向于可用性和智能性。
卡本的收购成本并不高，并且它算是在生活服务机器人领域走的最远的，莫回拿下卡本的一个主要的考虑是尝试利用超极本加速研发进程。
目前超极本的运算能力是超常的，智能性也还不错，虽然未必是最强的，至少在各大实验室研发的AI中算是第一梯队的。
超极本对卡本可能提供的帮助应该在模拟和排错上，比如图像识别，想要获得一个应用效果比较好的图像识别技术，关键就在算法和无监督自我学习的智能性上。
莫回采取的是笨方法，当卡本被收购之后，让卡本团队在图像识别领域提供一个演进模型，这个模型实际上是一个训练模型，通过海量样本进行人工智能的训练和学习。同时让他们提供图像识别领域所有可能的算法，无论这个算法有效性如何。
莫回依托上帝之手可调用的资源相当多，他不仅要求卡本提供，还联系了很多在这个领域进行研究的科研和商业机构，让他们提供类似的东西。
莫回做的事情实际上是尽量将这个领域的算法穷举，同时将这个领域的研究方法穷举，然后利用海量的样本让超极本进行无穷比对和组合。
严格来说他这不算是科研，他是利用超极本的计算力优势，不停的排列组合，穷举所有可能性，在其中找到可能的道路。
这个方法虽然很笨，但是在某型领域确实能够起到效果，实际上大数据提取出来的各种规律和关联性，都是利用各种算法，通过类似的方式，寻找隐藏的或然关系的。理论上来说某些科研也类同于穷举，白炽灯的发明其实就是穷举所有可能材料，最终选中了钨。
超极本的第一次科研是在阿朱这个人工智能的帮助下磕磕绊绊进行的，好在超极本的运算速度非常快，技术瞬间就会给出结果，无论面对多大的样本库。
所以莫回的科研进度很快，他能够在一天只能调整数十次计算模型，不断试错不断碰撞，寻找可能正确的道路。
以图像识别技术为磨刀石，莫回不断的磨砺超极本进行科研的应用办法，不断的调整，不断的尝试，在持续的互动调整中，超极本慢慢将其超强性能发挥出来。
当超极本的科研方法基本有了雏形的时候，一个应用性能已经差强人意的图像识别出炉了。它的算法是超极本通过无数次推衍和演化之后形成的，它的智能模块经过数以亿记的图片和视频的训练，已经拥有足够的适应性。
这个图像识别技术很快给到卡本团队进行