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| 編輯推薦： |
这本书是对于下一代机器人世界的探索发现之旅。下一代机器人成员丰富，包括协同工作机器人、无人驾驶车辆、人形机器人、民用和军用无人机、手术机器人。协同工作机器人将成为人类的同事，和人类操作员一起工作；人形机器人在人类家里和办公室工作，利用物联网上传、下载信息；机器人做手术能够比任何人类医生更精准。此外，很多科幻世界中的幻想已成为今天的现实。
机器人将成为未来全球经济发展的关键因素。机器人领域正在快速壮大。全球现有几十家活跃的机器人公司，为数更多的创新型创业公司正在寻求政府项目的资助，还有来自三大州的风险投资人正在寻找投资机会。一场技术竞赛已在美国、欧洲和亚洲之间拉开帷幕。在机器人研发领域一旦落后，将意味着失去生产竞争和经济发展方面的优势，而且劳动力的技能也将在十年内变得非常落后。
机器人正吸引着那些认识到其潜在中期受益的投资者。本书作者作为一名金融市场分析师，兴趣不在于机器人所可能造成的文化和情感影响，而在于其市场分析和投资机会的考察。本书第三部分利用50份分析清单，考察了美国、欧洲和亚洲上市公司股权的基本特点和技术因素，对于机器人股权问题进行了深度分析。这一部分还收录了比较股权的表格
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| 內容簡介： |
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机器人有望成为未来全球经济发展的关键因素，不断影响着我们的工作、生活和投资。本书既会涉及机器人的技术、经济、社会和道德问题，也会着重讲述这一领域上市公司的金融状况和投资机会。对于那些想要更深入了解现代机器人，对于金融市场感兴趣，且想要找到不同寻常的投资灵感的读者，本书是最佳选择。因为它完美整合了机器人领域的各类信息，对于机器人的看法、案例分析和金融分析。
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| 關於作者： |
［意］安德里亚福尼（Andrea Forni）
安德里亚福尼是经济学和商学出身，现为专业的金融市场分析师，专攻技术证券的跨市场分析和行业分析。他在2012年创建了FRN交易策略公司，一家提供高质量金融建议和卖出信息服务的专业公司，该公司也做金融市场研究。
福尼博士具有国际技术分析联合会授予的注册金融市场分析师资格（IFTA CFTe）。他是意大利技术分析师协会的成员，并在此获得了金融市场技术分析的硕士学位。他的名字也出现在金融顾问的注册名单上。
2010年4月13日，福尼博士作为年度最佳技术分析师，在意大利证券交易所被授予意大利技术分析师协会技术分析奖。这一奖项认可了他提出的六个气泡证券分析方法的价值。在本书中，六个气泡分析方法首次对外发布。
福尼博士着有几十篇关于信息技术和金融领域的文章，发表在纸质和电子刊物中。
本书是他的第二部著作。
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| 目錄：
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推荐序一 社会生活的机器人化？
推荐序二 机器人的梦想
推荐序三 科技创新时代的机器人发展
推荐序四 与机器人时代同行，为未来理性投资
序言
第一部 机器人简史和机器人对我们未来生活的影响
机器人和机器人学
机器人的定义
莫拉维克悖论
电子时代的成就
机器人的功能
机械电子学和机器人
当前机器人的局限
生物机器人学新前沿
机器人学如何改变我们的生活
社会因素
技术因素
经济因素
文化道德因素
机器人的风险因素
职业因素
机器人时代的新职业
世界机器人领域的主要参与者
