第1049章 1000萬員工？我就是唐僧！幾萬塊買條胳膊？
第1048章 1000萬員工？我就是唐僧！幾萬塊買條胳膊？
」10001193？」
棲雲莊園的書房裡，陳延森看了一眼「王子嫣」匯總的集團員工數據。
算上當日新入職的員工，森聯集團全球員工總數首次突破了一千萬人。
一千萬人，什麼概念？
比瑞典全國的人口還多！
比葡萄牙全國的勞動力總數還多！
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放在國內，相當於一個省會城市的全部常住人口，都在替他打工。
全球範圍內，沃爾瑪巔峰時期的員工總數是230萬，雅馬遜最多的時候是160萬，富土康算上所有代工廠也不過120萬。
而森聯集團，是一千萬，是它們加在一起的兩倍！
這不是一家企業，這是一個龐大的跨國經濟體。
一千萬人，意味著一千萬個家庭，背後是三四千萬人的吃穿住。
他每簽一份文件，每批一個項目，每做一個決定，都會影響幾千萬人。
在這個星球上，他是掌握私人僱傭勞動力最多的人。
在和平年代，由一個人、一家民營企業做到這件事，歷史上從未有過先例。
集團每月僅員工工資支出，就超過了2400億華元。
事實上，若不是在東非站穩了腳跟，又藉助喬納德影響著北美方面對森聯集團的態度，暗地裡不知道會有多少勢力想要伺機吞併森聯。
陳延森靠在椅背上，目光從屏幕上移開，落在書桌角落的一張照片上。
那是七年前，狐狸淘第一次參加雙十一大促時，在創業園二樓拍的。
拍照的人是曹達華！
陳延森站在人群正中，左手邊是宋允澄，右手邊是張一峰，身旁還有張文博、向鵬飛、孟熙波、徐丹、唐琴、朱孝鵬、徐坤、柳慕妍、杜瑤瑤等人。
這些人里，除了早年出國留學的胡永凡，其餘大多都加入了阿狸旗下的新狐狸淘。
這幾年間，有人陸續離職，也有人堅持了下來，如今大多混到了P8、P9級別。
不可否認，時代是有紅利的！
「篤篤篤——！」
就在這時，門外響起了一陣清脆的敲門聲。
陳延森「看」見是宋允澄，於是應了一聲：「進來。」
宋允澄推開門，渡步朝他走去。
小橙子穿著一身米色睡衣，頭髮還帶著水汽，顯然是剛洗完澡。
光潔的脊背露在外面，一截鎖骨線條清晰分明。
「忙完了嗎？」宋允澄隨手撩了撩頭髮，輕聲問道。
空氣中，梔子花的香氣更加濃郁了。
「就幾份文件，早看完了。」
陳延森笑著回道。
說著，他拿起手邊的照片，看向宋允澄說道：「學姐，看看二十歲的你。」
宋允澄接過相框，仔細看了看，隨即又看了看陳延森：「師父，你是不是吃了唐僧肉，怎麼一點都不見老？」
「你說，有沒有一種可能，我就是唐僧。」
陳延森笑嘻嘻地打趣。
「師父，那我是誰？白骨精還是女兒國國王？」
宋允澄順勢往他懷裡一靠，笑著問道。
「你是白龍馬。」
「」
「給你點唐僧肉嘗嘗。」
「別鬧！萬一被皮皮和小嶼看到不好。」
「放心，我有分寸。」
「師父，啊！你拿針扎我幹什麼？」
宋允澄只覺臀部一疼，扭頭便看見陳延森不知從哪兒拿出了一支注射器。
「這是TLN—X衡端素，你沒發現葉秋萍最近年輕了不少嗎？」
陳延森反問道。
年輕了？
宋充澄蹙了蹙眉，認真一想才發覺，葉秋萍的狀態確實比之前好了太多，皮膚光滑紅潤。
她原本只當是保養得當，沒想到竟是師父偷偷開了小灶。
雖說她今年也才二十六歲，可比陳延森大了一歲，氣質愈發成熟，看著倒像是他姐姐。
「師父，真的有效果嗎？」
宋允澄好奇地問。
「喬納德、巴菲特和比爾蓋茨用的是最初級的分子版本，你這款是目前最好的，別動！讓我把餘下的藥打進去。」
陳延森把她輕按在腿上，緩緩推動注射器。
宋允澄乖乖配合，心裡滿是期待。
忽然，她念頭一轉，冷不丁問道：「師父，要不要給爸也來一支？」
