第一百零四章 液态之思
十二月的最后一周，矿区笼罩在一年中最深沉的冬意里。中试生产线的设备安装已经进入收尾阶段，工人们正在做着最后的管线保温和仪表校准工作。陆迪峰反而从工地上抽身出来，将自己关进了龙渊一号地下二层的私人实验室里，一连三天没有出现在公共视野中。
促使他钻进实验室的，是一组来自新材料中试线的副产品数据。
在新材料的合成过程中，反应釜内会产生一种液态的中间产物——一种在常温下呈粘稠流体状态的含金属有机化合物。按照工艺设计，这种中间产物会被进一步处理，转化为最终的固态储能材料。但陆迪峰在一次偶然的测试中发现，这种液态中间体在特定的电场作用下，会发生一种奇特的现象：它的粘度会随着电场强度的变化而发生可逆的改变，而且在某个特定的频率区间内，它会表现出类似神经突触的信号传递特性——输入一个微弱的电脉冲，它会沿着液体内部形成的微观通道，将信号以放大的形式传递到另一端。
这个发现让陆迪峰联想到了他在类脑计算领域读过的一些前沿论文。目前主流的类脑计算系统大多基于固态器件——硅基突触晶体管、忆阻器阵列、相变存储单元等等。这些固态器件的优点是稳定、可控、工艺成熟，但它们有一个共同的局限：它们的结构和连接方式是固定的，一旦制造完成，神经元之间的拓扑结构就无法改变。
而生物大脑的可塑性，恰恰在于它的连接结构是动态变化的。神经元之间的突触连接会根据使用频率而增强或减弱，甚至会生长出新的连接或修剪掉不再使用的连接。这种结构上的可塑性，是生物大脑能够高效学习、适应和泛化的关键机制之一。
固态器件很难模拟这种结构可塑性。但液态系统可以。
陆迪峰在那间实验室里待了整整三天。他用那批液态中间体搭建了一个极其简陋的演示系统——在一块玻璃基底上，用微米级的电极阵列定义出一个二维的液体薄膜区域，然后
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