第830章 接入,超级芯片! (第1/2页)
李维斯对着镜头说完这一系列的话之后,内心还是十分的感触。
他忽然觉得自己在过去的几十年所接触到的教育以及所处的环境好像是有一些问题的。
米国并没有大家想象中的那么强大,也没有过去新闻报道的那样团结。
夏国却比他认识得更加强大,更加可怕。
在领先了200多年之后,再承认别人的成功,这是一件非常困难的事情。
而在这一天李维斯终算是有勇气认识到了自己所在国家的不足以及夏国的成功。
从早上8点纽约重症治疗中心开门一直到晚上6点关门。
重症治疗中心总共接纳了超过1万名预约挂号的患者。
预约挂号费是50米刀一个,仅仅是预约挂号费收入就超过了50万米刀。
而预约挂号之后,这1万多名患者会按照预约的时间前往重症治疗中心进行检查。
检查确定之后,还会缴纳相关的治疗费用再进行相关的治疗。
按照目前纽约重症治疗中心的收费标准,以及过去患者平均治疗费用的情况进行汇总。
即便是重症治疗中心建设在纽约降低了治疗费用之后,患者的平均花费也应该在20万米刀以上。
第1天预约的1万名患者就会给重症治疗中心20亿的营收。
这样的营收是以前私立医院的无数倍。
而且这仅仅是第1天的预约人员,后面的预约人数还会有多少?这是不可估量的。
医疗产业其实是永久性的常青树产业,只要有人存在,那么就会生病,只要有人生病,那么就会去医院。
而只要是有人想活着,想活得更长,那么就必定会来到长天科技重症治疗中心。
辉瑞看到这样的营销数据感到十分的开心!
他认为自己又做对了一件事情,那就是及时的和长天科技达成合作协议。
至于重症治疗中心是哪个国家的,有没有伤害到米国的切身利益?
这件事情谁在乎呢?
赚钱才是第一要务!
而默沙东等公司看到辉瑞居然如此之快的启动了重症治疗中心,并且开始赚钱开始盈利,更是非常的眼红!
这几家公司加快了建设重症治疗中心的计划。
默沙东甚至有一些想效仿辉瑞,直接购买私立医院进行改建,尽快的让重症治疗中心投入使用。
米国的动向通常被意味着整个西方的动向。
就如同当初米国和夏国建交之后,不少西方国家纷纷主动和夏国建交一样。
米国已经逐步引进了长天科技的重症治疗中心,那么作为米国小弟的大部分欧洲国家和亚洲的南韩东洋等国,也纷纷开始考虑是否要引进长天科技的重症治疗中心。
重症治疗中心治疗癌症的夏国有目共睹。
唯一能够超越资本和派系斗争的也只有生命了。
米国市场给长天科技提交了一份满意的答卷。
但是长天科技的生命科学和医学实验室并没有因此而长舒一口气。
陈潇对米国人的性格实在是太了解了。
务实主义和利己主义大行其道。
别看他们现在笑呵呵的和你合作,大家一起赚钱。
但凡是他们有一点点机会,能够将合作伙伴踢开,让自己赚取更多的利益,他们会毫不留情的这样去做。
所以保证自己科研和创新的领先,是长天科技最重要的事情。
年底,在生物和医学实验室的努力之下,神经元计算组进行了最后的完善。
最终,一个完整的神经元计算组,或者是叫做神经元计算芯片设计完成。
在实验室的结论之中,神经元芯片有两个优点以及两个缺点。
优点是情感和思维计算能力非凡强大,一组神经元芯片能够计算的情感和思维值都是现在市面上所有的半导体芯片所不具备的。
这位人类开启人工智能新时代指明了方向。
第二个优点就是能量承载方式不一样。
普通的半导体芯片是依靠电能驱动,而神经元芯片则是依靠生物能驱动。
为了能够保证神经元能够长久的保持健康的工作状态。
在设计神经元计算组的过程之中,生物实验室也利用了细胞的全能型技术,并且将联合菌落利用在了计算组之中。
所以使用神经元芯片的时候,并不是给芯片通电,而是给神经元芯片增加营养物质。
这就类似于你的大脑需要工作,要的并不是对大脑进行充电而是补充能量一样。
如此以来就能够保证神经元芯片在大部分场景都能够工作,甚至能够持续在无法通电的移动场景工作。
这意味着一轮新的移动智能终端设备即将来临。
但是神经元芯片也有两个缺点。
一个是芯片本身比较脆弱。
神经元是一种生物组织,而不是一种机械产品。
所以从表面来看,它本身是比较脆弱的,经不起剧烈的颠簸和磕碰。
这就需要为神经元芯片设计一个比较坚硬的外壳。
其实无论是神经元芯片还是传统的半导体芯片都比较脆弱。
传统的半导体芯片,看着外观比较坚硬,实际上如果你让芯片有磕碰,一样会失去工作能力。
第二个缺点就是神经元芯片的逻辑、数据运算能力比较弱。
这里指的比较弱,并不是它没有办法计算高难度的逻辑或者是数学,而实际上速度比较慢。
这在当初开发神经元计算组的时候就发现了。
以一道高数题为例子。
神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算,那么肯定是传统的半导体芯片,在短时间内就能够给出答案。
但是并不意味着神经元芯片无法计算,只要给他足够的时间,他也能够将正确的答案算出来。
当然,神经元芯片还有一个特点。
那就是不断的自我学习能力。
比如某种特别困难的问题,如果伱没有给半导体芯片预测程序,那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。
就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序,半导体芯片也是没有办法计算的。
但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算,或者是有相关的基础,那么她自己很有可能会实现自我学习,完成计算。
(本章未完,请点击下一页继续阅读)