第二天，他去了趟华清大学，找汤教授。汤教授是汉字信息处理领域的权威，也许有思路。
“小谢，你来得正好。我正要找你。”汤教授很高兴的笑着说道。
“你那个易卡，我看了样品，不错。压缩算法很先进，速度也快。
不过，中科院计算所的汉卡出来了，你知道吧？”
“知道，正为这个发愁。”
“别愁，竞争是好事。有竞争，才有进步。”汤教授说道：“倪光南他们的联想输入法，我研究了，原理不难建个词库。
根据输入的前几个字，预测后面的字。这个，你们也能做。”
“词库怎么建？”
“可以从现有的语料库提取，也可以让用户自己建。
关键是算法，要快，要准。我这儿有些资料，你可以看看。”
汤教授给了些论文和资料，是自然语言处理的基础知识。谢建军如获至宝，回来就给周明布置任务。
“周明，你负责联想输入法。先建个基础词库，五万个常用词。算法用最简单的前缀匹配。
输入拼音，系统自动列出可能的词。咱们先解决有无问题，再优化。”
“行，我试试。可五万词的词库，内存放不下啊。”
“压缩。用咱们的字库压缩算法，把词库也压缩。
另外，可以分级常用词在内存，生僻词在磁盘，用的时候再调。”
“好，我明白了。”
周明开始攻关。陈向东配合测试，杨工继续优化硬件。谢建军统筹协调，每天忙得像陀螺。
三月底，联想输入法的第一个版本出来了。虽然简单，但能用。
输入“龙国的拼音。”，自动联想出“龙国”。输入“jingbei”，自动联想出“京北”。虽然准确率还不高，但有了雏形。
“不错，继续优化。准确率要提到90%以上，速度要快，不能卡。”谢建军说。
四月初，易卡的第三版样品出来了。用了国产元器件，成本压到了一百二。
稳定性测试通过，连续运行七十二小时无故障。联想输入法也优化了，准确率提到了85%，速度也快了。
“可以小批量试产了。”杨工说。
“先产一百片，给经销商测试，给老用户试用。收集反馈，再改进。”谢建军说。
第一批一百片易卡生产出来，分发下去。反馈很快回来了：大部分说好，稳定，快。
但也有问题：有些机器兼容性不好，插上不认卡。联想输入法的词库不够，很多词没有。
“兼容性问题，是地址冲突。不同批次的苹果II，BIOS版本不同，占用的地址空间不同。
咱们的卡要能自动识别，自动适配。”杨工分析道。
“自动识别怎么做？”
“加个DIP开关，让用户手动设置。或者，写个自动检测程序，启动时扫描地址空间，找到空闲的用。”
“用自动检测。虽然复杂点，但用户方便。”
“行，我改。”
“联想输入法的词库，要扩充。加到十万词，覆盖常用领域。”谢建军对周明说道。
“十万词，压缩后也要几百K，内存放不下。”
“那就用磁盘。启动时加载常用词，其他的用的时候再读。虽然慢点，但总比没有好。”
“好，我扩。”
团队又开始新一轮改进。每天工作到深夜，周末也不休息。
谢建军眼看着大家一个个瘦下去，但眼睛里都有光那是奋斗的光，希望的光。
四月中旬，倒春寒终于过去了。柳树真的绿了，桃花真的开了。京城有了春天的样子。
易卡的第四版样品出来了。解决了兼容性问题，词库扩到了十万词。测试通过，准备量产。
谢建军召集全体会议。
“各位，经过几个月的奋斗，易卡终于成熟了。我宣布，易卡正式版，定于五月一日上市。
基础版一百六，增强版（带联想输入法）二百。另外，咱们的中文系统也在开发中，预计六月推出。
到时候，易卡不只是汉卡，是完整的中文解决方案。”
会议室里响起掌声，持续了很久。
“这段时间，大家辛苦了。没有你们的努力，没有易卡的今天。我谢谢大家。”谢建军深深鞠躬。
“谢总，别这么说。是您带着我们，走到今天。”
“对，是咱们一起努力的结果。”
“接下来，还有更艰巨的任务市场推广，销售，服务。大家不能松懈，要一鼓作气，把易卡做成功。”
“是！”
散会后，谢建军站在窗前，看着外面的春色。阳光很好，风很柔，树很绿。
春天，真的来了。
而他和他的团队，在这个春天，播下了种子，等待着秋天的收获。
