机器人可以拥有自我学习能力吗？
首先，答案是肯定的，未来的机器人必然要具备一定的学习能力，一方面学习能力是创造知识的基础，另一方面学习能力也是人工智能具备通用性的前提条件之一 。机器人是比较常见的智能体（人工智能产品）的表述方式，机器人在大数据、物联网时代将被赋予更多的含义，自身的功能边界也将不断得到拓展，而具备学习能力是对于机器人最常见的要求之一 。
目前人工智能的研究领域中，有几个比较热门的方向，比如计算机视觉、自然语言处理和机器学习等，但是这其中的机器学习概念和自主学习能力还是具有一定差别的 。机器学习（包括深度学习）在某种程度上是通过算法来发现数据背后的规律，而学习的过程主要体现在算法的训练过程中，算法训练需要大量的数据，训练的数据量越大效果也就会越好，所以机器学习在当前的大数据时代得到了广泛的重视 。
由于人工智能需要数据、算法和算力的支撑，所以在云计算、大数据时代，人工智能获得了前所未有的发展机会，深度学习的效果也得到了较大程度的提升，这将会促进深度学习走向实际的生产环境 。机器人要想具备自主学习能力需要具备一个体系的支撑，这个体现包括感知部分、思考部分和行动部分，感知是学习的基础，而思考部分则是消化整理的过程（分析、归纳、记忆），最终通过行动来完成对于所学内容的体现 。
机器人的发展过程必然会经历“长颈鹿式产品”的阶段，也就是在创造时就赋予了固定的能力，但是随着人工智能技术的发展，未来的机器人会更注重学习能力，而这也正是人工智能时代的重要标志之一 。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获 。
协作机器人和工业机器人有什么不同？
欢迎关注「工业机器人之家」公众号??(???????)1、协作机器人的起源协作机器人真正得到大规模发展的原因是ABB、KUKA等几个企业为了寻找防止劳动力输出到低劳动成本国家，想通过机器人技术增强中小企业的劳动力水平，将工作机会留在国内 。因此，协作机器人最初的设计是以满足中小企业的需求为导向 。当前协作机器人的市值仅占机器人行业的5%，据预测，到2025年，全球协作机器人的销售额将从2015年的1.16亿美金增长到114亿美金 。
2、协作机器人与传统机器人相比的优势（1）安全精确由于历史和技术等原因，传统工业机器对于与人在一起作业的安全性考虑的不多，因此绝大多数工厂一般都用围栏把机器人和工作人员隔离开 。但是随着越来越多的行业开始寻求机器人自动化解决方案，例如3C行业、医药行业等，他们对机器人操作的灵活度和柔性要求很高 。因此，如果采用传统的安全技术例如防护栏、安全区域设计，生产变动调整就变得有些困难 。
目前，知名的机器人制造商都在协作机器人系统中集成了全新的安全技术，例如各种力矩限制、3D空间扫描、非接触传感技术等 。这些技术的使用降低了生产变化带来的转换成本，使得需要人机协作的工作能更好地结合人类的工作特征和机器人的精确性等特点 。所以综上所述，安全技术在协作机器人系统中的集成，不只是因为安全方面的考虑，还关系到企业的生产效率以及转化成本等问题 。
（2）使用方便使用传统工业机器人前需要经过大量的培训，而协作机器人进行了软件的简化和操作的简化，大大降低了工业机器人操作的门槛，减少了尤其是中小企业的劳动力成本，节约了培训时间 。（3）成本低廉传统机器人的成本主要集中在机器人的部署和使用上，传统机器人系统集成商的安装、设定和配置的额外花费甚至超过了机器人本身的价值，而且维护费用也比较高 。
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