从AR设备的深度学习，到人脸识别技术的应用，再到语音、图像识别等。
最关键的是研究院主要是搞科研方向，即便有商业落地场景，那也都是试验设备。
比如刚刚从AR大厦那边拿过来的AR眼镜。
“这款眼镜除了使用AR的相关算法技术外，同样也采用了我们的图像识别算法”
王卓笑着解释道。
“你说的图像识别是刚才我戴上后直接显示出的元件标注吧？”
领导问道。
“是的，这款AR眼镜是多种技术集成后的实验产物”
王卓点了点头，继续说道。
“因为单纯的AR技术它能实时渲染，也就是之前我们说的，它需要专业人士操作”
“可我们的人工智能领域的研发核心，是深度学习”
“人需要学习，同样我们的技术也要实现自我学习”
“同样拿这款眼镜举例，它能够识别出机箱内的所有元件，这是因为已经提前把主流设备都录入进了系统”
“但这个录入，我们都是选择本身就没有问题的元件，可假如我们把大量出现问题的主机、常见问题的元件也录入进去后”
“我们的图像识别技术就能进行一个初次的筛选，将外观明显损坏的元件标注出来，而这就能给我们维修人员提供一个初级参考”
“而深度学习就是将我们的图像识别技术进行数据投喂训练，当数据足够多时，那么它就会根据初始正常状态对比现阶段状态来进行故障分析”
王卓的介绍很通俗，这也是他会主动担起介绍角色的原因。
毕竟这些搞研发的，嘴里动不动就是各类名词，之前他过来检查时，什么VGGNet训练？什么18层网络？什么卷积神经网络？
他都听得云里雾里的，更何况是日理万机的领导们？
“还可以应用在哪些领域？”
领导沉吟片刻，开口问道。
“我的意思是除了医学、制造业这块，还有哪些领域可以？”
“救援救灾可以用到，比如面对地震、塌方等自然灾害等领域”
王卓回道。
“你的意思是通过AR眼镜构建三维地图？”
领导问道。
“是的，我们的救援人员戴上设备进入废墟后，系统就可以根据现场情况自动构建出废墟内部的三维地图，实时标注承重墙、管道、电线等危险结构”
王卓笑着点头道。
“系统还会自动规划最安全的救援路线，避开危险区域，如果发生二次坍塌，系统会立刻重新规划路线，同时后方专家可以实时看到救援人员的第一视角，在画面上标注救援位置和注意事项”
“这套救援方案，目前还处于实验阶段，但随着我们算法的自我深度学习，投喂的数据增多，我相信最快年底就可以实战了”
在场的诸位领导没有在说话了。
他们的思考点与企业是不一样的。
既然可以运用在消防救援，那必然也能运用在单兵作战领域。
火灾、地震地形复杂，可反恐的真实战场的环境更为复杂。
一旦课程表的这款民用设备满足了商用需求，那么在国防领域，是不是可以添加上热成像摄像头？
那在巷战或者突袭恐怖分子老巢时，这不就是开了天眼？
“王总，你说的可以应用在救援领域，那是不是对网络环境有非常高的要求？”
工业部的一名领导开口问道。
“分两种情况”
王卓回道。
“如果需要后方的指挥，必然会对网络环境有非常高的要求”
“可如果只是实时构建三维地图，这个就不需要了”
见众人有些不解，他继续开口说道。
“我们的单目SLAM技术，有点类似于我们的眼睛，可以直接根据扫描到的物品、空间进行三维构图，主要就是解决‘我在哪？我的周围有什么’的问题”
“通过我们佩戴的设备扫描，就类比于我们通过手机拍摄周围的环境一样，即便没有网络，也不会影响我们拍摄”
“可如果不联网，你如何确保你录入数据的准确性呢？”
有人问道。
“这确实是个问题”
王卓点了点头。
“我们设备本地存储空间有限，确实很难保证所有信息依旧还是之前的信息”
“可如果有网络的话，我们就可以链接云端，读取最新的数据，但很多灾难现场，通讯中断，最困难的不是远程指导、也不是云端数据读取，而是现