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第32章 手写识别算法的攻关(1 / 1)

上海郊区的雨,下得没完没了,潮湿的寒气仿佛能渗进骨子里。

实验室的铁门被郑建国推开,发出沉闷的响声。

他的胶鞋踩进门廊的积水里,溅起的水花打湿了裤脚,他却浑然不觉,布满血丝的眼睛径直望向那台彻夜未眠的示波器。

屏幕上,一条代表笔迹轨迹的红色曲线,正如挣扎的游蛇,最终在“识别失败”的提示框下归于沉寂,无声地宣告着又一次连笔字识别的溃败。

“郑工,又是一夜?”

技术员小林端着两杯热豆浆走进来,杯壁凝结的水珠滴落在实验台上,晕开一小片深色湿痕。

他将一杯豆浆递过去,目光扫过桌上那叠被反复摩挲、边角都已发卷的手写样本纸,上面密密麻麻布满了从基础字到“国光”、“智能王”等专有名词。

郑建国接过豆浆,指尖传来的暖意才让他意识到自己的手有多冰凉。

他呷了一口,温热的液体短暂地驱散了疲惫,视线却牢牢锁在屏幕上:

他敲击键盘,调出测试录像:笔尖在手写板上流畅划过,屏幕上的识别结果却如同醉汉般摇摆不定,最终定格在一个完全错误的“六”字上。

实验室很快充满了人声与仪器的低鸣。

北京支持而来的软件工程师李默和张薇也已就位。

李默手里攥着一本几乎被翻烂的《模式识别导论》,眉头紧锁:“我们尝试增加了笔画的起笔、收笔角度等特征点,但连笔导致的笔画粘连太严重,算法底层逻辑无法有效分割。”

张薇面前的屏幕上,代码行间夹杂着刺眼的红色报错提示,她补充道:

“样本量是另一个瓶颈。目前仅有两千馀组手写数据,完全无法复盖不同年龄、职业人群的书写习惯差异,比如‘横’画的倾斜度、‘撇’画是否带钩,算法缺乏学习的基础。”

郑建国放下杯子,走到手写板前,拿起那支决定“智能王”灵魂的电磁笔。

笔尖轻触,屏幕上随之亮起一道淡蓝色的轨迹。

他缓慢而刻意地写下“智能王”三字,试图在连笔与控制之间找到平衡:

“王工提供的这个框架,源于早期军工指令识别,针对的是印刷体,手写只是附属功能。我们现在等于要给一辆结实耐用的货车,装上赛车的引擎和传动系统,需要改动的地方,太多了。”

就在这时,王工推门而入,脸色比窗外的天色更加阴沉。他将一张揉皱的纸条拍在桌上,声音压得极低:

“昨晚,有人偷偷塞给小李的。”

纸条上的内容简单而赤裸:

开价十万,购买手写识别内核参数。

实验室内的空气瞬间凝固。被点名的小李,那位负责整理手写样本的年轻实习生,脸色煞白,紧紧攥着拳头:

“郑工,我……我没答应!我知道这是底线!可他们威胁说,不配合就在这行里封杀我……”

郑建国走到小李身边,用力拍了拍他的肩膀,语气沉静却带着不容置疑的力量:

“纸条上交,这事我会向陈醒汇报。记住,我们搞技术的人,底线丢了,做出再好的算法也是无根之萍。”

他转向全体成员,提高了音量,

“从即刻起,所有算法数据加密存储,调试记录双人签字确认,手写样本纸每日入库锁进保险柜!东海想从内部瓦解我们,我们就必须把篱笆扎得更紧!”

消息通过加密渠道传回北京时,陈醒正与张伟核对“国光”第二批生产的物料清单。

寻呼机在桌面震动,他看完苏黛发来的简短汇报,手指猛地收紧,笔尖在纸上划出一道深痕。

“东海开始挖墙脚了?”

张伟凑过来,脸色一变,

“要不要把小李调回来?在上海目标太明显了。”

“不调。”

陈醒摇头,指尖在桌面上无意识地敲击着节奏,

“此时调动反而自乱阵脚。苏黛已经协调王工,给所有内核技术人员增加了保密津贴。而且……”

他顿了顿,目光投向窗外车水马龙的中关村,

“唯有尽快拿出突破性成果,才能凝聚人心,让这些魑魅魍魉无所遁形。”

他拿起电话,直接拨通了上海实验室。

听筒里传来郑建国沙哑的声音,背景是各种仪器运行的嗡鸣:

“醒子,连笔字的症结找到了。现有算法只识别静态的笔画型状,无法理解动态的书写轨迹。比如写‘国’字,笔顺先后因人而异,算法却固守一套模板,自然错误百出。”

“修改的可行性有多大?”

