这样做的好处明显：低门槛入门、可持续迭代、数据可追溯。你不需要一次性装上完整的AI系统，先从最小可行集开始——目标明确、输入有限、反馈快速——就能看到成效。 第一步是明确目标与边界。你需要回答三个核心问题：何为“安全”？在什么条件下应立即暂停互动？哪些行为属于不可接受的边界。把目标写清，边界画好，后续的决策都围绕这张“安全地图”展开。第二步是选取数据入口。在现实场景中，数据来源多而杂：距离传感、声音强度、环境光、摄像头帧等。 用Python把它们统一成一个简单的状态向量，尽量用少量、可解释的变量来表达复杂的情境。常用的变量包括：距离（或近端阈值）、相对方向、声音强度、视觉稳定性、以及是否存在干扰源。这些变量并非要百分百精准，而是要足...