，决定了数据越多越好。海蓝汽车当初搞自动驾驶的时候，可是弄了一大堆感应器放在车里，还和大量出租车，快跑出行的网约车进行合作，然后持续收集大量的驾驶数据……智云的无人车项目为什么能够搞出来这么好的自动驾驶？

这些大量的驾驶数据就是其中很重要的一个环节。

后来海蓝汽车在自己的车里持续收集数据，那么自我进步的就更快；

毕竟人工智能是训练的！

虽然智云集团的人工智能技术已经挺不错了，但是依旧是一种需要针对性训练的ai。

想要让它做任何一种工作，都必须进行长期的，专业的数据投喂训练……而且还是得一种一种的训练。

这种训练其实是非常耗费时间的。

这也是智云机器人有限公司，会先向市场推出比较单一化，同时用于固定场合的餐饮系列服务机器人以及工业机器人的缘故……训练量比较小。

因为智云机器人有限公司，目前就只训练出来这么多功能……后来还得一个接着一个训练，比如搞扫地拖地、收拾客厅杂物、收拾厨房等等……

其中很多对于人类而言没有任何难度的一些家务，对于机器人而言其实是属于非常高难度的工作。

比如收拾厨房……在人类的视角里，不外乎就是把脏的碗筷锅等洗干净，顶多再拖个地之类的就行了。

然而在机器人的视角里，其实可以细分为几十种不同的工作，任何一种都是高难度，并且需要进行专门的训练。

而这种训练，是很耗费时间的……它不像是文字，语音上的人机交互有着大量成熟可用的数据可以直接投喂。

也不像是无人车那样，有着大量的车辆行驶数据可以用来投喂训练。

大量机器人的研发所需要的数据，其实很难进行大规模收集，只能是直接慢慢积累数据并训练。

在当下的人工智能领域里，核心的算法框架是最重要的，其次是训练ai的算力，再过来则是投喂的数据了。

上述三者是三位一体的！

前两者是技术硬性条件的限制，而后者的话，纯粹是钱和时间的问题。

机器人开发里，最大的时间成本，不是算法本身的开发，而是大量数据的投喂训练……比如要让机器人收拾餐桌的话，你得不断的纠正机器人的动作，让它知道该怎么收拾。

所以，看似很高大上的机器人开发……除了人们传统意义上的各种软件，硬件上的开发外，更多的还是大量的普通人员不断的纠正机器人的错误。

当然，这部分低技术含量，重复且枯燥的工作并不是在高大上的总部基地里进行，而是在郊区的一个训练工厂里进行……在那里，智云机器人有限公司的训练基地，有着超过两千名员工持续训练，纠正机器人。

让机器人学会洗碗，洗衣服，扫地，拖地，倒水、制作咖啡等一系列人们日常生活中习以为常的一些动作。

普通人几乎很难想象，如此高大上的机器人，竟然是一群普遍初中生，高中生等低学历的普通工人训练出来的……

而他们之前的训练成果，就是餐饮系列服务机器人……已经相当完善成熟，机器人可以根据指令熟练的制作咖啡，奶

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