在过去的半个世纪，一种类似于Goliaths的笨重的单臂机器人统治着工业流水线。这些工业机器人都是基于特定任务的——比如用于焊接，或者在管道末端添加螺纹。
它们并不性感。但在20世纪后半叶，它们改变了工业制造，同时也改变了美国、亚洲和欧洲大部分地区的中低技术劳动力市场。在过去的几年里，你可能会听到比以往更多的关于机器人和机器人的事情。这是因为自1961年通用汽车第一次使用工业机器人以来，这个领域再次改变了世界经济。但这一次，影响将会更广泛。文章来自ZDNet，由36氪编译。
如今，机器人已经开始出现在办公室、医院和学校——显然是非工业环境——以及仓库、物流中心和小型制造中心。他们越来越多地出现在我们的道路上，或者从我们头顶上飞过。
这让很多人感到兴奋，也有很多人担心。行业惊人的发展速度引发了许多问题。
这篇商业机器人指南，将解决重大问题。它会给你提供一个宏大的背景来改变你的想法。它还能让你了解到，到2019年，这个行业的规模有望达到1354亿美元。在未来的几十年里，这一行业与商业和日常生活的相关性是不容忽视的。
什么是机器人？
你的洗衣机是个机器人吗？现在的高端汽车是一个机器人吗？事实上，这有点像Potter Stewart法官对色情的定义：当你看到一个机器人时，你就会知道它是机器人。
如果非得有一个定义的话，可能是这样的：
机器人是一种可编程的机器，可以与周围的世界进行物理互动，能够自主或半自动地执行一系列复杂的动作完成特定的任务。
为什么在过去的几年里，这个领域取得了如此大的进步？原因有四：
传感器
移动计算的需求也是机器人技术发展的一大利好，这直接促进了传感器价格的下降、技术的快速进步和小型化。之前，一台加速度传感器成本高达数百美元。现在每一部智能手机都可以测量加速度、捕捉令人惊叹的视频、定位地理位置并提供相应的指导（比如导航）、与其他设备进行交互，并传输多个频段的信息与内容等等，这些功能都能帮助机器人高效地进行操作。
物联网设备（loT）的普及是另一个推动因素。到2025年，联网的设备将达到1000亿台，营收规模达到10万亿美元。获取和发送与压力、扭矩（译者注：扭矩是使物体发生转动的一种特殊的力矩）以及位置相关数据的传感器非常便宜，从而推动了机器人技术的发展。
同样，激光雷达和红外传感器的价格也大幅下降了90%，这在很大程度上要归功于谷歌的Waymo和其他公司大力开发自动驾驶汽车。激光雷达和红外传感器曾是自动引导机器人最昂贵的传感设备。
此外，还得益于智能算法的发展，让一些产品能够更加普及。比如3D相机，在过去只有资金充足的研发团队和好莱坞巨头才用得起，现在很多公司都能以较低的成本实现。
开源开发
2009年，IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电气和电子工程师协会）在机器人与自动化国际会议（ICRA）上发表的一篇论文中，介绍了机器人操作系统（ROS）。ROS是第一个用于机器人开发的标准操作系统。它也恰好是免费、开源的，而且天生具有灵活性，让机器人开发者省去了从头开发操作系统的时间。
之前，在个人计算领域有很多开源的用户，但由于Windows等专有操作环境首先达到了规模，开源就成了一个备用的选择。但在机器人技术方面却不是这样，开源已经成为了一种常态，从而引发了一场协同开发的热潮。
在ROS的引导下，开源机器人技术基金会（OSRF）还推出了一款名为Gazebo的机器人模拟器，它可以让工程师在虚拟现实环境中测试机器人，从而无需担心硬件的风险。
ROS和Gazebo有多大的影响力？在23支参参加DARPA机器人挑战赛的队伍中，有18支使用了在ROS上运行的机器人，14支使用了Gazebo在虚拟环境中测试他们的类人竞争对手。
