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174 第 174 章 紫金公司的加薪很随意（第3页）
靠的还是“集中力量办大事”，动用了组织的力量，建构了上中下游三层体系，才能这么快完成。
安夏听完郭教授他们的事迹，钦佩之余，提出：“有些部分应该可以用电脑做，不然光靠烧人力，想要超过已经起步好几年的国外机构，太难了。”
“我们是有这个想法，所以才决定与你们公司合作。”郭教授觉得自己的想法已经很超前了。
以前都必须得在真的田里试种，种成功了，才能推广。
安夏：“我们公司能做的不止是模拟现实的种植环境，还能做更多的事情。”
郭教授用探究的目光看着她：“比如？”
“比如育种。”安夏说，“我不知道农科院更在有没有更好的办法，不过我在农村里看到，许多人还在用泡水和手捏法，全靠经验。”
传统育种工作就是：一杆秤、一把尺、拿牙咬、拿眼瞪。
跟古代农民的区别不大，效率极其之低下。
郭教授没吭声，旁边的农大生脱口而出：“我们现在也是呀！”
安夏：“我们的人工智能可以完全用数据说话，筛选最优质的种子，继续下一轮的选育。”
郭教授思虑再三，同意将种子和数据给紫金科技，用人工智能进行育种和选种。
安夏走的时候，农大生依依不舍：“这些数据都是我们蹲在田里，一棵一棵测出来的，希望能有用。”
“一定有用！”安夏保证。
安夏带回的新课题，对人工智能团队是个挑战。
在此之前，人工智能团队的主要工作量是穷举，疯狂配对就行了。
现在安夏要的是挑出种子里拥有特定基因的那几粒，并且让它们延续下去。
计算机不仅需要准确预测，甚至还要进行虚拟诱变，预测变异的结果，并且进行规模化验证。
刘杰看着技术要求，笑道：“安总，我们这要是能做得成，连窑变瓷器都可控了。”
“那不是挺好的么，万一哪天你穿越到古代，先靠做窑变瓷器发大财，然后靠控制稻穗的数量向皇帝献祥瑞，就能当大官了。再往后，就是赞拜不名、入朝不趋、剑履上殿、加九锡，最后三请三让，你就是皇帝啦！”
人工智能没有问题，问题是刘杰全组人对农业一窍不通，他们组里只有一个人亲自种过东西——葱和蒜，后来还因为出差忘记浇水干死了。
这种重度交叉学科就是很不友好，最后那位种过葱蒜的同事，被同事们共同推选为与农科院沟通的专员。
安夏过来询问他们进度的时候，刚好遇到这位叫王小山的同志整理提问的大纲，他有不少东西要问。
“你这个问题不行。”安夏说，“太多计算机行业的专业术语了，不能确保他们听得懂，沟通效率会降低。”
她指着一个词“非结构化数据”：“你跟他们要这东西，肯定没人懂你在说什么。”
“这……这不就是图像、视频和文档吗？没通过预定义模型构建的都是呀。”王小山觉得这个词就跟“面包”“电视”一样，很简单的，平时上班时常说。
安夏摇头：“你随便问个高中生，你看他们懂么？”
王小山十分为难：“可是不用这些词……没别的了啊。”
“你们是对话沟通，又不限定字数，你打比方，把它能实现的功能描述一遍，不也可以吗？”
王小山又愁苦万分地修改，在人工智能组内部用几个字母就能说明白的事情，换个说法要一百多个字。
他现在就是后悔，为什么要让同事知道他为了吃面条方便，在家里种了葱蒜。结果就因为“你比我们有农业常识”被推出来。
不过他与郭教授相似，很有那么一点人文主义关怀和理想主义在身上。
听到农大生说到农药药不死棉铃虫，反而药死了一万多人，有的家里就剩下了生活不能自理的老两口，王小山红了眼眶。
再加上听说农大生和郭教授他们的工资，再对比自己的高收入，王小山的心里生出了一定要把这个项目做好的想法。
一件事情被强迫干，跟主动想干，达成的效率是完全不一样的。
王小山不仅仅满足于从农科院得到的数据，他还会建构数字模型，判断哪些数据会影响作物。
技术这边推进顺利，安夏感到好奇的是为什么孟山都公司在1990年就已经开发出了这种种子，而且在中国也有公司，却不销售？
如果说是想挟虫自重，那1992年棉铃虫大爆发之后，他们应该活动起来了，怎么一直到今年年底都没有动静？
打听了一下，安夏才知道，原来到现在为止，中国的种业全部控制在国有企业手里，别说外资，私营都没戏。
国家对种子的重要性是有认知的。
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