咖啡生意成功後，雷頓去皇家大學讀書，不過這位再次忤逆了父親的意願。本科報了機械工程專業做了四年機器人。
“未來不可能再靠種甜菜、當包稅人致富的，而且父親也不要把所有賭注都押在帝國那邊。”
之所以這麼說，是因為根據雷頓自己的見聞。最近他到處看到的相關研究人員，論文作者名字，中聯和eu甚至印度人的名字是越來越多，而帝國人的名字隻有一個叫塞西爾的女士，至於其他人……
不過現在帝**事之所以還有優勢，根據雷頓的觀察主要是因為至少在機器實踐應用上，這些國家沒有帝國這麼廣泛和流行。
至於原因也有很多。首先，和帝國不同的是，中聯和歐洲並不太喜歡互聯網產業，大概是因為相關產業的薪酬待遇不算很高。和帝**工廠給畢業生動輒開出5k6這種級彆的工資相比，其他國家大手企業可沒這麼財大氣粗。
比如雷頓就認識一個日本朋友在東京大學讀學士，拿到的諸如索尼，日立的offer都是256日元左右水準，算彙率也就和帝國給的金法郎差不多。
問題是帝國除了軍官外，普通大學畢業生在一線城市能拿到一般八千就是不錯的了，但被入侵前日本普通大學畢業生起薪都有20以上，他們的互聯網企業薪酬吸引力實在很小。隻能被外資控製。
其次是國內相關市場夠大，帝國的幾家巨頭掌握的數據夠多。大數據項目最貴的不是人工，也不是設備，而是數據，這一點上帝國就很占優勢了。
至於數據為什麼那麼重要，那是因為機器人要能認主人就得必須要圖像識彆功能，雖然大家都是用kinect的api。要能聽懂主人的指令就得語音識彆，電池和單片機舵機電機電壓都不一樣還要自己來做變壓，外加上位機做圖像和各種聲音識彆，下位機控製運動，上下位機通信之類之類也要數據。然後還得有各種傳感器，超聲波紅外，當然之前的聲音和圖像也算傳感器。如果加一點騷功能還得好好設計一下機械結構然後想辦法加工。
這還隻是一個非常低水平的本科一年級暑假做的作業機器人，就涉及到了這麼多學科和知識。而那些在某個領域做到頂尖的機器人就比較恐怖了：比如高精度工業機器人，微米級的定位精度除了對原件要求很高以外，各個運動部件之間的控製要求也很高，不然累計誤差會非常大；那些用於作戰的仿生機器人對控製算法要求非常高，當然除了算法以外還有硬件的控製，傳感器的信息采集。而且由於應用場景和性能需求的不同，硬件結構設計千變萬化，有的可以買現成，有的還得自己定做，到這個級彆，材料性能，加工，成本也得考慮。
光是各種原件的采購評估配合跟成本控製就很麻煩了。
這就是中聯和歐洲軍事發展的最大瓶頸，他們的很多機器人的硬件要從帝國買，再加上落後的前現代官僚和後現代議會扯皮。各種郵件扯皮，簽合同，運輸，報銷（假設在高校）麻煩得要死，而且貴得要死。更麻煩的是，有些東西買不到，還得自己去做。
雷頓自己就曾經上過一個eu人開發的人工智能網站。
一點開就要注冊。
輸入密碼的時候雷頓隨意想了個單詞：penis，結果是：
“您輸入的密碼長度不夠。”
沒辦法他就輸了個longpenis
“您輸入的密碼強度不夠。”
凎，strongpenis總行吧！
“請您再次輸入密碼。”
嗯，輸了。
“請您再次輸入密碼。”
嗯又輸了一遍。
“請您再次輸入密碼。”
雷頓憤怒地輸了“蠢貨！”
計算機沉默了一會，接著屏幕閃爍，“請再輸入一次。”
……
總之通過一年多的機器人工程學學習，雷頓得出的經驗是。
.帝國老一代機器人教授都是機械出身的，他們總是喜歡在機器人機械設計上想出特彆有創意的想法。而歐洲和中聯的機器人學都屬於計算機學科，更加偏向算法。也就是engineer，不是science.
2.不但如此，帝**機器人主流還特彆不喜歡做算法，雷頓認為這可能跟多數帝國精英的思維模式有關，往說好是務實，往壞說是思維禁錮。而中聯和歐洲人的思維比較活躍，做算法的比較多。
3.就機器人工程而言，目前帝國這邊確實不占優勢。甚至帝國很多招聘ai或者機械相關的職位，都要提到一句，有歐美留學或者工作經曆的異邦人優先。這一點更是讓雷頓哭笑不得，這種時候帝國的敵對政策又不作數了。
4.不過光看帝國機器學習從業者的青年人中印度人和華聯人的比例，雷頓推測這些帝國敵人的機甲以後也不會差到哪裡去。