辦法總是比困難多！

    瑞自然會想辦法促成這次收購，莫回也沒閑著，他充分掘天網的資源，將這個弱化版的天網性能揮到極致，尋找任何可能的

    憑借天網整理出來的，德國政界粗糙的人際關係圖，莫回導入了很多模糊算法，進行模擬和推衍，慢慢補全了一個預測性質的德國政界社交網絡圖譜。

    根據這份社交圖譜，莫回找到了經濟事務和能源部的對立部門，德國的聯邦金融監管局，這個部門在並購庫卡這事上是持讚同態度的，並且金融監管局與經濟事物和能源部的頭頭之間存在人際關係上的矛盾。

    這本身就是一個可利用的關係，指望這些政治家們精誠團結同舟共濟是不可能的，這跟緣木求魚差不多，所以隻要有矛盾在裏麵，金融監管局就有很大概率會為了反對而反對。

    黨爭亂政就是這個道理，兩夥人不對付，但凡這一幫提出的觀點，無論對錯另一幫都會堅決反對，同樣的，對方提出的任何觀點或者政策，這邊也會堅決範圍，他們不是為了爭奪正確與否，他們完全是爭奪利益，為了反對而反對。

    當初如果沒有黨爭，大明朝就不會垮掉，同樣的大袁帝國也就沒有了崛起的空間，所以嚴格來說所有大袁子民都應該感謝當初明朝的黨爭誤國。

    這事放在德國身上同樣成立，除非德國政壇上出現了聖徒級的人物，否則這個黨爭才是政壇的常態。

    有了矛盾點就好，雙方都有各自的朋友圈，都有各自的黨派，都有各自的利益訴求，莫回以這兩個部門為圓心，開始逐步擴散排查範圍，盡量將所有隱藏的和暴漏出來的矛盾全部挖掘出來。

    根據天網給出的大致輪廓，極本開始大展神威，利用它常的性能，大肆搜索德國政壇相關人物的數碼設備，匯集和分析這些人手機、筆記本等設備裏的信息，很快一個相對來說非常準確的社交網絡圖譜被繪製出來。

    在這份最新的社交圖譜裏，德國政壇錯綜複雜的矛盾關係被充分暴漏出來，誰跟誰是密友，誰跟誰是一個戰壕裏的同誌，誰是打入敵人內部的地下黨，誰是隨時準備戰場起義的開明人士，誰在跟誰眉來眼去，誰跟誰有私下交易，誰跟誰有綠帽之仇，誰跟誰有奪妻之恨，誰擋了誰的財路，等等等等。

    所有這些人政壇人物們的相互關係都被扒了出來，無論是廣為人知的關係，還是那些隱秘的背地裏的關係，全部被極本給掘出來。

    當這個關係圖譜出來之後，實際上接下來的事情就簡單了，推衍1開始上場，在推衍1的運算之下，以促成庫卡並購為唯一目的，很快數個可行性方案被推算出來。

    所有這些方案都是利用社交圖譜，設計和組織因果鏈條，以四兩撥千斤的方式，通過微小的引子引這些因果鏈條的自動傳導。

    在這個充滿各種利益關係和矛盾關係的社交圖譜中，因果鏈條充分利用了這些相互關係，以杠杆的力量撬動各種關係，引這些人的自動反應，為因果鏈條的傳導提供動力。

    在瑞上竄下跳，挖空心思尋找幫助的時候，莫回悄悄啟動了兩條效果最佳的因果鏈條

    兩個月後，庫卡的收購一切塵埃落定，德國國內的反對聲音沒能阻止庫卡走出國門，歐盟內部的反對力量同樣無法成為障礙。

    除了歐洲這邊，庫卡在美國、俄羅斯、巴西、墨西哥等國的分公司那邊也先後被搞定，當所有這些政治和政策層麵的障礙全部被掃清之後，庫卡如願落入莫回手中，成為他的一家控股公司。

    在這個過程中，莫回幾乎沒出一分錢，所有收購的錢都是在金融市場上募集的，雖然募集的過程中天網稍稍提供了一點小小的幫助，但這並不是關鍵，關鍵是莫回沒花一分錢就把庫卡收入囊中。

    蛇吞象，小魚吃大魚，這就是金融的力量！

    收購庫卡隻是個開始，當庫卡剛剛收購完成不久，莫回又啟動了另外一個動作將庫卡私有化！

    庫卡本身是一個上市公司，按照德國的相關規定，庫卡每年都有大量的信息必須要披露，這是它作為一家上市公司必須完成的義務。

    而在莫回的戰略規劃中，庫卡將要扮演極為重要的作用，到時信息披露製度將會成為枷鎖和鐐銬，嚴重製約莫回的戰略執行。所以為了脫下鐐銬，莫回必須要庫卡私有化，將它從一家上市公司重新變成一家私人獨資企業。

    私有化的過程並不複雜，中間也沒有太大的阻礙，在瑞的操作下，庫卡花了半年多的時間逐步實現了私有化進程，這時庫卡徹底規避了信息披露，以後想知道庫卡裏麵具體生了什麽，外界就隻能完全靠猜了。

    庫卡拿下之後，莫回將注意力轉移到卡本身上，這時候卡本還在實驗室裏艱難的掙紮，無數個技術難題擺在創業團隊麵前，他們感覺自己似乎正在爬珠穆朗瑪峰，並且還是不帶氧氣管的裸爬，一步一個障礙，一步一個上坡，幾乎就沒有順利的時候。

    這是難免的，對於現有的技術來說，生活服務機器人還是顯得太前了，很多前置技術門檻都沒有攻克。

    舉一個很簡單的例子，對於生活服務機器人，能夠與主人語音交流算是一個必備功能，可是想要實現這一點，不說後麵複雜的人工智能設計，單單語音識別上就是一個大坑。

    語音識別需要龐大的數據庫的大量的運算，目前通常的解決方案雲端服務，本地隻有一個瘦客戶端，語音往語音識別技術的服務商，由他們遠程處理之後，重新回客戶端。

    這個過程存在延遲性，並且對帶寬和網絡穩定性要求很高，並且目前的語音識別技術的辨識準確率並不太高。

    單單這一個坑就不是一個小小的項目團隊能搞定的，往往需要一個公司，甚至一個行業一起努力才能逐步攻克這個難題。

    並且對於卡本團隊來說，語音識別隻不過是他們前進道路上的一個坑，後麵還有無數個坑在等待著他們8

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