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    阿诺德教授为克拉夫的行为不齿，却更关心远在中国的光量子。

    他问：“芯片进展到什么程度了？”

    面对自己的老师，邵炼勾起温柔笑意，知无不言，“已经可以加载完整的万物系统了。”

    一枚芯片可以实现体积庞大服务器的所有功能，完美的让万物系统稳定运转，同时拥有光量子计算机的运行效率和人工智能计算机的识别能力。

    这样的结果令人振奋。

    只要解决了芯片传导的各项问题，就能够实现光量子计算机的商用。

    比现有集成电路计算机更快、更智能，无限近似人类对未来计算机的想象。

    唯一的困难，可能是万物系统的识别和学习能力。

    沈明洲曾经的尝试，都是利用万物系统，简单实现基础机械智能，现在却有了更重要的任务——

    让万物主动学习，利用光量子计算能力，实现真正的智能化。

    人工智能系统的识别和学习，大部分依靠实验室导入数据，不断进行模拟和尝试。

    沈明洲明白万物系统的极限，但是他不清楚要怎么去让它充分学习和领悟知识，成为一台光量子计算机的智慧中枢。

    高科手上拥有医疗、警务、智慧城市各大板块数据，就算全部传导到万物系统之中，也只是实现了最基础的“获取”，达不到“思考”和“响应”。

    于是，刚刚完整出现于实验室的万物系统，拥有超出想象的运算能力，能够取代大型服务器，实现实验室运算测试。

    但他们需要足够多的测试，来反馈数据传输的压力和光量子计算机商用的可能性。

    万物系统的极限，芯片承载能力的极限，人性化智能化的极限，都急需更多的数据，输入万物系统的智慧中枢。

    只靠实验室的研究员，绞尽脑汁的查找漏洞，总归有缺陷。

    沈明洲因为医疗系统曾经崩溃，了解了SYOS的缺陷，但是医疗系统和警务系统上亿反馈，从未给出过万物系统的缺陷。

    因为数据量仍旧不够。

    医疗、警务在生活之中占据的只是极小一部分，智慧城市雏形还未覆盖全国，同样不能真正体现出万物互联万物共生带来的压力。

    沈明洲目光投向了网络，有了一个不成熟的计划。

    他认为，再没有比人民群众更真实强大的力量，能够促使万物系统主动学习主动进化了。

    继光量子研究院发布量子忆阻器芯片不久，高科突然展开了大动作。

    每篇新闻都在交易合作谈生意，看得网民朋友激动不已。

    这简直是有了底气和资本的超级富豪，开始了资本