一、准备工作：建立识别系统的基石

在X7x7x7任意噪声环境下识别暗夜中的含疑问的中文汉字，首要任务是准备一个强大且可靠的识别系统。这需要利用先进的图像处理技术和人工智能算法，以及高效的硬件设备来共同完成。

二、噪声环境的分析与管理

X7x7x7任意噪声环境下的识别工作，首要面对的挑战就是噪声干扰。因此，我们需要对噪声环境进行详细的分析，了解其特性和规律，然后通过滤波技术、降噪算法等手段，减少噪声对汉字识别的影响。

三、夜间环境下的增强与照明技术

暗夜环境下识别汉字的另一个挑战是低光环境下的可见度问题。我们可以利用夜间增强的照明技术以及特殊的夜视摄像头来增加文字的清晰度和可见度。此外，还需结合图像处理算法对获取的图像进行亮度增强和对比度优化。

四、汉字特征提取与识别算法

针对含疑问的中文汉字，我们需要开发一套有效的特征提取和识别算法。这包括对汉字的形状、结构、笔画等特征的提取和识别。同时，利用深度学习等人工智能技术，训练出能够准确识别这些特征的模型。

五、多步骤识别流程的设计与实施

根据不同的环境和需求，我们需要设计一个多步骤的识别流程。这包括对原始图像的预处理、特征提取、特征匹配、结果校验等多个步骤。通过这些步骤的有机组合和优化，可以大大提高在复杂环境下的汉字识别准确率。

六、系统测试与优化

在完成系统的初步设计和开发后，我们需要进行系统的测试和优化。这包括在各种环境和条件下的测试，以及根据测试结果进行系统的调整和优化。通过不断的测试和优化，我们可以确保系统在X7x7x7任意噪声环境下，能够准确、快速地识别出暗夜中的108个含疑问的中文汉字。

七、结论

总的来说，要在X7x7x7任意噪声环境下识别暗夜中的含疑问的中文汉字，我们需要从准备工作开始，通过分析噪声环境、增强夜间照明、提取汉字特征、设计多步骤识别流程以及系统测试与优化等多个步骤，来建立一个强大且可靠的识别系统。这将有助于我们在复杂的环境下，准确、快速地识别出需要的汉字信息。