開了本新書：全球末世：我的房子能升級，兄弟們幫忙收藏，給幾張推薦！
******************
現在的人工智慧，其實還處於一個初級階段。
而對很多人而言，目前的人工智慧，其實就分兩個部分。
一部分就叫做圖形識別，另外一部分就叫做語音識別。
而圖形識別，現在我們研究更多的其實是所謂的人臉識別。
至於用途嗎，你懂得……
還有某些特定部門用的最多。
其次就是一些車站啦，銀行金融機構啦，應用的比較廣泛。
而對於其他的圖形識別，其實目前很多人工智慧公司也在開發，只可惜卻並沒太多的突破。
因為這個部分真的是太難了！
你想要人工智慧識別圖形，首先你就得讓它能區分對面到底是圖形，還是物體。
到底是二維，還是3D，光是這兩方面其實就已經非常費心費力了。
目前即便是CS方面號稱最強大的斯坦福，和MIT的科研團隊，在這方面也沒有取得太多的突破。
這麼說，可能會有些人感覺不服，說還有矽谷，還有我們的水木也不差啊！
可實際情況卻是，矽谷的科研團隊基本都是出自這兩所大學的。
甚至很多科研專案，矽谷的公司都是僱傭這兩所大學的團隊來進行的。
而我們的水木大學的CS雖然也在近些年突飛猛進，擠進了世界前十。
可實際上水木大學距離斯坦福的距離，那就隔著一個太平洋那麼遠。
再想想和MIT之間的差距，那真是讓人感到絕望……
這也是為什麼，前些年的時候，所謂的人工智慧在國內的呼聲很高，熱度也相當可以。
可實際到了最近幾年，卻偏偏是雷聲大雨點小，以至於漸漸沒了聲息了。
現在很多團隊更是專心就致力於開發人臉識別系統了。
至於圖形識別，他們大多都是放棄了。
而語音識別方面，入門的難度那更是比圖形識別要大得多。
圖形識別方面，最起碼還能有人臉識別作為入門。
可語音識別這一塊，難度就太高了。
雖然近些年來，我們在語音識別方面，也有了一定的進步。
可是距離想要達到我們想象的地步，那還真是有著天差地別呢。
最近幾年來，我們在語言識別領域，最大的成就，也就是在電子合成聲音方面取得了一定的突破。
可真正想要做到人機之間的互相溝通，交流，世界上還真就沒有哪一家企業能夠做到！
但是今天，就在H公司的新品釋出會上。
站在臺上的於總，讓大家真是感受到了什麼叫做天翻地覆！
這H公司不光是搞出來了碳奈米管晶片，也不光是為了這碳基晶片，開發了一套全新的指令集。
更牛掰的是，他們居然根據這套碳基晶片的特性，開發出了一套作業系統。
最牛掰的是，他們這套系統還是一步到位的，直接就是智慧助手起步！
這尼瑪…也太秀了吧！