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机器人和工程学

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咖啡生意成功后,雷顿去皇家大学读书,不过这位再次忤逆了父亲的意愿。本科报了机械工程专业做了四年机器人。

“未来不可能再靠种甜菜、当包税人致富的,而且父亲也不要把所有赌注都押在帝国那边。”

之所以这么说,是因为根据雷顿自己的见闻。最近他到处看到的相关研究人员,论文作者名字,中联和eu甚至印度人的名字是越来越多,而帝国人的名字只有一个叫塞西尔的女士,至于其他人……

不过现在帝国军事之所以还有优势,根据雷顿的观察主要是因为至少在机器实践应用上,这些国家没有帝国这么广泛和流行。

至于原因也有很多。首先,和帝国不同的是,中联和欧洲并不太喜欢互联网产业,大概是因为相关产业的薪酬待遇不算很高。和帝国军工厂给毕业生动辄开出15k*16这种级别的工资相比,其他国家大手企业可没这么财大气粗。

比如雷顿就认识一个日本朋友在东京大学读学士,拿到的诸如索尼,日立的offer都是25w*16日元左右水准,算汇率也就和帝国给的金法郎差不多。

问题是帝国除了军官外,普通大学毕业生在一线城市能拿到一般八千就是不错的了,但被入侵前日本普通大学毕业生起薪都有20w以上,他们的互联网企业薪酬吸引力实在很小。只能被外资控制。

其次是国内相关市场够大,帝国的几家巨头掌握的数据够多。大数据项目最贵的不是人工,也不是设备,而是数据,这一点上帝国就很占优势了。

至于数据为什么那么重要,那是因为机器人要能认主人就得必须要图像识别功能,虽然大家都是用kinect的api。要能听懂主人的指令就得语音识别,电池和单片机舵机电机电压都不一样还要自己来做变压,外加上位机做图像和各种声音识别,下位机控制运动,上下位机通信之类之类也要数据。然后还得有各种传感器,超声波红外,当然之前的声音和图像也算传感器。如果加一点骚功能还得好好设计一下机械结构然后想办法加工。

这还只是一个非常低水平的本科一年级暑假做的作业机器人,就涉及到了这么多学科和知识。而那些在某个领域做到顶尖的机器人就比较恐怖了:比如高精度工业机器人,微米级的定位精度除了对原件要求很高以外,各个运动部件之间的控制要求也很高,不然累计误差会非常大;那些用于作战的仿生机器人对控制算法要求非常高,当然除了算法以外还有硬件的控制,传感器的信息采集。而且由于应用场景和性能需求的不同,硬件结构设计千变万化,有的可以买现成,有的还得自己定做,到这个级别,材料性能,加工,成本也得考虑。

光是各种原件的采购评估配合跟成本控制就很麻烦了。

这就是中联和欧洲军事发展的最大瓶颈,他们的很多机器人的硬件要从帝国买,再加上落后的前现代官僚和后现代议会扯皮。各种邮件扯皮,签合同,运输,报销(假设在高校)麻烦得要死,而且贵得要死。更麻烦的是,有些东西买不到,还得自己去做。

雷顿自己就曾经上过一个eu人开发的人工智能网站。

一点开就要注册。

输入密码的时候雷顿随意想了个单词:penis,结果是:

“您输入的密码长度不够。”

没办法他就输了个longpenis

“您输入的密码强度不够。”

凎,strongpenis总行吧?!

“请您再次输入密码。”

嗯,输了。

“请您再次输入密码。”

嗯?又输了一遍。

“请您再次输入密码。”

雷顿愤怒地输了“蠢货?!”

计算机沉默了一会,接着屏幕闪烁,“请再输入一次。”

……

总之通过一年多的机器人工程学学习,雷顿得出的经验是。

1.帝国老一代机器人教授都是机械出身的,他们总是喜欢在机器人机械设计上想出特别有创意的想法。而欧洲和中联的机器人学都属于计算机学科,更加偏向算法。也就是engineer,不是science.

2.不但如此,帝国军机器人主流还特别不喜欢做算法,雷顿认为这可能跟多数帝国精英的思维模式有关,往说好是务实,往坏说是思维禁锢。而中联和欧洲人的思维比较活跃,做算法的比较多。

3.就机器人工程而言,目前帝国这边确实不占优势。甚至帝国很多招聘AI或者机械相关的职位,都要提到一句,有欧美留学或者工作经历的异邦人优先。这一点更是让雷顿哭笑不得,这种时候帝国的敌对政策又不作数了。

4.不过光看帝国机器学习从业者的青年人中印度人和华联人的比例,雷顿推测这些帝国敌人的机甲以后也不会差到哪里去。

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