千年的时间，耗费无数的人力，人类才将圆周率算到了小数点后几十万位。
可是自从计算机出现之后，将计算公式输入计算机，计算机很
快就超越了人类数千年的计算位数。
现在，圆周率在计算机上更是已经能精确到十万亿位了，
这如果是人工来计算，可能还需要数千年，甚至上万年的时间才能算到现在这个位数，而且要耗费很多数学家的一生时间。
又或者说，设计一款手枪武器，只要搜集到人类历史上所有的手枪武器设计数据，林宇就可以提出对应的要求，然后让人工智能自己去做设计，非常的方便。
就像漫威电影中，钢铁侠许多工作也都是交给贾维斯来完成的。
只不过，这虽然很美好，但是让林宇有些感到无奈的是，人工智能的几亿行核心代码程序需要他自己亲自动手。
至于那几十亿行的基础代码程序，他只能将其分割成无数个板块，然后花钱以雇用承包的形式，让国内其他公司帮他完成。
但是，根据林宇的计算，就算自己每天开启超脑24小时不间断的敲核心代码，他也需要花费一个多月的时间才能完成人工智能的核心代码程序。
可想而知，这是一件多么浩大的工程。
而这对于人工智能的真正出现，还只完成了将近一半的进度。
另一半更难的进度则是需要一套全新的仿神经元芯片工业体系。
这种仿神经元芯片因为用的是全新的结构、全新的仿生材料，所以它并不需要用到光刻机。
但是，它的生产难度也不是一般的高，主要的难点有两个。
一是仿生材料的制备，它使用的是类似于热火锂HM的纳米颗粒。
这种材料，林宇目前只在国外的最新科研期刊上看到过，但现在还处于实验室制备阶段，根本没有研究出大规模工业化生产的技术。
基本上就和双层石墨烯和石墨烯海绵一样，都处于尝试制备阶段。
其二就是材料的结构固化，仿神经元芯片需要构建一个类似于人脑一样的仿生物细胞结构。
而且，这还不算完，最难的是神经元细胞的结构，需要用到一种微米量级的电针技术。
这种微米量级的电针可以改变神经元细胞外面的突触，使其形成芯片所需要的结构。
值得一提的是，这种电针技术，林宇在系统奖励的纳米全息投影技术中了解过，
而
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