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双更合一（第1页）

这场由神洲带来的名为“惊鸿”的风暴仍然在不断地肆虐，影响力持续发酵着，但它带来的影响在中西方的侧重点却不太一样。

在中方，全民都沉浸在国漫真的崛起了这种文化自豪感和一雪前耻的自豪感当中。

从funnyunds出现后带来的影视剧之后，终于再次出现了一个可以与之流量匹敌的漫画平台的热度高峰。一时间，所有的中国画手们都扬眉吐气了不少，至少大多都过上了开始能靠梦想养活自己而不是赚钱养梦这样的辛酸状况了。

而且因为国漫在惊鸿上的优异表现，一时间，全世界都好像中了名为国风的毒，就连动漫文化领先的r国近几期人气暴涨的作品也都全是带了神秘的东方色彩的。

这不可把国人都牛坏了吗！总而言之，在中国，惊鸿所带来的的文化连锁效应是要暂时比科技还要突出那么一些的。

而在科技发展水平高的西方，资本家们鹰隼一样的目光是紧紧锁定在惊鸿背后支撑着的科学技术上的。

对他们来说，文化意味着繁荣、科技意味着强悍，做惯了上位者的他们对于事态逐渐脱离掌控这种感觉十分难以忍受。

没有人比他们更能意识到中国此次举动所带来的的压迫感。

国有一档名为《科技前沿》的科学频道节目，每一期主持人abel——亚伯，都会细说某一样科技产品。包括它所应用的技术、它的实用性、价格，乃至带来的社会影响等等。

这是一档非常受资深科技人士认可的硬核栏目。

而这一期的《科技前沿》，主持人要讲的就是中国制造出来的新型vr一体机——惊鸿。

神洲的星空发布会就算搞得再怎么梦幻浪漫，但本质上还是个科技发布会，而不是科技展览，他是要告诉世人他们的研究成果的。所以震撼的vr体验是他们的成果展示，在展示结束之后、future的发言时间里，他们有将他们此次新型vr一体机所应用到的技术进行一一的投屏描述。

所以，亚伯现在正眉头夹得死紧，对于这屏幕上的两项技术——影子追踪法和深度学习建模方式，冥思苦想着。

不用多说大家也都该明白，这两个字眼陌生的技术应该就是造就了惊鸿这么巨大的成功的根源、核心技术。

全世界都在对这两项技术虎视眈眈着。

于是这档原本只是在国内比较有知名度的节目也出圈了，被转播到了世界各国去。

亚伯手上捧着一个他们费尽千辛万苦才买来的一台惊鸿，说道：“这台vr我们已经体验过了，确实是非常出色的沉浸式体验。”

“其中，最了不起的两点就是毫无眩晕感，和建模永远真实迅速。至少我的目及之处，没有一个地方是不完整的。”

“由此我们可以知道，这台惊鸿虽然看着不大，但它的运算量一定大得惊人！它的算力必须要跑在人脑的前面，先一步算出我的目及范围，提前建好一个近乎完美的模型，才能让人觉得自己身处在另外一个世界，我想，这就是他们所用的深度学习建模方式了。”

“这里我要向大家解释一下深度学习的概念。”亚伯边说边按动手中的遥控器，屏幕正中央切换到下一张投影。

只见投影上的一片密密麻麻的像成千上百万只蜘蛛一样繁杂错乱的黑线交织，让人只消一眼就能被激起密集恐惧症。

“恶心吗？”亚伯说道：“这就是深度学习的原理图、的冰山一角。”

他还在中间用加重的语气隔开，让人明白这是多么不可思议的一件事。

“简单地说，大家可以把深度学习理解成计算机模拟人类大脑的思维方式。”

人类大脑无穷无尽的构造方式、人类的神经元达成的天马行空、不受限制的排列组合，再加上计算机的可怕算力——这不就代表着未来吗。

许许多多的科学杂志都说着，突破深度学习的研究，人类就将踏上新未来。

现在，这个深度学习，居然真的就这样被突破了？！

亚伯作为这档硬核节目的主持人，自身的学历水平当然不能低。他是国5大学出来的高材生，自然明白这是多么可怕的成果。

于是他神色逐渐凝重，继续说道：“屏幕上像蜘蛛身体一样的圆球状，大家可以想象成是我们的神经元，而这些密布的网状，就是我们的轴突，是这些组成了计算机的神经网络。这个概念我们虽然提出来了，但是技术层面一直是无法突破的难题。因为这个计算量实在是太庞大了，没有一个系统是可以支撑住这么可怕的运算的。就算勉强兜住了，也只能变成一台无情的运算机器，别的功能基本是别想了，一定会卡到死。可惊鸿……它不仅做到了，还拥有超高流畅度和超低延时……我、我真是不知道他们怎么做到的。”

“我进入到惊鸿里，不管是突然蹲下，还是突然奔跑，亦或是疯狂转动视角寻求天旋地转的体验……都没有任何的眩晕感，好像我本人变成了一只飞鸟，这太神奇了。这说明着——神洲一定掌握了一种全新的gpu运算方式！”

此言出，全球哗然。

gpu的更新换代一直有，但重新开创……谈何容易。

一直以来大家的销售模式都是发售一代、储备一代、研发一代，每一代都大致只能在原有基础上提升15~25的性能。要想用传统的方式达到惊鸿这种效果再给一百年也不可能，所以神洲一定是自己研发了一套gpu运作。

这是什么概念？

只要他们一家垄断，全球的一切电子产品，彻底的更新换代……有没有可能？

有的。

不过深度学习的领域太广泛了，想要真正掌握它在现下还是不可能的，只能逐渐地挖出可实现区域。

渝昔做的就是这个工作，他当然知道掌握深度学习的方法，但这并不是能突飞猛进的产业。好比人走路，再怎么样也只能让他走的速度变快一点，亦或跑、亦或跳，但不可能瞬移。

想要真正达到未来的科技水平，必须要现实的物理水平、数理知识达到新的境界才有可能实现。依照现在的发展水平，他只能先挖出这么多。

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