“天工”项目的“战时状态”持续了四周，进展显着，但也无可避免地触及了深水区的技术瓶颈。
手势识别团队在动态手势序列的识别准确率上卡在了92%的阈值，难以突破。尤其是在复杂光线背景或用户手势速度过快时，误识别率会显着升高。算法工程师们尝试了多种模型优化方案，收效甚微。
更棘手的是硬件问题。为了实现林小一要求的“手势+语音”多模态流畅交互，系统对主控芯片的算力要求激增。现有的通用芯片方案要么性能不足导致响应延迟，要么功耗超标严重影响续航。王涛团队尝试了多种市面上现有的芯片组合，都无法在性能、功耗和成本之间找到完美的平衡点。
“小一老板，情况不太乐观。”李明在项目进度会上汇报，声音带着疲惫，“动态手势的精度瓶颈，可能需要对传感器和算法进行底层优化，这需要时间。而芯片……我们可能需要转向定制化设计，但这周期太长，至少需要半年到一年，根本来不及应对‘未来电子’的发布。”
会议室里弥漫着一股焦灼和沮丧的情绪。时间不等人，对手的脚步日益临近。
林小一沉默地听着，手指无意识地敲击着桌面。他知道，技术创新从来不是一帆风顺的线性过程，深水区的暗礁才是真正的考验。
“动态手势的精度问题，换个思路。”林小一抬起头，目光投向负责算法的专家，“我们不一定非要追求100%的精准识别所有复杂手势。是否可以建立一个‘高置信度手势库’？优先保证几十个最常用、最具代表性的动态手势达到99.9%的识别率，并将其与核心交互功能深度绑定。对于那些识别置信度不高的复杂手势，系统可以给出引导提示，或者提供替代的交互方式（比如语音）。我们要做的是保证核心体验的极致流畅，而不是追求大而全。”
这个思路让算法团队的工程师们眼前一亮。确实，与其在识别所有可能手势的泥潭里挣扎，不如集中火力，打造一个在有限但关键场景下无懈可击的交互体验。
“至于芯片……”林小一看向王涛和李明，“我们自研的AI协处理器架构设计不是已经完成了吗？”
李明一愣：“是完成了，但那是为下一代更复杂的产品准备的，而且第一次流片风险很高，成本……”
“非常时期，行非常之事。”林小一打断他，“将‘天工’项目对算力的核心需求模块剥离出来，看看能否与我们自研的AI协处理器架构进行适配和简化，设计一个针对‘天工’的‘轻量级定制版’（ASSP）。集中所有资源，联系最快的流片渠道，我们赌一把！”
这个决定无疑是大胆而冒险的。自研芯片，哪怕只是简化版，也意味着巨大的资金投入和未知的技术风险。一旦流片失败，或者性能不达标，不仅“天工”项目可能搁浅，对“奇点科技”的士气和资金链也是沉重打击。
但林小一的眼神没有丝毫动摇。他深知，要想实现真正的超越，就必须掌握核心的底层技术，不能永远受制于人。这步险棋，必须走。
“另外，”林小一补充道，“‘B计划’的生物信号补充验证，进展如何？”
负责“B计划”的组长汇报：“我们找到了一款低功耗、小体积的光电心率传感器，初步的脉搏信号采集已经实现，正在进行信号滤波和基础情绪（平静/兴奋）关联模型的建立。预计可以在‘天工’原型机上集成进行测试。”
“很好。”林小一点头，“将这部分作为‘彩蛋’功能，不必在初期宣传中重点提及，但可以作为我们技术储备和未来迭代的伏笔。”
新的策略确定，研发团队再次投入战斗，只是方向更加聚焦，目标更加明确。破晓前的黑暗，往往是最浓重的，但黎明的曙光也已在望。
与此同时，在市一中的校园里，林小一的“军师”生涯也遇到了新的挑战。
期中考试临近，学习的压力开始笼罩高一年级。而就在这时，年级组突然宣布，为了选拔学生参加全国高中生数学奥林匹克联赛，将在期中考试后举行一场额外的数学选拔赛，成绩优异者将进入校集训队。
这个消息在（一）班引起了不小的震动。能进入国家集训队，意味着保送顶尖大学的巨大机会，是每个理科尖子生梦寐以求的目标。
课间，学习委员和几个数学拔尖的同学又习惯性地围到了林小一的座位旁。
“林顾问，数学选拔赛，你肯定没问题吧？到时候能不能……”一个男生充满期待地问。
林小一正在审阅“天工”项目芯片架构的简化方案，头也没抬：“我不参加选拔赛。”
“啊？为什么？”众人愕然。以林小一的数学能力，入选集训队几乎是板上钉钉的事情。
林小一终于抬起头，推了推平光眼镜：“我的时间和精力分配，不符合集训队的要求。而且，”他顿了顿，语气平淡却带着一种不容置疑的笃定，“我的赛道，不在这里。”
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