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第287章 莫名其妙的余总（第2页）

余同光这下是真正惊讶了。

可以做到准确识别并实时追踪的图像识别算法，更重要的是，这种图像识别算法还被王烁整合到了人工智能当中。

通过何尘光的零蛋，余同光已经知道了零具有强大的语音识别能力，这种语音识别性能几乎已经是行业之最。

现在，他又发现了零的另一项隐性技术。

这样的程度，毫无疑问同样也是行业之最。

余同光到底是接触过先进技术的，他十分清楚这背后所展现出来的东西。

这是堪称恐怖的数据处理能力。

计算机毕竟和人不一样。

人类看见狗，因为它的形状而知道它是一只狗，但计算机不同，它无法实质上的看见，也无法理解形状这种东西，在它的理解层面，所有的东西都用最本质的东西表达，那就是0和1。

你如何通过一堆0和1分辨这个东西到底是人还是狗？

聪明的人类发明了编码这种东西。

将图片中的像素分布、纹理颜色等信息数字化，并且将其按照一定的规律进行编码，使其转变成有规律的0和1，这样，人的形状转换后的编码就和狗的形状转换后的编码存在了差别，计算机识别的，正是这些人类看起来“微小”的差别。

那么问题来了。

将一张照片全部转换成0和1进行数字化储存后，想要将其重新在其他设备上转换成原本的样子该怎么办？

很简单，将转化的步骤进行固定，并将其整理成册，成为“格式”，预装到所有的设备。

如同二战时期的密码本，发送者按照密码本转换密码，得到密码的人再按照密码本逆向还原，这样就能基本保证信息的不失真。

至此，精彩纷呈的数码世界正式向世界呈现。

而就在人们信心满满在图像识别这一领域中狂奔的时候，最大的问题来了。

一张最简单的照片，像素至少也得2400万左右。

将其完全转化后的数据量并不算什么，按照一般计算机的速度，这点东西随随便便顺手就搞定了。

但这只是一张。

如果是一百张呢？一千张呢？一万张呢？甚至……数亿张呢？

这还不提发展到今天，已经多达数十种的图片和视频格式，并且这些格式还在不断推陈出新。

该如何处理？

所有的人工智能和数据处理公司都在寻找路径，有的已经多达数十年。

有研究算法的，有研究编码的，甚至还有剑走偏锋，强行堆硬件，想通过分布式图形处理器来达到目的的。

投入很高，但收获……几乎可以说是忽略不计了。

不论哪一种方式，都有不可忽视的缺陷。