如果提前制动,那就找AI匹配一套雷达,距离制动。
如果想让它快要碰触墙体的时候,自动拐弯,那就让AI设计一款驱动,再加装变速器、变向系统。
如此,原始机型就可以在空旷的四方形房间里,自由自在的奔跑。
接着改变户型,把房地产开发商经常使用的户型,按照比例照搬过来,继续让机器人奔跑。
或增加传感器,或增加雷达,或进行相关调着。
期间,借助AI重新设计控制芯片,增加逻辑;迭代电机驱动,提高功能性。
然后在房间里有序部署常用的电视机柜,常用的沙发桌椅,常用的家用电器···继续让机器人跑。
期间,再次借助AI重新设计芯片···
等到成熟,更改地形,继续训练。
在这个过程中,绝大多数场景训练可以让AI模拟,借此降低训练量,加快研发速度。
所以AI是个跨时代产物。
可能会有人说,训练场景全都十分常见,某些偏门户型怎么办?
这涉及‘用户体验改进计划’。
或者说,训练的这些常见场景,是为了满足绝大多数人使用要求。
目的是拉动销量,让人买回去使用,借此填充机器人数据库、进一步完善专业模型。
如果‘无法满足需求’的客户买回去,只要机器人跑起来,相关数据上传,整个过程相当于一次全新的训练,反而有利于机器人成长。
并且这类客户越多,数据拓展越快,专业模型越完善,机器人也就越聪明。
所以,无论麦田守望者今后用来做什么,收割麦子也好,打鸟也罢,甚至用于战争,它都必须拥有足够庞大的使用群体。
这些群体,包括扫地机器人客户、擦玻璃机器人客户、自动剪草机客户、自动追踪器客户、管道探测器客户···
最终,所有用户的数据叠加、筛选、优化,组成大数据库,众多小模型综合、拼接、优化,构成大模型,再辅以AI控制。
一款多用途智能机器人也就诞生了。
当然,这需要很长很长的时间进行研发。
犹如之前考虑的智能汽车,需要5~10年。
“小余老板,咱们公司叫什么名字?”
训练原型机的小姑娘,大声询问道。
“麦田守望者,简称MT。”
余阳坐在电脑前,跟哥哥们一块攻沙,头也不抬的回应道。
至于记录数据、剥离小模型···
专业的事,交给专业的人。
咱是大当家。
这时,通讯器传来两条紧急通知。
[北美爆发狂牛病,东方、倭岛、巴西、加拿达、澳呆利亚、欧盟成员等囯,宣布禁止进口北美牛肉。
]
[波斯发生强烈大地震,3万余人死亡,10余万人无家可归,波斯向国际社会请求援助。
]
“果然是,天佑三元!”
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