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结果顺着传送带送到其他纳米机器那里去执行不同的任务。这就是在这个纳米级上的亨利·福特公司。
当无数个这样的纳米机器同时做同样的事情时（正如计算机专家所说的并行），制造人类级别的设备将成为可能。分子模块可以用原子来制造，并且可以作为元件用来制造更大些的宏模块，然后这些宏模块再构成更大的宏模块……直到人类级别的产品被制造出来。为了进行这样的建筑系统工作，大量的分子级基础结构需要被证明是现实的或不现实的。
人工胚胎形成学
我个人比较倾向于基于大自然几十亿年来制造自身生命形式的纳米科技，也就是“胚胎学方法”。在胚胎形成过程中，一开始是一个受精卵，然后持续分裂直到某些细胞（决定于在胚胎上的位置）开始分化。细胞间的环境向细胞发送化学信号，用来打开或关闭DNA中的某些部分，导致不同的蛋白质被合成，执行不同的任务。然后这些不同的蛋白质改变分化细胞的状态。最终，大量的分化细胞产生了一个有生命的三维生物。
进化形成了一个生长机制，它使用一个线性的一维的化学命令编码串（通常称为DNA）并且翻译成三维的有生命的机能生物。研究这个纳米级别工程的奇迹被称为“胚胎形成学”或者“进化”。这种指示分化细胞怎样在发展过程中的适宜时间打开或关闭某些基因的机器处于分子级别。一个生物细胞可以被看成一个分子级的城市，拥有百万个分子级的居民来组成一个功能结构。
我非常高兴看到一个我称之为“人工胚胎形成学”的新学科的形成，它致力于模仿自然界的胚胎形成过程，从一个单受精卵细胞来培育
恐龙或昆虫。科学家和工程师们将需要比21世纪初知道得更细致，了解自然是怎样做到这一点的。但是，当分子生物学家开始或多或少地发现所有的关于某个特定单细胞细菌的知识后，他们中的很多人开始改变专业来研究多细胞生物是怎样形成的。现在胚胎形成学是一个很热门的研究领域，所以我们完全有理由相信，在未来几十年内将会有一系列的新发现。
最终，我希望看到我所谓的“胚胎形成制造”（embryofacture，embryological manufacture的缩写形式）的产生，也就是利用人工胚胎形成学技术来从纳米级别制造人类级别的产品。我们不需要使用前面提到的复杂的纳米基础结构，而是需要复杂的计时控制系统来决定，当被细胞内或细胞间的特定分子信号刺激后，DNA（或者是人类设计的等价物）中的某些基因将被打开或关闭。
自上而下地设计这样复杂的控制系统将可能超越人类科学家的能力，所以一个更可行的方法就是使用“进
化工程学”（evolutionary engineering）方法。一个基于分子的生长指令的人工“DNA”序列和最终的三维产物（有生命或者没有）的映射因其复杂性不可预测，所以剩下唯一可能的方法就是自然界“胚胎形成制造”其生物的称为进化的方法。
进化工程学
胚胎形成制造的一个进化工程解决方法可能是这样工作的：一开始产生亿万个随机的分子级“人工DNA”串，每一个都可以被转译为块状的三维分子结构。然后预先设计好的分子级纳米机器人进入块状物内，测量其想得到的微产品的形状和功能的相似程度。那些得到更高分值的块状物将会使其相应的人工DNA生存下来并且在下一代有更多的复制品（孩子）。
根据达尔文理论，那些功能上差些的块状物会死亡，因此产生了一种“适者生存”的策略。子DNA然后会微小“变异”（也就是在某方面改变人工DNA中的化学指令）。偶尔地，一个变异的子DNA会产生比其父辈“更适应”（表现上更好）的块状物。通过很多次循环后，一个能够生长出合适形状和功能的块状物所相应的合适的人工DNA就产生了，结果是一个能够表现出某种有用功能的分子产品。
自我装配
