这个时间段。
夏莉和孩子们正在享用午餐。
一家人通过视频聊着，再过几天，夏莉和几个孩子就会乘机飞抵瑞典，住在一起，徐腾做他的生意，会见企业家和政客，夏莉和孩子们则可以在斯德哥尔摩旅游观光，带着孩子们去博物馆、艺术馆。
这就是他们的生活方式。
相比夏莉和孩子们的丰盛午餐，徐腾的早餐就简陋多了。
直到孩子们陆续出去玩了，夫妇俩才挥手再见，徐腾的早餐时间也结束了，安安静静的看资料，每一天，每一个月，银魅计划都会出现新的变量，超出计划之外，有的是进度加快，有的是进度缓慢。
每一天，每一个月，徐腾都要做出新的决定，通过电邮和电话，提醒其他人采取一些新的策略。
谷歌公司在人工智能和云计算、大数据领域的业务，一直保持着很高的研究投入，但还是无法同华银财团相提并论，特别是在人工智能领域。
因为谷歌很谨慎。
徐腾则更激进，更大范围的使用人工智能，并在不断的使用过程中积累数据和经验，不断修正，不断提高，当然，徐腾也拥有谷歌的绝大多数成果。
这不是一个科幻故事。
这是一个起步阶段就投资了数十亿美元的长期投入，一个超过10年的累积和进步。
事实上，谷歌的人工智能研究，在2012年的水准已经比徐腾所知道的那种进度更快五六年左右……在围棋界，早已没有一个人类棋手能和谷歌的新智能程序deeind抗衡，而这只是谷歌核心人工智能系统的一个子方向运用。
这个进度相比华腾公司仍然有一个很大的差距。
原因很简单。
鲁博士4.0就是deeind的第四代，由剑桥大学ai实验室开发的雏形，经过华腾公司的投资和不断扩展，最终逐渐升级到鲁博士的4.0系统。
谷歌的阿尔法、deeind都是从英国hassabis公司购入，相当于鲁博士的1.0、2.0两个版本，而这家hassabis公司就是剑桥大学ai实验室的创业公司。
如果说华腾公司的鲁博士是ai系统的4.0版本，谷歌公司的deeind其实就是鲁博士2.0版本，两者的源头都来自于同一个理论体系，剑桥大学en教授的神经元深度学习理论。
两者之间的差别，主要是设计方向和程序体的总量的差别，中间还存在一次从量变到质变的过程，要想还有太多事情要做。
因为谷歌的人工智能公司只有200多名工作人员，30多名科学家，而华腾公司科学中心的ai科学部人员和规模，大致是谷歌在这个领域的7倍级。
华腾公司又不是上市公司，只要徐腾有足够的资本，他就能无限投资……事实上，鲁博士已经能够凭借云计算和大数据的能力，在金融资本市场通过衍生品交易，配合华银财团最优秀的几位金融分析员，不断获利，维持自身发展所需要的巨量资金。
这就是历史的变化。
这大概也是中国领先美国的极少数领域之一。
一切竞争的根本，终究还是人才的竞争，徐腾下手最早，在过去十年培养的人才基数也是谷歌的十倍级，这就是双方的差距。
这就是全国体制和市场机制的竞争。
谷歌要考虑投资和收益，徐腾不考虑，他聘用全球最好的专家创立，在全球创立7个研究中心，逐渐转移到国内，挑选国内最优秀的研究生，吸引到华腾科学中心，扩大人才规模。
美国对此有所察觉，他们只是没有意识到，差距到底有多大，他们猜测中国的ai研究比美国快，大概快两三年左右。
美国所犯的最大错误是以为中国最大ai研究中心在某信息工程大学，而他们依靠的是五角大楼+私有企业的最佳模式，他们不相信自己会慢，至少不会慢很多。
这就像超高音速武器事件，对于中国的突破，五角大楼一脸懵逼，完全不理解发生了什么事。
他们不知道，早在某年某月，某院就已经提出了12000公里射程反舰武器的学术理论……在这个领域，我们拥有更深入的理论研究，培养了更多的研究人员，投入了更多资金，最终，我们赢了。
一切竞争都是这样，工业如此，科学也是如此。
在工业基础器件领域，我们缺乏理论研究，我们就买下这些理论运用的知识和经验，我们缺乏足够的研究人员，我们就通过并购或许更多的人员，再慢慢培养更多的人员。
我们投入更多资金，最终，我们会赢。
这就是徐腾如此镇定，如此有条不紊的原因，一切都在按计划进行，这就是计划经济的魅力。
他是如此悠闲，在酒店的房间里享受晨光普照的美好时光，安静的享受早餐，看一份网络新闻简报，液晶电视屏幕上，鲁博士显示出黄绿色麦浪的景象，寓意播种和收获。
徐腾吃一顿早餐的时间，对鲁博士来说，就像一个世纪那么漫长，它有四千多个不断完善的庞大子程序，七十多万个数据库，按照核心程序的顺序，根据时间运行不同的程序。
它的主体并不在斯德哥尔摩，而是在长江大学职工小区、图书馆和周边综合体育场的地下，一个巨大的地下室，隐藏在地铁工程下修建的华腾新科超算中心。
经过这些年的努力，它已经100确信不会被棱镜计划发觉和盗取信息。
鲁博士同时拥有中科院计算机所的一
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