看完了各個手機廠商未來發展得計劃之後，林風繼續瀏覽著全息投影中的信息。

　　終於他找到了讓他感興趣的東西。

　　“千人計劃。”顧名思義，就是培養千來名科技人才的計劃，通過運用更高水平的儀器或者是材料，讓這些剛剛畢業的研究生，本科生更好地認識世界，認識科學。

　　至於為什麽不用研究生後面的人，第一原因是年齡，雖然說越老資歷，經驗越好，但終究不是那個能異想天開的年紀了。

　　縱觀歷史上的科技發展，很多重大理論和發明，都是科學家在年輕的時候發現的，最著名的牛頓，因為一個蘋果察覺到了萬有定律，愛因斯坦，也是年紀輕輕就提出了狹義相對論，麥克斯韋，在20到30歲之間，寫出了麥克斯韋方程組。

　　這些不同世紀的偉人，都用他們年輕的智慧，開啟了新的時代。

　　當然也可能會有人質疑了，因為他們的發現，都是通過觀察自然，總結自然就可以發現的。

　　比如說萬有引力，隨處可見，只要發現，研究出來就不難。

　　電磁力，核力，也是隨著科技不斷地發展可以發現的。

　　而當今時代的科學愈來愈細分化，一個專業裡，每個領域研究的方向都互不相同，想要將一個方向研究到極致也是非常困難。

　　但是，你想要研究這一個方向，你又要學習其他專業或者其他細分方向才行，就算你在一個科研小組裡，有些理論知識也要自己去克服的。

　　典型的比如機器人與智能製造領域，一個機械-電子-IT跨領域人才帶來的效率提升是要超過機械人才+電子人才+IT人才組成的三人團隊，只是這種跨領域人才實在是太少了，一般這種人才出來工作起碼得30歲，甚至35歲。

　　另一方面來說，資本家也更加青睞這樣的人才啊，用更少的工資做更好的工作，不就是資本家最喜歡的場面嗎?

　　所以，有人斷言，21世紀科學理論已經停滯發展了，這也並無道理。

　　發現超自然現象的成本逐漸提高，大型高能粒子對撞機就是應運而生的產物，自然找不到的東西去哪找?去高能世界找啊。

　　如果人類生活在一個黑洞旁邊，會那麽的辛苦和苦逼嗎，早就飛天了。

　　第二個原因是理論不斷細分，專業壁壘不斷提高，導致學習成本提高，科研人員學習的時間也就加長，現在，不是個研究生，都不好意思說自己是科研人員。

　　到了這個年紀，也要開始成家立業了，生活也不能像年輕時一樣肆意地揮霍在學習中。

　　第三個原因也可以說是第一個原來，發現成本高了，除了國家之外，沒有人願意花太多錢來投資這些縹緲無痕的基礎理論，我發展個賺錢行業，他不香麽。

　　這種最有名的例子就是人類的航空航天工程，人類第一個虎頭蛇尾的工程，雖然有一部分是冷戰的原因，不如說是冷戰讓資本利益的社會影響更小。

　　而林風的目的就是讓這些科研人員能夠借助林風發明的儀器發現新的理論，成為世紀新的人才。

　　其實林風大可以把所有理論和科技公之於眾，但這樣不僅不會有益於人類的長期發展，還會造成社會動蕩或者科研方向的改變。

　　有很多科幻小說就認為把自己文明的先進科技沒有任何保留的給一個比他落後很多的文明，那麽對這落後的文明來說，雖然會有爆發式的發展，但最後整個社會就會變成一灘死水，

或者死於某種紅色科技上。　　所以培養一支獨立的科研團隊很有必要，為未來科技公司的未來發展鋪下了地基。

　　因為不可能所有的事情都要林風去完成，比如說像神經連接技術，有很多種應用場景，很多大型工程，軍事戰爭，甚至普通的辦公，都是神經連接技術的發展方向。

　　林風也沒時間去弄這些東西，他的腦子也是在不斷地計算著數據的，比如說什麽蟲洞理論啊，一些難解的方程組，都要耗費他的腦力來進行計算，從而在成千上億個方案中篩選出幾十種方案，又要為這幾十種方案計算實現的可能性和設備需求，設備也需要不斷地計算，一些設備也需要理論的突破。。。。。。。

　　所以即使林風的大腦很強大，但也沒能達到全知全能的程度，至少比《超體》裡的那個隨便亂飛， 追溯時間的女人差遠了。

　　林風也時常納悶，都是超體變異人，怎麽差距那麽大呢。

　　難道自己是男的?

　　沒時間糾結這些，平時留給林風過日子的腦域也只是一部分，需要動用的時候才用，還有一部分是交給黛娜用來控制身體。

　　“有意思。”林風抿了一口一個百年老酒，砸了砸嘴，至於是不是百年的，林風自己也門清。

　　“這個理論，在短短七天的時間能發現，這個人還是蠻有天賦的。”

　　“芯體與波共振控制理論。”他繼續往下看去。

　　“葉子墨，江城大學的學生?”那還是真有淵源，自己上次還是在那裡出事呢。

　　“運用的設備，選用正確率高達百分之70，不錯。”設備儀器的選用也很有講究，特別是在這種限定時間內，能選擇正確的儀器也是提高分數的手段。

　　從另一個方面來說，選用正確的儀器，在數學中，就像使用正確的公司一樣，別人一個定理就解決了，你還用複雜的公司，多過程解答，雖然說條條大路通羅馬，但是時間成本卻相差很多。

　　“操作正確率，百分之90。”這個數據要綜合另一個使用新設備的佔比這個數據來看，一般使用的新設備越多，操作正確率越低，而葉子墨能達到百分之90的成功率，也是非常不錯了。

　　這項數據主要考驗著科研工作者的細心耐心程度，細心專注能力，同樣是一個科研工作者不可缺乏的品質。

　　包括程序員也一樣。

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