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我们的人脑和身体如何与这些机器一道工作？主要有两种方法。首先，由于机器能在物理世界中做更多的工作，所以我们会干越来越少的体力活，转向脑力活，使用的是前面的章节及下一章所描述的方式。这显然是农业这个人类最古老的行业正在发生的事情。
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长期以来，耕耘土地、种植作物是人工从事的劳动密集程度最高的工作，而它现在却是知识最为密集的工作。正如印第安纳农民布莱恩·斯科特（Brian Scott）的博文所写：“你知道我爷爷跑步时想什么吗？……收割机和组合……他会想……今天的机器会如何……通过无形的GPS信号自动驾驶，同时制作可打印的地图，展示收成和谷物湿度等。太棒了！”同样，最现代化的工厂的工人也不再需要有强壮的身体。相反，他们需要自如地使用文字和数字，善于解决问题，能够参与团队工作。
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不夸张地说，人们与机器人及其同类一道工作的第二种方式就是“肩并肩”。再说一遍，这不是什么新鲜事。工厂里的工人长期以来一直被机器包围，经常与机器密切合作。我们人类整合了聪明的头脑、敏锐的感觉、灵巧的双手和坚定的脚步，迄今没有任何机器可以匹敌，这仍然是非常有价值的组合。关于这一点，本书作者之一麦卡菲最喜爱的示例来自意大利博洛尼亚著名的杜卡迪摩托车厂。杜卡迪发动机特别复杂，[4]不过他有兴趣了解其组装过程中有多少自动化的成分。然而，答案是几乎没有。
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每台发动机由一名工人组装起来，这名工人顺着一条缓慢移动的传送带走动。当每个组装步骤所需的发动机部件从传送带通过时，工人就把它们拿起来放在正确的所在，然后将其固定在适当位置并根据需要进行调整。组装杜卡迪发动机需要运动，需要能够在各种紧凑空间中操纵物体，需要有良好的视力和高精度的触觉。杜卡迪公司的评估认为，没什么自动化能够拥有所有这些能力，因此发动机组装仍然是人的工作。
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许多零售商的仓库需要类似的能力，那些像亚马逊一样销售各种形状和规格产品的零售商尤其如此。亚马逊还没有找到或开发出数字化的机械手或抓取器，[5]能可靠地在货架上抓取各种货品并放在一个盒子中。所以该公司找出了一个聪明的解决方案：它把货架运送给人，然后由人把合适的货品打包并付运。与人的膝盖一般高的机器人推着货架柜在公司庞大的配送中心周围快速游走，它们原先是由波士顿的Kiva Systems公司生产的，该公司于2012年被亚马逊收购。这些机器人在货架柜下方疾走，将其抬起，交给等着的人。当人拿走所需的货品时，机器人和货架柜就迅速撤离，另一组机器人和货架柜接着占位。这种安排利用了人的视觉和灵巧，这是他们比机器人更具优势的地方，同时避免了体力消耗，以及从一个货架走到另一个货架的时间损失。
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相比机器人和无人机，我们的优势还能保持多长时间？这是一个很难回答的问题，尤其是因为“DANCE”的各个元素还在继续独自改善或整体提升。然而，我们感官和手脚的组合似乎使机器难以取胜，至少在几年内是如此。机器人正在取得惊人的进步，但是当它们尝试做拟人化的事情时仍然比我们慢得多。毕竟，我们的大脑和身体源自数百万年的演变，代表了很好地解决物理世界的难题的造物设计。吉尔·普拉特曾经担任美国国防部高级研究计划局的项目经理，他负责2015年的“机器人挑战赛”。那些自动化的参赛者小心翼翼地行走，以至他将其比喻成“本想看激烈比赛，结果看到的是高尔夫球赛”。当然，相比2012年的首次竞赛，这已经是很大的进步了。据普拉特说，首次比赛更像是在打发时间。
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未来之物
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正如本章的例子所示，所有数字化事物的进步使我们能够构建超越原子世界的机器，并与原子世界中的人和事进行交互。同样的进步还促成了一件大事：它使我们能够以前所未有的方式安排原子，打造事物。我们可以看到这种情况正在发生，具体事例就是塑料部件——这种世界上几乎最常见的人造物体。
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2015年，全球塑料产量达到2.5亿吨，单是一辆现代化的汽车就有2 000多种形状大小不一的塑料部件。为了制造这些部件，大部分首先都需要造出模具，也就是可以注入、挤入或以其他方式强制加入热塑料的金属部件。模具的轮廓和空间决定了塑料部件的最终形状。
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模具的使用有三种重要意义。首先，合适的模具非常重要，因为它将成为成千上万个塑料部件的模板。因此，模具往往耐用、笨重和精确，这也使得它们变得昂贵。其次，模具能够对可制造的塑料部件的种类施加限制。例如，使用模具制造简单的塑料齿轮很容易，但是不可能用单个模具造出一组有底座的互锁齿轮。更复杂的塑料部件通常需要更复杂的模具，其中最复杂的是来自将所有塑料倒入模具，然后确保热材料均匀且充分填满空间的工程技术。再次，模具的热力学——它们加热和冷却每个塑料部件的方式——至关重要。在塑料部件仍然发热、容易变形的情况下，把它们拿出来显然要坏事，如果整个模具冷却时间过长，效率会很低。还有，模具不同部分的冷却速度也可能不同。因此，设计师和工程师必须平衡一系列因素，以确保高质量的塑料部件和高效率的模具。
