也就是，我們鑄夢集團要想進入某個領域，第一步就是全方位的了解這個領域，然後盡可能的收集數據。
接下來就是我的拿手好戲了，也就是設計一套有針對性的人工智能，並在科研和生產中，不斷的完善這套智能內核，讓它成為這個領域全能型的虛擬工程師。
不僅僅配合研發，還可以直接應用於生產。
所以我們鑄夢集團的某項技術隻要完成了理論研發，之後很快就能做出實驗性質的設備，再然後通過這些實驗裝置建造和運行過程中收集到的信息，進行優化，最終快速達成量產化。”
桃醉麵色驕傲的看著前方，對身邊的陳老到：“我們的科研人員要幹什麽？不是重複枯燥的對比試驗，也不是枯燥的記錄分析數據。
這些事情，都是相關的智能內核完成的，智能內核甚至還會直接羅列出數據間的關聯和各種波動、以及矛盾的地方。
我們的科研人員，隻需要在這些可視化的圖形信息列表中，發現並提出問題、或者找到靈感。
而專精某一領域的智能內核，會基於這項技術的原理，以及采集到的數據，快速的進行模擬實驗，也就是虛擬實驗，初步對科研人員們的發現和疑問進行驗證。
如果虛擬實驗發現了問題那就能快速解決或者有新的發現，如果虛擬實驗沒有發現任何問題，那麽隻要相關的科研人員堅持，還會通過實機測驗，去檢驗科研人員們的堅持。
我們鑄夢的科研團隊平時就是這麽推進一個個科研項目的。
現在各個大學和科研機構的那種老式的科研方式，我們從一開始就摒棄了。
鑄夢集團包括總部的科研基地和這裏都一樣，最大的科研工具就是放置於各個實驗基地內的智能超算。
這也是我們為什麽對算力無限追求的原因。
因為隻能算法配合算力，就是能夠讓科研自動化、智能化，讓科研這種工作裏麵最枯燥、最繁瑣的工作盡可能的數字化。”
到這裏，桃醉笑著道：“您應該聽過我們鑄夢科研團隊被挖牆腳的事情吧，但是那些被挖走的科研人員都怎麽樣了？
脫離了這個智能化程度高的虛擬研發體係，他們就會發現，科研這份工作裏麵所有的人、設備和材料、數據全都在拖他們的後腿，甚至是跟他們作對。
以前他們以為的三可以完成的實驗，可能至少需要三個星期不止，甚至是三個月也不一定。
而原本他們以為的三次實機實驗、三份的預算，到了真正動手的時候，實驗的次數和耗材代表的經費，可能需要翻三十倍、三百倍不止。
現在網絡上高維、降維打擊這些都成了網絡熱詞，可沒人去關心該如何去給一個領域升維，而都是圍繞著這個詞本身的含義蹭熱度。
既然工業製造業早都從流水線時代進入到了現在的更精準、更高效的無人流水線時代了，農業也都進入了大機械、從育種到收割數據聯動的科學化的物聯網時代，
那麽為什麽，科研就還要遵循傳統？” 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)