別說確實沒時間，就算有那個時間，羅平也不想為了滿足他的個人趣味去改裝機器人，當然不可能答應。
陳新樹也覺得自己的要求有點過分，如果看重錢，這傢伙也不會連公司都不屑於管理，整天悶在這個破廠房裡面做研究了，不講究吃穿，不賭不嫖，還不喜歡出名，簡直就不是正常人。
被羅平拒絕後，陳新樹不好意思再提，磨嘰了一會，看對方專心研究程式碼，沒有搭理自己的意思，灰溜溜的離開了。
辦公室終於恢復了清靜，羅平可以恢復以往的狀態，繼續專注於自己的事情。
將物品二維圖片列入特徵庫，讓計算機程式檢索核對，是機器人視覺最初級，最原始的做法，效果也最差，是幾十年前的理論，在特定場合使用不需要太多算力，一些早期的工業機器人仍然採用這種技術。
隨著技術的進步，後來又有人提出物體三維模型特徵提取與匹配，用雙目攝像頭模擬人眼視差，利用三角測量原理計算深度資訊，實現三維場景重建，讓機器人自動調整視角並且追蹤物體，實現主動立體視覺效果。
這是八十年代的機器視覺理論，也是現在主流的工業機器人採用的方法，在特定場景下這些方法都能發揮很大的作用，複雜場景下的情況仍然很不理想。
進入二十一世紀後，各種新型光學感測器出現，向量機和隨機森林等傳統的機器學習演算法被引入，用於影像分類和目標檢測，專業圖形處理器晶片的出現，讓算力有了極大提升，也加速了機器視覺的發展。
羅平的機器人視覺感知也是採用雙目攝像頭加光學感測器的硬體方案，提取三維模型特徵匹配，採用傳統的機器學習演算法，現有的多種方案已經證明了這種方法的侷限性，不過在沒有更好的替代方案前，他只能在這個基礎上嘗試進行最佳化。
至於當前熱門的基於卷積神經網路的深度學習演算法，需要龐大的計算機叢集支援，用於機器人身上還不現實，技術本身還不成熟，不只是錢的問題。
機器人綜合感知部分的底層程式碼不是羅平自己寫的，這是公司那些博士們把國外開源的部分程式碼整合起來，結合機器人硬體特性修改出來的版本，已經具備了簡單的識別能力，但是對於需要適應各種不同場景的機器人來說，還遠遠不夠。
不僅是識別特徵庫的精準度不夠，傳統的機器學習演算法也過於僵硬死板，索引對比效率也太低。
羅平現在做的就是一點點熟悉這些程式碼的結構，逐步進行修改調整，期待找到一種最優方案，在現有硬體條件下，大幅度提升機器人的識別能力，並且在此基礎上做出準確的決策。
讓他從頭開發這一套系統難度太大，需要學的東西太多，就算他可以做到一學就會，也會浪費很多時間，但是現成的程式碼最佳化調整，邊學邊改正是他最擅長的事情。
就算沒有過年期間的那種靈感如泉的狀態，他也能透過調整程式碼，逐步提升機器人的視覺感知能力，只是正常情況下，那需要幾年，甚至十幾年的時間。
不過有了那次的經驗，羅平知道只要自己堅持，一定會再次等來那種狀態，時間還不會太久，原先只是模糊的感覺，在旅遊期間這種預感越來越強烈。
他現在有點懷疑那種狀態是一種特殊的穿越形式，他可能無意中進入了一個特殊的時空，就像三次印象深刻的穿越經歷一樣，現實世界只是過去極短的時間，在那種特殊時空，他的思維可以度過很長的時間，這種能力表現在當前世界，就是瞬間找到需要大量時間試錯才能找到的最優解。
可能那種時空只有思維能穿越過去，沒有具體的形態，或者時間流速與現實世界相比太快，所以他腦中沒有留下任何記憶。
當然，羅平不是什麼都不做，他做的事情就是拿出愚公移山的精神，即便沒有那種靈感狀態，也要透過一點點的調整，讓程式碼向著最優狀態進步。
一個月不行就兩個月，兩個月不行就三個月，三個月不行就一年，反正他也不缺錢，公司的事情也不需要他操心，十年八年他都耗得起，不信拿不下來。
夢裡面十幾年後那種透過深度學習訓練出來的語言大模型，具備海量的知識，卻沒有人類的感知能力，屢屢出現胡說八道的情況，還過於依賴龐大的算力支援，難以真正應用到機器人身上。
羅平想達到的效果是，機器人不依賴外部網路和算力支援，憑藉當前的內建晶片提供算力，也能像人類一樣自如活動，哪怕只有幾歲孩子的智力，只要能自我學習進化也算成功。
自然界生物的進化不只有一條路，他相信智慧機器人的實現，肯定也不會只有一種路徑，只要自己堅持到底，一定能找到這樣的路徑。
樹欲靜而風不止，陳新樹離開之後，安靜了沒有幾個小時，羅平許久沒響過的電話響起來。
周圍人都知道他的習慣，沒有特別重要的事情不會打擾他，他的手機也設定了不接聽陌生人電話。
能打進來的都是他通訊錄裡面的人，總共數量不到一百個，大部分都處於好幾年沒聯絡的狀態。
拿起手機一看，來電人名字林淺予，羅平腦海裡立刻浮現出一個清晰的泳裝女人形象。
一年多以前，在三亞見過幾次面，賣給她一塊自制的手錶，此後再沒有聯絡過，他依然留有深刻的印象。
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