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赵静推开小芯核心实验室的门时，里面的光比外面暗了一个色阶。不是设备没开，而是所有人都在盯着那几块被压暗亮度的屏幕——只有在这种非饱和显示下，微电容感应矩阵的热力图才能看得更清楚。
五名工程师围着一张长条实验台，台上平放着一块被改装过的终端主板。主板边缘嵌着一圈极细的感应电极阵列，不是常规触控层，而是专门用来捕捉极微弱电场变化的实验性硬体。主板旁边连着的几台分析设备正在实时滚动数据，其中一台屏幕上跳动着一行极慢的曲线。
赵静走近，没有说话。
一名负责算法验证的年轻工程师抬起头，眼睛里有血丝，声音却压得很轻：「静总，第七轮封闭测试跑完了。特定环境下的意图预判准确率，比上周又涨了四个点。」
赵静没有立刻看数字，而是先看那条曲线。
曲线不是单一维度，而是四层叠加：微电容变化丶接触面热场漂移丶机械振动特徵丶以及用户使用习惯的时序模型预测。四层信号在毫秒级窗口内被同时送入小芯的本地推理框架，不依赖云端，不依赖网络，全部在终端侧完成。
「离可用线还差多少？」赵静问。
另一名负责硬体集成的工程师把一张对比表调了出来。表上有三行数字：当前实验室最佳丶工程可用门槛丶理论理想值。
当前实验室最佳在安静环境丶固定姿态丶用户专注度高的场景下，已经摸到了可用门槛的下沿。但一旦加入环境噪声丶多任务切换丶非标准握持姿态，准确率就会掉二十个百分点以上。
「差最后一公里。」算法负责人说，「不是算法不行，是感应硬体和环境鲁棒性之间的耦合还没完全解耦。」
赵静盯着那张表看了十几秒。
她知道这最后一公里有多难。心感输入的本质，不是让用户多一种操作方式，而是让终端在用户产生交互意图的那一瞬间，就能提前完成准备。这意味着小芯不能只靠单一信号源判断，而要在多种微弱信号中，实时分离「噪声」和「真实意图」。这种分离在实验室里可以用高精度设备和理想环境做到，但在真实世界——用户的兜里丶桌上丶车上丶手里拿着边走边用时，信号质量会剧烈变化。
「把第七轮的所有失败样本调出来。」赵静说，「不分大小，全部重标。」
她不是不满意四个点的提升，而是知道，在这个阶段，失败样本的价值比成功样本高得多。成功只能证明这条路走得通，失败才能告诉你哪里还站不稳。
实验区里没有人抱怨。
五名工程师立刻分头行动，把过去一周积累的三千多条失败记录重新拉出来，按照环境类型丶干扰源丶用户姿态丶硬体批次丶算法版本五个维度重新切分。这活很枯燥，却是心感输入从实验室走向工程化的必经之路。
赵静走到另一侧的小芯推理测试台前，把第七轮的整体数据导入分析窗口。她没有急着看结论，而是先让小芯自己把「为什么会失败」这件事做了一层初筛。
几分钟后，屏幕上跳出几组聚类结果。
最大的一类失败发生在用户从静止到运动的状态切换瞬间。在这个时间窗口里，微电容信号的波动幅度会突然增大，热场分布也会因为手部姿态变化而快速漂移，小芯的意图识别模型容易出现判断滞后或误触发。
第二大类是复杂握持姿态下的边缘感应区信号串扰。当用户用左手丶或手指覆盖多个感应区时，原本清晰的意图边界会变得模糊。
第三类最小，却最让赵静在意——在某些特定环境电磁干扰下，感应矩阵的整体信噪比会下降到模型几乎无法工作的程度。这类场景不常见，但一旦出现，心感输入就会完全失效。
她把这三类问题打包，发给了硬体集成组和算法组，同时抄送林薇。
林薇的回信来得很快，只有一行字：「三类问题三类处理。环境电磁干扰那条，先看能不能用硬体滤波兜底，兜不住再改算法。」
这就是林薇的风格。不推诿丶不绕弯，直接把问题拆成可执行的动作。
下午两点，陈醒到了小芯核心实验室。
他不是来视察，也不是来听汇报，而是赵静约他来看一次完整的现场演示。
实验区清空到只剩一张实验台丶一台终端主板丶一套信号采集设备。赵静亲自做测试者，把右手放在终端边缘的感应区附近，没有触碰，没有语音，只是很自然地做了一个「准备拿起终端」的动作。
屏幕上，四层信号曲线在极短时间内完成了一次完整的升降。
紧接着，终端亮了。
不是解锁，不是进入主屏，而是一种中间状态——小芯认为用户即将使用终端，提前把低功耗待机中的关键服务预热到了可瞬时响应的状态。
从信号变化到终端响应，总耗时不到两百毫秒。
陈醒盯着那几根曲线，