也就是说，如🄛♴🌪果想降低一个成功项目的科研投入，别的什么都不用动，只需要想办法减少那些失败案例🛖的投资规🕩🌒模就行了。
跟大学合作就可以解决这个问题。
这也是最近IBM的“Watson”人工智能产品🈶🂲💱最近在市场上着🚾😼重讨论的一个话题之一，就是AI制药。
传统的医药🍖🞾科研，为了确保成功，要采用最笨的方法，把所🞗有的选择路线下的课题都做一遍🖖💨，这必然会造成巨大的研发损失。
在人工智能🍖🞾的帮助下，也许就可🄖以改变这种笨笨的制药行业的策略！
没必要所有路线的课题都做了。
先由人工智能来进行一波分析，先把那些不合理的注定会失败的方向全部排除！这就大大降低了失败课题的投资损失，从而降低一款新药的总投资。
AI制药是一个充满美好🐬幻想的技术方向，目前所有的AI厂商都处于炒作阶段，📲是AI给全人📻☟类画出来的一张很美好的大饼。
想要一步一个脚印，对紫微星来说当下最关键的还是要把Rokid-go开发出来。光靠炒作和画大饼也不行，☆☯还🖀要拿出一些实实在在的成绩出来！
越是高风险的研发工作，科技公司就越是需要跟大学合作。
比如紫微星的🄛♴🌪人🆘🏲🞅工智能开发，就跟全球超过10所大学展开了合🛳作，包括国内的清华北大、北科北理、复旦南开，港大港中大等等。
国外🐉♪的大学，主要是分布在欧洲和韩日，其中每年投入科👣研经费最多的当⛼数英国的剑桥和牛津大学。
紫微星每年跟大🆘🏲🞅学在人工智能领域的科研总投入，超过8500万美🚾😼元，已经开展了超过30🉣🉈🅕个相关的科研项目。
其实畅游也一样。
现在周不🄓☬🂢器还没有正式入主畅游，还没有走程序。
不过，有一些工作他已经行动了。
跟南加大、哈佛、麻省理工、宾夕法尼亚等7所美国高校的游戏中心展开了合作，每年预计会投入1500万-2500美元，🐺来资助这些游戏中心的团队进行游戏开发。
做游戏的技术难度其实不算太大。