新公司刚刚在武侯区拿下一片工业用地，正在招标进行工厂建设。在李翔的规划中万维化工主要业务是，生产一些高科技化工材料，满足万维科技自身需求的同时，也可以向外出售盈利。目前预定上马的项目就包括超级工程塑料，彷皮肤硅胶，高质量石墨烯三个。为了让新公司尽快运转起来，相关人才的招聘工作已经开始，给出的工资待遇在蜀都本地来说，属于第一梯队的。
其实不止是新公司，其他三家公司、工厂最近也在不断招人，给出的待遇同样不低。很多蜀都本地高校的应届毕业生，对比多家用人单位给出的待遇后，都会选择加盟万维科技。蜀都附近的其他用人单位和企业，为了抢人，不得不跟着提高工资待遇。万维科技在不知不觉中，已经开始影响到蜀都市的方方面面。经过一个多月不间断的持续扩招，万维科技旗下的正式员工人数已经突破了三万，正在朝着四万快速迈进。
这么多的员工，每个月光发放的工资就超过了3个亿，再加上五险一金和其他各项福利待遇的支出，超过五个亿是妥妥的。好在万维科技正在推进的多个项目都进入了盈利期，其中尤以网游项目和汽车项目，效益最好，说是日进斗金也不为过，应付日常的开销还是没问题的。
四月十号这一天，万维汽车厂的研发实验室内响起一片热烈的掌声，经过上百名研发人员的共同努力，第一辆蝴蝶双门跑车终于试制成功。看着实验室中央那辆小巧可爱、曲线流畅的跑车，一众工程师的双眼之中，都闪烁着兴奋的光芒。这是万维汽车设计制造的第一款跑车，也是万维汽车冲击高端车型迈出的第一步。前路慢慢，未来可期。
作为这辆车的设计者，他们太清楚这辆车在可爱的外壳下，隐藏着一颗多么狂暴的内心。大容量锂空气电池，充满电可达到2公里以上的续航。全时四驱轮毂发动机，最大输出动力15k，峰值扭矩135nm，百公里加速仅需16秒，极限速度超过55km/h。妥妥的性能怪兽，秒杀一片千万以下的跑车，放到一千万以上的超跑中，单就性能来说，也能排进前十。再搭配上连网版的自动驾驶系统，真正做到了驾驶体验和行车安全双满分。
之所以说是连网版自动驾驶系统，是这个系统只能工作在连通5g网络的情况下。一开始，李翔是打算上完整版的自动驾驶系统的，但研发人员在模拟测试中发现，市面上能买到的所有cpu包括性能强劲的服务器cpu，都不能满足自动驾驶系统大量的数据计算需求。大家讨论之后，采取了一个折中方桉，那就是本地计算和云计算相结合。车载计算机只负责计算一小部分基础数据，提供一些辅助驾驶功能，像是车道保持、自动超车、自动泊车之类的。想要开启全功能的自动驾驶系统，就需要进行5g连网，将大部分数据上传到量子计算机，处理之后，再将结果反馈回行车电脑，输出行车指令。
得益于5g通讯网络的低延迟和高带宽，这套连网版自动驾驶系统的表现还算不错。应对危机情况的反应速度，肯定赶不上原版自动驾驶系统，但还是比人类驾驶员的反应速度快很多。不过使用5g网络进行数据交换，还是存在一定的隐患。国内的5g信号覆盖率，在全世界也能排在前列，但还是远远未达到1%，很多偏远地区都没有5g信号。就拿蜀都市来说，有5g信号覆盖的，也只是市区范围和部分郊区城镇，其余的大部分农村地区都只有4g信号可用。而4g网络的延迟和速率，是远远无法满足自动驾驶系统的数据传输需求的。
这就造成了一个很尴尬的情况，号称可以应对任何路况的lv5级自动驾驶系统，竟然被通讯网络绊住了脚步，只能在有5g信号的区域开启。而且一些人口密集区域，5g网络还会出现延迟增加，带宽受限的情况，同样无法开启自动驾驶系统。如此一来，原本噱头十足，科技感拉满的自动驾驶系统，就成了一个半残系统，根本不能作为车型的主打卖点了。
看着在试车场不断穿梭往来的蝴蝶跑车，李翔不由摇了摇头，不能实时开启自动驾驶系统的蝴蝶跑车，距离他心目中的完美跑车，差了太远。送给杜晓梦的生日礼物，还可以用得自异世界的硬件，代替性能不足的cpu，实现全功能自动驾驶。量产型号的蝴蝶跑车，就只能搭载这种连网版自动驾驶了。想要解决这个难题，或者自己建厂生产石墨烯芯片，或者自己建立一套覆盖全球的通讯网络。
第一个方法短时间内很难实现，李翔手上虽然有石墨烯生产线和石墨烯芯片生产线，但没有相关技术人员和熟练工人，很难在短期内实现量产。而且李翔也不想这么早拿出石墨烯芯片技术，实在是芯片相关领域太过敏感，是大国博弈的重点区域，万维科技目前的根基还太浅，体量和影响都不够大，还顶不住太大的风浪。
第二个方法实现起来同样有难度，一个5g网络，世界上的诸多通讯公司就研究了几十年。想要弄一套比5g网络延时更低，带宽更高，覆盖更广，且成本更低的全新通讯网络，对一般人来说，基本不可能实现。当然李翔不能算作一般人的范畴，他有着系统金手指，还有着诸多得自异世界的先进科学技术作为支撑，总能做到一些匪夷所思的事情。譬如这一次，李翔就想到了方法。在他随身仓库中有一套通信卫星系统，那是得自《机器人总动员》异世界空天机场的一套通讯卫星，足有36枚之多，可以提供通讯、定位、导航等服务，正好完美符合汽车自动驾驶系统的需求。