所有人异口同声地回应，声音里充满了干劲。
散会后，科研人员们没有丝毫耽搁，纷纷赶回自己的工位，迫不及待地登录服务器查阅详细数据。
研发中心里，键盘敲击声、讨论声此起彼伏，每个人都像打了鸡血一样，投入到紧张的研究中。
而陈野站在会议室的窗前，看着楼下忙碌的研发团队，眼中闪过一丝坚定。
如今有了系统的助力，有了这支充满斗志的团队，第三代芯片的研发，必然会势如破竹。
......
研发方向一确定，陈野立刻牵头组建专项团队，同时向国内顶尖的儿科医院和神经科学实验室发出合作邀请。
让他意外的是，邀请发出不到24小时，对方就给出了积极回应。
京都儿童医院的儿科神经科主任李教授，带着团队连夜赶来启元，手里还捧着厚厚的儿童神经图谱数据库。
“陈总，你们的脑机技术已经改变了很多人的命运，能参与到儿童神经干预的研发中，我们责无旁贷！”
李教授年过花甲，精神却格外矍铄，他将数据库接入启元的研发系统：
“这是我们团队积累了二十年的儿童神经图谱数据，涵盖了从新生儿到青少年的不同神经发育阶段，其中就包括自闭症、先天神经缺陷等特殊群体的图谱数据，希望能为芯片研发提供支撑。”
有了权威数据和系统奖励的核心算法支撑，研发初期的图谱适配难题迎刃而解，但新的拦路虎很快浮现
神经信号实时同步与功耗平衡。
儿童大脑神经信号传输速度快且波动频繁，要让芯片精准捕捉信号的同时实现毫秒级响应，对数据处理模块的运算效率要求极高。
可儿童体质特殊，非侵入式设备的功耗又必须严格控制在5瓦以内，避免长时间佩戴对身体造成负担。
运算效率与低功耗之间的矛盾，成了研发团队眼前的最大难关。
此前成人芯片的功耗控制方案完全无法适配儿童设备，团队多次尝试优化都以失败告终。
研发实验室里，团队成员分成硬件优化组和算法调试组双线攻坚。
硬件组反复测试不同型号的微型处理器，试图在缩小体积的同时提升运算效率。
算法组则埋头优化信号处理逻辑，尝试通过精简运算步骤降低功耗。
屏幕上，实时跳动的功耗数据和响应延迟数值交替闪烁，每一次参数调整都伴随着紧张的屏息。
陈野亲自带队攻克核心矛盾，连续一周住在实验室，每天只睡四个小时。
他的眼睛布满血丝，却始终盯着屏幕上的双参数曲线，反复推演不同场景下的平衡方案。
“不能牺牲响应速度，也绝不能突破功耗阈值。”
陈野指着屏幕上交叉的曲线，对团队成员说：
“我们可以引入动态调频技术，让芯片根据信号波动强度自适应调整运算频率。”
“信号平稳时降低频率控功耗，信号波动剧烈时瞬间提升频率保响应，再配合定制化的低功耗处理器内核，应该能解决这个矛盾。”
随后，陈野又指着屏幕上的算法框架，继续道：
“普通成人的神经信号模型是静态的，但儿童需要动态模型，根据大脑发育进度实时调整参数。”
“我们可以引入自适应学习模块，让芯片能自主学习不同儿童的神经信号特征，实现精准适配。”
得到命令后，团队立马朝着该方向研究。