腦子裡這本《宇航基礎(chǔ)百科》，給到不同的人，產(chǎn)生的效果截然不同。

如果是現(xiàn)在毫無顧忌地往外輸出，也許整個基礎(chǔ)科學(xué)都會往上提高幾個層次。顧鬆雖然看不懂理論，但他知道，那些與行星際宇宙飛船有關(guān)的科技應(yīng)用，水平究竟在哪個層次。新材料、下一代計算機(jī)、強(qiáng)人工智能，甚至聚變推進(jìn)器的圖紙……

但讀檔前政經(jīng)哲的學(xué)歷背景和多年社會閱歷告訴顧鬆，不能這麼幹。

他必須要把核心的東西掌握在可控的範(fàn)圍內(nèi)。

現(xiàn)在面對郭躍，他就需要掌握這個度。

要取得郭躍的支持，甚至借用以郭躍爲(wèi)代表的、現(xiàn)在這個階段可以用得上的科研力量。

顧鬆開口說道：“郭教授是否認(rèn)同，如果要做這件事，首先主要的因素是錢？”

“當(dāng)然！”郭躍點頭，“沒有投入就不會有產(chǎn)出，何況是航天這個投入特別大、直接經(jīng)濟(jì)收益小的領(lǐng)域。”

其實航天技術(shù)所積累的技術(shù)，最終都廣泛運(yùn)用到了生活當(dāng)中，產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益非常恐怖。但可惜的是，航天行爲(wèi)本身所帶來的的直接經(jīng)濟(jì)收益確實小，民間認(rèn)爲(wèi)勞民傷財?shù)暮袈暺浯鬅o比。

可要做這件事，沒有海量資金的投入，根本推不動。

當(dāng)年受對手發(fā)射第一顆衛(wèi)星和實現(xiàn)第一個載人航天的刺激，美國是在不到十年的時間裡砸了相當(dāng)於現(xiàn)在2000多億美元的資金進(jìn)去。

而相比較而言，華國的載人航天項目，從立項到第一次實現(xiàn)航天員上天，總花費(fèi)才200億人民幣左右。

根本就不是一個量級啊。

顧鬆說道這一點，郭躍當(dāng)然是無比贊同。

他繼續(xù)說：“我現(xiàn)在做的第一件事是成立了燧石研究院，第一階段的使命就是，拿出在短期內(nèi)能最大化創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)收益的技術(shù)出來。在我的判斷中，是消費(fèi)類的智能硬件，與軟件生態(tài)的結(jié)合體。”

郭躍擺擺手：“商業(yè)上的事情你略講。”

這話說得顧鬆噎住了一下。

得，大佬不關(guān)心錢的事。顧鬆只能說道：“有足夠的資金支撐，我希望通過消費(fèi)類的智能硬件，實現(xiàn)材料、精密製造、芯片、人工智能的技術(shù)積累。有了這些技術(shù)積累，我再引入航天領(lǐng)域的科研力量，燒錢推動航天科技。目標(biāo)就是，降低火箭發(fā)射的成本、提高火箭發(fā)射的效率。”

“航天材料民用化的案例確實很多，反過來走可不是一回事。”

顧鬆點頭：“我知道，我只希望通過這第一個階段，建立相應(yīng)的研發(fā)團(tuán)隊。”

畢竟有了團(tuán)隊才能輸出一些成果不是？不然無中生有怎麼應(yīng)對來自全球的審視？

郭躍關(guān)心的還是軟件工程領(lǐng)域：“人工智能的技術(shù)積累，怎麼個積累法？”

“我說一些自己思考的結(jié)果，郭教授您別笑。”

郭躍擺了擺手，似乎是嫌他囉嗦。

顧鬆斟酌了一下說道：“弱人工智能正在普及，很多專業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)通過計算機(jī)、依靠程序?qū)崿F(xiàn)快速運(yùn)算。下一個階段的人工智能，除了更快的計算速度支撐，在邏輯上會聚焦到數(shù)據(jù)的大量採集、數(shù)據(jù)的識別處理、自動化反饋上。數(shù)據(jù)的採集，是傳感器、輸入設(shè)備和數(shù)據(jù)通信的領(lǐng)域；數(shù)據(jù)的識別和處理，應(yīng)該涉及到認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)語言；自動化反饋，則取決於我們希望人工智能幫我們做什麼。”

“等等等等，”郭躍忙打斷他，“你說的數(shù)據(jù)識別和處理，你是指計算機(jī)自動去做嗎？”

“當(dāng)然。”

郭躍沉思著，問了一句：“你研究過機(jī)器學(xué)習(xí)？”

顧鬆不敢搭這個話茬，搖頭道：“這個沒有，我只是認(rèn)爲(wèi)，人工智能的根基始終是計算行爲(wèi)，要計算就要有數(shù)據(jù)，要智能就得按需要自動地識別和處理數(shù)據(jù)。”

