科技力量的變遷(第2頁)

 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件的控制，傳感器的信息採集。而且由於應用場景和性能需求的不同，硬件結構設計千變萬化，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件要從帝國買，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，籤合同，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人開發的人工智能網站。