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    要想达到理论推导中的8.0门槛，必须突破“高原障碍”。这个有些麻烦，需要使用全新的思路来改进算法和数据结构。wai使用的标准人工神经网络算法是王程敏和古斯特尔联合开发的，但师兄弟的研究各有偏重，不少人在自己的领域已经超出李庄的水平，比如景然在算法上的成就。韦贝尔研究知识处理与符号处理系统，虽没有达到老师的水平，但更全面。他今年才22岁，将来超过老师未必没有可能。跟他相比，甄云精研并行计算网络和图片搜索，尤其是图片搜索方面极为出色，搞不好会给他带来一座奖杯。

    原应用物理研究院跟计算机相关的员工都调到人工智能研究院工作，王文采和艾默生领导的项目组在研发100m智脑所需的的低功耗硬件，工作量不小。梁灿老骥伏枥，把研究所附属工厂打理得井井有条，源源不断地提供100m项目所需要的元器件。

    伯纳德没能逃过师兄的差遣，他的任务是为100m设计一套电源管理系统，总功率控制在1.5万千瓦，电压电流补偿和抑制系统要非常完善，绝对不能出严重的问题，否则将损失惨重。100m的硬件成本高达2000万黄金券，运行工况复杂，电源管理的重要性被提到最高。

    研发沿用李庄的习惯，逐步解决问题，这样既容易验证思路，又能将研发过程中产生的成果进行商业转化，所得利润用于支撑下一步的研究。

    硬件成本远超预期，主要是恐怖的能耗和长寿命元器件的成本。以10000千瓦的中功率运行来算，100m每年耗电8760万度，加上各种损耗及后续维护，必须重视。刚开始不能使用集成芯片，因为是验证机，不成熟，非集成模式方便维护和改进。

    100m暂定的方案是高仿人脑，同时根据硅光网络的特性进行变更，使用三种模型加智能环。智脑本质上是将人脑的创造性思维和传统计算机的高速并行处理能力结合起来的研究，兼顾两者的优点，尽量避免缺点。

    功耗是智脑的硬伤，al级空天喇叭使用了大量的集成芯片，功耗仍有3~10kw，而人脑的活动只相当于20w。人脑平均为人体总重的2%，但用氧量占25%，相比之下肾脏只需12%，心脏只需7%。神经信号在神经或肌肉纤维中的传递时速可达370公里，经过特殊训练的人略超。公司的生物机器人经过强化后被称为生化机器人，骨骼密度、肌肉密度和柔韧性都达到相当高的水平，跑完百米只需要4.5秒。

    人体的奥秘多多，神经网络总长度超过70公里，神经细胞回路比全世界的电话网络还要复杂近1500倍。每秒钟人的大脑在进行着10万种不同的化学反应，神经细胞间最快的神经冲动传导速度超过400公里/小时，每天可以处理8600万条信息。

    让人啧啧称奇的是人脑的容量，一百多亿个神经细胞被开发利用的不到10%，可以存储五亿本书的知识。大脑处理信息的能力很强，感觉器官不断接受的信息中，只处理1%，其余均被自动忽略。

    生物网络的强大在生物仆人身上充分反映出来，人类基因研究所发现采用混合型芯片的生物仆人智能水平不逊于v级智脑，如果不是芯片的限制，它们可以更聪明，当然稳定性将会下降。

    100m级是可无限拓展碳硅光网络智脑的一部分，易维护，易更换。跟它相比，有独到优点的生物电脑是人工智能研究院的另外一个重大项目。
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