如果是连续的空间，通过开启魔法空间门，指定坐标后便可以随意跳跃，而如果是不连续的空间，空间跳跃便会非常危险。

因为规划空间航道里要是存在褶皱，航道便会被扭曲，飞船经过扭曲的航道，就会被空间的扭曲力瞬间撕碎。

五光年，对于掌握了魔法空间传送的塔纳里文明而言，看似并不是一个难以逾越的鸿沟，尽管他们飞船上的超空间引擎每次超频能量输出，最多只能让飞船跳出0.3光年的距离，但也足以让他们进军星辰大海。

因为每次空间跳跃都伴随着空间扭曲惯性，只需带够完成五次空间跳跃的能源，他们便可以进行连续的空间跳跃，因为后面几乎不需要在空间跳跃上继续消耗能源，依靠空间扭曲惯性便可以自动完成。

可偏偏星球周围五光年的空间是不连续的，飞船要想在不连续的空间内安全航行，只能使用常规引擎。

坏消息还不止于此，有植物研究机构出具的一份关于魔能的研究报告，在学术界获得了广泛认可。

该报告显示塔纳里星球上原生的魔法植物已经不能储存魔能，这说明土壤内“霉”的数量正在急速下降，霉循环已经被彻底破坏，塔纳里星球的魔能正在加速枯竭。

如果不想让整个文明回到农耕时代，便只能进军星辰大海，现在已经别无选择。

这是一个让大多数普通人有些绝望的事实，但魔法空间传送学术界并不绝望，在现有技术的基础上，他们甚至很快设想了两种让飞船安全穿过空间褶皱区的方案。

第一种方案是设计制造更大型的宇宙飞船，他们称之为太空母舰，规模差不多相当于一个小型城市，具备稳定的生态循环系统，里面有完整的教育、生活、医疗等配套体系。

这个方案相当于把地面上的一个城市搬到太空中，让一座城市在太空中启航，差不多用时六十年，耗费三代人，便能让飞船安全穿过空间褶皱区，之后便可以使用空间跳跃向宇宙深处进发。

第二种方案是设计制造可以让人类长期冬眠的休眠舱，通过让飞船自动驾驶穿越空间褶皱区，然后再唤醒人类。

很明显，第一种方案的不确定性因素太多，而第二种方案的可靠性比较高，只要解决飞船自动驾驶的人工智能技术和休眠舱技术，便可以让人类摆脱五光年的束缚，真正迈入深空。

精灵种族的寿命虽长，却极容易被莫名其妙的病菌致死。

高山人族虽对生态环境的要求较低，但对温度、气压敏感，而且个头太大，天生不太适合乘坐宇宙飞船远航。

人鱼种族喜欢睡觉，寿命也长，液态水便是他们需要的基础生态环境，要求倒是不高，但他们不擅长思考，而且很懒，族内几乎没有魔法学专家，不适合搞科研。

人族虽在各方面都比较适中，对休眠舱的设计要求也就最高。

基因修正技术早已获得社会的谅解，在人们的广泛认知里，已经没有了伦理问题。

魔法生物学家们结合这颗星球四大智慧种族的特点，通过基因择优修正技术，培植改造在身体先天条件上适合长时间在太空中航行的混血人类。

与此同时，一些人体休眠技术专家也在加紧攻克休眠舱技术，使其能够在飞船上长期稳定运行。

在充分调动全球的力量之后，仅仅用了不到三年的时间，基因择优修正技术和休眠舱技术均取得了重大突破，基本达到了长时间深空航行的要求。

然而，一项没有被社会重视的技术却在此时成了头号难题，这便是飞船的自动驾驶系统。

整整三代人的时间，飞船需要自主应对太空中的各种复杂环境，同时还要照看好休眠舱以及飞船本身。

虽说宇宙空旷，但飞船毕竟是一个结构十分复杂的机器，自动驾驶系统必须足够智能，才能应对诸多问题。

设计出一套优秀的飞船自动驾驶系统虽然很难，但其终归是软件系统，与基因择优修正技术和休眠舱技术相比，飞船自动驾驶系统所需消耗的社会资源几乎可以忽略不计，而且极容易号召全球精英加入，包括那些一直潜藏着优秀人才。

为此，由中央魔法学院人工智能部牵头制定了四条规则，面相全球征集飞船的自动驾驶程序，这四条规则如下：

第一，飞船人工智能控制程序必须具备自我学习能力，而且只能在指定飞船上运行，脱离指定飞船后，程序必须立刻自动完成自毁。

第二，飞船人工智能控制程序永远不得伤害飞船上的任何人类船员。

第三，飞船人工智能控制程序只能在全体船员进入休眠的时候，才能完全自主运行。

第四，飞船上只要有人类船员处于清醒状态，飞船人工智能控制程序的每一个经过自我学习后发出的自主程序指令，都必须获得人类授权后方可执行。

中央魔法学院向全球征集人工智能程序，虽然开出的奖励很高，可并没有引发社会舆论的过多关注，不过这并不意味着关注这件事的人少，一些隐藏在社会中各个角落中的相关人才，闻风后已经在蠢蠢欲动，他们称四条规则为“四定律”，这个说法很快在魔网上流行了起来。

起初，范伦丁关注到这个新闻事件后，并没有像很多人一样嘲笑中央魔法学院人工智能部缺乏人才，相反，他非常理解中央魔法学院的做法。

作为一个业内人士，范伦丁十分清楚，如果只是逻辑控制程序，无论需要操控的机器设备的体积有多么庞大，内部结构有多么复杂，在进行区域模块划分后，都可以化繁为简。

但具备自主学习能力的人工智能则完全不同，它在设计之初可以完全脱离应用领域，因为它可以通过后期学习适应任何应用场景。

所以，人工智能程序不是靠着堆加人力物力就能设计出来的，它的核心程序可能看似简单，但一定非常精妙，非天才不能为。