他知道，路还长。中科院计算所在前面，四通在旁边，还有无数看不见的对手在暗处。竞争不会停止，只会更激烈。
但他不怕。有技术，有团队，有梦想，就不怕竞争。
他要做的，就是迎着竞争，迎着挑战，坚定地走下去。
因为春天之后，是夏天，是生长，是繁盛。
而他，要在这个季节，带领他的团队，他的公司，他的家乡，一起生长，一起繁盛。
窗外的桃花，开得正好。
而他，闻到了花香，听到了春天的脚步。
四月底，易卡正式上市前夕。
中科院计算所的汉卡，已经在市场上卖了半个月，反响不错。
谢建军托人买了一块，放在实验室拆解研究。
第78章 一起引进，一起消化
四月底，易卡正式上市前夕。
中科院计算所的汉卡已经在市场上卖了半个月，反响不错。
谢建军托人买了一块，放在实验室拆解研究。
卡做得确实精致，用料扎实，工艺讲究。
更重要的是，倪光南团队设计的“联想输入法”确实有其独到之处，词库不大，但选词准确，响应速度快。
“谢总，你看这里。”杨工指着电路板上的一个芯片说道：“他们用了一块可编程逻辑阵列，把地址译码、时序控制和部分输入法逻辑，都集成进去了。
这个设计很巧妙，节省了空间，提高了可靠性。”
“成本呢？”谢建军更关心这个。
杨工想了想说道：“我估算了一下，他们这片卡的成本，应该在一百五左右。卖一百八，利润很薄，但能走量。”
“一百五……”谢建军看着手里的易卡样品，成本已经压到了一百二，但性能、稳定性、功能，都不比对方的差。
“咱们的成本优势，是三十块。如果咱们卖一百五，就能逼平价格，还有利润。”
杨工说道：“可是谢总，咱们的普及版计划卖一百六，如果降到一百五，利润就更薄了。
而且，他们如果降价，咱们怎么办？”
“他们有中科院的牌子，有技术积累，但他们的机制不如我们灵活。”谢建军分析道。
“我们是公司，自负盈亏，决策快，反应快。
他们是研究所下属的项目组，有体制约束，有流程限制。价格战，我们不怕。”
杨工说道：“那咱们就降价？”
“不，先不降。”谢建军摇头说道：“价格战是最后的手段。
咱们先在产品和服务上做文章。杨工，联想输入法的准确率，提升多少了？”
“最新版达到91%了，基本可用。但和他们比，还有差距，他们应该在95%以上。”
“差距在哪？”
“词库的构建和优化。他们的词库是经过大量语料训练的，咱们的词库是自己整理的，覆盖面不够，权重分配也不够合理。”
“那咱们就补这个短板。”谢建军说道：“周明，你带人，去图书馆，去报社，收集公开的报纸、杂志、书籍，建立语料库。
用统计方法，分析词频，优化词库。
一个月内，把准确率提到95%以上，有没有问题？”
“一个月……时间很紧，但我试试。”周明咬牙道。
“不是试试，是必须完成。这是咱们的短板，必须补上。”谢建军转向陈向东：“向东，你负责测试。
模拟各种使用场景，特别是极端情况快速输入，连续输入，生僻字输入。
找出问题，记录数据，反馈给开发组。”
“明白。”
“杨工，你继续优化硬件。特别是自动检测功能，要稳定，要准。
不能让用户插上卡还要设置，要即插即用。”
“行，我改进。”
任务分配下去，大家各自忙碌。谢建军也没闲着，他去了趟学校图书馆，找到计算机系的王浩教授，他是国内自然语言处理领域的专家。
“王教授，我们想建立一个中文词频统计的语料库，想请教您的方法和建议。”
“语料库？”王浩教授很感兴趣的问道：“你们做这个干什么？”
“为我们的汉字输入法优化词库。现在的输入法，重码率高，选字慢。
如果有准确的词频数据，能大大提高输入效率。”
“这个思路对。”王浩点头说道：“我这儿有些资料，是国外做英文词频统计的方法，你可以参考。
不过中文和英文不同，中文是字本位，词的概念模糊，分词是难点。”
谢建军说道：“我们准备用正向最大匹配法，先分出一个基础词库，再用统计方法优化。”
王皓赞同的点头说道：“可以试试。不过要注意，不同领域的词频差异很大。新闻、文学、科技、公文，用词习惯都不同。你们的目标用户是什么群体？”