第162章 高校合作（1/2）

业界因“鹿鸣”而掀起的震撼波涛尚未平息，林见鹿却已悄然将目光投向了更深远的水域——那片孕育着基础科学突破与未来科技巨匠的学术海洋。在他看来，应用层面的辉煌如同海面上的浪花，虽绚烂却易逝，而真正决定一家科技公司能走多远的，是海面下支撑一切的、深不见底的“基础研究”蓄水池。

“灵犀2.0的成功，得益于我们过去几年在自然语言处理、机器学习、分布式系统等领域的积累。但这些积累，更多是建立在开源社区和学术界公开研究成果的肩膀上。”在一次核心团队的战略复盘会上，林见鹿用激光笔点着战略白板上的“技术基石”区域，语气沉稳而富有远见，“随着我们向无人区深入，可以‘拿来就用’的基础理论会越来越少。我们必须建立自己的‘源头活水’。”

沈渊立刻用数据支撑他的观点：“根据模型分析，全球顶尖AI论文的产出，有超过70%与顶尖高校及研究机构密切相关。在诸如神经形态计算、新型半导体材料、量子机器学习等前沿领域，学术界的探索比产业界领先至少三到五年。”

周薇从设计和用户体验的角度补充：“很多交互范式的革命性突破，最初也源于认知科学、人因工程学等领域的基础研究。与高校合作，能让我们更早地接触到这些可能改变未来的‘种子’。”

赵昊挠了挠头，他虽然更擅长市场搏杀，但也明白人才的重要性：“道理我懂，就是觉得这事儿见效慢，投入大，有点像…呃，搞慈善？”

“这不是慈善，赵昊，”林见鹿纠正道，眼神锐利，“这是最前瞻的战略投资。投资的是五年、十年后可能定义行业的技术，投资的是未来可能加入我们的顶尖人才。这比在市场上砸几个亿的广告，性价比高得多。”

战略方向一经确定，执行力超强的见鹿科技立刻行动起来。经过沈渊团队对全球高校科研实力的详尽分析和周薇团队对文化契合度的评估，首批合作目标锁定在了国内顶尖的学府——清华大学和北京大学。这两所高校不仅在计算机科学、电子工程、数学等硬科技领域底蕴深厚，更在人文、社科、设计等领域拥有强大实力，符合“科技、资本、文化”三线并进的生态需求。

然而，与顶尖学府的合作，并非简单的“砸钱”就能搞定。这些百年名校见惯了挥舞着支票簿的企业，他们更看重的是合作的诚意、长远的愿景以及对学术独立性的尊重。

首先接触的是清华大学计算机系。负责前期接洽的是一位年轻的、戴着金丝眼镜、言语间滴水不漏的院长助理。在听了见鹿科技方面（由一位副总裁带队）提出的建立“联合实验室”的初步构想后，他推了推眼镜，语气礼貌但带着疏离：“感谢见鹿科技对清华的认可。我们与企业的合作有很多模式，不知道贵方倾向于哪种？是定向课题委托，还是捐赠冠名，或者是…？”

带队副总裁按照既定方案，提出了投入资金、共建实验室、共同研发的设想。院长助理微微颔首，不置可否：“很多企业都有类似的提议。我们更关心的是，除了资金，贵公司能否为我们的学生和教授提供真正有价值的研究场景、工业级的真实数据（在符合隐私法规的前提下）、以及最关键的——对前沿探索的包容度和耐心？我们不希望实验室变成一个短期的‘项目外包车间’。”

首次接触，看似平和，实则碰了个软钉子。消息传回，赵昊有些恼火：“嘿，这清华的架子还真不小！咱们可是带着真金白银和诚意去的！”

林见鹿却笑了：“这说明人家负责任。如果谁给钱就跟谁合作，那反而显得廉价了。他们提出的问题，恰恰是关键。我们拿什么证明我们的‘诚意’和‘价值’？”

他决定，亲自出马。

在北京海淀区，清华大学一间古色古香的会议室里，林见鹿见到了计算机系的系主任李国华教授。李教授年过半百，头发花白，目光却清澈而睿智，身上带着一种典型的学者气质。

寒暄过后，林见鹿没有急于抛出合作方案，而是与李教授聊起了计算机体系结构的发展史，从冯·诺依曼架构谈到如今面临的内存墙与功耗墙问题，又引申到“烛龙”芯片在设计时的一些取舍与思考。他没有炫耀，而是以请教的口吻，真诚地探讨着技术演进的脉络与未来的可能突破点。

李教授起初还带着些审慎，但随着话题深入，他的眼神渐渐亮了起来。他发现，眼前这个年轻的科技巨头创始人，并非他印象中那些只盯着市场和利润的企业家，其技术洞察的深度和对基础研究的敬畏，远超他的预期。

“林总对计算本质的理解，很深刻啊。”李教授的语气缓和了许多。

“李教授过奖了，”林见鹿谦逊地笑了笑，“我们只是在前人的基础上做了一些工程化的尝试。真正推动边界拓展的，还是像您和您的同事们这样的基础研究者。我们常常感到，产业界就像是走在一条已知的路上，虽然也能把路修得更宽更平，但真正能发现新大陆的，往往是学术界那些看似‘无用’的探索。”

这番话，说到了李教授的心坎里。他感慨道：“是啊，‘无用之用，方为大用’。但现在很多企业，太急功近利了，恨不得投入一分钱，明年就能产出十分利。”

“所以，我们设想的联合实验室，希望能有所不同。”林见鹿顺势切入正题，“我们愿意提供不低于五年的长期、稳定、且无特定短期产出要求的资金支持。实验室的研究方向，由学术委员会主导，我们只提供产业界的挑战视角和需求洞察，绝不干涉具体研究内容。我们希望能支持一些高风险的、甚至可能在未来几年内都看不到明确应用前景的探索性课题，比如…类脑计算架构，或者对抗性机器学习的基础理论。”

他顿了顿，抛出了更具吸引力的条件：“此外，我们愿意开放部分脱敏后的、代表真实世界复杂性的数据（经严格安全审计），供实验室进行研究。我们公司的首席科学家沈渊博士，以及‘蓝色弹弓’实验室的一些顶尖专家，可以作为联合导师，参与培养研究生。最重要的是，我们承诺，实验室产生的所有知识产权，由双方共同拥有，且基础研究成果将优先以学术论文形式公开发表，我们只寻求基于这些成果的优先技术转化权。”

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