“这个算法的结果意义非常重大。”

李彦弘表情严肃地在思索，“首先是它的速度，实时的检测将会是各种意义上的质变，别的不提，光说实时检测这一点，它就让自动驾驶这个方向有了技术的基础。”

白度内部在规划AI技术的时候，自动驾驶一直都是李彦弘非常希望涉足的领域。

想让车自动行驶，除了雷达类型的感应器之外，机器处理图像的能力也不可或缺。

并且，这种能力必须要是实时的，而且需要非常的流畅。

“在目前检测算法的速度之下，一两秒往往只能做出一两次判断。

我们假设一个自动驾驶场景，视觉算法首先误判了一到两次，那造成的操作延迟很可能达到两三秒。

假设时速是60公里每小时，那...”

李彦弘想说出一个因为时延导致的行驶距离的不同，因此举出例子之后顿了一下。

“33到50米左右。”

韩辞本能地即答，这样简单的计算对她来说就像呼吸一样自然。

“没错，30-50米左右的距离，这里面完全就是生与死的距离。”

李彦弘调整外接摄像头，让它对准自己，随即比较快速地进行了一些肢体动作。

张开手臂，下蹲，跳跃等。

检测算法的选框始终稳稳地锁定在他的身上，随着他的动作丝滑地变大变小。

“并且它在检测能力上没有做出什么牺牲，反而有着极大的性能飞跃。

我实在是非常惊叹，无法理解你是怎么做到的。”

李彦弘由衷的赞叹道，他想象过这个级别的检测算法，只是以为可能还需要两三年的时间去探索。

没想到就在几个月的时间内，深度学习就接连进行了多次突破，并且全都出自面前这个年轻人之手。

从他建立起白度AI相关的研究机构开始，还没有哪一个技术给它的震撼比现在更大。

这种检测算法，轻量，实时而高性能。