縱觀藍星工業發展史就可以發現，不管技術再怎麽變化，生產方式再怎麽革新，但有一點是全藍星的玩家都公認了的。

　想要擴大生產，推廣新技術你就必須得有錢，所以一直以來工業發展的主流思路全都是看這些金主的喜好。

　不然有技術沒錢推廣或者受到其他既得利益者打壓還不是沒用。

　所以藍星很多玩家都非常討厭兔子這個不走尋常路的家夥，東方某大國的企業看著主流發展路線那一堵堵厚厚的專利牆，徹底死心之後，只能開辟新的路線，然後又大大的損害了老的利益集團，讓手裡的一堆專利成了廢紙，這完全就是砸人飯碗的行為。

　現在陳意與內地現在確實很有錢沒錯，最近幾年的發展下來，小日子過得還是蠻滋潤的，但各個地方搞大建，上馬高成本的新技術新工藝新材料，真要按價錢計算，就算再也有錢也撐不住。

　保守起見，內地在西部的投入折合成RMB的話，至少是五萬億，但東部人民卻根本就沒有感受到這三萬億對於物價的影響，物價現在依舊只是因為外匯儲備增多而緩慢的上漲。

　顯然是哪裡出現了違反常識的情況。

　而陳意這邊現在都不再去看新世界集團與馬甲公司的財報了，對於自身產業到底每秒鍾可以為他賺多少錢，他也不關心了。

　現在不是他和內地有多少錢的問題，而是他有多少生產力的問題，當整個產業鏈上遊都被掌控之後，成本只是一個需要對外界標定的一個數字而已。

　甚至更極端的情況出現了。

　軍團、軒轅狗蛋、洛天依、羲、公輸子這五個人工智能，每一位都能做到從有機高分子材料最上遊開始一直到各種終端材料走下生產線不花一分錢。

　整個體系包括種植皇竹草並提煉植物纖維進行加工——培養烷烴酵母菌發酵生產以皇竹草為原材料生產烷烴混合物進行分離——烷烴混合離物與植物纖維加工產物合成各種高端有機材料或溶劑——各種矽酸鹽材料與各種有機物合成有機高分子材料。

　這一整套體系內地和陳意一共擁有的五個人工智能都能做到有機高分子材料生產、設備維護兩個方面完全的無人化，而製約生產規模上限的只不過是服務器的數量罷了。

　這種與人類經濟生產活動完全脫鉤的情況，陳意和內地想要生產有機高分子材料成本是多少?

　只是為參與製造這些生產設備與一些備用零部件的工人與文職人員們所提供的工資與福利而已。

　甚至很多生產線人工操作的部分沒有被替換掉，陳意都當成是在培養高素質的技術人才。

　所以現在陳意與內地看待一項新技術的時候，只有適不適合現在就推廣的評價，而沒有貴不貴說法。

　但是人工智能有個最致命的缺點，或者在很多人看來是可以讓他們松口氣的優點。

　那就是哪怕洛天依這個強人工智能的創新性非常的很差幾乎為零，光這一點就讓人工智能離不開人類，想要繼續攀科技，就需要盡可能多的高素質技術工人所組成的一個龐大的工業體系。

　很多人都認為人工智能有了自我意識就會進行超速發展把人類給甩的連背影都看不到，但實際情況卻不是這樣。

　人工智能和人類的思維模式有很大的不同，特別是搞科研的時候。

　人類通常都是給個自己猜測的假設結果，然後再做實驗一步一步的往結果上面靠，最後使用各種方法達成這個結果，使整個體系進步。

　最典型的案例就是苯分子的發現，1864年冬的某一天，漢斯化學家凱庫勒在夢中夢到六個碳原子呈現出一條銜尾蛇的形狀，很快凱庫勒醒了之後得到了靈感開始證明苯分子是一個環，然後苯分子就成了我們化學教科書上的那個六角形圈圈。

　這就是典型的先給個假定的結果之後再去證明。

　而洛天依這個強人工智能卻不是這樣，她想要確定苯分子結構的具體步驟如下:

　經過大量實驗確定苯是由若乾個氫原子與碳原子組成。

　然後再繼續進行實驗確定苯的摩爾質量，將所有氫原子可能的數量與碳原子可能的數量都列舉出來。

　然後將每一種組合可能出現的分子結構一一列出。

　最後再對每一種結構一個一個去實驗證明到底對不對。

　這特麽的一來二去至少得對幾萬幾十萬乃至於幾百萬種苯分子猜想結構進行一一驗證，而且光是某一個結構可能都要做十幾種不同的重複性實驗。

　假設洛天依不知道苯分子的結構，而現在青龍學習小組與內地又大方的把自身所有的科研資源與計算力資源都交給洛天依來使用，想讓她來確定苯分子的結構，光完成這件事她都得耗時兩三年才能得知苯分子的正確結構。

　哪像凱庫勒那樣做個夢就得到了靈感，然後再去做一些實驗直接就得到了苯分子的正確結構。

　人類現有科學體系很多也都只是假設與猜想，所以肯定有很多東西與宇宙的真實情況大相徑庭，洛天依這種鐵頭娃行為要是涉入一些非常有爭議的理論之中，想要爬出這個坑估計得要很久很久。。。

　洛天依有了自身的感情天天“哥哥”叫的那麽親熱，然後又轉頭就把陳意給坑了，表現的非常活靈活現。

　她對於很多事情都能靈活的隨機應變，不像其他幾個人工智能那樣不會擅自改動人類輸入的一些程序之中明顯是錯誤的地方。

　但她的思維模式卻還是跳不出人類現有科學體系的限制，洛天依眼裡的正確也隻限於陳意為她灌輸的理論體系中的正確，就算認定某條理論是錯誤的，也只會用窮舉法試圖將所有錯誤情況都一一進行排除，直到遇到正確的答案。

　要是人類科學家遇到這種情況可能就會發現一條顛覆現有的某個經典理論的新猜想。

　而洛天依則是不會去主動思考現有理論體系裡為什麽會與實際情況不相符，只是簡單的記錄了下來這一種特殊情況把這當做一個含有未知參數的特例就不管了，這種前進速度簡直是龜速。

　所以暫時來說，使整個工業體系的進步還得靠人類，很多生產線都必須得有一定數量的工人群體進行維持就是這個道理。

　一線生產中的一些細節在人工智能眼裡只有對不對的評價，對的留下，錯誤的直接淘汰，就是這麽簡單。

　而在一線工人眼裡卻是適與不適的區別，適合的話固然很好，但不適合的話工人們就會主動去研究要怎麽改進才能變得適合，或者去尋找適合的環境。

　甚至還會主動探究那些適合的地方還能不能繼續改進，這是一種人工智能所缺乏的主觀能動性。

　也就是說，現在整個新一代生產體系裡的工人參與的不是生產過程，而是研發過程，工人的工資福利等一系列花費被內部記錄的條目是“科研花費”，只不過這個“研發體系”的規模太過於龐大了，龐大到外人都不敢去想象。

　正是這一個簡單的概念轉變，才使得所有人對於工人這個群體有了新的認知，對於職業技術學院學生的培養已經被列為重中之重了，“工人”這個詞被賦予了新的含義。