方进端来了糕点，李贞沏了茶，吴晖却动都没动。
他安安静静的坐在对面，盯着林思成，眼神复杂莫名：震撼、惊愕、不可思议，不敢置信……
一个星期，吴晖没日没夜，废寑忘食，人都瘦了一圈，才把林思成的研究报告中的成果验证了一小半。
即溶剂基础配比，无机盐协同。剩下的三大类，他看都没顾上看。
这还是拿着标准答案反向验证，如果是从头开始研究，需要多久？
从八十年代末到2000年，文研院将BTA的缓蚀率提高到百分之七十，用时十一年。
之后，借用文研院的数模和核心资料，将BTA的缓蚀率提高到百分之七十五，国博用时五年。
同时期，北大文博系另辟蹊径，研究复配体系，用时三年，将BTA的缓蚀率提高到百分之八十。
这还是BTA考古应用研究领域最权威、最顶尖的三家，第二档、第三档，乃至不具名的高校团体和研究机构多到数不清。
耗时八九一十年没任何成果，尽跟到别人屁股后面吃灰的一大堆。
而林思成用时多久？
一年！
效率又是多少？
百分之九十五以上。
沉默了好久，吴晖长长的叹了一口气：“林思成，你知不知道，材料学研究有多难？”
林思成没吱声。
要说难，确实难。
一是涉及领域太广：物理、化学、生物、机械工程、量子力学、凝固体物理、材料科学、高分子化学、以及材料热力学、材料制备工艺等等等等。
二是足够抽象。就说一点：材料性需结合宏观数据、细观结构、微观原、分子层面……就这一行字，分开都认识，合一块，是不是就感觉：这讲的是什么寄吧玩意？
看不懂就对了，从大四拉几个材料专业的毕业生过来，搞不懂的一大把。
所以，凡是涉及材料学的研究团队，光是研究员就得配十几个，但凡少一个，你这试验就搞不下去。
这还只是基础的团队配置，涉及到具体研究和实践，难度系数是几何倍数的几何倍数。
一是材料设计空间巨大，选择构建单元及其排列方式有无数组合可能，你得一样一样的试，一样一样的排除。
就像林思成报告中的无机盐协同：BTA+钼酸盐/钨酸盐/磷配盐/硅酸盐。
乍一看，复配体系才四种，感觉好简单？
但具体到分类品种，四种盐类的单体总数是一千一百多。如果扩大到适用于缓蚀剂的无机盐，基础单位是“万”！
而且并不是你把单体选对，实验就能做成功：还需要精准的核心配比、更需添加的金属离子和有机酸的种类、数量与顺序，及实验环境参数：PH范围、温度、湿度等等等等，精确到小数点之后好几位的程度。
不管是哪一种，但凡错一个百分点，准备了十多二十天，乃至一两个月的实验当场就能报废。
其次：因为技术封锁，难以通过国外已成熟的理论模型准确预测性能。需要反复试错，反复试验，更需长期积累实验数据。
有时，突破性进展耗时，至少以“十年”计。
比如文研院。
但文研院和国博背后站的是部委，北大文博系背后是国内最顶尖的高校。每一家的团队，都聚集了国内最权威的专家，用的更是最顶尖的设备，纯度最高的物料。
而林思成呢？
实验室三个组长全是门外汉，剩下的全是实习生。数来数去，就王齐志稍懂点，却是个甩手掌柜？
等于这些研究成果，全是靠林思成搞出来的？
如果列个公式：林思成VS国内顶尖考古科研机构=KO。
关键的是，他学的压根就不是材料学，甚至大学都还没毕业……这谁能想的通？
吴晖又叹了一口气：“林思成，你知不知道，你的这些成果一旦发表，意味着什么？”
林思成顿了一下。
他当然知道：把基础溶剂的缓蚀率提高到了百分之八十五，等于文研院的十一年，国博的五年，全白折腾了。
包括数以千万计的经济成本，几十号专家十数年的心血，全白费了。
同时也意味着，这条赛道彻底被他堵死了。
他把无机盐复配体系扩展到四种，等于北大文博系这三年，也白折腾了。
百分之九十六及以上的缓蚀率则意味着：无机盐复配这条赛道，也被他给堵死了。
虽然剩下的三大类，林思成还处在研究阶段，但基本已被他圈好了框架，锁定了研究方向。
可以这么说：以后不管是谁研究BTA考古应用缓蚀技术，林思成就像横亘在路中间的一座山，永远都绕不过去的那种。
这还是他刻意放缓研究节奏，故意压着实验进度，不然，这三条赛道也得被他彻底堵死……
看林思成不说话，吴晖还以为他没有意识到问题的严重性，又强调了一下：“不止考古，不止文博领域！”
林思成点了一下头。
工业的基础是金属，只要是金属就会氧化。所以哪怕BTA缓蚀只占金属防护领域中极小的一部分，但要与考古领域相比，就像西瓜和芝麻的区别：
电子工业、汽车等冷却系统、油田注水、水处理与循环、金属加工，乃至于以后的新能源（电池电极，导电金属盐）。
说难促进国内工业有多大的进步，这话有些夸张，但对国内的工业发展肯定有点用处……
“吴司长，你肯定很好奇：全国这么多家机构研究BTA考古应用，有的从八十年代就开始，研究了十多二十年都没有攻克的难道，有些甚至是想都没有想像过的领域，我为什么只用了一年，研究出的成果不但多，而且全是颠覆性的？”
“更比如，有些需要做几百组，可能上千组的实验，我为什么只做十多组，就能精准的构建单元？有些不确定性非常高，极易出错的实验，我为什么通过有数的几次，就能预测到准确的数据模本？”
“就像是，我早就知道精确的数据集，甚至于早就知道，什么样的单体有效，什么样的无效？”
吴晖猛点头：可不就是这样的？