我，外卖员，开局觉醒原子掌控 第93章 碳基神经元（二）

苏阳的几句点拨，依然为他们打开了另一扇大门。几位教授得到苏阳的启示后，精神振奋起来。

虽然他们都是顶尖的人才，可惜没有苏阳那逆天的异能，无法直观的观察微观的细微变化，更何况他们现在进行的研究，是在开辟新的道路，难度可想而知。

苏阳看着他们眼中重新燃起的火焰，心中暗暗点头。

当然，他不会告诉他们，在他建议的同时，他已经悄无声息地分析了现有Stm针尖的材料特性和行为模式，并模拟出了一个几乎完美的针尖驱动序列和基板表面能微调方案。

只要他们按照这个方向去尝试，成功的几率会大大增加。

这就是他的点拨——看似灵光一闪，实则是超级大脑优化和原子级洞察的必然结果。

陈景德在一旁看着，心中也是感慨万千。

这些世界顶级的科学家，在苏阳面前，有时就像是遇到了导师的学生，总能被他三言两语点破迷津。

这种近乎妖孽般的洞察力，才是奇点智能敢于向AGI这种终极难题发起冲击的最大底气。

“好！苏董的建议给了我们全新的思路！”穆勒教授立刻行动起来，“莉娜，我们马上召集小组开会，重新设计实验方案，目标是先在100纳米见方的区域，制备出接近理论完美的碳膜！”

费米也迫不及待地说道：“我这就去修改我的数学模型，引入引导场参数，进行新一轮的仿真！”

实验室里压抑的气氛一扫而空，取而代之的是一种紧张而又充满期待的兴奋。

数日后。

汉斯·穆勒的团队，在苏阳提供的几个关键参数的启发下，结合苏阳暗中对Stm针尖在关键时刻的微观行为进行的亿点点修正。

奇迹般地在一块经过特殊处理的蓝宝石基板上，通过Stm针尖诱导和后续的自限性生长，成功地在一块约100纳米见方的微小区域，合成出了一片结构高度规整的新型二维碳基材料！

将其命名为‘苏氏碳膜’。

莉娜·霍夫曼通过高分辨透射电子显微镜和拉曼光谱等多种先进表征手段，反复确认后，激动地发现，这片微小碳膜的原子排布方式、键长键角，几乎完美地符合苏阳最初描述的理论模型！

其缺陷密度之低，达到了前所未有的水平。

消息传到艾伦·费米那里，他立刻将新材料的实测参数代入自己优化后的“引导型自组织模型”进行仿真计算。

当屏幕上最终的仿真结果跳出来时，整个理论小组都发出了难以置信的惊呼。

结果显示，在这种高度规整的碳基材料基础上，在模拟的电化学信号和外部引导场的共同作用下，材料内部的微观连接确实开始呈现出类似生物神经元突触形成和连接强度动态调整的趋势！

更惊人的是，其信息编码与处理效率的理论上限，根据模型的初步推算，竟然比目前世界上任何已知的人工神经网络模型，高出至少两个数量级！

“上帝啊！两个数量级！”费米看着屏幕上的数据，双手微微颤抖。

小范围的欢呼声很快传遍了整个创新孵化实验室。

陈景德闻讯第一时间赶了过来，当他亲眼看到莉娜展示的清晰的原子晶格图像，和费米模型中那条陡峭上升的性能曲线时，这位见惯了大场面的首席科学家，也忍不住握紧了拳头，眼眶微微有些湿润。

“成功了！我们……我们真的迈出了第一步！”陈景德声音有些沙哑。

苏阳也很快来到了实验室，他平静地看着眼前的数据和兴奋的团队成员。

“穆勒教授，霍夫曼博士，费米博士，你们做得非常出色。”苏阳给予了充分的肯定，“这是我们在通用人工智能研发道路上一个里程碑式的突破。”

实验室里爆发出更热烈的掌声。

掌声稍歇，苏阳话锋一转：“但是，我们不能满足于此。这只是在100纳米尺度上的初步成功。如何将这种碳膜的制备工艺放大，实现微米级甚至厘米级的高质量、大面积稳定合成？如何将这种材料展现出的自组织计算潜力真正利用起来，设计并构建出可编程、可学习的神经形态计算芯片？这些，都将是我们接下来面临的、更为艰巨的挑战。”

众人脸上的兴奋慢慢平复。

苏阳的话没错，曙光已现，但前路依然漫长。碳基神经元的研究，才刚刚掀开冰山一角。

一周后，奇点智能“创新实验室”。

碳基神经元材料研究小组取得的初步进展，像一针强心剂，让整个AGI研发部门都弥漫着一股兴奋而紧张的气氛。

此刻，集成光学逻辑门研究小组的氛围却有些凝重。

组长张毅诚，一位国内光学领域的资深专家，此刻正对着一块巴掌大的特殊晶体样品唉声叹气。

“苏董，陈老，我们小组最近是焦头烂额啊！”张毅诚看到苏阳和陈景德联袂走入实验室，连忙迎了上去，脸上带着几分苦涩。

苏阳点点头，目光扫过实验台上复杂的激光器、分束器和探测器阵列，温和地问道：“张教授，遇到什么难题了？但说无妨。”

陈景德也鼓励道：“老张，有困难就提出来，大家一起想办法。苏董对你们这个方向可是寄予厚望的。”

张毅诚叹了口气，指着样品说道：“苏董之前让我们关注的这种特殊晶体材料，我们确实观测到了微弱的光学逻辑门效应。但是，问题太多了。”

他顿了顿，开始数落起来：“第一，这个效应太微弱了，信噪比低得可怜，随便一点环境光干扰，或者温度稍微波动一下，信号就淹没在噪声里了，根本没法稳定复现。”

旁边一位年轻的研究员补充道：“是啊，我们为了屏蔽干扰，实验室都快改造成暗无天日的山洞了，还是不行。”

张毅诚接着说：“第二，就算单个逻辑门效应勉强实现了，怎么把它们有效地连接起来？电子电路有导线，我们光学用什么？用光纤吗？那集成度就别想了，而且光信号在多次耦合和传输后衰减得厉害，根本无法形成有效的级联。”

“第三，也是最头疼的，”张毅诚揉了揉太阳穴，“就算前两个问题解决了，我们用这些基本的光学逻辑门，怎么构建出能执行复杂运算的光学计算单元？传统的布尔逻辑，也就是0和1，在光学上实现起来效率太低了。我们尝试过用光的‘开’和‘关’来代表1和0，但光的开关速度远不如电子，而且功耗控制也是大问题。”

苏阳和陈景德静静地听着，不时点头。这些都是光学计算领域公认的难题，也是几十年来阻碍光学计算机真正实用化的瓶颈。

这时，实验室门口探进来一个年轻的脑袋，正是计算机天才凌峰，代号ZERo。

他今天原本是来找另一个小组讨论算法问题的，路过这里，被里面的讨论吸引了。

“张教授，各位前辈，我能旁听一下吗？”凌峰有些不好意思地问道。