第313章 机器人的涌现效应(第3页)
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更别谈后续开董事会被股东代表们诘难,被网友们嘲讽这些,这些和跳水的股价比起来都是小事。
“Robin,你放心,我虽然没有办法给你什么结果,也没有办法做出什么承诺,但是以我对元光的了解,最后应该不会是吃独食。
而是会和大家进行一个利益共享的。
过去无论是拓扑半金属还是钙钛矿电池,我们都是进行了技术授权,和上下游企业进行了利益的共享。
更别谈无人驾驶不仅关系到百度、华为、阿狸这样的科技巨头,同时还关系到比亚迪、蔚来、小米这些造车厂,从国家层面肯定也不会允许我们一家独大的。”
“那就好,林总,有消息之后恳请第一时间通知我一声。”Robin非常卑微,内心感到无比绝望。
老实说,技术共享对百度来说绝对是不折不扣的噩耗,不如他们一家独大呢。
百度自诩优势就在于无人驾驶的相关技术领先,你把技术共享了,百度领先优势荡然无存。
萝卜快跑和华为、五菱宏光联手搞的无人驾驶网约车拼成本?拼供应链管理?这不是拿自寻死路吗?
如果技术垄断,那百度还有存在的价值。一旦技术共享,百度那才是真正完蛋了。
他现在内心非常绝望,就像是确诊癌症的患者在等待第二次复诊结果一样。
电话一个接着一个,林甲的说辞也大差不差,她整个上午就只有一件事,那就是接电话。
“元光,大致情况就是这样。”林甲说。
陈元光说:“你可以和他们说,让他们不用担心,因为这技术压根就不是用来做无人驾驶的。
这么高的成本去搞无人驾驶压根就不划算。
我们之所以展示无人驾驶技术,单纯只是为了去验证技术的合理性。
整个机器人的成本接近五千万rmb,单说制造成本,不包括技术研投入,专利费用。
因此它在无人驾驶领域压根就不具备性价比。
它的真正用途,以及实际技术细节也和无人驾驶没有太大关系。
包括它迭代出来的无人驾驶算法,后续我们也会开源,但即便开源了,估计也没有太大帮助。
所以大可不必这么紧张,你就只需要把成本告诉他们就行,说即便后续工艺流程优化,大规模生产压缩成本,也不可能把成本降到百万以内。
至于无人驾驶算法其实意义也不大,它训练出来的无人驾驶算法,就只是针对这辆车,这个机器人,变了一点,它也称不上L4。”陈元光说。
这搞得林甲非常好奇,“这到底是怎么做到的?”
陈元光说:“你可以理解成,我们培养出了一个专门的机器人司机,它就只干这一件事,它的经验是从人类大脑里提取出来的。
怎么说呢,你可以理解成我们用一种脑机装置提取了网约车司机的脑电波,然后把这些脑电波作为原始数据喂给了机器人。
然后机器人基于这些数据开始试着开车,先在实验路面开,然后去园区开,再到一些城市的新区开,最后才是普遍上路。
中间没有任何人为的干预,初始的模型它就会开车,但也仅限于最基本的行驶规则。
在大规模投喂网约车司机开车过程中的脑电波数据之后,它开始学会了这项技能,你可以理解成它把技能进行了复制。
但背后的原理、到底是怎么实现的,我们一概不知。它有点类似人工智能领域的涌现。”
涌现效应在人工智能领域是指,原本的模型性能实现了陡增,数据上升曲线中的一个陡峭的跃迁。
像深度学习的“涌现”,有两层意思。一层是说,随着神经网络规模、训练机器度、样本数量不断增加,到了一定规模以后,忽然一下就“量变到质变”,神经网络能力跃升“涌现”,把图像识别效果大幅提升。第二层是说,深度学习在图像识别领域表现极好,这个能力还迅推广到了其它计算机领域,甚至改变了其它学科,能力的应用范围也实现了涌现。
很明显,陈元光所指的是,当我们用人类大脑数据来培养机器人的人工智能之后,它的技能水平出现了“涌现”。
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