第一，是灵眸」3D识别模组。
它需要一颗高度定制化的晶片，集成安全加密单元、高速红外图像预处理、以及深度计算加速核。
虽然我们现在与海丝合作开发，但如果能有自己的团队深度参与，甚至主导架构设计。
我们对最终性能、功耗、成本的控制力会强得多，叠代速度也会更快。
第二，是为心智核心」语音助手，以及未来更复杂的端侧AI应用，预研专用的低功耗神经网络处理单元（NPU）。
随著AI能力，成为智能设备的核心竞争力，定制化的AI晶片，将是我们心智核心差异化优势的关键。」
江屿推了推眼镜，继续深入。
「从技术路径选择上，我们有部分独家架构优势，初期完全可以避开与巨头正面竞争的通用处理器（CPU/GPU）红海，专注于专用集成电路（ASIC）和特定领域架构（DSA）。
这些晶片设计目标明确，虽然对特定领域的算法理解要求极高，但一旦成功，能效比和性能优势巨大，正是发挥我们架构层和算法层优势的地方。
门槛相对稍低，但战略价值一点不低。」
他的语气，转而变得审慎。
「当然，最大的挑战，毫无疑问是人才。
顶尖的数字电路设计工程师、模拟电路工程师、架构师、以及具有先进工艺节点（比如28nm、16nm乃至更先进）流片和验证经验的老手，在全球范围内都是稀缺资源，薪酬高昂，争夺激烈。
我们可能需要设立特殊的招聘通道，提供有竞争力的薪酬包和长期激励（比如期权）。
同时从国内有潜力的高校，以及研究所挖掘有天赋的年轻人才进行培养。
初期投入会非常巨大，而且必须清醒认识到，晶片设计周期长。
从团队组建、项目启动、到第一次流片、回片测试、叠代优化，可能需要18—24个月甚至更长时间，短期内很难看到直接的产品回报和经济效益。」
「回报周期长，失败风险存在，这些我都清楚！」
陈默的声音沉稳有力，带著不容置疑的决心。
「我看重的，不是立竿见影的财务回报。
关键是要把队伍拉起来，把完整的设计流程：从架构定义、RTL编码、仿真验证、到后端物
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