以下是一个使用深度学习模型实现AI跟随并避免与障碍物碰撞的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载深度学习模型
model = tf.keras.models.load_model('collision_avoidance_model.h5')

# 加载障碍物检测模型
obstacle_detector = cv2.CascadeClassifier('obstacle_detector.xml')

# 设置视频捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将视频帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测障碍物
    obstacles = obstacle_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    # 处理障碍物检测结果
    if len(obstacles) > 0:
        # 有障碍物，执行避障动作
        # 在此添加避障代码
        
    else:
        # 没有障碍物，执行跟随动作
        # 在此添加跟随代码
        
    # 显示视频帧
    cv2.imshow('Collision Avoidance', frame)
    
    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()

# 关闭显示窗口
cv2.destroyAllWindows()

这是一个简化的示例代码，使用了深度学习模型进行障碍物检测和避障，但没有具体实现避障和跟随动作的代码。在实际应用中，你需要根据具体的场景和机器人硬件来实现相关的避障和跟随算法。