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第381章 371:学校,空间计算


因为狗东并没有对这项技术进行任何披露,普通人对这项技术没有任何概念,一些懂技术的觉得这技术不简单,一些技术群开始聊起狗东这项技术来。

“你们说狗东这项技术是怎么做到的,是不是数据片段搜索来进行识别的?”

“你用数据片段搜索技术做个图片识别技术给我看看,用户在拍摄照片的时候角度是死的,用户拍摄的照片和产品的照片是完全不一样的,这项技术多半是深蓝集团用人脸识别技术魔改出来的。”

“肯定是深蓝用了某种特殊算法做出来的,不过我觉得光是靠算法还不行,光有算法算力跟不上是不行的,深蓝肯定研发了一款专用的加速硬件,可惜深蓝没有对外做过任何的技术披露。”

“要是你你会把自己的核心技术分享出来吗?”

“科技是无国界的好不好,深蓝就是想要搞垄断。”

“楼上的估计是被外国人洗脑了吧,忘记深蓝被断芯片的事情了吧,要是科技真的无国界,他们为什么要断深蓝的芯片。”

“麻烦楼上的小白了解下瓦森纳协定,科技无国界就是骗普通人的。”

“我还记得几个月前深蓝在美利坚的磁盘阵列柜被偷了,你猜猜这些小偷为什么要偷走深蓝的磁盘阵列柜,要不是深蓝安全方面的技术全球第一的话,估计深蓝的一些技术已经被外国人给偷光了。”

“我怀疑这项技术是AI技术,普通的技术根本做不到,我们公司也有研究图片识别,但是我们的技术比狗东的差远了,我们的技术只能识别正面照片,没办法像狗东这样不分角度识别。”

作为狗东最大的竞争对手阿狸。

老马在得知这件事情以后第一时间将技术部负责人叫到办公室来开会。

“永明,狗东刚才的发布会你看了没有?”老马问道。

“看了,马总。”吴永明回道。

“我需要你们研发一个相同的功能出来。”老马说道。

“马总,这东西比我们想象中的要复杂,我怀疑这是项人工智能技术,根本不是普通的搜索技术,普通搜索技术根本做不到,除了算法以外还需要硬件的支持,就算我们投入大量资金去研究,最快也要3到5年能研发出结果。”吴永明说道。

听到吴永明的话老马有些不淡定,他没想一项技术需要搞个三五年,然而事实比他们想象的要困难。

先不说他们有没有办法将AI研发出来,就算他们把图片识别算法搞出来,他们也没有足够的算力去支撑,除非他们能够从深蓝那里买到AI加速卡。

只是深蓝是不可能将AI加速卡卖给他们的,要是深蓝愿意将AI加速卡公开的话。

那么深蓝就不会捂得那么严实什么消息都不放出去了。

“不管是三年还是五年都要把它给我研究出来,要是人数不够你们就让人事部对外招聘,一定要在最短时间内把这项技术研发出来。”老马说道。

“好的,马总。”吴永明露出苦涩的面容说道。

老马这是给他下了死命令,虽然他也是阿狸的股东,但是他没办法拒绝老马的命令,除非他完全退出阿狸了。

深蓝工业园深蓝集团。

就在刚才韩琛收到了吴恩达发来的一封邮件,他们AI部门需要招募更多的数学专家,如果只是通过深蓝直聘来招聘,根本没有办法满足他们现在的需求。

吴恩达希望通过举办一场全球性的数学大赛来挖掘更多的数学专家。

在看完吴恩达的邮件以后韩琛拿起手机给童婧婧打了个电话。

二十分钟后。

童婧婧推开韩琛办公室的门走到韩琛的对面坐下。

“韩总,您找我是不是有什么安排?”童婧婧问道。

“随着公司的发展需要的人才越来越多,一些人才光靠招聘是十分困难的,所以我打算搞一个人才储备计划,这个人才储备计划有两个模块,第一个模块就是通过比赛模式来招募人才.”韩琛将自己的想法简单的说了一遍。

