一方面是國家預算有限，平均到單個產業無法投入那麽多，門門平均的結果就是門門都不精通。另一方面呢?哪怕是經費有限，該研究的依舊在研究，關起門來自娛自樂的情況比比皆是。

　　都知道AI就是未來，誰掌握著最先進的AI技術，誰就掌控了未來。可是一己之力對抗全世界也不是開玩笑的，航母不能停，飛機不能停，材料研究一次幾億的投入就跟撓癢癢差不多，最終落到大狗這麽重要的項目上，竟然只有2000萬，大狗之後竟無後續。

　　2000萬夠幹嘛?可能也就是買一些國產配件之類的，定製系統定製液壓組件之類的，想都不用想，投入決定產出。

　　那麽在機器人研發這條路上，中生代能做什麽?

　　向身負課題的學校追加投資?

　　那不可能。

　　學校拿了錢，一切就不受控制，效率也很讓人詬病，而且中生代自身小短腿的毛病依然治不好。

　　所以只能自己來。

　　那麽去挖人?

　　希望更是渺茫，政策因素先不談，就說“協和的醫生離開協和”這個問題，協和依舊還是協和，醫生卻會星光黯淡，但凡腦子不抽抽的憑什麽跟你走?

　　這是一個無限循環的矛盾，想要大牛級醫生歸附，首先把自己打造成協和，而想要把自身打造成協和，離不開大牛級醫生的支持。

　　……

　　元宵節剛過，果不其然，打車行業轟轟烈烈的一場大戰開始了。

　　這個世界裡，“滴滴”的名字沒有了，卻多了一個“飛滴”，這名字，你怎不上天呢?

　　所以這一世的“快滴大戰”，其實應該叫做“飛快大戰”?

　　當初招進來的李靜三人，逐漸也帶出來了一個管理團隊出來，而這個團隊，在2013年伊始的第一件事，就是拿地。

　　如今白堊紀和中生代擠在一個窩裡，這終究不是長遠之道，當初下手其實已經有些晚了，經濟條件也不是很允許。現在不一樣了，葉曉奇指著西北旺未來可能會通地鐵的這附近，畫了一個圈，“看看哪塊還沒被人佔了的，規劃一下，買下來，蓋房子……”

　　雖然當初想的是，打死也不去中關村軟件園二區，現在回想起來，不去好像也沒地方可去了。

　　大狗不是一日建成的，一步到位是不行了，中生代在招聘網站上發布了一個啟事:“招募機械工程師，要求測量、繪圖、三維建模、加工圖紙出圖……”

　　招聘啟事直接從網上抄來了，末尾加了一句，“要求對bigdog有所了解，工作年限不限，月薪10k起，上不封頂。”

　　這就是明擺著告訴別人，我們要搞大狗了。

　　而大狗的預算也直接撥下來了，一期2個億……只是一期……

　　大狗項目也不僅僅是為了研究大狗，還肩負著配合其他部門研發的使命，同時也是借這個項目培養班底，有點類似於天網課堂人臉識別課程的性質。

　　新的gpu服務器集群也進入了測試階段，這是綜合負載均衡和雲服務器的產物，目的就在於大規模的學習特征庫。這是生產環境，效果沒的說，霍蓓蕾不再嚷嚷著說老板摳門了。

　　開發環境則是配有一個ib外加3個gpu的小型服務器，生產和開發正式分離，進一步優化技術分工細節。

　　唇語學習的準確率以肉眼可見的速度，每天都獲得了巨大的提升。每當下班前的小型測驗，都像是農民收獲果實的狂歡。

從5%提升到人類唇語專家的13%的水準，隻用了半個月，並且還在繼續提升著。　　而情緒識別的進展也是一日千裡，計算機已經可以初步分析測試人員的幾個表情分類:開心、發怒、低落、激動……

　　至於人景分離，項目優先級被一再的往後挪，似乎已經沒人關注了。

　　人臉考勤機的研發亦進入到最後的測試階段，剩下的則是考慮選用哪家的配件、怎麽生產、消費人群的問題。

　　又到周一，孟凡芸端著一杯水送到了葉曉奇的桌子上。

　　“葉總，剛gongansansuo打來電話問我們，能不能做出一套配合程度比較低的情況下的人臉檢測。”

　　“沒說我們的人臉識別項目反饋情況嗎?”

　　“提了一句，說是準確率超過了98%，很不錯，所以才問問我們能不能做一套低配合下的人臉檢測。”

　　什麽叫低配合下的人臉檢測?其實就是監控，想想都知道幹嘛的。

　　但凡人臉檢測，就涉及到配合度的問題。默認配合程度都是100%，也就是絕對配合，目的是為了暴露臉部所有特征，盡可能的達到理想的效果。

　　不配合的情況是什麽?比如化妝術，這個神仙都辨識不了。再比如半張臉(側臉)、戴遮陽帽、粘胡子、戴口罩、戴眼鏡。臉部暴露面積超過50%，卻又不包含所有的特征點。

　　並不是所有的人臉識別場景都是絕對配合的，臉部完全匹配(匹配程度佔一個百分比)對使用者的要求也比較苛刻，所以低配合下的臉部識別才有意義，但是這對特征庫的權值算法和分類器的策略要求更高。

　　葉曉奇想了想，“你回復他們，就說可以。”

　　“對方還要求人臉識別最近這一版的源代碼。”

　　“給他們。”

　　得了回復的孟凡芸，轉身就出去了，不一會兒，劉浩然推門進來，“葉總您找我?”

　　“嗯，交給你一個任務，考勤機先放放，眼下可能有個新活兒。說起來跟考勤機差不多，要求更苛刻一點，半張臉識別是哪個人。”

　　“半張臉?”

　　“對”，葉曉奇解釋了下應用場景，劉浩然也沒多問，就應下了。

　　(好難寫啊，之前說可能比較毒，是因為我想著加入863，還查了一大堆資料看看可行性。後來又查了查，加入863也沒什麽卵用，該不鳥你的還不鳥你，人家樂意2000萬去造大狗你也管不著。機械這個我真不懂，餓補了一些知識也沒用，所以就當場IT項目來寫吧，反正看行內人說的跟IT項目也差不多……刪了好幾遍，重新寫了好幾遍，寫成這個鬼樣子。中午看見新聞說didi也搞金融了，bat加jd等等一大票都跑去搞金融了……一說自動駕駛一窩蜂的全都去了……為什麽炒作這個想都不用想，炒完雲服務炒大數據，炒完眾籌炒共享，炒完算法炒AI。真搞不懂這幫人眼裡除了錢還剩什麽，心塞……)