乐乐解决了食堂排队问题之后，林晨决定——带乐乐参与公司的项目。
不是让他干活让他见识。见识一下——真正的商业项目，是怎么做的。
周末，林晨带乐乐去晨枫的中央厨房转了一圈。乐乐第一次看到那么大的厨房——二十几个灶台，流水线上的师傅们各管一段。走到垃圾间的时候，乐乐停住了。几大桶垃圾摞在门口，菜叶、菜根、肉边、骨头，全混在一起。乐乐皱眉——爸，这些，不分拣吗？
分拣要人。一天几百公斤，人工分拣，成本太高。林晨说，厂里本来请过两个专门分拣的，干了没俩月就走了——又脏又累，工资还低。后来就全混着扔了。还有个老师傅说，这活机器干不了。
乐乐沉默了一会儿，忽然抬头——爸，我能用AI做这个。
林晨让乐乐参与了一个项目——视觉识别厨余垃圾。
晨枫的中央厨房，每天产生大量的厨余垃圾——菜叶、菜根、肉边、骨头。以前，这些垃圾都是混在一起扔掉的。林晨想——能不能用AI来识别厨余垃圾的种类，然后分类处理？可回收的——回收。不可回收的——处理。
乐乐听了之后，很感兴趣。
爸，这个项目——我可以做。
你一个人做不了。我跟你一起做。
父子俩，又像当年做编程小英雄一样，开始合作了。林晨在书房里支起一块白板，父子俩先在上面把项目拆成四块——数据采集、模型训练、后端、前端。谁干什么，写在白板上。
林晨负责——整体架构、后端开发、数据采集。乐乐负责——AI模型训练、前端开发、测试。
白板上的四块，父子俩先各自认领，再互相挑毛病。林晨说乐乐的前端没考虑网络断线怎么办，乐乐说林晨的后端接口文档写得太简略。挑完毛病，两人相视一笑——开工。
第一周的头三天，卡在上。AI要认得菜叶和骨头，得有上万张标注好的照片。林晨让中央厨房的师傅帮忙拍照，师傅们拍了三天，拍了八百多张，能用的不多——不是反光，就是糊了。乐乐想了个办法——爸，我们自己搭个拍照台他用手机架、纸箱、两块反光板，在书房里搭了个简易摄影棚。父子俩一人一桶厨余垃圾，对着台子拍了一晚上，拍出两千多张清楚的。拍到后来，满屋子都是菜叶味。苏婉推门进来，差点没被熏出去，丢下一句——你们爷俩，是把厨房搬到书房来了。说完，还是给两人各倒了杯水。
标注也是个细活。乐乐写了段小程序，把照片分成几类，林晨负责复核——这张是菜叶，你标成肉边了。乐乐嘿嘿一笑——爸，你眼神比我好。
模型用tensorFlow训练。第一版，准确率只有七成。乐乐盯着训练日志，一行一行地看，找出问题——有的照片光线不一致，有的类别标混了。他重新清洗数据，调了参数，又跑了一轮。准确率从七成，涨到八成五，再涨到百分之九十。第四天晚上，准确率跳到百分之九十那一刻，乐乐从椅子上跳起来，喊了一声——成了！
林晨负责的后端，和乐乐负责的前端，也在这几天里陆续收尾。前端界面是乐乐设计的——简洁、美观、好用。界面上有四个分类按钮，师傅点一下，对应的垃圾桶就亮一下。他特意把按钮做得很大——师傅们要戴手套，按钮小了，点不准。
项目做了一周，基本完成了。AI模型——用tensorFlow训练，准确率百分之九十。前端界面——乐乐设计的，简洁、美观、好用。
系统上线之后，中央厨房的厨余垃圾，分类处理了。可回收的——回收。不可回收的——处理。垃圾处理成本，降低了百分之三十。负责的师傅跟林晨说——林总，这系统好使。现在一天下来，手上干净多了。当初那位说机器干不了的老师傅，也过来凑热闹看了半天，末了撂下一句——这铁疙瘩，倒是比人记性好。林晨听了，笑了笑，没接话。
林晨在管理会上，展示了这个项目。乐乐那天也去了，坐在会议室角落里，抱着他的笔记本。
这个项目，是我跟乐乐一起做的。乐乐负责AI模型训练。他十五岁。
区域经理们听了之后，都很惊讶。
十五岁——就会训练AI模型了？
对。他学了三年AI了。
林总，你儿子——太厉害了。
林晨笑了一下。不是我厉害。是他自己学的。我顶多算个。会议室里笑起来。一位经理转头问乐乐——乐乐，这模型要是数据再多一倍，准确率还能涨吗？乐乐想了想，认真地回答——能。数据多了，识别更稳。不过食堂的菜，四季不一样，还得按季节补数据。那经理愣了一下，随即鼓了鼓掌。
散会的时候，几位区域经理还围上来，跟乐乐要了联系方式，说以后自己家孩子学编程，想请教请教。乐乐不好意思地应着——行，周末有空。
项目做完之后，林晨跟乐乐申请了父子联名专利一种基于视觉识别的厨余垃圾分拣方法及系统。申请材料是林晨准备的，发明人那一栏，父子俩的名字并排写着。
专利批下来之后，乐乐看着专利证书，说了一句话——爸，这是我的第一个专利。
不会是最后一个。以后，还会有更多的。
乐乐把证书翻来覆去看了好几遍，小心地放进书包里。走出公司大门的时候，他忽然回头，问了一句——爸，下一个项目，什么时候开始？
林晨在笔记本上写了一行字——父子联手，不是。是一起做。一起做项目、一起解决问题、一起申请专利。做完了，父子都成长了。