当完善，可以用在生物、材料等多个领域了。
不仅仅能够为研发项目，省却大量繁杂、重复的科研行为，更重要的是还能够进行根据以往无数科学家的研发行为、几乎搜集了整个人类最前沿的各类科学知识进行综合推理、分析，然后做出预测，供给研发人员进行参考。
mmk34材料的研发，就是基于这一套方式研发出来的，于泰和他们给出各种基本数据，然后科研辅助人工智能系统进行分析，推理，然后给出了众多的技术路线可能性。
项目组再对这些技术路线进行更详细的分析，计算，最后进行实际的试验。
这个过程里，科研辅助人工智能系统，发挥了重要的作用……不是说它有多聪明，有什么创造力，而是它的知识储备太雄厚……智云集团的训练这套系统的时候，几乎把人类当下的所有科学知识都给一股脑输入进去，然后又把自家多年的各种科研项目的研发数据也给输入了进去。
这就导致了，这套系统虽然没有任何的创造力，但是它却是拥有全球最庞大的知识库，最丰富的研发经验……然后可以对项目进行分析，最后给出建议。
这就相当于，让一个科学家拥有了几乎全能的科研助手……这不仅仅提升科研效率那么简单，更能让科学家查缺补漏……毕竟科学家再牛逼，但是他的脑容量也是有限的，其脑子所能记忆，知道的东西，可远不如这个几乎汇集了全人类所有知识体系的科研辅助系统。
而拥有顶级创造力，能够在黑暗中点灯的科学家，结合了这套科研系统后的，其研发起来就顺风顺手的很。
不过这种科研辅助系统搞起来也不是那么容易的事……核心算法虽然越来越厉害，但是算法再厉害也需要数据的投喂并训练。
这也是为什么之前只能在生物，材料领域里大规模应用，在其他领域里使用的比较少的缘故……
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