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# 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）
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制模
前面叙述的这些技术不适合被区分为增材工艺还是减材工艺，因为它们包含了这两者的各个方面。但制模工具批量生产的是你身边的大多数产品。数字制造是一种直写技术，这意味着它制造的所有产品都不同。但是如果你想要大量生产同款产品，数字制造可以通过制造一个模具来批量生产，以节约每个零件的生产时间和成本，还能处理产品表面的质量问题并提高材料性能。
制模过程中，首先要对模型进行数控加工或切割和折叠。当然这些模型也可以采用3D打印技术制作出来，但是前一种方法移除材料的速度通常更快，而且做出来的模具更加光滑和坚固。然后对原材料进行浇注、注射、充气、拉伸、旋转或挤压，做成模具。塑料、金属、泡沫、食品、玻璃和混凝土都可以用来制作模具。就制作时间而言，手工制作与3D打印制作相差无几，但后续对模具的使用可能需要几分钟甚至几秒钟，时间的长短取决于原材料。过去，模具制造需要投入大量的生产成本，但随着低成本数控铣床的出现，生产模具的效率有所提高，时间周期大大缩短。
为了制造更大、更轻的产品，我们可以在制作模具时加入强力纤维，并且将其嵌在压缩性能较强的树脂基体中，从而生产复合零件。广泛使用的纤维有碳纤维、玻璃纤维和天然纤维，由环氧树脂、塑料和天然树脂作基体。复合材料因其可以减轻重量、集约零件和提高汽车性能的特性，迅速应用于飞机、假肢和各种运动器材。
计算
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前面的所有工具都是基于数字制造来完成生产的，即先使用计算机来设计模型，然后通过操控机器来制造模具，最后通过把计算嵌入制造来完成连接。
快速原型制造工具尺寸减小和成本降低的原因是用来控制执行器、读取传感器、解释命令、与用户交互以及用于网络通信的计算机的尺寸和成本的减小和降低。现在，这些相同的功能应用于一系列原本无生命的物体中，这些物体正在成为物联网的一部分，例如建筑物中用于节约能源的智能基础设施，以及用于医疗保健的非干扰性医疗监测设备。
如今，业余爱好者使用小型单板计算机（如阿德伟诺和树莓派）将智能材料应用于快速原型项目。这些计算机的成本高达几十美元，由更小的叫作微控制器的集成电路组成，这种集成电路是一种既简单又完整的芯片上的计算机系统。微控制器的成本范围也从数美元下降到数十美分。
我们可以通过化学蚀刻大量生产电子元件依附的电路板，但是这个过程会产生需要强制收集并安全处理的有害废弃物。对于短期生产，我们可以直接用数字制造工具制造电路板：铣床可以在镀铜板上刻痕，乙烯基刀可以在柔软的铜板上绘制，激光切割机可以利用光学特性对铜板进行刻蚀，某些类型的3D打印机可以挤压导电材料。然后，我们可以使用表面装配返工工具手动连接电子元件，对于多数更大型的电路板，我们可以将其与“抓取放置机器人打印机”自动连接，该打印机可以把磁带卷轴里的电子元件放在电路板上。
如第1章所述，由于我们能够快速地将可编程电路添加到快速物理制造中，因此有可能生成完整的功能系统。接下来要发生改变的是“能够制造什么”而不是“需要制造什么”，首先我们要替换满屋子的工具，然后替换材料和零件的库存。
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数制：一个工坊制造另一个工坊
路线图中的第二个阶段是由一个“数制”工坊制造另一个“数制”工坊的能力来决定的：这将不再通过现有机器的复制来完成，而是通过结合它们的功能与模块化设计及结构来实现的。我们不再需要购置（和安装）许多独立的机器，这种情况与个人电脑进入计算机历史的时期相似。个人电脑最初被早期开发者使用，后来在全社会范围内被广泛应用。
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第一个“1 000”可以大概解释为平均每个城市大约有一个“数制”工坊。下一个阶段便是“1 000×1 000”个“数制“工坊，这样人们可以为各种规模的社区配备本地生产资料。3D打印机的销售量已达到每年数十万台，预计几年内将达到数百万台。所以，显而易见的结论是：目前，“数制”工坊中的其他工具也将被出售，因此全套产品将会随处可见。
