服务迎来行业拐点或将成为下一个风口。现阶段，服务机器人是市场导入阶段，进入成长爆发期还要从人工智能经历两次繁荣，目前处于第三次崛起的过程中来衡量，我们预测算法、计算、数据和资金将影响服务机器人的发展。
算法、计算、数据和资金将影响服务机器人的发展
现阶段，服务机器人是市场导入阶段，进入成长爆发期还要从人工智能经历两次繁荣，目前处于第三次崛起的过程中来衡量，我们预测算法、计算、数据和资金将影响服务机器人的发展。
服务机器人的第一次繁荣（1956-1974）——资金涌入人工智能行业：达特茅斯会议之后，涌现出了大批成功的AI程序和研究方向，如用计算机解决代数问题、证明几何定理、学习和使用英语等。研究者们甚至乐观的认为完全智能的机器将在20年内出现，同时ARPA等政府机构也向该领域投入了大笔的资金，这带动了人工智能的第一个黄金时期。
服务机器人的第二次繁荣（1980-1987）——算法与计算快速发展：80年代初，一种名为“专家系统”的AI程序风靡全球，使得知识处理成为主流AI研究的焦点。同时反向传播神经网络的崛起带来了联结主义的重生。专家系统的巨大成功也带来了硬件的发展，最著名的是Symbolics的Lisp机。与此同时，日本政府积极投资AI以促进其第五代计算机工程，其他国家纷纷跟随效仿。软硬件技术的进步、巨额国家资金的支持使得AI再次站在成为焦点。
服务机器人的第三次繁荣（1993）至今——互联网时代的大数据是深度学习的基础：90年代波澜不惊，神经网络算法虽然进行不同程度的创新，但也仅仅局限于浅层。2006年Hinton教授提出了深度学习模型，而互联网和智能终端时代大量的数据为深度学习提供了基础。硬件方面，GPU被用于机器学习的加速器，其高速的运算速度和大规模并行计算能力恰好满足深度学习的需求。2013年经过深度学习的语音和视觉识别成功率已分别达到99%和95%，2016年谷歌AlphaGo4：1战胜李世石九段。人工智能的种种突破获得了各国政府和国内外巨头的青睐，AI将再次站在浪潮之巅。
服务机器人获将迎来技术拐点，成为下一个投资风口
1、FPGA/ASIC未来将成为支撑服务机器人运行的基础
GPU是当前人工智能的主流硬件加速器，虽然它的优势在于计算并行度和计算吞吐量但是在计算精度、实时性以及并行进程交互方面则显得乏力。而与GPU相比，FPGA在处理数据时是直接的I/O方式；同时FPGA一般主频远低于GPU，因此在能耗上也低于GPU。新一代FPGA/ASIC在能耗效率上显著优于GPU，谷歌的TPU即宣称比此前GPU方案在能效上高出一个数量级。而随着国内外巨头对于FPGA的青睐，如英特尔167亿美元收购Altera、IBM与Xilinx的合作、百度大脑采用FPGA芯片，FPGA/ASIC未来将成为支撑服务机器人运行的基础，使得服务机器人得以高速发展。
FPGA主频显著低于CPU/GPU
2、互联网的发展使得数据得以积累，使得服务机器人高速发展
服务机器人深度学习的训练需要大量的素材，只有全面、完备的数据才能使服务机器人持续优化。2015年是服务机器人的发展元年，一个非常重要的原因即是移动互联时代带来数据量的爆棚。大数据与服务机器人是相辅相成的关系，优质的大数据可以令深度学习得到更完美的结果，而服务机器人的发展也进一步推动了大数据产业。
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