索科的底牌揭開後，兩大巨頭的主機又回到了同一個起跑線...各大遊戲論壇都是玩家的討論聲...

　連溯光平台的論壇都被攻佔了:

　“哇，好糾結啊，PB4和GS3，到底選哪個！”

　有溯光的鐵杆粉絲不忿，回帖道:

　“我選溯光的新主機！”

　瞬間，各種嘲諷都席卷而來:

　“溯光正躲在廁所裡掩面哭泣呢...”

　“沈子旭心想:MMP，你們這麽多黑科技，我玩不過你們！老紙不玩了！”

　當然，也有力挺溯光的粉絲:

　“不，沈子旭一定心想——硬件打不過你們，我用各種遊戲神作砸死你們！”

　“+1，遊戲機嗎，遊戲才是最重要的...還是很期待溯光新主機的！”

　總之，連這些粉絲都不對溯光主機的硬件抱有信心...

　沈子旭也在刷這個帖子...他的手定格在一個回復上:

　“說溯光的主機遊戲厲害的溯光吹能不能別搞笑...溯光就是一家體量比較龐大的遊戲公司罷了，說是巨頭，可在主機行業溯光就是小白。他對抗的是兩家巨頭的整個的遊戲生態鏈。”

　“溯光的敵人不止是索科和巨軟，還有為PB平台和GS平台開發遊戲的所有開發商！可以說溯光主機的遊戲庫和...其他兩款主機遊戲庫，在數量根本不是一個級別的。”

　“就算溯光有幾個神作...難道你買遊戲機就為了那幾部遊戲?我敢說，一年之後PB4上的遊戲可能多達上千！GS3上也差不了多少，溯光怎麽打?”

　一眾溯光粉絲默默無言，顯然不知如何回應。

　......

　沈子旭關閉了論壇，久違的點上了一支煙，深吸了一口氣，吐出了一個煙圈。

　把煙頭掐滅，沈子旭直接打電話給負責市場營銷的秦夢:

　“秦姐，明天開始，讓你們部門的人進行渠道推廣吧...”

　“對..他們的熱度炒完了，也該輪到我們了...”

　“得給玩家一點信心才行！硬件方面先別暴露了，畢竟是給玩家們的驚喜。先讓他們期待一下我們即將發售的遊戲...還有...這個溯光史上最強的...嘉年華！”

　........

　實際上，現在的巨軟和索科已經大招盡出，暫且偃旗息鼓...

　而所有的目光就都匯聚到了溯光這。

　人們都沒忘記，今年的主機大戰中，多了一個參與者。

　要說這個新的參與者沒存在感吧...他的硬實力還挺強的，單論遊戲製作能力，巨軟和索科加起來都不是他的對手...

　但要說這個新的參與者會對巨軟和索科造成威脅?很多人又覺得有點言過其實了。

　一個沒弄過硬件的軟件公司，想要一上來就和兩大巨頭掰手腕?

　最大的可能，其實是溯光憑借著其高人氣的遊戲作品...在主機行業勉強站住腳，一步一步開始經營行業人脈，比如拉攏第三方遊戲開發商為自家平台開發主機遊戲。

　一邊嗎，則是不斷摸索硬件科技，以求下一代主機的機能和兩大巨頭真正較量。

　沒錯...絕大多數玩家都認為溯光今年參與主機大戰只是試試水...真要和兩大巨頭正面碰撞...同台競技?可能要等到下一輪主機大戰了。

　巨軟和索科也沒正眼看溯光...一直是互相diss對方的主機，對於溯光未發布的主機則是提都沒提一下。

　不說別的，就說溯光想從零開始，直接進入遊戲主機行業呼風喚雨?

　絕對是想多了...

　就憑溯光的技術水平?主機想要追上巨軟GS3和索科PB4現在的水平，至少也要2，3年！

　就是這麽自信！

　比如本世代遊戲主機的核心技術...也就是兩家公司高管口中的黑科技——體感交互技術！

　現在大眾的目光都被體感遊戲所吸引，如果一款次世代主機，沒有體感遊戲功能?

　百分之80的硬核玩家連考慮都不會考慮一下...就是這麽重要。

　不過嘛，大家都猜測溯光的新主機也有體感交互功能...

　但大家也都猜測溯光僅僅實現了類似索科第一代“大革命”那種遙控器式的感應式體感交互。

　如果溯光僅僅想實現第一代體感交互，那很簡單，畢竟第一代體感交互技術說白了就是個感應器+空間傳感器。

　連智能手機都能實現這種功能了！

　而如果溯光想實現第二代體感交互?也就是那種攝像頭式的體感交互技術?

　短時間內，絕無可能！

　就算把巨軟和索科的遊戲主機買去拆卸，模仿...溯光都需要至少一年的時間，才能仿造出第二代體感交互技術的成品！

　第二代體感交互技術所需的兩個核心技術，上面已經說了...就是三維場景重建技術和實時人體骨架提取技術...

　其中三維場景重建技術還好，是可以通過購買第三方的芯片來實現的...對溯光這種有錢人來說基本就等於0門檻。

　而人體骨架提取技術就根本不是任何一家公司能夠短時間獲取的技術！

　首先，這個技術沒有地方買...

　事實上，骨架識別是索科和巨軟自己花了巨大的財力才做成的技術。

　詳細的技術細節可以參考索科和巨軟發表的論文。

　什麽?有論文?那還怕啥?

　索科和巨軟不是把技術都放在論文裡公開了嗎?

　為啥玩家們還認為溯光做不出來第二代體感交互?他們覺得溯光抄不好作業?

　事情哪有這麽簡單...巨軟和索科也沒那麽好心...

　實際上， 巨軟和索科之所以公布論文，純粹是想顯示這部技術有多牛筆...

　但想要抄作業?抱歉，有一本比論文厚十倍的參考資料，我沒有公布出來，你要自己研究。

　簡單地說，就是你即使完全理解了人體骨架提取技術的論文，你還是做不出來。因為他們做骨架識別時所用的樣本庫沒有公開，而樣本庫對於識別的精度至關重要。

　實際上巨軟和索科開發這個技術的方法是機器學習。

　對機器學習來說樣本庫至關重要，它是一切機器學習算法的基礎，沒有樣本數據，或者樣本不夠好，再好的算法也只能是“巧婦難為無米之炊”。