深度学习是目前在视觉、语音、医疗诊断和其他领域中应用表现最好的机器学习算法，它也可能对机器人产业产生深远的影响。即便在制造业中，机器人已经被广泛使用，但是它们依然有造价昂贵、编程困难的问题。对于大部分业务来说，机器人还排不上用场。
在2015年，全球范围内的工业机器人销售量仅为250000左右，这个数量是大型计算机销售峰值的十倍。相比之下，去年服务器和PC的销售总量分别大约为1000万台和3亿台。很明显，机器人产业还处于起步，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场。
机器人的成本曲线正在下降。ARK估计工业机器人的成本在未来十年内会下降一半，跌至大约10万美元一台。同时，一台与人协作的新品种机器人的价格大约3万美元。今天像软银的Pepper这种销售助理机器人的成本大约为1万美元，还包括服务费。更安全更敏捷，这个新品机器人不需要安全笼、重型设备或者专业编程。根据ABBRobotics的信息，一台工业机器人的安装程序部分只占总成本（TCO）的三分之一。由于机器人制造商从电子工业（如摄像头、处理器和感应器）中添加了很多部件，我们认为工业机器人的成本应该会接近消费电子品的价格。
在工业机器人中，提升易用性这一点比降低成本更难。工业机器人需要使用工业控制系统进行精确的编程，要将任务打散放进一系列动作和六个维度中。这些机器人没有从经验中学习的能力，它们只能依靠新程序来学习新任务，这种缺陷就限制了工业机器人在可预测的和明确的任务中的应用。
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