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` 机器人蓬勃发展,亚马逊、谷歌、苹果、Uber、阿里巴巴、富士康等备受瞩目的公司,以及一些重量级的汽车厂商都在向无人驾驶领域进军。在机器人火爆的背后,一系列与机器人相关的科技技术正在指数爆炸式地发展,我们来看看哪些技术在推动着机器人的发展呢? 这里只列举了最重要的八项。前三个科技发展技术和个体机器人有关,接下去两个和互动有关,最后三个则是关于基于网络的未来云机器人。 1、晶体管性能 机器人是由传感器、处理器和计算机共同构成的,而计算机处理能力在不断上升。最初由英特尔创始人摩尔·戈登提出的摩尔定律指出集成电路上可容纳的晶体管数目每18至24个月就会增加一倍,性能也将增加一倍。 尽管具体的更迭周期有所调整,但这一趋势已经持续了数十年,当然现在似乎开始出现一些瓶颈了。现在,半导体公司可以将晶体管制程压缩至14纳米,而一纳米可是难以想象的十亿之一米! 这种量级已经接近物理极限,几乎就要进入单个原子的尺度了。当然现在出现了一些新技术还能保证单位体积计算性能的继续上涨,其中包括三维多芯片系统和量子计算等等。 2、机械设计和数控加工工具的进步 现代计算机辅助设计工具极大提升了机械设计师的工作效率、设计质量和复杂程度。数控加工工具近来也获得了许多突破——比如3D打印技术仅需极小的代价即可打印出高精度的3D模型,省去了耗资巨大的开模步骤。 而嵌入式处理器所能实现的功能也越来越复杂,性能与可靠性亦有了巨大改进,所有的这些都增强了机器人的性能和可靠性。 3、电池容量 如果机器人是可移动的,他们需要找到能够储存或产生足够的电量的方式来维持运行。过去几十年里,电池和燃料电池都不能很好地达到期望值。 锂电池比碳氢燃料的能量密度少了一个数量级,但差距正在逐渐缩小。在高需求且竞争激烈的便携式电子设备市场,电池技术方面的技术进步一直在持续;更不要说混合动力和电动车领域了。 而超级电容作为一项全新的技术,比标准电池充放电速度更快,而且能够反复充电上千次,但电池容量方面还需要更大的进步。 4、对电池的高效利用 机器人依靠电池释放电能带动电机运转;电机越多,机器人对电能的消耗就越敏感。功率半导体充分利用了集成电路行业的技术进步,让便携式设备的价格也不再昂贵,而所有的电池都对电能效率十分敏感。 LED是另一个快速发展的新兴市场,发光二级管可以以更少的电能实现更高的亮度和更广的照射范围,新型复合半导体(氮化硅和碳化硅)也将迎来以更低的价格实现更高的性能的时代。 现在,云机器人的发展则开始依赖于图形处理器来实现大规模的数据处理。在未来,以大脑为灵感的神经硬件所消耗的能量将会更少。 5、无线技术 最开始机器人都是单独的个体,它们的记忆和解决问题的能力被自身携带的程序所限制,对它们进行更新和重新程序设计是一件耗时耗力的事情。而联网机器人为程序设计、解决问题、学习和更新提供更多可能性。 谷歌的Chromecast服务,可以将你在计算机或手机上任意选择的内容,通过无线连接展示在电视屏幕上。你知道吗,2014年全球的平均WiFi速度已经达到十兆每秒,到2018年还会翻倍。2014年,在全球范围内分布大约有4800万个公共WiFi热点;而到2018年,这一数字会再增加7倍。目前最新的WiFi标准(802.11ac)的速度为每秒千兆,和标准的蜂窝数据(5G)一致。可以预见,未来机器人通过无线技术进行交流将成为常态。 6、网络的规模和性能成指数爆炸形式发展 无线通信设施的发展和网络的应用,将不仅仅限制在智能设备尚。现在全球互联网的每月流量已经超过88 EB(1 EB=1024 PB=1024*1024 TB),保守估计三年内还会翻番。而现在大概有130亿台设备连接到网络上,相当于地球人的两倍;而到2019年,这个倍数将会达到3倍。 7、全球数据储存成指数形式发展 纵观全球,由于社交网络的流行,大量的图片和影像在网上流传,“比特洪流”带来了可怕又可观的流量。通过比较,人的大脑一共有10^14个突触,假设我们把每一个字节的存储量作为一个突触,那么现在全球信息就相当于1000万个大脑的储存量。 8、全球计算机能力成指数形式发展 全球计算机的指令周期已达到每秒10^21个指令。更重要的是,已经生产的数十亿个处理器(或许其中只有10亿个正在运行)可以和几个大型网络运行数百万台,带有高性能多核处理器的服务器并行计算。而任何运算都可以分成几个小部分,分开解决问题并不需要进行信息交流,问题就能够迅速被分解并解决。许多关于机器人自动化的问题,都可以通过这种方式解决。 ` |
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