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舊在艱難探索，在這將近半年的時間裡，進展太緩慢，讓李樹著急了。
在李樹的設計裡，鐳射點陣目前密度還不夠，沒有達到畫素級的覆蓋程度，所以並不能對人的眼球和麵部進行全覆蓋識別。
李樹做了個深呼吸難道真的要妥協加入語音輸入？
他是一點也不願意在眼球輸入里加入語音輸入的，原因在於語音輸入對於人意識和思維的輸出效率還是太低，而且並不準確，修正的過程相當緩慢，甚至還不如直接用手輸入。
出於無奈，李樹還是將語音輸入模組加入了備選子專案。
按照生物科技實驗室目前取得的資料，李樹將其匯入了模擬實驗中。
果然如李樹所料，人的意識和思維表達並不是毫無章法。
曙光開始出現。
李樹實驗人員在想象日常生活用品的時候，相關的眼球和表情變化，已經能達到八九不離十的地步，就算不同的人，在反應的時候，也是有據可循的。
雖說人的智力、學識以及生理、心理狀態有不小差異，不過在思考相同事物的時候，眼球和表情還是有類似地方，只需要建立完整的資料庫，就能根據資料庫進行精準識別。
以此類推，除了參與研發眼球輸入的人員之外，還要大量徵集志願者採集資料，才能滿足龐大的識別要求。
可以預見的是，等未來指定相關的輸入規則之後，識別精度將會進一步提高。
從宏觀層面來說人是生存在自然和宇宙法則之中，所有情況都在這些法則之中，從微觀層面來說，人類的眼部和表情變化再複雜，都是有規律，沒有例外。
要完整捕捉這些變化所用的鐳射點陣識別系統，要求要達到微米級，比嬰兒的毛孔還要小，當鐳射投射到人眼和麵部之後反饋到識別系統中形成訊號的過程變得越發複雜，識別系統的反應速度和編譯能力要求將會進一步提高。
除此之外，精確識別這些變化資料量龐大，自然需要龐大的儲存裝置，目前最大的儲存裝置，顯然不能滿足如此之大的資料量，這是現實限制。
不過，目前振藍已經開始研發大容量儲存裝置，除了滿足腦機互聯解決方案的研發之外，更重要的是搶佔前景廣闊的儲存市場。
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