所有人都知道，这个项目不只是一次產品升级，而是一场对整个终端工业体系极限的挑战。

飞星要做的，是一台“没有时代感”的手机。

不是比別人更强一点，而是让用户第一眼就感觉——这不是旧世界延伸出来的设备。

而要实现这一点，最直接的突破口，正是林薇提出的那句话：

把指纹藏到屏幕之下。

此刻，终端事业群的结构实验室內，一块被放大的手机结构图投影在墙上。

图纸上正面屏幕几乎没有任何打断元素。

没有实体按键。

没有明显的指纹区。

甚至连传统指纹模块预留空间都没有。

设计负责人张伟皱著眉头盯著那张图。

“如果真要做完整正面，”他说，“那传统电容指纹就彻底没位置了。”

赵静站在一旁，轻轻点头。

“所以才需要屏下。”

房间里几名工程师对视了一眼。

屏下指纹。

这个词在实验室里並不陌生。

但真正要做量產级產品，却几乎没人真正尝试过。

原因很简单。

技术路线太复杂。

屏幕是一层层堆叠结构。

玻璃盖板、触控层、oled发光层、驱动电路、封装层……

指纹识別需要读取皮肤纹理的细微电容变化，而这些层叠材料会严重干扰信號。

如果把指纹模块藏在屏幕下方，信號衰减將会极其严重。

张伟沉声说：

“现有方案里，只有两条路。”

他在白板上写下两个词。

光学方案。

超声波方案。

“光学方案原理简单，用屏幕发光照亮指纹，然后用传感器读取反射纹理。”

“但问题是……”

他停顿了一下。

“屏幕必须在指纹区域保持较高透光率。”

一名显示工程师补充道：

“这意味著那一块屏幕的像素排列必须特殊处理，否则光过不去。”

房间里几个人同时皱起眉。

赵静立刻明白了问题所在。

如果屏幕局部结构不同，就会出现亮度差异。

用户肉眼很可能看到那一块区域。

那样的话，“完整屏幕”的设计理念就会被破坏。

林薇站在一旁，一直没有说话。

她只是盯著那张结构图。

几秒后，她轻声问了一句：

“那超声波呢？”

晶片协同组的工程师推了推眼镜。

“理论上更优。”

他打开另一页资料。

“超声波通过声波反射读取指纹结构，不依赖光线。”

“所以不需要屏幕透光。”

张伟点头。

“听起来很好。”

“但现在的问题是——没有成熟方案。”

工程师苦笑。

“现有超声波传感器体积太大。”

“功耗也高。”

“而且解析算法还不够成熟。”

房间里再次陷入沉默。

赵静忽然说：

“如果不做屏下，我们还能保持完整正面吗？”

张伟摇头。

“不可能。”

“指纹模块必须有接触面。”

“要么实体键，要么背面。”

他说完自己都停了一下。

背面指纹。

那意味著整机设计必须为指纹模块留出明显区域。

飞星的工业设计理念瞬间破產。

林薇缓缓走到屏幕前。

她的目光落在那块完整屏幕上。

像在看一块尚未雕刻的石头。

“那就没有第三条路？”

她问。

没人回答。

几秒后。

赵静忽然说：

“如果不依赖透光。”

“也不完全依赖超声波。”

“有没有可能……用ai补偿？”

眾人同时看向她。

赵静继续解释：

“如果信號衰减严重，我们未必需要完全清晰的纹理。”

“只要有部分有效特徵。”

“ai模型可以补全。”

实验室瞬间安静下来。

这是个非常大胆的想法。

传统指纹识別依赖完整图像。

而ai可以从不完整信息中推断结构。

张伟沉思片刻。

“理论上……”

“可行。”

“但数据量会非常大。”

赵静笑了一下。

“数据不是问题。”

“我们有小芯。”

林薇的眼睛微微亮了一下。

ai辅助指纹识別。

这是一条完全不同的技术路径。

如果成功。

不仅可以解决信號衰减问题。

还可能提高识別速度。

她迅速问：

“延迟呢？”

工程师立刻回答：

“如果全部在云端计算，延迟太高。”

赵静摇头。

“不需要云。”

“本地。”

她指了指资料上的一行字。

小芯3.0端侧推理。

“只要模型足够轻量化。”

“识別可以在手机本地完成。”

张伟慢慢坐直。

“那意味著……”

“飞星將是第一台用ai辅助识別指纹的手机。”

房间里安静了一瞬。

因为所有人都意识到，这个方向不仅是技术突破。

还是体验突破。

如果ai参与识別，系统甚至可以学习用户习惯。

比如：

手指角度。

按压力度。

指纹区域变化。

识別速度会越来越快。

赵静已经开始在白板上画模型结构。

“我们不需要完整图像。”

“只要提取特徵点。”

“ai做匹配。”

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