另一个证据是投资。2015年，超过1.5亿美元的风险投资资金流向了开发使用ROS系统的机器人的公司。
快速成型
尽管我们仍在观望3D打印机是否会从根本上改变消费品的生产方式（以及在哪里制造），但它对机器人研发的影响是巨大的。据追踪该行业的Robotics Tomorrow称，“3D打印技术可以让创作者在数小时（或几天）的时间里，把一个令人费解的概念变成一款可靠的产品。”
其中不乏一些制造商空间和大学工程部门的打印机，允许多材料和金属打印，极大地降低了机器人开发的门槛。需要证据吗？看看现在Kickstarter（译者注：一个专为具有创意方案的企业筹资的众筹网站平台）上的机器人项目的数量吧。
当工程师们可以在他们的工作平台上制造原型组件时，创新就会随之而来。
技术融合
就像它使传感器价格暴跌一样，移动计算的巨大成功也推动了语音和物体识别技术的进步，这在机器人技术领域有着明确的应用。3D游戏传感器正帮助机器人更好的“驾驭”混乱无序的人类世界。谷歌、亚马逊和苹果等公司一直在努力将人工智能平台带到网络和家庭中。
伴随着云计算和物联网技术的到来，这一切都伴随着计算能力的同比增长可预测综合来看，你可以看到，机器人专家们期待已久的许多技术，都在最近几年成熟了。
机器人将取代我们的工作，这种担心是合理的吗？
厄运与悲观论调
你听到的是那种声音？这将会造成极坏的影响？非常聪明的人在这个问题上已经提出了截然相反的观点，我建议对任何谈论这些事情的人，都要抱有极度怀疑的态度。
当然，有一些坏消息的先兆。
美国国家经济研究局最近发布了一项研究，调查了1990年至2007年工业机器人使用量增加对美国本土劳动力市场的影响，结果发现，“在通勤领域，机器人对就业和工资产生了巨大而强劲的负面影响。”根据历史数据，机器人带来的新的工作机会要明显少于机器人替代掉的。在遇到新问题时候，技术专家们经常会先考虑用机器人，而不是人类。
不过，这些发现并具有预测性。预测应该在适当的背景下进行——机器人技术基本在2007年之后才开始出现快速发展的情况，而且很难将机器人对制造业与医疗等行业的就业产生的影响进行对比。
但这种担忧是真实的，以至于一些重量级人物都在关注。例如，比尔•盖茨曾表示支持机器人税——对工作的机器人征税，这将弥补政府在机器人承担人类工作时失去的税收。就目前而言，韩国可能是最先实施这个政策的国家，它准备减少那些投资自动化的企业的税收激励。韩国总统担心，机器人时代的高失业率将需要国家一个健全的福利体系，这是一个巨大的问题。在就业危机期间，政府将拿出来一部分的税收来填补这一制度。
Price Waterhouse Cooper最近的一份报告显示，到本世纪30年代初，美国有多达38%的工作岗位可能会被自动化所取代。“运输和仓储（56％），制造业（46％）和批发和零售（44％）等行业的风险最高，但健康和社会工作（17％）等行业则呈现出了下降趋势。”
但这些研究结果也是推测性的，因为一旦机器能够完成人类目前所做的大量工作，这些对未来的就业前景的预测就会变得更加令人信服。
结论并不清楚
在辩论的另一方，有一种可信的观点认为，自动化虽然导致了就业岗位减少，但也贡献了就业岗位。这种观点的一个支持者是贸易协会A3，该协会发布的一项研究发现，在1996年的非衰退时期，普通就业和机器人的出货量同时出现了增长。“对我们来说，”A3的主席Jeff Burnstein告诉记者，“这意味着机器人不会扼杀就业。”
几年前，国际机器人联合会发布了一项研究，研究了中国、日本、巴西和印度的机器人使用情况。虽然说这些国家机器人的使用普遍增多，但失业率却出现着下降的趋势。
