过程比你所想象的困难，甚至，我们现在，已经抵达了瓶颈。

我们用三年的时间准备基础样本，这个样本量数量要以千组来计，这些样本都有不同工艺，成分，通过计算模拟与实验数据来挑选出最有潜力的材料。

随后，我们用五年的时间优化材料，样本量会扩大至公斤级，重点配方会重复制备五十到一百批次，每一份样本都要尽可能的优化，尽可能的榨干这块材料的潜力。

依靠神经网络的贝叶斯优化，工艺参数组合优化的数据量能达到百万乃至千万级别，如果没有发现合适的材料，我们将要重新开始。

直至现在，在这千万级别的数据量中，我们最终还是筛选出了三种材料表现最好的第一壁材料，分别是：高性能钨铜复合材料、铍-铜-不锈钢组合材料以及基于表面改性技术的铜合金材料。

可是，如果要制造商业堆，这些材料的参数不够，远远不够，哪怕是加上我，也不够。

我们甚至不知道这是不是一条死路，却只能抱着必死的觉悟往前冲，饶是如此，我们甚至也可能得不到想要的结果。

无数材料研究员，学士、硕士、博士，十几年寒窗苦读，最后终其一生都很可能耗费在这两种很可能毫无意义的重复研究中，任无穷无尽的资金都在材料的制备与检测中消耗殆尽。

许晨，材料学无法再依赖智慧解决了，我们就像是在茫茫的沙漠中找到一粒完美的珍珠，可以根据珍珠的形状与空气动力学来推断落点，可以根据沙漠的地形绘制肯珍珠可能出现的地方，也可以发明筛网来筛沙子，然而，这种提升很有限。

但，更可悲的是，我们甚至不能确定那颗珍珠是否存在。”