最近一兩年內，孟繁岐的重心還是在視覺影象演算法這邊。
“李總，我個人相信AI技術的開源程度是相對的，不可以一直這樣透明下去。只是最後成為壁壘的可能並不是模型本身這個純技術範疇，更多的可能是計算能力，高質量的大規模資料，以及一些精髓的訓練與反饋方式等等。”
“即便是現在的開源時期，演算法產生到模型和程式碼公之於眾，其實正常來說，有個半年到一年的時間差，都是正常的。”
“對學術界來說，這不是一個特別長的時間，但對業界能夠真實落地的方向來說。這個時間導致的結果可能是天差地別，甚至是一個企業生與死的區別和距離。”
李彥弘聞言微微頷首，他自然明白孟繁岐話裡暗示的意思。
假設說，李彥弘他想要推出一個實時高效能的影象檢測應用，目前市面上的演算法是沒有能夠支援他所需要的計算速度和準確度的。
即便孟繁岐願意公開手裡的結果，以論文的審閱方式，至少也是半年後，人們才會知道其中的技術細節。
再加上覆現和試錯的時間，他能夠在89個月內的時間裡把技術應用進去，就已經很快了。
但如果與孟繁岐合作，自然就能夠提前89個月直接獲得這項技術。
這麼長的時間，足夠李彥弘把各方面的適配，嵌入，甚至是App和使用者介面等互動的東西全都開發完備。
市場方面的宣傳和交涉也可以早早展開。
等到技術首次公佈的時候，競爭者們還在看論文，驚歎於新技術的效能。
白度則已經和潛在客戶談了三四個月了。
競爭者們還在爭相復現結果的時候，白度則可能連訂單都已經簽下了。
一旦白度這樣的大型龍頭企業能在技術創新上打出半年到大半年的時間差，後起之秀就很難分到大塊的蛋糕了。
李彥弘心裡計算著這裡面的得失，覺得如果對方實在不肯考慮招聘一事的話，的確這種合作對自己來說百利而無一害。
“你的意思是，你總是會第一時間，又或者是提前和白度分享你的最新成果，或者一部分成果。”今年下半年的孟繁岐非常高產，DreamNet，生成式對抗網路，加上剛剛給李彥弘看的新型檢測技術。
雖然覺得有些難以置信，但李彥弘已經不怎麼懷疑孟繁岐的產出能力了，他唯一有疑問的是具體的合作方式。
“你不接受僱傭，自然就沒有工資收入。技術入股，這點東西還不夠看。產出沒有定數，或者說得難聽些，你也不會什麼成果都來找我。那你希望以怎樣的形式合作呢？”李彥弘詢問道，“你計劃成立空殼公司，白度按照你提供的技術和具體指標來定價收購？”
“你難道就不想早點收穫財富嗎？”李彥弘其實有些費解，他拿起手中的紙，掂了掂，“就這裡的演算法和模型，一手交錢，一手交貨，多麼方便快捷。”
“李總說笑了，這又不會是一錘子買賣。”重生者做技術突破，用點力氣當然是必要的，但也不必用盡全力。且不說有部分技術受到限制不好直接做出，即便做得出，也總得多留點空間給自己不是。
一個人若是有了突破世界紀錄的實力，那自然還是分個十次反覆突破來得划算，哪有一步到位的道理。
要得就是，他又雙叒叕突破世界紀錄啦。