第248章 放弃实体实验，用纯粹数学碾压全球巨头！（2/2）
第三个男生敲着桌子。
“硬件壁垒不打破，永远只能跟在人家屁股后面捡残羹冷炙咱们国内的生物科研。
人家吃肉，咱们连汤都喝不上热乎的。”
“硬件差距摆在这，拿什么追？”
眼镜男重新拿起筷子：
“咱们导师上个月申请进口一台质谱仪，审批流程走了一半，直接给拒了那边，名义是技术封锁。
实验室现在只能用五年前的老古董凑合。
就这破条件，拿头去发ScI？”
江梦瑶坐在旁边，听着这几句抱怨，拆开一次性筷子的包装。
老板端着一个大海碗走过来，重重放在桌上。
热气腾腾的牛肉面，上面铺着厚厚一层切的方正的牛肉块。
江梦瑶挑起一筷子面条，吹了吹热气，送进嘴里。
面条筋道，汤底浓郁。
她一边咀嚼，一边在脑海中复盘这两个月的经历。
从接下跨科培养的挑战，到啃下两百多篇全英文顶刊论文，再到重构隐马尔可夫模型。
整个过程，她的大脑精密运转着，处理了庞大的数据。
那些晦涩难懂的学术理论，在她眼里自动拆解成最基础的逻辑模块。
她发现，自己对知识的吸收速度，远远超出了最初的预估。
这种能力，已经跨越了本科生甚至研究生的门槛。
现在的她具备了独立进行一些小型化研究项目的基础。
旁边桌那几个大学生的对话，也印证了自己之前的想法。
目前以她的情况，以国内科研的情况，想要完成一些过于尖端的研究，是完全不切实际的。
江梦瑶咽下嘴里的面条，停下筷子。
这几个大学生说的，只是冰山一角。
她脑子里装着两百多篇国际顶刊的文献数据。
对于国外在科研硬件上的垄断有多彻底，没人比她更清楚。
试剂、耗材、精密仪器。
这是一条密不透风的封锁链。
王德发在单身公寓里拍着胸脯保证，全校的资源、实验室、算力、经费，随她调用。
清华的资源在国内确实是顶级的。
但这改变不了一个残酷的现实。
国内的整体科技水平，在尖端硬件上，落后国外太多。
准确的来说，别说最简单的硬件，中高端的硬件都被卡的死死的。
短短的两个月学习，她脑子里就已经出现了数个足以颠覆现有生物学界的理论构想。
但这些构想，绝大部分都需要实体实验来验证。
需要纯度达到小数点后六位的特殊化学耗材。
需要能捕捉纳米级分子运动的电子显微镜。
需要最新一代的基因测序仪。
这些东西，国内造不出来。
全都被国外的医药巨头和科研机构严密封锁。
王德发给她再高的权限，也买不来那些被列入禁运名单的核心设备。
没有设备，她的超级大脑算力再强，也无法把结果输出到现实世界。脑子里的理论永远只能是理论。
她可以推导出治愈某种绝症的分子结构。
但在国内的实验室里，甚至找不到一台能把这个分子合成出来的仪器。
江梦瑶端起碗，喝了一口热汤。
没有顶尖设备，她的那些构想就永远只能停留在纸面上。
无法转化为实体成果，无法变成真正的生产力。
这是横亘在她面前最大的一道物理鸿沟。
单靠她那个超级大脑，根本跨不过去。
总不能让她凭空手搓一台高通量测序仪出来。
那不叫科研，那叫修仙。
江梦瑶把碗放下，手指在油腻的木桌边缘敲击。
哒。哒。哒。
节奏平稳。
硬碰硬去搞硬件研发？
那需要几十年几代人的工业积累，需要整个国家基础学科的全面提升。
虽然她拥有超强大脑，真的愿意一个零件一个零件去手搓，也是有可能复刻出需要的设备。
但需要耗费的时间会非常夸张，而且这样做也会挤占掉原本可以用来进行科研的时间。
她等不了那么久。
既然物理规则限制了她的输出，那就去改变规则。
科研领域，硬件是躯壳，软件是灵魂。
那些国外巨头之所以能垄断，是因为他们的硬件算力足以支撑现有的低效算法。
他们用庞大的算力去弥补算法的冗余。
这是一种暴力破解的模式。
如果她能拿出一套极致精简、极致高效的底层算法呢？
一套不需要庞大算力，只需要普通工作站就能跑出超算结果的算法。
那硬件的壁垒，就会被直接击穿。
江梦瑶敲击桌面的手指停住。
一条全新的破局路线在她脑海中清晰起来。
她要在数学领域，掀起一场针对硬件垄断的降维打击。
用纯粹的智力，去碾压那些靠设备堆砌出来的技术壁垒。
初期战略很明确。
狂发模型和算法方面的顶刊论文。
去实验室做那些繁琐的实体实验完全没必要。
只需要一台算力勉强达标的工作基站，就足够完成论文。
把那些老外引作底气的传统算法，一个个拆解、重构。
把生物学的问题，全部转化为数学问题。
用分形拓扑，用黎曼几何，用偏微分方程。
去解决那些困扰国际学术界多年的数据冗余和计算瓶颈。
用最基础的算力，跑出他们用国家级超算都跑不出来的数据。
只要她在底层算法上建立起绝对的统治力。
快速积累起无可撼动的学术地位和话语权。
那些国外的科研机构和医药巨头，就会发现他们斥巨资购买的超算设备，变成了一堆废铁。
因为江梦瑶的算法，比他们的超算还要快。
高端研究，本身就是争分夺秒的事情。
因为很多研究组和药厂，研究的方向是一致的。
很多时候，别说是快一两年，就是快几天得到成果，就能率先得到价值几十亿的专利。
而同期竞争者，哪怕是之前投入了数以千万的研究经费，一旦落后前期的所有投资也会打水漂。
在硬件不变的情况下，为了比其他人有更快的研发速度，这些人就要向她求助。
到时候，就不是她求着要设备。
而是那些手握顶尖设备的国外巨头，求着要用她的算法授权。