韩琛的这个比赛模式有点类似于后世的阿狸全球数学竞赛,只不过阿狸的全球数学竞赛只比数学一个项目,韩琛打算将物理、生物、材料、无线电等学科都加进去。

“每个比赛公司会拿出软妹币作为奖金,至于奖金怎么分配你们看着办,第二个模块就是人才学校模块,以深蓝集团的名义开办一个民营大学,这个大学只招收精英中的精英作为学生,凡是从学校毕业在集团实习获得实习认证的,毕业后可以获得集团百万年薪的工作邀请。

我们这所学校不收取任何的学费,所有费用全部由深蓝集团来承担,被录取学生还能获得50万的奖学金。

师资方面给我请最好的老师回来当教学,薪资我们可以给到国际级别标准,常青藤学校给多少薪资我们就给多少。

我们这所学校开设除集团所需所有专业,每个专业班每年只招收100名学生,不招收任何非华夏国籍的学生,对学生考核不但要考核学生专业知识,还必须要考核学生的情商和脑洞。

至于学校的申请和建设我会让秘书处那边协助你们。”韩琛说道。

“韩总,我会在一个星期内把策划书弄出来,一个月内将整个运营团队筹建起来。”童婧婧关掉手机回会议功能说道。

要是换作以前童婧婧会拿支笔记下韩琛所说每一个字,深蓝MAX3拥有实时录音与文字转换功能,她只需要将手机拿出来打开会议模式就可以了。

“好,那你回去忙你的事情吧。”韩琛说道。

“好的,韩总。”童婧婧回道。

深蓝集团2期4号楼一号会议室。

盘古系统研发负责人严辉武将盘古系统所有研发小组组长以及管理层都叫到了会议室进行开会。

“相信大家都很好奇我把大家叫过来干什么,就在刚刚韩总给我下达一个新任务,这个任务对于我们来说是个新的挑战,而且还是一个十分严峻的挑战。”严辉武说完打开韩琛发给他的PPT。

PPT第一页上写着空间计算系统几个大字。

“没错,韩总要我们研发的就是空间计算系统,那么到底什么是空间计算系统呢?想必在座各位都已经看过钢铁侠,钢铁侠使用全息投影设计机甲时,用到的技术就蕴含了空间计算系统。

只不过撰写钢铁侠的编剧并不知道该如何称呼这个东西,我们的任务就是将空间计算系统给实现出来,用韩总说的话来说就是好莱坞负责想象我们负责实现,大家有没有信心将空间计算系统做出来?”严辉武对着台下的众人问道。

“有信心。”台下众人齐声回道。

对于他们这些科研人员来说越是有挑战性越是有意思,这样他们才能将自身的才华彻底发挥出来。

“韩总已经将整个空间计算的框架给做出来了,说真的一开始我都有些怀疑是不是真的,直到我看到韩总发来的PPT,我才知道原来我们的老板这么厉害,我们在座的各位都已经是自认是天才了,但是跟我们老板相比还是差太远了。”严辉武赞叹道。

众人在听到严辉武说韩琛已经将空间系统的框架做出来那是一个惊讶不已。

“我们现在要做的就是将框架里的内容填充进去就行了,对于空间计算这个东西我也是十分迷茫,如果没有韩总设计的框架我都不知道该如何开发得好。”严辉武补充道。

实际上空间计算并不是什么新鲜的东西,在场的一些人也听说过空间计算这个概念。

早在2003年麻省理工学院Simon  Greenwold就在论文中引入这一术语。

只是那个时候的硬件水平十分落后,即使有人研究也没办法把它做出来,因此只有极少数人知道这个东西,也只有极少数人在研究这个项目。

“空间计算是一种整合虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)等技术的计算模式,旨在将数字信息与真实世界融合在一起。

