深度學習是目前在視覺、語音、醫療診斷和其他領域中應用表現最好的機器學習算法，它也可能對機器人產業產生深遠的影響。即便在制造業中，機器人已經被廣泛使用，但是它們依然有造價昂貴、編程困難的問題。對于大部分業務來說，機器人還排不上用場。

在2015年，全球范圍內的工業機器人銷售量僅為250000左右，這個數量是大型計算機銷售峰值的十倍。相比之下，去年服務器和PC的銷售總量分別大約為1000萬臺和3億臺。很明顯，機器人產業還處于起步，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。

機器人的成本曲線正在下降。ARK估計工業機器人的成本在未來十年內會下降一半，跌至大約10萬美元一臺。同時，一臺與人協作的新品種機器人的價格大約3萬美元。今天像軟銀的Pepper這種銷售助理機器人的成本大約為1萬美元，還包括服務費。更安全更敏捷，這個新品機器人不需要安全籠、重型設備或者專業編程。根據ABBRobotics的信息，一臺工業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（如攝像頭、處理器和感應器）中添加了很多部件，我們認為工業機器人的成本應該會接近消費電子品的價格。

深度學習

深度學習還能顯著擴大機器人目標市場，而傳統機器人僅囿于安全籠并從事高度程序化的重復性工作。深度學習驅動的協作機器人能夠運行于廣泛不同場景。因為他們可以學習新任務并在人類身邊安全運作，因此，我們認為機器人市場會向中小型市場開放，比如零售、農業，更別提家用了。

盡管我們相信工業機器人仍然是大規模制造業中的驅動力，但是，他們的單位體積會被新的、更加敏捷的機器人秒殺，就像大型機被工作站、個人電腦和智能手機秒殺一樣。其結果是，機器人的裝運量會提高10到100倍。許多新機器人可能與今天的機器人沒啥相似之處，就像智能手機與大型機完全不像。我們相信，深度學習驅動下的更小更聰明的機器人會接管機器人市場。機器人市場的發展也帶動了一大批艾邁斯為代表機器人配件廠家的興起。

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