教授的知识面之广，这是看过多少专著多少论文才有这样的深厚知识功底，难以想象。他不仅对医学知识研究极深极广，而且对相关的工具知识也是极富造诣。
楚晓晓拿到的是AI图像识别替代复杂流式panel的方案，附带了详尽的模型训练数据规范。她立刻与数字医学中心的算法工程师合作，按照规范开始构建数据集，训练专用的卷积神经网络模型。
刘阳则根据杨平提供的酶工艺关键控制节点，重新调整了发酵和纯化流程，效率肉眼可见地提升。
蒋季同手中的国内替代试剂设备清单和性能评估标准，更是成了整个项目的“采购指导”，大大缩短了物料设备寻找和验证周期。
杨平没有解释这些方案的来源，团队成员也默契地不去追问。因为在他们心中，杨教授已经有过这样的先例，对科研的把握极其精准，让人叹为观止，他就是有这样的天赋。
在巨大的压力和共同的目标下，一种被激发出的近乎狂热的创造力和斗志，在实验室里弥漫开来。
尽管有杨教授的方案指引，现实世界的攻坚之路依然布满了荆棘，因为杨教授只是提供一个思路，虽然这个思路非常具体，但是后续的很多工作需要他们一项一项去完成。
王超小组的微型生物传感器是第一个硬骨头。按照杨平的蓝图，他们需要将国产的激光器、光电倍增管和自制的微流控芯片集成到一个巴掌大的装置里。光学对准、流体控制、信号干扰……每一个环节都问题百出。
“王博士，背景噪音又超标了！”一个研究员盯着屏幕上剧烈跳动的基线，沮丧地说。
王超想起杨平邮件里提到过的“电磁屏蔽与接地策略优化”，深吸一口气：“拆！把所有接口重新检查一遍，屏蔽层加厚，单独拉一条地线。算法组准备，等信号稳定一点就把杨教授给的降噪算法迭加上去！”
一次又一次的失败，一遍又一遍的调整。实验室的角落里堆满了废弃的芯片和电路板。但在杨平那近乎“预言”般的指导下，他们避开了许多致命的弯路。终于，在经历了数十次失败的尝试后，示波器上捕捉到了一个微弱但清晰的特异性结合信号！
“出来了！皮摩尔级别！我们做到了！”实验室里爆发出激动的欢呼。这台看起来有些粗糙的“拼凑”装置，其核心性能指标，竟然真的触摸到了被封锁进口设备的门槛。这不仅是技术的突破，更是信心的重塑。
楚晓晓那边的AI图像识别之路同样不平坦。最初的模型在
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