課程表人工智慧研究院目前正在研發的專案很多，也很雜。
從AR裝置的深度學習，到人臉識別技的應用，再到語音、影像識別等。
最關鍵的是研究院主要是搞科研方向，即便有商業落地場景，那也都是試驗裝置。
比如剛剛從AR大廈那邊拿過來的AR眼鏡。
“這款眼鏡除了使用AR的相關演算法技外，同樣也採用了我們的影像識別演算法”
王卓笑著解釋道。
“你說的影像識別是剛才我戴上後直接顯示出的元件標註吧？”
領導問道。
“是的，這款AR眼鏡是多種技整合後的實驗產”
王卓點了點頭，繼續說道。
“因為單純的AR技它能即時渲染，也就是之前我們說的，它需要專業人士作”
“可我們的人工智慧領域的研發核心，是深度學習”
“人需要學習，同樣我們的技也要實現自我學習”
“同樣拿這款眼鏡舉例，它能夠識別出機箱的所有元件，這是因為已經提前把主流裝置都錄進了系統”
“但這個錄，我們都是選擇本就沒有問題的元件，可假如我們把大量出現問題的主機、常見問題的元件也錄進去後”
“我們的影像識別技就能進行一個初次的篩選，將外觀明顯損壞的元件標註出來，而這就能給我們維修人員提供一個初級參考”
“而深度學習就是將我們的影像識別技進行資料投餵訓練，當資料足夠多時，那麼它就會據初始正常狀態對比現階段狀態來進行故障分析”
王卓的介紹很通俗，這也是他會主擔起介紹角的原因。
畢竟這些搞研發的，裡不就是各類名詞，之前他過來檢查時，什麼VGGNet訓練？什麼18層網路？什麼卷積神經網路？
他都聽得雲裡霧裡的，更何況是日理萬機的領導們？
“還可以應用在哪些領域？”
領導沉片刻，開口問道。
“我的意思是除了醫學、製造業這塊，還有哪些領域可以？”
“救援救災可以用到，比如面對地震、塌方等自然災害等領域”
王卓回道。
“你的意思是過AR眼鏡構建三維地圖？”
領導問道。
“是的，我們的救援人員戴上裝置進廢墟後，系統就可以據現場況自構建出廢墟部的三維地圖，即時標註承重牆、管道、電線等危險結構”
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