第七百三十一章 建设AI研究中心 (第1/2页)
　　
　　西山壹号院。
　　
　　窗外，夜幕已经降临，白色月光西伯利亚冷高压控制的西北风呼呼地吹着，玻璃上结了一层好看的冰花。
　　
　　屋内，两个年轻人窝在沙发，享受忙碌一天过后的安宁。
　　
　　许青舟捏了捏嫩生生的脚丫子，说：“另外，我打算和迈克尔·莱维特合作，搞一个AI研究中心。”
　　
　　“就是上次见过的那个老教授？”
　　
　　宋瑶把平板上的实验汇报和接下来的方案看完了，心里吐槽了一句“真变态”。
　　
　　“对，这几天我和他聊了不少，提到过关于组建研究中心的想法，他很支持。”
　　
　　许青舟往沙发上靠了靠，望着天花板放松思绪。
　　
　　迈克尔·莱维特，拥有60余年编程经验，是少数横跨计算科学、生物学、化学的跨界权威，尤其擅长跨尺度建模，能够融合物理、化学与AI方法。
　　
　　在计算机和AI方面，还真就没几个人比得过这位大佬。
　　
　　“就比如量子传感磁场监测系统，在最后仍然涉及到AI预测性调参，预判未来100ms位形变化，提前触发调节指令。现在的预测数据，还达不到我的要求。”
　　
　　既然要搞，那就要搞得最好。
　　
　　“你有啥想法？”
　　
　　宋瑶点点头，很支持许青舟的工作，而且深知AI的重要性，很多人都说，AI将会是继蒸汽机、电力后的第三次生产力革命。
　　
　　能否驾驭这一力量，将决定人类能否进入“效率与人文平衡”的数字文明新纪元。
　　
　　她其实挺认同的，AI能够指数级提升人类解决问题的能力，随着技术的提升，也许真会像智能手机一样改变人类的生活方式。
　　
　　“和复大复杂体系多尺度研究院合作，对接斯坦福计算资源或Perlmutter超算。”
　　
　　许青舟的手从洁白的小腿上滑过，同时，女孩的腿下意识地动了两下。
　　
　　他调整坐姿，避免自己被影响到。
　　
　　研究所内现在有专门的计算机小组，但在AI上还存在劣势。
　　
　　而这玩意又相当重要，简单来说，这是兵家必争之地。
　　
　　很遗憾的是，米国主导世界上的AI基础算法，如Transformer架构，或者芯片设计，例如GPU架构，再或者系统软件，如TensorFlow框架。
　　
　　而且还垄断了高端芯片。
　　
　　夏国在基础理论如深度学习框架、算法创新的原创性成果较少，更多聚焦应用层优化，主要依赖美国开源技术进行改进。
　　
　　“这些年虽然有些改善，但差距不是短时间内能够缩小的。”
　　
　　科技这种东西，是循序渐进，螺旋式发展的，除了他这种挂逼，忽然来搞一个大的之外，基本都得慢慢突破。
　　
　　也就是量变和质变的问题。
　　
　　就比如他们和京大材料学院和物院组成设备研究中心，现在已经投入了1亿元的资金，但目前仍然看不到产出。
　　
　　当初在宴会上遇到莱维特，许青舟就有这样想法，随即和这位老先生发了一封邮件，俩人一拍即合，决定开搞。
　　
　　“我这边没问题。”
　　
　　“行，这几天我就让老季挑选些人出来。”
　　
　　莱维特主张小型团队，尤其是重视年轻专家，这点上研究所很有优势，大多数都是年轻人。
　　
　　
　　
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