我，外卖员，开局觉醒原子掌控 第127章 碳V1．5与瑶光

苏阳的决定，引起了大家热切的讨论。

陈景德教授眼中露出赞许之色，“瑶光，玉之光也，象征智慧与祥瑞，又与北斗相连，寓意深远，好名字！”

苏晴也微笑着点头：“我赞成。从守护我们的‘瑶光’，到指引未来的‘瑶光’，这是一种传承，也是一种升华。”

凌峰和艾伦·费米等人也纷纷表示赞同。“瑶光”，这个名字在这一刻被赋予了特殊的意义和全体核心成员的共同期盼。

会议结束后，凌峰和费米的团队，在将“易数ENL”算法与模拟的原子核自旋存储模块（基于莉娜·霍夫曼团队提供的最新理论参数）进行对接测试时，又有了新的发现。

当“易数ENL”被赋予了从“长期记忆库”中高效调取和存储经验片段的能力后，其学习和进化效率再次得到显着提升。

在“迷雾战场”的模拟中，它开始表现出一种基于历史经验的决策优化能力——对于曾经遭遇过的类似困境或对手的相似策略，它能够更快地找到最优解，甚至能“预判”对手的某些习惯性行为模式。

“看！”艾伦·费米指着一段数据回放，兴奋地对凌峰说，“它正在利用记忆！它不再是每一次都从零开始推演，它学会了从过去的经验中汲取智慧！这……这太像生物大脑的学习方式了！”

凌峰的眼中也闪过一丝明悟。易数逻辑中的“变易”与“不易”，似乎正在这个拥有了记忆能力的“瑶光”雏形身上，找到了某种奇妙的平衡与统一。

智慧的曙光，已不仅仅是初显，它正在变得越来越清晰，越来越耀眼。

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京城西郊，国家级新材料测试中心内，气氛庄重而热烈。

罗院士、李院士以及多位来自国家核心部委的领导，正神情专注地注视着一块巨大的数据投屏。

屏幕上，各项数据如瀑布般刷新，每一次跳动都牵动着在场所有人的心。

“…… ‘启明一号’最新批次试制‘奇点碳V1.5’材料性能报告：平均电子迁移率达到每秒八百万平方厘米每伏，缺陷密度低于十万分之一，在七纳米制程工艺下，单核峰值运算效能……”一位白发苍苍的测试中心主任，声音因激动而微微颤抖地宣读着关键数据。

基于这些“奇点碳V1.5”材料，联合攻关团队成功制备出龙国第一批完全自主可控的、性能达到国际顶尖水准的高性能计算芯片样品——“龙芯·启元”。

在随后进行的、针对m国同期最先进硅基旗舰芯片的全面对比测试中，“龙芯·启元”展现出了令人瞠目结舌的优势：

在标准的SpEc cpU基准测试中，其单核及多核整数、浮点运算性能平均超出对手35%以上。

在专门针对AI深度学习训练与推理的tensormark测试中，其能效比更是达到了惊人的——m国最先进AI芯片的2.7倍！

这意味着，在相同的功耗下，“龙芯·启元”能够完成近三倍的AI运算任务！

“好！太好了！”一位身着深色中山装的领导猛地一拍桌子，脸上是难以抑制的激动与自豪，“同志们，这是历史性的突破！这标志着我们龙国，在核心芯片领域，终于打破了长达数十年的技术壁垒，拥有了真正属于我们自己的、能够与世界最强者一较高下的中国芯！”

罗院士和李院士也激动地站起身，与其他院士们热烈地握手、拥抱。

多少年的期盼，多少科研工作者的心血，在这一刻终于化为现实。

虽然他们知道，这“奇点碳V1.5”的背后，离不开奇点科技最初的技术火种和持续的协助，但能够将实验室的奇迹真正转化为国家层面的战略利器，其意义同样非凡。

而几乎在“龙芯·启元”的测试报告震惊京城的同时，远在海市的“深空”实验室，一场更为隐秘，却也更为激动人心的心跳正在发生。

在苏阳、陈景德以及汉斯·穆勒的共同见证下，利用“织梦者”设备那近乎完美的原子级操控能力，第一块真正意义上的、集成了1024个“苏氏碳膜V2.0”神经元和超过一百万个可塑性突触的“燧石”碳基神经元阵列芯片，安静地躺在特制的测试平台上。

“燧石”碳基神经元阵列芯片，这块只有指甲盖大小的芯片，其貌不扬，却凝聚了奇点科技在材料科学、精密制造和类脑计算领域最顶尖的智慧，它们的组合，构成了瑶光（奇点科技集团研发的通用人工智能）的最强大脑。

每一个V2.0碳原子微结构，都按照苏阳最初的构想被精准编织，并通过自组织效应形成了高度仿生的神经网络。

“穆勒教授，准备好了吗？”苏阳的目光平静，但微微颤抖的指尖，还是泄露了他内心的不平静。

汉斯·穆勒深吸一口气，郑重地点了点头：“苏总，所有外部接口连接正常，供电系统稳定，环境参数……完美。可以进行首次通电测试了。”

一旁的凌峰和他的算法团队，早已将一个精简版的、专门为“瑶光”的硬件架构优化的“易数ENL”算法内核，通过一个特制的辅助控制芯片（用于早期调试和指令转换），加载到了“瑶光”的控制逻辑中。

“启动‘瑶光’的唤醒程序。”苏阳下达了指令。

控制台前，凌峰冷静地敲击着指令。

全息屏幕上，代表“瑶光”内部神经元活动状态的光点开始逐个亮起，从最初的无序闪烁，逐渐汇聚成一片有节奏的、流动的光海。

数以百万计的虚拟突触连接，在“易数ENL”算法的引导下，开始进行着微弱的、自适应的权重调整。

“模式识别任务加载……目标：识别手写数字0到9，样本库：一百万张，包含噪声和变形干扰。”艾伦·费米在一旁紧张地报出测试任务。

这对于传统的AI芯片而言，是一个常规的基准测试。但对于“瑶光”这个全新的、基于完全不同原理的“大脑”而言，这是它的第一次“思考”。