第295章 来自中央的提问（2/2）

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“小张啊，生成式技术虽然是一种图像的创造，但是它极其不稳定也不可控。就比如孟繁岐他此前的FaceGAN技术，如果要针对人脸的话，就需要大量人脸数据去反复对生成网络进行学习。”

“人脸的识别是比较大众的需求，因此有这么多的数据，我们也接受进行专门的训练，可各种其他的任务呢？我们不可能针对什么东西都去专门的再这么做一次，况且其效果也并不确定。”

“而神经辐射场，仅仅只需要简单的几张图片，就彻底解决了这个问题。诚然，对于相片没有拍到的地方，它无法复原，可人眼不也是一样如此吗？能够做到这个程度，已经相当了不起了。”

周志华侧过头来，为一群好奇的学生们做了简短的解释，为何神经辐射场的意义是颠覆式的。

“按照流程现在也应当是问答时间了是吧？”旁边的鄂维南院士也扭过头来：“这不是直接问的好机会吗？大家有什么不明白的就直接提问。”

鄂维南院士今天没带人来，他最近几年亲自收的徒弟相当之少，关门弟子韩辞还被台上这个人拐跑了，从应用数学不知不觉就转到AI那边去了。

今天来这里，他也是想亲眼看看，孟繁岐能在会程中给大家带来什么样的惊喜。

真要说起来，鄂维南院士应该是在场的高校大佬里唯一一个提前对孟繁岐的技术内容有所涉猎的。

韩辞在辐射场和扩散模型这两个方面的原理推导过程中，也是请教了自己的老师不少的。

“孟先生给我们带来的新技术可以说是非常的震撼，不知道能否请您举一个比较具体的例子，来仔细说明一下神经辐射场技术在自动驾驶中的具体应用。”主持人虽然自己听得云里雾里的，但还是坚持进行了串场。

“没问题，可能我刚才展示的例子还不够方便理解。我们来看这样一个例子，假设一辆自动驾驶车辆在繁忙的城市街道上行驶，遇到一个交叉路口。传统的自动驾驶技术可能会局限于通过传感器获取的有限信息来判断交通状况和障碍物。”

“但是交叉路口的情况常常是复杂和多变的，这样的判断很难保证准确性和安全性吧？”主持人似乎觉得自己既然做出了提问，也应当有所回应。

孟繁岐听到主持人的插话，眉头一扬，好家伙，已经学会捧哏了是吧？

“没错！这正是目前传统办法的一大问题！图像上的内容只要一多一杂乱，就很容易分析不明白。例如在纷繁的十字路口，行人、车辆、建筑、红绿灯、交通指示牌。有太多的东西需要检测分割。”孟繁岐说着，展示了一张交通要道的复杂场景图，其中信息量很大。