第1048章 1000万员工？我就是唐僧！几万块买条胳膊？（6 / 7）
“请您试试握拳。”
艾琳抿了抿嘴唇，眼神里带著几分紧张。
她盯著那只哑光鈦灰色的仿生左手，想像著自己已经不存在的五根手指向掌心蜷曲。
隨后，仿生手的小指和无名指率先內收。
紧接著，中指、食指、拇指依次跟上，完成了一个完整的握拳动作。
“请您鬆开拳头，再依次活动每一根手指。”
艾琳回过神来，按照指示逐一尝试。
拇指外展，成功。
食指独立伸展，成功。
中指弯曲，成功。
无名指，停顿了大约零点八秒后，弯曲了，但幅度只有预期的三分之二。
小指独立活动，失败。
王瑞雪在笔记本上快速记录了几组数据，隨即向现场观眾解释道：“这位女士在单指独立控制这个层面上，灵枢s1对食指和拇指的识別率最高，可以达到93%到95%。
中指大约在89%到91%之间，无名指降至82%左右，小指最低，大约在75%到78%。
当然，每个人残肢界面的神经敏感度不同、对灵枢s1的操控熟练度不同，最终也会呈现出不同的性能表现。”
她停顿了一下，把屏幕上的实时数据可视化界面投到了展台背后的大屏幕上。
“这是因为从解剖学角度来看，无名指和小指在前臂共享部分肌腱和运动神经分支，对应的肌电信號高度重叠。
即使是健全人，也很难让小指完全独立於无名指运动，这是人体解剖结构决定的物理上限，並非设备的缺陷。”
台下不少懂行的人点头，表示理解。
几位来自mit媒体实验室和约翰霍普金斯应用物理实验室的研究人员，在人群中低声交流，表情凝重。
他们非常清楚这组数据意味著什么。
行业內目前公开发表的最佳单指识別成绩，来自犹他大学与dekaresearch的联合项目，在实验室条件下，对健全受试者做到了83%的平均单指识別率。
而灵枢s1在展会现场，面对一位残端条件並不理想的截肢用户，五指平均识別率轻鬆超过了87%，食指和拇指更是逼近95%。
如果换到实验室环境，这个数字只会更高！
接下来，艾琳又尝试拿起签字笔，在a4纸上进行书写操作，字跡潦草，像个一年级的小学生。
隨后，她端起一只装满水的软塑料杯，这对智能义肢的力度控制要求极高，稍一用力，杯中的水就会被挤出来。
从实际表现来看，足以给到85分。
虽说洒出了一些水，但整体效果相当不错。
採用非侵入式电极传感器方案，能做到这种程度实属不易。
这一来靠魏高对电子生物学的深刻理解，二来靠ai辅助系统的算法模式，三来也离不开陈延森的完善优化。 ↑返回顶部↑
艾琳抿了抿嘴唇，眼神里带著几分紧张。
她盯著那只哑光鈦灰色的仿生左手，想像著自己已经不存在的五根手指向掌心蜷曲。
隨后，仿生手的小指和无名指率先內收。
紧接著，中指、食指、拇指依次跟上，完成了一个完整的握拳动作。
“请您鬆开拳头，再依次活动每一根手指。”
艾琳回过神来，按照指示逐一尝试。
拇指外展，成功。
食指独立伸展，成功。
中指弯曲，成功。
无名指，停顿了大约零点八秒后，弯曲了，但幅度只有预期的三分之二。
小指独立活动，失败。
王瑞雪在笔记本上快速记录了几组数据，隨即向现场观眾解释道：“这位女士在单指独立控制这个层面上，灵枢s1对食指和拇指的识別率最高，可以达到93%到95%。
中指大约在89%到91%之间，无名指降至82%左右，小指最低，大约在75%到78%。
当然，每个人残肢界面的神经敏感度不同、对灵枢s1的操控熟练度不同，最终也会呈现出不同的性能表现。”
她停顿了一下，把屏幕上的实时数据可视化界面投到了展台背后的大屏幕上。
“这是因为从解剖学角度来看，无名指和小指在前臂共享部分肌腱和运动神经分支，对应的肌电信號高度重叠。
即使是健全人，也很难让小指完全独立於无名指运动，这是人体解剖结构决定的物理上限，並非设备的缺陷。”
台下不少懂行的人点头，表示理解。
几位来自mit媒体实验室和约翰霍普金斯应用物理实验室的研究人员，在人群中低声交流，表情凝重。
他们非常清楚这组数据意味著什么。
行业內目前公开发表的最佳单指识別成绩，来自犹他大学与dekaresearch的联合项目，在实验室条件下，对健全受试者做到了83%的平均单指识別率。
而灵枢s1在展会现场，面对一位残端条件並不理想的截肢用户，五指平均识別率轻鬆超过了87%，食指和拇指更是逼近95%。
如果换到实验室环境，这个数字只会更高！
接下来，艾琳又尝试拿起签字笔，在a4纸上进行书写操作，字跡潦草，像个一年级的小学生。
隨后，她端起一只装满水的软塑料杯，这对智能义肢的力度控制要求极高，稍一用力，杯中的水就会被挤出来。
从实际表现来看，足以给到85分。
虽说洒出了一些水，但整体效果相当不错。
採用非侵入式电极传感器方案，能做到这种程度实属不易。
这一来靠魏高对电子生物学的深刻理解，二来靠ai辅助系统的算法模式，三来也离不开陈延森的完善优化。 ↑返回顶部↑