在这项技术足够强大的情况下，可以进行最顶级的地形识别和地图构建，用在月球基地项目上，最简单的一个项目，就是通过分析月球表面图像和数据，自动识别地形特征并生成高精度地图。
目前，九州科技掌握的这份高精度地图，已经可以为月球探测车、智能机器人、运输车等设备提供准确的导航信息，哪怕在没有信号传输的特殊地区，也能够依靠此前的定位，结合设备搭载的摄像头、雷达，更高效率躲避障碍物、规划安全路径。
把机器设备，训练的比精英航天人员，都要更加聪明，这就是九州科技所有搞机器学习这个项目工程师，目前的努力方向之一。
而且从当前收集到的数据表现来看，他们已经做到了相当的程度。
而人工智能，除了画画、转视频，还可以用于智能信号处理和调度，通过预测通信链路的状态和质量，实现自适应调整信号传输参数，以确保通信的稳定性和可靠性。
深度学习技术与人工智能结合的最佳成果，目前在蓝星地面也有例子。
那就是九州科技的无人智造工厂，设备的自主性与智能化都依赖通过深度学习的模式识别和智能决策，依据九州工业软件，可以更好地适应不同项目任务和产品的需求，实现自主决策和反馈控制。
这些技术，都曾经是顾青落下的一颗颗棋子。
它们根植在大地上，不仅检验着项目技术，还在一直不停的赚取钱财和其他资源，供养九州科技。
而现在，顾青所要做的就是把这些年经营招聘的庞大工程师资源，和半导体部门相结合，以压力，促成量子芯片、量子通讯的快速成长。
当然，这股压力，仅仅是半导体部门一个部门的话，也无法完全承载。
产品技术的升级压力，还会让材料研发部门，每天都处于纠结与加班之中。在智能程序ai的穷举法面前，服务器芯片的压力也随着上涨，进而再次刺激半导体部门进行技术升级。
