看过《人工智能》《机械姬》等关于人工智能电影的朋友，相信在对未来世界充满憧憬的同时，也会在心里生出一丝担忧。如果在未来机器人已经达到让人无法辨别的时候，人类该如何自处。

人工智能技术的代表IBM的“Watson”尽管很出名，但备受关注的技术还有“深度学习”。这项技术正在大幅改变人工智能的形态。以前的人工智能需要由人找到重要知识，并对其改进之后教给机器。深度学习技术能以数据为基础，自动完成这一工作。也就是说，计算机可以自动进化。

这也是在美国引发机器人会威胁人类这一担忧的原因。人们担心电影上的场景会变成现实，当机器人的能力超过人类之后，就会袭击人类。而在此之前，很多职业都被认为可以由机器人代替。随着技术的进步，机器会逐步代替人类劳动，工业革命以来，这种现象一直都在发生。为了提高工业生产效率，引进机器人的潮流不会停止。

人工智能可以带来的宏观经济效益是非常可观的，而如何合理地、安全地应用人工智能是全球技术人员考虑的问题。就目前来看，人工智能也许会加快半导体技术的进步。通过深度学习技术，人工智能或许可以根据半导体、物理、化学、医学等其他领域的庞大数据，找出攻克微细化壁垒的方法。

同时，从事人工智能开发的半导体厂商将有可能抓住新的商机。计算机领域的英特尔、ARM、高通等公司的先例证明，从事“头脑部分”开发的企业往往会获得很高的市场份额。其原因是，这方面的开发需要庞大的资金，很多企业都无法涉足这一领域。

相较于个人电脑或手机，构成机器人的半导体更接近工业设备和汽车。需要使用马达来驱动其内部机构的机器人要配备很多模拟元件、功率元件及传感器等。最近正在逐步扩大的模拟半导体及功率半导体有望随着机器人的增加而快速扩大。今后，机器人将越来越多地使用电池驱动，因此低功耗化将成为重要的技术课题。而且，机器人还要求提高实时处理速度。

无论是德国率先提出的‘工业4.0’概念、美国推行的‘先进制造夥伴关系’(AMP)计画，还是日本正在实施的‘智慧制造系统’(IMS)和中国工信部通过的‘中国制造2025规划’，这些都指向同一个目标，那就是希望透过先进的IT与自动化技术促进制造业的革新，从而实现‘智慧化’，提升效率，降低成本。而要实现这个目标，工业机器人是不可或缺的一环。 

工业机器人应用最广泛的是汽车和半导体制造业，如今，随着技术与人工智慧(AI)的进步，以及工业机器人制造商如雨后春笋般不断涌现，其应用范围也持续向其他领域拓展。汽车和半导体制造已不再是工业机器人的专属用途。

工业机器人用半导体市场已经形成。至于作为新的机器人市场而备受关注的人型机器人及护理机器人，可读懂人类表情的功能及学习功能等今后将会越来越重要。这种功能与自动驾驶要求的技术十分接近，都要求在处理了外部信息之后，通过顺畅地运行或学习，来进行最佳应对。

虽然机器人技术在近年来取得了大幅进展，但还有许多挑战必须克服，如系统复杂度、演算法、功能安全和成本等问题。 

目前的工业机器人大都是3-6轴，最高的为7轴，未来为了更多的灵活性，可能会引进更多自由度。每一个自由度的增加，对演算法和运算都是一次重大挑战。随着工业机器人越来越普遍应用在生产线上，与人类一起在工厂中共同工作，因此，他认为在机器人的设计过程中，如何保护操作工人的安全也是一大挑战。

在未来，机器人的应用远不会仅仅局限在工业领域，交通、服务、农业等各个行业都会涌现出对机器人的不同需求，这也就要求机器人要具备不同的功能进而应用在各个行业。机器人未来的发展也需要在突破局限性的同时，找到更多的应用领域。