电脑从实验室走向千家万户，工业机器人能否复制？

在探寻机器人应用的下一个里程碑时，回溯机器人的发展历程并从中汲取灵感，无疑是一个明智之举。机器人公司不妨借鉴计算机行业的惊人发展史，正如苹果公司如今市值高达万亿美元，其背后的成功故事同样能为机器人技术提供宝贵的启示。

当前，自主机器人已经初露端倪，如自动吸尘器、割草机、智能玩具等，甚至可能包括即将面世的自动驾驶汽车。相较于电影和电视作品中描绘的普及型机器人，现实生活中的机器人似乎仍然有着遥远的距离。虽然有一些公司如Willow Garage和Rethink Robotics曾尝试打造与生活更贴近的机器人模型，但那些标志性的通用机器人平台似乎已消失在历史的长河中。如今，随着机器人公司面临日益增长的商业和技术风险，建立和维持这样的企业变得愈发困难。

当前，机器人行业的发展趋势已从单纯的机器人销售转向实际服务，如园艺、运输、零售和采摘等。对于开发者及软件自主编程爱好者而言，这些专用硬件更强调针对特定场景的专门用途，虽对特定任务表现出色，却未能助力通用型机器人的打造。这一现象不禁让人回想起个人计算机（PC）行业的演变过程。

早在计算机发展的初期，尽管其体积庞大且仅限于特定人群使用，但人们对计算机的未来充满期待。与此众多文章开始描绘计算机如何改变生活的前景。随着科技的发展，我们看到了计算机从大型主机向微型计算机的转变。如同现今的机器人行业，当时的大型主机与后来的工业机器人相似，都是为特定任务定制的。随着微型计算机的出现，人们开始看到计算机普及的希望。这些微型计算机价格高昂但功能强大，它们的出现预示着个人计算机时代的到来。与现在的机器人行业一样，人们对于这些新兴技术的未来充满了期待和疑虑。同时计算机技术的快速发展也为机器人技术的进步提供了借鉴和启示。就如同在计算机发展史上出现了许多重要的里程碑事件一样，在机器人技术的发展过程中也有着许多关键节点需要我们去探索和突破。这些探索和突破将推动机器人技术不断向前发展并改变我们的生活。因此通过对计算机发展史的深入研究我们可以更好地了解机器人的发展趋势并找到未来的发展方向。对于未来的机器人行业从业者来说了解这些相似性以及研究真正能够推动计算革命的关键因素将会有所帮助并从中找到灵感和启示从而推动机器人技术的进步和发展走向更广阔的未来！当我们对比计算机和机器人的发展历程时不难发现其中的相似之处它们在各自的领域中都经历了从专用到通用从简单到复杂的过程如今正在向更智能更便捷的方向发展那么在这个过程中我们也需要关注那些在机器人技术中起到关键作用的关键因素以便更好地推动其发展并探索未来的可能性！在计算机发展的早期阶段图形屏幕和鼠标浏览超文本等创新想法的出现极大地推动了计算机的发展同样地对于机器人技术来说也需要不断地创新和突破以实现更广泛的应用和更高的效率让我们共同期待机器人技术的未来并为之努力！至于计算机与机器人的相似之处则体现在它们的发展历程中面临的机遇与挑战上在微型计算机出现之前人们无法想象计算机能够进入每个家庭同样地协作机器人的出现也使得人们开始期待机器人在未来的广泛应用这些设备可以安全地在人类旁边工作并易于安装和编程给人们带来了极大的便利然而与上世纪七十年代计算机的发展一样机器人的普及仍然面临着诸多挑战如成本高昂以及如何在大量数据处理中实现高效快速处理等问题这些都是未来机器人行业需要解决的关键问题同时随着科技的不断发展人们对于机器人的期望也在不断提高人们渴望拥有更加智能更加人性化的机器人来为人类服务这也为机器人行业提供了巨大的发展机遇和挑战因此机器人行业需要不断创新和探索以应对未来的挑战并满足人们的需求总的来说通过借鉴计算机行业的发展历程并结合自身的特点机器人行业将迎来更加广阔的发展前景并推动科技的进步改变人们的生活！至于如何在这样的时代背景下更好地发展机器人技术不仅需要科技的突破也需要行业和社会的支持以及公众的理解和接受相信在未来的共同努力下我们能够克服挑战共同迈向一个充满智能机器人的新时代！在硬件成本与功能受限的当下，开发专用机器似乎是一条更为快捷的道路，相比于尝试赋予移动机械手更高智能的挑战。正如计算机行业所经历的变革一样，机器人行业的格局也正在被不断打破和重塑。

