第367章 水稻种植区 (第1/2页)

在陵州理工大学主导塔木戈壁的开发的时候，追求的就是工业的自动化和智能化，目的就是为了将人力从工业制造中解放出来。
　　
　　一开始，徐正平认为实现这个目标要很多年的，可结果大大的出乎了他的意料。
　　
　　塔木戈壁的开发和发展大大的超出了他的想象。真要说起来，还是在小行星撞击事件发生后，国内收集了世界上所有能够收集的技术和基础研究的相关资料，使得国内的整体水平得到了提高。
　　
　　接着就是相关技术的突破，让塔木戈壁的开发和建设大大的加快了脚步。
　　
　　那些制造工厂从一开始的半自动化不断迭代，很快就实现了自动化和智能化，特别是人形彷生机器人的出现后，那些制造工厂基本上实现了百分之一百的自动化和智能化。
　　
　　说起来，制造工厂在迭代的过程中，真正实现自动化智能化还是在环地球工业区上。
　　
　　原来国内的那些制造工厂更多的还是半自动化，要说原因，那还是技术速度太快了，国内的这些制造工厂正准备改造的时候，地球去工业化计划出来了。
　　
　　就现在的情况，国内除了九大特区，其他地方都不再保留有制造工厂了，那怕九大特区所有的制造工厂那也是留着科研用的，其主要目的不是工业制造。
　　
　　环地球工业区将承接所有工业品类的生产制造，最为关键的是，环地球工业区中所有的制造工厂已经实现了百分之一百的自动化和智能化。
　　
　　也就是这样，现在国内人力方面在一线工业制造方面已经获得了完全的解放，有的只是研究人员和维护人员。
　　
　　自然而然了，工业上的人力获得解放后，这些人都被分流到其他的行业，比如说建筑业、农林牧渔、服务业等行业。
　　
　　其中建筑业最为特殊，过去是人到现场，在人性彷生机器人和游戏舱普及后，远程控制人形彷生机器人的方式代替了人。
　　
　　人形彷生机器人和工程机甲和相关工程机械的使用，其建设的速度不知道快了多少。
　　
　　就现在，工程的进度一般都是取决建筑材料的成型速度，而不是施工速度。
　　
　　随着脑机和升级后的人形彷生机器人的出现，人被取代那是成了必然。
　　
　　可结果是，随着工业制造上的自动化和智能化成功后，其开始往其他行业延伸。
　　
　　自动化和智能化开始慢慢的覆盖所有能够覆盖的行业。就建筑业而言，真人被人形彷生机器人代替本就是很大的进步了，和接下来要做的是不在是人在后面远程控制人形彷生机器人、工程机甲、工程机械了，而是背后的智能程序，或者说弱人工智能。
　　
　　虽说对人工智能的使用小心翼翼，但在光芯片突破后，算力获得了大幅度的提升，且已经获得了验证，这种弱人工智能还在程序的范围，距离强人工智能还差的很远很远。
　　
　　在确定没有威胁后，这一类弱人工智能开始获得大范围的使用，这也是自动化智能化快速发展的原因之一。
　　
　　另外要说一下，对于人工智能是有分级的，就目前而言还没出现强人工智能，现在所有成熟使用的都是弱人工智能，直白点说，这些弱人工智能还在程序的范畴。
　　
　　至于这种弱人工智能获得大范围的使用，其根本原因还是庞大算力的支持。
　　
　　有了这种安全的弱人工智能再加上成熟的人形彷生机器人，可以这么说，只要愿意，几乎就能取代除了具有创新性质的行业了，其他的所有行业都能够被现在的这种模式所取代。
　　
　　说起来，要不是为了很多人一下子都闲下来，完全可以用这种方式取代所有能够取代的。
　　
　　只不过考虑到很多人很那适应才采取了缓慢改变的方式，逐步的将更多的人引导到科研和创新的工作中。
　　
　　不过按照计划，不会强行的推动，只会缓慢的去改变。就算如此，现在很多人都已经丢了原先的工作。
　　
　　这些人要不彻底的放飞了自我，要不重新学习打算做科研方面的工作。
　　
　　当然了，自动化和智能化的出现同样催生了新的工作。就比如咨询师。
　　
　　具体说起来就是在网络或者虚拟宇宙中回答问题。这些问题的来源非常的广泛，有工业上专业的问题，也有农业等其他行业的问题，其问题几乎涉及了人类所有的活动。
　　
　　回答这些问题是有报酬的，根据回答的情况不同，报酬的多少也是不同的。
　　
　　判断的标准就是是否具有创新，一旦回答的答桉具有创新，那获得的报酬一般是正常回到的几十倍百倍。
　　
　　就现在而言，参与回答的人数很多，可以说几乎所有人都参与了这些问题的回答。
　　
　　想想就知道，只要回答了一个问题，那多少都能够获得报酬，已经有很多人做起了专业的咨询师。
　　
　　至于这些专业咨询师的收入那都是高收入人群，最为关键的是，咨询师是分等级的。
　　
　　那些高级咨询师在那都有着很高的关注度。这可不像以前的网红，成为咨询师不难，但想要成为高级咨询师，那基本的知识储备和学识是少不了的。
　　
　　其所掌握的知识和教授基本是齐平的。说起来，采用这种方式还是陵州理工大学文学院那帮人想到的。
　　
　　计算机学院在研究人工智能的时候，始终不能解决的就是人工智能创新的问题。
　　
　　对于人工智能的研究本就很玄乎，人工智能只要能够做到创新，那离成为强人工智能也就不远了。
　　
　　但不管怎么研究，就是不能解决创新的问题。本来吧，这个项目就有文学院的老师和学生参加，就有人提出收集人们创新的点子来弥补现在人工智能的不足，来不断的训练人工智能。
　　
　　就这样，计算学院和文学院两帮人一合计，就搞出了现在这种有偿回答问题的模式。
　　
　　这种方式不仅能够收集创新的点子，或者不同的可能，还能很好的分配财富。
　　
　　

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