但萬幸留給人們的時間還很多，想要真正深入造成巨大變革影響還有數年的空窗期，有這數年的空窗期足夠他們學習掌握一門新技能了。
    至於為什麽會有空窗期？
    原因就是人工智能所需的算力嚴重不夠用，最終導致相關機器人無法真正大規模鋪展開來的問題。
    畢竟人工智能從文字到圖片再到視頻，這中間帶來算力的需求是呈幾何倍數提升的，而且你要麵對的大問題是要人工智能同時控製無數台工程機器人……
    所以限製人工智能大發展乃至進入工業工程生產領域的最根本的問題是算力問題！
    如果解決不了算力問題，那想要大規模淘汰人類勞動力幾乎沒太大可能。
    不過算力需求越來越大的問題林晨也不是裝傻沒有看到，事實上林晨當前也是有所準備。
    至於怎麽解決算力需求問題？
    當前林晨主要就是成立了三個研發團隊，同時研發三個項目。
    其中第一個項目就是存算一體芯片的研發，這存算一體芯片不是什麽新概念，最早理論甚至可以追溯到70年代。
    但因為生產成本問題、生產工藝過於複雜問題、存算一體芯片設計過於複雜等三大問題，這存算一體芯片直到現在的2007年依然沒有落地。
    而讓這個存算一體芯片真正崛起的年代，那是前世隨著製程工藝降低到幾納米級別後，製程工藝想要繼續往下已經越來越難，研發建設成本越來越高。
    所以那個時候的企業自然隻能想法解決人類對於算力無止境的需要。
    在這種情況下，可以兼容現有半導體體係，隻是通過架構變更設計，結果卻能降低能耗與提高效率的存算一體芯片進入了大家的眼中。
    其中這存算一體芯片技術主要就是通過突破馮諾依曼架構的限製，通過創新設計將運存與計算單元進行整合，使之成為一個存算一體的芯片，解決“存儲牆”和“功耗牆”問題。
    而此時的曙光科技正在研發這個存算一體芯片技術線路，這個存算一體芯片技術如果研發成功。
    那麽理論上來說，這個存算一體芯片如果能研發出來，那能效比對比市麵上的芯片將有10倍的優勢與麵積效率優勢！
    而在這之後就是第二個研究項目了，這第二個研究項目實際也是存算一體芯片。
    不過這個存算一體芯片是真正的存算一體芯片，而不是上麵那個妥協當前半導體產業的產物，實際真實效果還達不到真正存算一體芯片10效率的存算一體芯片。
    至於為什麽這樣說？
    因為真正意義上的存算一體芯片是采用特殊元器件，既能存儲又能計算的記阻器這種類似人腦神經元的記阻器來構建真正的存算一體芯片！
    其中這記阻器芯片在2023年被網友戲稱之為“天網”誕生的根基，讓人工智能誕生真正“意識”的黑科技。
    為此在2023年青華大學成功研發出世界第一枚憶阻器芯片，證明憶阻器芯片的強大與前景後，這當即在全球互聯網上引起了一片爭議與許多人的擔憂。
    因為記阻器芯片這東西真的十分類似人類大腦的神經突觸，與人類大腦的神經突觸一樣具有存算一體的能力。
    其適合於運行一種與人腦一模一樣的snn脈衝型神經網絡技術，這自然距離人腦的相似度又近了一步，畢竟人腦的運行模式就是snn脈衝型神經網絡的原理啊！
    所以這憶阻器芯片真的與人腦十分相似，甚至可以說一模一樣，隻不過一個是有機物一個是無機物罷了。
    在這種情況下，使用這種憶阻器芯片搭配人工智能技術，那真有可能讓人工智能誕生自我意識。
    畢竟使用憶阻器芯片本質就是一個從物理層麵構建的仿真人腦，與人類大腦運行模式堪稱是一模一樣。
    在這種情況下加入一個人工智能，這自然相當於讓人腦擁有了靈魂，兩相結合，其會誕生自我意識也似乎有了可能。
    至於為什麽之前林晨在媒體上聲稱人工智能“曙光”沒有誕生自我意識的可能，而現在卻認為使用憶阻器芯片有讓人工智能誕生自我意識的結論。
    原因是之前的人工智能“曙光”它本質是一種通過算法層麵實現的人工智能技術。
    使用這種算法層麵構建的人工智能無論再怎麽仿真，其本質依然是用芯片計算的0與1。
    而此時通過物理層麵製造出了“矽大腦”再加上人工智能算法，兩相結合那自然有了誕生自我意識的可能。
    當然這隻是可能而已，實際上能否誕生自我意識林晨也不能肯定，隻能表示有一定概率。
    畢竟人腦乃至更神秘莫測的意識這可是人類幾千年都沒辦法破解的秘密，想要創造一個擁有自我意識的人工智能可不容易。
    至於林晨如果真搞出一個擁有自我意識的人工智能後，它是否會毀滅世界，林晨還是相信自己的控製手段。
    而在這憶阻器芯片研發項目後，接下來的就是真正解決算力瓶頸的研發項目，即量子計算機研發項目了。
    如果說之前的存算一體芯片是解決短期算力需求，那憶阻器芯片則是解決中期的算力需求，那量子芯片就是解決後期乃至大後期的算力需求了。
    畢竟人們對於算力的需求是永無止境的，在前世人工智能與計算機大發展的年代。
    根據相關權威機構的統計，人類對於算力的需求是每年增加3倍，而實際上隨著製程工藝的突破，每年芯片算力增長隻有區區1.5倍。
    而更嚴重的問題是隨著人類對於算力的需求急劇增加，預估在2030年的時候，全球發電廠50電量將會用於算力！
    在這種情況下，算力不夠用與算力耗能過大的問題在前世顯得尤為突出，於是全球自然是將視線放在了其他解決越來越大算力需求的線路上麵。
    最終憶阻器芯片、存算一體芯片、石墨烯芯片、碳納米管芯片、生物dna芯片、光量子計算機、超導量子計算機、離子阱量子計算機等紛紛在那些資金與科研人員的力量下取得了較大進展。(本章完)
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