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”，初音智慧完全可以靠初音系的演算法優勢、人工智慧基礎優勢，做到彎道超車。借了西門子的上位專利和技術授權、搞自己的“定製化智慧”。

這個套路的思想精髓，和此前在斯圖加特時差不多。

咱不會做car，就索性不做。大不了我提供i，你提供car。挪到plc領域，一個道理。

現代工業社會，本來就是細分越來越精微的。

埃隆馬科斯搞特斯拉，搞space…x，也是一大堆核心技術都指望供應商。他只要確保授權不會出問題、做好系統總整合工作就好了。

初音智慧未來的攤子越鋪越大，也非走這條路不可——初音和谷歌，都只能專注於“i”。

剛到慕尼黑市區下榻，顧莫傑就把他這套思路對費莉蘿闡述了，也郵件給了雷俊和古勇將那些打前站的談判專家。

“那你說的這個‘便於再程式設計的定製業務用工業機器人’，到底是怎麼個概念呢？”

文科妹費莉蘿的理解力終究是有極限的，上回顧莫傑和她聊車她還能get，這次聊到工業機器人就直接抓瞎了。隨便幾個概念，就聽得一頭霧水。

顧莫傑還沒開口解釋，學程式設計的陸文君倒是先輕車熟路解釋開了：

“這個我知道，阿杰的意思，他應該是想開發不用plc語言程式設計、就能方便快捷隨時改變工作任務和流程的工業機器人。這兩年美國人的rethink…robotics公司，就是在基於這個思想努力，聽說他們一兩年內就要拿出初步成果了。”

費莉蘿歪著腦袋想了想，追問：“那這個新東西，具體比現在的工業機器人，有什麼優勢呢？可以加工更精密的工序麼？”

陸文君娓娓道來：“精度上沒差別，目前西門子這一代的工業機器人，在精度上已經做得夠好了。但是目前的工業機器人，設定工序流程之前，起碼花費一個資深的plc程式工程師20多個小時去編訂機器人的操作引數。加上其他產線除錯，得一個星期時間，才能開啟一條新的產線。

產線開起來之後，倒是不需要怎麼維護了，就靠機器人自動跑流水線，生產一千臺、一萬臺新車……所以只要量大了，最初的程式設計和除錯成本平攤到每一輛車上，也就不算什麼了。

但是未來的高階消費產業，追求的有可能是私人定製化的產品。埃隆馬科斯在特斯拉的高階車上，就想靠定製來刷逼格——他知道特斯拉牌子太新，拼不過蘭博法拉保時捷這些老牌豪車。所以他就打高科技牌，標榜‘特斯拉的車可以一輛車子一個樣、每輛車都不重樣’。這樣一來，那些買車只為求分別心、只為裝逼的客戶，就會被特斯拉吸引走。

而如果特斯拉要做到‘小批次的n個批次’模式，靠現在的工業機器人技術，其plc再程式設計成本就太高了。原先找工業機器人供應廠家的plc工程師技術支援一次，或許需要幾萬美元除錯費。除錯一次之後生產一萬臺車，平攤下來每輛車也就幾美元除錯費。

要是把一次除錯後的產量壓到100臺，平攤到每一輛車上的產線除錯費就是幾百美元。如果就生產一輛，理論上那幾萬塊程式除錯費都會攤到這輛車上。

所以，未來人工智慧和工業機器人的結合，就是在這個突破點上——咱不追求人工智慧提高機器人的精度，只求人工智慧降低機器人的再程式設計成本。最好可以用沒什麼文化的工人、透過動作捕捉技術和力反饋，反覆操作幾次，就可以教會機器人該怎麼幹。而不是每次調節工序還要請個plc工程師來寫幾十個小時程式碼。”

如此條分縷析，費莉蘿總算是徹底聽懂了：“我明白了，就相當於活字印刷，並不是追求比雕版印刷印得更精美。只是追求一版印完後再印別的內容時、重新排版成本低一點。