卫康现在有了一个爱好，那就是站在窗前拿着望远镜，每天观看河那边的新总部进度。
他终于明白为什么网上的工地直播会有那么多人观看了。
最火的工地直播竟然会有数千万网络监工，比工地上的砖头都多。
现在他也是一块监工的小砖头，没事都要拿起望远镜看看工地的最新进度。
尤其是看着大片裸露的泥土地被移植的绿植和草皮所覆盖，甚至还围出一个个小花坛。
这一切都让他心旷神怡，有种搬家倒计时的舒爽感。
直到，他脑海中忽然响起了一道久违的熟悉声音。
原来竟然是系统的提醒。
“叮！宿主积分早已超过百万，请尽快查收。”
他有些不好意思地挠挠头，系统在他身上的存在感实在太低了，这都怪自己。
每次一忙起来，就把系统给忘到九霄云外了。
最后搞得系统都忍不住出声提醒了，可见积分累积一定已经相当可观了。
急不可待地打开系统面板，查看起面板数据。
等级：lv999+
宿主：卫康
积分：1088888
真是不看不知道，一看吓一跳，原来攒下的积分早已经超过了一百万。
这意味着有一百多万患者服用了他的药，才能贡献这么多积分。
想想也是，抗癌药上市都一年多了，再加上其他那些畅销药，有这个数目也不足为奇。
他打开积分后面的注释看了下，原来并不是所有的产品都会被计入积分。
有一些产品，比如保湿因子，美白药方等，成分都是被稀释过的，里面药物分子含量并不高，所以没有计入积分中进行计算。
只有服用药物的病人才会算一个积分，因为药效没有打折扣，是完完整整的原版药物分子。
系统可能是使用这种办法控制积分的过分膨胀，否则如果只用一个药方稀释无数遍使用，就能赚取大量积分了。
而他的等级，似乎在超过999级之后，也抵达了一个天花板，只会显示999，而不会继续增长了。
卫康兴奋地搓搓手，他想起了上次自己抽奖获得的智能实验室系统。
奖品：智能实验室系统（lis）
颜色：金色
类别：辅助工具
等级：初级
发展：人工智能方向，可使用积分升级为ai制药系统
功能：……
目前这套系统在三清集团运转良好，不但替公司管理着众多实验室，还兼起了公司智能办公系统的职责。
当时他对“可使用积分升级为ai制药系统”这句话非常感兴趣，还特意花了100积分查看ai制药系统的介绍，也得知了升级所需的积分，不多不少，正是100万。
原来查询过后，系统就记录在案，等积分满足所需以后，就会提醒他升级。
卫康第一次觉得，这个系统还是挺智能的。
“系统，升级智能实验室系统。”
“叮！正在升级中。”
过了十秒。
“叮！智能实验室系统已升级成功。”
随后，一个金色方块出现在他面前的桌上。谷皊
方方正正，巴掌大小，通体流光溢彩，散发着柔和的金色光芒。
这外型，怎么这么眼熟呢？
卫康揉了揉眼睛，感觉自己好像看到了一个移动硬盘。
不过比上次的金色u盘要大许多，说明确实数据含量多了很多。
他把金色方块放进信封中，然后夹在一个文件夹里，朝着ai制药实验室走去。
公司为了人工智能，在硬件方面还是投入比较大的。
整整一层楼，大部分房间都塞满了自建的gpu计算机，足足有几万块卡，还包括海量存储设备。
虽然投入很大，但从长远来看，自建超算比租赁云平台更有发展潜力，也是ai系统成长的必经之路。
人工智能的核心业务壁垒和竞争力就是算法中的业务逻辑，还有就是数据。
就算一开始租赁云平台，等到后期核心业务已经稳健，数据和算法需要信息安全保护的时候，还是需要从公有云平台迁移至自建超算。
租赁云平台只适合对成本敏感的小公司，如果资金和时间都充裕，还是直接自建超算更合适。
尤其是当计算力和算法均是自己研发的，就会产生1+1大于2的“化学反应”。
因为原创算法和算力两者采用统一的接口时，更易于互相匹配和协调。且数据的收集，标注，模型建立，模型训练到输出sdk的每一个环节，都可以做到标准化和自动化，整个链条就会跑得更快，算法迭代速度更快。而公有云的超算很难满足每个企业算法的匹配。
而且国内数据安全保护也非常薄弱，如果通过公有云平台做模型训练，理论上云平台都可以看到使用方数据，一旦数据被泄露，对公司将是重大打击。
反正卫康是信不过企鹅云，阿狸云这些平台的安全性。
前段时间央视315爆出ai客服一年打40多亿个骚扰电话，以及犯罪分子通过免费公共wifi窃取用户消费信息的现象还历历在目呢。
不过，构建超算不单是将几千或者几万个gpu堆叠起来，还需要一套强大的“管理系统”――就像巨硬的dows操作系统。
而这个操作系统，正是系统给予的ai制药系统。
也是之前的智能实验室系统。
所以，其实卫康是因为有了自己的操作系统，才能够自建超算平台的。
如果没有系统，他要么自己请一个团队，耗费多年打造新系统，要么就只能租赁云平台了。
卫康来到实验室，走进空无一人的数据间，里面是一个个放满了计算机的架子。
他径直走到控制服务器处，打开信封，将金色方块放在了上面。
一阵金光闪过，方块消失无踪。
显示屏上出现了一行字。
“系统自动升级中，预计耗时12小时，将于晚间03:00升级完毕。”
卫康满意地点点头，这个速度还可以，等明天上班就差不多能见识到全新的ai系统了。
升级要花这么久，估计是因为现实中的硬件限制问题，如果硬件性能再好一些，升级速度肯定能更快。
等用上新系统，三清的新药研发速度将获得巨大提升，而搜集数据，分析数据，构建算法和模型的能力也将大大增强。
前期的化合物性质预测，基因点位预测等功能，完全可以通过充足且丰富的定量干实验（ai模型）进行完善，再在传统生物实验中进行测试，两者结合，共同迭代加速。
不仅仅在药物研发领域，如今的医疗领域，模拟血流，模拟心脏，模拟人体任何一个部分，都离不开超级计算机。
鹰国科学家曾利用世界前十的超级计算机，选取一名真人扫描其血管系统，通过3d建模技术建立动脉系统模型，成功地再现了整个人体的动脉系统。任何直径或宽度在1毫米以上的动脉血管都会出现在模型中，而且模型的分辨率达到了9微米。
拥有这样的模型，完全可以进行一系列的人体仿真模拟。
可以分析任何人体部位的药物靶点，分析蛋白质的折叠结构，改进与靶点蛋白的结合方式，并模拟药物在人体内的新陈代谢，跟踪药物的代谢路径，并得出剂量，药效和副作用等数据。
再比如，对一个可能发生脑梗塞的病人，医院难以判断是否要进行支架手术，一般都会通过从大腿动脉处放进测压导丝进行测量，但这种方式既危险又痛苦。
而在超级计算机的帮助下，经过模拟计算，只要血流储备分数如果小于0.8，就可以进行手术。
也就是说，只要运算核够多，速度够快，医疗工作者的诊断和治疗水平将大大提升，而科学的治疗手段更容易让患者接受。
这对病人，医生，以及药物研发者三方来说，都是巨大利好。
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