私企肯定会认真衡量投资的利弊。
他们会希望每一笔投入都能有产出，只有更大概率能有专利、技术产出，大规模的资金投入才不至于打水漂。
以“前期实验数据分析模糊”为理由搁置合作，让夏国斌都感觉无话可说，因为实验数据非常的多、非常的复杂，他们只能整体或分块进行分析，从大方向把握数据指向，来说明研究的可行性。
这种方法从基础逻辑上，可以说就是没有意义的，不管怎么样进行分析，最终结果都会是‘研究可行性高’。
夏国斌知道想要达成合作，就必须解决实验数据分析问题。
但是，他做不了。
如此多的数据做分析，是非常专业地数据分析专家的工作，而类似领域的顶尖专家，他想请都不知道该请谁，只能去找认识的数学、计算机教授。
结果，全都被拒绝了。
每个拒绝的人都给出类似的理由，“数据太复杂，做不了。即便是做了分析，也不一定能说明问题。”
同行业认识的人，则直白的说，“没有足够多的人手、足够高端的设备，前提的数据分析不会做的太精细。”
“只要有高端设备，问题就解决了一半儿，但即便是进入到真正的研究中，还是会存在海量数据的分析问题。类似的研究想出成果，运气的成分很大。”
这就是问题所在。
夏国斌找了好多人都没有办法，也没有找到确切的解决方案。
当知道王浩的数学论文，即将发表在《数学学报》上，再加上到国际计算机会议上拿奖，就干脆直接找过来了。
“情况就是这样。”