但是反过来，如果算法看起来不是那么牛逼，但数据很好，你仍然可能把识别的精度做得很高。

事实上，说样本数据是机器学习系统的一部分也不为过。

实际上从论文就能看出索科和巨软自信心的来源。

根据论文中的描述，巨软在训练可以用于骨架识别的模型时，使用了数百万张深度图，测试时使用了8k多张手动标记过的深度图！

而索科在训练机器学习模型时，用了一个1000核的分布式集群，这个处理器极大地提升了索科的计算效率，同时使索科的机器可以只花一天的时间完成1深度图的训练然而就算这样，在人体骨架提取技术上，他们也仅仅比竞争对手的巨软领先一丢丢罢了！

在所有人看来，体感交互技术真正值钱且形成壁垒的，正是这些样本库中，被巨头们辛辛苦苦搜集到的数据。

其实这些数据的获取难度并不高，真正的重点一个是需要大量的金钱，另一个则是大量的机器学习时间。

金钱对溯光来说倒不算什么问题，时间吗在玩家们看来，现在的溯光和其他两大巨头相比最缺的就是时间了。

通俗点说，这就像有一个人告诉你，要成为一个像他一样成熟的男人必须要有丰富的人生阅历，但他没告诉你他的人生经历具体是什么样的，即使说了一些，也是他自己加工过的，和真实有很大差距。

所以，他说的这些对你来说用处不大你不可能听他吹完牛笔，就变成一个成熟的男人。

而真正想要成为一个成熟的男人只有用时间来沉淀，用阅历来丰满！

对玩家们来说，溯光是不可能用这十几天的时间，靠抄作业就能成为一个“成熟的男人”！

这根本不现实。

溯光的回应，似乎也坐实了大家的看法那就是溯光完全放弃了在硬件上和两大巨头博弈，转而将重点全部放到了软件——也就是游戏上。

因为就在其他两大巨头猛吹自己硬件的时候，溯光居然发布了一个新的游戏？而且居然是完全免费的游戏！

不过推荐却是不小溯光的营销团队全面出击，这个游戏瞬间在网上刷屏了。

值得玩味的是这款游戏居然是一个恐怖类游戏

前几天巨软的第一方独占【第一道门】可是被吹的天花乱坠，威廉整场介绍表达的意思都是——

【第一道门】是世界上最恐怖的恐怖游戏！

无敌！

而溯光这个名为【寂静回廊】的游戏虽然分类是恐怖类游戏打出的旗号却是——

“别担心，这只是一个温暖的家庭里的一道普通的回廊！这里一点都不恐怖”

没错和【第一道门】恰恰相反

【寂静回廊】居然号称世界上最不恐怖的恐怖游戏

由于是免费游戏，又号称一点也不恐怖很多本来对恐怖类游戏不感兴趣的玩家都被骗了点击了下载并进入游戏。

仅仅十分钟这个【寂静回廊】的专区里，就多了许多评论。

“五星推荐！”

“这游戏一点都不吓人！不过很好玩啊！十分推荐！”

“有史以来最不恐怖的恐怖游戏，太暖心了！绝对是我今年玩过最好玩的游戏，推荐下载！”