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目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候，它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。我们不禁要问，让机器人实现智能的关键技术到底是什么？ 这些技术在最近十年会发展到什么程度？ 整个产业的应用前景将会如何？
　　随着家用机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能的增长，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能向多功能的个人机器人发展。
　　1 感知、认知和行为控制
　　机器人的技术按照通常的理解分为三个部分，感知、认知和行为控制。感知主要是基于视觉，听觉及各种传感器的信息处理；认知部分则负责更高层的语义处理，如推理，规划，记忆，学习等；行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。
人工智能关键技术决定机器人未来
　　提到机器人，一个最近经常提及的词是人工智能。人工智能是用计算机来实现类似于人的智能行为的一门学科。机器人本身即是人工智能的一个终极应用目标之一。所以谈到机器人，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的三个部分的技术都与人工智能相关。
　　从应用角度看，机器人由于有一定的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备（包括电脑，手机等）相比，对智能的要求较高，这也是人工智能逐渐受到关注的一个原因。
　　传统的人工智能做为一门学科，起源于20世纪50年代的达特茅斯会议，后来经过几次大起大落，在基础理论和方法上积累了丰富的成果。从早期的符号计算系统，到专家系统，再到90年代发展起来的机器学习，大数据分析，都可以算是人工智能的范畴。在图像、语音、搜索、数据挖掘、社会计算等领域，又派生出了一些相关的应用研究。其中与机器人联系较为紧密的包括计算机视觉，语音和自然语言处理，还有智能体（Agent）等。

根据这些研究，这些机器人对生产率产生的影响已经可以与蒸汽机相提并论了。虽然它们的影响远远没有信息通讯技术深远——要知道，电子信息通讯业的资本目前远超机器人服务业。而广大工人们是通过高水平的薪水，体验到机器人密集化带来的生产力水平的提高的。下图显示了在1993年的德国，每小时有多少机器人在工作（即所谓的“机器人密度”）。

　　然而，现在我们面临的问题是，在这个进程中，不同工资和技术水平的工人们无法获得等同的好处，这意味着自动化会进一步加剧收入不平衡现象。为了让更多人尝到技术革新的甜头，我们需要采取以下两大措施：
　　技术和教育
　　我们需要重新构建教育体系。机器人和计算机会取代越来越多的工作，所以人们需要专注于自己的优势，比如那些非认知性的技能。另外，发达国家（特别是美国）需要停止并扭转“父母的收入和财富从很大程度上决定了孩子的教育质量”的趋势，因为这加剧了消极的不平等现象。但即使政治家们同意重构教育系统，技术的进步还是会导致收入不平衡现象进一步加剧，因为人们的技术水平和经济条件各不相同。
　　提高所有化水平
　　因为这种收入上的不平衡，我们需要从富人到穷人、从所有者到工人，重新分配收入。理论上，我们可以采取三种方法，从一定程度上消除或缓解目前劳工收入下降的情况：第一，通过整体协商或设定最低薪资水平，提高薪资水平；第二，通过税收和支出政策，对财富和收入进行再分配；第三，为确保机器人租金的合理分配，提高资本所有权。
　　其实前两个是对利润和财富进行再分配的传统方法，它们是肯定会被利用的。当然，这两种方法也存在一定的局限。毕竟如果机器人与一些低水平和中水平的工人竞争的话，提高最低工资水平只会提高拥有资本的工人的密度。
　　因此，我们非常赞同2015年Freeman关于解决有机器生产带来长期的挑战的最有效的办法——我们都对机器拥有极大的所有权，除非工人们通过资本和劳动那获得报酬，不然收入不平衡的加剧就是不可避免的，这个世界上会变形成新的经济封建主义。如果我们想要避免经济极端化的话，就需要扩大对商业资本的所有权。”在我们看来，雇员所有权是一个解决机器取代劳动力的一个有效办法。他让工人们通过劳动和资本获得收入。