人工智慧技術，就是目前智雲集團裡最為核心的技術，並且已經實際帶來了規模龐大的營收以及利潤。
同時其廣泛的適用性，也讓智雲集團裡的諸多研發專案也或多或少使用了人工智慧技術，尤其是硬體開發專案裡。
很多東西看似和人工智慧沒啥聯絡，但是人工智慧還真的可以用上去，並且取得良好的效果。
如今的虛擬裝置系統就是其中的典型……乍一看似乎只是個硬體裝置，但實際上這是人工智慧應用裝置。
嚴格上來說，這一套的虛擬裝置，其最底層，最核心的技術原理和智雲機器人並沒有本質上的區別，都是人工智慧技術的應用，只是應用方向的不同而已。
而這種情況，也是讓徐申學頗為感嘆，甚至是慶幸。
好在自己多年前就開始搞人工智慧了，這多年的龐大投入積累起來，最終才有了人工智慧領域的持續技術突破，最後又反饋到了眾多硬體裝置，研發專案上來。
人工智慧本身，看似不賺錢，尤其是生成式AI，智雲集團的YunAI搞的轟轟烈烈，但實際一算也就勉強不虧本的程度。
但是在其他領域裡，人工智慧的應用卻是可以大幅度提升產品的效能，市場競爭力，最終帶來營收和利潤。
智雲機器人，還有海藍汽車都是屬於人工智慧技術應用的典型！
還有一些不被外人所知的人工智慧技術的應用，比如AI戰鬥機，AI戰場指揮系統，AI蜂群等軍事領域上的應用。
再有就是智雲集團用於自用的‘科研輔助人工智慧系統’。
該系統乃是人工智慧研究院的一個核心研發專案，目的非常簡單，那就是利用智雲集團裡的強悍底層人工智慧的技術優勢，投餵海量的各種科研研發領域裡的訓練資料，最後訓練出來一個可以輔助研發人員進行研發的人工智慧系統：進而節省研發成本，提升研發效率！
因為智雲集團裡的各種研發專案太多了，經費支出也非常龐大……如果有這種科研輔助系統的話，那麼就可以降低大量研發專案的成本，節省更多的研發資金，進而用於更多的研發專案。
說白了，一開始智雲集團的人工智慧研究院，搞這個科研輔助系統，只是為了省錢……
早期的時候，該系統還不完善，只能在部分領域裡使用，最早應用的其實都不是智雲集團自己，而是銀河生命那邊的生命科學……他們搞生物的更需要這種科研輔助系統。
然後智雲集團自己開始在一些材料的研發領域裡也開始逐步應用，其主要的應用場景就是之前廣城那邊的‘人工智慧材料研究所’。
後續隨著該科研輔助系統越來越完善，尤其是核心演算法經過了十多次的迭代，並且蒐集投餵的各種科研資料也越來越多後。
智雲集團開發的這個科研輔助人工智慧系統，已經是相當完善，可以用在生物、材料等多個領域了。
不僅僅能夠為研發專案，省卻大量繁雜、重複的科研行為，更重要的是還能夠進行根據以往無數科學家的研發行為、幾乎蒐集了整個人類最前沿的各類科學知識進行綜合推理、分析，然後做出預測，供給研發人員進行參考。
MMK34材料的研發，就是基於這一套方式研發出來的，於泰和他們給出各種基本資料，然後科研輔助人工智慧系統進行分析，推理，然後給出了眾多的技術路線可能性。
專案組再對這些技術路線進行更詳細的分析，計算，最後進行實際的試驗。
這個過程裡，科研輔助人工智慧系統，發揮了重要的作用……不是說它有多聰明，有什麼創造力，而是它的知識儲備太雄厚……智雲集團的訓練這套系統的時候，幾乎把人類當下的所有科學知識都給一股腦輸入進去，然後又把自家多年的各種科研專案的研發資料也給輸入了進去。
這就導致了，這套系統雖然沒有任何的創造力，但是它卻是擁有全球最龐大的知識庫，最豐富的研發經驗……然後可以對專案進行分析，最後給出建議。
這就相當於，讓一個科學家擁有了幾乎全能的科研助手……這不僅僅提升科研效率那麼簡單，更能讓科學家查缺補漏……畢竟科學家再牛逼，但是他的腦容量也是有限的，其腦子所能記憶，知道的東西，可遠不如這個幾乎彙集了全人類所有知識體系的科研輔助系統。
而擁有頂級創造力，能夠在黑暗中點燈的科學家，結合了這套科研系統後的，其研發起來就順風順手的很。
不過這種科研輔助系統搞起來也不是那麼容易的事……核心演算法雖然越來越厲害，但是演算法再厲害也需要資料的投餵並訓練。
這也是為什麼之前只能在生物，材料領域裡大規模應用，在其他領域裡使用的比較少的緣故……資料收集還不夠，還沒訓練到那程式。
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