星火科技研中心，算法部门的办公区总是弥漫着一种与其他部门不同的氛围。
这里更安静，却并非沉寂，而是一种高度专注下的静谧，仿佛能听到电流在芯片中奔流和数据在神经网络中穿梭的细微声响。
然而最近，这片静谧之下，却涌动着一股难以言喻的焦灼感。
部门负责人李晶的独立办公室内，白板上写满了复杂的数学公式和算法结构图，但在几个关键节点上，被打上了巨大的问号。
她坐在电脑前，屏幕上显示着模型训练曲线的可视化界面——那代表模型性能的曲线，在经历了初期的快攀升后，已然陷入平台期，像是一条疲惫的河流，缓慢而无力地蜿蜒，迟迟无法冲向更高的精度峰值。
李晶烦躁地抓了抓头，原本利落的马尾辫显得有些凌乱。
她手边咖啡杯已经空了，旁边还放着半个早已冷掉的三明治。
她已经记不清这是第多少个试图突破瓶颈的夜晚了。
“玄武2o”
npu的强大算力，如同一把无比锋利的宝剑，已经交到了她的手中。
但这把宝剑需要更高质量的“磨刀石”
来开刃，需要更海量的“实战数据”
来喂养，才能挥出真正的威力。
她所构想的下一个代“无感交互”
和“深度意图识别”
算法，其复杂度和对数据多样性的要求，呈指数级增长。
现有的数据集，哪怕已经经过精心清洗和标注，对于新模型来说，也显得杯水车薪，甚至因为固有的模式限制，反而可能成为模型泛化能力的桎梏。
瓶颈，坚如磐石。
问题的核心，在于数据。
并非数据不够，而是合规、高质量、且具有足够多样性的脑电数据，获取难度极大。
脑电信号，是人体最隐私的生物数据之一，直接关联到人的思维、情绪、健康状况，甚至潜意识。
国内外对于这类数据的采集、使用、存储都有着极其严格的法律法规和伦理要求。
星火之前的数据，主要来源于内部员工志愿者（签署了极其严格的授权协议）和早期部分愿意授权数据用于科研的极客用户，数量和质量对于前沿研究来说，已经开始捉襟见肘。
大规模向公众征集？面临的将是巨大的隐私风险、用户信任危机以及潜在的法律诉讼。
直接从黑市或灰色渠道购买？这触碰了林烨为星火划下的绝对红线，更是违背了李晶作为一个科学家的基本准则。
她感觉自己像一个手握世界顶级厨艺的大厨，却被困在一间调料匮乏的厨房里，巧妇难为无米之炊。
又一次失败的训练结果弹出窗口。
李晶猛地向后靠在椅背上，闭上眼，深深地吸了一口气，试图压下内心的挫败感和烦躁。
她知道，不能再这样闭门造车下去了。
第二天一早，顶着一对淡淡的黑眼圈，李晶敲开了林烨办公室的门。
林烨正在听吴坤从外地打来的电话会议，沟通屏幕供应商的最新进展。
他示意李晶先坐。
李晶安静地坐在沙上，听着吴坤在电话那头大嗓门地抱怨供应商的苛刻条件，她忽然觉得，自己面临的难题似乎和吴总的有某种奇妙的共通之处——都是被“卡脖子”
，只是一个被卡在硬件，一个被卡在数据。
林烨结束通话，看向李晶：“怎么了，李工？看你这脸色，算法又‘难产’了？”
他语气轻松，带着关切。
李晶没有寒暄，直接将自己的笔记本电脑屏幕转向林烨，调出那几条令人沮丧的训练曲线和模型性能报告。
“林总，npu的算力我们已经验证了，天花板很高。
但
