第123章 生与死轮回不止(第2/5 页)

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30年。

一直到2006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。

2010年，美国一家力回馈自动修正预设工程的工业机器人公司、Rethink-Ribotic，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Rethink-Ribotic的设计启发为基础，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速，切换赛道时远远被中美甩开了。

一个民族太严谨，太规律，往往在解决“如何应对不守规矩的意外扰动”时就缺乏想象力。而中美没有德日那么规律、严谨，他们不守规矩，也就擅长应对不守规矩，擅长“随时随地学习如何处理意外”。

这就是克里斯坦森所说的“创新者的窘境”吧，上一个世代做的越完美，社会整体技术环境向次世代跃迁时，你就越容易死。

后世德国库卡机器人2012年最终完成该项目时，它已经被中国的“美的”收购了，不再是一家独立的德国本土血统公司。（实话实说，现在在“深度学习”的算法工程师领域，中美比德日领先太多了）

顾骜前世在阿狸系干了这么些年，对于大火的人工智能周边应用，当然都是略有研究的，虽然自己写不出算法，至少懂大略的逻辑。

所以上述这些“秘辛”脉络，他心里有数。

由此反推，他也可以得出一个大胆的结论：

库卡机器人花了30年的时间，一直等着，等到“深度学习智能”出现，才解决了“自适应突发意外”的问题。

换言之，如果顾骜不在乎这些极小概率的“突发意外”，哪怕就做成一个撞上了演员后还会继续按原定力量撞下去的摄影机器人，那是不是可以提前30年就研发成功呢？