随着更多行业参与者的涌入，机器人技术的复制和价格下降的速度比以往任何时候都要快。机械臂制造商、AGV、机器人抓手和传感器制造商的交融，正催生出一系列创新。以电子商务为例，实体店铺的未充分利用区域正逐渐转化为自动化的配送中心，其中的自动检索系统和智能拣选机正逐步替代传统的人力劳动。

新兴企业如Alert Innovation、Fabric、Ocado Technology等，正在引领这场变革。他们筹集了巨额风险投资，建立起了庞大的AGV机器人处理中心，与传统的机械手拣选方式形成鲜明对比。这些企业打造的机器人能够像人类店员一样进行拣选和补货，在小型仓库中高效生产数百个订单。尽管AGV的效率更高，但零售业的利润率较低，限制了技术的飞速发展。

正如个人计算机行业的兴起一样，机器人的普及也需要标志性产品的推动。计算机行业的大型机曾受到来自微型计算机行业的冲击，这一趋势如今也在机器人行业中显现。广告中的机器狗Aibo，或者像uArm这样的自行组装机械臂工具包，都展示了机器人技术的魅力，并吸引了众多爱好者和学者的关注。这些机器人的可编程性为用户提供了探索技术不同方面的机会，从移动性到操纵性再到娱乐功能，无一不展示了技术的无限可能。

与计算机行业的发展历程相似，机器人行业的发展也面临着硬件价格与应用逼真度之间的脱节。随着工厂自动化的不断进步，机器人的成本也在不断降低，它们开始执行许多日常操作任务。就像个人计算机行业的飞速发展一样，机器人行业目前正处在一个关键的转折点。随着技术的成熟和普及，机器人开始变得更为普及和亲民，它们将逐渐渗透到人们的日常生活中，带动周边产业的繁荣。

正如visicalc的发明推动了计算机行业的发展一样，未来也将有现象级的应用程序推动机器人行业的飞跃。随着更多创新和投资的注入，机器人技术将不断突破新的应用领域，从工业自动化到家庭服务，从医疗保健到太空探索，机器人的身影将无处不在。我们期待着机器人行业在未来能够像个人计算机行业一样，迎来飞速的发展，为人们的生活带来更多便利和乐趣。现象级应用：机器人技术的下一个飞跃

机器人技术的持续发展与计算机行业的历程相似，都需要一款现象级应用来推动其质的飞跃。那么，何为现象级应用？市场已经为我们揭示了可能的答案。风险投资家与客户共同推动那些目标远大的公司，将其产品简化为明确的价值主张。尽管众多公司起初的理念各异，但最终提供的解决方案往往趋于一致，如自主AGV、拣选、码垛、卸垛等。这些公司往往难以真正大放异彩。

以Kiva Systems为例，该公司力图围绕用户需求进行创新，但因其解决方案的专业性，未能实现规模经济，而规模经济正是早期计算机用户享受的关键。要想真正实现机器人技术的突破，我们需要的是可堆叠的机器人解决方案，能够整合各项技能，对整个流程进行建模，而非仅仅使用相同硬件进行同质化竞争。

