在這項技術足夠強大的情況下，可以進行最頂級的地形識彆和地圖構建，用在月球基地項目上，最簡單的一個項目，就是通過分析月球表麵圖像和數據，自動識彆地形特征並生成高精度地圖。
目前，九州科技掌握的這份高精度地圖，已經可以為月球探測車、智能機器人、運輸車等設備提供準確的導航信息，哪怕在沒有信號傳輸的特殊地區，也能夠依靠此前的定位，結合設備搭載的攝像頭、雷達，更高效率躲避障礙物、規劃安全路徑。
把機器設備，訓練的比精英航天人員，都要更加聰明，這就是九州科技所有搞機器學習這個項目工程師，目前的努力方向之一。
而且從當前收集到的數據表現來看，他們已經做到了相當的程度。
而人工智能，除了畫畫、轉視頻，還可以用於智能信號處理和調度，通過預測通信鏈路的狀態和質量，實現自適應調整信號傳輸參數，以確保通信的穩定性和可靠性。
深度學習技術與人工智能結合的最佳成果，目前在藍星地麵也有例子。
那就是九州科技的無人智造工廠，設備的自主性與智能化都依賴通過深度學習的模式識彆和智能決策，依據九州工業軟件，可以更好地適應不同項目任務和產品的需求，實現自主決策和反饋控製。
這些技術，都曾經是顧青落下的一顆顆棋子。
它們根植在大地上，不僅檢驗著項目技術，還在一直不停的賺取錢財和其他資源，供養九州科技。
而現在，顧青所要做的就是把這些年經營招聘的龐大工程師資源，和半導體部門相結合，以壓力，促成量子芯片、量子通訊的快速成長。
當然，這股壓力，僅僅是半導體部門一個部門的話，也無法完全承載。
產品技術的升級壓力，還會讓材料研發部門，每天都處於糾結與加班之中。在智能程序ai的窮舉法麵前，服務器芯片的壓力也隨著上漲，進而再次刺激半導體部門進行技術升級。
而量子技術研發的正確方向，他早已經將其混合在一堆資料當中。而這些年，九州科技的量子計算機，也已經步入正軌，甚至可以進行商用。
一環扣一環之下，顧青很好奇，半導體部門會爆發出怎樣精彩的光芒？
夏陰星曆1027年9月24日，大夏航天集團的神舟飛船從橢圓環月軌道變為近圓形環月軌道。
成功落地之後，三位航天員出色的完成了在月球地標的任務，並且搭乘飛船，安全與飛行器對接，踏上了回球的軌道。
在焦急的等待中，9月29號這一天，終於來到。
不知道是不是因為大夏航天集團使用的技術和九州星海公司的技術方案有區彆，所以返航的時間要長一點。
不過，時間雖然延長了一天，但神舟登月飛船回到藍星時，接收到的待遇，也和九州登月飛船完全不一樣。
沒有那數千衛星墜落的恐怖畫麵，也沒有引發騷亂和異動。
神舟登月飛船就像是執行了一次普通的太空任務，安全返航一樣。
進入大氣層，穿越黑障區。
然後在安全高度，打開了一個降落裝置。
向著預測規劃好的區域，下降速度越來越緩慢。
時間一分一秒的過去。