攀科技真的好難啊！
材料研究到底出了什麼問題，才遲遲沒有重大突破？
陸羽得出的答案是，基礎理論的限製。
在現有的基礎理論框架下，每一種材料的研究，無論是傳統材料還是新材料，都是在不斷的試錯。
可以說，每一種材料的每一小點進步，性能的每一小點提升，都是建立在無數次的實驗基礎上的。
沒有無數次的實驗，沒有海量的實驗數據積累，材料進步或者突破，基本上都是太監講話，無稽之談。
為什麼國內有些基礎材料始終追不上工業強國，原因也正在於此。
彆人比我們多發展幾百年的工業，也就多了幾百年的技術積累。
這麼長的時間裡，單是一次次的進步提升，數都數不過來，更不要說每次進步提升都是曆經無數次失敗，才最終成功的。
隻有成功的實驗數據才是技術積累？
並不是，在材料研究這個領域，失敗的實驗數據，甚至比成功的實驗數據更加重要。
一萬次失敗的實驗，並不意味著研究失敗，而是發現了一萬種不起作用的東西。
而這一萬次失敗實驗得出的數據，會讓以後的研究少走很多彎路和錯路。
……
每一種材料實驗成功，其實都是在大量證明其他路線和方法走不通的結果。
從這個角度而言，這些失敗的實驗數據才是整個冰山，而那些閃耀的成果，隻不過是冰山一角。
技術、實驗和理論，都對材料的進步，起著至關重要的作用和影響。
但藍星科技發展到今天，基礎理論已經很久沒有過重大突破。
大家在相同的基礎理論框架下，技術水平又差不多的時候，也就隻剩下實驗，才能決定材料研究的進步。
同樣都是不斷試錯，在無數次的失敗中，尋找正確的那一次。
在這種情況下，實驗數據的積累，重要性不言而喻。
對此，陸羽頗為無奈。
基礎理論這東西，他也不懂啊！
科技資料中，全都是各種各樣現成的技術資料和成果，根本沒理論這東西。
就好比一個小學生，照著抄一道高中生的數學大題，能寫出所有的解題步驟和答案。
但你要問他為什麼這麼解，為什麼要用這個公式，他肯定表示對不起，你問得太多了。
……
現在的材料研究，想要在已有材料的基礎上提高性能，難度是越來越大。
沒辦法，基礎理論突破不了，材料研究始終隻能一次又一次的嘗試，有時候極看運氣。
說不定在實驗過程中，歐皇附體，好巧不巧，恰好找到正確的方法。
如果是非洲人，e，權當沒說。
同一種複合材料，有人用了成千上萬次，才找到配比，有人隻用了幾十或者幾百次。
這就有點玄學了。
而曆史告訴我們，能打敗玄學的，隻能是另一套玄學。
所以人工智能也登上了材料研究領域的舞台。
隨著算力的提高，大數據時代的到來，智能化開始深入各行各業，材料研究也避免不了。
現在很多材料研究機構引入人工智能，充分發揮他們積累實驗數據豐富的優勢，試圖取得成果。
在建立相應的模型下，機器學習的速度，比人類快得多，找規律的速度當然也快得多。
在動輒幾十萬組的實驗數據庫中，通過人工對比，去尋找某種規律，顯然耗時費力，還不一定有用。
人工智能則快多了，在模型的訓練下，說不準能發現以往被忽略的細節和微妙聯係，找到某些不引人注目的規律。
……
在這一點上，小桑河公司的優勢並不是很明顯。
雖然有雲漢科技的領先技術支撐，但終究進行研究的時日尚短，積累的數據十分有限，比不上其他研究機構和實驗室。
即便接入小靈這樣的人工智能，對材料研究的幫助也不是太大。
畢竟小靈隻是弱人工智能，創造這個詞，不存在的。
自我判斷都做不到，還想創造？
這是智慧生命才擁有的能力。