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二是低端产能，缺乏创新，还有在已成功推出“智能机器人”的成长型企业中，财政扶持出的“产能低端”现象尤为普遍。随着“机器人”热潮的来临，大量中小型服务型智能机器人研发公司如雨后春笋般涌现出来，但是由于力觉识别、语音识别、图像识别等技术难度系数呈阶梯式增长，大多小型企业开发出来的产品均集中在低端。因而大多成长型企业所推出的产品共性很强，由此大量的资本、人才资源继续投放在低端产能，进行重复建设，一方面将会阻碍高端发展，另一方面低端产能饱和甚至过剩将变得不可逆转，企业间将开展类似于手机行业的残酷价格战。笔者认为，智能机器人的发展虽然确实是一个从无到有的跨越但绝不是一个量变到质变的过程。企业要实现产业化从一开始就需要与众不同的idea，在持久的发展中更需要在技术上胜人一筹。
三是标准化缺失。也许你会说，上述两种问题都存在于尚不成熟的创业型企业中，那相对来说较为成熟的且智能化程度较高的机器人企业就不存在那么多问题了吧?然并非如此，在国内，智能机器人标准缺失或不全面现象十分严峻。在视觉技术方面笔者了解到，机器人厂商与视觉厂商相对独立，要实现机器人具有和人类一样的视觉就得将机器人技术与视觉技术融合起来。就目前来看，通信软件间的协议还不成体系、国内统一标准缺失、市场准入标准不一，给智能机器人的研发和发展造成诸多障碍。
面对上述情况，笔者认为首先国家还得起引导及带头作用，既要完善目前政府对机器人企业的奖励政策，以避免产生不良效果，也要建立起相关的标准让机器人市场规范化;其次企业创新能力仍需加强，在需求多样化的服务型智能机器人领域推出满足不同需求的产品，以实现差异化竞争。
自动泊车和自动驾驶的目标，和将工厂、药物探索或者手术自动化的目标无异，不过是将过程合理化，更为高效、高产和划算。这也就意味着，对某些人而言，自动化会让很多工作变得方便。尽管很多人被认为享受到自动化带来的福利，比如手术台上的病人、在亚马逊购物的人或者是谷歌搜索用户，但实际上，自动化带来的好处最大程度地直接流向了自动化系统的所有者（比如说是亚马逊的大老板Jeff Bezos，而非亚马逊金牌会员）。
用机器劳动力取代人力不是自动化的附带损害，事实上，这正是自动化的应有之义。无论何时劳动力让位给自动化，必定会伴随着或长或短的技术性失业。
MIT经济学家 、自动化的拥趸Eric Brynjolfsson 和 Andrew McAfee（这两位仁兄写过一本论述人与机器关系的书《与机器赛跑》）明确地陈述了这一观点：
即便是最有益的进步也会带来令人不快的需要妥善处理的后果……技术进步在其飞奔向前的过程中注定会把一些人，也可能是许多人抛在身后。
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