但是这样的情况会带来两个问题。按当今的价格计算，那么多台机器的复制成本将达到千亿美元，这样的金额将会在全球经济中占非常大的比例。而且，在开展巨额投资的同时，有必要为这些机器找到相应的存放空间。
解决第一个问题时，我们不禁想到第一次数字革命和第二次数字革命中解决这一问题的方案：规模经济。快速原型机器的材料花费可低至数百美元，但是目前的成本远高于此，因为不仅需要收回开发成本，还要维持制造它们的小型企业的发展。许多小型企业的目标是发展成大公司，大规模生产这些机器的目的是满足消费者而不是满足利基市场，就像IBM和苹果公司将个人电脑的制造推向规模化一样。
但这种直接的规模经济的解决方案并不适用于此，我们还有另一种选择：“数制”工坊的技术目标一直是制造另一个“数制”工坊。如果仅仅大规模地利用能够制造更多机器的机器，那么制造这些机器并不是一个明智的商业计划。我们可以批量生产其组件，然后在当地组装，而不是直接批量生产机器。我最初忽略的是这个想法——如何通过重新定义机器的概念来解决第二个问题，即这些机器占用的空间。
为了推动“数制”工坊从购买到制造的转变，在2004年，我开始定期跟踪我的快速原型制作课程（“如何智造（几乎）一切”）中关于机器制造的内容——“如何制造制造万物的机器”。纳迪娅·皮克和乔纳森·沃德两位学生在课堂上制造了一台叫作MTM Snap的机器（MTM指的是“制造机器的机器”，Snap是指它不是用紧固件把机器连接在一起，而是由用来制作厨房切割板的致密塑料——高密度聚乙烯零件拼合在一起的）。MTM Snap是一种精密台式铣床，其规格类似于“数制”工坊库存中价值几千美元的机器，但成本仅为其1/10。只要我们发布计划，这种机器就可以在任何“数制”工坊中被制造，这样的话我想我们的工作已经完成了。
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可事实并非如此。无论你是纳迪娅还是乔纳森，只要你是“数制”工坊里的任何一个人，就都可以完成这样的制作。大多数人都需要很多的知识和技能来成功地复制这样的制作过程，因此有很多失败的案例。这一设计被其他机器公司分离出来并作为成品将其商业化。此外，该设计的变体是ShopBot公司的Handibot机器；另一位听过该课程的校友马克斯·洛博夫斯基创立了Formlabs公司[2]，以销售高分辨率的立体光刻3D打印机；荷兰“数制”工坊的机器制造最终促成了熔融沉积成型3D打印机系列的问世。
虽然这些机器中每台机器都比上一代机器更快、更好、更便宜，但所有的机器都有一个隐含的假设：它们要按程序进行工作。这一观察听起来可能是赘述，但是与计算机软件和网络的历史进行类比，这既解释了如何简化它们的结构，又阐明了如何减少对多种不同类型机器的需求。
软件最初是作为完成某件事情的程序而编写的，然后通过编写不同的程序来执行其他操作。事实证明这非常低效，因为代码的重复使用率很低。因此，我们不会再用这样的方法。相反，我们可以利用可重复使用的软件包来编写所谓的面向对象软件，这种软件包结合了使用函数、运行数据以及输入信息和输出信息等功能。我们可以组合这些软件对象来执行更重大的任务，例如，如果您正在创建一个网站，其中一个程序可以负责网页服务，另一个可以执行电子商务交易，还有一个可以跟踪用户的身份。
计算机网络最初是为了完成某些特定工作任务而开发的，例如运营工厂或银行。这些专用网络已经在很大程度上被通用互联网取代，互联网作为其核心架构原则之一，被称为端对端原则。互联网的应用取决于“连接什么”而不是“如何连接”。老式拨号电话只能通过中央电话局交换机的程序完成拨号。但是现在，我们可以利用联网的计算机执行编写好的程序，直接使用视频或加入聊天室。将应用程序在网络中边缘化，这一原则并不明显，且颇受争议。虽然互联网在某方面比那些专用功能稍逊一筹，但是互联网几乎可以做好任何事情。
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我们将机器的结构与计算机软件或网络的结构进行类比，发现3D打印机可以尽可能快地移动挤压机，但是我们也发现数控铣床必须足够坚硬才能承受主轴上的切削力。而这两种类型的结构都需要运动系统来移动其头部以及解释发送给该处的命令。使用相同的制动系统，仅仅改变头部，就能使一台机器完成两项工作，这对于除了要求最高的应用来说都足够好。这一想法促使纳迪娅和机器制造班的另一个学生伊兰·莫耶（这名学生建立了另一个机器公司——Shaper Tools）在2012年制造了PopFab，这是一种快速原型机器，而且它可以折叠成公文包大小，并可以根据3D打印、数控铣削和乙烯基切削的需要切换不同的打印头。PopFab就像制造业的笔记本电脑。