“確實，編程式的人工智能雖然在有一些領(lǐng)域運(yùn)用得很好，但如果要放到更廣泛的人工智能概念，邏輯有問題。”郭躍喃喃自語，“機(jī)器學(xué)習(xí)……SVM還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？都有問題啊……”

顧鬆嘗試著說了一句：“現(xiàn)在的理論積累不夠？”

“要說不夠，也確實是不夠。”郭躍遲疑了一下說，“其實我對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個方向是看好的，但去年剛剛有論文指出來，BP算法下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單元飽和之後系統(tǒng)會產(chǎn)生梯度擴(kuò)散，adaboost模型和多決策樹倒是很有意思……”

顧鬆抓瞎了，弱弱地說道：“郭教授，您說這些……我也不懂啊……”

郭躍回過神來，笑了一笑說：“叫老師吧，我也是趕著你說的話想起來這些。”

顧鬆打蛇隨棍上：“郭老師，您要是看好這個方向，要不研究一下？”

“研究是在研究……”郭躍失笑道，“嗨，跟你說這些幹嘛。行了，你繼續(xù)說你的思路。”

顧鬆想了想之前說到哪裡了，繼續(xù)道：“總之如果能先在火箭有關(guān)的技術(shù)上做突破，才談得上將來。如果可以更高效地送人、送東西上天，人工智能又能有所突破，那我覺得未來的想象空間和思路就豐富了。”

郭躍笑了笑說：“火箭我不懂，人工智能嘛……講了這麼多年，也沒本質(zhì)上的突破，你這也算是想得美了。至於這個思路，還是很務(wù)實的，先賺錢，專攻火箭。如果人工智能技術(shù)有突破，航天工業(yè)製造和飛行器制導(dǎo)確實會進(jìn)步很多……”

他說完，沉吟了一會道：“說來說去，涉及的學(xué)科還是太多了。林校長說，你想學(xué)點不一樣的通識，我覺得，你還是把相關(guān)的學(xué)科史先了解一下，至少專業(yè)的名詞得懂，知道技術(shù)演變路線。至於說重心，還是放在我本行這邊吧，好好研究一下人工智能。”

顧鬆點點頭，本來也不可能學(xué)通，有一個相關(guān)的學(xué)習(xí)背景就行了。

郭躍繼續(xù)說道：“你選的課，我也看了。既然你自己野心大，那就辛苦點，加上大學(xué)化學(xué)、心理學(xué)概論，虛擬儀器與非電量的測量和控制，雖然原則上來說大二才能修，但你自己提前啃吧，記得把高數(shù)、普通物理這些都預(yù)習(xí)好。”

顧鬆覺得腦仁有點疼。

郭躍看他的樣子覺得好笑，決定繼續(xù)打擊他，開口說道：“你要是就想上天轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，多花點錢你上去一趟就行。但要說到遨遊太空、探索奧秘，你的理想有多壯觀，來我跟你好好解說一下。”

接下來，他就仗著自己參與航天項目的經(jīng)驗，一頓說開去。

你看，化學(xué)燃料推進(jìn)的瓶頸在那裡，齊奧爾科夫斯基你不能無視的。

就不說和地球的通信了，真上了天，各種各樣的突發(fā)狀況，都得靠地面來提供技術(shù)支撐。

還有，推進(jìn)器效率這麼差，宇航速度起不來，長期太空航行的生命維持怎麼辦？

……

不要再說啦不要再說啦，我腦子裡的黑科技百科全書已經(jīng)告訴我過了！要不是仗著現(xiàn)在開掛一般的記憶力，又考慮到想能安全掌控住這個事，我是是真的要死！

您當(dāng)我樂意自己去學(xué)這麼多東西嗎？

我要是當(dāng)個老闆，像馬斯克一樣整合各種現(xiàn)有技術(shù)，砸點錢也就罷了。關(guān)鍵我得加速啊，我得輸出黑科技啊！

眼下只能硬著頭皮先認(rèn)了。自己選擇的理科學(xué)霸飛天路，哭著也得走下去啊。

辭別了郭躍，顧鬆疲憊地往宿舍走著。

回到屋裡癱倒在牀，白楊看他的樣子大吃一驚：“郭教授怎麼你了？”

顧鬆嘆道：“郭教授對我實施了全方位的精確打擊，讓我充分理解了，在星辰大海面前自己有多渺小。”

劉大慶呵呵一笑：“讓你還給自己加戲！”

顧鬆猛地從牀上跳起來，舉起一根手指向天：“人的夢想是不會終結(jié)的！賊哈哈哈哈哈！”

三個人面面相覷。

這隻怕是個傻子吧？

還是個億萬富豪學(xué)霸傻子！