从大学讲师到首席院士 第81节（第1 / 5页）

每个学者都是一样，研究怎么可能覆盖很多领域呢？

会议的评审专家又不是他一个，也不需要操心每一个报告的评审问题。

这天有个好消息。

纳微实验室和创微科技的合作研发项目达成了。

创微科技先期赞助两千三百万经费，用来给纳微实验室购买高精度设备以及做出初期的研发。

针对要参加的计算机会议、要进行的算法报告，他倒是没有什么可准备。

论文已经写完了。

去参加会议到了报告的时候，直接上台做讲解就可以了。

倒是另一个工作有些困扰，会议邀请他担任评审，他有些担心自己的能力不足，因为感觉自己的水准并不高，最主要是研发领域的限制。

如果单纯是理论算法的领域，他就非常有信心了，牵扯到其他领域的内容，情况可能就会不一样。

实验室和企业合作的横向项目，赞助经费并不固定，只要研究能够正常进行，中途有一定的成果，后续就会有源源不断的资金支持。

纳微实验室可以说是‘吃了个饱’，最少的两、三年内不用为研发经费发愁。

作为项目的牵头人，夏国斌自然是非常的开心，合作项目确定下来以后，他很正式的请王浩吃了一顿，感谢他的数据分析报告，才能让项目合作得以达成，陪同的还有实验室其他的研究员以及两个副研究员。

饭局中，夏国斌说起了谈合作中遇到的问题，“我最开始觉得希望很大。你那份实验分析做的太好了，根本挑不出问题，正说明我们的方向是正确的。”

“但是创微来的团队，最重要的是那个杜总监，他完全没有反应，据说是想找其他实验室合作。”

计算机的研发领域太多了，而绝大部分都不是理论算法，可以这么说，理论算法只是计算机领域的小众分类。

有个明证就是，不管是杰出青年基金，还是优秀青年基金，每一年通过的项目公示中，计算机理论研究方向，能有两、三个项目就很多了。

大部分申请能通过的项目都是应用类研究，比如信息传输、图像处理、医学应用，当然也少不了大分类的人工智能，等等。

其实就和数学的研究一样，应用数学的研究数量比纯数学大几倍、几十倍，做理论研究的永远都是少部分。

王浩是做数学计算机研究，在计算机的应用领域上几乎没有涉猎，但他仔细想想又安下心来。