咖啡生意成功後,雷頓去皇家大學讀書,不過這位再次忤逆了父親的意願。本科報了機械工程專業做了四年機器人。
「未來不可能再靠種甜菜、當包稅人致富的,而且父親也不要把所有賭注都押在帝國那邊。」
之所以這麼說,是因為根據雷頓自己的見聞。最近他到處看到的相關研究人員,論文作者名字,中聯和eu甚至印度人的名字是越來越多,而帝國人的名字只有一個叫塞西爾的女士,至於其他人……
不過現在帝國軍事之所以還有優勢,根據雷頓的觀察主要是因為至少在機器實踐應用上,這些國家沒有帝國這麼廣泛和流行。
至於原因也有很多。首先,和帝國不同的是,中聯和歐洲並不太喜歡網際網路產業,大概是因為相關產業的薪酬待遇不算很高。和帝國軍工廠給畢業生動輒開出15k*16這種級別的工資相比,其他國家大手企業可沒這麼財大氣粗。
比如雷頓就認識一個日本朋友在東京大學讀學士,拿到的諸如索尼,日立的Offer都是25w*16日元左右水準,算匯率也就和帝國給的金法郎差不多。
問題是帝國除了軍官外,普通大學畢業生在一線城市能拿到一般八千就是不錯的了,但被入侵前日本普通大學畢業生起薪都有20w以上,他們的網際網路企業薪酬吸引力實在很小。只能被外資控制。
其次是國內相關市場夠大,帝國的幾家巨頭掌握的數據夠多。大數據項目最貴的不是人工,也不是設備,而是數據,這一點上帝國就很占優勢了。
至於數據為什麼那麼重要,那是因為機器人要能認主人就得必須要圖像識別功能,雖然大家都是用kinect的api。要能聽懂主人的指令就得語音識別,電池和單片機舵機電機電壓都不一樣還要自己來做變壓,外加上位機做圖像和各種聲音識別,下位機控制運動,上下位機通信之類之類也要數據。然後還得有各種傳感器,超聲波紅外,當然之前的聲音和圖像也算傳感器。如果加一點騷功能還得好好設計一下機械結構然後想辦法加工。
這還只是一個非常低水平的本科一年級暑假做的作業機器人,就涉及到了這麼多學科和知識。而那些在某個領域做到頂尖的機器人就比較恐怖了:比如高精度工業機器人,微米級的定位精度除了對原件要求很高以外,各個運動部件之間的控制要求也很高,不然累計誤差會非常大;那些用於作戰的仿生機器人對控制算法要求非常高,當然除了算法以外還有硬體的控制,傳感器的信息採集。而且由於應用場景和性能需求的不同,硬體結構設計千變萬化,有的可以買現成,有的還得自己定做,到這個級別,材料性能,加工,成本也得考慮。
光是各種原件的採購評估配合跟成本控制就很麻煩了。
這就是中聯和歐洲軍事發展的最大瓶頸,他們的很多機器人的硬體要從帝國買,再加上落後的前現代官僚和後現代議會扯皮。各種郵件扯皮,簽合同,運輸,報銷(假設在高校)麻煩得要死,而且貴得要死。更麻煩的是,有些東西買不到,還得自己去做。
雷頓自己就曾經上過一個eu人開發的人工智慧網站。
一點開就要註冊。
輸入密碼的時候雷頓隨意想了個單詞:penis,結果是:
「您輸入的密碼長度不夠。」
沒辦法他就輸了個longpenis
「您輸入的密碼強度不夠。」
凎,strongpenis總行吧?!
「請您再次輸入密碼。」
嗯,輸了。
「請您再次輸入密碼。」
嗯?又輸了一遍。
「請您再次輸入密碼。」
雷頓憤怒地輸了「蠢貨?!」
計算機沉默了一會,接著屏幕閃爍,「請再輸入一次。」
……
總之通過一年多的機器人工程學學習,雷頓得出的經驗是。
1.帝國老一代機器人教授都是機械出身的,他們總是喜歡在機器人機械設計上想出特別有創意的想法。而歐洲和中聯的機器人學都屬於計算機學科,更加偏向算法。也就是engineer,不是science.
2.不但如此,帝國軍機器人主流還特別不喜歡做算法,雷頓認為這可能跟多數帝國精英的思維模式有關,往說好是務實,往壞說是思維禁錮。而中聯和歐洲人的思維比較活躍,做算法的比較多。
3.就機器人工程而言,目前帝國這邊確實不占優勢。甚至帝國很多招聘AI或者機械相關的職位,都要提到一句,有歐美留學或者工作經歷的異邦人優先。這一點更是讓雷頓哭笑不得,這種時候帝國的敵對政策又不作數了。
4.不過光看帝國機器學習從業者的青年人中印度人和華聯人的比例,雷頓推測這些帝國敵人的機甲以後也不會差到哪裡去。
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