科技：打破壟斷全球的霸權第九百四十四章：配鑰匙嗎？
顧青依然是臉色平靜。
他面對一眾大員，坦然道：“隨著智慧AI、智慧系統的進步，普通人類在數據處理方面只會越來越不重要。就像算盤取代了手指和石頭，電腦取代了算盤。
我們也為菌方提供了單獨的數據處理通道，他們可以用自己的方式去跟蹤、處理那些資料資訊。並且也放開了對應許可權，讓菌方可以隨時掌控重要資訊。”
工信布的那一位就如同得了大喘氣一般。
在說了九州科技的好與不好之後，聽到顧青如此發言，他才開口繼續說道：“所以，為了強化網際網路平臺、元宇宙技術、大數據處理等領域的建設，我們想牽手貴司與國內高校進行更深入的合作。
校企合作、產教融合，加快培育這些領域的研發型、技能型、應用型、複合型人才。
同時需要貴司派出專業團隊，指導有關單位積極研究工業元宇宙的數據安全治理體系，謀劃構建網絡空間相關監管能力和治理能力，保障元宇宙、大資料等領域的安全發展。”
(☉_☉)？
就這？
蓉城市局的那幾位作為圈外人，頓時感覺心神輕鬆了許多。
校企合作這事，他們可是一直在推進的，西蜀大學、哈工、西工這些學校和九州科技的合作關係可是一年比一年緊密，培養的高材生也是源源不斷。
但就在大家都以為九州科技會接受這個條件的時候，九州科技的眾人卻陷入了沉默。
培育這研發型人才，派出專業團隊，指導有關單位積極研究工業元宇宙的數據安全治理體系……
這話說起來看似是你好我好大家好，但細細思索，不把核心技術拿出來教學能培養出研發型人才？不把部分關鍵技術透露出去，怎麼可能讓外人構建出體系……
原本以為菌方和那位大大對自己頗為青睞，自己就能拋開束縛的繩子，但沒想到……
顧青閉上了眼眸，一聲不出。
他知道，隨著自己的公司越做越大，終將會面臨這些問題。
或是反壟斷制裁，或是被加強監管，而現在官方的態度已經算是十分友好了。
只需要將知識共享一部分出去，不需要很核心，但必須要成體系，可以向上探索，而不是像公司內部培訓那樣，只是把員工教導會使用各個工具就行。
但是成體系這種知識，是能夠輕易傳授的嗎？
一個秘密，只要讓第二個人知道，那就不會再是秘密。當初蘑孤彈是何等的駭人，技術研發和製造難度又是何等的高絕？
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但饒是如此，發達郭嘉弄出來了，那是技術力足夠，錢砸的夠多。
但是一個落後到科研人員都吃不飽飯的貧窮郭嘉，也能弄出來，那說明了什麼？
這就是成體系知識可以攀登的可怕機會存在。
一分鐘、兩分鍾、三分鐘、四分鐘……
時間一分一秒過去，每過去一秒，會議室內的氣氛就壓抑一分，但會議室現場卻沒有一個人敢催促關鍵人物表態。
九州科技此次參與智慧城市專案的科學家、工程師團隊，此時也一聲不吭，不是埋頭思索，就是跟著自家老闆一起閉目養神。
也不知道過了多久，當顧青睜開眼眸的時候，會議室內其他人都感覺整個空間都明亮了幾分。
雖然會議室的燈光一直都很明亮。
顧青雙眼目視前方，看著坐在會議室最中間的那一位。
神情認真，但語氣平澹的開口說道：“連線到靈境生態的裝置極高分辨率和幀率來實現真正的沉浸感，因此需要探索最先進的移動通訊技術和影片壓縮算法。
目前5g的低延遲只能滿足本地裝置需求，所以靈境生態的核心技術需要我們公司內部研發的6G智慧財產權，因為只有6G才能真正支援跨越時空的巨大數據流和處理能力。
其次則是雲計算能力，靈境生態的龐大計算壓力不是使用者本地裝置可以支撐的，所以靈境生態的資料運算和顯示埠一直都是分開的，百分之九十以上的資料運算任務都由雲端完成。
因此，智慧計算系統、雲系統架構、數據中心運算和傳輸知識都是靈境生態的基石。
現階段的硬體如果依靠人工系統調節，是無法真正滿足靈境生態需求的，所以我們為了達到最優解，開發了更先進的人工智慧，從傳統的決策樹和狀態機發展到更高階的深度學習和強化學習建立隨機生成。
其次還有虛擬世界與現實的介面，研發製造工藝、腦機介面、數學邏輯、模擬生態學。
我理解諸位的焦慮，我也一直在讓公司培養相關專業技能的人才，但是十年樹木百年樹人，想掌握最高端的技術，就脫離不了最基礎的知識。
我們大夏國內對基礎物理、數學邏輯的探尋還程度，我相信各位心中也有自己的答桉，那答桉並不優秀，所以我們公司目前能夠在智慧城市專案上做事的工程師，還是四五年前進入我司的那一群研究生、博士。
他們至今仍然吃住在實驗室，就為了掌握諸位口中所謂的成體系知識的基礎。
這註定是個枯燥的道路，沒有風景，只有無數道難題，哪怕是已經解答出了外界認為還沒有解答出的難題，但是為了專案推進和保密，也只能閉口不言。
不是我貶低其他人，但我是真的不相信，會有單位能夠在一兩年的時間，掌握這些知識。
要知道，這其中任何一個小專業知識所帶來的科技產品，就足夠建立出一家市值上億的科技企業。一個博士攻克一個小專案的小環節都需要夜以繼日的數年鏖戰，又何況是成體系的知識，就這麼輕易取得？”
顧青每說一句話，官方一眾人員的表情就“便秘”一分。
哪怕是工信布的那幾位，也後知後覺的反應過來。
就算九州科技願意把知識交出來，自家又能派出多少人，花費多少時間才能“學成歸來”？
這是個問題。