一起动起来

　　比如鸾鸟的小智变体更侧重全局指标的稳定性和航线判断，而灵枢的变体则更侧重触觉反馈精度和手术动作规划，恒科智能机器人应用的AI模块最接近通用，它能完全理解人类的语音指令，能根据家人的习惯规划家电，甚至能自主完成多步骤的任务分解……可这些再怎么厉害都还只是小智的变体，它的全部性能还没被真正释放过。

　　限制它们的不是算法，而是算力。

　　小智的群论自监督解耦框架有一个特点，那就是它的解耦维度越高，需要的计算资源就越多，那些被砍掉的功能大多都是受限于算力而不得不牺牲的。

　　如果算力给足了，小智完全可以变成一个真正的通用智能助手。

　　如果量子计算机里嵌入了小智，让用户直接用自然语言下指令，量子计算机就能自动把任务分解成底层操作了。

　　不需要用户懂什么哈密顿量、什么变分量子求解器，只要说清楚自己要解决什么问题，小智就能听懂，然后自己完成计算任务的分解、量子程序的编写、算力资源的调度。

　　那样商业版的门槛就会低到几乎不存在，任何一个企业的研发人员都能像用手机一样轻松使用了。

　　但是仅靠算力还不够。

　　肖宿在脑海里的各条线路开始逐步连接，思考的也越来越完善。

　　小智要真正成为一个能用的量子计算机交互系统，还缺少一个环节，那就是对物理世界的实时感知和操控能力。

　　不过，这个问题倒是不大。

　　小智本身就有和外部设备通信的接口，只要在量子计算机和终端设备之间打通一条足够快、足够稳定的连接通道，用户就可以直接通过语音或手势控制整个系统了。

　　比如精武医疗的药物筛选，如果真正接入了全智能的量子计算机，他们或许连数据比较都可以省略了，到时候，他们只需要对着终端说一句“把这个分子的结构和这组靶点做对接分析”，小智就能自动调出正确的量子化学算法，把计算任务分解成小单元，放到昆仑的算力池里跑，最后把结果整理成一份普通人能看懂的说明报告了。

　　他甚至可以在小智的智能层上加一个工程创造模块，让量子计算机完成算力任务后直接输出最优方案，对接生产系统就能直接落地。

　　不过，想要做到这些还是有几点需要克服的。

　　首先就是小智的语义理解模块。

　　人类的语言是模糊的、多义的、依赖上下文的，而量子计算机的指令必须是精确的、无歧义的、可验证的。

　　要把前者稳定地翻译成后者，小智需要一套全新的语义到量子算法的映射机制，之前恒科的智能机器人身上的模块其实已经做的很好了，经过近一年应用，现在几乎已经能完美的理解人类的指令了。

　　不过，智能机器人的指令聚焦在生活化场景，而对于实验室和商用场景还需要改造，这个得从头设