第72章 Xreal研發中心（第3/4頁）

完成這一組演示，在眾人的驚嘆聲中，負責人繼續道：“目前這個機械臂，因為時間關系，我們僅采用了2萬個機械鍵進行組裝，所以它目前也只是60%的還原了手部動作，拿起簡單的物體可以實現，但如果涉及到精確操作，我們就必須要將機械鍵增加至10萬甚至更多。”

“以上就是目前的情況。”隨著負責人講解完畢，文森做了最後總結。

“你們做得非常好。”寧夏毫不吝嗇的誇獎，臉上帶著驚喜。

Xreal的速度包括做出來的模型，很大程度超出了寧夏的預期。

寧夏保持著理性，認真在說明材料和演示模型上又看了一遍，擡起頭問道：“我想知道，目前的研發進度，和最終實現目標效果，這中間還差了多少？”

這一點和寧夏做實驗差不多——一項研究，看似已經達到了想要的效果，十分接近目標，可實際上越是到了後面才越是關鍵，每一個小細節都可能失之毫厘謬以千裏。

果然，文森的表情又認真了幾分。

“目前做到這一步，這一項技術研究大概完成了25%，剩下的75%並不容易。”文森語氣非常誠懇的說道。

“首先，比較關鍵的一點是提高機械臂的精準度。”說到這裏，文森不免皺起眉：“我們需要增加現有數量近10倍的機械鍵，才有可能將人體手部動作，還原度提高到98%以上，從而也才有可能1:1完成精準化的動作。”

在這之中，增加機械鍵還不是最麻煩的，真正麻煩的是對這些機械進行不斷的調試，讓機械鍵與機械鍵之間，達到最完美的配合。

“另外還有一個比較麻煩的點。”文森話音一頓，眉頭皺的更深，語氣凝重的道：“那就是觸覺傳感……”

除去重力和反作用力、形狀這些參數之外，最麻煩的實際上是觸感。

——動作可以還原，但在人類神經感知方面，以現有的技術，不可能1:1再制造出一個‘人類’，他們的觸覺捕捉技術，實際上是通過捕捉‘拿’到的物體的材質、元素構成、含有各類物質的百分比等等參數，進行分析、確定這是某一類物質，再將數據傳輸回人體端。

“目前我們僅僅只是將一些常見的、簡單的物體數據錄入到了數據庫當中，想要完全達到目標，這將會是一個龐大的數據收集、整理和錄入的過程。”

並非不可完成，但這需要很長一段時間。

現場眾人正在思索，有人提議道：“既然目前的技術是針對於外科手術，那是不是我們只需要將人體器官組織的參數，錄入進去就可以了？”這樣的工作量會減少很多。

“不行。”寧夏幾乎想也不想的直接駁回此人的提議，語氣嚴謹的說道：“醫療並非單純的只針對人體自身。”

“舉個簡單的例子，每年小孩因為誤食異物，而不得不就醫的情況非常普遍，不排除有需要進行外科手術的情況。”寧夏看向那人，又舉例解釋了一下。

寧夏的話的確有道理，畢竟小孩子吃進去什麽東西都有可能，每一樣都需要具體分辨和分情況操作，這也讓人打消了之前那個念頭。

卻見寧夏垂下眸子，思索了片刻才擡起頭來。

語氣清淡的道：“我有幾個建議。”

寧夏這話一出，眾人的目光都匯聚到了她這裏。

寧夏視線掃過眾人，繼續道：“關於機械臂的調試這部分，是不是可以考慮設定一個基礎程序，然後讓機器自己進行學習？包括後面的取物傳感也是一樣的。”

寧夏的話讓在場Xreal的眾人眼前一亮：的確可以這麽做，這就是一種人工智能的模式。

其實，只需要簡單的給它一個是或者否的命令，讓機器自行進行運作，在無數次的運行當中，反復進行自我演算，運行沒有出現問題，那麽這一步就是‘yes’進入下一項，如果出現了問題就是‘no’，調整參數偏移，在一次進入演算過程。

“另外，還有一個想法。”寧夏打斷了眾人的議論，繼續說道。

此時所有人都安靜了下來，目光緊緊盯著寧夏——有了之前一個建議，此刻大家對寧夏的又一個想法非常好奇。

“不用人來完善數據庫，在‘學習’過程中，建立一個聯動‘學習’的模型，我讓另一個人工智能，來陪同我們的機器進行‘學習’。”另外的那個機器因為不需要具備傳感分辨的作用，因此只需要不斷的選取已知參數的物品，協助感知捕捉機器進行‘自我學習’就可以了，人工智能的速度和效率比人可快多了。

“不知道這樣的方式可不可以？”寧夏一番話說完，看向對方詢問道。

眾人：“！”不是可不可以，簡直是太可以了！

大家在心裏琢磨了一下，紛紛面露驚嘆——寧夏這個想法可以說相當奇特，畢竟之前沒有人想到過要這麽做，從來都是人教會了‘人工智能’，第一次有人想到用‘人工智能’來教另一個‘人工智能’。