抽出三张，正面朝下放在桌上。
「请您用灵枢S1翻开其中任意一张牌。」
马库斯盯著那三张牌，想像著右手食指伸出、指尖下压、向上一挑。
仿生手的食指果然伸了出来，指腹精准地压在最左边那张牌的边缘。
然而，在上挑的瞬间，食指的角度出现了约五度的偏差，牌只翻了一半便又倒了回来。
失败了？
王瑞雪见状，神色从容。
马库斯连忙又尝试了一次，这次成功了！
毕竟是非侵入式仿生义肢，能做到这种程度，已然称得上是顶尖水准。
其实无论是脑机接口、神经接口，半侵入式的靶向肌肉神经再支配技术，还是非侵入式的肌电控制方案，本质上都只是在「推测」大脑意图，而非真正的「读心术」。
翻译识别效率越高，产品的实际表现力就越强。
目前该领域第一梯队的实验室数据，在握拳、方向控制、抓握这类简单二分类动作上，准确率也仅在80%到85%之间。
行业平均水平在70%到80%，遇到复杂多指动作或连续控制时，准确率常会跌到70%以下，还需要使用者反复训练与校准。
而灵枢S1对简单指令的识别解析率，却明显超过了90%，精准度远超同行。
马库斯的演示结束后，展台前的人群不仅没有散去，反而越聚越多。
社交媒体上，关于灵枢NeuroLinkS1的短视频已经开始疯传了，马库斯捏鸡蛋、拿扑克牌的画面，在短短二十分钟内就被转发了十万次。
「下一位！」
王瑞雪朝队伍喊道。
走上来的是一位三十出头的女性，短发，身材瘦削，左臂从肘关节以下缺失。
她叫艾琳，墨西哥裔，在圣迭戈一家食品加工厂工作时，左前臂被卷入了传送带。
与马库斯不同的是，艾琳的残端更短，可用于采集肌电信号的肌肉群面积更小，这意味著电极阵列的覆盖区域会受到显著限制。
这恰恰是非侵入式仿生义肢最大的技术瓶颈之一，残端条件越差，可采集的神经信号就越微弱，AI解码的难度就越大。
王瑞雪仔细检查了艾琳的残端情况后，选择了一套更小号的柔性凝胶贴片，并调整了接受腔的大小。
屏幕上的波形图明显更加紊乱，尤其是对应残余指浅屈肌群的三条曲线，信号幅值不到马库斯的一半。
但AI解码引擎在后台飞速运转，自适应滤波算法逐帧剥离噪声，深度学习模型根据艾琳