攻克，但方向错了，再多的钱也打水漂。”
谷正伦看着他，沉默了一会儿。“你也懂这些技术？”
林晓笑了。“谷教授，我不懂技术，但我懂趋势。投资就是投趋势，方向对了，剩下的交给专业的人。”
周毅在旁边听着，也愣住了。他从来不知道姐夫对人工智能有这么清晰的判断。
谷正伦站起来，走到白板前面，拿起笔，在上面画了一条曲线。“小林，你看，这是我们现在的技术路线……”
林晓认真地听着，虽然大部分技术细节他听不懂，但他能听懂谷正伦说的那些瓶颈和困境。有些东西，他在前世的新闻里见过，但不能说。他只能说趋势。
“谷教授，您说的这个方向，我印象中好像有人尝试过类似的思路，后来因为数据量的问题推进不下去了。如果换一个思路，从仿真环境入手，数据成本低，迭代快。如果能先在仿真环境里把模型跑通，再迁移到真实机器人上，会不会更容易走通？”
谷正伦愣了一下，想了想，然后点头。“有道理。仿真环境的数据成本低，迭代快。如果能先在仿真环境里把模型跑通，再迁移到真实机器人上，确实是一条路。”
林晓说：“具体怎么实现，我不懂。但方向应该是对的。”
谷正伦又想了想，越琢磨越觉得这个思路可行。“你这个想法很有意思。我之前一直陷在真实环境的数据采集里，成本太高，周期太长。如果先在仿真环境里做验证，效率能提高很多。”
林晓说：“我不懂技术，只能从方向上提建议。具体怎么落地，还得靠您和您的团队。”
谷正伦点了点头。“你能看到这一步，已经很不容易了。”
不知不觉，一个多小时过去了。几个人从客厅聊到书房，从书房又聊回客厅。谷正伦越聊越兴奋，拉着林晓的手，指着墙上的一张技术路线图，比比划划。
“小林，你看这里，我们现在遇到的最大问题是……”
林晓认真地听着，时不时根据前世的见闻，指出一些方向性的问题。“谷教授，这条路如果走下去，资源消耗会不会太大？不如换一个思路，先做小规模的验证，把核心算法跑通，再考虑扩展？”
谷正伦停下笔，看着他。“你怎么知道资源消耗大？”
林晓说：“我看过一些国外的研究报告，他们在类似的方向上投入了大量资源，最后发现算力成本太高，商业化没法落地。如果您能从一开始
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