第205章 叠代升级（1/2）

临床数据积累得比预想的快。

第一批十名患者的术后跟踪数据陆续回来，信號校准日誌、运动功能评分、日常活动记录，每一项都在沈一鸣的伺服器里积累。他花了三周时间把这些数据整理成结构化数据集，然后对左城说：“这些数据足够我们做一次大版本叠代了。“

左城说：“你打算从哪里入手。“

沈一鸣打开笔记本，屏幕上是nx-30晶片的架构图。他说：“目前最大的瓶颈在两个地方。一是通道数，1024个採样点只覆盖了运动皮层的核心区域，边缘区域的活动捕捉不到。二是解码延迟，从採集信號到输出控制指令需要五十毫秒，对於精细的手指操作，这五十毫秒是明显的。“

他说：“我给团队列了三个目標。通道数翻倍到2048，解码延迟降到二十毫秒以下，晶片体积再缩小百分之四十。“

左城看著他画的图，说：“前两个目標我们可以靠算法优化和数据积累去追，但第三个目標需要重新设计晶片架构。“

沈一鸣说：“对。nx-30现在的架构是数据採集和信號处理分两步走，中间有一层转换开销。如果能把这层去掉，体积可以直接缩下来。“

左城说：“怎么去掉。“

沈一鸣说：“核心思路是让採集单元內置预处理逻辑，输出直接就是可用信號，不需要再做转换。但这样一来晶片的功耗会增加，我们要重新做热设计。“

左城说：“功耗能压到多少。“

沈一鸣说：“目標是从五十毫瓦压到三十五毫瓦，同时通道数翻倍。“

左城想了想，说：“这个架构我见过类似的。“

沈一鸣抬起头看他。

左城没有解释。他在脑海里打开了科技树面板。脑机接口方向的枝干已经长出了四片叶片，第五片正在成形。系统面板上，第八枝干的积累度已经超过了百分之六十。

他用意念选择了跨枝干融合入口，把ai方向的神经网络编译优化能力和脑机接口方向做了对接。

系统提示：检测到跨枝干融合需求。目標：採集单元內置预处理逻辑。融合方向：神经网络编译器优化加脑机信號解码。预估消耗五点积分，融合成功率百分之九十二。

左城確认。

面板上，两股不同顏色的光流匯聚到一处，形成了一个新的技术节点。系统提示：融合成功。获得“一体化神经採集与解码架构“。传输延迟从五十毫秒降至二十毫秒，体积缩小百分之三十八，功耗可控。

他关掉面板，对沈一鸣说：“如果你们把採集和预处理做到一个晶片层级，用异构计算的思路，把信號放大、滤波、数位化三个步骤集成到一个模组里，功耗可以压下来。“

沈一鸣在纸上画了几笔，说：“你说的是晶片级异构集成。这条路走通了，体积能缩一大截，就是架构复杂度会高不少。“

他说：“如果我们真的能把三步骤做到一个模组里，加上你的思路，延迟应该能到二十毫秒。“

左城说：“二十不够，目標定在十五。“

沈一鸣说：“有点激进。“

左城说：“一代我们是领先，二代我们要碾压。“

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