饭饱神虚，马瑶迅速入睡，而精力无限的李树依旧选择继续加班。
项目研发界面瞬间显示在李树的视界之内。
由于长期的智力和体力提升，现在的系统显示界面视野也大大扩展，换算下来，已经相当于巨幕电影，李树估计，视野还将继续扩大。
红色的叉和绿色的勾迅速的在研发导图上出现，现在看来红色的叉居多，而绿色的勾则少的可怜。
目前脑机互联解决方案第一阶段的实验性产品——眼球输入的相关硬件目前依旧在啃硬骨头，相关的眼部和表情语言还正在编译中。
而激光点阵相关的技术目前依旧在艰难探索，在这将近半年的时间里，进展太缓慢，让李树着急了。
在李树的设计里，激光点阵目前密度还不够，没有达到像素级的覆盖程度，所以并不能对人的眼球和面部进行全覆盖识别。
李树做了个深呼吸难道真的要妥协加入语音输入？
他是一点也不愿意在眼球输入里加入语音输入的，原因在于语音输入对于人意识和思维的输出效率还是太低，而且并不准确，修正的过程相当缓慢，甚至还不如直接用手输入。
出于无奈，李树还是将语音输入模块加入了备选子项目。
按照生物科技实验室目前取得的数据，李树将其导入了模拟实验中。
果然如李树所料，人的意识和思维表达并不是毫无章法。
曙光开始出现。
李树实验人员在想象日常生活用品的时候，相关的眼球和表情变化，已经能达到八九不离十的地步，就算不同的人，在反应的时候，也是有据可循的。
虽说人的智力、学识以及生理、心理状态有不小差异，不过在思考相同事物的时候，眼球和表情还是有类似地方，只需要建立完整的数据库，就能根据数据库进行精准识别。
以此类推，除了参与研发眼球输入的人员之外，还要大量征集志愿者采集数据，才能满足庞大的识别要求。
可以预见的是，等未来指定相关的输入规则之后，识别精度将会进一步提高。
从宏观层面来说人是生存在自然和宇宙法则之中，所有情况都在这些法则之中，从微观层面来说，人类的眼部和表情变化再复杂，都是有规律，没有例外。
要完整捕捉这些变化所用的激光点阵识别系统，要求要达到微米级，比婴儿的毛孔还要小，当激光投射到人眼和面部之后反馈到识别系统中形成信号的过程变得越发复杂，识别系统的反应速度和编译能力要求将会进一步提高。
除此之外，精确识别这些变化数据量庞大，自然需要庞大的存储设备，目前最大的存储设备，显然不能满足如此之大的数据量，这是现实限制。
不过，目前振蓝已经开始研发大容量存储设备，除了满足脑机互联解决方案的研发之外，更重要的是抢占前景广阔的存储市场。
喜欢超级工业黑科技系统请大家收藏：超级工业黑科技系统本站更新速度全网最快。