陈醒追问,手指下意识地在纸上描画着“国”字的笔顺。

“可以改,但需要钥匙——海量的动态笔迹数据。”

郑建国的声音带着一丝无奈,

“我们需要不同年龄段、不同书写习惯的志愿者,使用手写板进行实时书写,精确记录每一笔的速度、压力、角度变化。目前的两千组样本,杯水车薪。”

挂断电话,陈醒立刻召来苏黛:

“立刻联系清北大学计算机系,中文系等,以‘汉字书写行为研究’项目名义招募志愿者,支付报酬,规模越大越好。样本必须详细标注书写者年龄、职业、惯用手,学生和在职人员是重点,他们是pda的内核用户群体。”

苏黛领命而去。

刘强随后抱着一叠单据进来:

“华东实验室的cu,一百片到货了。按您指示,优先分二十片发往上海,他们升级原型机主板迫在眉睫。”

他指着采购单上一行,

“不换。”

陈审阅后果断签字,

“质量优先,pda主板不容有失,成本可以适当放宽。另外,紧急采购两台高性能笔记本计算机送往上海,替换他们现有的台式机,必须保证李默、张薇能够随时随地进行算法调试和数据记录。”

接下来的三天,上海实验室变成了一个特殊的“汉字工坊”。

从附近高校招募的志愿者排起长队,每个人都需要在手写板上认真书写数百个常用字,并录制快速连笔书写的笔迹。

李默和张薇轮班守在计算机前,将采集到的动态数据流转换成算法可处理的矩阵;

郑建国则与王工一同,开始对算法内核进行伤筋动骨式的改造,摒弃原有的“静态笔画匹配”模块,转而构建“动态轨迹追踪”模型,笔迹的速度变化、压力轻重都成为关键的识别特征。

然而,困难依旧如影随形。

第四天傍晚,一位受邀的老教授流畅地写下“智能王”三字,算法再次出错,将“能”字的“月”字旁误判为“日”。

连续调试多日的张薇看着屏幕上的错误提示,眼框瞬间红了:

“参数调整了十几轮,连笔字识别率始终在60以下,距离80的达标线太远了……”

郑建国走到她身边,示意她稍作休息。

他凝视着屏幕上的轨迹图,几分钟后,突然指向其中一段弯曲:

“看这里,老教授书写‘月’字旁的竖钩时,转弯角度接近120度,而年轻人多在90度左右。算法目前只认90度标准值,当然会错。我们必须引入‘角度容错区间’概念。”

他立刻动手修改代码,将固定的“90度竖钩”参数,替换为“80度至130度”的合理范围。再次测试,屏幕上终于稳稳地显示出正确的“能”字。

“成功了!”

小林第一个欢呼起来。李默迅速找来多名不同年龄的志愿者进行验证,连笔字识别率一举跃升至75,胜利在望。

但郑建国并未放松,他指着随之出现的“王”字识别案例:

“再看这个字,三横的长度比例因人而异,算法仍需优化。我们需要添加‘笔画长度相对权重’的判断,例如中间一横权重调低,无论实际长短,都能准确识别为‘王’。”

实验室的灯光再次亮至深夜。示“连笔字识别率82”时,郑建国才终于靠在椅背上,长长地舒了一口气。

他拿起电话,给陈醒的呼机发送了决定性的信息:“手写识别难关已破,稳定超越80,‘智能王’三字无误。”

北京办公室里,陈醒看到信息,连日紧绷的肩颈终于稍稍松弛。

他正准备回电,苏黛却拿着一份刚收到的文档快步走进,面色凝重:

“陈总,专利局急件。三桑电子已在国内提交了关于‘低功耗显示模块叠层结构’的专利申请,申请日期……比我们早了三天。”

陈醒接过文档,目光扫过“三桑”二字,眼神骤然锐利如刀。

他抬头望向窗外,中关村的璀灿灯火之下,隐藏的是无处不在的暗流与杀机,手写识别的硝烟尚未散尽,海外技术封锁的警报,已然以最致命的方式,拉响了。

他立刻拿起电话,再次接通上海,声音沉肃:

“郑工,算法突破辛苦了。但现在,我们面临更严峻的挑战,三桑抢先注册了叠层结构专利。你们必须立刻着手,评估并修改主板设计,查找能够绕开其专利保护的替代方案。否则,‘智能王’的硬件根基将被动摇。”

电话那头,是郑建国短暂的、令人窒息的沉默,随即传来他斩钉截铁的回应:

“明白。我立刻组织攻坚小组,天一亮就开始,一定能找到出路!”

陈醒放下听筒,走到办公室中央的白板前。

在“智能王pda研发进程”的标题下,他用红笔重重划下一道,在旁边添上了新的、触目惊心的战况:

“三桑专利壁垒突现——主板结构需7日内完成规避设计。”

他深知,手写识别的攻关只是一场前哨战,真正的生存之战,此刻才刚刚拉开血腥的序幕。

而在上海的实验室里,郑建国已经重新打开了复杂的主板设计图纸,屏幕的冷光映照在他写满决绝的脸上,

他们必须在这场与时间和技术霸权的赛跑中,杀出一条生路。

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