更恐怖的是系統獎勵的這項技術中所包含的微振動視覺化功能，那就更是厲害了。
它利用相控陣麥克風收集到的微小相位差，結合光學影像，能直接在螢幕上放大物體的微小振動。比如，一堵看似無聲無息的牆，在演算法眼裡，正隨著呼吸在微弱地起伏；一臺運轉的機器，哪顆螺絲鬆了導致了高頻顫動，一眼就能看穿。
「這不就是工業探傷和異響檢測的神器嗎？」林葉不由感嘆。
這種技術和人的生活其實也算是息息相關。
林葉閒暇無事刷影片的時候，就能刷到一些專門幫人修水管的博主。
為了確定埋在地板下或者牆裡的水管哪裡發生了斷裂，那些老師傅往往要戴著像聽診器一樣的昂貴聽漏儀，趴在地上一點一點地「聽聲辨位」，遇到複雜的環境，還得憑經驗瞎猜，一不小心就砸錯了牆，賠了錢還修不好。
「如果是用我這個模型————」
林葉腦海中浮現出一個畫面：根本不需要趴在地上聽，只需要拿著安裝了演算法軟體的手機或平板，對著牆面輕輕一掃。
螢幕上，那個因為水壓衝擊而產生微小振動和噪音的漏點，就會像黑夜裡的篝火一樣，直接顯示出一個醒目的紅色光斑。
甚至連水流在牆體內部的擴散路徑都能看得一清二楚。
說是透視外掛感覺都沒差了。
當然，這也僅僅只是其中的一個微不足道的運用罷了。
像是在醫學方面，這項技術的作用大概就更大了，像是心內科，一般都是靠醫生的耳朵，然後透過聽診器來判斷雜音的位置，就比如雜音是從二尖瓣還是三尖瓣傳出的，就很難判斷出來。雖然也有彩超這樣的技術，但是裝置昂貴，想要做都得排隊等候。
此外，像是呼吸科。血管科。骨科等等，甚至是鼾聲溯源方面，這項技術或許都能夠發揮作用。
一時間，林葉頓時更加清楚系統獎勵的這個東西到底有多牛叉。
不過，倒是也不能立馬斷定自己這項技術就是劃時代的了，說不定已經有相關的技術成熟了呢？
於是為了進一步驗證這個東西的價值，林葉當即就開啟電腦，開始搜尋了一下目前市場上現有的聲學成像技術。
結果讓他有些意外，又在情理之中。
目前的市場上，聲學照相機並不是什麼科幻產物，德國的GFaI。西門子等巨頭都有成熟的產品，至於國內倒是還處於跟跑為主，區域性並跑的階段，同國外的先進技術還有個平均兩三年的代差，當然，勢頭還是挺猛的，現在還是2018年，或許過個幾年就能夠完全跟上，甚至達到區域性領跑的階段了。
此外，現有的產品存在兩個巨大的痛點。
首先就是貴且笨重。一臺工業級聲學照相機，為了保證定位精度，往往需要整合幾十甚至上百個高精度麥克風陣列，外觀像個大鍋蓋。售價動輒幾十萬甚至上百萬人民幣，如此高昂的價格，再加上龐大的體積，想要走進下沉民用市場，比如上面舉例的檢查水管。
代替聽診器等等，完全不現實。
其次就是抗干擾能力差。在嘈雜的工業車間裡，混響和背景噪音極容易干擾成像，導致紅點亂跳，難以精準定位。
而林葉腦子裡的這個系統特供版模型，卻能夠完美解決這兩個痛點。
首先它對硬體的要求就相當低！透過一種名為時間反轉盲源分離的高階演算法，它能夠極大地補償麥克風數量的不足。
理論上，只需要幾個普通的工業麥克風，甚至是手機麥克風陣列，就能達到超越百萬級裝置的成像精度，而且還能自動過濾環境噪音！
「把百萬級的硬體成本，降低到了純軟體演算法————」
林葉倒吸了一口涼氣。
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