首先，程旭对方案整体做了一番介绍，而每个人的面前也都有了一份相关的信息资料。

“智能控制器远传回路投影物镜测温系统”

“系统初始阶段物镜温度快速调整阶段精细调整与寻优稳定阶段”

一众专家学者、工程师们时而在看每一个环节和阶段的设计与方案，时而与旁边的同行做着讨论与交流。

“你看，这个设计，整体是一个串级控制系统，由主副反馈回路构成，而双输入双输出的实际控制是由非线性控制器来完成的。

“控制器通过滚动优化，从而不断获得最优温度，进而实现根据光刻机需求，将投影物镜设定温度值为常量。

“那核心的问题就只剩下一个了，那就是这个控制器，也就是智能控制及其算法。”

“嗯，这个方案确实可行，事实上，这样的设计并不罕见，在很多他采用液体循环控温的复杂对象中都有所使用，理论上是绝对没有任何问题的。

“但实际应用中的效果并不太理想，所以是否能真正实现最终的目标，这其中的核心关键点，你说的没错，就是这个智能控制及其算法，也就是最终指向的这个黑盒子。”

所有人纷纷点头，方案的确没有任何问题，所有棘手的问题，比如控制算法、决策集、推理库，最终的解决方案都指向了一个黑盒子。

这也是相比其他应用，这个方案最本质也是最核心的区别——如果这个黑盒子能解决这些控制问题，那这个方案百分百无疑是可行的。

这个黑盒子能解决问题吗？在场的所有人其实心里都有数。

这就是程旭的荷泵体系芯片结合人工智能训练等相关算法来解决的，并不需要他们来操心。

但，耐不住心中的好奇，好不容易逮住程旭当面的机会就是想问问——人工智能训练究竟能做到什么程度？

chatgpt啊，brand啊，言心哪，这些语言模型他们都见过，但是，程旭今天在这里的应用超出一个语言模型该有的范畴了吧？

其他人还好说，仅仅只是好奇而已。但有一个人已经坐不住了，他叫常海锋。

常海锋是国科精密的工程师，国科精密就是沪微ssa8/2型号光刻机的光学系统供应商。

从资料一拿在手里，他就一直望着黑盒子的这个部分，久久都没有回过神儿来。心里一直在寻思一件事儿：

如果有一个黑盒子，能智能控制光学物镜的生产过程，那物镜的精度是不是也能有一个较大的提高？

如果物镜的精度提高了，直接能满足28nm甚至更高级别的光刻机的需求了，那是不是也能解决现在的问题？

经过一番思考，常海锋脑海里迅速的形成了自己的思路闭环，发觉可行就立即行动，将思路、现在的情况以及可行性发送给了自己的领导。

做完了这一切，观察了一下周围的情况，看大家也都在讨论着黑盒子的情况，自己也是在那跟着附和。

……

“好！”

听着众人议论纷纷的焦点，沪微28nm光刻机总设计师梁振此时开口了：

“今天我们所有的评估都是围绕黑盒子之外的流程来进行的，黑盒子的功能如何实现，能否实现不在我们这次评审的范围。

“后续，沪微所需要做的工作，也是黑盒子之外的这个部分。