智能眼鏡的研究幾乎脫離了量子領域，但是沈明洲依舊將試作品拿給自己導師看。

    “我打算在邊角這里，加入微型攝像頭，這樣可以接收更清楚的圖像信號，轉換成大腦能夠識別的信息?！?/br>
    沈明洲一邊解釋自己的想法，一邊闡述眼鏡的主要應用范圍。

    妄圖用這樣的小東西，解決視覺上的麻煩。

    伏光耀拿著眼鏡，翻來覆去的看。

    它只是一個普通的感應器，卻因為沈明洲的構想，讓他覺得極有實現的可能。

    在俄羅斯的時候，他就知道沈明洲在跟一些研究者、工程師接觸。

    沈明洲在任何地方都沒有放棄過學習。

    哪怕他們是去做指導交流，沈明洲也愿意和俄羅斯人一起，探討未來科技的走向。

    “想法不錯，但是有一個問題?！狈庖c了點鏡框，“盲人失明可能存在多種原因，僅僅是用攝像頭捕捉影像只是你要研究的第一步。怎么將影像數據傳回視覺神經或者大腦神經網絡，可能才是最重要的?！?/br>
    “你需要視覺研究方面的醫學專家?！?/br>
    沈明洲悠閑的大學課程宣告結束，導師親自制定的課程表里，給他加上了醫學院的選修課和必修課。

    省科大人才濟濟，生物醫學工程方面教授、講師都有著豐富的研究經歷，收到沈明洲插班學習的申請，無不感到詫異。

    高科連醫療系統都做出來了，沈明洲又是項目負責人，他還學什么生物醫學？

    但是申請寫得清楚，直指視覺神經，像極了要做大項目的樣子。

    眾所周知，醫療系統和智能醫療箱走的是基礎醫療方向，涵蓋各類常見病癥，方便廣大人民自我診斷，解約醫療資源。

    但是視覺神經研究方向更加細致高端，教授們拿著申請書一看，腦海里就想起了語氣刻板的萬物系統，在手機里說“您好”的語氣。

    沈明洲這是……

    要做一個擁有仿生視覺的完整人工智能？

    作為萬物系統應用的延伸，教授們的猜測也算正確。

    沈明洲收到了教材，耐心做起課前預習的時候，省科大生物醫學院內部已經傳開了。

    就讀期間穿梭于軍事理論、影視鑒賞課堂的研究天才，居然要來上生物醫學基礎課程，他們心里除了震撼之外，竟然有一點欣慰。

    伏院終于想開了！

    沈明洲終于能上點兒正經課程了！

    雖然他們生物醫學不是醫科，但是各門課程嚴謹程度不低于醫科，完美符合“專業選得好天天像高考”的學科定義。

    大量的分組實驗，能把青春靚麗小白菜泡蔫。

    所有沉浸在“下一學期我要預約哪一位學霸才能順利過關”的學生們，雙眼放光，目標明確。

    恨不得等著沈明洲出現，上去熱情友好的問問：“嗨，沈博，需要一個實驗助手嗎？你看我咋樣？”

    生物醫學的學生，對待沈明洲空前熱誠。

    新學期第一堂課，第一排學霸專席，準時出現了沈明洲的身影。

    他面前擺著一本厚重的教材，低頭刷著手機上的文獻。

    全息沒開，周圍的人不好意思湊過去看，就遠遠的盯著這位叱咤中俄美的天才研究員發愣。

    沈明洲去了一段時間俄羅斯，回來竟然都戴上了眼鏡。

    黑色粗邊框，遮住了他大半的臉。

    本打算上去提前預定助手席的學生們，見到他的樣子，都紛紛傷感嘆息。

    果然做研究的都逃脫不了近視命運，不過只是早晚而已。

    耿教授到達教室，并不意外沈明洲在場。

    他親手批的申請，已經跟伏光耀做過簡單溝通，并且給沈明洲的學習方式做出了最為合適的安排。

    耿教授例行點名，布置本學期的任務目標，所有學生自行分組以2到3人一組，完成相應的實驗課題，期末以實驗完成度進行打分。

    規則一宣布，沈明洲左手、右手兩位學生腰板挺直，隨時準備拉攏天才。

    結果，耿教授視線一掃，說道：“沈明洲不參與分組實驗?！?/br>
    一句話，引得教室里響起幸災樂禍和惋惜痛苦的聲音。

    天才待遇果然不一樣。

    不用實驗都能順利通過期末的！

    還沒等學生們低聲討論完畢，耿教授盯著沈明洲，說道：“你跟我一起做項目，期末按表現給分?！?/br>
    低聲討論立刻嘩然一片。

    臥槽，不愧是天才待遇，直接去給老耿做助手了！

    理論課只占學生們很少的時間。

    耿教授通述理論和研究方向之后，剩下的課程全在實驗室里。

    省科大的生物醫學專業，看起來課程表上一周只有那么四五堂課，然而其他的空白全都寫滿了“做實驗”。

    沈明洲跟著耿教授去了他的實驗室，才發現這位教授做的正好是視覺神經與人工智能方面的研究。

    他比伏光耀更懂得研發一款智能眼鏡，需要掌握的知識和程序。

    耿教授白得了沈明洲這么一個優秀的幫手，自然格外大方。

    “我多年的研究成果，你可以在實驗室里調取看看。智能眼鏡也做過很多方案，但是助盲方面的研究都處于實驗室階段，還沒能投入臨床試驗，搜集回來的反饋不錯，仍是無法完全達到你所要的效果?！?/br>