5億年前，地球迎來了物種的大爆發(fā)，即“寒武紀生命大爆炸”。在相關(guān)的研究中，有一派的觀點非常激進，他們提出：視覺的進化增強了物種捕獵及交配的能力，是造成寒武紀生命大爆炸的主因。當今世界，各種科技的發(fā)展導(dǎo)致多元性和適用性機器人的類“寒武紀爆發(fā)式”增長，許多關(guān)于機器人所依賴的計算、數(shù)據(jù)存儲和交流的基礎(chǔ)硬件技術(shù)正在成指數(shù)發(fā)展。

　　“云機器人”和“深度學(xué)習(xí)”這兩項新興的技術(shù)就可以影響技術(shù)在一個良好循環(huán)中的爆發(fā)性增長?！霸茩C器人”這一概念由James Kuffner提出，是指可以通過網(wǎng)絡(luò)互相學(xué)習(xí)的機器人；特別是在機器人的數(shù)量增長時，機器人的能力更是可以得到快速提高?！吧疃葘W(xué)習(xí)”算法是指特定程序通過對特定行為的模式進行提取并將之應(yīng)用到更多的領(lǐng)域中。有研究人員指出這兩項技術(shù)將成為機器人技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的主要原因，就像寒武紀時出現(xiàn)的視覺。

　　而機器人爆發(fā)可能將會持續(xù)多久呢？不知道。有人說我們應(yīng)該研究電腦象棋游戲的歷史，因為電腦可以憑借強大的運算及搜素和啟發(fā)式算法戰(zhàn)勝當下最好的棋手，然而死板的象棋系統(tǒng)在面對另一種類型的問題就完全束手無策了。這樣看來，專業(yè)化的機器人在完成指定任務(wù)方面還有提升空間，而在現(xiàn)實生活中，仍待解決的問題還要更多。

　　不過不像已經(jīng)編程象棋規(guī)則的電腦游戲，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法則是使用在特定領(lǐng)域通用的學(xué)習(xí)方程，而這一算法已經(jīng)應(yīng)用在大量感知問題上，比如語音識別或現(xiàn)在流行的虹膜識別。美好的藍圖似乎已經(jīng)展現(xiàn)：通過深度學(xué)習(xí)算法，機器人將能解決任何聯(lián)想記憶問題。此外，和象棋程序不同，進步非?？斓纳疃葘W(xué)習(xí)算法正在以期望中的速度漸進發(fā)展，甚至在專業(yè)領(lǐng)域不斷帶來驚喜。而近來云網(wǎng)絡(luò)中越來越多的數(shù)據(jù)和計算資源讓深度學(xué)習(xí)的進一步發(fā)展成為了可能。

　　深度學(xué)習(xí)的所謂“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”實際上與已知大腦結(jié)構(gòu)存在幾個方面的不同，雖然其分布式的“連接”方式比之前的人工智能技術(shù)（比如電腦象棋程序）更近似于神經(jīng)系統(tǒng)，不過類真正大腦的幾個特點仍未完成，比如情節(jié)記憶和“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。但看起來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久就能像人腦一樣感知世界了，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否像實現(xiàn)人腦一樣的認知呢？經(jīng)解剖學(xué)研究得出，大腦知覺版塊和認知版塊存在相似點。因此，有理由相信，帶有記憶和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機器識別將會在未來實現(xiàn)。

　　爆發(fā)的時間點實在難以預(yù)測?，F(xiàn)在自動化和機器人（特別是無人駕駛技術(shù)）上的商業(yè)投資已有明顯的加速，亞馬遜、谷歌、蘋果和Uber等備受矚目的公司以及一些重量級的汽車廠商都在向無人駕駛領(lǐng)域進軍。接下來，我會講述一些現(xiàn)在機器人領(lǐng)域有突破貢獻的重要科技，而社會倫理對機器人和人工智能的擔(dān)心也在上升。

    推動機器人科學(xué)的八項技術(shù)

　　一系列與機器人相關(guān)的科技技術(shù)正在指數(shù)爆炸式地發(fā)展，在這里只列舉了其中最重要的八項。前三個科技發(fā)展技術(shù)和個體機器人有關(guān)，接下去兩個和互動有關(guān)，最后三個則是關(guān)于基于網(wǎng)絡(luò)的未來云機器人。

　　1、晶體管性能

　　機器人是由傳感器、執(zhí)行器和計算機共同構(gòu)成的，而計算機處理能力在不斷上升。最初由英特爾創(chuàng)始人摩爾·戈登提出的摩爾定律指出集成電路上可容納的晶體管數(shù)目每18至24個月就會增加一倍，性能也將增加一倍。盡管具體的更迭周期有所調(diào)整，但這一趨勢已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年，當然現(xiàn)在似乎開始出現(xiàn)一些瓶頸了。現(xiàn)在，半導(dǎo)體公司可以將晶體管制程壓縮至14納米，而一納米可是難以想象的十億之一米！這種量級已經(jīng)接近物理極限，幾乎就要進入單個原子的尺度了。當然現(xiàn)在出現(xiàn)了一些新技術(shù)還能保證單位體積計算性能的繼續(xù)上漲，其中包括三維多芯片系統(tǒng)和量子計算等等。

　　2、機械設(shè)計和數(shù)控加工工具的進步

　　現(xiàn)代計算機輔助設(shè)計工具極大提升了機械設(shè)計師的工作效率、設(shè)計質(zhì)量和復(fù)雜程度。數(shù)控加工工具近來也獲得了許多突破——比如3D打印技術(shù)僅需極小的代價即可打印出高精度的3D模型，省去了耗資巨大的開模步驟。而嵌入式處理器所能實現(xiàn)的功能也越來越復(fù)雜，性能與可靠性亦有了巨大改進，所有的這些都增強了機器人的性能和可靠性。

　　3、電池容量

　　如果機器人是可移動的，他們需要找到能夠儲存或產(chǎn)生足夠的電量的方式來維持運行。過去幾十年里，電池和燃料電池都不能很好地達到期望值。鋰電池比碳氫燃料的能量密度少了一個數(shù)量級，但差距正在逐漸縮小。在高需求且競爭激烈的便攜式電子設(shè)備市場，電池技術(shù)方面的技術(shù)進步一直在持續(xù)；更不要說混合動力和電動車領(lǐng)域了。而超級電容作為一項全新的技術(shù)，比標準電池充放電速度更快，而且能夠反復(fù)充電上千次，但電池容量方面還需要更大的進步。

　　4、對電池的高效利用

　　機器人依靠電池釋放電能帶動電機運轉(zhuǎn)；電機越多，機器人對電能的消耗就越敏感。功率半導(dǎo)體充分利用了集成電路行業(yè)的技術(shù)進步，讓便攜式設(shè)備的價格也不再昂貴，而所有的電池都對電能效率十分敏感。LED是另一個快速發(fā)展的新興市場，發(fā)光二級管可以以更少的電能實現(xiàn)更高的亮度和更廣的照射范圍，新型復(fù)合半導(dǎo)體（氮化硅和碳化硅）也將迎來以更低的價格實現(xiàn)更高的性能的時代?，F(xiàn)在，云機器人的發(fā)展則開始依賴于圖形處理器來實現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。在未來，以大腦為靈感的神經(jīng)硬件所消耗的能量將會更少。