高長安走後，肖宿重新看向那張飛船圖紙，心思卻沒有繼續在動力系統的方案上停留。
他在想剛才高長安提到的那些企業需求。
量子計算機的製造成本是極高的，崑崙工程的經費報告高長安前幾天剛給他看過。
一個月不到就燒掉了將近十個億，後續隨著全系統聯調、材料升級、產線擴容，肯定還會翻著倍地往上漲。
天樞工程那邊也沒閒著，第二版原型機的量產實驗已經開始鋪產線了，接收端和發射端都是吞金獸，再加上後續要覆蓋全國的基站建設，還有低空飛行器的能源適配、通訊架構的覆蓋部署，樣樣都在燒錢。
這些專案要不是上面全力支援，加上他手底下幾家公司利潤驚人，換任何一個課題組都是扛不住這樣的開銷的。
而之後，肖宿還想繼續推進星際航行，耗費只會比之前的所有課題都更多，或許，可以將那些不那麼敏感的東西改進一下，推廣到商用。
想到這兒，肖宿忽然瞪大了雙眼。
他之前想著拉著大家一起走，可卻沒想過要把這些東西推行到民用的範圍去，如果由所有人一起來推動，那麼，這個時代進步的速度是不是能更快呢。
想做就做，肖宿從抽屜裡拿出了崑崙的架構書，準備將它改造一下。
他現在做的這臺崑崙，是給國家實驗室、量子計算中心用的，功率拉滿、精度拉滿、造價自然也拉滿了。
可對於那些在外面等著用量子算力的公司來說，他們不需要最極致的精度，他們需要的只是一個便宜、穩定、好用的量子計算終端而已。
所以說崑崙即使做出來了，想要惠及到企業端，靠現在這臺成本高昂的原型機是走不通的，得根據商業場景的真正需要去選擇需要的那部分，而其他用不上的精密設定，省掉就好。
比如動輒幾十億個物理位元的極端規模、面向基礎物理研究的全域模擬介面、高精度量子計量單元等等，這些功能對商業使用者來說純粹就是浪費，完全可以省調，換取極致的價效比。
商用版最需要的，除了價效比之外，就是實用性了。
可不是哪個企業都有院士的，有些甚至沒有全面的量子資訊方向的博士團隊。他們用這臺機器，不可能像陽源他們那樣拿著拓撲相變和Gauge Potential去調參，他們需要的就不是這臺計算機多麼多麼強悍，而是開箱即用，最好能像用智慧手機一樣簡單。
那麼問題來了。
該怎麼讓一個沒學過量子力學的人，也能順利使用量子計算機呢？
肖宿往椅子裡一靠，視線一抬，看到了螢幕上的小智，頓時眼前一亮。
小智作為一個超級智慧AI，因為肖宿自己對AI的需求一直不大，所以它的主體框架從做完之後就沒再深度開發過了，更多是把它的變體用在各種工程場景裡——恆科智慧機器人、靈樞手術機器人、鸞鳥飛行器的飛控系統，但這些場景都是根據需求做了裁剪和最佳化的。
比如鸞鳥的小智變體更側重全域性指標的穩定性和航線判斷，而靈樞的變體則更側重觸覺反饋精度和手術動作規劃，恆科智慧機器人應用的AI模組最接近通用，它能完全理解人類的語音指令，能根據家人的習慣規劃家電，甚至能自主完成多步驟的任務分解……可這些再怎麼厲害都還只是小智的變體，它的全部效能還沒被真正釋放過。
限制它們的不是演算法，而是算力。
小智的群論自監督解耦框架有一個特點，那就是它的解耦維度越高，需要的計算資源就越多，那些被砍掉的功能大多都是受限於算力而不得不犧牲的。
如果算力給足了，小智完全可以變成一個真正的通用智慧助手。
如果量子計算機裡嵌入了小智，讓使用者直接用自然語言下指令，量子計算機就能自動把任務分解成底層操作了。
不需要使用者懂什麼哈密頓量、什麼變分量子求解器，只要說清楚自己要解決什麼問題，小智就能聽懂，然後自己完成計算任務的分解、量子程式的編寫、算力資源的排程。
那樣商業版的門檻就會低到幾乎不存在，任何一個企業的研發人員都能像用手機一樣輕鬆使用了。
但是僅靠算力還不夠。
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