第三百四十章 毛遂自荐(第 2/4 页)

    而且这东西短时间出不了成果，出成果了也不一定能马上赚钱。

    没点实力的公司，根本带不动。

    不过张益达转念一想，猪猪宝一个月工资都要发10个亿出去。

    一个亿好像也不是很多啊！微软除了一个微软亚洲研究院，还有很多岗位在美国。

    领美刀的那些人才是真正的大牛，年薪百万，还是美刀。

    不过张益达想挖这些人到中国来，恐怕不仅要拿出等同于微软的薪酬，甚至还要高出一筹才行。

    没钱，就只能拿期权骗人了。

    “张先生，怎么样？压力大不大？”

    陆奇看张益达半天不说话，一直在那默默思考，以为他是退缩了，于是出言打趣道。

    “还好，压力不算大！”

    张益达表现得很淡定，“我目前旗下公司中，锐向有人工智能团队，抖视也有，然后……其他公司暂时没有涉及这块业务，就没有招纳相关领域人才了。

    两家公司凑一凑的话，弄出来五百人团队应该还是可以的。

    另外，我在国内还投资了商朝科技、旷视科技等一大票图像识别公司，语音识别的话，国内目前科大讯飞做得不错，也可以跟他们开展一些合作。

    我们只需要把力量集中在对话引擎、自然语言处理、深度学习等几个领域就好了。”

    陆奇说了一声“好”后，又继续说道“除了人才和资金方面，还有一项东西至关重要，那就是数据。

    数据需要人工智能，人工智能也需要数据。

    步入“数据30”时代后，企业的数据资产暴增，常常会超出固有的业务边界，把什么垃圾数据都纳入进来。

    这就导致数据量越来越大，数据质量参差不齐，数据输出结果就很难准确。

    而深度学习算法需要海量的数据来进行“训练”，数据量越大越精准越好。

    在机器学习或深度学习模型中，使用错误的数据或规模不够大的数据列队来训练和运行这些模型，很有可能做出来的人工智能是一个“畸形”儿！

    谷歌的数据是建立在其强大的搜索业务基础上，苹果则是建立在保有量庞大的手机终端设备上面。

    微软的话，则是来自于办公软件、操作系统、还有搜索业务。

    张先生你如果想做出很牛的人工智能产品的话，数据必不可少。

    但据我所知，中国互联网用户的大部分数据都掌握在bat手里。

    锐向掌握一部分用户的金融数据，其他数据就很少了。”

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