究员点头称是，自动驾驶的场景展现是最符合主题也最震撼的。
“还有工业检测方面，工业检测可能是缺陷检测，检查次品和残缺品，也有可能是统计和计数方面，比如统计某种材料的数量并计数。”王恺认为，不同的工业都有各自的需求，这方面会是很大的商机。
“不过工业检测，实时的属性没有那么强，许多操作只要在几秒钟内可以得出结果就可以。”
“但我们可以强调效率，可以做一个稍短的视频，左边是工人自己点数检测，中间是很慢的检测算法，右边是我们的新算法。加速一下视频，对比他们的成果数量。”
“没错，最后给出一个百分比的数字结果，比如什么百分之一百六十的效率提升之类的。”
“医疗图像方面也是一个很大的市场，这部分我们肯定需要提到。但对比自动驾驶和工业，医疗图像的分类和检测，实时的概念就更弱了，基本没有什么情况是需要实时识别的。”有研究员提出了这个难点。
“而且医疗有责任和道德问题，我们只能说是辅助方法，不能宣传替代医生，这个需要千万注意。”余恺路过旁听了一会，出声提醒道。
“还有安防检测....”
“长时间录像的重点时段智能标注....”
“食物检测.....”
“动物检测....”
“人脸检测....”
“行人检测.....”
众人群策群力，不管是真的有机会马上落地的，还是完全就是画饼，感觉做出来三五年内基本上不会有人付费买账的场景，全都先提出来统计一下再说。
“今天就先到这里，两天内，每一个方向至少要准备二十张图片检测结果，还有五段摄像头实测的短视频作为素材给出去。”
余恺最终拍板总结道，“图片素材今天就要全部准备好给出，短视频可以稍微慢一些。”
短期内，白度研究院的首要任务就是协助市场和宣传部门把YOLO算法的万用性，高性能，和技术的颠覆性给宣传出去。
按照李彦弘的想法，这个宣传片出来的速度一定要快。
AI技术的发展速度实在太快，早一天就多一分震撼。
中长期的计划要看到市场的真实反馈，和各大业界龙头联络和对话之后，才好去制定和规划。
孟繁岐这次来到白度总部之后，倒不是三巨头负责对接了，也不是去深度学习研究院，而是
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