IDC最近发现，到2019年，在机器人技术上的花费将达到1354亿美元，而两年前这一数字仅为710亿美元。根据这份报告，培训、部署、整合和咨询等服务将占到其中的320亿美元，这将带来大量的新的工作岗位。
就连经常被引用的普华永道的报告也并非都是悲观的。机器人能提高生产力，而生产力的提高往往会带来财富。从历史上看，这导致了服务业就业岗位的增加，而这并不容易实现自动化。
但是，在这些报告的方法中，有很多的漏洞。这就是关键所在：对技术将如何改变未来进行预测，就算方法再精确也都是虚幻的——尤其是考虑到技术将从根本上改变经济范式。在这种不确定性的广泛影响下，Ray Kurzweil（谷歌的技术总监）预言将来会是一个乌托邦，作家Martin Ford的预测也显得令人沮丧。
最终，普华永道的报告得出的结论可能是最明智的，尽管这是一个令人沮丧的含糊不清的结论。目前还不清楚将会发生什么。平均税前收入应该随着生产效率的提高而上升。但这些好处不会在不同的群体中平均分配。
什么样的机器人正在改变世界？
可供选择的类别有很多，但你应该了解这些：
协作机器人
在过去的几年中，出现了新一代的协作机器人。与20世纪的重型工业机器人不同，这些协作机器人大部分都有一个或多个铰接式武器，它们灵活且易于重新编程。许多模型通过观察人类的行为来学习，并演示任务。
Universal Robots、Rethink Robotics和ABB安全公司等公司制造协作机器人的基本功能是，机器人能够避免不必要的碰撞，并利用高精度的扭矩传感器，识别出它们是不是撞上了什么东西或不该碰到的人。这种能力让机器人可以在“安全的笼子”之外和人类一起工作，这为工业制造商带来了新的提升生产力的潜力。机器人可以学习复杂的任务，然后再充当第二对灵巧的手，以增强熟练工人的能力——即“协作性”的称号。
为什么它会改变游戏规则？
自动化在汽车和电子制造等行业正在增加，并迅速进入订单物流仓储领域。随着多功能任务平台的价格下跌，中小型制造商开始雇佣机器人。即便如此，一个看似合理的未来——即机器人将取代工业工人——还很遥远。与此同时，由于经济学倾向于采用混合的方式，安全性是首要考虑的因素。
到2022年，协作机器人市场的规模将达到33亿美元。
远程呈现机器人
新奇的远程呈现机器人已经开始被广泛使用。有几种不同类型的产品，比如说iPad上的Double机器人，到iRobot标价3万美元的Ava 500。
为什么它会改变游戏规则？
在大多数行业，会出现越来越多的合同工和自由职业者不能全职工作。同时，企业也看到了在不同地区和时区挖掘人才的价值。远程呈现机器人提供了一个令人惊讶的替代选择。我曾尝试过几款机器，在办公室里导航的能力的确能让用户体验到简单的Skype通话体验。
到2023年，远程呈现机器人市场的规模将达到80亿美元。
仓储物流
在所有的机器人类别中，仓储和物流的自动化对全球商业产生的影响是最大的。
为什么？答案之一是亚马逊。2012年，亚马逊以7.75亿美元收购了为仓库制造自动化系统的Kiva Systems。亚马逊可以在配送中心提供当日送达的自动化系统。这使得全球其它地区的零售业巨头都在争相追赶。
今天，你很难找到一家拥有电子商务发展规划的零售商，不去调整业务以实现自动化。2012年，亚马逊对Kiva的收购给市场留下了一个巨大的空白地带。Kiva是仓储物流解决方案的主要供应商，而像Staples、 Walgreens和Gap这样的大公司都依赖其技术。
现在，终于有几家机器人公司将物流产品推向了市场，填补了Kiva被收购之后出现的空白，并将自动仓库的覆盖面延伸到中小零售商。
一些解决方案是有改进的，比如可以自动在包装站之间快速移动的自助式购物车。其他一些则更为全面，包括绵延数英里的传送带和成千上万的机器人拾取器和抓取器。