一旦包含了机器中的智能，这种架构类比就变得明确。每种类型的快速原型机器都通过指定的语言执行操作：数控铣床通常采用G代码，这种代码是一种古老的格式，它被应用于早期的计算机化照片绘图仪和织物切割机；激光切割机最常见的格式是HPGL，这是惠普公司用来与现在已经过时的笔式绘图仪进行连接的图形语言。然后，机器中的计算机将这些命令转换为每个组件的指令，以此协调电机，使其转动，但所有这些配置的规范使任何事物都很难改变。例如，你想在切割或打印时添加一个电机以旋转零件，此时，电机就像一个老式的电话，它本身无法完成操作——这时你必须更改传送到机器的语言，然后将其翻译成机器可读语言，这样电机才可以转动。无数的委员会试图通过创造一种新的制造业通用语言来解决这个问题，但因为人们不知道制作的范围以及怎样去做，所以这一直是一项难以实现的任务。
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当我们未能在“数制”工坊复制他们现有的机器时，我正在做早期工作，也就是所谓的物联网。和我一起合作的有两个学生，一个是拉菲·克里科里安（这名学生后来构建并运行了Twitter的计算基础设施），另一个是互联网的建筑师丹尼·科恩。我们发现，只需要用价值不到一美元的芯片和几毫米长的硅就可以获取互联网的服务器使用协议，这意味着日常物品可以连接到互联网中。这样，开关和电灯、温度传感器和加热器之间的连接就可以通过软件来选择，而不是由房子中的布线来决定。这个想法可以应用于快速原型机器的各个部件。我们将机器中的所有传感器和执行器连接到实时网络，这样应用程序可以直接与设备对话，而不用通过解释程序（这会导致机器在运作过程中产生一种误解，类似外交中产生的误解）来进行。我们可以通过改变连接到机器的网络来增加新的特性，而不需要改变控制器硬件。
有个很类似的历史事件，纳迪娅和伊兰，以及詹姆斯·科尔曼［札纳（Zahner）公司的首席研究员，该公司旨在制作建筑规模类似于弗兰克·盖里[3]作品的物体的快速原型］开始构建面向对象的硬件。每个模块都各自执行一个物理任务，例如移动轴或转动主轴，同时它们也是通信网络中的节点和控制程序中的软件对象。现在，机器失去了它们的固有身份。对于一个特定的应用程序，您可能需要一台可以快速移动或具有很大的力量的机器，您可能想要打印或剪切，或者您可能正在制作一个2D形状或一个复杂的3D形状。这些任务由一个通用的硬件和软件的构建模块组合来完成，随后又可以被重新应用。这就成了快速原型机器的快速原型。
作为一项试验，我们试着把这些机器制造组件的工具包发送给“数制”工坊的学生，他们很快就制造了一系列新颖奇特、简单实用的制造机，我们没有重复修改同一个常见的机器制造任务的解决方案，而是为他们提供了具有用来驱动机器的集成附件的电机、电机通信的网络接口以及控制一切的软件组件。如此一来，学生可以专注于有趣的问题，比如“他们想让机器做什么”。
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延斯·戴维克用两年时间去开展世界“数制”工坊巡回展示，之后开始在奥斯陆进行“数制”工坊运营，同时，他完全在一个“数制”工坊中生产了多种类型的模块化运动部件，并进行了参数设计，使它们的比例可发生变化。在这一过程中，他几乎不需要购买制造一台机器所需要的所有零件，只需要购买电机和电子元件。
因此，通往100万个“数制”工坊的路，并不意味着订购100万台不同类型的机器，每台机器都只做一件事情，而是一台机器生产数百万个模块化组件，这些组件可以组合起来制造许多不同的机器。这些组件可以通过模块化设计在本地生产，以实现最大程度的定制化和独立性。模块可以单独订购和组装，以获得最大的灵活性和便利性。我们也可以对这些模块的特定组合进行固化和批量生产，以实现最大程度的集成和最高的效率。建造这样一台机器是一个动态而非静态的过程，它随着你制作的东西（一条电路、一块蛋糕，或者一个沙发）变化而变化，也随着移动范围、移动的自由度以及执行制造操作的末端执行器的变化而变化。
