数据内容，并对训练过程进行纠正。
光是这一部分的数据采集、纠正成本都是一个非常庞大的数字。
但是没办法，人工智能就算再聪明，学习效率再高，它也得有学习的样本才行啊。
所以，机器人的研发团队，只能搞这么原始的数据工厂。
这些单纯模仿人们工作的训练数据，其实都还算容易获得，而其他一些特殊领域的数据获得更难，成本更高。
比如AI战斗机的训练数据！
为了获得足够多的训练数据，X项目团队可是和相关机构合作，给一大堆现飞机安装了数据收集设备，同时又弄了一大堆模拟驾驶飞机，给飞行员用于日常训练的同时，也是用来收集数据。
整个数据的收集过程非常的复杂，而且成本也非常高。
很多飞行员，其实都是X项目的飞行人工智能的老师……只是他们自己还不知道而已。
这是人工智能，或者说机器学习的特性，不管做什么人工智能，大数据模型，都得有数据用来训练才行。
没数据就很难搞了。
机器人团队为了搞机器人，弄了一大堆数据工厂搞数据呢。
而这些数据收集起来后，该如何进行高效学习，这就是智云集团人工智能领域的核心技术。
这涉及到最底层的核心算法。
其他人工智能企业和智云集团的人工智能技术差距，其实主要也是体现在核心算法领域。
要说训练数据，他们也能收集啊，智云集团可以做的事情，他们同样也可以。
但是核心算法这一块上，他们就没办法抄了。
进而导致了人工智能技术的巨大差异，而这种差异最终又会体现到诸多硬件产品的性能上。
如海蓝汽车的自动辅助驾驶性能，X14智能无人机的自主飞行性能，智云机器人的专业工作辅助能力等等。
这也是诸多机器人研发团队，目前所面临的巨大问题，甚至是短时间内无法解决的问题。
人工智能技术他们搞不定，也没有第三方供应商可以提供……只能拿着智云集团开源的那几个AI模型改来改去。
如此情况下，他们想要做出来堪用的机器人，难度会非常大。
这机器人都做不出来，自然也就只能看着智云集团在机器人领域里吃独食了。
所以现在很多机器人行业里的创业公司，或者是大公司里的机器人项目团队，对现在的机器
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