要不怎么说年轻人呢，桃醉的随和给了小韩的好奇心一个很好的怂恿。
    他问了一个他们这些年轻人在一起经常讨论的一个问题：“小梦能通过思考力测试吗？”
    桃醉笑着看了他一眼：“必不可能。”
    小韩：“……”
    这个梗星梦网的网友谁都知道。
    ‘这哥们情商堪忧’
    ‘这孩子好奇心太重了，这种问题能乱问么’
    ‘耿直的理工男’
    “那种测试只能证明人工智能的算法优劣和数据库大小，本质上并没有什么意义。
    目前我们的硬件，还不足以支撑起有自我认知的电子生命的诞生。
    所以拟人思考力测试，只是算法的优劣之分，跟手机电脑里的系统没有本质上的区别。”
    小韩直接就无语了。
    好家伙，直接就电子生命！
    合着在这位桃公子的眼里，没有自我认知的系统都没有测试的意义么？
    说完，桃醉看着围过来的这些科研人员，指了指显示器上正在缓慢旋转的机床模型说到：
    “从自动化数字机床出现，到现在大家搞出来的这款机床，大家觉得他们的区别在哪里呢？”
    如果说现场就一个人，那么不管这个问题难易，面对新老板的提问，估计哪个人都得给一个回答。
    但是这人一多了之后，反而没人吱声了。
    桃醉也没继续追着问，而是继续操作。
    “不考虑内部空间和结构，为模型加载可动机械部分姿态控制模块，替换原操作代码；加载动力监测模块，检测动力输出反馈情况；加载机体工作区状态嗅探模块，监测可操作区域模型形状、温度变化反馈。”
    随着几条小进度条长满并慢慢消失，显示器上的模型上多出了各种各样的数据。
    “建模，边长二十公分正方形钢铁模型，模拟加工最大圆柱体。”
    这次显示器上的进度条才出现就停了下来，小梦说到：“材料碰撞数据部分缺失”
    “主模型无敌模式，加工模型自动入位。”
    “加工开始。”
    接下来，现场的那些技术人员就看到模型上他们研制的机床开始自动运转起来，对着那个方块模型加工了起来。
    还没等他们感叹这种建模的智能程度，就听到桃醉说到：“没有更多的数据，就只能做到这种程度了。
    如果有数据，最起码加载了这套系统的机床，就能够根据材料自动调节刀具运行速度，根据模型的变化和温度反馈等信息，保证刀具在加工时出于合适的状态，避免断裂等情况发生。
    不过这都只是建立在这套机床上的，它受到刀具轨道轴的限制，只能在有限的方位活动，大大的限制了加工特殊模型结构的能力。
    这就是现在机床和最早的自动机床的相同点，它们之间的区别，就是从单轴变成了多轴，从一次运转一个动作，变成了按照程序一次运行几个预设动作。
    动作更复杂了，精度更高了，但是本质没变。
    机床的智能化，在我的预想中，最少应该具备以下几点，那就是在加工过程中对加工部件进行实时监测，按照材料和模型调整智能加工方式。
    不是让程序控制刀具怎么走，而是按照材料和模型，让刀具自己选择更合适的加工方式。
    就像小梦，她行走的时候，在平地、台阶都应该知道如何调整机体的动作，通过对集体内外的数据的汇总分析，进行下一步的总体动作。”
    说着桃醉看了看这些技术人员：“如果我们的软件已经能让小梦完成一次演出，那么在机床这种固定的工作环境中，应该能在保证精度的环境下完成工件加工。
    如果不考虑软件是否能达到，大家觉得这样的机床在结构设计上存在问题吗？”
    说着他还看向了小韩，微微对他点头示意：“说说。”
    小韩是个实在人，直接说到：“有难度，机械臂越复杂，精度就越难以控制。但是如果有高精度的测距扫描设备配合的话，还是可以的。
    如果软件跟得上，我觉得工件固定，刀头换刀都可以用单独的机械臂和动力，这样刀具的加工精度受到的影响就更小了。
    最好每次调整固定模具、每次换刀，都可以用高精度的探测设备重新对整个加工区进行校准。”
    一边的老刘知道自己如果不想跳槽离开沉金地区仅此一家的机床厂，就只能捏着鼻子跟眼前这个异想天开的年轻人混饭吃了，也只能发表了自己的看法。
    “大量高精度探测设备的安装确实能保证精度，多功能机械臂分工也能保证精度，但是那成本就太高了，而且还得重新设计走刀的轴轨。”
    桃醉看了刘师傅一眼，直接用手在镜头前把显示器上的那个机床模型拆碎了，然后随意的控制各种模块。
    还现场捏了一个新的模块，不过显然他的工业设计能力还没达到随手捏一个模块就能匹配到机床模型上的超神程度。
    但是这种演示，也让刘师傅和小韩等人明白了桃醉想要表达的意思。
    “大家看，建模和模拟运行都可以在数字世界中完成，只要有足够的计算力和相应的数据，你们甚至能直接在数字模型上测试产品效果。
    也就是说，研发将会进入‘空想’阶段，进而大幅度的提升速度。
    而作为一个机床厂，想要制造实物对我们来讲也是非常方便的。
    也就是说，只要不考虑成本，我们可以徒手捏数字模型，然后制作成品验证，再通过实体验证收集数据，丰富我们的数据库。
    而反馈回来的实体数据又能强化我们的数据库，让接下来的虚拟研发更加的贴近现实。
    只要把这个过程多重复几次或者更多次，我们就能依据智能核心，打造一个机床研发的数据库出来。
    而这个数据库让我们的研发工作虚拟化，提高效率，在后期降低实体验证的成本。
    所以这个过程是走得通的，唯一的难点就是数据库的建立，也就是初期的研发测试需要大量的成本而已。
    但是能用钱解决的事情就算不上难题，对吧？”