羅大勝的效率很高，拿到機器腿的設計圖紙後，第二天到工廠裡親自用機床加工，選用比普通模具鋼強度還高三倍的鎳錳鉻鉬超高強度合金鋼，只用了三天時間，就把機器腿和涉及到改動的機器人零件都加工了出來。
這時候量產機器人的模具還在設計階段，沒有開始製作，預計最少也得一個月才能完成。
羅平用早先剩下的電子元器件和電機完成了對滾滾的改裝，讓機器人從不到一米三的小矮子變成超過兩米的大高個，質量也突破了八十公斤。
好在高度可以自行控制，不然的話進廚房都有些困難，很容易碰頭。
在室內的時候，羅平讓滾滾保持小腿摺疊的形態，高度只有一米五左右，依靠膝蓋輪滾動行走，在房間裡做什麼事情都方便。
需要步行或者取高處物品的時候，展開小腿踮腳站直高度超過兩米，機械臂高舉直接能夠到房頂，換燈泡都不需要藉助人字梯。
白蓉這下滿意了，可以把廚房的手藝傳授給滾滾，以後可以逐步減輕自己的勞累。
實際上她也不是每天都做飯，每個月全家人得有十幾頓在外面吃飯，不過有機器人代勞後，家裡自己做飯的次數可以多一些。
想象的很美好，可惜實施起來發現有些不美妙，機器人沒有味覺，就算炒菜動作模擬的再準確，油鹽醬醋各種調味料放多放少也很難精確控制，火候控制也不準，做出的菜味道也很不穩定，應該需要一定時間積累才可能練出來。
當然，也不是什麼都做不好，蒸米飯、煮米線、蒸饅頭、烙餅這些容易控量的主食，滾滾學起來很快，沒幾次就做的吃不出差別了。
滾滾也算多了一項廚房技能，距離全職家政又近了一步，羅平已經很少陪它下棋了，把這個任務交給了羅薇薇，讓小丫頭體驗教導別人的快樂。
在白蓉的提議下，寒光智控決定按照滾滾新結構為樣板，試生產五百臺兩足機器人，生產訂單就交給了勝達模具。
寒光智控負責原材料零配件採購，勝達模具負責骨架外殼等結構件生產和最後的組裝，一百臺成品當做代工費用。
這一批因為是實驗性質，結構件都採用高強度鋼，無法採用模具沖壓成型，必須人工操作進行切削成型，既費時又費力，加工成本高昂，代工費用高一點也很合理。
羅平設計的機器腿因為不在原先技術合作範圍內，同樣也不是他技術顧問的職責，寒光智控給他一筆三百萬設計費用，算是買斷他的設計。
五百臺機器人羅大勝留下一百臺，寒光智控留下一百臺用於研究，剩下三百臺以二十萬一臺的價格對特定客戶銷售。
因為是第一代不成熟產品，沒有開新聞釋出會，只對公司特定客戶，以及一些大學實驗室，科學院下屬各研究所傳送機器人相關引數，每個單位限購三臺，還得是先款後貨，購買方不得轉賣。
結果三百臺機器人還沒有生產出來，就已經銷售出去大半，收到五千多萬貨款，五百臺機器人的原料成本全部收回還略有盈餘。
這種機器人的結構設計儘管很複雜，其他單位願意花費人力物力也不是不能設計出來，真正難的還是機器人的控制程式，這不是堆錢堆人就能搞出來的東西。
寒光智控聯絡的銷售客戶都是專業機構，當然明白其中的道理，花幾十萬買領先世界的機器人進行研究，當然是很值得的投資。
羅平領著公司的顧問工資，還有專屬實驗室，機器腿又剛收了一筆技術費，當然也得幹活才行，他得負責讓這些機器人像滾滾那樣靈活的動起來。
並不是簡單的克隆滾滾的硬碟資料就能做到這些，他也不希望把滾滾的記憶資料公開，那涉及到個人隱私。
當初設計滾滾的智慧控制系統的時候，他就考慮了這方面的內容保護，即便他自己想提取滾滾的記憶資料，也非常麻煩。
羅平要做的是提取關於視覺、聽覺、觸覺等資訊感知，以及全身運動控制相關的的核心程式碼，融合到一起進行整合，弄出一套從感知記憶到決策輸出的完整系統。
早先的西瓜和冬瓜虛擬角色程式核心程式碼也來自滾滾，就是提取了關於視覺和聽覺感知的部分程式碼，這些程式碼隨著滾滾的不斷學習也在自我迭代，比羅平最初的原始程式碼已經增加了幾倍。
漢語言程式與傳統的高階語言程式設計不同，執行程式碼與場景記憶資料高度重合，在資料層面並沒有完全隔離，場景記憶相似度高的資料就會聚集到一起，壓縮成經驗記憶程式碼，再遇到相似場景的時候被呼叫執行，以提高機器人決策效率。
經驗記憶程式碼被呼叫達到一定次數，就會自動壓縮整合進執行程式碼層，成為機器人熟練運用的技能。
表現在機器人身上，就是不斷提升的視覺、聽覺、觸覺融合而成的綜合感知能力，還有從感知自然產生的決策和行動能力。
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