在实际的操作过程中，由于缺乏推进系统，Hendo运动轨迹更像漫无目的漂流一般，并不能做到像马丁飞行滑板那样。Arx Pax公司的创始人和Hendo的发明者格雷戈·亨德森说，公司正致力于解决通过倾斜悬滑板来控制Hendo的行进方向。但实际情况则是，由于感受不到和地面的摩擦，用户难以控制操作过程中的力度大小，需要多次使用才能熟练应用。
Hendo的原始灵感来源于建筑学。雷戈说，“如果你能够让载重5万公斤的火车悬浮于地面，那么一幢房子也能成为可能。”他随后解释道，悬浮建筑是一项长期的目标，目前的技术发展仍处于早期阶段。当地震来临时，将建筑物从地基上“举起”，把自然灾害的损失降低到最小，这是今后的紧急事故安全系统需要做到的效果。现今的悬浮技术仍处于早期阶段，雷戈与其团队会一同将构想概念变为现实。
自动化立体农业
垂直农业是什么？谷歌为何要从事这一业务？
第一个问题容易回答。垂直农业试图利用建筑物的空间去解决全球粮食短缺问题。这通常在室内进行，一些业内人士认为，这将使城市从粮食进口地点变成生产地点。
换句话说，利用摩天大楼的一定空间加上被浪费的水资源就能生产出粮食。这一理念有一定的局限，但仍值得探索。
在Ted X演讲中，谷歌X负责人阿斯特罗·特勒表示：“全球1/9的人口营养不良，因此这一领域的登月项目很有必要。相对于传统粮食生产方式，垂直农业只需利用1/10的水资源和1/10的土地，而你将可以在粮食消费地点生产粮食，从而不必长途运输。”
“在自动收割和提高光照效率等方面，我们取得了进展。但目前，我们还是无法以这种方式生产水稻和小麦等主要粮食作物。如果有人能研究出植株较矮的水稻，请联系我们，因为这或许就是问题解决的关键。”
如果谷歌能够利用垂直农业技术去生产主要粮食作物，结合该公司对其他创业公司的投资，那么谷歌将可以解决发展中国家可靠粮食供应的问题。
图像识别
想必很多人都遇到过这样的情况，看到一种漂亮的花，想知道它的名字，就打开电脑求助于网络。当在搜索框里输入“关键词”时，却发现很难准确描述花的颜色和特征。
前不久，百度图像搜索正式上线，为类似问题提供了更直接简便的方法。打开手机百度的客户端，搜索框的右侧就有一个相机符号，对准植物拍照后，不一会儿就会出现图片匹配结果，显示“您的图片可能是某种植物”，并给出百度百科中的相关解释。
百度图像搜索已经拥有数万种物体和场景的图像识别，不仅利用了自身拥有的海量图片库，还对接中科院植物研究所等合作数据库，在果蔬、花卉、服装箱包、人脸上的搜索表现尤为出色，“花卉识别已和植物学专家不相上下”。
微软必应搜索的图像垂直搜索，也可以根据用户上传的图像，为其搜索匹配相同或相似图像的其他图片。微软亚洲研究院一项名为“神笔马良”的图像搜索技术，可以将线条和色彩信息作为图像特征进行搜索，通过手绘的线条图在海量图片中找到与之形状相似的图像，像神笔马良一样实现“所画即所得”。
通用图像识别的实现，仰仗的是“像人脑一样思考”的深度学习技术。传统图像搜索只识别对比图像本身，比如颜色、纹理这些要素，而基于深度学习的图像搜索加入了人脸、人的姿态、地理位置、字符等语义特征。手机百度产品经理国玉晶举例说，比如用户上传了一张宝塔的照片，图像搜索在对其形态特征进行分析的同时还加入了对拍摄地点的考量，如果在杭州拍摄，那么最大的可能是雷峰塔。“这种识别模式更像人脑的思维模式，更聪明灵活。”国玉晶说。
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