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大约30年前，一批不同背景的技术专家开始质疑为什么要有一个模具。他们从激光打印机获得灵感，激光打印机使用激光将非常薄的一层墨水融入一张纸中，呈现出想要的文字和图像形式。
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但为什么只做一层呢？为什么不一遍遍地重复这个过程，从而逐渐建立起一个3D结构，而不仅仅是一个2D（二维）形式？这项工作需要一些时间，因为每一层都太薄了，然而用这种方法打造物品会开启巨大的选择空间。首先，正如3D打印研究者卢安娜·伊奥利奥（Luana Iorio）所说，复杂性是没有成本的。换句话说，与制作非常简单的部件相比，制作极其复杂的部件无须付出更多成本，究其原因，两者基本上都是一堆薄层。例如，组装连锁齿轮就像创建单个3D打印部件一样容易。
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创新者还将3D打印技术引入金属部件的制造，这些部件之所以成型，乃是利用激光持续把粉末金属薄层融合在基底结构上面，而基底本身又是由先前的薄层组成。这种方法带来了另一个有利的性质：硬度也是没有成本的。像钛之类的硬金属的机器加工可能很难、很昂贵，但它们一次一层的搭建就像铝之类的软金属一样容易，需要做的只是对激光的功率设置进行调整。
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当复杂性和硬度都不需要成本时，许多长期的制约因素得以缓解。例如，制造可以更快冷却的塑料件模具变得容易。得克萨斯州奥斯汀的DTM公司通过3D打印金属合金模具实现了这一点，该模具有许多路径复杂的细小管道，用传统方法是做不出来的。热塑料不会流过这些管道，冷却的液体却能流过，其目的是在每个新的塑料部件成型后使物体快速冷却。由此，塑料部件的生产快了20%—35%，而且质量更好。
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持怀疑态度的人可能会质疑这一点，我们是不是想从事让全世界日益增多的廉价塑料部件泛滥成灾的创新，是不是想任由这些东西充斥着垃圾填埋场，任其污染我们的海洋？我们从另一个角度看问题。虽然塑料的过度消费和不当处理是坏事，但我们认为3D打印的进步非常有益。
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考虑3D打印肿瘤模型的情形。在3D打印出现之前，外科医生压根儿就没有实用的方法来准确表示他们所治疗的恶性组织的质量。他们没有足够的金钱和时间去生产一个传统模具，只有在一个部件需要很多备份的情况下，制作传统模具才划算。
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但是，如果只想制作一个模型或原型呢？或者有一个部件失效，然后你想尽快要一个备用呢？又或者你想制作一小部分零件，每个零件都与其他有所不同呢？在这些情况下，传统制造方法在很大程度上是毫无用处的，3D打印是理想的选择。
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3D打印的最大好处可能在于它使实验和定制的成本变得低廉。从想法或需求到完工的路径中，有用的工序不再需要既耗时又费钱的步骤，如模具制造和其他传统制造方法。
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欧特克有限公司的前任首席执行官卡尔·巴斯（Carl Bass）认为，3D打印仅仅是一个大事件的一部分。他告诉我们说，“我认为增材制造只是真正改变制造业的一个子集，核心是使用低成本的微处理器来精确控制机器”。巴斯的观点是，传感器和代码现在不仅被用于精确地将薄材料层彼此叠加，它们还被应用于几乎所有其他制造技术，如切割玻璃板和瓷砖，弯曲和铣削各种金属等。
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那些将原子转换成我们想要的最终模型的机器正在改进，这得益于摩尔定律。与CPU（中央处理器）和内存芯片相比，这些机器可能不会迅速地同步增效并降价，但它们的进步仍然十分可观。与20年前的同等机器相比，它们更便宜，但能够在更高的质量水平上做更多的事情。这些进步使它们受到各式各样的创新者的关注，惠及更多的业余玩家、“草根”发明家、学生、工程师和企业家，给了人们探索更多可能的能力。我们相信，在不久的将来，使高质量工具趋于大众化的创新将会导致生生不息的更多变革。
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本章总结
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• 目前涉及人工的许多业务流程正在虚拟化，它们正在转向数字化渠道，所需人手更少。在通常的情况下，唯一涉及的人是客户。
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• 有些人会继续自我选择人与人之间的互动，但我们相信，虚拟化是一种长期趋势，随着机器获得更多的能力，这一趋势通常会与日俱增。
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• 随着机器学会观察以及数字化在其他许多方面的进展，机器人正在经历“寒武纪爆发”。机器人、无人机、自动汽车等各种自动化的机器同时变得更加便宜，更加容易获取，更加有能力，更加多样化。
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• 机器人“寒武纪爆发”的驱动因素包括数据、算法、网络、云端以及指数级改进的硬件，简称“DANCE”。
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