且逻辑算法：科学与制造的一体两面

在“九阶判定”的第二环节中，要想将科研成果真正变为产业，核心痛点是跨越转化的“死亡谷”。“死亡谷”是指转化环节中，科技人员涉及产品开发相对较少，而企业也不愿承接可能还不成熟的技术成果。“死亡谷”是科技发展过程中的薄弱地带。科学家和工程师的对接不畅是“死亡谷”出现的最根本原因。

对于机器人产业来说，跨越“死亡谷”的方式并不是简单打通科学家与工程师之间的联系，而是需要这两类人变成一类人——一类既是科学家又是工程师的“超级人才”。这是因为，机器人的“科学属性”与“制造属性”有着远超其他行业的紧密关系：机器人学科作为跨越机械工程、电气工程和计算机科学甚至生物系统与认知科学的交叉学科，不仅局限于“科学”上的理论研究，在分析与优化模型的过程中，也要通过机器人样机在实验和测试中调整属性和参数，机器人科研人员要负责创意、设计、开发、制作的全部过程。

因此，不同于原来的传统线性研发模式，科学家仅仅负责基础研究，应用部分交给工程师——在机器人产业中，“科学家”与“工程师”往往是同一个人的一体两面。从机器人之父约瑟夫·恩格尔伯格开始，机器人专家中就不乏跨界人才：他们既是物理学家、数学家、神经科学家，又擅长机械工程；他们既能够“上穷碧落下黄泉”研究基础算法，能够“动手动脚做东西”制作出机器人原型。

甚至这些“超级人才”会进一步进化成为科学企业家——一个科学研发、机械制造、商业管理都精通的全才。与单纯的管理人员不同，科学企业家们凭借着本身的技术和资源优势，对技术路径判断的眼光更强，招纳人才并获得政府和资本的支持也就更容易。这样的科学企业家已经成为机器人产业中的重要新兴力量，如雷伯特创办的波士顿动力、莫拉维克创办的西格丽德（Seegrid）等都是机器人产业中名副其实的新贵。

值得注意的是，这样的人才并非只存在于硅谷、波士顿这样的大城市中。匹兹堡就因为盛产一体两面甚至一体三面的“超级人才”，而坐稳机器人产业的领跑者。

1.卡内基·梅隆大学，匹兹堡机器人产业的人才源点

卡内基·梅隆大学的诞生源于一所研究所和一家职业学校的合并。卡内基·梅隆大学由卡内基技术学院和梅隆工业研究所合并而成。卡内基技术学院是匹兹堡“钢铁大王”卡内基开设的培养制造业工人的职业学校。而梅隆工业研究院最开始就是为政府承包工业研究项目而设立的。这样的历史，让卡内基·梅隆大学天然就具有“研发”和“制造”的双重基因。

同时，卡内基·梅隆大学也是一所“商业化”氛围很重的大学——卡内基·梅隆大学的机器人研究所就是由匹兹堡的制造业公司西屋电气投资建设，并在建立之初就以研发用于实业的机器人为目标。在卡内基·梅隆大学的带领下，匹兹堡地区附近的30多所学院和大学，每年都会培养出2 500位左右拥有计算机科学、机器人、机电一体化、AI学位的年轻人才。

2.超配套科学环境，匹兹堡机器人产业的人才乐土

除了人才的产量，匹兹堡最让人惊讶的是“离职不离地”的奇迹。优步（Uber）在卡内基·梅隆的机器人研究所一次性“挖”走了40多个专家。按照美国企业的惯常逻辑，这40人应该直接坐着专机飞往加州的阳光海岸，与硅谷的研究人员汇合。但与常理不符的是，他们并未离开匹兹堡，而是在大学旁就地落成了一个企业科研机构，并进一步吸引了谷歌、苹果等科技巨头进驻匹兹堡设立研发中心。

匹兹堡究竟有什么吸引力，让无往不利的加州的阳光沙滩都黯然失色？答案就是一个针对机器人产业人才的超配套科学环境！

我们知道，顶级的科学家或工程师对于工作环境的要求是极为挑剔的——这也是加州这样的阳光带独具优势的地方。而一个同时兼具了科学家与工程师的人才，对于其工作环境只会更加挑剔。因此，作为一个只有30万人的小城市，匹兹堡可谓倾其所有，才搭建出一个远超其城市能级的机器人产业科学创新环境。

（1）超硬核配套——“国字头”科研设施。(www.xing528.com)

