精靈女傭正的可以幫助用戶做家務嘛？

    憑什麽斷定它是人工智能，而不是人工智障？

    魯柏民用疾雷汽車的自動駕駛功能來舉例，他說道疾雷汽車智能駕駛功能，其實就是葉總當初在采訪裏憧憬的智能識別技術。

    這種智能識別技術是相通的，是巨獸工業開發出來非常成熟的識別技術，是必然會被應用到精靈女傭身上的。

    魯柏民用3d動畫方式，展現了智能識別係統所看到的世界，與人類肉眼觀察到的世界有那些區別，以及疾雷智能識別係統是如何工作的。

    3d動畫中，一輛疾雷汽車行駛在擁堵的馬路上。

    在疾雷汽車周圍馬路上，遍布著幾十個綠色、大小不一的正方體和長方體。

    這些綠色正方體和長方體，是馬路上的汽車。

    再根據轎車與貨車的體積差別，分別用不同大小的綠色方框表示。

    在馬路邊緣，是體積更小的橙黃色長方體，和紅色的立方體。

    橙紅色長方體表示摩托車和電動車，紅色立方體表示的是人。

    除此之外，還有用實線和虛線表示的馬路交通線，以及用不規則形狀表示的道路綠化。

    以及出現在路上的其它物體，包括三角架、警示牌，以及交通錐等等。

    這就是智能識別程序看到的世界。

    沒有絢麗多姿的色彩，沒有神態不一的人群，沒有五花八門的汽車品牌。

    隻有可以被數字化的線條，和模型化的立體圖形。

    魯柏民告訴大家，不要覺得這些圖形看似簡單。以為一個攝像頭外加一個圖形分析程序，就能完成這些圖像采集。

    疾雷汽車為了能實現智能識別功能，不僅在車身周圍安裝了六個高清探頭，在車頂擾流板處，還安裝了一台長焦攝像頭，可以在人類肉眼觀測範圍外，就鎖定遠處信號燈發出的紅綠信號。

    除此之外，疾雷汽車周圍還安裝有毫米波雷達，激光雷達，一同組成感知模塊共同工作。

    感知模塊對疾雷汽車周圍上百個保持運動的交通參與者，進行實時檢測與追蹤，並且對他們的下一步行為和軌跡進行預判。

    如果遇到複雜物體，例如道路垃圾，臨時路障之類。

    感知模塊還會根據采集到的數據進行融合判斷，路麵較小的物體，激光雷達采集到的信息非常稀疏，高分辨率攝像頭采集到的圖像清晰，但單一圖像又缺乏深度信息，不足以主導判斷結果。

