第503章 战斗天使的落幕
风暴般的攻关开始了。
声学专家赵工和他的团队成了最忙碌的人。
他们从「hrtf」模型入手，之前的模型过于通用，无法捕捉个体耳廓结构对声音方位感知的细微影响。
他们调取了李工和更多志愿者的头部ct扫描数据，结合高精度麦克风阵列在消声室中采集个体化的声音传递函数，每一个微小的反射、衍射都被重新建模。
同时，张工带领算法组日夜奋战，将复杂的声波物理模拟，包括空气吸收、
距离衰减、早期反射和后期混响集成到实时渲染引擎中。
实验室的角落堆满了各种材质板，撞击声、摩擦声被反复录制、分析、编码，只为让虚拟世界的声音不再「扁平」，而是拥有真实的距离感、空间包围感和材质质感。
老陈的工程团队面对着更「有形」的挑战——嗅觉。
之前的简易气味发生器只能粗暴地喷射几种基础气味，浓度控制极差。
他们引入了前沿的微流体技术。
一块指甲盖大小的晶片上，密布着比发丝还细的通道和微型压电泵。
通过精确控制数十种基础气味分子的流量和混合比例，他们首次实现了气味的梯度变化和复杂混合。
为了模拟「消毒水在通风环境中逐渐变淡」或者「远处飘来的花香由淡转浓再消散」这样的动态过程，算法组开发了基于环境参数虚拟风速、温度、空间体积的实时扩散模型。
实验室里弥漫着各种调试中的气味组合，从刺鼻的化学试剂到模拟的青草香，研究员们的鼻子经历了严峻考验。
洛珞亲自坐镇，带领核心算法组攻坚最核心的难题跨模态神经同步和前庭—视觉冲突。
他们将之前由「时间雨」启发诞生的「tssa」框架进行了深度叠代，对视觉、听觉、嗅觉、初步触觉的神经信号进行更精细的时间戳标记和动态延迟补偿。
他们优化了「视界之钥」晶片的驱动层，确保不同感官信息流在神经层面的抵达时间误差严格控制在人脑无法觉察的阈值（<10ms）内。
欺骗前庭这是最大的挑战。
洛珞提出了一个大胆的思路：预测性补偿。
利用高精度眼动追踪和头部姿态传感器，实时预测用户在虚拟环境中的运动意图和即将产生的加速度感。
当虚拟视觉显示高速运动如坠落、疾驰时，系统