機器人技術經歷多年的發展終于迎來了爆發期，雖然目前的機器人仍然很笨拙，但行業專家認為越來越聰明的機器人可以更好地解決一些特殊領域的特殊問題，比如代替配送中心的工人完成枯燥、高度重復性的揀貨工作;可以到達非常危險的地方監測火災情況;還可以在太空環境中完成高難度作業。

　　《麻省理工科技創業》的作者WillKnight對2015年機器人領域遇到的重大挑戰與進步，以及這個火箭式向上躥升的行業帶來的恐慌進行了詳細的總結，并稱2016年是值得期待的一年，機器人技術或許為一些特殊領域帶來全新的機會，他提出了該行業在2016年的發展趨勢，其中第一大趨勢是中國的機器人革命。

　　機器人與人工智能的2015

　　2015年，機器人并沒有真正接管我們手中的工作，但是事情貌似正在朝著好的方向發展。

　　種種跡象表明機器人在不久的未來會接手目前我們正在做的工作。2015年早些時候，更多相關的細節暴露在亞馬遜公司組織的機器人大賽中，這場比賽是為了幫助亞馬遜龐大的產品訂單處理中心的機器人可以承擔更多的工作。

　　在ICRA2015大會上(IEEE International Conferenceon Roboticsand Automation，簡稱ICRA，它是機器人技術領域最有影響力的國際學術會議之一，每年舉辦一次)，亞馬遜分揀挑戰賽(The Amazon Picking Challenge,)橫空出世了。亞馬遜需要可以最快速辨別并抓取貨架上的貨物的機器人，一些團隊為了拿到2.5萬美元的獎金而各出奇招，最終獲勝的小組設計的機器人可以在20分鐘之內分揀打包10件貨物，這個速度對于倉庫的工人來說難度并不高，但是在實際的倉庫操作中抓取貨架上雜亂無章的貨物對于機器人來說仍然是一件極具挑戰的事情。

　　去年晚些時候，記者得到了一個獨家的機會去見一見亞馬遜的訂單處理中心——一個看上去高度復雜、自動化的龐然大物。在這些倉庫里面，機器人在工人之間穿梭、運送貨物，而工人就是這個精心編制、細致編排的系統中的一部分。

幾個月之后，在加利福尼亞州的波莫納，一個更讓人難忘的機器人大賽——DARPA機器人挑戰賽吸引了眾多眼球。這個比賽是由美國軍方資助，目的是對日本核災難做出積極回應而設置的。這個活動是為了設計出可以在極度危險的災難中作業的人形機器人。

　　這個競賽打破了機器人在極端挑戰的環境中感知、移動、操作能力的極限，比如開門、爬樓梯、操作電動工具，也許這些對于人類來說輕而易舉，但是對于機器人來說還是極其困難的，因為參賽的價值幾百萬美元的機器人不斷摔跤，引起了人們的廣泛關注。最終一個可以迅速控制自身活動的機器人奪得了一等獎并獲得了200萬美元的獎金，因為它可以走路，還可以通過彎曲膝蓋來完成一些動作。

　　雖然現在機器人在很多地方仍不如人類，但是機器人科技在不斷迅速提升。研究人員不斷發現讓機器人學習、變得聰明的新的學習方法，那些讓他們可以分享到自己收集到的信息，這都應該可以幫助、加速機器人變聰明這個進程。最終機器人現身于各行各業中，從商店里的迎賓員、銷售助手、醫院里的服務人員到酒店服務員。

　　2015年也是自動駕駛或者說無人駕駛汽車的一年。蘋果、Uber甚至百度都加入到了谷歌還有其他很多汽車制造商研發自動駕駛汽車技術的行列中。我們一直在探索為什么這個趨勢會火起來，這不僅僅是因為價格更低廉的傳感器、性能更好的軟件的出現，這也要歸功于汽車行業計算機化的迅速發展。讓大眾汽車品牌形象受損的排放丑聞也在側面說明了計算機代碼對于汽車行業的重要性。

　　特斯拉是第一家將先進的自動駕駛技術帶到現實生活中的汽車品牌，它也是汽車計算機化的趨勢的集中體現。而且特斯拉不斷更新軟件，包括內設傳感器的ModelS車型中的Autopilot的軟件。

　　但這并不是一帆風順的。特斯拉的車主曾發布了一些有關特斯拉的視頻，這些視頻都顯示了特斯拉開在路上的時候的一些非常規的表現，在沒有進一步系統修復和測試完成之前，公司被迫召回了這些系統有問題的車。

　　谷歌也表示，它的無人駕駛汽車也出現了很多事故，雖然谷歌的相關負責人總是譴責，無人駕駛汽車在上路的時候總是收到一般人懷疑的目光。這些事件總是讓無人駕駛汽車的設計者陷入到若隱若現的倫理難題中。無人駕駛聽起來很奇怪，但一些研究人員已經在考慮將這些系統編得天衣無縫，以給到懷疑的環境一個最有力的回擊。

