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　当然,上述描述可算是上世纪70年代中期计算机产业的写照,也就在那时,保罗·

艾伦和我成立了微软公司。

当时,部分大企业、政府部门和其他一些机构都在使用笨重昂贵的主计算机进行后台运算。

知名大学和大型工业实验室的研究人员正试图建造出最基本的构件,以使信息化时代的到来成为可能。

当时因特尔公司刚刚推出他们的8080微处理器,安他利公司正在销售一款流行电子游戏Pong。

而在一些自发组成的计算机俱乐部里,热忠于此的人们急切地努力探索这种新技术带来的好处究竟是什么。

但当时我脑海中所萦绕的则是更具前瞻性的问题:

机器人产业即将作为一项新兴的产业而崛起,其当时的发展同30年前计算机的发展如出一辙。

想想看,目前汽车组装线上使用的制造型机器人已替代了昔日的主计算机。

这个产业其他的典型产品包括可进行外科手术的机器手,在伊拉克和阿富汗用于路边及地面排雷的侦察机器人,以及可以进行地板吸尘的家用机器人。

电子产品公司还推出了可模仿人类、狗、恐龙等的机器人玩具,而玩具收藏者们正迫不及待地想要猎取一套乐高公司生产的最新机器人系列玩具。

与此同时,世界尖端科技人员正试图解决机器人技术中最棘手的难题,诸如视觉识别、远程操控、以及学习型机器等问题,而且他们正在不断获得成功。

在2004年美国国防部进步科技项目大挑战赛上（DARPA）,产生了第一辆能够在美国加利福尼亚西南的莫哈韦沙漠142英里的崎岖赛道上自主操控行驶的机器人车,尽管获胜者制造的车辆在只行驶了7.4英里后就坏掉了。

但到了2005年，有五辆车都走完了全程,而获胜者的车辆行驶平均速度达到了每小时19.1英里。

另外,机器人技术如今面临的挑战和三十年前我们处理的计算问题有些相似。

拥有机器人技术的公司目前还有一个可以在不同的设备上运行的标准运算软件。

机器人处理器和其他一些硬件设施的标准化水平是有限的,一台机器使用的程序代码几乎不太可能在另一台机器上使用。

假使有人要设计一个新的机器人,一般来说他就必须完全从头开始。

尽管有如此多的难题,但当我和机器人技术领域的人士谈话时--无论是大学的研究人员还是企业家,从业余爱好者到中学生--他们的兴奋与期待总是让我回想起当年保罗·

艾伦和我看着新科技的融合并憧憬着计算机摆在千家万户的桌面上的那一天的兴奋劲头。

如今,当我看到新的技术正在相互结合的趋势时,我便能预见到未来机器人设备将会成为我们日常生活中无处不在的一部分。

我相信,诸如分布式计算、声音和视觉识别以及无线宽带连接等等技术将为自动控制设备的升级换代打开一扇门,让计算机在实际世界中为我们服务。

我们也许现在就站在一个新时代的门槛上,个人计算机将从桌面上走下来,让我们到我们的身体去不了的地方去观看和倾听、去触摸和操控各种物体。

从科幻小说到现实

"

Robot"

（机器人）一词是1912年由捷克剧作家卡雷尔·

恰佩克首先提出的,但是人类幻想制造出机器人则已有几千年了。

在希腊和罗马神话里,金属制造之神就用金子制造出了机器仆人。

在公元一世纪,亚历山大的荷龙--据称是发明第一台蒸汽机的伟大的工程师--就曾设计了令人着迷的自动机,据说其中包括一个能说话的机器人。

而列奥纳多·

达芬奇在1495年画了一个机器骑士的素描,他能坐起来,并会活动胳膊和腿,它被认为是第一个具有人的特点的机器人计划。

　在上个世纪,神人同形的机器人经由一些书籍的传播,如艾萨克·

阿西莫夫的《我,机器人》、电影《星球大战》和电视片《星际旅行记》等而成为流行文化的热门形象。

小说中机器人的流行意味着人们愿意相信总有一天这些机器会成为我们的助手、甚至是伙伴。

然而,尽管机器人在工业中扮演着重要的角色,例如,在诸如汽车制造等行业中--大约每10个工人就拥有一个机器人--但事实上,要将科幻小说中描绘的机器人变成现实,我们还有很长的路要走。