然而，进化出单个的组成部分是不够的。这些组成部分需要在形状上互补，以便于它们可以“自我装配”，也就是像七巧板块那样组成一个更大的功能整体。这样的方式会形成病毒。DNA（基因）的一些部分为病毒成分的建造编码。当它们一建成，它们相互组合形成一个完整的病毒。
所以组成部分需要有如锁和钥匙般的互补。它们需要有自我装配的能力，简单地通过相互碰撞（就在分子级别中经常发生的混乱和高速运动）来实现。
当涉及制造小行星般大小的人工智能机器或者人类大小的人工智能机器，这种自我装配的概念将非常重要。一个人类大小的人工智能机器（或者一个人类大小的任何事物）拥有万亿万亿个分子。制造人类大小的人工智能机器将需要人工智能机器的所有原子，所有的万亿万亿个原子，以原子般的精确放置在适当的位置。我相信，这样的人工智能机器将通过胚胎形成过程来制造。它将必须通过胚胎形成制造自己。那么这样的人工智能机器是怎样从一开始制造和设计的呢？
第一台（非常原始的）人工智能机器将需要进
化工程师（如我这样的人）制造出来。也许他们应该被称为“胚胎制造者”或者“胚胎形成工程师”。首先，进化的三维分子结构可以一块一块地装配成更大的三维结构。然后，可以制造更加复杂的人工智能机器来执行自我进化（可能在它们的体内），并且以电子速度做出思考。
当然，人类不可能完全了解这些进化的“达尔文人工智能”是怎样发展的。它们的智慧结构和功能将是如此的复杂并且改变是如此迅速，以至于让人类完全理解它们是不现实的。
这样的人类无知性对于地球主义者来说，将被证明是强大的意识刺激因素，他们认为就是人工智能制造的自身特征（也就是达尔文自我装配的胚胎形成制造学）让人工智能机器的行为本质上是不可预计的，并且因此会对人类造成潜在的威胁。这一点将在第5章介绍地球主义的案例中详述。
综合所有的技术
现在让我试着在这里总结一下。这个章节的要点在于介绍那些使人工智能制造成为可能的技术。
到现在为止，这个章节提出的就是，人工智能机器包含1040个原子或比特的信息，无热量的、可逆的、三维的计算机电路，比人类思考至少快百万倍（并且可能快得多）。它将在其表面附加大量的感应器，拥有巨大的存储能力；还有应用纳米科技的分子级工程，如“不朽”机器人，批量复制的纳米机器人给经济带来的影响；人工胚胎形成学、进化工程学、自我装配等。但是远不止这些。
量子计算的人工智能
这些人工智能机器将使用分子和原子大小的组成部分，所以这些部分将受量子力学原理的支配。最近，随着理论物理学家和实验物理学家相互竞争来创造新的“量子计算”方法并且把这些想法实现于真正的硬件上，“量子计算”这个崭新的领域开始流行起来。
对于向普通大众介绍量子计算，我一直很迟疑。这违反直觉并难以掌握。如果随后的这些段落对您来说读起来冗长费解的话，那么就跳到下一章。在某种意义上来说，没有人真正理解量子理论。因为它看起来就像一堆数学处方然后给出问题的完美数字答案，但看起来在概念上却完全不直观。
原子以其奇特的方式运作，和人类所习惯的我们这个级别上的事物非常不同。量子力学是真正奇怪的和抽象的。它是这样的一堆数学物理，当原子级别系统和人类级别测量仪器相互作用时，它给出了特定的测量结果的随机性。在经典物理学中，物理系统的状态是清楚的，也就是说，它有特定的状态值，例如在某个时刻的速度是V，它的位置是X，它的动能是K，等等。在量子力学中，事物更抽象。
如果进行某种测量的话，量子系统的状态是由一些数字的抽象数学总和表示的，每一个数字都是和一个测量结果联系在一起的。这个总和与状态的线性加权被称为“重叠”，并且是量子力学的核心概念。如果您不理解这些请不要烦躁。理解本部分并不是必需的。
正是这个重叠才是量子计算的伟大特征。重叠随着时间发展，在某种意义上可以同时进行多次运算，而传统的计算机一次只能进行一次计算。
在经典计算中，寄存器（比特的存储链）的状态是有限的0或1的串（如00