機器人成本曲線(xiàn)下降，市場(chǎng)需求擴大十倍
深度學(xué)習是目前在視覺(jué)、語(yǔ)音、醫療診斷和其他領(lǐng)域中應用表現最好的機器學(xué)習算法，它也可能對機器人產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠的影響。即便在制造業(yè)中，機器人已經(jīng)被廣泛使用，但是它們依然有造價(jià)昂貴、編程困難的問(wèn)題。對于大部分業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，機器人還排不上用場(chǎng)。
在2015年，全球范圍內的工業(yè)機器人銷(xiāo)售量?jì)H為250000左右，這個(gè)數量是大型計算機銷(xiāo)售峰值的十倍。相比之下，去年服務(wù)器和PC的銷(xiāo)售總量分別大約為1000萬(wàn)臺和3億臺。很明顯，機器人產(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)。
機器人的成本曲線(xiàn)正在下降。ARK估計工業(yè)機器人的成本在未來(lái)十年內會(huì )下降一半，跌至大約10萬(wàn)美元一臺。同時(shí)，一臺與人協(xié)作的新品種機器人的價(jià)格大約3萬(wàn)美元。今天像軟銀的Pepper這種銷(xiāo)售助理機器人的成本大約為1萬(wàn)美元，還包括服務(wù)費。更安全更敏捷，這個(gè)新品機器人不需要安全籠、重型設備或者專(zhuān)業(yè)編程。根據ABB Robotics的信息，一臺工業(yè)機器人的安裝程序部分只占總成本（TCO）的三分之一。由于機器人制造商從電子工業(yè)（如攝像頭、處理器和感應器）中添加了很多部件，我們認為工業(yè)機器人的成本應該會(huì )接近消費電子品的價(jià)格。
在工業(yè)機器人中，提升易用性這一點(diǎn)比降低成本更難。工業(yè)機器人需要使用工業(yè)控制系統進(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。這些機器人沒(méi)有從經(jīng)驗中學(xué)習的能力，它們只能依靠新程序來(lái)學(xué)習新任務(wù)，這種缺陷就限制了工業(yè)機器人在可預測的和明確的任務(wù)中的應用。
然而深度學(xué)習已經(jīng)帶來(lái)了變革，它將機器人變成學(xué)習機器。不需要精確編程，機器人可以隨著(zhù)時(shí)間的推移從數據和經(jīng)驗中學(xué)習，并能執行多種任務(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庫機器人會(huì )是很多業(yè)務(wù)的福音。但是，沒(méi)有深度學(xué)習最近的突破，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AMZN Picking Challenge的機器人抓取挑戰賽中，帶有攝像頭的基于視覺(jué)的機器人嘗試從一個(gè)貨架上隨機抓取一個(gè)物品放進(jìn)箱子里。在2015年到2016年之間，贏(yíng)得比賽的機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，現在是100個(gè)。2016年的比賽中，冠亞軍都將深度學(xué)習作為其視覺(jué)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，機器人兩年內就會(huì )超過(guò)人類(lèi)。
ARK相信，給從事更加簡(jiǎn)單、更可預測任務(wù)的機器人編程，深度學(xué)習是一個(gè)高效得多的辦法。據Prefferred Networks（一家私人機器人公司）透露，借助深度學(xué)習，機器人可以在八小時(shí)內掌握一項任務(wù)，而在過(guò)去，人類(lèi)程序員要花費數天時(shí)間才能教會(huì )機器人完成相同的任務(wù)。當8臺機器人一同學(xué)習任務(wù)時(shí)，訓練時(shí)間可以縮短至1小時(shí)。因此，在訓練單獨一臺機器人時(shí)，深度學(xué)習的效率比人類(lèi)程序員要高出五倍，而且平行訓練能夠將表現提升不止一個(gè)量級。
較之傳統機器人，采用將攝像頭和機器人視覺(jué)結合起來(lái)的機器人會(huì )更加便宜。因為傳統機器人沒(méi)有視覺(jué)，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(jué)的機器人會(huì )使用軟件并根據工作量進(jìn)行調整，而不是反過(guò)來(lái)。他們還能根據新任務(wù)進(jìn)行快速編程，按照傳統辦法，這需要花費大量成本進(jìn)行重新安排。
機器人領(lǐng)域的重量級公司已經(jīng)做出選擇。2015年，Fanuc，這家工業(yè)機器人制造商已經(jīng)獲得Preferred Network6%的股權并計劃將運行深度學(xué)習的機器人納入不久的未來(lái)。ABB，這家瑞士機器人公司也投資了Vicarious，一家擁有深度學(xué)習技術(shù)的人工智能創(chuàng )業(yè)公司。
朱先生