马竞之所以喜欢机器人替身，能够随时随地插线上网是一个很重要的原因。他本人就有这个能力，却因为保密原因不能大肆使用，只好在机器人身上找安慰。
如其所言，他今天是来干活的，任务就是协助这边的运维工程师完成影像分析系统的升级。
比起传统服务器系统，蜜蜂各企业使用的自研系统更加安全和自由，但是维护难度也更高。平常小更新倒还罢了，要是碰到大的升级，马竞这位总架构师就得站出来充当救火队长，随时解决各种意外情况。
星眼是12颗镜头对准外层大气与星空背景的常规光学卫星，百眼则包含36颗多光谱卫星。
前者相当于是乞丐版太空望远镜，试图用数量弥补质量的不足。
后者专门用于收集地表地貌信息，为蜜蜂提供更加精确及时的地球数据。
所谓多光谱，就是使用多个传感器分别记录地表物体反射光谱的技术。大气层对不同波段光线的吸收作用存在差异，物体材质、结构对光谱反射也有影响，这么做退可以减少大气干扰，进能够获取更多信息，是目前最为主流的遥感技术。地图软件上的卫星照片，便是经过合成处理与拼接拉伸的多光谱影像。
现在最先进的遥感技术是高光谱遥感，它的频带更多更细，可以获得更多关于形状和材质的信息，在军事和民用领域都有远大前景。不过高光谱传感器的成本和体积还很高大，微纳星的小肚子暂时装不下它。
限于传感器体型，这两种卫星的像素数都不算太高，拍摄到的影像资料需要处理拼贴才能使用，因此需要地面分析系统的协助。好在影像识别与合成算是蜜蜂的强项，很早就开发出专门的处理程序，还引入了日渐成熟的AI学习技术，进一步提高形状和颜色的识别精度，即便输入数据的质量不太高，它也能输出清楚立体、瑰丽雄奇的合成画面。
当然，AI也不是万能的，它的识别原理很像人类基于经验的脑补想象，额外添加的丰富信息固然丰富了画面，却也导致准确性明显降低。蜜蜂空开一直没能打开专业市场，和这个缺陷有很大原因，普通用户不会太过计较卫星照片上道路的宽度、植被的品种，而专业用户却很在意。
实际上，普通用户的容忍程度同样是有限的，要是错误太明显太严重，大家还是会受不了的。这次新西兰地震，百眼就把“吾星”坑了。
“百眼”的分辨率自认不如那些米级、分米级专业卫星，公路和房屋在它看来只是细线和小方块，
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