“感知进化”的颠覆性棋局，以其突破生物感官极限、重塑科学发现范式的宏伟蓝图，在“渊明系”内部激起了巨大的探索热情。然而，林渊比任何人都清楚，这项旨在为AI开辟全新感知维度的探索，其复杂度和资源需求远超以往任何项目，它极度依赖于最前沿的基础科学突破、最精尖的传感器技术、最大规模的多模态数据。任何“闭门造车”的想法都将是空中楼阁。必须启动一场深度跨界、旨在汇聚人类最顶尖科学设施与智慧的“合纵连横”，构建一个“大科学装置驱动、多学科融合、数据开源”的全球研发网络，方能“破局感知”。
此次“合纵连横”的策略核心是：绑定大科学装置、汇聚顶尖学府、共建数据宇宙、开源核心算法，旨在将“感知进化”打造为一场由全球科学共同体共同推进的前沿探索。
第一纵，合于“国家大科学装置”，抢占数据源头。 林渊亲自推动，与中国科学院、欧洲核子研究中心（cERN）、美国能源部国家实验室等机构签署战略协议，使“渊明”的“物理AI”能构优先接入或共同分析诸如上海光源、中国散裂中子源、大型强子对撞机（Lhc）、国际热核聚变实验堆（ItER） 等大科学装置产生的海量原始数据（如粒子碰撞轨迹、材料衍射图谱、等离子体行为数据）。这些数据蕴含了物质和能量的最深层次规律，是训练“物理感知”AI最宝贵的“食材”。
第二纵，连于“世界顶尖理工学院”，夯实学科基础。 赵劲松负责，与麻省理工学院媒体实验室、苏黎世联邦理工学院、剑桥大学卡文迪许实验室、东京大学物性研究所等在全球物理学、材料学、化学领域享有盛誉的机构，共建“感知进化联合实验室”。实验室不仅进行算法研究，更侧重于基础理论的突破，如开发新的数学工具来描述高维物理场的因果结构，为AI的“理解”提供理论框架。
第三横，谋于“科学数据联盟”，构建开源生态。 夏语冰牵头，联合NASA（美国宇航局）、ESA（欧洲空间局）、EmbL（欧洲分子生物学实验室） 等拥有独特观测数据（如多波段天文数据、基因序列、蛋白质结构）的机构，发起“科学感知数据开源计划”。在符合国际协议的前提下，逐步开放这些机构非涉密的科学数据库，并制定统一的数据标准，打造全球最大的“多物理场科学数据宇宙”，供全球研究者训练和测试他们的“感知进化”AI模型。
第四横，赋能“全球开发者社区”，激发群体智慧。 宣布将“感知进化”项目的核心感知网络架构、物理信息嵌入的神经网络模型、以及基础训练代码完全开源。并设立“前沿感知挑战赛”，提供巨额奖金，激励全球AI研究者和爱好者，基于开源框架和科学数据，挑战诸如“从天文数据中发现新天体”、“从材料数据中预测超导临界温度”等具体科学问题，形成千帆竞发的创新生态。
合纵连横，破局感知。通过绑定大科学装置获取独特数据、联合顶尖学府攻坚理论基础、共建开源数据生态、赋能全球开发者社区，“渊明系”正试图将“感知进化”这一看似天方夜谭的构想，落地为一场全球科学家协同参与的、数据驱动的科学革命。这条路摒弃了技术垄断的旧思维，拥抱开放科学的新范式，其成功不仅将成就“渊明”，更将加速整个人类的科学进程。
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