孟繁岐在旁边微笑不语，看着马斯克侃侃而谈，他心底知晓，特斯拉的专利开源协议里也藏有霸王条款。
“如果一家车企想要免费使用特斯拉的专利，他们就不能起诉特斯拉侵犯自己的专利。”
可以说是心机十足了。
“我先让你侵犯一下，这样我就可以更好地侵犯你了！”
“我的设想是神经辐射场，它是一种计算视觉和图形学的重要结合，核心目的是合成同一场景不同视角下的图像。”孟繁岐也稍微跟马斯克透了个底，初版的GPT和DeepFake收尾工作结束之后，他会先给自动驾驶方面一块大糖，神经辐射场。
“简单点说，就是根据相同场景的若干图片，重构出这个环境的3D表示。”
马斯克听到这里，直接瞳孔放大。
上次两人一起撞坏了一辆特斯拉，一头创在了一个白色大货上，这便是因为观察2D图像的视觉算法很多时候会忽略掉一些【未知】的物体，发生识别错误。
“多视角的3D重建可以直接将整个3D世界划分为一系列的网格块，然后为这些空间标注哪些是被物体占用的，而哪些则是空闲的。”马斯克记得这件事，孟繁岐上次就提到了这个想法，但是并没有更加详细的说明。
也没有透露这个名字，神经辐射场。
虽然基于局部视图估计物体的深度和外观对于人类来说是一项自然技能，但对于人工智能来说却是一项艰巨的任务。
“70多年前，宝丽来相机拍摄出第一张即时照片，是人类第一次以逼真的二维图像快速捕捉三维世界，具有划时代的意义。而今天，我们需要做相反的事情，用尽可能少的相片重新构筑三维世界。”
孟繁岐简要地总结了一下：“这种逆向办法也可以用于模拟现实世界的光线，大量降低渲染的计算量和用时，老黄肯定会喜欢这个东西。”
2D转3D技术，其实英伟达比特斯拉更加需要。
特斯拉不用3D也可以做自动驾驶，可2D转3D和实时3D渲染都是英伟达需要的核心技术和核心竞争力。
这便是孟繁岐的一个小心机了，比起特斯拉，他更加希望与英伟达继续靠拢。
“好了，我们就聊到这里吧，我还有一位贵客要见，如果招待不周，搞不好他要跟我打官司呢。”
马斯克哈哈大笑，不管最终是否受益，这件事上他终究还是出了丑的，这让马斯克无比快意：“别怕他，打起官司来，我借你两个法务。”
约定的地点不在硅谷，而在斯坦福的校园之内，这点还挺让孟繁岐意外的。
不过到了地点后这才发现，来的只是川宝的一个司机。
“我们这是要去哪里？不得不提醒你一下，我的时间非常珍贵。”孟繁岐可没有提前做好要出远门的打算。
“洛杉矶，国际酒店。”
来的只有司机，没有律师，这让孟繁岐开始有些好奇那个黄毛男子的想法了。
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