深度研报：人工智能机器人开启第四次科技革命( 九 ) 图片来源@视觉中国文|光锥智能

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MITDigitalLab的研究者联合韩国的相关机构在2020年发表了一项基于1058篇深度学习的论文和数据的研究。在分析了现有的深度学习论文成果后，研究人员提出了一个悲观的预言：深度学习会随着计算量的限制，在到达某个性能水平后停滞不前，因为在深度学习领域有这样一条规律：想提升X倍的性能，最少需要用X^2倍的数据去训练模型，且这个过程要消耗X^4倍的计算量。即便是10倍性能提升和1万倍计算量的提升，这样失衡的比例关系也仅仅是理论上最优的。在现实中，提升10倍性能往往要搭上10亿倍的运算量。以今天地球资源的状况看，想把一些常用的模型错误率降低到人们满意的程度，代价高到人类不能承受。因此，在深度学习领域非常值得关注的是可大幅降低训练成本的新算法创新。

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图像分类、物体识别、语义问答等多个领域AI算法准确率及对应所需算力(Gflops）、碳排放量和经济成本
（Today水平截止于2020年已经发表的成果）
3.数据数据层指的是人工智能为不同的行业提供解决方案时所采集和利用的数据。事实上，使用人工智能解决问题的步骤绝不仅仅包括搜集和整理数据。这里我们简单介绍一下完整的流程和思路：
收集数据：数据的数量和质量直接决定了模型的质量。
数据准备：在使用数据前需要对数据进行清洗和一系列处理工作。
模型选择：不同的模型往往有各自擅长处理的问题。只有把问题抽象成数学模型后，我们才能选择出比较适合的模型，而这一步往往也是非常困难的。
训练：这个过程不需要人来参与，机器使用数学方法对模型进行求解，完成相关的数学运算。
评估：评估模型是否较好地解决了我们的问题。
参数调整：可以以任何方式进一步改进训练（比如调整先前假定的参数）。
预测：开始使用模型解决问题。
如果我们想利用人工智能解决的问题被限定在足够小的领域内，那么我们就更容易活动具体场景下的训练数据，从而更高效、更有针对性地训练模型。在金融、律政、医疗等行业的细分场景下，人工智能已经逐步被应用，且已经实现了一定的商业化。

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一、为什么是机器人1.机器人的外延及框架虽然机器人产业已有超过60年发展史，在传统【工业机器人】及【服务机器人】分析框架下，全球机器人产业仅有300-400亿美元行业规模，但我们认为，在智能化加持下，机器人的外延及边界已被数倍扩大，新物种的诞生及传统设备的智能化将共同驱动“机器人”产业十倍及百倍增长。
概括来讲，机器人普遍存在的意义是“为人类服务”的可运动智能设备，包括机器人对于人类劳动的替代、完成人类所无法完成任务的能力延伸以及情感陪伴等价值。
面对人类对于物质及精神永不停止的需求增长，相对于元宇宙，机器人将会是“现实宇宙”中的最佳供给方案。

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2.AI将会带给机器人怎样的质变（1）智能化大幅提升
可软件升级：传统机器人无法实现软件算法在线升级，智能化机器人能够通过软件算法的迭代持续提升性能；这让机器人的能力理论上是没有上限的
规模效应：机器人应用规模越大，收集数据越多，算法迭代越完善，机器人越好用