第二百一十七章 自動駕駛技術（2/2）
「我認為付出一定的代價也是值得的。」
「因為雖然申海政府方面一定會偏向我們，但是谷歌和微軟都想和華國車企合作，借華國電動卡車為平台，搭載自己的自動駕駛技術。」
谷歌無法進入華國市場，這不代表谷歌在華國沒有業務。
谷歌在華國的業務相當豐富。
谷歌在2017年於中國開設人工智慧研發中心，研發目標主要為自然語言處理和GG投放優化上。
同時華國有團隊負責谷歌的開源庫tensorflow開發工作。
谷歌的pixel手機少數供應鏈放在華國。然後谷歌的GG業務在華國，專門針對希望走向海外市場的華國企業投放。
微軟就更不用說，微軟亞洲研究院一直放在華國。
華國的自動駕駛電動卡車，最先在長三角和珠三角地區鋪開。
谷歌和微軟在第一時間就注意到了，當時他們就覺得這玩意很有搞頭，開始做前期市場調研發回總部。
後來電動卡車賣向海外市場後，微軟和谷歌才開始行動。
申海通用是華國車企里最有可能達成合作的。
之前沒造過卡車沒影響，電動卡車和普通卡車有很大區別，其他車企之前一樣沒經驗。
巴格利諾嗅到了麻煩的味道，谷歌和微軟都不是容易搞定的對手。
如果沒有這兩家想入場的話，巴格利諾有信心能達成對他們有利的合作協議。
信心在於和特斯拉合作，華國的自動駕駛電動卡車能賣往更多的歐美國家，不僅僅是法蘭西。
有特斯拉在中間遊說，至少阿美利肯不成問題。
但是特斯拉能做到的，微軟和谷歌只會做的更好，這兩家在華盛頓的遊說集團比特斯拉強大得多。
「你們去準備材料，到時候我親自跑一趟華國。」
目前市面上想借住華國車企為跳板，把自動駕駛技術搭載在華國電動卡車上的，遠不止阿美利肯巨頭們。
雖然說是車企們都沒有製造電動卡車的經驗，但是卡車經驗同樣重要。
阿美利肯巨頭們不是不想找華國有卡車經驗的車企，比如解放。
但問題是有人捷足先登，和解放成立了合資子公司。
很多創業型的小公司意願更強，執行力更加迅速。
比如華國的plusai，這家自動駕駛企業背後資本是紅杉華國、華創資本和金沙江創投。
該公司早在2016年就在阿美利肯廣泛測試其自動駕駛卡車。
2019年在歐羅巴大陸和華國進行試驗。在華國兩條長途路線上成功試運行超過10萬公里，期間沒有發生任何事故。
在新能源技術和自動駕駛技術相繼突破後，plusai和背後的資本不甘寂寞。
這都種樹多久了，該輪到他們收穫了。
plusai和解放合資成立的公司，自動駕駛電動卡車已經開始批量生產了，只要他們接受京東的入股，京東的自營物流將大肆引進他們的電動卡車。
科技的進步給整個社會帶來的改變是方方面面的。
一項技術的突破，帶來的不僅是這個細分領域的突破，更多的是整個產業鏈的突破。
正是因為科技的突破可以是以點帶面的，所以阿美利肯才會忌憚花為的5g技術。
至於阿美利肯為什麼不干涉科創生物而對花為大加干涉，是因為花為有替代產品，而科創生物沒有。
當別人指責你壟斷的時候，你最好真的壟斷。
......
「我們可以把梅林所說的海伯測試認為是完全圖靈測試的更高級版本。
這裡高級只是指難度或者說要求更高。
我們現在的人工智慧已經能通過圖靈測試了。」
圖靈測試是英格蘭計算機科學家圖靈提出的思想實驗，為了測試機器能否表現出與人接近的智能程度。
簡單來說如果一台機器能夠與人類展開對話而不被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。
在懷爾斯的主導下，人工智慧計劃進展迅速。
他們製作的人工智慧命名為ameca，在和人的對話中，已經能瞞過接近百分之五十的人了。
換句話說，約百分之五十的人無法識別在通訊工具那頭的是人工智慧。
如果放在往常，這個結果足以讓英格蘭的媒體大肆宣傳一番，作為英格蘭在人工智慧領域領先世界的又一證據。
但是涉及到獎勵，如果公布，反而刺激了競爭對手的進度加快，就不太好了。
因此該消息對外進行封鎖。
哪怕通過whatsapp和ameca聊天的人，不管他有沒有識破聊天框對面的是不是真人，實驗人員都不會告訴他真相。
如果對面識破了ameca是人工智慧，那麼他將失去和ameca聊天的機會。
如果他沒有識破，那ameca將一直和他聊下去，直到對方識破為止。
目前聊的最久的有超過三個月的，那人是一名宅男，平時沉迷於霓虹動漫中。
即便英格蘭和霓虹在國際主流媒體中撕破臉，也絲毫不影響他對霓虹動漫的熱愛。
該人聊這麼久，幾乎把ameca當成是完美的聊天對象。
以至於ameca實驗項目的研究員懷疑，對方知道ameca不是真人，不是真人這一點反而讓他更有和ameca聊天的欲望了。
「我們今年要通過完全圖靈測試，然後準備再嘗試一次海伯測試。」
能夠通過圖靈測試的技術僅包含自然語言處理、知識圖譜、推理和機器學習
科學家為了進一步完善對人工智慧的要求，在完全圖靈測試裡加了對其他兩項技術的要求：計算機視覺和機器人學。
「我認為不用加機器人學，梅林不會來現場觀看我們的人工智慧技術。只需要計算機視覺就好了。」
「之前兩次將程序提交上去之後，都顯示失敗，梅林也不告訴我們具體是為什麼失敗。」
「海伯測試感覺和黑箱一樣，我們把代碼提交，然後梅林返一個結果給我們。
至少到目前為止，我們獲得的結果只有失敗。
我們要好好想想，我們的方向是不是和梅林的要求不一致。」
「雖然有這個可能，但是從根本上來說，對人工智慧的定義都是一致的，方向即便有偏差也不會相差很遠。」