上午十一點。
林東花了一個多小時全部機器人組裝好，搬了一個凳子坐在實驗室門口。
一邊享受著冬日的暖陽，一邊看著許清伶把旺財叫過來，拿了一個桌球帶著機器人小白，在試驗場玩比賽試驗。
「沖沖衝，旺財把球撿回來，放到地上，讓小白把桌球吹過來……」
一個機器狗，一個飛行機器人，在她的指揮之下，正在試驗場到處飛行和奔跑，追逐著一個黃色的桌球。
「等ai晶片效能提升幾代，可以增加一個多寵物協同，現在還是各玩各的……」
林東觀察著旺財和小白對桌球你追我趕，但卻沒有一點配合協同的表現，心裡不由得搖了搖頭。
因為兩種機器人的智慧模式和運動演算法都不一樣。
想要進行跨類別的智慧協同，協同演算法的複雜程度，還有運算量是指數性暴漲。
現在ai晶片效能，除非像林偉良研究戰顱系統那樣，搭載一個ai超算伺服器提供算力支撐，不然根本就不可能完成協同。
「以現在ai技術的底層框架，全通用模型的技術壁壘還是太高了，更適合的還是各種專用ai+各種裝置的路線。
至於跨裝置的智慧協同，只能進行小規模小範圍的協同，比如戰顱針對不同單位的決策，工廠多種裝置聯合的非標生產……」
林東分析著這些技術的底層框架，心裡突然想起十幾年後的ai時代，國內和老美各自走向不一樣的ai發展路線。
國內是走了一條ai+路線，把ai技術跟各種工業生產，還有科研生產結合起來。
不一樣的工業生產流程，匹配不一樣的專用ai模型，不一樣的科研研發，匹配不一樣的研發模型。
老美因為工業和產業空心化，對各種專用ai模型需求沒這麼高，走的是一條超級ai路線。
即一個ai就能適配多種不同場景，適配多種不同功能，儘可能用一套ai模型去涵蓋全社會的一切生產和活動。
兩個路線，都是根據自身的情況選擇最適合的方向。
單從難度來說，國內難度比較低，可以更快出現成果，同時也能兼顧民眾的價值。
但缺點是ai的極限和價值，建立在工業和市場之上。
單論潛力來說，老美的潛力更猛，同時也更瘋狂，真要走通了就是一套終極ai。
只要提供足夠的生產原料和算力，一個ai模型或者幾個ai模型聯合起來，就能把全工業鏈建立起來，同時還不需要一個民眾的參與。
但缺點是可能永遠都走不通，真走通了就是ai賽博社會。
「哇！許清伶，你哪來的新機器人？」
這時，遠處響起一聲驚呼。
黃青瑤穿著一件白色羽絨服跑了過來，不可思議地睜大眼睛，看向正在試驗場追逐的小白。
「小白，回來。」
許清伶喊了一聲，正追著桌球的小白停頓一下，下一刻就轉身加速飛了過來，帶著一陣風停在許清伶面前兩米位置，臉上的螢幕展現出一個疑惑的表情。
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