第417章麥田守望者
第417章麥田守望者(第8/9頁)
後臺記錄數據丶剝離小模型，然後去拉讚助，等有了錢，再請三係企業代工生產，接著開賣。」
「真可以？」
「相信我！」
餘陽說完，瞅到老同桌歸來，招招手，「來來來，咱們和小麥一塊合個照，記錄艱苦的創業環境。」
···
次日。
餘陽帶著小姑娘們，窩窩頭就鹹菜，再次記錄下冇苦硬吃的艱難創業曆程。
隨後開始上班。
智慧機器人，肯定非常難搞。
但基於ai研發智慧機器人，隻要理解研發邏輯，哪怕不懂程序，基本也可以搞定。
就像麥田守護者。
先建造一個空曠的房間，讓它跑。
如果撞牆，那就找ai匹配一套傳感器，加載到原始機型中，避免碰撞。
如果提前製動，那就找ai匹配一套雷達，距離製動。
如果想讓它快要碰觸牆體的時候，自動拐彎，那就讓ai設計一款驅動，再加裝變速器丶變向係統。
如此，原始機型就可以在空曠的四方形房間裡，自由自在的奔跑。
接著改變戶型，把房地產開發商經常使用的戶型，按照比例照搬過來，繼續讓機器人奔跑。
或增加傳感器，或增加雷達，或進行相關調著。
期間，藉助ai重新設計控製晶片，增加邏輯；疊代電機驅動，提高功能性。
然後在房間裡有序部署常用的電視機櫃，常用的沙發桌椅，常用的家用電器···繼續讓機器人跑。
期間，再次藉助ai重新設計晶片···
等到成熟，更改地形，繼續訓練。
在這個過程中，絕大多數場景訓練可以讓ai模擬，藉此降低訓練量，加快研發速度。
所以ai是個跨時代產物。
可能會有人說，訓練場景全都十分常見，某些偏門戶型怎麽辦？
這涉及『用戶體驗改進計劃』。
或者說，訓練的這些常見場景，是為了滿足絕大多數人使用要求。
目的是拉動銷量，讓人買回去使用，藉此填充機器人資料庫丶進一步完善專業模型。
如果『無法滿足需求』的客戶買回去，隻要機器人跑起來，相關數據上傳，整個過程相當於一次全新的訓練，反而有利於機器人成長。
並且這類客戶越多，數據拓展越快，專業模型越完善，機器人也就越聰明。
所以，無論麥田守望者今後用來做什麽，收割麥子也好，打鳥也罷，甚至用於戰爭，它都必須擁有足夠龐大的使用群體。
這些群體，包括掃地機器人客戶丶擦玻璃機器人客戶丶自動剪草機客戶丶自動追蹤器客戶丶管道探測器客戶···
最終，所有用戶的數據迭加丶篩選丶優化，組成大資料庫，眾多小模型綜合丶拚接丶優化，構成大模型，再輔以ai控製。
一款多用途智慧機器
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