人工智能识别按现在深度学习的路径计算量太大，自动驾驶更只能釆用雷达模式。这个路线行不通。可以釆取类人眼人脑结构，以人眼摄像头焦距为主参，一维变化可代替大量高斯变换类计算，以立体模糊式逻辑链接作为表象识别主体。以模替真识识别，以验证式深入，报警式阻截为主要方式。这应该是未来类人脑人工智能的实用化路线的根本。真一点：我是个智能痴，自己思考了很多年智能识别。自己觉得我的立体动态架构智能识别比深度学习简洁，有效。可能进入实用化更容易。而且模糊化逻辑化结构也更适合智能化思维。我需要一个小团队，我自己有部分程序和图像处理能力，需要一个数学专家，一个程序建模能力强成员。还需要摄像头改装人员配合。

只有构想或技术，暂未组建团队。