第38章 畅谈（1/2）

办公室內变得安静。

“没错。”

陈阳手中的马克笔在白板上方，重新地画了一条昂扬向上的曲线，並加了一个新標题：

2.0阶段：视觉大脑

陈阳转身注视汤教授，拋出了新的名词：自动驾驶。

汤教授瞳孔微缩，连带著扶著眼镜的手都停滯在了半空。

作为计算机视觉领域的泰斗，他当然知道这四个字意味著什么。

那是无数算法工程师的终极浪漫，也是目前看来几乎不可能完成的任务。

“自动驾驶？陈阳，你是认真的？”

汤教授的声音里带著一丝难以置信的乾涩：

“你是说谷歌实验室搞的那种无人车？”

“对！但不仅仅是谷歌。”

陈阳拉开一把椅子坐下，身体前倾，语速不自觉地加快：

“在大洋彼岸，除了谷歌，还有一个叫埃隆·马斯克的人。

他在做一家叫特斯拉的公司，他们的model s去年刚刚量產。

虽然现在外界只把那辆车当成是有钱人的大玩具，但我觉得马斯克正在做一件足以顛覆百年的事情，他正在把汽车从机械產品，变成电子產品。”

说到这里，陈阳停顿了一下，伸出手指指了指自己的双眼：

“但是，教授，我觉得现在的特斯拉还不够完美，谷歌的方案成本也太高。它们都还缺了一样最重要的东西。”

“什么？”汤教授下意识地追问。

“眼睛。”

陈阳站起身，再次走到白板前，手中的笔尖在空气中虚点：

“现在的汽车是瞎子，是靠人去开的。哪怕装了雷达，那也只是蝙蝠，不是人类。

未来的汽车，应该像人一样，自己看路，自己思考，自己做决策。”

他在白板上快速画出了一个简洁却逻辑严密的流程图：

验证码->人脸识別->识別万物->自动驾驶

“教授，您看这个逻辑闭环。”

陈阳手中的笔尖在白板上敲击出清脆的节奏声：

“我们做验证码，教电脑认数字与字母。”

“我们做人脸识別，是教电脑认人。

人脸是极其复杂的生物特徵，能把人脸识別做到99%的精度，就意味著我们在特徵提取和细粒度分类上达到了世界顶尖水平。”

陈阳的声音陡然拔高：

“而自动驾驶，本质上是什么？是教电脑认路、认车、认行人、认交通规则！它需要的是对整个物理世界的实时感知和理解！”

“这是一脉相承的技术路径！我们现在已经有了imagenet冠军的算法底子，有了对gpu並行计算最深刻的理解。

只要我们能把算法从人脸这个单一领域，迁移到车辆、车道线、红绿灯这些通用物体上。在加上算法进行决策。”

陈阳深吸一口气，目光灼灼地盯著汤教授：

“我们就相当於给了汽车一颗大脑，和一双永远不知疲倦的眼睛。”

办公室里陷入一阵寂静。

只有窗外隱约传来的城市喧囂。

汤小鸥盯著白板上那个逻辑图，呼吸变得有些急促。

他摘下眼镜，从口袋里掏出眼镜布，有些颤抖的擦拭著。

揭示了他的內心並不平静。

作为学者，汤小欧习惯於严谨，习惯於看到数据再说话。

但此刻，陈阳描绘的这幅图景，却让他无法在理性思考。

从识別一张静態的脸，到理解整个动態的物理世界。