在的应用可能性点燃了。他们提出了一个极为大胆，甚至有些“离经叛道”的构想：暂时搁置对“高精度”、“全场景”的极致追求，转而利用现有算法，结合低成本、舒适化的简易头戴设备（甚至只是一个嵌入传感器的发带或耳机），瞄准一个极其垂直、但对“意图识别”有刚需的细分场景——专注力训练与认知障碍辅助治疗。
“我们不需要读懂复杂的思维，只需要识别出‘注意力集中’、‘注意力涣散’、‘轻度焦虑’、‘平静’等几种基础状态，”X-Lab的年轻负责人在向韩晓、苏晴、罗梓等核心层汇报时，眼中闪着兴奋的光，“通过游戏化的实时反馈（比如当注意力集中时，屏幕上的虚拟植物就生长；注意力涣散时，植物就枯萎），帮助ADHD（注意缺陷多动障碍）儿童、或仅仅是需要提升专注力的普通人，进行低成本、高趣味性的训练。同时，收集到的匿名化脑电数据，又能反向训练和优化我们的算法。这是一条‘从边缘切入，快速验证，数据驱动，螺旋上升’的路径，完全不同于从实验室到消费电子的传统线性路径！”
这个构想立刻在核心层引发了激烈辩论。深瞳的一部分研究员认为这是“对顶尖研究的庸俗化应用”，担心会损害技术的“纯粹性”和“高端形象”。晨曦科技的产品团队则担忧市场前景不明朗，硬件集成和用户体验设计挑战巨大，且涉及敏感的医疗健康数据，伦理和合规风险极高。财务部门更是直指其短期内难以盈利，且需要持续的研发和市场投入。
会议室里，各种意见交锋。苏晴眉头微蹙，她理解快速验证的价值，但也珍视深瞳研究成果的深度和长远潜力。方薇则从商业化角度，剖析了切入医疗健康领域的巨大监管障碍和漫长周期。沈默沉默地计算着潜在的资源投入和风险敞口。
就在争论看似要陷入僵局时，韩晓看向了罗梓：“罗梓，你怎么看？这是你的团队提出的构想。”
罗梓没有直接为自己的团队辩护，而是站了起来，走到白板前，画了两个并排的圆圈。“传统路径，”他指着第一个圆圈，“是从核心突破（算法）到完美硬件，再到寻找应用场景，最后推向市场。这条路很重，很慢，风险高度集中，可能我们花了十年做出完美的产品，却发现市场已经变了，或者根本不需要。” 然后，他指向第二个圆圈，“X-Lab提出的路径，是找到一个真实的、哪怕很小的痛点（比如ADHD儿童家庭缺乏有效、有趣的训练工具），用我们现有能做到的技术水平（哪怕不完美），快速做出一个能解决这个痛
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