仿生手的指间。
现场数百双眼睛齐刷刷地盯着那颗鸡蛋。
马库斯能感觉到指尖传来的轻微压感，凝胶贴片将仿生手指腹的压力数据，通过微电流刺激，反馈到了他残端的触觉神经上。
那颗鸡蛋稳稳地悬在两指之间，纹丝不动。
三秒！
五秒！
十秒！
鸡蛋纹丝不动，完好无损！
看到这一幕，掌声轰然炸开。
马库斯咧嘴一笑，对灵枢S1的期待值更高了。
不愧是智橙科技！
不愧是研发出了LiveVoice同声翻译、莫斯（Alea）智能语音系统、OrangeAI的人工智慧公司！
但演示还没有结束，王瑞雪从桌上拿出一副标准扑克牌，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。」
马库斯盯着那三张牌，想像着右手食指伸出、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，还需要使用者反覆训练与校准。
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。
马库斯的演示结束後，展台前的人群不仅没有散去，反而越聚越多。
社交媒体上，关於灵枢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！」
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