性近乎biàn tài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、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，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
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