沈文剑点头，没有犹豫：“去做准备工作吧，芯片厂正好要提高产能，马上会有足够的芯片用。”

工程院想要主动做机器人，让沈文剑挺高兴，这本就是芯片体系中的一个大类目，早晚都要做的，只是要对修士技师进行人力替代，恐怕需要费些功夫。

芯片厂的产能增加，倒是比较容易，当时做出机器时就已经考虑到二代芯片之前，肯定需要扩充几次产能，生产设备预留了充分的冗余，现在把速度提上去很方便。

不过产量增加之后的确还需要另一样配套设备，既自动质量检测机，算起来也是机器人，只是不会动而已。

反正事情交给芯片组去做好了。

说起来芯片组的人数和航空航天组人数差不多，平时只管芯片的设备会不会太闲。

其实并没有，刘香湘跟着沈文剑这么久，也随他一样的总要找些事情给貌似比较闲的人。

芯片组除了日常的二代芯片预研任务，正在开发新一代的符文定式验证机。

相比前一代的穷举法定式开发机，新项目的要求变得十分严苛。

下一代符文定式验证机要求具备“学习”能力。

三符文定式的铭纹数量最少的只有三条，最多的能到三十几条，三十几条还不一样，这已经比当初刚开始做三符文定式的预期多出三倍的数量，也许还有数量更多的，但机器无法承担穷举的实验量。

再往上增加一枚符文，难度会呈现指数增加，而不是当初推算的两百四十多倍。

以单人开发为例，四符文定式按每天耗费十二小时精力开发，算上实验规划的难度激增，实验类目的增加，大概需要三千万到四千万年，才能总结出七成到八成定式。

千万年计，都够从老鼠进化到猿猴好几轮了！

换算成含有一定创造性的实验规划，总计验证个数将超过四百亿！

像三符文定式一样，依赖人力创建近万个实验框架，在四符文定式面前，连1%的验证工作都完成不了。它必须可以自己总结成功定式与失败定式间的差别，并对自身算法进行更新，以得出效率更高的实验规划，以提高成功率。

简单的介绍，新型的符文定式验证机，必须有一颗不亚于工程师的大脑，而且解题的效率至少要超过数百名技师协同工作。

学习能力与创造性是第一，那么容量就是第二。

现在的天基情报中心的数据库总容量为1200兆（约23.5PB或24000TB），其中玉简系统提供的容量仅有不到两兆。

要成为一个符文定式创建大师，1200兆肯定是不太够用的，论证过程中，预估最终开发出95%左右的四符文定式，需要20京（20万兆）的数据容量。

20京，以现有的技术，要维持这个储量，光储存体每小时能耗就要干掉两千吨煤，一个系统的年均消耗轻轻松松超过两千万吨煤。

所以95%的预期肯定不现实。

保持足够强的学习能力、尽量快的获得成果，能耗要控制住，综合起来之后，把目标下调至83%，这样容量需求可以暂时控制在1000兆左右，等待能效更高的技术来更新。

就两项，足够芯片组头疼的，说不定二代芯片完成预研了都搞不出来。