　　過去幾年人工智能有了巨大的進展，這也要歸功非常復雜、可以接收海量數據的“深度學習”巨大的神經網絡的進步，這個趨勢在2015年繼續前行。全世界最大的科技巨頭們都在聘請行業內的頂級專家來應用諸如語音識別這樣的技術。在Facebook內部，有一個開發深度學習的人工智能技術的小組，他們希望這項技術可以解析語言以及有意義的對話。最近，Facebook還推出了一款叫做M的個人助手服務，它需要人力去完成操作，但未來會被應用在培訓Facebook對話方面的人工智能功能上。

    人工智能和機器人技術越來越先進，有些專家開始擔憂人工智能未來引發的負面影響也就不足為奇了。牛津大學哲學家NickBostrom的一本書點燃了這種擔憂，書中假設了很多人工超級智能帶來的危害。我們看這本書的時候發現，技術的進步并沒有準確地證實我們對世界末日的恐懼會于不久的未來降臨到我們周圍。

　　想了解更多，還可以去聽聽人工智能之父之一的MarvinMinsky對此問題的看法。在一個鮮為人知的視頻對話中，Minsky講述了人工智能的歷史，他認為這個領域還有很長的一段路要走。

　　2016年，像Minsky等在這個領域的先鋒級別的人物如果可以嗅覺到一些樂觀的跡象的話，那么就證明我們已經挺進了機器人的革命中了。

　　2016機器人行業的5大趨勢

　　今年第一批無人機能不能為我們派送圣誕禮物，或者我們會不會在工作場所或者家里遇到機器人?2015我們看到了機器人和人工智能領域重大的進步，2016年，我們對機器人仍然保持高度的關注：

　　1、中國的機器人革命

　　中國這個當今世界最大的經濟體正在大膽嘗試將先進的制造機器人安裝到工廠中。在人力成本增長的今天，中國希望這樣做可以保住自己的制造業優勢，而且制造業在全球范圍內也逐漸成為效率更高、科技更先進的產業。這個項目需要機器人在技術上更先進，還可以為企業節約成本，而且中國也希望機器人讓自己在經濟和科技領域被全世界刮目相看。

　　中國正在經歷科技巨變，當然它也在機器人科技這個領域投入了重金，但是新型機器人革命會更劇烈。中國制造業基地廣東省已經承諾投資1540億美元用來安裝機器人，而富士康的創始人郭臺銘此前也說過他的公司會在接下來幾年中安裝數量超過100萬的機器人，不過實際的進展仍落后于他之前提出的計劃。

　　2016年，我們非常期待看到制造機器人的計劃是會加速改造制造業，還是會讓制造業步履艱難?而它對于世界其他國家和地區又意味著什么?

　　2、更智能化的學習

　　機器人已經可以非常高效地完成精密、重復性高的工作，但是對于一些其他的工作，機器人就顯得非常笨拙了。這也解釋了他們并不是很容易接受新的任務，也不能去適應不熟悉或者不確定的工作情況。但是技術正在發生變化，最新的技術和算法會使機器人更快速、跟高效地學東西。

　　現在已經有各式各樣的方法讓機器人去學習東西，而且在很多國家的實驗室中，很多方法可以讓機器人產生了非常不錯的結果。其中一種方式可以對工業機器人的應用產生非常大的作用，模擬神經網絡的深度學習方法已經被證實是培訓機器人理解圖片、視頻、音頻內容不可或缺的方法。現在很多公司用深度學習的方法來培訓機器人去看東西、抓一些物體以及去思維。

　　3、機器學習

　　今年另外一個趨勢就是機器人可以分享從其他機器人身上獲取的知識，這可以加速學習的進程，也可以很快讓機器人從其他的機器人中獲利。此外，我們也要感謝在不同系統中應用信息的方法，現在兩個非常不一樣的機器人甚至也可以教會對方去辨別特殊服務或者完成新的任務。

　　很多項目還在進行，他們為機器人提供一些簡單、高效的方法，通過互聯網來整合自己的知識。不難想象，這個想法可以應用在工業設置中，比如識別、抓住不同物體的任務。

　　4、越來越個性化的機器人

　　幾種“個性化”的機器人會在今年推出，觀察他們如何很好地被接受會是非常有趣的一件事。隨著硬件成本越來越低，軟件的功能越來越強大，不難看出，為什么一些人相信是時候讓機器人去陪伴、幫助家人了。

　　但是，完全實現個性化并非易事。很多原型機還是非常令人失望的，很多成功機器人的功能也非常有限，比如在商店里見到顧客打招呼。而且即便在非常有限的場景中，為了按對社交和情感的按鍵，這些機器人也需要人們很小心地去完成設計編程。

　　5、無人機的一年

　　2016年無人機最終將修成正果。美國聯邦航空管理局在2015年年底已經出臺了一些針對注冊無人機的規定，而且它在測試可以幫助管理自動駕駛汽車交通的技術。

　　現在我們或許無法立刻看到天空中飛來飛去的無人機，但是我們還是很期待無人機可以在更多的行業可以一展身手。如果亞馬遜、谷歌還有其他公司有自己的獨家絕招，或許我們的圣誕禮物都會由無人機派送。GMIC2016將以“MobileInfinity”(世界的共振)為主題，在全球8個國家召開9站大會，1月26日，長城會將在北京國家會議中心舉行新聞發布會暨戰略合作伙伴簽約儀式，正式啟動“全球九站”計劃。