脸黑冲于老头点点头，又扫视所有人一遍道：
“我就先帮大家问个核心的啊！”
抄着胳膊枕在桌上，身体前倾，双眼直视曹深：
“你这边，各种技术研发得挺快啊。
虽然你收购了TT科技，但你的很多技术并不是原来TT科技的储备。
你怎么搞出来的？”
来自系统的识别和搜索，这人来自科技口，手底下有数家科研院所。
曹深在做的云计算、NLP、图像识别、搜索这些显然也是国家要储备的技术。
虽然面不善，语气也比较冲，但基本可以判断他只是对技术本身兴趣。
大概这就是理工科男的某种特点，不然也不会在“清水衙门”了……
“我就按照时间线跟大家介绍一下，首先我们做了一款叫微微一笑的拍照软件。
大家也知道，这款软件是去年7月3日上线的，到7月30日的时候我们已经有2.4亿用户了。
在这个时间点，其实我们已经有大量的人脸数据作为基础，可以跑我们的人脸识别算法。”
黑脸男一拍桌子：
“原来是这样！
你有大量数据可以做算法训练！
而且你这个拍照应用最开始都是人脸，这识别用的图库质量很高也能方便交叉对比！这个方法好，妙啊！”
他们研究所的图像识别，图都是从网上抓的，识别了没有办法有针对性的对比去做算法优化，那且不得就比曹深慢嘛。
所以啊，这个商业化、市场化，对研究还是有很大促进作用的！
而且，毕竟是科研机构，不算是那种管理部门，也从要害部门拿不到身份证照片这种东西。
又不像曹深，利用系统“插眼”了，当然这种事情绝对不能说。
黑脸男身体更靠前：“那云计算呢，你这云计算也搞得太快了吧！”
“云计算要确切来说，我们做得是比微微一笑还早。
最早的时候，我不知道大家还有没有印象，统槽科技的第一款产品是一个即时通讯模块。”
黑脸男一点头：“知道！你开源的那个！”
“对！因为是开源的，就很多人用。
我当初就想着提供一条龙服务，给大家做托管赚点钱。
但后来因为用的人太多，数据处理不过来，而且成本节节攀高。
当时我们统槽科技还是一家小公司，成本高对于我们做托管来说就是亏钱的。
所以，为了生存我们必须把效率提上去，把成本降下来。
当时就投入了大量工作进行云计算的研发，可以说我们是被迫的。”
黑脸男赞同的点着头：“确实，搞技术还是需要用大量的应用来锻炼，有紧迫感。”
对此，他有所明悟。
科研所里当然也有紧迫感，但那更多是来自于任务，而不是被生存所驱使。
另外，在数据量上和数据交互方式上，他们更多是用测试数据而不是在实际的、复杂的场景中进行磨砺。那且不得就是比不过人家嘛！
“那NLP引擎呢？”黑脸男问得更急切了，这个可是他们科研所的一个重点方向，但成品远远不如系深科技的东西。
他们做这个，可是已经有两年多了！
“NLP引擎其实我们也是做得很早，在即时通讯模块上了不久以后我们就在着手研究了。
后来我们上了友信，每天都有大量的用户通过友信发消息，我们就拥有巨大的数据源可以用来进行机器学习。
另外，我们友信有发语音的功能，这也让我们提早布局了语音识别。
后来我们推出的视频会议系统，其实大量的技术也是基于我们的语音识别和NLP。
在网络差的环境下容易丢包，但我们的语音识别和NLP可以大概理解和预判用户的语言逻辑，对不完整的信息进行补偿。
当然，视频的部分其实也是得益于我们的图像识别，做了大量的补偿工作。
可以说，我们的视频会议系统，就是靠着我们之前的所有技术积累顺带做出来的。
同时视频会议系统因为很多都是会议场景，对我们的语音和NLP数据库也是一个很好的补充，形成了更多专业化、商业化和垂直行业特征库。
至于搜索，其实也是基于我们之前的技术，再前进一两步就做出来了。
所以，其实我们的所有产品和技术都不是一下子就冒出来，而是靠长期积累一层一层往上叠加。
外界看起来觉得我们的技术很快，但其实是因为我们的基础做得比较扎实。
就像一颗大树，我们有了基础的树干就很容易生成大量树枝。”
黑脸男的身子后挪，靠在了椅背上，若有所思点着头。
他手底下的各种研究所，其实很像是离散的点。
虽然互相之间都有合作，但不像曹深这边都是深耦合高协同的。
就像他说的，系深科技和统槽科技有树干。
这个思路很好，回去他要仔细研究下，看能不能借鉴这种研发方式！
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