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“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。
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