如果說前面的釋出內容只是所有人意料之中的普通展示和介紹，那麼這次在安全方面對具體案件的意外協助，可以說非常巧合地讓白度檢測的可信、可靠程度上了幾個檔次。
就華國的情況來說，官方合作、讚揚過的東西總是安全很多的。
李彥弘繼續往後，介紹了一些生活上的使用場景，但在孟繁岐看來，這些內容還相當勉強。
目前階段，實時檢測型別的技術對個人生活還談不上什麼裨益，最多隻能作為一時的玩具。
介紹完所有的場景，並展示了幾個重要使用案例之後，李彥弘以“人工智慧會改變每一個行業，白度檢測就是最好的證明”為結尾，結束了CEO的展示環節，將時間留給了汪海峰去介紹一些資料引數和具體細節。
如果說李彥弘在前面的講述還有PPT吹牛的嫌疑，沒有拿出真正的乾貨讓所有人信服的話。
當汪海峰直接拿著攝像頭出場的那一刻，一切的質疑都顯得十分無力。
汪海峰在上臺的同時，身邊還帶著幾位白度的工作人員，他們跟在汪海峰的後面，將一個很大的移動櫃推至舞臺的正中央。
櫃子上面拜訪了許多物體的模型，有十分逼真的那一款，也有比較Q版的形象。
而走在前面的的汪海峰，手裡拿著一個膝上型電腦，以及一個手持的外接攝像頭。
“這是要復刻我當時說服他們的那一套做法啊。”孟繁岐看到這裡會心一笑，什麼PPT啊，引數啊，給人的感受都不夠具體。
唯有這樣最直接的演示形式，能夠給人最強烈的感官衝擊。
說一千道一萬，都不如掏出來直接給人看一看。
這一點當時三位被孟繁岐說服的白度高層感觸最深。
“就在幾年前，我們這些研究人員都普遍認為，讓電腦去分辨物體的區別幾乎是不可能的。而現在，我們不僅可以清楚的知道影象中的物體是什麼，我們甚至可以精確地標註它們的相對位置。”
汪海峰展示了一張內含許多物品的影象，每個物體都被清楚地標註了類別和位置。
“但有一件事情始終沒有得到妥善的解決，那就是檢測的速度。”
汪海峰調轉鏡頭對準自己，說道，“這是目前業界最先進最精確的RCNN演算法，我們可以看到，他準確地預測了我的存在，但它實在太慢了。”
汪海峰一邊說，一邊慢慢踱步，但即便是這樣一秒鐘才走半米的移動速度，RCNN演算法已經無法及時地跟上。
“而這，是目前業界中，在精確度有一定水準的情況下，最快的方法。”
汪海峰走了幾步上前，更換了執行的演算法，“他的速度大概在十幾二十幀左右，其實要按電影的幀數來看，似乎人眼已經可以接受這個數字。”
說著，他快速跑動了幾步，原本已經位置正確的選框就又再次無法跟上。
“而現在，我們將要介紹的，是一款可以以100+的幀數執行的實時檢測演算法。”
汪海峰在舞臺的中央旋轉，跳躍，左右橫跳，但預測框始終隨著他的身體絲滑地擴大縮小，移動位置。
等他再次回到舞臺的中央，什麼話都沒有說，全場卻自發地響起了熱烈的掌聲。
這是對新技術的鼓勵，支援和由衷的讚歎。
在場的絕大部分人都是第一次瞭解這方面的知識，他們所受到的震撼遠比汪海峰當時看到這個技術要更大。
而輿論場上，有關白度檢測的風評也開始全面提升，熱度猛漲。