他們對洛青詩的霸氣大大的服氣，不過也有些郁悶。

步態識別這么高科技的的項目，兩個對月開發了一半，還嫌他們慢，真是心塞了。

對洛青詩這個決定，陳諾認為很合理，能花錢解決的事那都不是事。

這么多高手天天去寫基礎代碼，太浪費了。

“你們也不要郁悶了，估計青詩是被我逼急了，智慧大腦的概念我都提出來大半年了，只完成了基礎的智慧交通部分，這個進度太慢了。”

“你們爭取月底前交付這個天眼項目，接下來全力以赴做智慧大腦，該招人招人，速度要快，爭取年底前完成環境監測、醫療健康、停車、充電等等都給整合掉。”

智慧大腦看似是整合了一個個的APP的，但本質上天差地別。

一個只是集成的客戶端，一個是通過數據去判斷你的需求，給你建議，甚至都不用你說就會給你做好計劃。

試想一下，你下了班，只需要在手機上點擊下班，坐進了自動駕駛的車中，通過智能駕駛系統、智慧交通系統，能準確判斷你到家的時間。

外賣、快遞等等都能在你到家的瞬間幫你送到家中。

等等類似場景都能綜合起來，豈不是很爽的一件事情？

“繼續說說步態識別系統的問題！”

陳諾暢想了智慧大腦后，繼續和老鷹等人溝通。

“步態識別整體已經做好了，這三天的測試，準確率在85%左右。”

“其次是延遲性，以這棟樓的服務器支持系統運轉，個體識別，系統響應為2毫秒，在百人中捕捉一人，響應時間為5毫秒，人數每增加一個量級，延遲增加在5-50毫秒之間，初步判斷是算法和智能系統引擎的問題。”

一秒等一千毫秒，2毫秒、5毫秒的直接忽略不計。

但當一個城市的攝像頭都加入的時候，那就很明顯了。

京都2000萬人，同一時間出現攝像頭的即便只有500萬人，延遲可能就在一分鐘了。

等一分鐘后出結果，再調動警力，趕到目的地的這個時間段，嫌疑人早就跑沒啦。

對現實來看，85%的準確率已經很高了，總比你在茫茫人海之中去大海撈針的工作量要小吧。

“有解決方案嗎？”

陳諾慢慢翻動報告，隨口問了一句。

“準確率的問題，我們原計劃是將人臉識別系統并聯到天眼系統之中，和智慧交通系統一樣，兩套系統的數據相互驗算，這樣一來，準確率會大幅度到提升，但延遲問題會更明顯。”

“至于延遲性的問題，除了提升智能系統的智能化，那就是優化算法了，除此之外我們沒有更好的想法了，但智能部分的提升會更慢。”

陳諾將分析報告放到一邊，道：“準確率的問題交給你們，延遲性問題交給我，我這來兩天抽時間將整個系統優化一遍。”

天眼系統最終會并入到智慧大腦中，智慧大腦可不僅僅是智慧交通系統、天眼系統，還有智能駕駛等等，若是不將延遲問題搞定，智慧大腦就沒法用了。

老鷹等人松了口氣，有陳諾出手，問題應該不大。

和老鷹等人探討了一會技術上的問題，給了一些建議。

然后陪著洛青詩吃了頓飯后，陳諾回到四合院。

“一號，掃描天眼系統，生成評估報告，給出優化建議！”

“收到，教授！”

一號系統出現至今有三個月了，隨著它的自我學習，陳諾覺得它越來越像個人了，除了沒有軀體外。


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