第96章 超能力學院
超能力探測儀造出來之後，張誠就可以進行第二步了，那就是，建立一個真正的超能力學院。
在危機四伏的宇宙探險中，不知道有多少危險等待著未來去探索的人類。連個超能力都沒有，還怎麼在宇宙時代混啊。
建設超能力學院，的確可能要花許多錢，可是，又不是一次性投資，張誠還負擔的起，只要資本市場還在的話。
再者，辦學校也不是賠錢的生意。看美國的私人大學，每年收到地贊助不知凡幾。這只是為了未來有個好出身。
等超能力學院開辦后，為了不輸在起跑點家長們，是不會吝嗇錢財送孩子來上學的。
等到超能力被公眾接受后，一個有超能力的人和一個沒有超能力的普通人，兩個人的未來好像就已經有了天差地別的距離，無論是大公司還是軍政方，顯然都會在這中間選擇超能力者為自己工作。最終，社會的主體精英們必然是超能力者。
到時候，超能力學校會招收兩種學生，第一種是本身潛在的超能力數值已經很大待開發的原石型學生，另一種是花了大價錢被送來開發超能力的學生。
第一種學生不但可以免除高昂的學費還有高額獎學金可以拿。第二種學生，就是學院平衡財務的來源。
這個新興學院都市可都是要按照新能源綠色清潔的要求建設的，從設計費用到建設費用肯定不便宜就是了。
超炮上面整個學園都市都是高樓大廈，這是日漫風了，張誠的超能力學院，還是準備向美式學院學習，搞花園學校。學校中當有大片的綠地和花園以及樹木。建築最高兩層。
學院地址，最後定在了和加州相鄰的內華達州，加州的土地價格已經蠻高了，買一塊建設一個城市的土地實在花費太高。
內華達州雖然號稱是沙漠地帶，但其實並非是恐怖的流動沙漠，只是有一些地形沙化的比較嚴重。經過內華達州政府多年治理，已經遍地都是沙漠植物了。開車去內華達州，可以見到大片大片的綠色。
買下的荒地，距離著名的賭城拉斯維加斯北部只有五十公里的直線距離，開車的話，也用不了一個小時。
在內華達州買下的廣闊的荒地上並非平整的，地貌多樣，丘陵四起，還有一個淡水湖。
選內華達州的另一個原因就是，因為設計上要建設一個人口超過百萬的大型學園都市，這可能是內華達州未來第二大城市了，所以學園都市的建立不但是買了廉價的土地，連稅收政策上也有減免。
因為內華達州政府很聰明，未來可以想象，圍繞著一個百萬人口的學院城市，能直接和間接的創造幾百萬口就業。光是一個百萬人口新城的基建，就夠幾萬建築工人吃幾年了。這還是用了大量的建築機器的情況下。
一個學院很好建設，無非是教學區，宿舍區，公共設施區域（例如食堂）和活動區域。也有一些麻煩的建築，例如大型室內體育場等，實驗室等。
超能力學院都市沒必要等到全部建設完畢才投入使用，實際上，只要一個大型的能容納萬人師生的學院建設好之後，就可以開始招生了。
現在要做的就是，招生廣告。從網路上面和現實的海報中鋪天蓋地的打招生廣告。因為超能力開發是要從小確立正確三觀的，所以招生對象只有十歲以下的孩子。也就是從小學部開始辦起。
超能力學院雖然主要是為了開發超能力，但是普通數學物理化學歷史生物體育等的課程也是要上的，只是不進行考試。超能力學院，當然是以超能力開發為主進行各種測驗。
招生要求：首先是無神論者（一個虔誠的教徒是沒有辦法得到超能力的），最不濟也要是某個教派的泛信眾，也就是要信仰不是那麼強就行。在此之上，潛在的超能力越高越好。
為了將超能力數據化，張誠每周都到一次機器人研究所，將研究所新發明的各種測試力場的設備旁發功。並且在機器人研究所的研究方向上，給出清晰明確的道路。
這一次，張誠在新的EF力場測試儀前發功完畢，新的改進型EF力量測試儀測定了張誠這一次的力場指數之後。
張誠認為第一步準備工作已經完成。接下來超能力學院招生簡章的事情，以及老師招聘的事，應該提上工作日程了。
這時，如以往一樣，機器人研究所的主管馮拿出一份採購清單來，讓張誠審核簽字。
張誠看了好一會清單后，在一些無用的設備上畫了XX，勾去之後，才簽了字。
主管馮看到后辯解說：「老闆，這些設備都是必要的。」
張誠：「對於您的個人研究而言，或許是必要的，但是對於研究所的研究而言，則是非必要的。什麼東西有用什麼東西沒用，我不是外行。」
主管馮聞言冷汗直流。
張誠看了一下研究所的其他研究員：「林躍，從現在開始，以後你就是研究所的主管了。明白自己的任務吧？」
新人主管林躍：「切實完成老闆您布置的任務。」
張誠：「知道就好。馮，從今天起，你只是這裡普通的研究員了。」
研究人員有自己的私人研究無所謂的，只是這個私人研究不能讓老闆去買單，更不應該耽誤工作時間。既然馮做不好主管，張誠也不介意換一個。
就算馮要走人也沒什麼，反正也不是機器人研究的權威，走就走了，這個等級的研究人員，美國不是太少，而是太多。
用了能力之後，張誠布置下研究所下一階段的任務。
這個新型機器人，從材料學到人工智慧，仿生科技等，涉及的方方面面一樣都不少。而且以現代的技術，要研究出來，一般情況下要幾十年時間。張誠要做的就是大大縮短這個時間。現在研究所的進度，每個星期都抵得上一般機器人研究所幾個月甚至幾年的成果。