是可以通过联网进行共享，更新的数据同样可以共享。
更重要的是，这些场景模型在成千上万的智能机器人的不断完善下，甚至可以在超级伏羲光脑中构建出完全真实的人类社会模型。
这种方式同样可以应用于智能机器人的学习上。
每一个机器人在日常工作中的一点一滴知识经验的积累，通过共享，都会给整个机器人体系带来进步。
这样的进步通过上百万倍的放大，是非常惊人的。
简单来说，就是一个机器人学会了，所有机器人都会了，这就是机算人的优势。
张亮的发言让所有人震惊了。
如果说桂彬是在机器人体内建立个大型网络，那张亮就是把所有机器人连接成一个超大型的网络。
张亮的想法不仅解决了智能机器人的运算问题，也解决了智能机器人的学习问题。
智能机器人的“智能”问题算是完美解决了。