最坑的方面在于该技术总给人一种很容易突破的感觉。
总之步态识别林灰觉得用来坑人很不错。
除了步态识别之外，林灰还知道很多适合坑人的技术。
比如说……
这些技术用于坑谁以及具体怎么坑，林灰还没想好。
不过这些技术林灰肯定是会物尽其用的。
当然这些麻烦事以及容易引发争议的事还是找歪果公司做比较好。
歪果公司在林灰眼中更多扮演的是工具人的角色。
核心技术还是要有国内的公司或技术团队来负责。
肥水不流外人田的道理林灰还是明白的。
不过话说回来，一个国人想收购外国公司注定是麻烦的。
再麻烦也无所谓，只要有相应的价值就应该去做。
而deepmind这样的人工智能方面现成的公司更是有很大的价值。
虽然这个时空deepmind这家公司混得很惨。
但所谓的惨是跟这家公司的前世相对比。
横向对比的话这个公司起码比国内在人工智能这方面要先行一步。
这无关于国内的技术研究水平如何如何。
只是因为这个时间民用方面兔子似乎依旧习惯摸着鹰酱过河。
但这次林灰却要做一只特立独行的兔子。
在技术领域要比鹰酱更先行一步了。
短时间来看林灰要做的还是人工智能。
重生以来林灰对人工智能领域倾注了很多心血。
虽然林灰重生那会人工智能领域的研究似乎是遇到了瓶颈一般举步维艰。
但林灰觉得在2014这个时间节点，依旧是有必要推动人工智能的。
毕竟人工智能对互联网的影响不啻为一次革命。
哪怕这次革命还没完全成功，但也为互联网注入了新的血液。
使得互联网这个上世纪的产物焕发出新的生机。
而且人工智能的价值不在于其本身。
而在于人工智能开枝散叶的能力。
人工智能很容易与其他的领域发生一些交集。
这对于以点带面促进各行业整合是十分有帮助的。
前世在人工智能兴起的热潮之下。
很多互联网公司都倾向于去做很多传统行业，以互联网思维对其进行改造。
林灰并不是很认同这种大包大揽的做法。
少即是多，比起大包大揽，林灰觉得专注才是更重要的。
因此尽管人工智能能够促进各行业的整合。
但未来林灰真正打算做的也只有人工智能 工业、人工智能 医疗。
为什么做工业？
因为工业才是强国之基石。
而且涉足到工业行业，此时恰逢工业4.0即第四次工业革命的契机。
涉足工业方面是顺势而为。
顺势而为才能事半功倍。
站在风口，猪都会飞，
正所谓好风凭借力送我上青天。
为什么做医疗？
作为一个19年之后重生的人不在医疗方面未雨绸缪多少有点说不过去。
如果有多余的精力，林灰可能还做一下人工智能 教育。
再多的人工智能衍生领域林灰就没打算涉足了。
事实上能对工业、医疗这两个行业产生正面作用就很不错了。
在人工智能这个行业，林灰做好“领跑者”和“务实者”就已经足够了。
做领跑者，自然没问题，有前世信息的情况下，林灰觉得领跑个几年问题不大。
反倒是务实，很考验企业管理者性情和企业文化。
回答这个问题只能交给时间了。
等搞定人工智能之后，林灰便可以向别的领域迅速推进。
推进诸如人脸识别技术、Fuchsia OS之类这些林灰之前早就思考过的技术。
除此之外林灰还想到了物联网、云和大数据。
云和大数据在这个时空前几年都被疯狂炒作过了。
现在热度已经消散很多了。
但热度的消散不等于价值的消散。
林灰觉得云和大数据依旧是有很大价值的。
只是这个时空的人们打开方式不对。
云、大数据得跟人工智能、物联网搭配在一块才能碰撞出奇妙的反应。
虽然前世物联网方面的呼声一直雷声大雨点小那种。
但物联网丝毫不容小觑。
反正林灰觉得物联网至少比元宇宙要靠谱的多！
人工智能、物联网、云、大数据这些有机相结合蕴含着超级大的市场。
人工智能、物联网、云、大数据这些东西融合起来很容易。
无非就是通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据。
而后将这些数据存储于云端/边缘端（云）。
再之后通过大数据分析进行初步分析得到概率的结论。
之后再用更高形式的人工智能进一步分析。
通过上述几个的有机结合可以实现万物数据化、万物智联化。
将这些东西有机的结合在一起有什么作用呢？
通过这些东西的有机结合。
最终追求的是形成一个智能化生态体系。
在该体系内，实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，万物互融。
而且之前涉及Fuchsia OS的时候。
林灰就想过生态的重要性。
通过借助于人工智能、物联网、云和大数据的有机结合构筑生态。
对于林灰以后对Fuchsia OS的生态建设也会起到很大的促进作用。
而Fuchsia OS又是一款面向多平台的操作系统，它的载体不仅是智能手机，还有平板电脑、笔记本电脑甚至是可穿戴设备。
也就是说Fuchsia OS将来又会反哺依靠人工智能、物联网、云和大数据所构筑起来的生态。
在此之后又可以将触手伸向别的互联网巨头。
一时之间，林灰脑海中的关于未来的规划渐渐清晰了起来。
尽管规划的很清晰。
但想将这个闭环完成打造至少需要两年的时间。
而且这样宏伟的蓝图只依靠林灰一个人依旧是很有困难的。
林灰还需要很多合作伙伴或员工。
仅仅以人工智能行业来说，就涉及到非常复杂的组织形态。
拿一个人工智能行业的产品部门的组织来说：
首先肯定是需要产品经理的。
产品经理一般可以理解为一个小项目的CEO。
这个产品经理既需要有人工智能的背景又需要有传统IT行业的背景。
产品经理既需要懂行业，也要懂技术。
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