嗯？
陳延森不是沒想過，只是最後還是放棄了。
真要那樣，到時候他和陳國賓站在一起，到底是誰是爸爸誰是兒？
再說了，葉秋萍和宋允澄的變化還好遮掩，要是把老陳直接變回二十多歲，消息一旦傳出去，全球各地的人恐怕都要逼著他交出新藥。
好東西的銷售策略，就得像擠牙膏一樣，一點一點往外放。
等他先用TLN—02衡端素收割完一波潛在用戶的資金，再陸續推出TLN—03、TLN—04
TLN—05，把每一分收益都榨乾。
「回頭再說吧。」陳延森搖了搖頭。
三分鐘後，打完針的兩人，擠在一張沙發上，看起了電影。
可第一個鏡頭還沒播完，皮皮就推門沖了進來，胳膊下還夾著紅豆。
現在她身高一米二出頭，體重三十二公斤，紅豆卻只有十三公斤，再也不能像小時候那樣騎在身上玩了。
陳延森頗為無奈，這也是有孩子的壞處之一，兩三歲的熊孩子，正是最鬧騰的年齡段。
不過，這電影還是得看。
幾人很快轉移到主臥，陳延森往那張8米乘4.5米的大床上一躺，左手葉師傅，右手小橙子，師門三代，外加兩個小徒孫，一起看電影。
可原本預定好的動作片，卻被換成了動畫片。
11月27日，拉斯維加斯消費電子展上。
智橙科技的展台前人頭攢動，排隊體驗的人群足足排了上百米長。
智能手錶、智能手環、AR眼鏡、AI藍牙耳機都是開胃小菜，媒體與業內同行最關注的，是靈樞NeuroLinkS1，一款基於非侵入式多通道固態凝膠電極陣列技術打造的智能仿生義肢。
啞光鈦灰色的仿生外殼下，隱約可見纖細的機械肌腱束，指節關節處的微型液壓驅動單元小得幾乎看不出來。
整條手臂包括了手、腕、肘和接受腔，重量為1.2公斤，比一瓶大號礦泉水重不了多少。
而真正吸引所有人目光的，是接口處那一圈乳白色的柔性凝膠電極貼片。
不用開顱，也不需要在大腦里植入任何晶片。
僅憑一層貼合在殘肢皮膚表面的固態凝膠電極陣列，就能讀取使用者的神經信號，再輔以AI，從而得出最準確的運動意圖。
「下一位！」
工作人員喊了一聲，排在隊伍最前面的一個中年男人走上了體驗台。
他叫馬庫斯，四十七歲，德裔美國人，三年前在一場工業事故中失去了右前臂。
此刻他穿著一件深藍色的短袖T恤，右臂的殘端暴露在燈光下，截面平整，皮膚微微泛紅。
「請坐！」
負責演示的技術工程師是一個年輕的華人工程師，胸牌上寫著「RuiueWang」，她是魏高在加州大學伯克利分校實驗室的學生兼助理。
兩年前，魏高加入森聯集團時，她也跟著一同過來了。
「我先幫您做一下校準，整個過程大概需要三到四分鐘。」
王瑞雪輕聲說著，將乳白色的柔性貼片依次貼合到馬庫斯殘端的皮膚上。
二十四個微型電極觸點，沿著肌肉群的分布方向，精準覆蓋了橈側腕屈肌、尺側腕伸肌、旋前圓肌以及殘餘的指淺屈肌群。
貼片剛一接觸皮膚，內置的微流控通道便自動釋放出納米級的導電凝膠，填充了電極與表皮之間的每一處縫隙。
馬庫斯感覺那層凝膠微微發涼，隨即便與皮膚完全融為一體，既不刺癢，也沒有任何異物感。
「現在，請您嘗試握拳。」
王瑞雪看著面前的筆記本屏幕說道。
屏幕上，實時波形圖正在飛速跳動，八條不同顏色的曲線代表著八個主要肌群的肌電信號，而另外十六條更為細密的淺灰色曲線，則是來自殘餘神經末梢的微弱放電。
馬庫斯點了點頭，努力集中精力。
三年了，他已經太久沒有握過拳頭，但「幻肢感」從未消失。
他的大腦仍然記得每一根手指蜷曲的感覺，仍然會在半夜下意識地想去抓握什麼東西，然後驚醒。
胳膊雖然沒了，但他可以通過收縮殘肢肌肉，向運動神經傳遞握拳的指令。
就在他想像握拳的瞬間，穿戴在手臂上的靈樞NeuroLinkS1動了。
五根仿生手指同時內收，呈現標準的握拳姿勢！
