“是的，很稳定。但对于你们这种追求极端实时性和精度的应用来说，它引入了一个隐藏的、微小的相位延迟和基线平滑误差。”

伊琳娜的语气变得自信起来，仿佛回到了她最熟悉的领域——发现系统设计中那些容易被忽略的逻辑缺陷。

她拿起一支电子笔，在旁边的一块智能白板上快速画出示意图：“看，你们的神经信号是爆发式的、非平稳的。这个均值法窗口，为了稳定，会‘拖拽’基线，相当于在信号真正到达主算法前，就已经给它蒙上了一层极薄的、扭曲的‘面纱’。”

伊琳娜换了口气，又继续说道：“主算法的滤波和补偿是基于这个已经被轻微扭曲的信号进行的，所以无论怎么调整，都像是在歪掉的地基上盖房子，总会有点歪。”

她顿了顿，给出了解决方案：“也许可以尝试换一种更‘激进’但更实时的基线校准策略，比如基于小波变换的动态阈值检测，或者甚至引入一个轻量级的AI预测模块，实时预测并扣除噪声基线，而不是事后平均。这样虽然对预处理单元的计算能力要求高一点点，但能为主算法提供更‘干净’、更原始的信号源。”

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听到这里，实验室的研究人员都笑了，刘羽晴更是眼中笑意都快溢出了，“你说的很对，小露西，这些我们都考虑到了，并且已经将预处理算法集成到前端采集器中了。”

得到刘羽晴的否定，伊琳娜也并未泄气，而是闭目沉思起来。

刘羽晴也没有干扰伊琳娜，她知道，有些时候，灵感可能就是在思维碰撞中产生的。

片刻后，伊琳娜睁开明亮的双眼，似乎已经有了新的想法。

她沉吟片刻，轻声插话，仿佛在梳理自己的思路：“也许……我们不该试图用一根水管去引渡整条江河？能不能在源头就开始分流、提炼？”

刘羽晴眼中闪过期待：“露西，详细说说？”

“问题不在于识别模型本身，而在于将所有计算压力堆积在终端。”她走到全息白板前，迅速勾勒出新的系统架构图。

“我们需要一场架构革命：采用分阶段异构计算（Heterogeneous Computing）策略。”

她首先指向信号采集端：“第一阶段，边缘计算（Edge Computing）。在传感器端集成专用的低功耗AI处理芯片（ASIC/NPU）。它的任务不是在噪音海洋里钓鱼，而是进行初步但极其高效的预处理和特征提取——实时滤除明显噪声、压缩数据、提取关键时频域特征。只将提炼后的、维度大幅降低的‘特征向量’而非原始数据洪流上传。”

接着，她指向主系统：“第二阶段，云端协同。主系统接收到的已是高度提纯的‘半成品’，其深度学习模型可以设计得更加轻量化（Lightweight）和高效，专注于基于特征的高层意图解码与分类，而非重复进行底层特征挖掘。”

她目光灼灼：“关键在于找到最优的任务切分点（The Optimal Partitioning Point），并设计出适合边缘部署的超轻量特征提取网络和适合中心部署的高效解码器。这需要对算法、硬件架构乃至编译优化都有极深的理解。”——而这，正是伊琳娜·费多罗娃作为顶尖系统架构师的灵魂所在。

刘羽晴猛地站起身，激动之情溢于言表：“异构计算！边缘智能！我们一直纠结于在终端算法上修修补补，竟忽略了从系统顶层架构上彻底重构数据流！露西，你这个思路是突破性的！”

然而，通往成功的道路布满荆棘。理论无比正确，实践却困难重重。

挑战接踵而至：在算法挑战方面，需要为资源极度受限的边缘端设计超轻量神经网络模型（如基于TinyML理念），在保证特征提取有效性的前提下，将模型大小和计算量压缩到极致。

而同时需要筛选合适的边缘AI芯片，并为其编写、优化底层的驱动和推理引擎。

如何精确界定边缘与中心的任务？哪些特征在边缘提取最优？提取到何种粒度？这需要大量的联合仿真与迭代调优。

伊琳娜与刘羽晴团队一同扎入了这场攻坚。常常一整天，实验室里都只有全息模型旋转的光影、密集的代码敲击声和激烈的技术讨论。

沈丽芸看着伊琳娜时而凝神沉思、时而飞速演算，甚至忘了吃饭，忍不住毒舌关怀：“某位‘易碎品’是不是又忘了自己的额定功率了？需不需要我现在给你外接个液氮冷却塔，以防你原地过载融化？”

伊琳娜头也不抬，手指如飞：“姐姐别打岔……这个注意力机制的参数……就差一点……”她能感到太阳穴微微发热，但学会了主动管理负荷，感到疲倦便立刻暂停，深呼吸，补充能量，而非像过去那样压榨至极限。

顾三平虽不懂技术，却用行动默默支持。