第222章137139章：招兵買馬，大闊步前進！共三章）
&nate5上，直接上高瓴版本的siri，而且還是進化版的，難度還是非常高。”
“這個難度，不僅僅是在siri本身，更重要的是，我們公司在siri這個技術上，並沒有太多的技術儲備，無法快速落地。”
“就以比較熟悉的語音識彆和自然語言處理來說。”
“在語音識彆之上，siri技術的核心是語音識彆，即把語音信號轉化為文本。這一過程需要解決許多技術難題，例如噪音乾擾、口音和語速的差異、以及非標準語言表達等。”
“而從自然語言處理的板塊，siri技術需要理解用戶的自然語言輸入，並從中提取出有意義的信息。這需要對人類語言有深入的理解，同時還需要解決一些語義模糊和歧義的問題。”
“在多模態交互方麵，siri技術需要能夠處理和響應來自不同模態的輸入，例如語音、文本、圖像等。這需要解決一些多模態交互的問題，例如如何整合不同模態的信息，以及如何響應用戶的不同輸入方式。”
“這還不包括，任務理解和執行，自主學習和優化，隱私和安全等方麵，這些難點需要解決的技術問題非常複雜，需要進行大量的研究和開發工作。”
“目前，我們的人，隻有10來個，而且還處於磨合初期，要解決這些現實問題，很困難，風險也是很高！”
此刻說話的是高瓴新組建的高瓴人工智能bu的語音識彆和自然語言處理的專家李禮博士。
&nit，做的就是deepearning方麵的研究。
高瓴人工智能bu，雖然隻有十來個人，但是卻是高瓴旗下，除了高瓴芯片bu以外，學曆最高的部門了。
清一色的博士！
&nit，cit，普林斯頓等這些理工科名校。
高懷鈞搞這一個分公司出來，就是這群人太耗錢了，非常容易破壞高瓴內部的薪資結構，乾脆就自立門戶，不讓高瓴科技和高瓴車輛的人有其他想法。
這群人，其年薪中位數達到了25萬美麗元。
這還是ai風口還沒有起飛的2010年，如果到了異時空的2023年，ai的從業者，工資是非常高的。
針對ai領域的應屆畢業生，碩士生約莫能拿到30萬美麗元的年薪，博士生則高達50萬美麗元。
薪資最高是facebook的e6級彆的研究科學家，其年薪達到了百萬美麗元1，175，000美麗元，250k美麗元的基礎工資、750k的股權、50k的績效獎金、125k的簽字費）
而且，薪水行情仍在噌噌上漲。
如此誇張，核心原因，就是在於在異時空2023年的美麗國矽穀，沒有ai概念的原始公司，幾乎很難獲取到第一筆風投資金。
雖然ai等於全部這股風氣在後世有些過了，但是可想而知這個領域的潛力。
不過以這群人為框架，在後續會招募到一些潛力碩士生廉價勞動力），作為工作助手，展開deepearning方麵的研究。
高懷鈞會逐漸地招聘一些在美麗國學習的華國籍，有意願回國工作的名校碩士生到這個美麗國研發分中心去工作，然後再逐漸轉移回華國，實現技術的平移和沉澱。
聽到了李禮博士的話，高懷鈞微微點了點頭。
實際上，在此之前他就已經了解過了siri這個產品研發的難度，但這並不會成為他退縮的理由。
&n7那樣級彆的強ai，而是打算先落地搞出一個簡單的雛形出來，比平果那個稍微好一點點，就達成了目標。
實際上，平果那個，也隻是一個噱頭而已。
他需要以這個落地技術為基準點，在現在ai還沒有成為真正的熱點之前，有意推動ai往自己需要的方向前進，慢慢打造出來一套需要水墨功夫打磨出來的工業化強ai體係！
這個體係建設時間可能需要10年，但是沒關係，方向對了，比任何其他事情都重要。
此刻，另外一個專家開了口。
“李禮博士的觀點，我是讚同的！平果公司搞出siri，他們可不是心血來潮，簡單幾個月就可以輕鬆搞定的。如果這樣搞，即不經濟，也不利於公司的橫向發展！”
“但是，問題是我們這個部門成立的目標，大家夥進入高瓴的目標，隻是搞這個siri嗎？”
“我想提醒大家的是，siri隻是一個階段性的產品，我們的核心，加入高瓴的目的，還是要搞出實用性的ai產品出來！”
“計算機視覺，自然語言處理，輔助智能分析等等，以後我們在高瓴了，可以深度發掘相關領域的內容。”
“科技樹這個概念，我想大家都能理解。”
“既然是樹，那就是從樹根開始的——我們沒必要去盯著最頂上的、樹冠上的東西，先沉進泥裡看一看嘛！”
高懷鈞轉頭看了過去，此人是高懷鈞花了重金聘請的吳恩達(andreng)。
