i图像识別之路同样不平坦。最初的模型在识別细胞亚群时，准確率惨不忍睹。国產成像系统拍摄的图片解析度相对较低，噪声也更明显。
“这机器拍的图片，人眼都分不清，ai怎么学得会？”一个学生抱怨道。
楚晓晓却想起了杨平文档中的一句话：“我们不需要复製进口设备的海量数据，而是要教会ai抓住最关键的特徵。在数据荒漠里，算法的智慧比数据的堆砌更重要。”
她带领团队与算法工程师一起，对图像进行预处理增强，同时根据杨平提供的“关键生物標誌物”指导，重新標註训练数据，引导ai关注那些真正决定免疫激活状態的细微形態和萤光模式变化。经过无数次的叠代训练，那个cnn模型开始展现出令人惊讶的“悟性”。它甚至能从一堆看似杂乱的信號中，精准地揪出那些具有潜力的目標细胞，其筛选效率和准確性，竟然慢慢逼近了之前需要依赖复杂多色panel和高端流式细胞仪才能达到的水平。
所以，路径的改变非常重要，但是开闢新的路径谈何容易。
刘阳的自研酶体系也取得了阶段性成功。在杨平指出的关键控制节点指导下，他们成功表达並纯化出了活性合格的通用酶，成本仅为进口產品的十分之一。虽然批次间稳定性还需要进一步提升，但这意味著在最基础的“弹药”供应上，他们开始摆脱了卡脖子的风险。
何子健的设计工作更是如虎添翼。新的ai设计模块不断產出著优化后的候选分子序列，这些序列被迅速交给王超的传感器进行初步互作验证，再交由楚晓晓的ai模型进行细胞水平的功能筛选。一个虽然简陋、但完全自主运行的“设计-验证-筛选”內循环，正在实验室里艰难而坚定地运转起来。
现实世界的进展，反过来又为杨平在系统空间中的优化提供了最宝贵的“实战”数据。
毕竟杨平在系统空间的实验是非常自由的，而现实世界会遇上各种客观条件的限制，所以杨平也没有閒著，隨时依据他们在现实中遇到的困境进行调整优化。
每晚杨平都会进入系统空间，將白天各小组遇到的新问题、產生的新数据导入。现实世界就像一个巨大的、不可预测的测试场，不断挑战和修正著他在系统空间实验室中构建的模型。
王超传感器在现实中使用时暴露出的温度漂移问题？在系统空间中，杨平立刻模擬了上千种温度补偿算法，找到最优解后，第二天一早便將更新后的代码发给了王超。
楚晓晓的ai模型对