爱腐书 > 经典耽美 > 开奖 > 分卷阅读232

前景光明”的错觉,甚至还有人觉得他们分分钟就能上市了。

“现在我们该担心的是那些从后面追上来的竞争者。”

苏红袖想起那些家具厂商提供的消息,再次提醒所有人,“听说‘蓝星集团’收购我们公司的盘算落空后,也在组建他们公司自己的软件部门,很有可能就是照抄的我们‘筑梦家’的模式,因为他们已经开始找上我们的合作商了。”

这件事好几个月前就有了风声,但那个时候公司全体资源和精力都放在为“筑梦家”增加更多的功能、性能和服务上,确保不会因为猛增的用户而服务器当机、卡顿,哪里顾得上别人会不会模仿自己?

等消息被传出来的时候,恰巧“筑梦家”第一批宣传能达到的市场增长已经饱和了。

前有狼后有虎,头顶还有一座大山,郎晨思来想去,一咬牙:“如果这么眼睁睁看着别人赶上来,迟早要被人弯道超车,vr功能不能拖了,准备上线吧!”

“我们的vr功能不还是经常出现贴图错误和渲染失真吗?现在上线太操之过急了吧?”

vr部门的负责人下意识地反对,“如果不能解决智能判断中的错误问题,现在上线也就是个失败的产品。”

“可是你们的团队研究了半年,也没解决这个核心问题!”

郎晨提到这个,一改平时的冷静自若,冷着脸嘲讽,“当初信誓旦旦和我打包票这只是个小问题的是你,半年后告诉我上线也只是操之过急的也是你!现在别说实现模型对接、设备转换的一键驱动了,能完美不出错我都谢天谢地!”

这个vr部的团队是郎晨和仇复母校教授推荐的vr方面的专家和团队,但他们以前研发的却不是家装行业的开发,郎晨花了极大的代价在这个团队上,是希望利用vr技术最终达到将整套户型3d模型自动转换生成互动性vr场景,让客户身临其境、提前验收家装的成果。

可这项研究已经进行了半年,无论是单独生成全景图还是单独更换地板、墙纸、摆设家具都很成功,一到转换为vr互动场景时,就经常出现各种错误,原本是门的位置老撞墙,原本是家具的地方出现莫名其妙的失真模型等等。

仇复并不懂vr技术,和vr部门的人大致了解了下,他们猜测可能是3d模型深度学习的智能判断出了问题,所以在交互上一直出错。

然而技术突破又是一个耗时耗力的过程,并不是短期内就能弥补的。

营收的停滞和后来者的威胁让郎晨也慌了,原本一直走“稳扎稳打”路线的他竟然也生出了“赌一把”的想法,想要强行让vr场景功能上线。

毕竟不是每一次场景交互都会出错的,错误率大概在百分之二到百分之三之间,郎晨想靠“vr”这一功能达到技术上的战略围墙,避免短期内被竞争对手超越。

“还是太冒险了。”

苏红袖不懂技术,她更担心的是郎晨现在的这种状态,“我们不比其他竞争团队,他们依托着大的资本方或者干脆就是母公司下辖的机构,有庞大的资本支撑,我们一旦出错,前期积累的口碑和优势就没了!”

于是一时间会议室里议论纷纷,技术部门和营销部门的人都不太赞同现在贸然上线vr功能,财务部门和几个产品经理却认为现在要再不上线vr功能,他们的服务内容迟早要被竞争对手们学个干净,而且产品自身的更迭换代会增加用户的黏性和新鲜感,尤其是那些设计师用户,未必都完全依靠“筑梦家”来完成他们的出图需要。

他们需要更专业、更容易赢取市场关注度的新模式。

就在会议室里几个主要部门的负责人就“vr”功能争得脸红脖子粗的时候,一直在思考着什么的仇复突然提高音量朗声问:

“我们已经完成了云端集群渲染,现在是不是只要解决了对3d模型深度学习的智能判断问题,vr功能就能得到完善?”

会议室里的争论暂停了一瞬,所有人齐齐看向仇复。

“当然。”

vr部门的负责人没好气地说,“可是这涉及到几百tb的模型数据深度学习的技术,包括深度定制开发。我们的团队人手不够,尤其是缺乏ai方面的专家指导。”

他们的母校虽然是以计算机科学和微电子技术闻名,但在人工智能方面并没有很大的优势,所谓隔行如隔山,现在问题出现在ai的深度计算和学习上,他们闷着头研究也没有太大的进展。

“我记得我女朋友所在的研究所里有相关的科研部门,要不然,我想想办法,拿我们现在遇到的问题去请教下相关的专家?”

仇复不太确定地说,“虽然说这些科研部门里的教授、专家一直都在研究一些重大科研项目,但只要是人就要吃饭,如果研究所同意的话,应该能接私活吧?”

他似乎听江静说过他们研究所也会接受某些企业的委托做技术研发或专利研究,有些研究员甚至私下偷偷会接私活帮人攻克技术难题,所研究出来的成果属于企业,企业方只需要支付一


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