林楓所設想的是給指一些註定是坑的路。

然後透過資源調撥將很多醜國頂尖的人才給吸納進去。

但隨著思考的深入，林楓心頭不免冒出一絲擔憂：

會不會反而玩脫了呢？

萬一那些前世死活沒突破的技術，現在被這些技術人員突破了，那可怎麼辦呢？

不過，林楓覺得大機率不會。

前世，老美在語音識別、無人駕駛和情感生成等幾個領域投入了大量的資源，但最終始終未能取得應用級的重大進展。

這些領域的發展歷程簡直就是一出荒誕劇，讓人哭笑不得。

語音識別這條路，林楓是記憶猶新。

最開始，各大科技公司紛紛把目光聚焦在這一領域，期望透過智慧助手來改變人們的生活。

蘋果推出了Siri，谷歌推出了Google Now，微軟也推出了cortana。

尤其是微軟的那個小娜當時伴隨著windows新系統一塊出來。

以windows那廣泛的使用者數作為陪襯，真好似人工智慧時代一下子就要來臨了一般。

這些產品的宣傳簡直是轟轟烈烈。

圍繞著語音方面的人工智慧人們也開始了盲目樂觀。

彷彿只要說幾句簡單的指令，生活就能自動化。

但實際上，使用者體驗卻頻頻遭遇滑鐵盧。

很多時候，語音助手根本無法準確理解使用者的意圖。

在嘈雜環境下，識別率更是降得令人心寒。

在這一過程中，行業內的“技術熱”與實際應用之間的鴻溝愈發明顯。

儘管技術人員們日以繼夜地加班，試圖透過改進演算法來提高準確性，然而機器學習的訓練依賴於大量高質量的資料，這種資料的獲取和處理本身就耗時耗力。

在長期進展緩慢的情況下，許多原本還滿懷期待的使用者也因為不耐煩而逐漸放棄了語音助手。

等到2016年，儘管部分助手在智慧家居控制、音樂播放等方面有所進展，但在實際生活中，它們依然顯得力不從心，語音識別的真正普及遙遙無期。

再說無人駕駛，這可是技術人員們的“白月光”。

前世，隨著特斯拉的崛起，自動駕駛的夢想看似觸手可及。

各大公司紛紛投入重金，試圖在這一領域實現突破。

谷歌、Uber、福特等大牌企業都在積極佈局，彷彿只要把技術搞到位，未來的街頭就會是無人駕駛的世界。

然而，理想很美好，現實卻是無情的。

無人駕駛的技術雖然在感知、決策等方面取得了一些進展，但面對複雜的城市交通環境，它們依然無法全面實現安全駕駛。

無論是複雜的交通訊號，還是行人和腳踏車的突然出現，無人駕駛系統經常會陷入困境，導致各種交通事故的發生。

儘管各大企業在技術上進行不斷迭代，但法律、倫理和安全等問題層出不窮，始終無法解決所有問題。

這期間，特斯拉等企業頻頻陷入輿論漩渦，消費者的信任度大幅下降，而政策監管的滯後也讓無人駕駛的落地應用變得更加遙遙無期。

而情感生成這個方向更是一言難盡。

情感一貫被認為人和機器的最大區別。

這個方向也因此一度成為人工智慧的終極目標。

為了能夠讓機器理解和回應人類的情感，營造出“智慧伴侶”的美好畫面。

前世，2014年起，就有大量的團隊開始投入到情感計算的研究中，試圖讓AI理解人類的情感，並做出適當的反應。

情感生成系統的構建背後，投入了大量的時間和