美国机器人虚拟组织
美国国家机器人计划
美国国防部高级研究计划局美国机构计划
美国国家航空航天局美国机构计划
欧盟委员会计划
日本政府计划
研究中心：意大利理工学院
研究中心：奇点大学
研究中心：瑞士国家机器人研究中心
私营企业：谷歌
私营企业：亚马逊
私营企业：柳树车库
私营企业：格里辛机器人
第二部 机器人应用领域
应用领域：制造业
货物装卸
装配
焊接
物料搬运
包装
新一代协作机器人
应用领域：医药
手术机器人
远程医疗
医院自动化
机器人药房
用机器人进行训练和教学
机器人护士和保姆
实验室自动化
应用领域：帮扶和康复
行动帮扶机器人
帮扶病人的机器人
机器人假体
帮扶脑损伤和交流障碍患者的机器人
用于人类学习能力研究的机器人
应用领域：安全与防卫
军用自动驾驶车辆
自动驾驶的水上、水下舰艇
军队支持机器人
无人航天器
军用自动驾驶运输机
小型无人侦察机
大型无人侦察机和战斗机
军用外骨骼
民用安全和反恐机器人
排雷机器人
应用领域：其他
危险环境的检查和维修
搜寻与救援机器人
人形服务机器人
其他服务机器人
远程呈现和视频合作机器人
民用自动驾驶车辆
其他自动驾驶车辆：采矿领域
农业服务机器人
民用无人飞行器
第三部 投资于机器人
机器人市场
工业机器人市场
新一代机器人市场
股票市场中的机器人股票
北美机器人公司列表
欧洲机器人公司列表
亚洲机器人公司列表
机器人公司股票收益情况表
ROBO STOXTM 指数机器人行业的基准指数
供投资者参考的信息源
股票市场极具代表性的机器人领域
机器人股票的选择标准
选好机器人股票的先决条件
结论
附录A 重要会议
附录B 学习和体验机器人
学校里的学习机器人
乐高头脑风暴（LEGO Mindstorm）
慧鱼创新模型（Fishertechnik）
Arduino开源电子原型平台
伐克斯（VEX）机器人
附录C 六个气泡分析法
自上而下情境分析
六个气泡分析法
结构化的分析流程
库卡机器人股票分析实例
附录D 上市机器人公司股票分析表
北美机器人公司股票分析表
欧洲机器人企业股票分析表
亚洲机器人公司股票分析表
参考文献
机器人产业相关文本
会议记录、欧洲项目、国际项目、论文等
技术和基础分析
其他文本
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| 內容試閱：
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莫拉维克悖论
汉斯莫拉维克（Hans Moravec）在1998年出版了《机器人：超越人类思维的机器》一书，这本书迅速成为机器人领域的重要作品。莫拉维克的结论是：只需几十年的时间，机器就可以拥有和人类一样的思维能力，等到大概2040年就会超越人类。
不过在那之前，机器人还无法摆脱莫拉维克悖论。这一悖论由莫拉维克同两位人工智能的鼻祖马文闵斯基（Marvin
Minsky）和罗德尼布鲁克斯（Rodney Brooks）\[再思考机器人公司（Rethink RoboticsTM）的创始者\]一起于20世纪80年代提出。
人们本以为复制人类的高级思维模式复杂，而复制人类简单的物理运动能力容易。但事实上，前者只需要较少的计算能力，而后者则需要庞大的计算能力和几百万条编码。这也是为什么几十年来低成本的计算机能够打败中等水平的棋手，而能够双足行走的机器人却还很罕见。人类三岁小孩的运动技能仍然高于用最先进的伺服传动系统和操控软件制作出来的机器。
幼童还具有基本的感觉功能和认知能力，能够辨认人脸、分辨不同的香味和臭味、抓住皮球以及在一堆类似的东西中找到想要的那一样（如小孩在玩具箱中找出玩偶）。所以，正如认知科学家史蒂文平克（Steven Pinker）所说，机器在诸如金融交易工具、法律建议、医疗记录分析、从海量结构数据中查找数据以及金融分析等领域是非常好用的\[福布斯杂志就用叙述科学公司（Narrative Science）提供的系统来自动收集公司收益的新闻，如此例中所示\]。与之相反，园艺、烹饪、护理之类的较低端的、需要手工劳动的工作，以及绘画、作诗之类的艺术类活动，机器则很难完成，至少几十年内都是如此。
