说奥托博克公司，在这方面的技术是行业第一嘛，我觉得这第一，水得一塌糊涂。”
“我也觉得……”
叶青思考了片刻，说道：“归根结底，应该还是工业技术能力的差距。或许他们没有把感应贴片识别精度，提高一个量级的能力。检测微伏级生物电压变化，他们可以做到，但那套设备会很笨重，有可能和医院里的心电图记录仪一样。”
“另外检测到这些细微变化后，能否把这个变化应用到机械运动中，又是一个问题。”
“这个难度比感应贴片更高，没有我们的仿生手运动技术，再好的感应芯片也是白搭。”
“最后就是编程方面难度了。”
“如何把这些信号，编程一套简单有效的控制命令，也是个问题。”
电晶拍了拍胸口，说一切交给它。
简单易懂？
这个好办，电晶可以搭建一套仿生手的专用控制程序。然后启用公司和工厂的超级服务器集群，让带有一定智能的程序，把人手的所有动作分拆开来，每一个动作模拟百亿次，寻找出最简洁的一套命令。
生物电的样本采集？
工厂那边当晚就开始量产高精度感应贴片，到了次日下午，五百套生物电采集装置送到了公司中。
公司员工每人每天抽出两小时，坐到椅子上胳膊贴上贴片，根据视频一遍一遍，做出固定的双手动作。
或是握手、或是鼓掌、或是端起茶杯，或是竖起赞叹，鄙视的手势。
这些数据源源不断汇集到超级服务集群中，每一个人，每一个手势，都会被集中比对。
数据采集工作并不是一帆风顺，这中间出现了许多意料之外的问题。
比如服务器对比到异常数据，提交给电晶审核时。电晶通过翻看监控录像，发现这位员工在录数据过程中，一只手拿着手机看消息。
通过重复试验，电晶发现当手机靠近感应贴片时，手机内正在工作的电子元器件，会释放出电磁干扰，严重影响贴片的识别精度。
感应贴片在生产线上的封装过程中，已经做了抗干扰处理，现在看来做得还远远不够用。
电晶很快给出了解决方案，目前数据采集时，这些感应贴片都暴露在外。放到产品上，它实际是安装在仿生手，与用户残肢的连接处。只要在仿生手的外面添加电磁屏蔽隔层，就能完美解决这一问题。
有数据溢出的异常，也有数据大幅衰弱的异常。
…。。