沉清雪和团队为公司初期的成功而欢欣鼓舞，陈阳的心思却早已飞到了更远的地方。

    “星眼”验证码的营收，只是“餐前甜点”。

    他锁在办公室里，看着机房的服务器集群正24小时全速运转。

    新买的几张显卡在烧灼，他们正在为一项真正的“世界级”工程进行着最后的冲刺。

    他打开IgeNet 2012的官网

    这个由华人AI大佬李飞飞牵头的比赛，堪称“AI界的奥林匹克”。

    从2010年开始举办，其内核就是让计算机认识现实中的物品。

    它有一个前所未有的超大规模图象数据集——足足有1400多万张经过人工标注的图片，超过2万个物品分类。

    而比赛的衡量标准就是谁的AI模型能更准、更快地识别出这海量图片中的内容。

    陈阳很清楚，在2012年这个时间点，所有参赛的顶尖学术机构（如斯坦福、伯克利）和科技公司（如谷歌、微软），都还被困在“老办法”里。

    对学术界来说，这几乎是一堵无法逾越的高墙。

    这是AI“看”世界能力的终极考场，也是一战成名的最佳舞台。

    这也正是他最好的机会。

    在上一世，2012年的冠军（AlexNet）即将登场，它就象是教会了计算机如何搭积木，成功搭了10层楼，让AI变聪明了。

    但这个“10层楼”的设计，已经是那个时代的极限。

    所有人都发现，当他们尝试搭20层、30层时，“大楼”（模型）反而会‘塌掉’（效果变差）。

    “而我，有1000层楼的图纸。”

    他要拿出的，是基于“残差网络”（ResNet）理念的进阶版模型。

    ResNet本该在2015年才出现，它解决了深度网络训练时的“退化”问题，是真正意义上的革命性架构。

    陈阳要做的，就是让这场革命提前整整三年爆发。

    它就象是给“大楼”发明了‘承重柱’和‘高速电梯’，让楼可以轻松盖到100层、甚至1000层！

    楼层越深，AI就越‘聪明’，识别能力将呈指数级暴增。

    陈阳比任何人都清楚，正是因为有了深度学习的出现，让计算机第一次真正“看懂”了世界，能准确识别出海量的物体——行人、车辆、交通信号、车道线……

    这，正是为后续整个“自动驾驶”行业奠定的技术基石。

    没有这个地基，所有自动驾驶的设想都是空中楼阁，根本无法上路。

    也正是因为这场革命，才有了几年后特斯拉Autopilot的登场。

    这一世，他将是那个开启千亿美金新赛道的人。

    而这个赛道，从一开始就是用黄金和算力堆砌起来的。

    “提交结果的截止日期，是8月底……时间刚刚好。”

    他计划是：

    第一步：参赛。他将用“星城数据”（Star City Data）这个毫不起眼的公司马甲去参赛。

    第二步：获胜。在9月30日结果公布时，让“星城数据”这个名字，以“断层第一”的碾压姿态，震惊全球学术界和工业界。

    第三步：揭晓。

    届时，他已经是“水木大学姚班学生”。

    当全世界都在疯狂探寻“Star City Data”究竟是何方神圣时。

    他这个“姚班大一新生”再站出来，以“公司创始人”和“首席架构师”错误率背后的秘密。

    “一个‘姚班’的天才新生，利用自家公司暑假训练的模型，顺手拿了个世界冠军”。

    等他拿到冠军，他在发表论文。

    到那时，全世界的学者追着他要看“冠军方案”！。

    ……

    八月底，临近开学。

    湘南，星城数据办公室。”的数字上。

    他登陆了ILSVRC 2012的评估服务器。

    团队名称：Star City Data

    他将那份凝结了未来技术结晶的结果文档，平静地点击了“上载”。

    “搞定。”

    陈阳关上计算机，长长地吐出一口气。

    现在，他只需要安静地去水木大学报到，等待9月30日那天，它在全球掀起怎样的惊涛骇浪。