科技行業少不了研發，想做研發，往往就離不開大學。
因為大學有很強的研發團隊。
還有更重要的原因，就是跟大學合作搞研發，可以更省錢。
一個教授才幾個錢啊，大學生的廉價薪酬才幾個錢啊，這遠比科技公司在自家實驗室裡搞科研節約多了。
做科研專案，最大的投資支出是在失敗上的投入。
就比如開發一款藥品，總投資是50億美元。
其實這背後的研發過程裡，是把這50億美元投入到了大約50個分門別類的小課題裡，每個課題1億美元。
因為這類的開發太難了。
沒人知道正確的方向應該是什麼。
為了成功，那就只能採用最笨的辦法了，就是把每條路都走一遍！
一共選擇了50個可行的方向？
那就把這50個方向的研發全做一遍！
最後，49個課題失敗了，有1個最後勝出。
實際上，這個課題的研發經費只有1億美元，但是在計算總投資的時候，需要把所有失敗的課題經費也都掛在這個成功課題的名下。
所以，這款新藥的研發經費就達到了50億美元。
主要是在為失敗買單。
越是前沿的尖端的科研，就越是會經歷大量的失敗，成功是由無數的屍骨如山的失敗案例堆積起來的。
也就是說，如果想降低一個成功專案的科研投入，別的什麼都不用動，只需要想辦法減少那些失敗案例的投資規模就行了。
跟大學合作就可以解決這個問題。
這也是最近IBM的“Watson”人工智慧產品最近在市場上著重討論的一個話題之一，就是AI製藥。
傳統的醫藥科研，為了確保成功，要採用最笨的方法，把所有的選擇路線下的課題都做一遍，這必然會造成巨大的研發損失。
在人工智慧的幫助下，也許就可以改變這種笨笨的製藥行業的策略！
沒必要所有路線的課題都做了。
先由人工智慧來進行一波分析，先把那些不合理的註定會失敗的方向全部排除！這就大大降低了失敗課題的投資損失，從而降低一款新藥的總投資。
AI製藥是一個充滿美好幻想的技術方向，目前所有的AI廠商都處於炒作階段，是AI給全人類畫出來的一張很美好的大餅。
想要一步一個腳印，對紫微星來說當下最關鍵的還是要把Rokid開發出來。光靠炒作和畫大餅也不行，還要拿出一些實實在在的成績出來！