换言之，机器仍然不具有人类才有的灵活性。工业机器人经过编程，可以将两块金属薄片组装起来，而且只要这两块金属薄片形状一致并且置于机器人能拿到的特定地方，机器人就可以完成任务。之所以有莫拉维克悖论，是因为掌控运动功能和感觉的大脑区域是历经数百万年的进化而形成的。我们的大脑是客观物理世界的表现形式之一，我们生活在这个物理世界中，并与其融为一体。运动功能在我们的大脑里根深蒂固，已成为我们的本能。大脑的运动功能和思维的灵活性使我们能够在具有潜在危险的环境中生存下来（想想看，小鹿刚出生就能走路，狗第一次进入深水就能游泳）。
人类大脑或动物大脑还有一个特点，即我们身处客观物理环境之中，完全不需要使用复杂的数学函数或百万条的编码，就可以辨认物体、发现路的尽头、理解什么是逃脱路线和如何逃脱。我们很本能地从墙上的缺口或门走入或走出一幢房子，同时本能地知道不去翻窗户除非是紧急情况。这些甚至对于幼童来说都是轻而易举的事，但对于机器人来说却很难。与此相反，抽象思维对于人类来说就困难得多了。很多人都觉得自然学科很难，可是编有程序的计算机却可以轻松掌握自然学科。
莫拉维克悖论使机器人产业的发展滞后了几十年，这期间的机器人只应用于工业生产，直到今天，科学家才开始逐步破解这一悖论。这主要归功于罗德尼布鲁克斯（Rodney Brooks），他和麻省理工学院（MTI）的研究人员自20世纪80年代末以来一直在研究一种新的人工智能范式。
这一范式一般被称为新人工智能Nouvelle AI。它基于以下假设：智能这一复杂行为是因有限的简单行为的相互作用而产生。例如，昆虫并没有复杂的地图来识别自身所处的物理环境，但是它们接近障碍物时却能够避免碰撞。换言之，行为受信息收集驱动，而信息收集是靠对物理世界的感知，而不是靠程序员预先制作的代表地图系统的程序。我们基于新人工智能建造出的机器人正在探测火星表面，因此可见这一范式极大地推动了新一代自动机器的发展。
新人工智能依赖于从外部世界获取感觉数据，所以那些能够让机器观察、感受、触摸和觉察环境变化的传感器技术尤为重要，可是直到几年前才出现利用模拟技术做出的这类传感器。但模拟技术装置有一些缺点，包括其庞大的体积和重量、校准错误和功能紊乱以及读取信号不精确。
目前已经有方法能将这些传感装置数字化了，而且智能设备的功能可以整合在一起，并连入刚出现不久的物联网中。物联网可以将所有能够传输数据的设备链接在一起。霍利鲁（Holyrood）网站上的一篇文章提到，到2030年，物联网将具有15~25万亿美元的价值，将对全球经济产生巨大影响。物联网能够在广泛的领域创造新的服务，优化物流、交通系统和消费环境，从而减少垃圾的产生。英特尔发表的一份研究报告描述了物联网的商业概念。如想关注这一领域的进展，可以查看2014世界物联网论坛的报告。
由于传感装置数据化和计算能力的指数式增长，机器人已步入大步发展阶段（如图15所示）。
工业领域已经使用非传统机器人（人机协作机器人，简称协作机器人），使用这种机器人上手快、成本低、操作灵活性强，即便小公司使用也可以短期赚回成本并实现盈利。协作机器人由人类操作员指挥其行动，它们在工作站与操作员并肩工作重复性高、附加值低的工作由它们来完成。
在其他领域使用的机器人有服务机器人和帮扶机器人，从简单的除草、吸尘清洁到帮扶老人、动手术、修理高压线路故障等复杂工作，它们都能完成，这在过去是难以想象的。
信息技术诞生后的短短几十年内，我们在机器人领域就取得如此迅速的发展，究其原因，我们便要谈到摩尔定律。
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