原文：
http://www.yinwang.org/blog-cn/2016/03/17/google-vision
摘录：
卖掉 Boston Dynamics （以下简称 BD ）真正的原因，其实是因为 BD 的机器人，只是一些研究性的原型。它们离能够投入实用，其实差的老远。研究经费的需求，却是一个无底洞。
拿起箱子的时候，它并不像人那样，可以感受到箱子的重心在哪里，所以它只是随意的把“手”（其实是两个橡胶垫）夹上去。
它爬起来的动作，很像一只蚂蚱，而且很慢。我很难想象，这样的机器人在战场上被人踹倒之后，能够及时爬起并且活下来 :P
在如此理想化的条件下，普通的工业机器人其实就能搬运箱子，而且效率高很多。看看这些 Amazon 配送中心的机器人就知道，制造人形的机器人来做一些事情，完全是多此一举。
BD 之前是由美国国防部和和海军陆战队投资，进行机器人的研究。我们都知道，军方的钱是非常容易骗，可以放心大胆的烧。到时候东西做出来能不能用，就是另外一回事。 Google 的眼光有问题，买下这样的公司，才发现这些个玩具，离能够投入实际使用，恐怕还需要几十年上百年。于是暗自惊呼上当，赶快转手。
Google 投资的另外一个泡沫项目，叫做 D-Wave 量子计算机。
真正懂得量子计算的专家，比如 Scott Aaronson ，早就揭露过，要实现一千个 Qubit 的量子计算机，难度是非常大，甚至不可能的。 D-Wave 所谓的“量子计算机”，其实并不具有正确的“量子态”，不具有真正的量子计算能力，它其实最多算是一台“模拟计算机”。对于模拟计算机，其实研究已经很多了。模拟计算机确实可以在某些非常特殊的问题上，比数字计算机快几个数量级。然而，由于模拟计算机与生俱来的“误差问题”，它不能用于通用的计算，更不能用来解决 NP-Complete 的问题。
Google 为何不用 D-Wave 来破解 RSA ，引起全球轰动和震惊呢？因为它做不到。 D-Wave 压根就不是量子计算机，所以不能在多项式时间内进行大数分解。
一开头 Google 就应该意识到，这样的视网膜光学投影，把虚拟的线条和人眼看到的实际物体合并在一起，是非常难办的问题。电影特效倒好做，实现起来就发现按照 Google Glass 的硬件能力，完全不可能。
我的猜测是， Google 并不是真的想让自动车能够投入实用。显然，研究这些东西，可以显得自己很高大上，技术实力强。这样一来， recruiter 们就可以对刚毕业的大学生们说：“看那，我们 Google 有各种刺激的，开创未来的项目。快加入我们吧！” 等你进去，才发现那些炫酷的项目，你根本没机会进去。最后你发现，只有老老实实写些 JavaScript ，改进一下 Adwords ，给 Gmail 加个小不点的功能进去，……
我之前的文章已经分析的很清楚了， Go 语言就是一个彻底的垃圾。每个研究过 PL 的人，都在嘲笑 Go 语言的设计，笑掉了大牙。
哎，Google还有其它一系列失败的的产品和项目，公司里很多人做着一些穷途末路的项目，我就不多说了……
所以总的来说，Google有它的特长。它是一个不错的互联网公司，Google的搜索引擎做得很好，Gmail，地图什么的也比较好用。但是Google的特长，也就停留在WEB领域了。做其他事情，几乎全都是业余水准，却自以为了不起，喜欢宣传，制造高大形象，以此吸引懵懂没经验的年轻人，为它做一些琐碎的杂活。
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