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第81部分（第3页）

在瑞上窜下跳，挖空心思寻找帮助的时候，莫回悄悄启动了两条效果最佳的因果链条。。。。。。

两个月后，库卡的收购一切尘埃落定，德国国内的反对声音没能阻止库卡走出国门，欧盟内部的反对力量同样无法成为障碍。

除了欧洲这边，库卡在美国、俄罗斯、巴西、墨西哥等国的分公司那边也先后被搞定，当所有这些政治和政策层面的障碍全部被扫清之后，库卡如愿落入莫回手中，成为他的一家控股公司。

在这个过程中，莫回几乎没出一分钱，所有收购的钱都是在金融市场上募集的，虽然募集的过程中天网稍稍提供了一点小小的帮助，但这并不是关键，关键是莫回没花一分钱就把库卡收入囊中。

蛇吞象，小鱼吃大鱼，这就是金融的力量！

收购库卡只是个开始，当库卡刚刚收购完成不久，莫回又启动了另外一个动作——将库卡私有化！

库卡本身是一个上市公司，按照德国的相关规定，库卡每年都有大量的信息必须要披露，这是它作为一家上市公司必须完成的义务。

而在莫回的战略规划中，库卡将要扮演极为重要的作用，到时信息披露制度将会成为枷锁和镣铐，严重制约莫回的战略执行。所以为了脱下镣铐，莫回必须要库卡私有化，将它从一家上市公司重新变成一家私人独资企业。

私有化的过程并不复杂，中间也没有太大的阻碍，在瑞的操作下，库卡花了半年多的时间逐步实现了私有化进程，这时库卡彻底规避了信息披露，以后想知道库卡里面具体发生了什么，外界就只能完全靠猜了。

库卡拿下之后，莫回将注意力转移到卡本身上，这时候卡本还在实验室里艰难的挣扎，无数个技术难题摆在创业团队面前，他们感觉自己似乎正在爬珠穆朗玛峰，并且还是不带氧气管的裸爬，一步一个障碍，一步一个上坡，几乎就没有顺利的时候。

这是难免的，对于现有的技术来说，生活服务机器人还是显得太超前了，很多前置技术门槛都没有攻克。

举一个很简单的例子，对于生活服务机器人，能够与主人语音交流算是一个必备功能，可是想要实现这一点，不说后面复杂的人工智能设计，单单语音识别上就是一个大坑。

语音识别需要庞大的数据库的大量的运算，目前通常的解决方案云端服务，本地只有一个瘦客户端，语音发往语音识别技术的服务商，由他们远程处理之后，重新发回客户端。

这个过程存在延迟性，并且对带宽和网络稳定性要求很高，并且目前的语音识别技术的辨识准确率并不太高。

单单这一个坑就不是一个小小的项目团队能搞定的，往往需要一个公司，甚至一个行业一起努力才能逐步攻克这个难题。

并且对于卡本团队来说，语音识别只不过是他们前进道路上的一个坑，后面还有无数个坑在等待着他们。。。。。。。（未完待续。）

第201章　科研1。0

卡本的困境是一个行业技术向前推进的自然状态，探路的人永远比走路的人艰辛，同样的，如果这个探路者找到一条新路，他就有机会收获最大的价值。

在莫回的概念里，卡本所面临的障碍基本上都是工程技术障碍，理论障碍非常少，人类发展大现在这个阶段，生活服务机器人实际上在各个主要的基础理论领域已经成熟，无非是在工程技术上存在大量的难题。

做个简单的类比，内燃机的理论模型很早就已经建立起来了，但是后面一代代的内燃机不断的更新换代，技术不断向前推进，实际上并不是理论上获得了什么突破，只不过是内燃机的工程技术上日臻完善。

如果我们抛开材料技术等周边学科的进步，单独谈论内燃机的技术进步，就会发现它的进步在原理上并没有脱离最初的理论模型，无非是热效率的不断提高，功率的不断提高，这些进去都是工程技术上的进步。

现在在机器人领域面临的就是这个问题，主要领域的理论技术已经不是障碍，现在只是需要进行工程技术上的突破，理论上可行了，还必须要在工程上实现它。

现在机器人卡壳的几个关键领域，图像识别、语音识别、人工智能、定位与导航，准确来说也谈不上卡壳，只不过现有技术实现效果不佳。

就好像早期的蒸汽机，压力不行、密封不行、传动不行、机械结构也不成，导致整体效率非常低下，只能在矿井里负责排水，应用场景和市场接受度受到非常大的限制。

现在的机器人也是这个状态，整体来看，每个领域的都有技术能够用上，但是性能都不咋地，组合起来的整体就显得更差，往往挺昂贵的东西，但是真正用起来就是一时新鲜，应用性和工作效率很差。

说白了，现在的生活服务类机器人，有太多领域需要加强，这些领域的技术太低，导致机器人整体的应用性能始终提不上去。

不过有个好处就是，所有相关技术都有，不至于说出现一个暂时完全无法解决的技术空白领域，有没有的问题已经解决，现在正在解决好不好的问题。

比如图像识别技术，这个技术很早就有，从这个技术延伸出来很多相关的应用技术，比如百度的搜图，比如人脸识别，比如三维重建等等，都是从这个技术延伸出来的。

库卡面对的是标准化可设计场景，而卡本面对的是随机不可控场景，并且突发事件很多，所以相对来说，卡本面对的技术难度要远高于库卡。只不过库卡倾向于精度和效率，卡本倾向于可用性

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