現場安靜了大約三秒，隨後爆發出一陣此起彼伏的驚嘆。
馬庫斯低頭看著那隻機械手臂，自己也愣住了。
響應速度快，判斷精準，比他花費3萬美幣購買的bebionic假肢，體驗感要好上太多了。
「請試試張開手掌。」王瑞雪的聲音在耳邊響起。
馬庫斯深吸一口氣，腦海中浮現出五指舒展的畫面。
下一秒，靈樞S1的手指逐一伸展開來，速度流暢自然，沒有絲毫頓挫。
「現在請想像用食指和拇指捏住一個東西，比如拿著一顆雞蛋。」
馬庫斯照做了。
仿生手的拇指與食指緩緩靠攏，指腹處的壓力傳感器實時反饋數據，力度精確控制在1.2牛頓，剛好能穩穩托住一顆雞蛋，而不會將它捏碎。
這時，王瑞雪拿起一顆真正的雞蛋，放在仿生手的指間。
現場數百雙眼睛齊刷刷地盯著那顆雞蛋。
馬庫斯能感覺到指尖傳來的輕微壓感，凝膠貼片將仿生手指腹的壓力數據，通過微電流刺激，反饋到了他殘端的觸覺神經上。
那顆雞蛋穩穩地懸在兩指之間，紋絲不動。
三秒！
五秒！
十秒！
雞蛋紋絲不動，完好無損！
看到這一幕，掌聲轟然炸開。
馬庫斯咧嘴一笑，對靈樞S1的期待值更高了。
不愧是智橙科技！
不愧是研發出了LiveVoice同聲翻譯、莫斯（Alea）智能語音系統、OrangeAI的人工智慧公司！
但演示還沒有結束，王瑞雪從桌上拿出一副標準撲克牌，抽出三張，正面朝下放在桌上。
「請您用靈樞S1翻開其中任意一張牌。」
馬庫斯盯著那三張牌，想像著右手食指伸出、指尖下壓、向上一挑。
仿生手的食指果然伸了出來，指腹精準地壓在最左邊那張牌的邊緣。
然而，在上挑的瞬間，食指的角度出現了約五度的偏差，牌只翻了一半便又倒了回來。
失敗了？
王瑞雪見狀，神色從容。
馬庫斯連忙又嘗試了一次，這次成功了！
畢竟是非侵入式仿生義肢，能做到這種程度，已然稱得上是頂尖水準。
其實無論是腦機接口、神經接口，半侵入式的靶向肌肉神經再支配技術，還是非侵入式的肌電控制方案，本質上都只是在「推測」大腦意圖，而非真正的「讀心術」。
翻譯識別效率越高，產品的實際表現力就越強。
目前該領域第一梯隊的實驗室數據，在握拳、方向控制、抓握這類簡單二分類動作上，準確率也僅在80%到85%之間。
行業平均水平在70%到80%，遇到複雜多指動作或連續控制時，準確率常會跌到70%以下，還需要使用者反覆訓練與校準。
而靈樞S1對簡單指令的識別解析率，卻明顯超過了90%，精準度遠超同行。
馬庫斯的演示結束後，展台前的人群不僅沒有散去，反而越聚越多。
社交媒體上，關於靈樞NeuroLinkS1的短視頻已經開始瘋傳了，馬庫斯捏雞蛋、拿撲克牌的畫面，在短短二十分鐘內就被轉發了十萬次。
「下一位！」
王瑞雪朝隊伍喊道。
走上來的是一位三十出頭的女性，短髮，身材瘦削，左臂從肘關節以下缺失。
她叫艾琳，墨西哥裔，在聖迭戈一家食品加工廠工作時，左前臂被捲入了傳送帶。
與馬庫斯不同的是，艾琳的殘端更短，可用於採集肌電信號的肌肉群面積更小，這意味著電極陣列的覆蓋區域會受到顯著限制。
這恰恰是非侵入式仿生義肢最大的技術瓶頸之一，殘端條件越差，可採集的神經信號就越微弱，AI解碼的難度就越大。
王瑞雪仔細檢查了艾琳的殘端情況後，選擇了一套更小號的柔性凝膠貼片，並調整了接受腔的大小。
屏幕上的波形圖明顯更加紊亂，尤其是對應殘餘指淺屈肌群的三條曲線，信號幅值不到馬庫斯的一半。
但AI解碼引擎在後台飛速運轉，自適應濾波算法逐幀剝離噪聲，深度學習模型根據艾琳的肌肉收縮特徵，實時重構出運動意圖的概率分布圖。
四分半鐘後，校準完成。
「請您試試握拳。」
艾琳抿了抿嘴唇，眼神裡帶著幾分緊張。
她盯著那隻啞光鈦灰色的仿生左手，想像著自己已經不存在的五根手指向掌心蜷曲。
