視力的天花板
先從那個關鍵的數字說起。視覺義肢所回報的最佳視力，仍遠低於法定失明的門檻；光幻視影像稀疏、低對比、又不穩定。模擬研究指出，數百到約一千個「表現良好」的光幻視，大約足以支援閱讀或臉孔辨識之類的任務——但「表現良好」這個詞，藏著整個問題，因為真實的光幻視絕非如此。因此，原始電極數是一個過度樂觀、會開空頭支票的替代指標。
義肢視力的一個取樣上界：把 N 個光幻視鋪展在立體角為 Omega 的視野上，其平均角間距約為 p；依奈奎斯特論證，可解析的最細細節（最小可辨角，MAR）無法優於約兩倍的該間距。這是樂觀的天花板——它假設光幻視在視野上規則地鋪排。
現實甚至達不到這個樂觀的界限。電流擴散的重疊使相鄰光幻視融合、失效電極打出破洞、軸突束條紋把點抹成線，而扭曲的視網膜拓撲圖又讓光幻視不規則地散落。每一種效應都把有效的 N 壓到遠低於電極數，因此真正的視力天花板，遠低於方程式所許諾的。這正是為何義肢視力極限是知覺與物理的性質，而不僅是製造的問題。
知覺學習做了一半的工作
大腦並非被動的螢幕。歷經數週乃至數月，使用者在學會詮釋一套不自然的光幻視編碼後會顯著進步——即使用義肢的知覺學習。因此，所測得的表現，是「裝置加上受過訓練的大腦」這一移動的標靶，呼應了貫穿第三冊的共同適應主題：兩個學習者——當事人與解碼器——一同收斂。這既令人樂觀——大腦是個願意配合的夥伴——也是一個方法學陷阱，因為早期與晚期的表現差異如此之大，以致訓練會悄悄地混淆任何裝置間的比較。
讀寫不對稱
退一步，看向視覺之所以困難最深層的原因。讀寫不對稱指出，解碼容許一個統計黑箱——你不必理解編碼就能預測意圖——但寫入一個知覺，卻要求某個刺激可靠地產生某種體驗。這需要控制哪些細胞發放、它們如何互動，以及下游皮質如何詮釋結果。我們讀取大腦的豐富程度，遠勝於我們寫入它的能力，而視覺，正是整個領域中這道落差最鮮明的例證。
這重新框定了「進展」的意義。槓桿並不在通道數，而在寫入的精度與可詮釋性——這正是為何第 3 篇的編碼模型與第 4 篇細胞類型專一的光學方法，比純粹的電極密度更重要。視覺神經義肢的前沿，在於「掌控你所寫入的內容」，而非「寫進大腦的頻寬」。
對未來十年的一次誠實判讀
誠實的判讀指向何方？務實的近期：黃斑部退化患者更佳的視網膜下光伏閱讀、透過導引與編碼器達成更豐富的皮質光幻視控制，以及首批光遺傳學產品朝臨床邁向成熟。近期不太可能：高解析度的自然視覺，或可靠的全視野臉孔辨識。本領域誠實的許諾，是有意義的部分視覺——導航、物件定位、大字閱讀——能實質改善失明者的生活，而非重建一個正常的視覺世界。