    這時感知模塊就會通過多幀檢測結果，與圖像信息進行融合，得到物體厘米級的坐標精度信息。

    這些信息傳遞到下遊規劃與控製模塊，讓它們來主導疾雷汽車的提前減速或避讓選項。

    這也是很多用戶們在開啟疾雷汽車自動駕駛後，驚喜發現自動駕駛功能，竟然能提前鎖定他們視野盲區外的行人，對他們行為軌跡提前預判。

    用戶們再也不用擔心有人突然橫穿馬路，或是冷不丁一輛摩托車從後麵飛快躥過來占道。

    因為疾雷汽車的感知模塊是360度工作，無論視野角度還是高度都遠超人類雙眼。

    隻要是出現在感知模塊中的交通參與者，都會被牢牢鎖定。

    哪怕行人暫時被車輛或綠化遮擋，感知模塊也會根據他們軌跡進行預判。

    魯柏民講解完了疾雷汽車的智能識別程序工作原理，又把3d動畫換成了一名站立在房間裏的機器人。

    機器人當然是精靈女傭，此時精靈女傭看到的世界，遠比疾雷汽車在路上，看見的世界更複雜。

    但無論環境複雜多少倍。

    它們的環境感知模塊，與下遊規劃控製模塊工作原理是相同的，處理起來隻是算力占用的問題。

    汽車變成了家電沙發，道路變成了家裏地麵，那些路障綠化，變成了家裏的瓶瓶罐罐，還有鍋碗瓢盆。

    魯柏民強調，精靈女傭的感知模塊一定比疾雷汽車複雜多倍。

    在無數線條與圖形組成的單調世界裏，精靈女傭通過這些複雜的傳感器，完全可以精確的把物體坐標定位到毫米級。

    有了物體坐標，就等於有了可執行的運動軌跡。

    以精靈女傭拿起一件衣服，丟入洗衣機為例。

    用戶在下達命令後，精靈女傭隻需要融合用戶的眼神、語言、和手勢動作，就能對衣物進行鎖定。

    接著規劃模塊將拿起衣服，再到丟入洗衣機的一整套動作，拆解成幾百到幾千條，精確到毫米級的空間運動軌跡。

    再通過控製模塊，去控製熱神經單元組成的肌肉運動係統，完成這些空間軌跡動作。

    這些動作的計算過程是複雜的，但在強悍的處理器麵前，隻需要0.01秒，就能計算完畢。

    精靈女傭的智能程序，隻需要事先導入各種品牌的洗衣機參數，還有衣物與洗衣液的配比。

    就能在超算中，進行幾百萬次的模擬計算，找出丟衣服最流暢的動作軌跡。

    魯柏民告訴觀眾們，在精靈女傭的眼裏，拿起衣服丟到洗衣機的一整套動作，和它拿起菜刀，把一塊土豆切成絲，再丟進鍋裏沒有什麽不同。

    洗衣機的洗衣參數可以導入，那麽做菜參數同樣可以。

    拿衣服到丟入洗衣機的動作可以無數次模擬訓練，其它的家政類服務，同樣可以。

    當烹飪火候，食材重量與調味都被精準到最科學配比時。

    魯柏民在視頻裏說，他非常期待精靈女傭做菜出的菜肴，還斷定比絕大部分用戶廚藝高超。

    關於它是人工智能，還是人工智障的結論。

    魯柏民說道，巨獸工業已經用一係列超越當前科技水準的硬件，把精靈女傭塑造成了遠比人類感知能力豐富，肢體靈活的機械身軀。

    那麽決定它是智障還是智能的，全看工程師們怎麽構建它的規劃與執行模塊，還有給予它多少次訓練學習的機會。

    通過巨獸工業租用全國超算中心長達半個月之久的神豪級動作來看，精靈女傭是人工智能的幾率，和觀眾們都是帥哥仙女的幾率一樣大。

    魯柏民語速飛快，神采飛揚。

    精靈女傭最複雜的智能識別係統，和規劃與執行係統，被他一條條詳細剖析給視頻前的觀眾們。

    揭開精靈女傭神秘麵紗，讓那些隻顧著點擊與流量的網絡媒體們，再也無法利用精靈女傭的神秘感去捏造新聞。

    講到了這裏，七分半的視頻時長還剩下一分鍾。

    魯柏民在最後一分鍾裏，用憧憬和期盼的語氣，附上他自己對一些網民們最關心地第二個話題的回答。

    精靈女傭會不會擠壓服務型行業的飯碗？

    魯柏民回答會。

    精靈女傭售價12萬，商業高強度使用的話按照五年壽命計算，平均一月的使用成本是2000元。

    高強度使用意味著高額電費，精靈女傭的耗能並不低。

    根據巨獸工業給出的功耗，按每天12小時勞動時間，商業用電成本大約1000元。

    每月3000元成本，與三線城市的服務行業平均工資相差並不大。

    那在精靈女傭和普通人都能做的工作麵前，雇主願意雇傭誰？

    當然是精靈女傭，在特定崗位，它甚至可以替代五到六名普通人的勞動水平。

    但魯柏民斷定，在商業上使用精靈女傭的規模數量，並不會超過5%，甚至可能更低。

    商業服務型行業是個大類。

    這裏麵像旅遊業、廣告業、零售業、交通業、美容美發業、教育業，藝術業等等眾多行業，精靈女傭都無法與人類競爭。

    精靈女傭在服務型行業裏，最大的競爭業務是餐飲與家政類。

    精靈女傭提供的是被動服務，無論它的服務質量如何，都注定是低價格的。

    並且在商業餐飲與家政類裏，巨獸工業也必然會通過技術手段，去限製精靈女傭的大規模應用。

    擠占人類飯碗，讓失業人數暴增，不是巨獸工業的本意，外界也不會同意。

    讓精靈女傭走進千家萬戶，替用戶服務家庭改善生活質量，像汽車一樣普及開來，才是巨獸工業的本意。

    精靈女傭無論多麽智能，它的核心程序，始終隻是一串串0和1組成的字節。

    這些封裝在矽片裏的字節，永遠也不可能變成有思想有意識的生命。

    它隻是工具。

    是巨獸工業凝結無數心血推出來，改變人類生活的工具。

    是華夏徹底在科技領域裏，走在世界前列的“工具”。

    科技的進步，就是新事物代替舊事物的過程。

    是前進的上升的，沒有發展就沒有進步。

    認為精靈女傭出現就會搶了一些人的飯碗，導致找工作變難，就報以抗拒和抵製心態，甚至宣揚它會導致民眾大規模失業，造成動蕩。

    那是鴕鳥心態，是沒有開拓進取創新精神的表現。

    和兩百年前，封建落後心態有什麽區別？

    ……

    七分半的視頻，魯柏民從昨天下午一直錄製到第二天九點。

    上傳完視頻，魯柏民不知道自己視頻造成多大影響。

    他隻知道當十二點的鬧鍾急促響起，在被窩裏掙紮半天才爬起來的魯柏民，想預定一名精靈女傭時。

    精靈女傭的預售數量已經超過五十萬。

    看了看時間，才中午十二點零五。

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