夏冬进一步加大了思考强度，推演着这个计划的可行性。
把这些前沿的科研项目交给公司内部的人去做，其实并不明智。
盛夏科技的工程师们代码能力很强，但学术研究的底子相对薄弱。
而且学术研究的周期太长，充满了不确定性。
公司的基因是工程落地、追求商业变现，不适合长年累月地在实验室里磨论文。
这种事，天然就该让高校的科研机构来做。
公司提供算力、框架和方向指导，学者们产出学术成果。
这是绝对的双赢局面。
更重要的是，盛夏科技不能把所有的事情都做了，把钱全赚了。
一个健康的生态，必须让参与其中的各方都能拿到属于自己的好处。
学者拿名，公司拿利和生态话语权，各取所需。
夏冬看着郭长征，回想起后世人工智能的发展史。
郭长征现在的研究方向，正是后世大放异彩的深度学习路线。
但在2009年即将到来的这个时间节点，他这个方向却备受冷落。
作为一个副教授，郭长征能申请到的科研经费和算力资源非常有限。
这其实也是整个学术界的常态。
老一辈的学阀们占据着顶级的学术资源和话语权。
他们往往固守着自己当年成名的那套理论，对新事物充满排斥。
夏冬手指停下敲击，深刻感受到了一种历史的宿命感。
科学的进步，很多时候并不完全取决于出现了多少个绝世天才。
而是在于那一代固执的老派学者终于退休了，退出了历史舞台。
常规的学术资源被重新分配，新的方法和路线才能慢慢生根发芽。
科学的发展，极度依赖于社会关系和权力结构的更迭。
没有资源的年轻学者，哪怕方向再正确，也只能在冷板凳上蹉跎岁月。
夏冬决定当这个打破平衡的推手。
他要绕开那些占据资源的老派学者，直接给郭长征这样方向正确的年轻派灌注资源。
用资本和超前的技术认知，强行催熟这条时间线上的深度学习技术。
下课铃声响起，教室里的学生开始收拾书本。
郭长征拧紧保温杯，准备离开。
夏冬站起身，走上讲台叫住了他。
“郭老师，你有空吗，我有个事想和你聊聊。”
“夏冬啊，有空，怎么了？是对刚才讲的算法有什么疑问吗？”
郭长征看着眼前这个学生，脑海里不自觉地闪过系主任方主任曾经的叮嘱。
还是一年多前，大一开学前，方主任特意和他嘱咐，要对这个叫夏冬的学生“特殊照顾”。
当时郭长征心里还犯嘀咕，以为是哪个塞进来的关系户，或者是脾气古怪的二世祖。
毕竟能让系主任亲自打招呼的，背景肯定小不了。
郭长征甚至做好了应对各种突发状况的准备。
结果这一年带下来，郭长征发现自己完全想多了。
夏冬平时非常低调，上课从来不捣乱，作业按时交，成绩在班里更是遥遥领先。
除了偶尔请假次数比别人多一点之外，没有任何出格的行为。
那些请假条理由都很正当，郭长征每次也都痛快地批了。
反正只要不影响考试成绩，大学生有点自己的私事很正常。
时间久了，郭长征也就渐渐淡忘了系主任那句“特殊照顾”的嘱托。
他现在只把夏冬当成一个聪明、省心、可能家里有点背景的优秀学生。
“老师，上课听了你讲的那些模型，我心里有些想法，想向你请教一下。”夏冬说道。
郭长征点点头，放下黑板擦，拍了拍手上的粉笔灰。
“行，这里不是说话的地方，马上下一节课的学生要进来了。走，去我办公室聊。”
两人一前一后离开教室，顺着走廊走向教师办公区。
郭长征的办公室在走廊尽头，是一个双人办公室。
不过另一位老师不在，办公室里显得很安静。
郭长征推开门，走到饮水机旁，拿了两个纸杯接水。
“坐吧，随便坐。”郭长征把其中一杯水递给夏冬。
夏冬接过水杯，道了声谢，拉过办公桌旁的一把椅子坐下。
郭长征端着自己的水杯，在夏冬对面坐下，摆出一副倾听的姿态。
“说吧，遇到什么技术难题了？还是对未来的研究方向有疑惑？”
夏冬双手捧着纸杯，感受着纸杯传来的温度，表情十分认真。
“郭老师，刚才课上你提到了现在主流的几种机器学习算法，特别是支持向量机。”
郭长征点点头：“对，这是目前学术界研究最热的方向，数学理论非常完备。”
夏冬话锋一转：“但是我感觉，这种依靠人工提取特征，然后再丢给分类器的方法，是不是存在上限？”
郭长征拿着水杯的手微微一顿，有些错愕地看着夏冬。
他本以为夏冬是要问某道课后题怎么解，或者某个公式怎么推导。
没想到夏冬一开口，直接跳过了基础应用，直奔算法路线的底层逻辑。
这种问题，通常是带研究生开组会时才会讨论的议题。
“你详细说说你的看法。”郭长征放下水杯，语气变得郑重起来。
夏冬在脑海里快速整理了一下语言。
重生前，他只是一个业务程序员，对于人工智能这种前沿领域的底层逻辑和发展路线，他其实了解的不多。
但在这一年里，他经常都会花大量时间用手机和豆包进行深度对话。
从底层硬件架构，到上层算法演进，他把未来十几年科技发展的脉络梳理得清清楚楚。
他知道未来的赢家是谁，也知道哪些技术路线最终被证明是死胡同。
现在的夏冬，如果让他马上手搓一段复杂的底层驱动代码，他可能做不到。
但如果谈论技术的发展方向和宏观架构，放眼整个2009年，没有人比他更清晰。
他现在就是以一个未来技术架构师的视角，在审视当下的学术界。
夏冬开口说道：“老师，我是这么想的。人工提取特征，非常依赖专家的经验。”
“如果我们要识别一张图片里是不是猫，我们就得让人先定义猫的特征。”
“比如耳朵是尖的，有胡须，有尾巴。”夏冬举了一个非常直白的例子。
“但是猫的姿态千变万化，可能会卷成一个球，可能会被挡住一半。”
“光靠人去写规则，写条件判断，根本写不完所有的可能性。”
夏冬看着郭长征，抛出了核心问题：“这种专家系统或者传统机器学习，在面对复杂的现实世界时，其实非常脆弱，对吗？”
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