陈潇说些话的意思很明确了，就是要全面进入汽车领域。
目前全球最具有发展潜力的行业，一个就是移动互联网，剩下一个就是汽车行业。
这两个行业能够容纳数千万甚至上亿的就业人口，创造出数万亿米刀的价值。
这两个行业之中，如果能够抓住一个，就能够带动一个国家长达20年甚至更久的黄金发展时间。
比如东洋。
东洋之所以能够在战后成为全球最强大的资本主义国家。
其中汽车发挥了不可忽视的重要作用。
即便是在失落的90年代以后，东洋也依靠丰田本田，日产等全球知名的汽车品牌，夯实了自己的工业和经济基础，保证了全球前三的位置。
一个岛国，一个没有任何自然资源的国家。
能够依靠自己的汽车工业，保证国家的强大势力，这足以说明了在现代工业社会，汽车至关重要的地位。
夏国的人口众多，足足有13亿人。
而且随着改革开放之后，国民的思想观念发生了重大变化，大家都非常的重视教育。
今后单纯的依靠出卖体力获取报酬的人会越来越少，反而是出卖脑力劳动以及技术能力的人会越来越多。
又有什么产业能够容纳夏国几亿升值十几亿的劳动人口呢？
除了移动互联网以及其终端行业以及汽车领域以外，其他的产业都无法容纳如此众多的就业人口。
陈潇重生而来，内心的那一种家国情怀非常的重。
一个强大的企业，只能够依托于强大的国家，才能够生存。
不然只有面临被收割的命运。
这种例子实在是太多了。
无论是俄国、叙国还是南美的一些国家。
辛辛苦苦经营的私人资产，国家如果不强大，被西方资本集团收割轻而易举，甚至连反抗的余地都没有。
而让一个国家强大起来，最关键的因素就是要让人口充分就业。
所以汽车工业和移动互联网终端产业一样，是能够充分容纳人口就业的行业。
寻找可以收购汽车公司的事情就是交给王翔去做。
陈潇的要求并不复杂。
所涉及的汽车公司，并不需要有多么先进的发动机或者是变速器技术。
因为长天科技并不是做燃油汽车，所以西方国家积累了一百多年的燃油车技术，对长天科技最有用的也只有底盘和整车的生产。
而这些技术，并需要有多么深厚历史的西方汽车公司，一些拥有10多20年的夏国汽车制造公司，就拥有这些技术。
测试完改装之后的特斯拉汽车之后，陈潇和屈萍再一次回到了实验室。
在实验室内部。
实验小组已经按照陈潇给出的方案，培养出了类似于人体神经的组织。
并且经过了一系列的测试。
在测试的过程之中，这一些神经组织已经能够完成简单的运算。
但是具体要形成芯片，还需要进一步的连接和测试。
目前实验室的计划是，培养单独的神经元组，然后与神经元组联合在一起。
屈萍向陆铭汇报着说道：“从目前我们掌握到的相关测试结果，如果我们的生物芯片能够研发成功，那么比起传统的芯片，以及我们以前生产的生物芯片拥有以下几方面的优势。”
屈萍将陈潇引到了超级计算机前，这里有关于人造神经元关联组实验的全部资料。
屈萍让小荧助手打开了实验资料，并且用3d动画向陈潇进行解说：
“第1个优势就是，整个神经元组的计算方式和我们的传统计算机，包括我们使用碳晶芯片的计算机完全不一样。”
“碳晶芯片和传统的半导体芯片，最基本的运算逻辑就是0和1，所以它能够计算一些复杂的运算，但是永远不可能会拥有情感，算是所谓的情感，也不过是通过大量的信息接收以及运算和模拟生产的，这一种情感其实是一种逻辑结构，而不是一种情绪结构。”
“相反我们在最基本的神经元组计算单元之中，我们发现了一些情绪结构。”
“第二个优势就是神经元组计算芯片，拥有初步的意识，这一种初步的意义是是一种很明确的自我认知能力。”
“而自我认知能力是生命和机械最大的区别。”
“采用计算机语言所编写的任何程序设计的任何产品，包括最先进的机器人，永远都不可能拥有自我意识，所以目前世界上最先进的机器人或者是人工智能只是一种冰冷的机器。”
“而我们的神经元组，有形成独立思维和自我认知的倾向。”
“第3个优势就是自我的适应和学习能力。”
“传统的计算机，并没有自我的学习能力。就算是我们比较先进的小荧语音助手，也是通过大量给小荧灌注人类的语言和逻辑结构，并且利用仓颉编程系统设计了相应的语言库、实词以及反馈逻辑，这才让小荧语音助手拥有了反应快反应准确这样的功能。”
“所以小荧助手也并不是真正的人工智能，只是运算逻辑10分的恰当，数据库10分完备的一种程序而已。”
“但是我们在对神经元组进行测试的过程之中，发现了就算是最单一的神经元组，也有自我学习的能力。”
“我们并没有给神经元组之中添加任何的逻辑，只是对其进行了一些事项或者是程序的告知。”
“非常奇怪的是，神经元组能够通过这一些表观数据形成内在的自我逻辑或者叫做自我适应能力，自我反应。”
“等下一次它们再碰到类似的问题的时候，就能够很轻而易举的解答出来。”
“我认为这是神经元组的一种自我学习能力。”
屈萍的这一番表述有一些复杂，使用了大量的计算机以及生物学语言。
为了能够让陈潇更明白自己在说什么，屈萍给陈潇举了一个很简单的例子。
她从桌面上拿到一个黄色封皮的书籍和黄色的手提包。
“举一个非常简单的例子，如果我告诉神经元组，我手里拿的这个书籍是黄色的，过一会儿之后我问它我的手提包是什么颜色，他也会知道我的手提包是黄色的。”