在後世，他就是人工智能領域的一代大佬，在2010年，也已經展露頭角了。
他本科畢業於卡耐基梅隆大學，碩士在麻省理工，博士畢業於伯克利。
如果高懷鈞不介入，在後世2014年，吳恩達將會加入百度，擔任百度公司首席科學家。
他在後世都是屬於人工智能領域top20級彆的大佬，隻是在2010年這個時間點，還名聲不顯。
可以說在70後這個年輕一代中無人能出其右。
聽了他的話，高懷鈞也是點了點頭。
【第138章】
“我認同老大的觀點，要推進我們的人工智能產品研發，那必然需要搞一定階段性成果的終端技術，心急吃不了熱豆腐。”
“不過，這個siri怎麼弄，弄到什麼程度，我這邊碼不準，那應該從哪裡開始呢？”
李禮博士顯然十分敬重吳恩達，緩緩開口說道。
坐在一旁的，在場的唯一一位女博士，周芸聞言抬頭說道，“我們的切入點太多了！”
“如果是按照平果版的siri來操作，我們可以通過定向聲音輸入，功能限製，底層算法更新等方法來進行更改。”
“不過，這一條線目前所擁有的算法，我們啥都沒有，隻能靠老大先確定算法框架，我們才能往裡頭填肉。”
“還有一些，不是投入資源，投入錢就可以解決的，核心問題，就是我們現在人太少了！就十來個人！我們現在需要數量超過我們23倍的科研民工，哦不是，科研助手，來幫我們做一些數據類的繁瑣工作，不然工作無法一一展開！”
“從我的角度來看，自然語言處理絕對是人工智能三大核心方向之中的重要選擇，如果我們能在這個時候提前布局、積累技術，那麼等條件成熟的時候，我們就很有可能突破隻是一個普通siri的限製，真正做出一個超級終端出來！”
周芸所說的，在補充著研發這一款產品，需要準備的東西，而這些東西，很多和高懷鈞的初步想法不謀而合，是他現在急需的，下一步需要怎麼做的問題。
他當然不需要真的把這條產業做全做深。
現在高瓴人工智能bu，核心的作用，就是幫助高瓴科技和高瓴車輛，實現部分的ai強植入，使得這兩個公司，在五年之後，形成相應的賣點。
不然他提供了大量的經費，讓這群大佬走偏了，像穀歌和facebook一樣，成為了這群大佬刷論文的培養皿，這是他不可接受的。
在華國工業基礎不過關的情況下，盲目去發展這些技術不僅賺不到錢，還有可能變成高瓴集團的拖累，形成反效果。
這個部門不要看它小，你給他100個億，它都可以給你花得乾乾淨淨，就像一個無底洞一般。
這最好的方案，就是在幾個關鍵的領域形成突破，並且能形成裂變效應。
聽到周芸說的，高懷鈞的眼睛不由得一亮！
現在的siri，隻是平果的一個實驗品，甚至可以說，他們都不知道這個玩意兒，在後世會變得多麼的炙手可熱。
人工智能，如此火爆的本質是什麼？
兩個超級大國，在這個領域上都傾注了大量的心血，甚至可以說，人工智能和生命科學，工業材料，新能源，一共四個大領域，將會是大國之間較量的核心領域。
在後世，隻有這兩個國家，進入到了最終的pk。
歐羅巴，隻能艱苦地固守他們在機械領域的優勢。
而太陽國更慘，在唯一有優勢的汽車領域，在異時空的後世，被殺得節節敗退。
這種核心賽道的競爭，實際上就是資源的競爭！
高瓴在高懷鈞的信息差優勢後要走上何方？
高懷鈞自己都不知道！
不過，他隱隱約約知道，應該還是在人工智能方向，進行下注！
這樣一來，維持高瓴的發展，實現人工智能賽道上的彎道超車，這個部門就非常關鍵了。
想到此處，高懷鈞不再猶豫，他站起身，開口說道：
“各位，剛才的討論我已經聽完了。”
“剛才周博士說的內容，給了我非常大的啟發。”
“關於第一點，助手問題，我會讓高瓴科技的人力資源部，幫助你們啟動相關人員的招聘工作！”
“而第二點，關於高瓴版的siri的研發工作，我的想法是聚焦於語義識彆！”
“不要想著如何在龐雜的對話中精準分析出哪句話是對siri說的。”
“而是要劃簡！”
“輸入簡單的語義之後，就可以精準的工作！”
“找到一些通用的功能語言，比如幫我撥打媽媽的電話，撥打xx的電話，幫我打開導航地圖，等等，現在太過於複雜的語言，伱們現在也是不能植入進去，就沒有太大的意義。。。。”
高懷鈞簡單地說了一下，自己的想法。
雖然他對於人工智能的研發，尤其是其研發原理，並不太懂。
但是，他對於後世人工智能的發展，還是非常清楚的。
divcass=”ntentadv”剛開始，在場的這群博士，還是有些不以為然，覺得自己的老板，一個普通大學畢業的文科生，怎麼可能了解人工智能？