造成这个差距的一个原因就是,要让计算机和机器人感知它们周围的环境并做出迅速和准确的反应远不像我们想象的那么简单。

使机器人具备我们人类想当然的简单能力也被证明是极其困难的--例如,在一个房间里避让物件的能力,对声音做出反应并对言语做出解读的能力,抓取不同大小、质地、易碎程度的物品的能力等等,甚至是区分一扇开着的门和窗户这样一类简单的动作对一个机器人来说都有可能是非常困难的。

　尽管如此,研究人员已开始寻找解决的方法。

能够帮助他们的一个途径就是实现不断进步的大型计算能力。

一个兆赫的处理能力在1970年需要花费7,000美元,而现在无需花多少钱就可以买到。

兆位存储器的价位也同样在下跌。

廉价的计算能力使得科学家们能攻克很多将机器人实用化的基本技术难题。

今天,声音识别程序能轻松地识别单词,但是更大的挑战在于建造一个能理解这些单词在上下文语境中含义的机器。

随着计算能力的进一步扩大提升,机器人设计者们将会具备解决更大难题的处理能力。

　机器人开发的另一个障碍就是硬件的价钱太过昂贵。

例如,使机器人判断距离的传感器以及用一定的力道和准确度操控物品的电动机和随动系统都价格不菲。

但是这些部件的价格下跌得

很快。

在机器人技术中用来精确测量距离的激光测距仪几年前还需花费10,000美元,而今天只需2,000美元就可以买到了。

而且,基于超宽带雷达技术的更为精确的新型传感器价格也比以前要低多了。

　如今机器人制造者们还可以以合理的花费给机器人安装全球定位系统芯片、摄像机、数组传声器（能比传统的传声器在背景杂音中更好地分辨声音）,以及一组附加传感器,由此而制造出能力更强、处理能力和储存能力更大的现代机器人,他们可以从事房间吸尘、帮助排除路边炸弹--这是仅仅几年前为商务用途生产的机器所不可能完成的任务。

参考译文2

设想一下，在一个新的产业诞生之际,你能亲眼目睹这一切!

这是一个建立在新的开创性技术基础之上的产业。

其中，少量实力雄厚的企业销售专业的商用设备,越来越多的新兴公司为收藏者生产新奇玩具和小玩意儿,及一些有趣的特殊产品。

但它也是一个不完整的产业，几乎没有常规的标准和平台。

项目复杂,进步缓慢,实际应用相对较少。

事实上,尽管对这个产业的未来充满热情和希望,但是没有人能确切地说，这个产业何时或者是否能够发展到足够大的规模。

若真能这样，这个产业将会改变整个世界。

当然,上面这段话只是上个世纪70年代中期对计算机产业的描述,就在那时,保罗·

当时大部分公司、政府部门和研究所都在使用昂贵、笨重的大型计算机进行运算。

知名大学和企业实验室的研究人员正在研制最基本的构件,而只有这些构件才能使信息化时代成为可能。

当时Intl公司刚刚推出他们研制的8080微处理器,Atari公司正在销售一款流行的电子游戏Pong。

在一些自发组成的计算机俱乐部里,计算机爱好者们努力地探索这项新技术带来的好处究竟是什。

但现在我考虑的更多的是当前的问题:

