而诸多弹幕里，全都是各种震惊的话语……人们甚至都说不出话来形容了。
当然，诸多弹幕里也有一些乱七八糟，搞怪的说法。
“这机器人好灵活啊，如果把机器人覆盖上一层硅胶，啧啧……”
“生殖隔离值得是不同生物之间的，但是人和机器人应该没有生殖隔离吧？”
“我有一个大胆的想法……”
“这就是我梦寐以求的老婆啊！”
徐申学在台上，并没有去看两侧多台机器人的操作，而是继续对着现场道：“我们的第一代通用机器人，可以满足不同场景下的多种类型的工作。”
“比如家务模式下，它可以完成常见的一百三十六种家务类型。”
“那么我们是如何做到的？”
此时，他身后的大屏幕出现了ppt图片：“首先，就和之前我说的一样，它是一款基于人工智能的机器人，其核心就是算法模型！”
“为了让它可以学习各种场景的工作，我们的算法工程师构筑了高效的核心算法，在海量的数据投喂下，我们训练出来了gp工作模型，一个专门为了各类工作而生的大数据模型！”
“而这不是全部，为了解决人机交互问题，我们还给它内置了yun los人机交互模型。”
“而要发挥出来这两个核心模型的能力，它还需要庞大的算力，所以我们给它安装了eyq3算力芯片，zy23算力芯片以及其他其他多种芯片，同时我们还提供通过无线网络连接的机器人主机，用以为机器人的复杂操作提供额外的算力支持。”
“为了收集足够多的传感器数据，我们在双足机器人里部署了超过五百枚不同类型的传感器！”
“为了支持灵活的手部活动，我们更是专门研发了触觉传感器阵列，每一个机器人的手部里都部署了超过两千个不同类型的按压传感器！”
“所以它都可以感应到温度，湿度，按压力，摩擦力等各种数据，并且精度非常高！”
“如此，机器人的手部就能够做到和人类的手一样的灵活，以支持完成不同类型的工作！”
“这是我们智云集团，甚至是人类历史上制造出来，有史以来最为复杂，最为高科技的作品！”
“它代表着当代人类最顶级的科技水准！”
徐申学说话的时候，身后的大屏幕上也陆续出现一些cg画面，演示着机器人上的芯片，大模型，传感器等等。
“芯片上，eyq3芯片，这是人类有史以来最为先进的综合算力芯片，性能强悍，充足的算力资源足以让它完美的运行我们的核心模型，支持机器人的核心运动逻辑，提供卓越的视觉处理能力。”
“zy23芯片，当代最先进的算力芯片，为了高频处理大量传感器数据而生，采用十二纳米工艺制造，内置了超过两百亿个晶体管，这是人类历史上，晶体管数量最多的一款芯片，能完美的处理机器人内的海量感应器数据。”
“有了它，我们的机器人可以进行高效而准确的精密操作！”
“还有zy25芯片，当代最先进的ai学习芯片，提供当代最高效的机器学习处理能力。有了它，我们的机器人具备了强悍的自主学习能力，用户可以通过教导、纠正机器人，使得机器人的操作更符合用户的需求！”
“还有诸多的传感器……其中很多都是我们专门为了机器人而研发，具有划时代意义的先进传感器，包括微型激光雷达，超声波雷达，按压传感器等等！”
“这一切一切的整合起来，就有了我们的的第一代通用机器人：yun robot。”
其实徐申学的一大堆话里，都有些避重就轻……整个机器人的核心技术，虽然各种芯片也很重要，但并不是最重要的。
最重要的还是被徐申学称之为核心的gp运动模型以及yun los人机交互模型！
而这两个模型的背后的核心算法，则是智云集团里最为机密的核心技术，属于永远都不会公布的那种……甚至连名字都不会公布。
迄今为止，外界依旧不知道智云集团用什么算法来训练ai……更不知道智云集团用来训练ai的核心算法，都已经迭代了十多次了，现在使用的核心算法对比多年前的算法的训练效率，已经天差地别。
而这，正是徐申学的科研系统里的s级别科研名额带来的卓越成效……在s级科研名额的加持下，智云集团里人工智能研究院里的那些顶级工程师们，玩的东西早已经超过了当代的主流水平，超越同行好几个层次。
一些在外界已经属于顶级的算法工程师，如果加入了智云集团的人工智能研究院，都需要学习比较长一段时间才能够看得懂正在研究的一些项目，而要参与项目研发那就更久了……
智云集团在人工智能领域里的技术，已经和当代主流技术水准出现了代差，而且是好几代的那种。
这种技术代差所带来的直接体现就是算法训练效率的差异。
人工智能，或者说现在的大数据模型，原理上很多业内人士都已经知道了：搞个算法，然后投喂数据，用gpu进行训练。
但是同样的算力下，不同的核心算法做的数模模型，性能可是截然不同的。
一个好的算法，用一台服务器就能完成大量的数据模型训练。
但是一个不咋地的算法，用同样的服务器资源训练，啥都训练不出来。
其中的差距，夸张的时候甚至能够达到百倍，千倍的！
而以目前的技术条件上，人工智能比拼的就是投喂的数据量、训练效率、算力资源。
最终反馈的就是训练成本。
举个例子，假设具备同样性能的生成式ai，智云集团的a算法用一亿美元的训练成本就能训练出来一个不错的模型，但是谷狗公司的b算法就有可能使用一百亿美元的训练成本才能训练出来同样性能的模型。
这里头的差距，带来的可不仅仅是训练成本那么简单，更重要的是技术上的巨大差异……因为智云集团也会用一百亿美元，甚至更多钱来进行训练，由此带来巨大的性能提升。
更别说，智云集团在ai训练上，还拥有巨大的硬件优势。
其他公司只能使用公开出售的apo显卡，但是智云集团里使用的可是内部专用的ai系列显卡，其中性能差距可以达到十多倍以上。
由此诸多种种结合起来，也就让当下的智云集团在人工智能上走的远比其他企业要远的多。