如果你看看引擎盖下，更准确地说，是看看机器的内部，会发现类似的事情正发生在计算机个人化的过程中。在20世纪80年代，当我还是一个物理学研究生的时候，计算机运算仍然通过小型计算机来完成。每一个计算机都有其独一无二的子系统，并且没有交互操作的能力。这正如今天的“数制”工坊，机器间唯一的整合方式就是通过那个在它们中间进行工作的人来操作。我是我实验室里第一个拥有个人电脑的人，此时个人电脑刚刚开始出现在像我这样的早期“收养者”中，仍远未普及。与小型计算机不同的是，这些个人电脑都是由标准的部件构成的。主板有几种标准形式，带有可更换处理器的插槽。有标准的内部连接器，用于插入不同数量的内存、图形和存储器；也有标准的外部连接器，连接键盘、鼠标和显示器。爱好者们仍然各自选择部件并且自己组装；小型计算机公司从其他供应商那里进货；大型计算机公司可以自己生产部件，这些部件为最高容量的市场进行了预先集成，但是整个行业都是围绕模块化的标准不断发展的。
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类似的事情正在智能手机中发生，第一个就是谷歌的项目Ara［以我的学生阿拉·克拉恩（Ara Knaian）命名，他开发了一种可编程的机械连接机制］，该项目表明：决定你的手机性能的不是大规模的制造商，而是你自己从一套可重组的模块中进行选择的结果。根据需求的变化，你可能需要更长寿命的电池、更高分辨率的屏幕、在多个载体上工作的收音机，或者更好的相机。
数码摄影的发展也遵循了从特异性到通用性的路径。我的第一个数码照相机是一个封闭系统，我在拍摄颗粒的照片时用光了内存和电量，惹恼了我的家人。这些具有固定功能的相机很大程度上都已经消失了（生产它们的生产线也一起消失了）。对于常规拍照，相机已经与智能手机中的通信和计算功能相结合。对于更加专业的摄影，行业内已经确定了一系列关于相机机身类型的标准，包括可安装一系列镜头的底座和像照相机闪光灯那样的附件的接口。
个人制造中的主板或照相机的机身，就相当于运动系统。运动系统在制造万物的设备中很普遍，大小不同，形状各异，速度有别，但在其他方面是一个通用平台。与照相机镜头或计算机显示器并行发展的还有终端效果器，它连接到运动系统中进行增材或减材加工。就像你可以购买电脑或照相机一样，你可以购买所有这些预先打包的元素，或者，为了提升性能，增加功用，你也可以购买系统中的零部件。这样，与购买电脑或照相机不同的是，你可以更进一步，用你买到的东西来制造更多你刚买的东西。
个人电脑组件的商品化，对计算的另一端产生了意想不到的影响，尤其体现在一些大型组织视为核心的大数据中心上。我的学生杰森·泰勒目前是脸书公司计算基础设施部门的负责人，领导着一个开放计算项目。该项目设定了一种高度集成的、模块化的个人电脑，可以通过大量的联机运算建立数据中心，取代传统的大型机。需要进行云计算的用户可以根据需要在这些个人电脑上分配工作，服务提供商也可以对数据进行扩容，以满足用户的需求。越来越多的组织发现，以这种方式购买计算服务比购买计算机本身更便宜、更可靠、更灵活。
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有一个新兴的“云制造”的概念，其目标是为制造做同样的事情。为了实现个人智造，它遵循标准化、商业化和模块化的步骤。通过这种方式，云制造能够提供创造能力，刺激创造力的增长，可以连续不断地从个体的需求延伸到公司需求。容量和功能可以远程共享，也可以在本地引入，例如，更多的面包店可以通过组装定制的制造机器来执行重复的劳动密集型任务，这些任务是业务中的瓶颈，应增加可访问的自动化工具而不是替换其工人。
转化：虚拟到现实
这个路线图的第三个阶段是通用制造，即材料和设计从虚拟转化为数字化的现实。在从社区制造到个人制造的过渡中，多种机器被合并成一台；在从个人制造到通用制造的过渡中，多种工艺将被合并成一个过程——离散构件的组装和拆卸。这一阶段反映了计算和通信技术在智能手机中变得十分便宜并易于使用，即市场开始趋于饱和。要使数十亿人而不是数百万人都能利用“数制”工坊的能力，就不能再需要现有的广泛供应链或再产生相同的持续废弃物流了。关闭从生产到消费的循环，需要将必要的投入减少为一小部分零件的原料，并且通过可逆的拆卸过程来代替回收。
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