为什么它会改变游戏规则？
这有点像是在问，为什么集装箱会改变游戏规则。因为它彻底改变了全球商业的运作方式。2016年，全球仓储和物流机器人的销售额达到了可观的19亿美元。根据研究公司Tractica的预测，到2021年，市场将达到224亿美元。
医疗保健
机器人手术领域的蓬勃发展由Intuitive Surgical主导，这它造就了著名的达芬奇外科手术系统（da Vinci Surgical System）。每年都有成千上万的外科手术在达芬奇系统中进行——几乎每一位有选择的前列腺病人都选择了——而且，机器人手术很快就通过了关键的采用率门槛。Intuitive Surgical现在市值由182亿美元。
未来几年，外科手术机器人将在医疗保健领域发挥更大的作用。由Intuitive Surgical的联合创始人Fred Moll创立的Auris Surgical已经筹集了5亿美元的资金，尽管该公司还没有产品上市。
不过，手术并不是机器人进入医疗保健领域的唯一途径。个人助理机器人，比如由Aldebaran开发的模型，很可能很快就会出现在老年人中心，特别是在人口迅速老龄化的国家，比如日本。
几年前，丰田拿出10亿美元，成立了丰田研究中心。该研究所目前正在研发可以在非结构化和半结构化环境下运行的机器人，比如医院和其他医疗设施。
像Aethon的TUG这样的机器人已经在沿着走廊移动供应耗材，而机器人远程呈现解决方案正在帮助偏远地区的病人与世界各地的专家联系起来。
为什么它会改变游戏规则？
机器人辅助手术的侵入性更小，更精确，而且可能为外科治疗开辟新视野。例如，Auris正在探索用于肺癌和喉癌的非侵入性外科手术工具。更广泛地说，机器人可以通过自动化操作任务来降低医疗成本，同时还可以减少错误。
到2021年，医疗机器人市场的规模可能达到128亿美元。
自动驾驶汽车现在是机器人技术最炙手可热的。其实，谷歌和Uber在加州道路上测试的汽车只是自动驾驶技术的应用之一。
到目前为止，小型自导航汽车对商业的影响要大得多，因为它们巧妙地在工厂和仓库的结构化和半结构化的环境中导航，这些空间的随机性比开放的道路要少。
尤其是在自动驾驶车辆上，材料处理技术已经成熟，这在很大程度上是因为它对人类工人来说是具备危险性。配备激光雷达、摄像头和其他传感器的自导航机器人可以安全快速地在装载码头和工厂的地面上航行，同时避免与工人发生碰撞。
到2022年，这些车辆的全球市场将达到28亿美元。
回到公路上，自动驾驶汽车显示很好的发展前景，但在早期能够产生较大的影响的可能是半自动化卡车。他们的想法是，长途卡车司机可以在高速公路上把汽车控制权交给自动驾驶仪，然后在繁忙的城市街道上切换到手动操作模式。
2016年，Uber以6.8亿美元的价格收购了Otto，这是第一个自动驾驶卡车的商业交付。
为什么它会改变游戏规则？
安全是最大的优势。除了一些大型科技公司，几乎每一家大型汽车制造商都在研发自动驾驶技术。我们距离完全自动驾驶的汽车和卡车还需要10年或更长时间，这还没有考虑到潜在的监管障碍。即使技术到达了，现有的车队也需要一段时间才能适应。但别搞错了，未来的大部分汽车都是在路上行驶的。当这种情况发生时，道路交通事故将会直线下降，交通状况将会改善。
到2035年，自动驾驶和半自动汽车的市场规模可能达到770亿美元。
原文链接：http://www.zdnet.com/article/robotics-in-business-everything-humans-need-to-know/
编译组出品。编辑：郝鹏程
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