这种融合创造了一个全新的计算环境,能够感知和理解我们周围的空间,并将数字内容与现实场景相互交织。空间计算的应用范围非常广泛,例如地理信息系统(GIS)、智能交通系统、城市规划等领域均可应用空间计算技术。

空间计算最初指对地图及其他地理位置数据进行计算和分析以实现定位与测量的技术,随着XR、虚拟人、数字孪生等技术领域的发展,微观空间的计算需求也在逐渐增加。

语音、视觉、手势等其他更为自然的输入方式将进一步丰富鼠标、键盘、触摸屏等传统交互模式,使人们能够以最适合自己当前场景与业务流程的方式进行接入和交互。

从核心技术维度考量,空间计算是由AI技术、三维重建、空间感知、用户感知、空间数据管理等一系列技术支撑实现的。它是构建元宇宙空间并实现与现实世界自由切换、相互融合的关键技术。

从计算载体维度考量,空间计算可以分为端计算、云计算以及由5G作为重要媒介的云、边、端协同计算。通过空间计算可以实现人、物、机器和虚拟空间的无缝衔接,构建数字孪生体,创造虚实融合的新经济形态,最终驱动新一轮的产业变革。

空间计算反映了我们如何与现实世界中的物体、人、动物和目标进行交互,人类将眼睛中的  2D图像转换为世界的  3D模型,理解世界中的物体,然后指挥我们的手去行动。

例如,当我们倒一杯茶时,我们一边倒,一边看着杯子,确定杯子什么时候满了,然后当杯子满了就停下来,空间计算也是如此,但使用传感器、计算机和执行器。

空间计算涉及多个步骤。

首先,摄影测量、激光雷达和雷达等技术可以捕捉世界的  3D模型,激光雷达或雷达通过测量扫描仪周围物体的激光或无线电信号反射来捕获  3D模型,以自动捕获表示到每个点的距离的点云。

摄影测量学被描述为从照片创建  3D模型的艺术和科学,它结合了来自多个图像或相机的图像,神经辐射场(NeRF)等较新的  AI技术可以使用少量图像捕获更丰富的表示。

其次,机器视觉等技术分析这些数据以理解图像,人工智能技术有助于识别场景中的单个对象、查找缺陷、了解步态模式或分析不同工人如何执行流程。

例如,在建筑中,这些技术可以帮助监控工作进度,查明门未正确关闭等问题,并识别承包商忘记安装电源插座等问题。

空间计算的第三个方面涉及采取行动。例如:自动驾驶汽车检测到前方有行人,并决定实时停车,当有人走进房间时,建筑控制系统会根据他们存储在数据库中的偏好来决定调整热量或光线,施工管理系统安排一个团队安装缺失的插头。

由于从物理过程中捕获的数字  3D图像进行了分析,因此这些示例中的操作是可能的”严辉武照着PPT上的内容向在场众人讲解起来。

此刻在场众人也是听得津津有味疯狂摄取这里面的知识。

实际上AI部门正在研发的sora也涉及到空间计算,很多人都以为Sora只是一个视频生成AI,Sora是一个继承了文本理解能力的扩散模型,所谓的扩散模型,走的是一个逆向还原噪点图片到原目标图片的逻辑。

Open  AI充分的发挥了它本身的大语言模型优势,让视频数据可以直接用来训练模型。

正是在这样的基础之上,Sora得以理解现实世界的各种物理规律,再根据提示词语转换成视频作品,做出足以以假乱真的效果。这种理解世界的能力是其他AI视频生成模型所不具备的,也是他们视频质感差距的重要原因。

Sora就是通过理解现实世界的各种物理规律来实现空间计算的。

之前就说过Sora还能够应用到自动驾驶上面,一个能够理解现实世界的各种物理规律的AI,让它来解读无人驾驶还不是十分简单的事情。

只是sora和xr眼镜的用途并不在一个领域上,不过两者之间是可以是进行互惠互助的。(本章完)


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