楊傑開口說道：“不過為了避免浪費資源，這兩款的飛機的絕大部分部件都要通用。”
大食國方麵對華科航空科技公司關於隱身戰鬥機的要求是能夠和F35抗衡，具體細節方麵也沒有什麽要求，而且也很爽快地將幾十億美金的研發經費給打了過來。
楊傑自然要好好地將這筆錢給利用起來。
“我們自己用的隱身戰鬥機最好是在殲15的基礎上進行開發，這是我們最拿手的，其他的我就不多說什麽了。”
楊傑開口說道。
華科航空科技公司在飛機研製上建立了一套非常嚴格的研發設計流程，公司這些年按照這套流程下來研製出來的戰鬥機性能品質都是非常有保證的，楊傑也不會過多地幹涉插手。
雖然這些年他也是向很多的專家討教了航空方麵的知識，也算成了這方麵半個專家，但是具體的事情還是要靠這些經驗豐富的專家組去完成。
其實對於大食國向華科航空科技公司訂購設計隱身版戰鬥機的事情軍方也是跟楊傑打過招呼，楊傑也保證公司最先進的產品技術不會用在出口的軍機上麵的。
數天後，楊傑也是參與了在梅溪湖大學舉辦的第一屆“華興杯”人工智能算法大賽的開幕儀式。
現在梅溪湖大學已經向國內外一些公司提供了開源的開發工具包，用這個工具包通過訓練數據後都能取得很好的效果。
開源代碼是可以拿過來使用，但專業性、針對性不夠，效果往往不能滿足具體任務的實際要求。
以圖像識別為例，用開源代碼開發出的AI即使可以準確識別人臉，但在對醫學影像的識別上卻難以達到臨床要求。
以對肝髒病灶的識別為例子，由於邊界模糊、對比度低、器官黏連甚至重疊等困難，用開源代碼很難做到精準識別。在三維重構、可視化等方麵難以做到精準反應真實的解剖信息，甚至會出現誤導等問題，這在醫學應用上是災難性的。
換句話說，用開源代碼“調教”出的AI頂多是個“普通人”，而要幫助AI成長為細分領域專家則需以數學為基礎的原始核心模型、代碼和框架創新。
華興集團公司之所以在一些細分領域能夠取得突破主要是得益於集團公司匯聚了大量的數學家來幫助集團公司在一些領域的原始算法模型上有了很大的突破。
現在華興集團公司在AI方麵非常亮眼主要是依賴計算機的巨大算力和巨大的存儲能力，底層算法的問題或許並不突出。
楊傑也意識到了這個問題，在以後AI會碰到一個非常大的關卡，那就是AI將可能融入邏輯、思維等智慧的內容，這些都需要數學科學的原始創新，有大量的基礎問題亟待數學家攻克。
他之所以舉辦這樣國際性的大賽並且拿出重金來主要是想吸引更多的數學家來主動地投入到人工智能的原始算法模型上麵來。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)