在给AI建立认知体系的系统工程中，语言处理已经完成，黑科?太昊实验室现在的工作是视觉部分。
说一句题外话，计算机视觉的发展可能超乎很多人的想象。
很早以前，在最权威的竞赛ILSVR上，千类物体识别错误率2011年时高达25.8%，而次年深度学习出现以后，错误率逐年下降到16.4%、11.7%、6.7%、3.7%……16年，已经远低于人类。
最有商业前景的人脸识别，AI做到了误判率低于百万分之一！
这个比例，想必因为张学友演唱会，而被抓到的近百个逃犯，很有发言权了。
一首凉凉，哦不，铁窗泪，可能就是他们的心情。
图像识别高到ILSVR停办，新的计算机视觉竞赛Image也从图像识别，转到图像理解，物体分类、跟踪、定位，场景识别等等。
但神经网络是在像素层面提取数学特征，可以精细区分人类注意不到的细节，但在图像理解，轮廓、形状、物理和结构等难以定量描述的特征，往往容易被忽略。
这一类难度极高，识别准确率暂时Top-1不到87%，距离实际应用差得还远[1]。
有机会进入黑科的实验室工作，陆少英极度兴奋，陈然给指定座位，“以后你就用这一台吧，工作内容我教你。”
陆少英感觉机子很大气，“这是什么电脑？”
一旁的钱斌乐了，“什么电脑，这是工作站！”
“工作站？”
“对。”陈然点头，简单说了一句，“我们对图像处理的要求比较高。”
“戴尔PreT950图形工作台。”陆少英看了一眼铭牌，又打开系统配置表，“4颗15核至强CPU，30线程，512G（ECC）内存……”
“握草，性能爆炸啊！”陆少英惊叫一声，“这要是跑个游戏，还不得飞起来！”
“哈哈哈！”实验室的小伙伴们都笑了起来，“大惊小怪！”
“淡定！丢人不？”陈然捂了把脸，陆少英丝毫不觉得，兴奋道：“这么好的机器，不便宜吧？”
你是刘姥姥进大观园吗？陈然撇了撇嘴，“还好吧，79万。”
陆少英大吃一惊，李舒涵也是瞪目结舌，数一数，1、2、3、4……实验室一共有25台？
光工作站将近两千万，真是壕，无，人，性！
等陈然讲到工作内容，陆少英又吃了一惊。
与深度学习的二维平面图不同，太昊的训练数据是3D视频。比如一个街头远景，红绿灯、十字路口，熙熙攘攘的人群，飞驰的汽车、高楼、蓝天，视角可调，处处是惊人的360度全景。
无盲点覆盖所处场景的全景视频，其实不新鲜，很多的监控、地图、VR就有应用，但给神经网络作为训练数据，却十分罕见。
“二维的平面图，不能让太昊理解空间和结构。”方法太超前，陈然只能解释，“3D不同，有时间和因果关系……太昊可以像初生的婴儿一样，观察真实世界。”
“全景区分、比对所有细节，运算量是指数级暴增啊！”陆少英有专业素养，瞬间感觉头皮发麻，“可怕！你们的服务器配置要高到什么程度？”
陈然微微一笑，陆少英本来就是可造之材，有点眼力。
人机大战，AlphaGo战胜世界围棋冠军，要用1202个CPU和176个GPU。全景的运算超过AlphaGo数个量级，算力需求更是极为庞大。
呆妞李舒涵还想见见稀罕，“服务器呢，在哪儿？”
实验室的男生们生被她逗乐了，“神州超级计算机，找得着算你本事……”
李舒涵还是一脸懵圈，陆少英再次惊叹，“不在这儿，在黑科科学院。”
神州超级计算机由黑科并行计算工程技术中心研制，装有61440块自主研发的“神州1.0”众核处理器，峰值性能18.6亿亿次/秒，持续性能15.3亿亿次/秒，造价57亿！
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