隨後，仿生手的小指和無名指率先內收。
緊接著，中指、食指、拇指依次跟上，完成了一個完整的握拳動作。
「請您鬆開拳頭，再依次活動每一根手指。」
艾琳回過神來，按照指示逐一嘗試。
拇指外展，成功。
食指獨立伸展，成功。
中指彎曲，成功。
無名指，停頓了大約零點八秒後，彎曲了，但幅度只有預期的三分之二。
小指獨立活動，失敗。
王瑞雪在筆記本上快速記錄了幾組數據，隨即向現場觀眾解釋道：「這位女士在單指獨立控制這個層面上，靈樞S1對食指和拇指的識別率最高，可以達到93%到95%。
中指大約在89%到91%之間，無名指降至82%左右，小指最低，大約在75%到78%。
當然，每個人殘肢界面的神經敏感度不同、對靈樞S1的操控熟練度不同，最終也會呈現出不同的性能表現。」
她停頓了一下，把屏幕上的實時數據可視化界面投到了展台背後的大屏幕上。
「這是因為從解剖學角度來看，無名指和小指在前臂共享部分肌腱和運動神經分支，對應的肌電信號高度重疊。
即使是健全人，也很難讓小指完全獨立於無名指運動，這是人體解剖結構決定的物理上限，並非設備的缺陷。」
台下不少懂行的人點頭，表示理解。
幾位來自MIT媒體實驗室和約翰霍普金斯應用物理實驗室的研究人員，在人群中低聲交流，表情凝重。
他們非常清楚這組數據意味著什麼。
行業內目前公開發表的最佳單指識別成績，來自猶他大學與DEKAResearch的聯合項目，在實驗室條件下，對健全受試者做到了83%的平均單指識別率。
而靈樞S1在展會現場，面對一位殘端條件並不理想的截肢用戶，五指平均識別率輕鬆超過了87%，食指和拇指更是逼近95%。
如果換到實驗室環境，這個數字只會更高！
接下來，艾琳又嘗試拿起簽字筆，在A4紙上進行書寫操作，字跡潦草，像個一年級的小學生。
隨後，她端起一隻裝滿水的軟塑料杯，這對智能義肢的力度控制要求極高，稍一用力，杯中的水就會被擠出來。
從實際表現來看，足以給到85分。
雖說灑出了一些水，但整體效果相當不錯。
採用非侵入式電極傳感器方案，能做到這種程度實屬不易。
這一來靠魏高對電子生物學的深刻理解，二來靠AI輔助系統的算法模式，三來也離不開陳延森的完善優化。
而且靈樞S1會記錄使用者的每次動作數據，時間越久，它越了解用戶，進而提升對大腦和身體意圖的理解力。
在場不少工程師心中暗自判斷：除非能徹底解決經皮感染、人體排異問題，或是研發出更高效率的腦電與肌肉信號採集材料，否則未來五年內，性能最強的仿生智能義肢，恐怕就是靈樞S1了。
價格是多少？
很多人這才反應過來，在智橙科技的展台前看了一個多小時，都不清楚售價。
但每個截肢者的殘肢狀態、神經殘餘、皮層重組程度都不同，這就需要高度個性化的適配方案，價錢自然也不同。
另外，除了假肢本體的硬體費用外，還有定製接受腔、對線安裝、調試和保修費用，整體費用通常是假肢本體價格的1.5倍以上。
有人上前詢問，王瑞雪身邊的工作人員則遞上了一份報價單。
入門級、高端、頂配，一共三種規格，最便宜的仿生假肢，可實現16種握姿動作，硬體定價9999美幣，折合6.2萬華元。
功能可與OttobockC—Leg經典款相媲美，而C—Leg的售價，最便宜也要20萬華元。
智橙科技的定價不算高！
圍在展台和直播間裡的觀眾在得知後，頓時滿臉喜色。
在2017年，儘管仿生假肢還沒有被統一列入醫保報銷清單里，但地方醫保和殘聯補貼都有相關規定，自費比例一般在40%到70%。
幾萬塊就能給自己買條胳膊或者小腿！
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