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。