第1章 是我的命
卡本的困境是一个行业技术向前推进的自然状态⤴，探路的人永远比走路的人艰辛👰，同样的🆗，如果这个探路者找到一条新路🏥，他就有机会收获最大的价值🌐。?????笔??趣阁?ｗ?ｗ?ｗ?．?ｂ?ｉ?ｑｕｇｅ．ｃｎ
在莫回的概念里🎐，卡本所面临的障碍基本上都是工程技术障碍👂，理论障碍非常少🎖，人类展大现在这个阶段🉐，生活服务机器人实际上在各个主要的基础理论领域已经成熟👆，无非是在工程技术上存在大量的难题〽。
做个简单的类比🏥，内燃机的理论模型很早就已经建立起来了🍩，但是后面一代代的内燃机不断的更新换代⏳，技术不断向前推进🌑，实际上并不是理论上获得了什么突破🐒，只不过是内燃机的工程技术上日臻完善🌳。
如果我们抛开材料技术等周边学科的进步🈴，单独谈论内燃机的技术进步🐅，就会现它的进步在原理上并没有脱离最初的理论模型👏，无非是热效率的不断提高♌，功率的不断提高🎃，这些进去都是工程技术上的进步✳。
现在在机器人领域面临的就是这个问题🏒，主要领域的理论技术已经不是障碍🍋，现在只是需要进行工程技术上的突破✍，理论上可行了🌅，还必须要在工程上实现它🐚。
现在机器人卡壳的几个关键领域🌗，图像识别🐔、语音识别🐩、人工智能🎎、定位与导航🎌，准确来说也谈不上卡壳🈹，只不过现有技术实现效果不佳🎨。
就好像早期的蒸汽机🏙，压力不行✊、密封不行🐸、传动不行🎯、机械结构也不成♏，导致整体效率非常低下🍁，只能在矿井里负责排水👗，应用场景和市场接受度受到非常大的限制🍜。
现在的机器人也是这个状态⤴，整体来看🌮，每个领域的都有技术能够用上🍌，但是性能都不咋地🌼，组合起来的整体就显得更差🉐，往往挺昂贵的东西🍠，但是真正用起来就是一时新鲜👧，应用性和工作效率很差🌛。
说白了🏮，现在的生活服务类机器人⛷，有太多领域需要加强🍦，这些领域的技术太低🐠，导致机器人整体的应用性能始终提不上去🍦。
不过有个好处就是🐕，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极本加研进程🏯。
目前极本的运算能力是常的⚽，智能性也还不错🐣，虽然未必是最强的⬇，至少在各大实验室研的aI中算是第一梯队的🏇。
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🐀，实际上大数据提取出来的各种规律和关联性🍢，都是利用各种算法🍣，通过类似的方式🐮，寻找隐藏的或然关系的🌹。理论上来说某些科研也类同于穷举👉，白炽灯的明其实就是穷举所有可能材料🎯，最终选中了钨🏴。
极本的第一次科研是在阿朱这个人工智能的帮助下磕磕绊绊进行的⏫，好在极本的运算度非常快🐚，技术瞬间就会给出结果🏩，无论面对多大的样本库👏。
所以莫回的科研进度很快🆑，他能够在一天只能调整数十次计算模型👉，不断试错不断碰撞🏈，寻找可能正确的道路🍣。
以图像识别技术为磨刀石🏚，莫回不断的磨砺极本进行科研的应用办法🏌，不断的调整⛎，不断的尝试🍶，在持续的互动调整中🌖，极本慢慢将其强性能挥出来🍯。
当极本的科研方法基本有了雏形的时候♉，一个应用性能已经差强人意的图像识别出炉了⌚。它的算法是极本通过无数次推衍和演化之后形成的🐭，它的智能模块经过数以亿记的图片和视频的训练🌨，已经拥有足够的适应性🏻。
这个图像识别技术很快给到卡本团队进行了应用性测试🐣，结果现它已经能够通过照片和视频识别家庭中大多数常用物品🌦，能够分辨宠物👠，能够辨别移动物体🐔。
做到这一点🏯，实际上在视觉识别模块上🍬，已经差不多能够满足生活机器人的需求了🍥，后面需要做的就是基于这个技术🎮，延展其他功能🐇，比如距离判断🎟，路径规划♋，自身定位等等🍮。
对于莫回来说🐮，最大的收获不是这个图像识别技术🐓，而是为了研这个技术的过程中🍅，极本摸索出来的科研模式和方法🏕。
有了第一步就好⛳，莫回将其程序化🎽，变成一款带着自学习能力🐿，拥有相当智能性的全新模块——科研1.o(未完待续🌤。)
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