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便已经设计好，纳米机械所要做的事情，只是践行蓝图的设计，这个至关重要的蓝图，并不存在于任何一个纳米机械内部，它们装载不下那么多的信息，整个蓝图是建立在涌现性的基础之上，只要纳米机械达到一定数量，就会自发的按照蓝图的去设计运作，包括无线电信号的发射也是其中的一环。
类似的还有氨基酸合成多肽，多肽再合成蛋白质，还有质子、中子、电子构成一整个原子，原子构成种类繁多的分子，当然，‘智慧’、‘生命’这两种大命题也是基于涌现性而展现出来的结果。
涌现性所要描述的是，从低层次到高层次的过渡，是在微观主体进化的基础上，宏观系统在性能和机构上的突变，在这一过程中从旧质中可以产生新质。
用一句话概括就是‘量变产生质变’。
瑟琳人的学者，利用涌现性解决了蓝图信息量过大的问题，让纳米机械在达到足够数量后，能自发式实行建造任务，而不需要超级计算机的协同。
时间流逝了一段时间，和平者渐渐有了作为一颗天体战舰该有的样子，比如，一个内置的能源核心。
卫星的表面在升温，因为地核被点燃了，不，应该说地核被替换成了其他的东西，导致卫星表面温度升高。
那是一个环形结构，建立在原有且早已经冷却的地核基础上，以卫星自身的公转为中心轴，内部存在着高能磁场，可以有效的约束等离子体，随着激光点火，这座磁流体发电机，或者说核聚变反应堆，开始了它的运作。
有了这座巨大的能量源供应，纳米机械对卫星的改造进度顿时加快了不少，它们不再是只能勉强依靠着恒星光照才能运作的无根浮萍。
在反应堆被制造完成后，计算机中枢随后被慢慢构建成型，它的设计与帝国最高端的计算机如出一辙，原理和构造都是一样，而内部程序则依靠涌现性来解决。
当整颗卫星的物质彻底被纳米机械取代，大量的数据出现在计算机中枢的内部，计算机中枢接收并重启，然后将大量数据加载处理。
像诸如武器、雷达、计算机、设计结构等等，这些数据会导入计算机中枢，再由计算机进行合理调配分析。
身处战场的时候，这颗天体要塞会短时间内利用纳米机械完成武器、雷达、装甲的制造，然后投入实战，因为资料的存在，并不需要经过什么测试就能投入战场。
这样或许很夸张，但其实并不然，样品即成品是建立在‘大数据’这个前提下，好比是地球上的美国，开发出四代以上的五代机，他们绞尽脑汁，但如果是复刻出莱特兄弟最初的样品机，对他们而言是相当简单。
再比如加减乘除的计算公式，了解了底层公式后，一法通万法过，并不会有谁真的会用亿万数量的人去计算一亿乘以一亿等于多少。
这些都是大数据的积累造成的结果，省去时间、精力、资源，算式是积累了大量数学计算，物理公式是积累大量实验数据，本质都是一样。
便已经设计好，纳米机械所要做的事情，只是践行蓝图的设计，这个至关重要的蓝图，并不存在于任何一个纳米机械内部，它们装载不下那么多的信息，整个蓝图是建立在涌现性的基础之上，只要纳米机械达到一定数量，就会自发的按照蓝图的去设计运作，包括无线电信号的发射也是其中的一环。
类似的还有氨基酸合成多肽，多肽再合成蛋白质，还有质子、中子、电子构成一整个原子，原子构成种类繁多的分子，当然，‘智慧’、‘生命’这两种大命题也是基于涌现性而展现出来的结果。
涌现性所要描述的是，从低层次到高层次的过渡，是在微观主体进化的基础上，宏观系统在性能和机构上的突变，在这一过程中从旧质中可以产生新质。
用一句话概括就是‘量变产生质变’。
瑟琳人的学者，利用涌现性解决了蓝图信息量过大的问题，让纳米机械在达到足够数量后，能自发式实行建造任务，而不需要超级计算机的协同。
时间流逝了一段时间，和平者渐渐有了作为一颗天体战舰该有的样子，比如，一个内置的能源核心。
卫星的表面在升温，因为地核被点燃了，不，应该说地核被替换成了其他的东西，导致卫星表面温度升高。
那是一个环形结构，建立在原有且早已经冷却的地核基础上，以卫星自身的公转为中心轴，内部存在着高能磁场，可以有效的约束等离子体，随着激光点火，这座磁流体发电机，或者说核聚变反应堆，开始了它的运作。
有了这座巨大的能量源供应，纳米机械对卫星的改造进度顿时加快了不少，它们不再是只能勉强依靠着恒星光照才能运作的无根浮萍。
在反应堆被制造完成后，计算机中枢随后被慢慢构建成型，它的设计与帝国最高端的计算机如出一辙，原理和构造都是一样，而内部程序则依靠涌现性来解决。
当整颗卫星的物质彻底被纳米机械取代，大量的数据出现在计算机中枢的内部，计算机中枢接收并重启，然后将大量数据加载处理。
像诸如武器、雷达、计算机、设计结构等等，这些数据会导入计算机中枢，再由计算机进行合理调配分析。
身处战场的时候，这颗天体要塞会短时间内利用纳米机械完成武器、雷达、装甲的制造，然后投入实战，因为资料的存在，并不需要经过什么测试就能投入战场。
这样或许很夸张，但其实并不然，样品即成品是建立在‘大数据’这个前提下，好比是地球上的美国，开发出四代以上的五代机，他们绞尽脑汁，但如果是复刻出莱特兄弟最初的样品机，对他们而言是相当简单。
再比如加减乘除的计算公式，了解了底层公式后，一法通万法过，并不会有谁真的会用亿万数量的人去计算一亿乘以一亿等于多少。
这些都是大数据的积累造成的结果，省去时间、精力、资源，算式是积累了大量数学计算，物理公式是积累大量实验数据，本质都是一样。