寻找合适代工厂的事情由吴坤主要负责，他靠着多年在电子城摸爬滚打的人脉，四处打听比较。
而林烨则一头扎回了他的技术世界。
产能和仿冒品是迫在眉睫的危机，但林烨深知，真正能让他们走得更远的，永远是技术本身那无可替代的壁垒和魅力。
他让周伟有意地收集了一些早期用户的使用反馈。
这些反馈大多集中在惊叹和赞扬上，但也有一些细心的用户，或者那些对精度要求极高的科技爱好者，提出了一些尖锐的问题：
“有时候走神一下，或者旁边突然有人说话，打出来的字就全乱了。”
“长时间使用后，感觉识别率会慢慢下降，需要重新校准似的。”
“是不是我脑子想的不够‘标准’？为什么有时候很简单的词也会认错？”
这些看似零散的抱怨，在林烨听来却是极其宝贵的一手数据。
他一遍遍地回放着那些演示和测试时的数据记录，用【维记忆库】里学到的数据分析方法，仔细剖析着每一次识别错误背后的信号特征。
很快，他现了规律。
很多非受迫性错误（非硬件干扰或用户操作失误）生前，采集到的脑电信号都会出现一些特征性的模式变化：例如，当用户注意力涣散、开始胡思乱想时，a波（a1pha波，与放松、闭眼状态相关）的功率会显着增强；而当用户紧张、焦虑或者受到突然惊吓时，则会出现高幅度的b波或γ波爆，甚至肌电伪迹（肌肉紧张产生的电信号）。
这些异常的脑电活动，严重干扰了原本用于识别意念的特定模式，导致算法“读”
出了错误的信息。
问题的根源找到了：当前的算法是“被动”
接收信号并识别，无法“主动”
感知和适应用户实时的精神状态变化。
这是一个全新的挑战。
不仅要识别“想什么”
，还要判断用户“处于何种思考状态”
。
林烨的意识再次沉入那片浩瀚的信息宇宙。
这一次，他搜寻的目标更加专精：【实时脑电信号质量评估】【注意力状态机器学习分类】【自适应滤波与动态纠错算法】
海量的论文和算法模型在他意识中流淌、碰撞、分解、重组。
神经科学、信号处理、机器学习三个领域的知识需要被巧妙地融合在一起。
头痛欲裂的感觉再次袭来，甚至比以往更加剧烈。
这种涉及生理信号深层解读的算法，其复杂程度远之前的简单识别。
“小伟，”
林烨揉着太阳穴，声音有些沙哑，“我们需要建立一个简单的‘注意力状态’标注数据集。”
周伟立刻凑过来：“怎么做，烨哥？”
“我来模拟不同状态。”
林烨戴上指环，连接上电脑，“我先是集中精神想一个词，然后故意走神，你再突然拍一下桌子吓我。
我们把不同状态下的信号特征标记出来，用来训练一个新的分类器。”
接下来的几天，柜台里出现了诡异的景象：林烨时而凝神屏息，时而眼神涣散，时而又被周伟突然的拍桌声吓得一哆嗦……周伟则紧张地记录着电脑屏幕上信号的变化，打上标签。
有了这些标注数据，林烨开始构建一个新的、极其轻量级的“注意力状态监测”
模块。
这个模块并行于原有的识别网络，专门负责实时分析脑电信号的频谱特征和统计特性，判断用户当前的注意力集中度、是否受到突干扰等。
然后，他设计了动态纠错机制：
高置信度模式：当监测模块判断用户注意力高度集中、信号质量良好时，识别结果直接输出。
