步开发。我们负责躯体，他们负责灵魂。
几乎在同一时间，深蓝逻辑的核心机房内，赵寒正带领一支六人的算法团队，搭建一个全新的神经网络架构。这个架构与传统的人工神经网络有着本质的区别——它不是纯粹的数字模型，而是一种模拟生物神经元信息处理方式的“类脑脉冲神经网络”。
“传统神经网络处理信息的方式，本质上还是矩阵乘法。”赵寒在一次技术评审会上解释道，“它很强大，但功耗极高，而且缺乏生物大脑那种实时适应环境变化的能力。脉冲神经网络则不同——它的基本计算单元是脉冲，有信息时才放电，没有信息时就处于静息状态。这种机制的能耗只有传统神经网络的几十分之一，而且在处理时序信息和自主决策任务时，表现更加接近生物大脑。”
“但脉冲神经网络的训练难度也比传统网络大得多。”一名算法工程师补充道，“我们尝试了几种主流的训练算法，效果都不太理想。最后是苏姐提了一个思路——用紫色晶体的量子噪声作为训练信号的随机源，利用量子过程的真随机性来加速网络的收敛。”
“效果怎么样？”陆迪峰问。
赵寒调出一组对比数据：“在相同的任务上，使用量子噪声训练的脉冲网络，收敛速度比传统方法快了大约六倍，而且泛化能力更强。我们已经在仿真环境中完成了机械臂的运动控制和碰撞规避训练，下一步是移植到实体硬件上进行验证。”
“移植到实体硬件需要多长时间？”
“如果硬件接口定义清晰，大约两周。”
“那就定两周。”陆迪峰说，“两周后，我要看到那条机械臂在自己的生产线上动起来。”
两周后的周三下午，龙渊一号地下三层的智能实验室内，气氛比往常更加凝重。一条长约十米的试验性生产线已经组装完毕，传送带、视觉检测工位、物料分拣平台一应俱全。生产线的一端堆放着几种不同形状和颜色的金属毛坯件，另一端是三个标着不同类别标签的成品筐。
本章未完，请点击"下一页"继续阅读！ 第2页 / 共4页