人工智能作为计算机科学与统计学、脑科学和认知科学等多学科交叉前沿领域，致力于使机器拥有类似人类的感知、认知、操控、交互能力，并与人类协同工作，以减轻工作量，改善人们生活品质，是人类多年以来不懈追求的科技梦想。工业用机器人研究正式起源于1956年美国达特茅斯夏季学术研讨会，至今已60余年，期间经历过几次起伏，这既有自身理论尚不完善的原因，也受到数据和算力不足等因素的制约。
最近几年，随着人工智能技术的突破，以及互联网、大数据、并行计算等相关技术群的成批成熟，人工智能技术在快速的更替换代中不断成熟。我国专家认为，人工智能技术发展和产业应用正在双双进入临界点，人工智能正在进入2.0新阶段。美国国防部国防高级研究计划局（DARPA）也指出，目前人工智能发展正处于第二波次。人工智能正在全球范围内迎来新一轮创新变革，理论和技术加速突破，产业化周期日益缩短，企业创新更加活跃，人工智能开始从实验室走进人类生产生活，进入一个与以往显著不同的创新发展阶段。
1.新一轮人工智能发展的主要特征
当前人工智能发展的突飞猛进和重大变化，表现出区别于过去的三个方面的阶段性特征。
一是进入大数据驱动智能发展阶段
可以说，2000年之后成熟起来的三大技术成就了人工智能的新一轮发展高潮，包括以深度学习为代表的新一代机器学习模型，GPU、云计算等高性能并行计算技术应用于智能计算，以及大数据的进一步成熟，以上三大技术构建起支撑新一轮人工智能高速发展的重要基础。
DARPA认为，人工智能发展将经历三个波次，第一波次是人工智能发展初期的基于规则的时代，专家们会基于自己掌握的知识设计算法和软件，这些AI系统通常是基于明确而又符合逻辑的规则。在第二波次AI系统中，人们不再直接教授AI系统规则和知识，而是通过开发特定类型问题的机器学习模型，基于海量数据形成智能获取能力，深度学习是其典型代表。在这种技术路线下，获得高质量的大数据和高性能的计算能力成为算法成功的关键要素。比如，2015年以来，IBM通过收购大量医疗健康领域的公司，获取患者病例，医疗影像和临床记录等医疗数据，以提升Watson医疗诊断水平。
尽管现在基于现有的深度学习+大数据的方法，离最终实现强人工智能还有相当的距离，下一步可能需要借鉴人脑高级认知机理，突破深度学习方法，形成能力更强大的知识表示、学习、记忆、推理模型。但业界普遍认为，最近的5到10年里，人工智工业用机器人能仍会基于大数据来运行，并形成巨大的产业红利。欢迎关注:伏羲工业用机器人http://fuxijiqiren.c2p.rongbiz.com/
