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        比现有集成电路计算机更快、更智能，无限近似人类对未来计算机的想象。

        唯一的困难，可能是万物系统的识别和学习能力。

        沈明洲曾经的尝试，都是利用万物系统，简单实现基础机械智能，现在却有了更重要的任务——

        让万物主动学习，利用光量子计算能力，实现真正的智能化。

        人工智能系统的识别和学习，大部分依靠实验室导入数据，不断进行模拟和尝试。

        沈明洲明白万物系统的极限，但是他不清楚要怎么去让它充分学习和领悟知识，成为一台光量子计算机的智慧中枢。

        高科手上拥有医疗、警务、智慧城市各大板块数据，就算全部传导到万物系统之中，也只是实现了最基础的“获取”，达不到“思考”和“响应”。

        于是，刚刚完整出现于实验室的万物系统，拥有超出想象的运算能力，能够取代大型服务器，实现实验室运算测试。

        但他们需要足够多的测试，来反馈数据传输的压力和光量子计算机商用的可能性。

        万物系统的极限，芯片承载能力的极限，人性化智能化的极限，都急需更多的数据，输入万物系统的智慧中枢。

        只靠实验室的研究员，绞尽脑汁的查找漏洞，总归有缺陷。

        沈明洲因为医疗系统曾经崩溃，了解了SYOS的缺陷，但是医疗系统和警务系统上亿反馈，从未给出过万物系统的缺陷。

        因为数据量仍旧不够。

        医疗、警务在生活之中占据