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精靈女佣正的可以幫助用戶做家務嘛？

憑什么斷定它是人工智能，而不是人工智障？

魯柏民用疾雷汽車的自動駕駛功能來舉例，他說道疾雷汽車智能駕駛功能，其實就是葉總當初在采訪里憧憬的智能識別技術。

這種智能識別技術是相通的，是巨獸工業開發出來非常成熟的識別技術，是必然會被應用到精靈女佣身上的。

魯柏民用3d動畫方式，展現了智能識別系統所看到的世界，與人類肉眼觀察到的世界有那些區別，以及疾雷智能識別系統是如何工作的。

3d動畫中，一輛疾雷汽車行駛在擁堵的馬路上。

在疾雷汽車周圍馬路上，遍布著幾十個綠色、大小不一的正方體和長方體。

這些綠色正方體和長方體，是馬路上的汽車。

再根據轎車與貨車的體積差別，分別用不同大小的綠色方框表示。

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在馬路邊緣，是體積更小的橙黃色長方體，和紅色的立方體。

橙紅色長方體表示摩托車和電動車，紅色立方體表示的是人。

除此之外，還有用實線和虛線表示的馬路交通線，以及用不規則形狀表示的道路綠化。

以及出現在路上的其它物體，包括三角架、警示牌，以及交通錐等等。

這就是智能識別程序看到的世界。

沒有絢麗多姿的色彩，沒有神態不一的人群，沒有五花八門的汽車品牌。

只有可以被數字化的線條，和模型化的立體圖形。

魯柏民告訴大家，不要覺得這些圖形看似簡單。以為一個攝像頭外加一個圖形分析程序，就能完成這些圖像采集。

疾雷汽車為了能實現智能識別功能，不僅在車身周圍安裝了六個高清探頭，在車頂擾流板處，還安裝了一台長焦攝像頭，可以在人類肉眼觀測范圍外，就鎖定遠處信號燈發出的紅綠信號。

除此之外，疾雷汽車周圍還安裝有毫米波雷達，激光雷達，一同組成感知模塊共同工作。

感知模塊對疾雷汽車周圍上百個保持運動的交通參與者，進行實時檢測與追蹤，並且對他們的下一步行為和軌跡進行預判。

如果遇到復雜物體，例如道路垃圾，臨時路障之類。

感知模塊還會根據采集到的數據進行融合判斷，路面較小的物體，激光雷達采集到的信息非常稀疏，高分辨率攝像頭采集到的圖像清晰，但單一圖像又缺乏深度信息，不足以主導判斷結果。

這時感知模塊就會通過多幀檢測結果，與圖像信息進行融合，得到物體厘米級的坐標精度信息。

這些信息傳遞到下游規劃與控制模塊，讓它們來主導疾雷汽車的提前減速或避讓選項。

這也是很多用戶們在開啟疾雷汽車自動駕駛後，驚喜發現自動駕駛功能，竟然能提前鎖定他們視野盲區外的行人，對他們行為軌跡提前預判。

用戶們再也不用擔心有人突然橫穿馬路，或是冷不丁一輛摩托車從後面飛快躥過來占道。

因為疾雷汽車的感知模塊是360度工作，無論視野角度還是高度都遠超人類雙眼。

只要是出現在感知模塊中的交通參與者，都會被牢牢鎖定。

哪怕行人暫時被車輛或綠化遮擋，感知模塊也會根據他們軌跡進行預判。

魯柏民講解完了疾雷汽車的智能識別程序工作原理，又把3d動畫換成了一名站立在房間里的機器人。

機器人當然是精靈女佣，此時精靈女佣看到的世界，遠比疾雷汽車在路上，看見的世界更復雜。

但無論環境復雜多少倍。

它們的環境感知模塊，與下游規劃控制模塊工作原理是相同的，處理起來只是算力占用的問題。

汽車變成了家電沙發，道路變成了家里地面，那些路障綠化，變成了家里的瓶瓶罐罐，還有鍋碗瓢盆。

魯柏民強調，精靈女佣的感知模塊一定比疾雷汽車復雜多倍。

在無數線條與圖形組成的單調世界里，精靈女佣通過這些復雜的傳感器，完全可以精確的把物體坐標定位到毫米級。

有了物體坐標，就等於有了可執行的運動軌跡。

以精靈女佣拿起一件衣服，丟入洗衣機為例。

用戶在下達命令後，精靈女佣只需要融合用戶的眼神、語言、和手勢動作，就能對衣物進行鎖定。

接著規劃模塊將拿起衣服，再到丟入洗衣機的一整套動作，拆解成幾百到幾千條，精確到毫米級的空間運動軌跡。

再通過控制模塊，去控制熱神經單元組成的肌肉運動系統，完成這些空間軌跡動作。

這些動作的計算過程是復雜的，但在強悍的處理器面前，只需要0.01秒，就能計算完畢。

精靈女佣的智能程序，只需要事先導入各種品牌的洗衣機參數，還有衣物與洗衣液的配比。

就能在超算中，進行幾百萬次的模擬計算，找出丟衣服最流暢的動作軌跡。