约需要一百二十公里。如果实验顺利，二期工程扩建时，需求量会增加到三百公里以上。”
陆迪峰在心中快速估算了一下。一百二十公里超导带材，按照当前的生产能力和定价，合同金额大约在一点五亿元左右。这不仅是一笔可观的收入，更重要的是，它将紫色晶体的应用场景从“能源存储和传输”拓展到了“能源生产”这一终极领域。
“我们可以供应。”他说，“但有一条——华龙-III项目所使用的超导带材，必须是独家供应。我们不希望看到我们的材料被竞争对手拿去逆向工程。”
韩振华沉默了几秒，然后点了点头：“这一点，我可以向院里争取。”
在陆迪峰与韩振华洽谈超导带材供应的同时，深蓝逻辑那边也接到了一个新的任务——参与华龙-III装置的等离子体控制系统研发。
等离子体控制是托卡马克聚变装置中最具挑战性的技术难题之一。高温等离子体在磁场中的行为极其复杂，容易出现各种不稳定性——边界局域模、撕裂模、垂直位移事件——任何一种不稳定性如果得不到及时抑制，都可能导致等离子体破裂，造成装置损坏。现有的等离子体控制系统主要基于传统的反馈控制理论，通过预先设定的控制算法来调节辅助加热系统和磁场线圈的功率输出，以维持等离子体的稳定。但这种方法的局限性在于，它无法应对那些在设计中未曾预见的复杂情况。
CFEDRC的团队在过去几年中，一直在尝试将深度学习技术引入等离子体控制领域，但进展并不理想。主要原因在于，聚变装置的实际运行数据极其稀缺——华龙-II装置每年只能进行几百次放电实验，每次放电持续的时间只有几十秒，积累的数据量远远不足以训练一个可靠的深度学习模型。
韩振华在了解到深蓝逻辑在类脑网络方面的研究成果后，提出了一个大胆的想法：能否用类脑网络替代传统的深度学习模型，在有限的数据条件下实现更高效的等离子体控制？
赵寒在接
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