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    对于滨城理工大学这边而言，这次合作实验室的曝光，可谓是给了他们一个非常好的扩张的机会。

    以前在国内的工科院校，都面临着一个问题。

    那就是教学的很多科目都是重合的。

    比如纯工科需要的数学，物理，化学等专业，这些专业一直是国内top2的王牌专业。

    没错，这两所大学之所以能成为top2，可绝不仅仅是因为，他们每年的毕业生去米国留学的最多。

    也并不是因为他们每年能从上面分到的教育经费最多。

    而是因为他们在基础的理工科领域，数学，物理和化学这么几门学科里，培养了最多最好的学生。

    这也是他们立校的根本。

    而滨城理工大学虽然也有这几门专业，但无论是从师资力量，还是从学术水平方面可都比人家差远了。

    至于说计算机语言，和软件编程，这些就业热门的专业，那比人家差的就更不是一星半点了。

    毕竟从国外回来的顶尖人才，人家首选自然是到这两所大学里任教。

    人家教授的自然都是时下最流行，最前端的计算机方面的理论知识。

    而滨城理工在这方面自然是有所欠缺的。

    所以他们就只能在自己本身擅长的物理，和化学方面下功夫了。

    也正因如此，前些年才鼓捣出来了那套大型工件的3d打印技术。

    不过成本控制方面，一直是没能降下来，所以也就没能在民间大面积的普及。

    但对于国家方面而言，考虑到生产战斗机，运输机，和火箭一类的不计成本的物件，那就不算什么了。

    而现在他们又搞出了一个碳纳米管芯片技术，这下可算是给他们开辟了一个全新战场的好机会。

    此前因为要保持低调，他们就开设了，碳纳米管芯片的ic设计，以及指令集编写，还有ai语言这几个方向的专业。

    毕竟这时一个全新的领域，在教育方面，他们自己也在摸索，探索。

    而到现在，他们基本已经搞明白了这领域应该怎么运作，所以细分专业就出来了。

    比如碳基晶片的生产，研发设计，这属于硬件基础类的一个专业。

    比如指令集研发，这又是另外一个专业。

    而且这可是基础中的基础，一款硬件性能是好是坏，这指令集的作用可是相当关键的。

    因为这决定了硬件的运行速度。

    其他所有的软件，都是在这些指令集为基础之上在开发出来的。

    就好比现在的什么windows也好，ios也罢，又或者是安卓，这些都是在x86和arm这些指令集为基础架构之上，开发出来的。

    当年x86和arm也并不是没有竞争对手的。

    而之所以他们能够在诸多竞争对手当中胜出，靠的也正是因为他们的性能比其他基础架构更加优越。、

    或者说操作起来更加精简，要么就是兼容性更强，所以才能够成为最后的天选之子。

    而现在的适用于碳纳米管芯片的指令集，就只有星火科技开发出来的那一套。

    而这一套就是通吃的，不只是适用于电脑，还适用于手机芯片。

    这套指令集，其实也是肖锋带回来的那些电子方面的克隆专家们，在经过反复推敲之后才敲定的。

    其实这些东西对他们而言，就好像是上古时代的文言文一样，很繁琐也很麻烦。

    是早就被克隆专家所处的时代淘汰的垃圾产物了。

    但是这个时候拿出来，却刚好是最适合于目前地球科技，也能够被当下的人类理解并且接受的技术了。

    而肖锋也让那些克隆专家做过一些评估，就这些指令集，还有ai语言的水准。

    其实完全是领先了当下地球电子科技50年的水准。

    这对于国内的电子科技而言，其实无疑于是一次拔高。

    但也并不算是凭空拔高，毕竟咱们在硅基芯片时代也是有一定基础的。

    只不过现在咱们是突然切换到另外一条赛道而已。

    不过既然已经在这条赛道领先了，那咱们就要把优势保持下去。

    至于为什么还要组织人学习这些指令集，一方面是要夯实基础，把这些指令集的奥义吃透。

    因为只有吃透，才能在将来新的科技领域，有基础去发力。

    你就比如这些指令集的语言，对咱们来说，是领先咱们五十年。

    但其实对欧美，尤其是对米国人而言，也就领先三十年而已。

    如果他们掌握了这套碳基芯片的语言，那么以他们的科技实力，如果咱们停滞不前，他们奋起直追的话。

    也许只要二十年，他们就能追上咱们。

    所以在指令集这一块，咱们还是要继续发力的。

    吃透了这指令集的奥义，才能不断发展并且优化。

    然后就是ai语言这一块了。

    其实星火科技拿出来这套小星星人工智能，只能说是最初级的人工智能。

    才刚刚踏入人工智能门槛的作品而已。

    但这对于目前地球的人工智能科学而言，这就相当于直接给加了一个一百步的跨越。

    毕竟在这之前，咱们在人工智能领域。

    别说是人机交流了，就是让机器进行自我的深度学习，还没有玩明白呢。

    人脸识别刚刚是入了门，而语音识别这一块，呵呵，你就讲几句带口音的他都听不明白。

    更不要提在我们的文字里面，还有那么多的同音字，谐音字呢。

    还有那些同义词，近义词，反义词之类的词语，就更不是人工智能所能理解的了。

    而且说是语音识别，汉语的语音识别和对话技术，才是世界上最高深的。

    如果任何了一种人工智能掌握了用汉语聊天的技术，那么他用英语或者其他语言进行聊天，那都是轻而易举的。

    要知道想用汉语聊天，那你只需要掌握三千个生字就可以了。

    而想用英语熟练的听说读写，那你掌握的词汇量，最起码要从7000起步，到10000个单词，你才能做到熟练的听说读写。

    可能很多人听了之后会说，那岂不是英语更难？

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