中間層是技術層。被外界廣為熟悉的圖像識彆、語音識彆等通用技術，就在這一層。
bat將這一層視作關鍵要塞，作為它們搭建生態係統的核心。
趙子明已經有了計劃，要在中間層占據一席之地。畢竟底層開源，初期形成一定的技術壁壘，還要看相關應用。
位於最上方的應用層，賽道最為寬闊，很多ai應用創業公司就在此，選擇一個垂直領域，一頭紮進去。
而對於巨頭來說，自然是讓其他創業公司先行先試，有了成果再說。
世間應用千萬，一個公司不可能也沒必要壟斷一切。
反正對於巨頭們來說，最不缺的就是錢，一旦有了適合的公司，先進的成果，買下來即可。
直到此時此刻，趙子明對於事業的發展，才算有了一個整體思路。
從得到小訊開始，他一直處於奔跑階段，那個時候隻想掙錢，不負這一番奇遇。
受限於見識，選擇網貸行業，機緣巧合進入遊戲市場，東一榔頭，西一棒槌，看似多點開花，實在浪費多多。
不過他從未後悔這段經曆，想的再好，不如行動。
隨著事業的發展，趙子明也成長很快，從最初的暴躁易怒，好色風流，到現在的城府深深，視野開闊，他付出了很多，得到了很多，也失去了很多。
趙子明通過整合公司，想擰成一股繩，多番思考，選擇人工智能作為突破點，並不被外人所看好，甚至公司內部，也有不同聲音。
每個人都知道，未來掌握在人工智能手裡，而人工智能聽著好聽，卻不是小公司的機會。
數字集團雖然也能稱得上家大業大，但和巨頭相比，體量太小，幾乎沒有威脅力。
單以人才為例，對人工智能專家的爭奪，早就陷入了白熱化程度，高薪、股權、技術壁壘等等，能拿出來，通通拿出來。
在數字集團還沒成長為一家世界性的公司，想要吸引頂尖的人才加盟，基本上沒有希望。
即使薪水豐厚，和其他巨頭公司相比，也沒有吸引力。
不過，對於趙子明來說，有固然可喜，沒有也不用沮喪。
他本來就不是全靠實力在競爭，有了黑科技，自然要彎道超車。
現階段，通用型的人工智能還不可能誕生，每一家都是選擇一個領域發力，而人工智能的厲害之處，不在於有多聰明，而是自身的學習能力。
趙子明自然不怕被人發現端倪，新生的人工智能，需要經過訓練，才能展現令人驚歎的能力。
而訓練手段無外乎熟能生巧。
通過大量的練習不斷“催熟”機器的智能程度，而這一步正是小訊發揮作用的關鍵所在。
高質量的數據集是各種複雜機器學習算法訓練的基礎。
有了算法，還需要反複學習訓練，才能派的上用場。
斯坦福大學視覺識彆專家李飛飛教授，研發的圖像識彆智能，就是通過1500萬張高清晰度的圖片數據庫，取得了突飛猛進的進步。
數字集團一旦有了相關算法，想要“催熟”、“應用”，就簡單的多了。