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，并且突发事件很多，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超极本加速研发进程。
目前超极本的运算能力是超常的，智能性也还不错，虽然未必是最强的，至少在各大实验室研发的中算是第一梯队的。
超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。
第201章 科研1.0(2/4)