第688章吐血的半导体联盟
在这之后就是如何从一堆乱七八糟的数据里整合起来形成3D模型的技术了，这技术的难度其实比之前还难。
之前的难度以人类现有的传感器与生产工艺其实还是可以解决的，大不了把3D扫描仪往大了设计。
但如何将那些乱七八糟的数据整合成为3D模型，这对于人工智能来说是个极大的挑战。
而事实上这方面的技术难度实际会比山姆想象中更难，原因就是现实遇到的事情远比想象中多得多，有时候还需要补充不存在的细节。
在这种情况下，这就十分考验人工智能对于世界的认识，考验人工智能的常识能力与模拟能力。
至于为什么这么难？就以衣服来说吧。
比如你扫描一件衣服，你首先要将衣服摊开放桌面上使用随身3D扫描仪扫描录入数据。
这一系列难点下来，对于人工智能与开发团队来说是一个极大的挑战。
“这场竞争对我们十分不利啊，我们必须得打破僵局了，他们原先有七个功能再加上这两个新功能，他们已经拥有9个特色功能了。
此外最让人头疼的问题是算力不足的问题，这两个新功能对于算力的需求都十分之大。
哪怕你嘴里脏话不断、口语表达不清、语不指主题再或者因知识不足而表达不清，人工智能曙光都能通过你的语言与你手指的地方知道你想表达什么。
所以人工智能曙光可以轻松做到的事情，其他没有自我意识的人工智能想要做到很难，甚至可能做不到乃至会逼疯研发人员。
所以这不是没有代价的，也因为如此，全球那么多上市公司才不会无底线地从股市拿钱，只有没有办法的时候才这样做！
“真是该死，竟然又面临了算力不足的问题，那该死的林晨究竟是怎么研发出量子计算机的，还讲不讲科学了？！
反观人工智能曙光不同，人工智能曙光因为拥有自我意识，他能如同一個人类一样感性地理解世界的事物知识并且得出自己的结论，拥有很强的理解与联想能力。
他们上市的0penAI人工智能公司虽然可以用股票从股市拿钱发展，但那些钱都是透支未来股东与公司的利益获得的。
所以他们只是照本宣科地做，并无法理解现实的一切，更无法主动挖掘深层次的事情。
所以在同样的情况下，对于同样一个事件，人工智能曙光产生的数据量与知识点是前者的数十倍以上。
听到还要建立新的泰坦超级计算机集群，现场的总裁们嘴角全都抽了抽。
我们想要支撑这两个新功能，那就需要再建立第三个泰坦超级计算机集群了，毕竟我们一旦推出后可要面对全球无数用户啊，到时算力不足就算推出了也不能上线，表现拉胯。”
但实际上那些人工智
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