機器人技術在過去幾年裡有了顯著的發展。而新興技術也為機器人領域打開更多的大門，大數據和雲計算技術則是機器人技術最大的變革者之一。
加州大學伯克利分校的肯·戈德堡(Ken Goldberg)多年來一直致力機器人技術的研發。他最近討論了機器人的發展趨勢，並指出機器人的進步受到計算資源和內部軟件應用的限制，而採用雲計算技術的機器人將會獲得一些好處。
機器人使用雲計算至少具有四個潛在的優勢：
1)大數據：訪問更新的圖像、地圖和對象/產品數據庫。
2)雲計算：根據需要訪問並行網格計算以進行統計分析、學習和運動規劃。
3)集體學習：機器人和系統共享軌跡、控制政策和成果。
4)人工計算：利用眾包模式挖掘人類的技能，分析圖像和視頻、分類、學習和錯誤恢復。雲計算還可以提供以下訪問權限：
a)數據集、出版物、模型、基準和模擬工具。
b)公開設計和系統競賽。
c)開源軟件。人們需要認識到雲計算機器人(Cloud Robotics)和自動化提出的與網絡延遲、服務質量、隱私和安全相關的新問題，這一點很重要。
雲計算為機器人提供了訪問雲端外部資源信息的新平臺。有以下幾個益處：
外部資源使他們能夠更快速地學習和實時適應。
雲計算資源允許開源開發人員提供工具來定製機器人。
機器人可以使用雲計算和大數據來發現有助於他們更好地執行功能的信息。
一些機器人應用已經從這些解決方案中受益。谷歌汽車就是最好的例子之一，這款車可以通過地圖、衛星數據、天氣聚合平臺和其他數據源來提高導航和安全性。
機械戰警(RoboCop)正在成為現實
執法機構也將使用基於雲計算的機器人來改善公共安全。這些機器人能夠處理來自附近安全攝像頭的信息，以確定在公民在危險的街區可能遭遇犯罪活動的地點。而拆彈小組可以使用機器人，通過對大量已知類型的炸彈和炸藥材料的數據庫進行排序，以更好地進行破解。機器人也可以估計風速、距離和其他因素，為警方的狙擊手提供理想的數據。
機器人已經為醫療保健做出了重大貢獻
基於雲計算的機器人可能會在醫療領域產生最大的影響。他們將能夠連接獲取數十萬種不同的醫療資源，以更好地診斷患者。一些示波器(如Keysight的示波器)具有高達33 GHz的帶寬，非常適合這些類型的功能。
醫生通常很難在與患者一起召開的15分鐘會議中做出非常準確的診斷。在醫生做出準確診斷之前，需要評估數以萬計的不同症狀。幸運的是，新一代機器人將能夠在更短的時間內處理所有這些症狀。他們可以在幾秒鐘內連接到基於雲計算的資源，並處理所有症狀，以更好地瞭解患者的病情。
基於雲計算的機器人的應用實際上是無窮無盡的。在不久的將來，大數據和雲計算可能會創造更多人們從未考慮過的機會。
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