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人工智能这些年最大的进展是大数据和围棋，大数据有望使计算机通过图灵测试。围棋已经有战胜高段职业棋手的记录，背后是蒙特卡罗算法。

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Baxter 的定位主要是和人的协同工作，定价也低。

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机器人开发平台一定要简单易学才能吸引更多的使用者，社区优势将是机器人开发平台的竞争力。现在比较多人看好近年来斯坦福大学开发的 ROS系统，由于它拥有开源性和社区性的特点，被人们认为是未来机器人开发平台的 Windows ，日后机器人将在这个统一标准环境中进行应用开发。

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Baxter 机器人球盟会登录入口网页版实验室就有一个，看是它的控制精度不高，容易发÷生抖动，不如 KUKA 。不过它设计得很有意思，一般人都能对它进行简单的应用开发。

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我所了解的中小学机器人教育，多是巡线小车，调光灯之类的电子制作，这些用的大多是 Arduino 系统或者树莓派系统，重点是它们都有社区资源来降低开发者的开发难度。未来的开发系统一定要简单易懂，使更多人来参与社区建设，具有社区优势的开发平台就具有竞争力。

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Deep learning 的确是近几年大数据时代下人工智能发展的一个标志，目前比如 Google 、 Facebook 、百度等 IT 公司都用 Deep Learning 算法结合自身数据库优势来进行图片识别、语音识别等应用开发，其中包括著名的 Google Brain 在 Youtube 视频中学习识别猫脸。试想一下，未来人们在路上只要用手机对着街道拍一张照并上传到网站，网站就会提供该街道的地点、历史信息、餐饮服务等内容，岂不是很方便？另外，以后面对不懂的物体，人们只要拍下照就能得知该物体的名称等信息，那是相当爽的事情。

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Baxter 机器人的设计理念的确很新颖，只需要通过特定的指令移动它的手臂就可以训练它完成相关的任务，不再使用一系列复杂的软件来进行开发。当然，这样的结果可能造成它在完成某些精确的工作上会有些不足，期待 Rethink 公司以后会进行改进。看完大家的讨论，曾经遥不可及的机器人也许不久便会随处可见。操作简单、功能各异的机器人也将为球盟会登录入口网页版的生活带来另一种全新体验。

现在球盟会登录入口网页版实验室用的机器人是基于 ROS 系统的，这个开发平台已经包含很多有用的开发包，并且支持 OpenCV ，这样能降低开发者的开发难度和提高机器人的应用水平。未来的机器人要支持 ROS 系统才能具备竞争力。

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Deep Learning 是近年来机器学习研究中的一个新的方法，用在图片识别上使识别率大大提高。目前球盟会登录入口网页版实验室拿 Caffe 工具箱来做机器学习和拟合，做了表情识别和场景识别等试验，识别率百分之九十以上。