简单的机电一体化设备的组装是初创企业很少掌握的技能，而这一技能历史上一直为大型机器人技术公司所拥有。具备组装机电部件的能力意味着能够完成诸如更换灯泡、电池等日常任务，以及对复杂机器进行维护。若机器人能够自动执行这些任务，将极大提高各部门生产率。例如，在制造环境、零售商店或家庭环境中，机器人能够捡起物品、移动并放置，这将带来消费和工业市场的根本性变革。

尽管存在一些潜力巨大的应用软件程序，但若无法提供“现象级应用”的价值，便难以使一个平台真正起步。如Rethink Robotics的Baxter和Sawyer Robots，虽为用户创造了极佳的体验，但在应用扩展及盈利方面却面临困境。而ROS虽然在机器人软件模块化方面走在前列，但因缺乏通用硬件平台，尚未推出超越研究级别的实际应用。

Robotic Materials Inc.通过结合机器学习和优化以及直观的用户界面，在识别应用程序方面取得了长足进步。用户可轻松定义对象类别并配置机器人操作。随着军工产品的低成本化以及娱乐设备的不断改进，技术准备和用户创新的融合将成为可能，为机器人技术的普及带来新机遇。例如，将Misty转化为家庭安全系统，或将uArm应用于低成本分拣系统。将类似Aibo的设备用于自闭症老人或儿童的治疗系统也是技术应用的创新方向。要想实现现象级应用的普及和价值创造，机器人的部件成本也必须大幅降低。计算机价格下降而计算能力指数增长的趋势得益于摩尔定律的推动。我们期待机器人技术也能迎来类似的飞跃发展。摩尔定律与机器人的未来

你是否曾思考过，整个机器人行业是否也能拥有如摩尔定律一般的发展定律？对于机器人技术的突飞猛进，我们是否也能见证其如PC革命般的飞跃？让我们一同探寻。

当提及机器人行业的“摩尔定律”，我们必须明白，摩尔定律并非发展的根源，而是科技进步的结果。当初的一批现象级应用程序，如记录、编辑和游戏，释放了巨大的消费者需求，推动了技术的不断革新。就如同DSL的出现，将铜质电话线的数据速率推向了新的高度。

汽车工业的变革为我们展示了规模经济的巨大潜力。高度计算机化的插电式混合动力车，如2020年的Prius Prime，其复杂程度与日俱增，但价格却逐渐降低。若机器人技术能在大众市场上达到类似的吸引力，我们或许能见证移动机械手的生产成本大幅度降低，其零售价可能仅为现代汽车的十分之一。想象一下，这将是以工业化历史上前所未有的速度发生的变革。

而机器人的功能增长，正得益于另一个重要驱动因素——云计算。一旦机器人学习了新技能或被编程，其知识便能与其他机器人共享。这意味着，未来的机器人不仅能识别和处理商店中的各类商品，还可能具备处理各种人类日常所需物品的能力。从宜家到陶器谷仓的每一种厨房用品，机器人都能了然于心。虽然这听起来似乎是一个巨大的挑战，但比起用车辆为Google街景视图收集镜头，这可能是更为高效的方式，只是涉及一些隐私问题需要解决。

那么，如何推动机器人消费级市场的启动呢？除了硬件与应用的融合，我们还需要探索更多的典型机器人应用，如移动性、垃圾箱拣选等。要解决根本挑战，使这些解决方案真正具有通用性。我们可以借鉴个人计算机的开发策略：从解决客户的问题出发，尽可能少地构建自己的硬件，使用开放式架构等。这些策略同样适用于机器人技术。

Nikolaus Correll教授是科罗拉多大学博尔德分校的计算机科学专家，他深入研究移动操纵和其他机器人应用。他和他的团队在Robotic Materials Inc.进行着前沿的研究工作，该公司得到了美国国家科学基金会和美国国家标准与技术研究院的支持。随着机器人技术的深入发展，我们或许真的会看到如同PC革命般的奇迹，而机器人技术将成为我们生活中的一部分，为我们填补移动性和操纵性的空白，提高生产力水平。也许不远的将来，我们真的能拥有像R2-D2那样的伙伴。