深度學(xué)習(xí)是目前在視覺、語音、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昂貴、編程困難的問題。對于大部分業(yè)務(wù)來說，機(jī)器人還排不上用場。

在2015年，全球范圍內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人銷售量僅為250000左右，這個數(shù)量是大型計算機(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1000萬臺和3億臺。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。

機(jī)器人的成本曲線正在下降。ARK估計工業(yè)機(jī)器人的成本在未來十年內(nèi)會下降一半，跌至大約10萬美元一臺。同時，一臺與人協(xié)作的新品種機(jī)器人的價格大約3萬美元。今天像軟銀的Pepper這種銷售助理機(jī)器人的成本大約為1萬美元，還包括服務(wù)費。更安全更敏捷，這個新品機(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)該會接近消費電子品的價格。

在工業(yè)機(jī)器人中，提升易用性這一點比降低成本更難。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)一系列動作和六個維度中。這些機(jī)器人沒有從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的能力，它們只能依靠新程序來學(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)器人可以隨著時間的推移從數(shù)據(jù)和經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，并能執(zhí)行多種任務(wù)。ARK相信在某種程度上，一個能抓取貨架上任何一個物品并將它放到箱子里的倉庫機(jī)器人會是很多業(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)器人嘗試從一個貨架上隨機(jī)抓取一個物品放進(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，之前一個小時能抓取30個物體，現(xiàn)在是100個。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看，在抓取任務(wù)上，機(jī)器人兩年內(nèi)就會超過人類。

ARK相信，給從事更加簡單、更可預(yù)測任務(wù)的機(jī)器人編程，深度學(xué)習(xí)是一個高效得多的辦法。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)器人可以在八小時內(nèi)掌握一項任務(wù)，而在過去，人類程序員要花費數(shù)天時間才能教會機(jī)器人完成相同的任務(wù)。當(dāng)8臺機(jī)器人一同學(xué)習(xí)任務(wù)時，訓(xùn)練時間可以縮短至1小時。因此，在訓(xùn)練單獨一臺機(jī)器人時，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)提升不止一個量級。

較之傳統(tǒng)機(jī)器人，采用將攝像頭和機(jī)器人視覺結(jié)合起來的機(jī)器人會更加便宜。因為傳統(tǒng)機(jī)器人沒有視覺，因此，工作量必須精確布置出來，還常常需要支持硬件，比如固定裝置。但是，擁有視覺的機(jī)器人會使用軟件并根據(jù)工作量進(jìn)行調(diào)整，而不是反過來。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，這需要花費大量成本進(jìn)行重新安排。

機(jī)器人領(lǐng)域的重量級公司已經(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)并計劃將運行深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人納入不久的未來。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，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)動的協(xié)作機(jī)器人能夠運行于廣泛不同場景。因為他們可以學(xué)習(xí)新任務(wù)并在人類身邊安全運作，因此，我們認(rèn)為機(jī)器人市場會像中小型市場開放，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)動力，但是，他們的單位體積會被新的、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)器人的裝運量會提高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)動下的更小更聰明的機(jī)器人會接管機(jī)器人市場。