的。

　　AI和人类的思维逻辑完全不同，AI编写的程序比人类编写的绝对更加完美。

　　因此赵礼毅在研究了一段时间的图像识别算法之后，他发现公司的扫地机器人里搭载的图像识别算法和国内的普通算法完全不同。

　　目前国内的图像识别普遍使用的是深度学习中的“表示学习方法”，深度学习方法包括多个层，一般有5～20个分层，不同层会分析图像中的不同抽象特征，例如物体边缘存在位置、边缘特征、局部边缘的组合形态、组合层特征分析等。

　　深度学习是使用这些层分析图片原始数据进行特征表示，而后进行特征综合分析。

　　而扫地机器人里的图像算法完全不同。

　　核心算法和自主学习能力决定了程序可以自己总结归纳记录数据的上限。

　　扫地机器人里搭载的AI智能程度太高了，完全取代了需要人负责的那部分图像数据分析。

　　甚至连归纳总结的部分人工智能都可以自己就可以完成。

　　在确认了这个情况后，赵礼毅立马把图像识别的技术模块单独摘了出来。

　　然后开始给技术模块里的人工智能程序配置外部程序去完成识别图片的逻辑，以这部分逻辑分辨图片中的物体形状、颜色、材质等特征。

　　当人工智能可以做到对图片中物体的分辨归类之后，视频数据的分析就是一个将任务实时化改动的事情，剔除掉音频的话，视频即为大量图片帧的组合数据，将视频解析为独立的图片帧数进行连续解析即可。

　　为了测试图像识别技术的上限，在接下来的一段时间里，赵礼毅一直都在录入各种图片。

　　以至于当技术部门的员工们找赵礼毅讨论语言知识库的项目时，发现赵礼毅不再敲代码了。

　　要不是浏览他本人的自拍照片，全方位各种角度都有。

　　要不就是在看各种美女照片。

　　甚至还有各种帅哥的照片。

　　这让技术部门的很多员工都感觉自己的老大好像不太对劲了。

　　而在收集了大量人类的图像后，赵礼毅将这些图片素材建立了数据库，然后赵礼毅开始了图片识别模型的开发工作，先开发图像数据探测工具。

　　每一张图片都是像素点的阵列集合，算法在分析图片时，就是在分析这些像素点的色值数据。

　　虽然人工智能程序技术层级很高，但当前程序还不能理解自然语言，无法直接加载相关论文了解分析相关知识，所以赵礼毅没有盲目地直接让人工智能自主学习训练图片分析能力。

　　而是采取了人工引导的方式。

　　就这样一周过去了，这个图像识别模块还真被他训教出来了。

　　把这个模块加载到智能门锁上，人脸识别的准确度和速度都超越了市面上最优秀的智能门锁。

　　目前赵礼毅测试了10万多次，没有一次出错过，安全性

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