加入书架
若王宇就这么堂而皇之地把底层源码和数学理论性指导工具，挂到科研组的内部存储服务器上，那就不是傻这么简单。
这种领先于世的技术，即便上升到国家高度，都属于无价之宝。
即便其它国家在技术层面追赶上来，还可以在商业层面，利用技术专利赚取丰厚的财富。
何况如今的技术，两者差距有着不小的代差。
同行即使拿着成品进行研究，反推原理，没有个五年以上的功夫，都休想搞清楚内核算法！
眼见王宇交代完之后真的要走，李博这次有点着急的试探问道：
“师弟，要不你跟我过去和老师讲讲？我怕我说不清楚，到时候还得麻烦你在跑一趟...”
一边说着话，李博目光灼灼的望着面前稚嫩的面庞。
“你们看着弄就行，我趁着还有几天开学，还要忙着整理一些好玩的东西，何况技术方面我这边也没藏私，能教的都交给你们了！“王宇颇显神秘的低声话道。
李博见此，凑近几步好奇追问：“什么东西，搞得这么神秘？比跨时代视觉算法还重要？”
“嘿嘿，保密，等过阵子你就知道了！”
说罢，便头也不回的离去，那潇洒离去的背影，没有对权势的丝毫贪恋。
要知道，如今科研组的规模，若算上勤工俭学的华清学子在内，即便不足千人，也是有着大几百人的队伍。
为此，由董明华教授亲自出面找到学校，拿下了北院这座占地面积不小的整栋三层小楼，作为研发基地使用。
在校外，校企管理办公室钱跃进主任，又为科研组找了一块篮球场大小的实验场地，用于验证调试设备和算法参数。
原因无它，这项技术，最开始华清控股投资部评估定义的时候。
是帮助生产工厂做智能化分拣配套之用，预计整套系统研制成功之后。
配合在图像处理的相机身上，如网络相机，工业相机，面阵相机，线阵相机，定制相机等等，在辅以与之匹配的专业芯片，可极大增加工业上的竞争强度和生产优化速度。
当初计划，整个视觉算法系统，配合与之识别匹配的相机成像，慢慢向上游辐射硬件厂商。
若布置得当，在设备制造领域也能分得一杯羹...
当初签订协议之时，从董教授到林奇院士，在到华清副校长，校企这边华清控股的刘玲玉部长，以及投资部副总象天啸。
这些人无一例外，除了拥有渊博的知识及见识外，也全部都是识货之人。
这些人除了董教授，其它每个人身边，都有帮其出谋划策的智囊分析团队。
若想着随便用一堆普通人难以理解的代码唬住这么多位大佬，简首就是痴心妄想，更何况还换取了两千万的真金白银。
一旦涉及公家出资，项目将来若出问题。
是要有人出来担责的，谁也不会拿自身前途开玩笑...
也正因为这部分人，看到了技术潜力和明确的未来前景，才会豪掷两千万，并开出优厚的利润分成，作为双方的合作起点。
众所周知，机器视觉可以通过视觉系统算法外加传感器赋能太多的行业，其核心优势为高精度、高效率、非接触式等应用场景并且可持续扩展。
工业制造方面，质量检测可以达到微米级缺陷识别。
智能分拣时效率可以提升3-5倍，预测性维护设备异常预警等...
医疗健康方面可以辅助诊断和CT/MRI病灶分析。
手术时可以帮助AR实时建模即病理自动化筛查。
农业方面，发展无人机作物监测，未来果蔬智能采摘，食品分选方面霉变或糖度检测等。
交通物流方面，拓展自动驾驶障碍物识别，仓储机器人极大提高分拣准确率＞99.9%。
将来，随着硬件设备的提高，技术更加发达之后，还可以延伸到无人机精准配送等领域。
后续还有消费电子和新兴领域等未知领域的扩展途径，有待开发！
这就是当初这部分大佬级别的人物，看重王宇的原因之所在。
实在是机器视觉领域，在这个广大前景的蓝海领域太过耀眼。
随着生产效率与质量需求的提升，传统人工检测效率低、误差率高，难以满足高精度、高速度的现代生产需求。
比如现在工厂，智能手机生产中需经过70多道视觉检测工序，若机器视觉进一步发展，可将缺陷漏检率降至0.1%，甚至更低。
如今的生产视觉领域，只有大型生产工厂才能耗费巨资，安装整套设备，小厂商根本无法承受几千万上亿的投资。
大型厂商，也需要核算成本支出，若不是利润率非常高的产品，也会面临赔本的压力。
而王宇这套视觉算法系统，不但可以搭载很少的硬件设备，便可以达到更加精准灵敏效果。
让成本支出呈几何方式断崖式下降，切实做到了低投入，高产出的效果。
当然这只是明面上大家都看得到的好处，还有一些其它隐性好处便是，可以在如今炙手可热的视觉系统领域另辟蹊径，不但顺利的完成弯道超车，更是达到了遥遥领先的程度。
成功的避开了如今市面上西方所有的技术垄断，为国产自主开辟了一条崭新的康庄大道。
现如今国内企业面临劳动力成本与技能短缺，制造业人力成本逐渐上升。
且复杂工艺对工人技术要求高，机器视觉这时便可以替代重复性劳动，产业升级后，便可以立竿见影的降低培训大批工人的成本。
把劳动力解放出来，做一些更有意义的研发等工作。
根据不完全的笼统测算，预计未来三十年，机器视觉技术会从“替代人眼”向“超越人脑”演进。
这些成熟的各种应用，会慢慢渗透至制造业、医疗、能源等核心领域，覆盖80%以上实体经济领域。
未来将加速向智能化、集成化发展，成为推动工业升级与数字化转型的核心引擎。
而老式笨拙的需要服务器集群才能完成的机器视觉技术，终将会被简单轻便的视觉算法系统所取代。
机器识别的西大领域，图像识别、语音识别、生物识别、文本识别，图像识别更是牢牢占据首位。
原本的图像识别，分为嵌入式和PC两套系统识别，两者各有优势。
嵌入式速度快、体积小，PC则是可以通过服务器集群处理复杂场景，功耗高，占地面积大。
王宇如今的视觉算法系统，完美的集合了两者的优点，形成两者场景的驱动互补体系...
