這已經危害了國防安全，會被拍到很多機密場所。這些機密場所到底是什麼，美國人不知道，所以拍到也沒用。
可“穀歌地球”、“穀歌地圖”上線之後，提供了“標記”功能。
也就是說，誰知道這些場所是什麼，就可以在上麵進行標注。很多國人不明所以，就標上去了。或者一些壞人收錢了，就偷偷過去調查，調查清楚後再標注上去，這有泄密的嫌疑。
所以國內的做法一方麵是限製相關產品的使用，一方麵是推出國產可控的類似產品。這個重要的關乎國家安全的任務，主要由百度地圖和微點地圖來承擔。
可是，國內的商業衛星拍攝的精密度太差怎麼辦？
國家地理局等相關部門就組織了一些民用或者軍用直升機，對大城市進行航拍。這種航拍的精密度可比衛星高多了。
可問題又來了。
國家這麼大，怎麼可能都用航拍？哪有那麼多經費，哪有那麼多人力物力和飛機啊？實際上現在也沒解決，直接一勞永逸地封殺穀歌完事）
解決這個問題的又是周不器，他牽頭聯係了國家地理局和八吉星，訂購了一批無人機，通過無人機來進行拍攝。
記錄國家日新月異的發展變化，這是一個非常有意義的戰略性非盈利項目。
可這裡還有一個問題。
無人機的技術不夠成熟，拍攝的時候可能不夠穩定，就會導致拍出的畫麵失焦、模糊，甚至因為陽光、曝光等原因，出現許許多多的細節問題。
無人機航拍，肯定不如人坐在直升飛機上用長焦鏡頭的專業相機來拍攝的效果好。
眼下的這個多媒體實驗室的研究項目，似乎能解決這個問題！
多媒體實驗室，顧名思義，研究的就是“投影”、“成像”、“圖片處理”的實驗室，在這個領域，他們比人工智能專家沈向陽還要專業。
通過人工智能算法，把無人機拍攝下來的照片進行處理，變成清晰的照片，就可以跟人工航拍的效果差不多了。
因為這是紫微星的項目，微點地圖就有技術壟斷權，微點地圖就可以對百度地圖進行壓製了。
一舉多得啊！
更有甚者，甚至可以推廣到軍用領域。
比如軍事偵查，把拍到的模糊圖片清晰化處理；比如國內的衛星拍到的國外畫麵太模糊，也可以清晰化處理。
不過，這顯然還有很長的路要走，湯教授說道：“在警方和fbi的探案過程中，經常能獲得一些犯罪嫌疑人的模糊照片。如果能對照片進行超分辨率處理，把照片變得清晰、漂亮，就會大大地提高破案率。可實際上這件事美國已經做了幾十年，至今都無法做到。”
周不器問：“為什麼？”
“算法的問題，”湯教授歎了口氣，“我們對過去的算法很失望。”
周不器問：“基於人工智能的深度學習可以解決嗎？”
湯教授道：“這件事很複雜，計算機處理的是0和1兩種信號。通過這兩種信號完成一些人類行為的判斷，會非常複雜。比如這裡有一張桌子，我們一眼就能看見，不要反應時間就能判斷出來。可計算機如果要從圖片中識彆一張桌子，可能需要上百萬次的計算才行。實際上，過去這幾十年的圖片識彆領域，計算機的處理效率遠遠低於人眼。連人眼都看不清的東西，計算機就更不可能看清了。”
周不器似乎理解了，“過去的計算機處理能力太差，現在出現了很多超級計算機，紫微星甚至可以進行集群化的雲計算，算力就大大增加了。”
湯教授看向周大老板的眼神發生了幾分變化，很高興地說：“沒錯，算力的提高，是人工智能發展的基礎。不過，過去的算法肯定是不行的，要有新的創新、在學術上有新的發現。我給你舉個例子，1放大2倍，是2；放大100倍，是100；放大1000倍，是1000。一個確定的數字1，放大多少倍，得到的都是確切數字。可是，一個不確定的數字e，放大10倍是10e，放大100倍是100e，不管放大多少倍，得到的都是一個不確定的數字。”
在場的都是受過高等教育的，哪怕是外行，也能聽懂這其中的邏輯。
就比如大銀幕上演示的這張人像圖片。
這張圖片的原始照片是清晰的，就是確定的數字，所以不管放大多少倍，都是有算法基礎的，都是確定的，放大之後可以給出清晰圖像。
可如果原始照片過於模糊，模糊到連眼睛都看不清，就是一個不確定數字。不管放大多少倍，都是不確定的。
周不器點了點頭，對此比較心安。
無人機拍的照片，就算模糊了一些，人眼也能看清。人眼能看清，就應該能處理好。
湯教授接著又說：“不過，在新技術之下，人眼無法分辨的不確定數字，未必就不能轉化為確定數字！”
“哦？”
周不器眼睛一亮。
湯教授道：“依靠大數據。”
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