机器人产业的崛起如同30年前计算机产业一样。

想想看,目前汽车装配线上使用的工业机器人就如同昔日笨重的计算机。

这个产业的一些特殊的产品包括，外科手术用机械手,用于伊拉克、阿富汗路边排雷的侦察机器人,以及可以进行地板吸尘的家用机器人。

电子产品公司还推出了可模仿人类、狗、恐龙等的机器玩具,而收藏者们热切地希望得到Lego公司推出的最新的机器人系统。

与此同时,一些世界顶尖级科技人员正图解决机器人技术中最棘手的难题,例如视觉识别、远程操控、机器人学习等,并且他们一直在不断地获得成功。

2004年美国国防高新研究项目机构（DARPA）组织的挑战赛希望通过竞争产生第一辆能够在美国加利福尼亚西南的Mojave沙漠142英里的崎岖赛道上可以自动巡航的机器人车,但最终获胜者的车辆只行驶了7.4英里后就坏掉了。

但到了2005年,就有五辆车都走完了全程,而获胜者的车辆行驶平均速度达到了每小时19.1英里。

（机器人工业和计算机工业的另外一个有趣的相似之处是，DARPA也设立了一个竞赛任务，建立一个Arpanet网，它是Internet的前身。

并且,机器人工业如今面临的挑战和三十年前计算机工业面临的一样。

机器人公司没有可以在不同设备上应用的标准运行软件。

机器人微处理器和其他硬件的标准化水平非常有限,一台机器使用的程序代码几乎不能用在另一台机器上。

一旦有人要设计一个新的机器人,他一般必须从头开始。

尽管有这么多的难题,但当我和机器人相关领域的人，包括大学的研究人员、企业家、业余爱好者或是中学生谈话时，他们兴奋和期待的程度使我想起当年保罗·

艾伦和我看着各种新技术的融合，憧憬着计算机摆在千家万户桌面上的那一天的兴奋劲儿。

如今,当我看到各种新技术开始融合的趋势时,我就能预见到，未来机器人将成为我们日常生活中不可缺少的一部分。

我相信分布式计算、声音和视觉识别、以及无线宽带连接等技术将为使计算机在现实世界中为我们完成各种任务的自动控制装置打开一个通道。

我们现在也许就站在一个新世纪的门槛上,个人计算机将从桌子上走下来,使我们看、听、触摸、控制那些在我们到达不了的地方的物体。

（机器人）一词是1912年由捷克剧作家卡雷尔·

恰佩克提出来的,但是人类幻想做出类似于机器人的装置已有几千年了。

在希腊和古罗马神话里,金属制造之神就用金子造出了机器仆人。

在公元一世纪,亚历山大的荷龙---发明第一台蒸汽机的伟大的工程师---曾设计了非常有趣的自动机,据说包括一个能说话的装置。

1495年，列奥纳多·

达芬奇画了一个能坐，并能活动手臂和腿的机器骑士的素描,这个骑士被认为是第一个具有人的特点的机器人方案。

在上个世纪,神人同形的机器人经通过如艾萨克·

阿西莫夫的《我,机器人》等一些书籍,电影《星球大战》和电视片《星际旅行记》等的传播,成为流行文化的热门形象。

小说中机器人的流行意味着，人们相信总有一天这些机器会成为我们的帮手、甚至是伙伴。

然而,虽然机器人在诸如汽车制造这样的工业中扮演着重要的角色---在那里，大约每10个工人就有一个机器人---但事实上,要将科幻小说中描绘的机器人变成现实,我们还有很长的路要走。

造成这个差距的一个原因就是,让计算机和机器人感知它们周围的环境，迅速而准确地做出反应比我们想像的要困难的多。

已经证明，让机器人具有我们人类的基本能力也是非常困难的---例如相对房间中的物体确定方位的能力,对声音做出反应并对语句做出解释的能力,抓取不同大小、质地、易碎程度的物品的能力等。

甚至区分开着的门和窗户这样简单的事情，对机器人来说都有可能是非常困难的。

尽管如此,研究人员已开始寻找解决的方法。

能够帮助他们的一个途径就是不断增加计算机的计算能力。

1970年，一个兆赫的处理能力需要花费7,000多美元,而现在几个便士就能买到。

兆位存储器的价格也在下降。

廉价的计算使科学家们能够解决使机器人成为现实的很多基本的技术难