第534章 一起动起来
高长安走后，肖宿重新看向那张飞船图纸，心思却没有继续在动力系统的方案上停留。
他在想刚才高长安提到的那些企业需求。
量子计算机的制造成本是极高的，昆仑工程的经费报告高长安前几天刚给他看过。
一个月不到就烧掉了将近十个亿，后续随着全系统联调、材料升级、产线扩容，肯定还会翻着倍地往上涨。
天枢工程那边也没闲着，第二版原型机的量产实验已经开始铺产线了，接收端和发射端都是吞金兽，再加上后续要覆盖全国的基站建设，还有低空飞行器的能源适配、通信架构的覆盖部署，样样都在烧钱。
这些项目要不是上面全力支持，加上他手底下几家公司利润惊人，换任何一个课题组都是扛不住这样的开销的。
而之后，肖宿还想继续推进星际航行，耗费只会比之前的所有课题都更多，或许，可以将那些不那么敏感的东西改进一下，推广到商用。
想到这儿，肖宿忽然瞪大了双眼。
他之前想着拉着大家一起走，可却没想过要把这些东西推行到民用的范围去，如果由所有人一起来推动，那么，这个时代进步的速度是不是能更快呢。
想做就做，肖宿从抽屉里拿出了昆仑的架构书，准备将它改造一下。
他现在做的这台昆仑，是给国家实验室、量子计算中心用的，功率拉满、精度拉满、造价自然也拉满了。
可对于那些在外面等着用量子算力的公司来说，他们不需要最极致的精度，他们需要的只是一个便宜、稳定、好用的量子计算终端而已。
所以说昆仑即使做出来了，想要惠及到企业端，靠现在这台成本高昂的原型机是走不通的，得根据商业场景的真正需要去选择需要的那部分，而其他用不上的精密设置，省掉就好。
比如动辄几十亿个物理比特的极端规模、面向基础物理研究的全域模拟接口、高精度量子计量单元等等，这些功能对商业用户来说纯粹就是浪费，完全可以省调，换取极致的性价比。
商用版最需要的，除了性价比之外，就是实用性了。
可不是哪个企业都有院士的，有些甚至没有全面的量子信息方向的博士团队。他们用这台机器，不可能像阳源他们那样拿着拓扑相变和Gauge Potential去调参，他们需要的就不是这台计算机多么多么强悍，而是开箱即用，最好能像用智能手机一样简单。
那么问题来了。
该怎么让一个没学过量子力学的人，也能顺利使用量子计算机呢？
肖宿往椅子里一靠，视线一抬，看到了屏幕上的小智，顿时眼前一亮。
小智作为一个超级智能AI，因为肖宿自己对AI的需求一直不大，所以它的主体框架从做完之后就没再深度开发过了，更多是把它的变体用在各种工程场景里——恒科智能机器人、灵枢手术机器人、鸾鸟飞行器的飞控系统，但这些场景都是根据需求做了裁剪和优化的。
比如鸾鸟的小智变体更侧重全局指标的稳定性和航线判断，而灵枢的变体则更侧重触觉反馈精度和手术动作规划，恒科智能机器人应用的AI模块最接近通用，它能完全理解人类的语音指令，能根据家人的习惯规划家电，甚至能自主完成多步骤的任务分解……可这些再怎么厉害都还只是小智的变体，它的全部性能还没被真正释放过。
限制它们的不是算法，而是算力。
小智的群论自监督解耦框架有一个特点，那就是它的解耦维度越高，需要的计算资源就越多，那些被砍掉的功能大多都是受限于算力而不得不牺牲的。
如果算力给足了，小智完全可以变成一个真正的通用智能助手。
如果量子计算机里嵌入了小智，让用户直接用自然语言下指令，量子计算机就能自动把任务分解成底层操作了。
不需要用户懂什么哈密顿量、什么变分量子求解器，只要说清楚自己要解决什么问题，小智就能听懂，然后自己完成计算任务的分解、量子程序的编写、算力资源的调度。
那样商业版的门槛就会低到几乎不存在，任何一个企业的研发人员都能像用手机一样轻松使用了。
但是仅靠算力还不够。
肖宿在脑海里的各条线路开始逐步连接，思考的也越来越完善。
小智要真正成为一个能用的量子计算机交互系统，还缺少一个环节，那就是对物理世界的实时感知和操控能力。
不过，这个问题倒是不大。
小智本身就有和外部设备通信的接口，只要在量子计算机和终端设备之间打通一条足够快、足够稳定的连接通道，用户就可以直接通过语音或手势控制整个系统了。
比如精武医疗的药物筛选，如果真正接入了全智能的量子计算机，他们或许连数据比较都可以省略了，到时候，他们只需要对着终端说一句“把这个分子的结构和这组靶点做对接分析”，小智就能自动调出正确的量子化学算法，把计算任务分解成小单元，放到昆仑的算力池里跑，最后把结果整理成一份普通人能看懂的说明报告了。
他甚至可以在小智的智能层上加一个工程创造模块，让量子计算机完成算力任务后直接输出最优方案，对接生产系统就能直接落地。
不过，想要做到这些还是有几点需要克服的。
首先就是小智的语义理解模块。
人类的语言是模糊的、多义的、依赖上下文的，而量子计算机的指令必须是精确的、无歧义的、可验证的。
要把前者稳定地翻译成后者，小智需要一套全新的语义到量子算法的映射机制，之前恒科的智能机器人身上的模块其实已经做的很好了，经过近一年应用，现在几乎已经能完美的理解人类的指令了。
不过，智能机器人的指令聚焦在生活化场景，而对于实验室和商用场景还需要改造，这个得从头设计。
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