1、FPGA/ASIC未来将成为支撑服务机器人运行的基础

　　GPU是当前人工智能的主流硬件加速器，虽然它的优势在于计算并行度和计算吞吐量但是在计算精度、实时性以及并行进程交互方面则显得乏力。而与GPU相比，FPGA在处理数据时是直接的I/O方式;同时FPGA一般主频远低于GPU，因此在能耗上也低于GPU。新一代FPGA/ASIC在能耗效率上显著优于GPU，谷歌的TPU即宣称比此前GPU方案在能效上高出一个数量级。而随着国内外巨头对于FPGA的青睐，如英特尔167亿美元收购Altera、IBM与Xilinx的合作、百度大脑采用FPGA芯片，FPGA/ASIC未来将成为支撑服务机器人运行的基础，使得服务机器人得以高速发展。

　　FPGA主频显著低于CPU/GPU

　　2、互联网的发展使得数据得以积累，使得服务机器人高速发展

　　服务机器人深度学习的训练需要大量的素材，只有全面、完备的数据才能使服务机器人持续优化。2015年是服务机器人的发展元年，一个非常重要的原因即是移动互联时代带来数据量的爆棚。大数据与服务机器人是相辅相成的关系，优质的大数据可以令深度学习得到更完美的结果，而服务机器人的发展也进一步推动了大数据产业。

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