陈潇点点头，如此看来实验室已经取得了非常伟大的成就。
距离自己的生物芯片研发成功又更近了一大步。
屈萍说道这里的时候有一些激动：“我这只是一个很简单的例子，如果是让计算机去辨别不同的东西的某种颜色是相同的，那么我一定要对这种颜色进行编号，并且将颜色的数据存入在计算机之中，这样计算机才能够在下一次的时候进行识别。”
“就是我们至少要进行一种由内而外的编程。”
“这种编程并不是计算机学习的过程，而是人为的给它添加一些东西。”
“但神经元计算组不一样，我们只是给它看了这个东西是黄色的，并没有主动的给他的内部进行什么样的编程，但是他能够很自然的通过表观的东西形成内部的信息，再通过内部的信息进行反馈。”
“神经元计算机组合传统的计算机，运作的模式是完全不一样的。”
屈萍极力解释着自己在实验室中发现的伟大成果。
其实陈潇对这种成果早就有了预料。
传统的计算机是必须要对内容进行编程，才会有后续的应用。
而神经元计算组，则是告知他有这样个应用，或者实现这样的应用，它能够实现自我编程。
一种是由内而外，一种是由外而内。
而由外而内就是一种自我学习的过程。
这就和人是完全一样的。
人类懂某种技能，从来不是有哪个老师在你的脑袋中装什么插件或者是放一些程序，而是在表观上去教你这样的技能。
这种表观上的教育，会让人内在形成一种自我的程序，这就是一个学习的过程，也是生命体和计算机居然不同的差距。
说的更加清楚一点。
比如写一个“好”字。
在计算机之中，一定会把写“好”的这样一个程序录入到计算机之中。
需要计算机书写的时候，会让计算机通过这样一个程序进行信息的输出。
但是如果是人呢？
当你看到这个“好”字以后。
你会主观的形成“好”字的笔画。
这种主观的形成笔画就是从外及里的一个自我编程的过程。
而每个人内心的这种程序其实是可以完全不同的，并没有一个标准的答案。
有些人的程序是先写“女”再写“子”。
有些人的程序只是先写“子”再写“女”。
甚至有些人会先写“子”的一个勾，将整个字的顺序倒过来写。
但是最终输出的字还是一个“好”字。
这其实就是一个自我认知和自我学习的过程。
这是长天科技生命科学和医学实验，是一个重大的发现，也是生产生物、计算机的一个重要的突破口。
屈萍说到这里的时候，又有一些难过。
“所以这也给我们的实验室带来了很大的难处。”
“如果神经元组的情绪结构持续的发酵形成了自己的思维，那就麻烦了。”
“毕竟那个时候我们没有办法界定，它到底是我们需要实现目的的一种工具，还是一个拥有独立“人格”的生命体。”
“现在我们想的办法就是，希望能够剥夺它自我觉醒的这种意识，只是利用神经元计算组这种情感性的算法，来实现我们生物芯片的目的。”
陈潇对是完全赞同。
屈萍刚刚只是进行了一些简单的表述，但是陈潇完全相信，仅仅是刚刚屈萍的那些表述，如果再增加一些可行性的实验室数据以及准确的表达方式，再形成一篇完整的论文，绝对能够轰动世界。
陈潇本人是不怎么看得起《自然》或者是《细胞》杂志的，对诺贝尔奖更是没有任何的感觉。
但话又说回来，如果将这一篇论文发表到《自然》或者是《细胞》的杂志之中，又或者是提交给诺贝尔的组委会，这篇论文所取得的，影响力和成就将远远大于任何一篇论文。
屈萍平对神经一元计算组的研究还是刚刚开始，距离真正的成功还是有一段路要走，她还没有发现神经元计算组也有自己的缺点。
任何事物都不是完美的，都有自己的缺点。
神经元计算机组当然也不是完美的，也拥有自己的缺点。
那就是在具体的逻辑计算的时候，速度比较慢。
比如让计算机计算一个上百位的乘法或者是复杂的数学题，计算机可能只需要几毫秒就能搞定。
但是如果使用神经元计算组，在布置好神经元计算组的前提之下，神经元计算组也是能够计算出来的，只是速度就要慢得多了。
这里可以参考，计算机做一道高考数学题，以及高三学生做一道高考数学题所消耗的时间。
同样都能够给出答案，前者如果进行了编程当然速度会更快。
后者通过学习实现自我编程也能够计算，但是速度要慢一些。
陈潇也对屈萍指出了这样的缺点。
并且对于屈萍叮嘱说道：“我们在研究生物芯片的时候，不能够单纯的对生物芯片进行研究，还是要融合在我们的碳晶芯片，整个大局之中。”
“两种芯片的作用应该是相辅相成的，只有这样我们才能够真正的突破目前人类计算机计算的限制，实现真正的智能化。”
屈萍当然明白陈潇在说什么，她说道：“放心吧，师父，这件事情我心里有数。”
“我十分期待咱们生物芯片研制成功之后，将会对整个人类社会产生怎样的改变？”
陈潇对此同样也十分的期待。
因为从他重生的那一刻开始整个人类科技的发展历程，就和自己从事以前的那个世界完全不一样了。
未来到底会怎样？
人类的文明到底能够来到一个怎样的高度？
这一切的答案也只有交给时间了。
此时此刻在王翔的办公室。
王翔已经收集到了全球所有年产值在5000万rmb以上汽车企业的信息，这一套信息之中也有这些汽车企业所掌握的技术。
王翔需要从这一些汽车企业之中进行筛选。
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