征提取方式适配所有场景，就像让所有微光都变成同一种颜色、同一个方向，反而限制了它们的力量。如果换个思路，让算法针对不同场景提取独特的特征，再将这些特征融合起来，是不是就能实现精准适配？”

苏晓棠看着他眼里重新燃起的光芒，笑着说：“就像诗歌里的意象叠加，不同的意象组合在一起，能产生新的意境。你的算法也可以这样，不同场景的特征叠加融合，就能覆盖更多复杂情况。”

“太对了！”陆执野激动地抓住她的手，“我之前陷入了思维定式，总想着‘一刀切’的解决方案，却忽略了场景的差异性。其实每个公益场景都有其独特的特征，比如图书角的书籍多为规整摆放，物资仓库的物品杂乱无章，公益课堂的光线变化大，只要针对这些差异提取专属特征，再通过融合模型整合，准确率一定能提升！”

他立刻打开电脑，重新梳理算法框架。苏晓棠坐在一旁，安静地看着他忙碌的身影，偶尔递上一杯温水，不打扰他的思路。

陆执野的手指在键盘上飞快敲击，之前堵塞的思路此刻畅通无阻。他将算法拆分为“场景识别模块”和“多维度特征融合模块”：场景识别模块先判断当前属于哪种公益场景，再调用对应的特征提取模型；多维度特征融合模块则将不同场景的特征进行加权融合，优化识别结果。

“你看这里，”陆执野指着屏幕上的代码，“针对图书角场景，我重点提取书籍的形状、封面颜色特征；针对物资仓库，重点提取物品的轮廓、纹理特征；针对公益课堂，重点提取光线强度、物体动态特征。然后通过这个融合模型，将这些特征整合起来，就能应对不同场景的复杂情况。”

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苏晓棠虽然看不懂具体的代码，但能感受到他的兴奋和自信：“听起来很厉害！那现在就可以开始实验了吗？”

“嗯！”陆执野点点头，开始导入之前采集的多场景数据，运行新的算法模型。实验室里只剩下键盘敲击声和数据加载的提示音，空气里弥漫着期待的气息。