第201章 科研1.0 (第2/3页)

所有相关技术都有，不至于说出现一个暂时完全无法解决的技术空白领域，有没有的问题已经解决，现在正在解决好不好的问题。

    比如图像识别技术，这个技术很早就有，从这个技术延伸出来很多相关的应用技术，比如百度的搜图，比如人脸识别，比如三维重建等等，都是从这个技术延伸出来的。

    库卡面对的是标准化可设计场景，而卡本面对的是随机不可控场景，并且突发事件很多，所以相对来说，卡本面对的技术难度要远高于库卡。只不过库卡倾向于精度和效率，卡本倾向于可用性和智能性。

    卡本的收购成本并不高，并且它算是在生活服务机器人领域走的最远的，莫回拿下卡本的一个主要的考虑是尝试利用超极本加速研发进程。

    目前超极本的运算能力是超常的，智能性也还不错，虽然未必是最强的，至少在各大实验室研发的中算是第一梯队的。

    超极本对卡本可能提供的帮助应该在模拟和排错上，比如图像识别，想要获得一个应用效果比较好的图像识别技术，关键就在算法和无监督自我学习的智能性上。

    莫回采取的是笨方法，当卡本被收购之后，让卡本团队在图像识别领域提供一个演进模型，这个模型实际上是一个训练模型，通过海量样本进行人工智能的训练和学习。同时让他们提供图像识别领域所有可能的算法，无论这个算法有效性如何。

    莫回依托上帝之手可调用的资源相当多，他不仅要求卡本提供，还联系了很多在这个领域进行研究的科研和商业机构，让他们提供类似的东西。

    莫回做的事情实际上是尽量将这个领域的算法穷举，同时将这个领域的研究方法穷举，然后利用海量的样本让超极本进行无穷比对和组合。

    严格来说他这不算是科研，他是利用超极本的计算力优势，不停的排列组合，穷举所有可能性，在其中找到可能的道路。

    这个方法虽然很笨，但是在某型领域确实能够起到效果，实

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