机器人和工程学

    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。