1、FPGA/ASIC未來將成為支撐服務機器人運行的基礎

 　　GPU是當前人工智能的主流硬件加速器，雖然它的優勢在于計算并行度和計算吞吐量但是在計算精度、實時性以及并行進程交互方面則顯得乏力。而與GPU相比，FPGA在處理數據時是直接的I/O方式;同時FPGA一般主頻遠低于GPU，因此在能耗上也低于GPU。新一代FPGA/ASIC在能耗效率上顯著優于GPU，谷歌的TPU即宣稱比此前GPU方案在能效上高出一個數量級。而隨著國內外巨頭對于FPGA的青睞，如英特爾167億美元收購Altera、IBM與Xilinx的合作、百度大腦采用FPGA芯片，FPGA/ASIC未來將成為支撐服務機器人運行的基礎，使得服務機器人得以高速發展。

　　FPGA主頻顯著低于CPU/GPU

　　2、互聯網的發展使得數據得以積累，使得服務機器人高速發展

 　　服務機器人深度學習的訓練需要大量的素材，只有全面、完備的數據才能使服務機器人持續優化。2015年是服務機器人的發展元年，一個非常重要的原因即是移動互聯時代帶來數據量的爆棚。大數據與服務機器人是相輔相成的關系，優質的大數據可以令深度學習得到更完美的結果，而服務機器人的發展也進一步推動了大數據產業。

　　更多最新市場調研報告，投資分析報告，行業分析，市場分析報告，市場調查報告，調查報告請訪問靈核網最新研究成果《2015-2020年中國服務機器人行業現狀與投資分析報告》。