第252章 遭遇全方位打擊

腦子裏這本《宇航基礎百科》，給到不同的人，產生的效果截然不同。

如果是現在毫無顧忌地往外輸出，也許整個基礎科學都會往上提高幾個層次。顧松雖然看不懂理論，但他知道，那些與行星際宇宙飛船有關的科技應用，水平究竟在哪個層次。新材料、下一代計算機、強人工智能，甚至聚變推進器的圖紙……

但讀档前政經哲的學歷背景和多年社會閱歷告訴顧松，不能這麽幹。

他必須要把核心的東西掌握在可控的範圍內。

現在面對郭躍，他就需要掌握這個度。

要取得郭躍的支持，甚至借用以郭躍為代表的、現在這個階段可以用得上的科研力量。

顧松開口說道：“郭教授是否認同，如果要做這件事，首先主要的因素是錢？”

“當然！”郭躍點頭，“沒有投入就不會有產出，何況是航天這個投入特別大、直接經濟收益小的領域。”

其實航天技術所積累的技術，最終都廣泛運用到了生活當中，產生的經濟效益非常恐怖。但可惜的是，航天行為本身所帶來的直接經濟收益確實小，民間認為勞民傷財的呼聲其大無比。

可要做這件事，沒有海量資金的投入，根本推不動。

當年受對手發射第一顆衛星和實現第一個載人航天的刺激，美國是在不到十年的時間裏砸了相當於現在2000多億美元的資金進去。

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

根本就不是一個量級啊。

顧松說道這一點，郭躍當然是無比贊同。

他繼續說：“我現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，拿出在短期內能最大化創造經濟收益的技術出來。在我的判斷中，是消費類的智能硬件，與軟件生態的結合體。”

郭躍擺擺手：“商業上的事情你略講。”

這話說得顧松噎住了一下。

得，大佬不關心錢的事。顧松只能說道：“有足夠的資金支撐，我希望通過消費類的智能硬件，實現材料、精密制造、芯片、人工智能的技術積累。有了這些技術積累，我再引入航天領域的科研力量，燒錢推動航天科技。目標就是，降低火箭發射的成本、提高火箭發射的效率。”

“航天材料民用化的案例確實很多，反過來走可不是一回事。”

顧松點頭：“我知道，我只希望通過這第一個階段，建立相應的研發團隊。”

畢竟有了團隊才能輸出一些成果不是？不然無中生有怎麽應對來自全球的審視？

郭躍關心的還是軟件工程領域：“人工智能的技術積累，怎麽個積累法？”

“我說一些自己思考的結果，郭教授您別笑。”

郭躍擺了擺手，似乎是嫌他啰嗦。

顧松斟酌了一下說道：“弱人工智能正在普及，很多專業領域已經通過計算機、依靠程序實現快速運算。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據的大量采集、數據的識別處理、自動化反饋上。數據的采集，是傳感器、輸入設備和數據通信的領域；數據的識別和處理，應該涉及到認知科學、數學、計算機語言；自動化反饋，則取決於我們希望人工智能幫我們做什麽。”

“等等等等，”郭躍忙打斷他，“你說的數據識別和處理，你是指計算機自動去做嗎？”

“當然。”

郭躍沉思著，問了一句：“你研究過機器學習？”

顧松不敢搭這個話茬，搖頭道：“這個沒有，我只是認為，人工智能的根基始終是計算行為，要計算就要有數據，要智能就得按需要自動地識別和處理數據。”

“確實，編程式的人工智能雖然在有一些領域運用得很好，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，“機器學習……SVM還是神經網絡？都有問題啊……”

顧松嘗試著說了一句：“現在的理論積累不夠？”

“要說不夠，也確實是不夠。”郭躍遲疑了一下說，“其實我對神經網絡這個方向是看好的，但去年剛剛有論文指出來，BP算法下，神經網絡的單元飽和之後系統會產生梯度擴散，adaboost模型和多決策樹倒是很有意思……”

顧松抓瞎了，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。”

顧松打蛇隨棍上：“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，你繼續說你的思路。”

顧松想了想之前說到哪裏了，繼續道：“總之如果能先在火箭有關的技術上做突破，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。”