“再叠加我刚才说的那种对序列数据的理解能力后，它就不再是逐帧比对像素了。它开始理解上下文，理解空间关系，理解因果。”
“网络可以做得极深，深度意味着理解力。汤博士，这个道理你比我清楚。”
汤智晓没有马上接话。
他低下头，翻开文档里关于序列数据处理的那几页，手指在纸面上划了几道。
办公室里安静了好一阵。
“理论上……有可能。”
他推了推眼镜，语速放慢了不少。
“但问题在两个地方。第一，训练这种规模的模型，需要的数据量是天文数字。光靠实验室采集，十年也凑不够。第二，目前的芯片算力不够，即使利用最先进的GPU也无法实现处理行驶过程中视觉数据的能力。”
马宇腾看向马明。
“数据的问题，明讯网络每天有上亿用户产生的行为数据，这些暂且不说。雷霆汽车未来的产品，每一台车上都会装车载摄像头和传感器。车跑在路上，就是在帮我们采数据。等大量用户在使用过程中，积累下来的真实道路数据，足够我们使用了。”
他顿了一下。
“至于算力，按照摩尔定律，芯片每十八个月的性能翻一番。我们不需要等到算力完全够用的那天才开始动手。模型架构和算法先做出来，数据先存起来。等硬件追上来了，我们就能进入到实际的测试当中。”