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第123章 生与死轮回不止（第1页）

五轴以上、高加工精度的自动机床，在提升一个国家的综合机械加工能力方面的巨大作用，是不言而喻的。

为了提升这方面的国力，即使是顾骜这种提线做全局规划课题的大人物，也是值得再亲自出手、下一次场，给大伙儿做个样板示范。

当然了，如前分析，顾骜并不是万能的神，目前他能假借“研摄影机器人”

这个借口窃取来的，只是这个大目标的一小部分

也就是说，“提升自动化程度”

这个分解目标，顾骜可以有所为；

而“提升加工精度”

这个分解目标，他依然毫无办法，需要国内的工程人员继续自己奋斗。

同时，即使是偷“提升自动化程度”

这一细分目标，也是讲究时机的。

历史上，到了8o年代后期，因为工业机器人的无刷电机技术取得了突破性进展，以至于数控机床的很多连贯性变加工动作的控制得到了巨大提升，也开始对“加工精度”

体现出越来越大的帮助。

以至于美国和曰本对这方面的技术重新卡得越来越紧，甚至在87年东芝事件后一度重新收入红区。

所以如今趁着配套技术还未成熟、整个价值链尚不明显，先偷出来研究着，将来是有很大好处的。

这里面的细节，诸位看官也没必要恶补了，说了也不懂。

一言以蔽之，那就像是“没有智能手机出现之前，siri的语音识别控制技术前途不大、没那么值钱。而配套的智能手机这一集成平台出现后，siri技术反而值钱了”

差不多道理。

打的就是“研者还未来得及充分意识到其值钱程度和应用广泛性”

之前的时间差。

另外，顾骜在课题辩论中提到的“库卡公司的摄影机器人肯定会因为西方国家的劳动安全法律限制，无法自力研完成”

这个论断，也绝对不是虚言。

而是被后来的历史所证明的了。

因为德国和美国对工人、演员的生产安全性近乎变态的保护，库卡机器人的这个构想被拖延了整整3o年。

一直到2oo6年多伦多大学的杰夫辛顿教授弄出“深度学习算法”

，让人类进入深度学习型人工智能时代后。

2o1o年，美国一家力回馈自动修正预设工程的工业机器人公司、rethkribotic，才弄出了“可以让机械臂遇到意外的障碍物后，立刻因压力传感器而停止程序动作、并在力回馈的大数据指引下、自行学习新的替代作业动作”

。

然后，库卡机器人才从rethkribotic的设计启为基础，把摄影机器人也做成拥有撞到演员摄影师后会自动修正“学习”

运镜轨迹的功能。

这也是没办法的，德国工业在写死程序的数控加工时代，站到了世界巅峰和曰本一起，但也正是因此，德日两国在旧时代做得太完美，错过了进入人工智能时代后的弯道加，切换赛道时远远被中美甩开了。