“如果站在风口上，猪都飞起来。”

如果让世人评价叶晓奇这么一个一时间风骚无二的人物的话，多半就是这么一头猪。

北戴河的发布会还在继续着，短短一日的时间，在满足好奇心的同时，许多人的观念都被反复的刷新。

在这里，人们见到了大名鼎鼎的seve，见到了传说中的张学友演唱会抓捕术，甚至见到了叶晓奇前几日在旧金山提到的“spuerhnd”。

spuerhnd就是一组蜘蛛手，能根据事先输入的特征分类，将传送带上的东西，分拣到指定的位置。就这么一个东西，已经让人为止疯狂：它的前景实在太大了。

只要想象力够丰富，spuerhnd的应用场景就足够多！

更不论，还有视频资料里，中生代和政府部门合作的固体垃圾回收画面展示。

技术与机械结构的碰撞，就如同金风玉露一相逢，便胜却人间无数。

更不论，还有分会场手册里提到的，砌墙机器人

审核机器人

智能读唇术

照片优化技术

以及众多不起眼，但是很有用的视觉相关技术

这些技术，或是宣布直接开源继承到了eszi里，或是寻求商业合作，中生代正在揭开自己神秘的面纱，以极其霸道的姿态，出现在世人面前。

在众多的技术产品展示里，当属第二天上午的视觉最为特别。

别的展示都是以成果展示为主，这个分会却是以技术知识为主，不知道的还以为自己进了一个科技研讨会。

“n问题求解的是相机姿态，而问题求解的是相机变换矩阵。实际当中这两个问题是互通的。你可以拿n的方法计算相机坐标然后算各帧的位姿变换，我们今天讲解的事先步骤，就是以n为主体。大家请看，这是一张简单的原理示意图”

韩宇站在分会场的高台上，对着身后的大屏幕，意气风发的大侃江山。

“韩老师，打扰一下。在我的认知里，视觉分为feturebsed和dense前者的基础算法是而后者的基础算法是这种思路在计算机视觉里，也叫做undledjustent。您说的这个，似乎是把他们综合起来了。”

韩宇点头道，“对，无论n也好，还是也好，其实它们是一码事。至于你说的feturebsed和dense，它们在本质上也没有冲突。前者是基于特征，后者是基于样本数量，两者是可以同时运用的，也就是我们今天要说的，glbl。大家都知道，视觉起步很早，但是受限于某些技术难题，几十年都停滞不前。时至今日，我们有了更好的硬件，有了更多可以选择的算法，通过更复杂的计算，让特征于特征之间形成闭环，就如这张图里所示的一样”

韩宇在讲解的时候，其实是在克制自己的情绪的。

要知道，这可是国际性的大型会议，哪怕只是身处其中一个小小的会场，能担任其中一场发布会的主持人，亦是风光无限。更不论，自己每说一小段，就有翻译现场帮自己翻译成英文，转播给所有需要了解这一块的同行们。

这体验，就跟去唱歌，还被请客的人叫了公主作陪一样！

以后，只要提到，业内的人就会想起韩宇的名字。事实上，这里面，叶晓奇也参与了很多，可是叶老板说了，他不需要这名头，最终就变成了现在的局面，韩宇和其团队，独享荣誉。