林枫所设想的是给指一些註定是坑的路。

然后通过资源调拨將很多丑国顶尖的人才给吸纳进去。

但隨著思考的深入，林枫心头不免冒出一丝担忧：

会不会反而玩脱了呢？

万一那些前世死活没突破的技术，现在被这些技术人员突破了，那可怎么办呢？

不过，林枫觉得大概率不会。

前世，老美在语音识別、无人驾驶和情感生成等几个领域投入了大量的资源，但最终始终未能取得应用级的重大进展。

这些领域的发展歷程简直就是一出荒诞剧，让人哭笑不得。

语音识別这条路，林枫是记忆犹新。

最开始，各大科技公司纷纷把目光聚焦在这一领域，期望通过智能助手来改变人们的生活。

苹果推出了siri，谷歌推出了google now，微软也推出了cortana。

尤其是微软的那个小娜当时伴隨著windows新系统一块出来。

以windows那广泛的用户数作为陪衬，真好似人工智慧时代一下子就要来临了一般。

这些產品的宣传简直是轰轰烈烈。

围绕著语音方面的人工智慧人们也开始了盲目乐观。

仿佛只要说几句简单的指令，生活就能自动化。

但实际上，用户体验却频频遭遇滑铁卢。

很多时候，语音助手根本无法准確理解用户的意图。

在嘈杂环境下，识別率更是降得令人心寒。

在这一过程中，行业內的“技术热”与实际应用之间的鸿沟愈发明显。

儘管技术人员们日以继夜地加班，试图通过改进算法来提高准確性，然而机器学习的训练依赖於大量高质量的数据，这种数据的获取和处理本身就耗时耗力。

在长期进展缓慢的情况下，许多原本还满怀期待的用户也因为不耐烦而逐渐放弃了语音助手。

等到2016年，儘管部分助手在智能家居控制、音乐播放等方面有所进展，但在实际生活中，它们依然显得力不从心，语音识別的真正普及遥遥无期。

再说无人驾驶，这可是技术人员们的“白月光”。

前世，隨著特斯拉的崛起，自动驾驶的梦想看似触手可及。

各大公司纷纷投入重金，试图在这一领域实现突破。

谷歌、uber、福特等大牌企业都在积极布局，仿佛只要把技术搞到位，未来的街头就会是无人驾驶的世界。

然而，理想很美好，现实却是无情的。

无人驾驶的技术虽然在感知、决策等方面取得了一些进展，但面对复杂的城市交通环境，它们依然无法全面实现安全驾驶。

无论是复杂的交通信號，还是行人和自行车的突然出现，无人驾驶系统经常会陷入困境，导致各种交通事故的发生。

儘管各大企业在技术上进行不断叠代，但法律、伦理和安全等问题层出不穷，始终无法解决所有问题。

这期间，特斯拉等企业频频陷入舆论漩涡，消费者的信任度大幅下降，而政策监管的滯后也让无人驾驶的落地应用变得更加遥遥无期。

而情感生成这个方向更是一言难尽。

情感一贯被认为人和机器的最大区別。

这个方向也因此一度成为人工智慧的终极目標。

为了能够让机器理解和回应人类的情感，营造出“智能伴侣”的美好画面。

前世，2014年起，就有大量的团队开始投入到情感计算的研究中，试图让ai理解人类的情感，並做出適当的反应。

情感生成系统的构建背后，投入了大量的时间和资源，然而，真正能够与人类进行深入对话的情感ai却始终未能诞生。

儘管在语音合成、情感识別等方面取得了一些进展，但进展有限。

这些应用模型始终无法做到真正理解情感的复杂性。

研究者们虽然在不断改进模型，但这些模型表现始终不尽如人意。

缺乏了足够的“人性”，造成了人机互动的尷尬。

就算有些技术团队声称已经取得了“突破”，一旦投入实际应用，往往也会因为缺乏人性化的交互体验而遭到用户的冷落。

总之，前世这些方面在相当长一段时间內都鲜有真正意义的大突破。

至於说为什么出现这种情况呢？

丑国的整体实力和技术水平毋庸置疑是很强的。

另外，其技术核心也是丝毫不弱的。

创新驱动內核搞得也不错，

本著摸著鹰酱过河的原则，国內那时候没少拿这方面说事。

不可否认，丑国的科研体系在过去几十年里，形成了独特的创新文化。

尤其是在技术人员的思想上也要灵活不少，確实不乏很多能想出天马行空创意的技术天才。

试想，一群前途无量的技术天才，群策群力。

背后是无数个无眠夜的奋战，且不乏顛覆一切的梦想。

这股创新驱动內核，当然是不能小瞧的。

不过呢，很多事情就是双刃剑。

成也天马行空，败也天马行空。

一个技术团队奔著一个方向狂奔，哪怕是註定撞南墙的。