深度學(xué)習(xí)是目前在視覺、語(yǔ)音、醫(yī)療診斷和其他領(lǐng)域中應(yīng)用表現(xiàn)最好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它也可能對(duì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。即便在制造業(yè)中，機(jī)器人已經(jīng)被廣泛使用，但是它們依然有造價(jià)昂貴、編程困難的問題。對(duì)于大部分業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，機(jī)器人還排不上用場(chǎng)。

在2015年，全球范圍內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人銷售量?jī)H為250000左右，這個(gè)數(shù)量是大型計(jì)算機(jī)銷售峰值的十倍。相比之下，去年服務(wù)器和PC的銷售總量分別大約為1000萬(wàn)臺(tái)和3億臺(tái)。很明顯，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)還處于起步，它需要在成本和易用性上有很大的提升才能真正的走向主流市場(chǎng)。

機(jī)器人的成本曲線正在下降。ARK估計(jì)工業(yè)機(jī)器人的成本在未來(lái)十年內(nèi)會(huì)下降一半，跌至大約10萬(wàn)美元一臺(tái)。同時(shí)，一臺(tái)與人協(xié)作的新品種機(jī)器人的價(jià)格大約3萬(wàn)美元。今天像軟銀的Pepper這種銷售助理機(jī)器人的成本大約為1萬(wàn)美元，還包括服務(wù)費(fèi)。更安全更敏捷，這個(gè)新品機(jī)器人不需要安全籠、重型設(shè)備或者專業(yè)編程。根據(jù)ABBRobotics的信息，一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人的安裝程序部分只占總成本（TCO）的三分之一。由于機(jī)器人制造商從電子工業(yè)（如攝像頭、處理器和感應(yīng)器）中添加了很多部件，我們認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人的成本應(yīng)該會(huì)接近消費(fèi)電子品的價(jià)格。

在工業(yè)機(jī)器人中，提升易用性這一點(diǎn)比降低成本更難。工業(yè)機(jī)器人需要使用工業(yè)控制系統(tǒng)進(jìn)行精確的編程，要將任務(wù)打散放進(jìn)一系列動(dòng)作和六個(gè)維度中。這些機(jī)器人沒有從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力，它們只能依靠新程序來(lái)學(xué)習(xí)新任務(wù)，這種缺陷就限制了工業(yè)機(jī)器人在可預(yù)測(cè)的和明確的任務(wù)中的應(yīng)用。

然而深度學(xué)習(xí)已經(jīng)帶來(lái)了變革，它將機(jī)器人變成學(xué)習(xí)機(jī)器。不需要精確編程，機(jī)器人可以隨著時(shí)間的推移從數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并能執(zhí)行多種任務(wù)。ARK相信在某種程度上，一個(gè)能抓取貨架上任何一個(gè)物品并將它放到箱子里的倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人會(huì)是很多業(yè)務(wù)的福音。但是，沒有深度學(xué)習(xí)最近的突破，識(shí)別和抓取各種形狀大小的物體幾乎是不可能的。

在亞馬遜的AMZNPickingChallenge的機(jī)器人抓取挑戰(zhàn)賽中，帶有攝像頭的基于視覺的機(jī)器人嘗試從一個(gè)貨架上隨機(jī)抓取一個(gè)物品放進(jìn)箱子里。在2015年到2016年之間，贏得比賽的機(jī)器人性能提升了三倍，之前一個(gè)小時(shí)能抓取30個(gè)物體，現(xiàn)在是100個(gè)。2016年的比賽中，冠亞軍都將深度學(xué)習(xí)作為其視覺和抓取任務(wù)背后的核心算法。按照最近的性能提升速度來(lái)看，在抓取任務(wù)上，機(jī)器人兩年內(nèi)就會(huì)超過人類。

ARK相信，給從事更加簡(jiǎn)單、更可預(yù)測(cè)任務(wù)的機(jī)器人編程，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)高效得多的辦法。據(jù)PrefferredNetworks（一家私人機(jī)器人公司）透露，借助深度學(xué)習(xí)，機(jī)器人可以在八小時(shí)內(nèi)掌握一項(xiàng)任務(wù)，而在過去，人類程序員要花費(fèi)數(shù)天時(shí)間才能教會(huì)機(jī)器人完成相同的任務(wù)。當(dāng)8臺(tái)機(jī)器人一同學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間可以縮短至1小時(shí)。因此，在訓(xùn)練單獨(dú)一臺(tái)機(jī)器人時(shí)，深度學(xué)習(xí)的效率比人類程序員要高出五倍，而且平行訓(xùn)練能夠?qū)⒈憩F(xiàn)提升不止一個(gè)量級(jí)。

較之傳統(tǒng)機(jī)器人，采用將攝像頭和機(jī)器人視覺結(jié)合起來(lái)的機(jī)器人會(huì)更加便宜。因?yàn)閭鹘y(tǒng)機(jī)器人沒有視覺，因此，工作量必須精確布置出來(lái)，還常常需要支持硬件，比如固定裝置。但是，擁有視覺的機(jī)器人會(huì)使用軟件并根據(jù)工作量進(jìn)行調(diào)整，而不是反過來(lái)。他們還能根據(jù)新任務(wù)進(jìn)行快速編程，按照傳統(tǒng)辦法，這需要花費(fèi)大量成本進(jìn)行重新安排。

機(jī)器人領(lǐng)域的重量級(jí)公司已經(jīng)做出選擇。2015年，F(xiàn)anuc，這家工業(yè)機(jī)器人制造商已經(jīng)獲得PreferredNetwork6%的股權(quán)并計(jì)劃將運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人納入不久的未來(lái)。ABB，這家瑞士機(jī)器人公司也投資了Vicarious，一家擁有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)還能顯著擴(kuò)大機(jī)器人目標(biāo)市場(chǎng)，而傳統(tǒng)機(jī)器人僅囿于安全籠并從事高度程序化的重復(fù)性工作。深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的協(xié)作機(jī)器人能夠運(yùn)行于廣泛不同場(chǎng)景。因?yàn)樗麄兛梢詫W(xué)習(xí)新任務(wù)并在人類身邊安全運(yùn)作，因此，我們認(rèn)為機(jī)器人市場(chǎng)會(huì)像中小型市場(chǎng)開放，比如零售、農(nóng)業(yè)，更別提家用了。

盡管我們相信工業(yè)機(jī)器人仍然是大規(guī)模制造業(yè)中的驅(qū)動(dòng)力，但是，他們的單位體積會(huì)被新的、更加敏捷的機(jī)器人秒殺，就像大型機(jī)被工作站、個(gè)人電腦和智能手機(jī)秒殺一樣。其結(jié)果是，機(jī)器人的裝運(yùn)量會(huì)提高10到100倍。許多新機(jī)器人可能與今天的機(jī)器人沒啥相似之處，就像智能手機(jī)與大型機(jī)完全不像。我們相信，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下的更小更聰明的機(jī)器人會(huì)接管機(jī)器人市場(chǎng)。