为了满足科学家的研究需求，匹兹堡引入了超高级别的科研基础设施——大科学装置超级计算中心（PSC）和国家级研究机构美国国家机器人工程中心（NREC），作为留住人才的重要锚点。

人工智能作为机器人研发的核心，不仅需要先进的算法，还需要超强算力和海量数据。因此，强大的计算中心是机器人专家在研究时离不开的基础设施。卡内基·梅隆大学、匹兹堡大学和西屋电气公司合作建立的匹兹堡超级计算中心（PSC），作为美国国家超级计算机应用中心的四个中心之一，对研究人员免费开放。另外，超算中心根据研究需要不断更新，如今升级为AI超级计算机，以保持最先进的芯片和系统，其强大硬件和巨大的数据量支持了卡内基·梅隆大学的得州扑克AI等机器人的运行。

另外，隶属卡内基·梅隆大学的美国国家机器人工程中心（NREC），多次摘取美国国防部高级研究计划局（DARPA）智能系统竞赛桂冠，堪称全球机器人技术的“执牛耳者”。机器人研究所在“九阶判定”第一环节中的成果，在NREC接棒推至七级水平，这里搭建了涵盖丘陵、森林、矿场等多样地形条件的室外区域，可以将成果进行快速的概念验证演示。

（2）高度包容的环境——开放的城市测试场。

在转化环节，城市中还必须有易于获得的测试环境，这包括软、硬两个方面——样机测试和仿真测试。科研的时效性要求验证与测试的及时性，决定了机器人“研测一体”的模式。除却科研机构，对于初创企业来说，原型、测试、维护IT和安全性等基础设施服务的高成本，可能成为发展的最大障碍。

面对机器人的测试需求，匹兹堡市政府以高度包容的态度，将整个城市空间变为机器人的实验场。在样机测试环节，只要研究者提出针对城市问题的解决方案，城市就会开放试验所需的许可、数据、特定建筑物或人员的访问权限等，以测试其产品并开发概念验证。

匹兹堡通过软件测试平台进一步确保机器人技术的可靠性，在先进机器人制造中心（ARM）、Edge Case Research、Coroware Test Labs等平台中都提供了新的分析、仿真和设计工具，初创企业也能申请获得设备的使用权。另外，匹兹堡的本地企业ANSYS是全球最大的工程仿真软件公司之一，也可以提供从概念设计到最终测试产品全过程的统一平台。

（3）超快速反应——2小时半径制造集群。

为了满足工程师的需求，匹兹堡利用其制造业的家底，构建了反应灵敏的制造集群。在智能机器人的科研过程和企业开模生产新产品之前，需要制作大量样机。其中，尺寸小、结构简单的机器人需要3D打印制作。高装配精度强度、结构复杂的关节式机器人，则需要种类多样而量少的非标零件。由于科研机器人对加工精度、材料工艺、工期时间有一定的要求，城市中如果有大量非标零件供应商，科研人员能够直接去检测装配并处理问题。这是效率最高的方式。

基于制造优势，不同于硅谷依靠AI、软件和投资者，也不同于波士顿的明星机器人公司的品牌效应，匹兹堡走出了一条完全不同的机器人产业路径——依托其强大的制造业基础，例如，特种钢铁厂和部分钢铁产业的配套服务商，自下而上地配合机器人科学研发。例如，在3D打印领域，匹兹堡拥有完整的增材制造生态系统，所需组件都位于城市2小时半径之内，可以进行快速原型设计和按需制造；在精密机械加工方面，匹兹堡也具备极其完备的产业生态：匹兹堡拥有近300家机加工厂，雇用4 000名员工。不仅如此，匹兹堡还在国家机器人工程中心内配备了专业的电子车间和数字车间，为科研人员制作原型提供了最便利的条件。

另外，机器人的研发和制造过程也需要与其相匹配的厂房：不仅要有研发空间，还要有机器人产品测试所需的超长厂房。这是因为较大型机器人生产和实验需要挑高厂房，并且多样化的项目需要极为灵活的模块化的厂房建筑空间。刚好，匹兹堡这类传统制造业城市都遗存大型钢结构厂房，正可以满足这些基本条件。改建后，匹兹堡以每平方英尺15美元的低廉价格用于机器人行业的研发和制造中。

总之，匹兹堡“离职不离地”的背后，是城市为“双面一体”的科研人才量身打造的超配套环境，这也呼应了上文所说的，机器人产业是对城市科学环境的重大挑战——要想留住超高量级的人才，就势必要打造超高级别的科学生态。