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“沒錯。”郎紅軍道：“不過問題的關鍵就在於，圖片精度越高，對設備的要求就越高、採集的工作量也就越大，圖片資料庫就越龐大；”
“如果我們把地球類比成一個足球場，而足球場裏有五萬人，我們給五萬人拍一張大合照，每個人在照片上估計也就是幾個像素點，根本分不出誰是誰，如果用這種照片作爲依據，想從裏面找出某個人來，是完全不可能的，你就算明知道這裏面有你想找的人，對着這樣的照片也完全無計可施；”
“如果我們把拍照的設備放在足球場的中央，把足球場分成十個區域，每個區域各拍十張照片再合成起來，那這個圖片的精度就會提升十倍，但由於人數太多，精度提升十倍估計也還是連誰是誰都看不出來，只能看到烏泱泱一片全是人；”
“如果我們把五萬人分成一百個方陣，每個方陣拍一張照片，然後把一百張照片然後合成起來，精度會有一定的提升，費點力氣估計就能看得出對方是男是女，但這個時候，數據庫的圖片數量就達到了一百張；”
“如果我們把精度繼續提升，想確保一張照片出來，五萬人的面部都可以辨認出五官，那估計就要把素材庫提升到一千張；”
“如果套用最高精的衛星圖片比例，那大概等於我們需要用高分辨率的長焦鏡頭給五萬人中的每個人拍攝n張特寫照片，確保每個人的五官、每一個毛孔都能得到清晰呈現，把每一個人的面部特寫照片都列入一個數據庫，當成這樣一來，我們想找到五萬人中，某個人臉上的某一顆痣，他對應的數據庫中就一定有，只要找到他的照片，從n張照片中找到覆蓋了這顆痣的那一張就可以。”
“但找一顆痣還算是簡單的，畢竟痣就在這個人的臉上，只要你找到人，就能找到他臉上的痣，但如果我們想在五萬人的體育場內找特定的某隻蚊子，即便我們知道那隻蚊子一定被某一張照片拍下來，可從幾十萬甚至上百萬張照片裏找一個蚊子出來，就太難太難了；”
“如果把五萬人等比放大到整個地球，這個數據庫的龐大程度超乎想象，這種情況下，我們靠人力去尋找、去辨認某個移動目標，難如登天，就像大海撈針，明知道針就在海里，但有可能一輩子都撈不上來，但如果我們把數據都餵給了ai模型，用來對它進行訓練，讓它能夠根據我們的想法那ai就可以在最短的時間內，幫我們找到我們想找到的任何東西。”
說到這兒，郎紅軍又道：“除此之外，還有一個ai很擅長的領域，就是畫質增強，如果我們遠遠拍一張照片，照片放大有些模糊，但還沒有模糊到完全辨認不清，ai就會根據它自身對圖片的理解、對像素點的理解，來對模糊的圖片進行自動優化，讓模糊的圖片變得清晰，但是在面對極端龐大的數據庫時，算力如果不夠的話，想全部優化一遍，估計一兩年都幹不下來；”
