第417章麦田守望者
第417章麦田守望者(第8/9页)
后台记录数据丶剥离小模型，然后去拉赞助，等有了钱，再请三系企业代工生产，接着开卖。」
「真可以？」
「相信我！」
余阳说完，瞅到老同桌归来，招招手，「来来来，咱们和小麦一块合个照，记录艰苦的创业环境。」
···
次日。
余阳带着小姑娘们，窝窝头就咸菜，再次记录下没苦硬吃的艰难创业历程。
随后开始上班。
智慧机器人，肯定非常难搞。
但基于ai研发智慧机器人，只要理解研发逻辑，哪怕不懂程序，基本也可以搞定。
就像麦田守护者。
先建造一个空旷的房间，让它跑。
如果撞墙，那就找ai匹配一套传感器，加载到原始机型中，避免碰撞。
如果提前制动，那就找ai匹配一套雷达，距离制动。
如果想让它快要碰触墙体的时候，自动拐弯，那就让ai设计一款驱动，再加装变速器丶变向系统。
如此，原始机型就可以在空旷的四方形房间里，自由自在的奔跑。
接着改变户型，把房地产开发商经常使用的户型，按照比例照搬过来，继续让机器人奔跑。
或增加传感器，或增加雷达，或进行相关调着。
期间，藉助ai重新设计控制晶片，增加逻辑；叠代电机驱动，提高功能性。
然后在房间里有序部署常用的电视机柜，常用的沙发桌椅，常用的家用电器···继续让机器人跑。
期间，再次藉助ai重新设计晶片···
等到成熟，更改地形，继续训练。
在这个过程中，绝大多数场景训练可以让ai模拟，藉此降低训练量，加快研发速度。
所以ai是个跨时代产物。
可能会有人说，训练场景全都十分常见，某些偏门户型怎麽办？
这涉及『用户体验改进计划』。
或者说，训练的这些常见场景，是为了满足绝大多数人使用要求。
目的是拉动销量，让人买回去使用，藉此填充机器人资料库丶进一步完善专业模型。
如果『无法满足需求』的客户买回去，只要机器人跑起来，相关数据上传，整个过程相当于一次全新的训练，反而有利于机器人成长。
并且这类客户越多，数据拓展越快，专业模型越完善，机器人也就越聪明。
所以，无论麦田守望者今后用来做什麽，收割麦子也好，打鸟也罢，甚至用于战争，它都必须拥有足够庞大的使用群体。
这些群体，包括扫地机器人客户丶擦玻璃机器人客户丶自动剪草机客户丶自动追踪器客户丶管道探测器客户···
最终，所有用户的数据迭加丶筛选丶优化，组成大资料库，众多小模型综合丶拼接丶优化，构成大模型，再辅以ai控制。
一款多用途智慧机器
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