夏冬進一步加大了思考強度，推演著這個計劃的可行性。
把這些前沿的科研項目交給公司內部的人去做，其實並不明智。
盛夏科技的工程師們代碼能力很強，但學術研究的底子相對薄弱。
而且學術研究的周期太長，充滿了不確定性。
公司的基因是工程落地、追求商業變現，不適合長年累月地在實驗室里磨論文。
這種事，天然就該讓高校的科研機構來做。
公司提供算力、框架和方向指導，學者們產出學術成果。
這是絕對的雙贏局面。
更重要的是，盛夏科技不能把所有的事情都做了，把錢全賺了。
一個健康的生態，必須讓參與其中的各方都能拿到屬於自己的好處。
學者拿名，公司拿利和生態話語權，各取所需。
夏冬看著郭長征，回想起後世人工智慧的發展史。
郭長征現在的研究方向，正是後世大放異彩的深度學習路線。
但在2009年即將到來的這個時間節點，他這個方向卻備受冷落。
作為一個副教授，郭長征能申請到的科研經費和算力資源非常有限。
這其實也是整個學術界的常態。
老一輩的學閥們占據著頂級的學術資源和話語權。
他們往往固守著自己當年成名的那套理論，對新事物充滿排斥。
夏冬手指停下敲擊，深刻感受到了一種歷史的宿命感。
科學的進步，很多時候並不完全取決於出現了多少個絕世天才。
而是在於那一代固執的老派學者終於退休了，退出了歷史舞台。
常規的學術資源被重新分配，新的方法和路線才能慢慢生根發芽。
科學的發展，極度依賴於社會關係和權力結構的更迭。
沒有資源的年輕學者，哪怕方向再正確，也只能在冷板凳上蹉跎歲月。
夏冬決定當這個打破平衡的推手。
他要繞開那些占據資源的老派學者，直接給郭長征這樣方向正確的年輕派灌注資源。
用資本和超前的技術認知，強行催熟這條時間線上的深度學習技術。
下課鈴聲響起，教室里的學生開始收拾書本。
郭長征擰緊保溫杯，準備離開。
夏冬站起身，走上講台叫住了他。
「郭老師，你有空嗎，我有個事想和你聊聊。」
「夏冬啊，有空，怎麼了？是對剛才講的算法有什麼疑問嗎？」
郭長征看著眼前這個學生，腦海里不自覺地閃過系主任方主任曾經的叮囑。
還是一年多前，大一開學前，方主任特意和他囑咐，要對這個叫夏冬的學生「特殊照顧」。
當時郭長征心裡還犯嘀咕，以為是哪個塞進來的關係戶，或者是脾氣古怪的二世祖。
畢竟能讓系主任親自打招呼的，背景肯定小不了。
郭長征甚至做好了應對各種突發狀況的準備。
結果這一年帶下來，郭長徵發現自己完全想多了。
夏冬平時非常低調，上課從來不搗亂，作業按時交，成績在班裡更是遙遙領先。
除了偶爾請假次數比別人多一點之外，沒有任何出格的行為。
那些請假條理由都很正當，郭長征每次也都痛快地批了。
反正只要不影響考試成績，大學生有點自己的私事很正常。
他現在只把夏冬當成一個聰明、省心、可能家裡有點背景的優秀學生。
「老師，上課聽了你講的那些模型，我心裡有些想法，想向你請教一下。」夏冬說道。
郭長征點點頭，放下黑板擦，拍了拍手上的粉筆灰。
「行，這裡不是說話的地方，馬上下一節課的學生要進來了。走，去我辦公室聊。」
兩人一前一後離開教室，順著走廊走向教師辦公區。
郭長征的辦公室在走廊盡頭，是一個雙人辦公室。
不過另一位老師不在，辦公室里顯得很安靜。
郭長征推開門，走到飲水機旁，拿了兩個紙杯接水。
「坐吧，隨便坐。」郭長征把其中一杯水遞給夏冬。
夏冬接過水杯，道了聲謝，拉過辦公桌旁的一把椅子坐下。
郭長征端著自己的水杯，在夏冬對面坐下，擺出一副傾聽的姿態。
「說吧，遇到什麼技術難題了？還是對未來的研究方向有疑惑？」
夏冬雙手捧著紙杯，感受著紙杯傳來的溫度，表情十分認真。
「郭老師，剛才課上你提到了現在主流的幾種機器學習算法，特別是支持向量機。」
郭長征點點頭：「對，這是目前學術界研究最熱的方向，數學理論非常完備。」
夏冬話鋒一轉：「但是我感覺，這種依靠人工提取特徵，然後再丟給分類器的方法，是不是存在上限？」
郭長征拿著水杯的手微微一頓，有些錯愕地看著夏冬。
他本以為夏冬是要問某道課後題怎麼解，或者某個公式怎麼推導。
沒想到夏冬一開口，直接跳過了基礎應用，直奔算法路線的底層邏輯。
這種問題，通常是帶研究生開組會時才會討論的議題。
「你詳細說說你的看法。」郭長征放下水杯，語氣變得鄭重起來。
夏冬在腦海里快速整理了一下語言。
重生前，他只是一個業務程式設計師，對於人工智慧這種前沿領域的底層邏輯和發展路線，他其實了解的不多。
但在這一年裡，他經常都會花大量時間用手機和豆包進行深度對話。
從底層硬體架構，到上層算法演進，他把未來十幾年科技發展的脈絡梳理得清清楚楚。
他知道未來的贏家是誰，也知道哪些技術路線最終被證明是死胡同。
現在的夏冬，如果讓他馬上手搓一段複雜的底層驅動代碼，他可能做不到。
但如果談論技術的發展方向和宏觀架構，放眼整個2009年，沒有人比他更清晰。
他現在就是以一個未來技術架構師的視角，在審視當下的學術界。
夏冬開口說道：「老師，我是這麼想的。人工提取特徵，非常依賴專家的經驗。」
「如果我們要識別一張圖片裡是不是貓，我們就得讓人先定義貓的特徵。」
「比如耳朵是尖的，有鬍鬚，有尾巴。」夏冬舉了一個非常直白的例子。
「但是貓的姿態千變萬化，可能會捲成一個球，可能會被擋住一半。」
「光靠人去寫規則，寫條件判斷，根本寫不完所有的可能性。」
夏冬看著郭長征，拋出了核心問題：「這種專家系統或者傳統機器學習，在面對複雜的現實世界時，其實非常脆弱，對嗎？」