毋庸置疑，人们可以用上面这段话来描述20世纪70年代中期的计算机行业，那时我和保罗·艾伦（Paul Allen）才刚刚创建微软公司。那个年代的大型计算机体型臃肿、造价高昂，通常是在大型公司、政府部门和其他各种机构中用于后台操作，支持日常运转。顶级大学和工业实验室研究人员正忙于打造基础组件，为信息时代的到来开辟道路。英特尔公司刚刚推出8080微处理器，而现代家庭电子游戏的鼻祖阿塔里公司（Atari）还在兜售风靡一时的乒乓球电子游戏Pong。发烧友自发组织了俱乐部，千方百计地想找出这项新技术究竟能做点什么。

     不过，此刻我心里所想的并不是那些往事，而是现在机器人行业的发展——目前这个领域的状况与30年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人。还有不少电子公司参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具，而发烧友们都迫切希望能弄到一套最新版的乐高（LEGO）机器人套件。

      与此同时，一群堪称全世界最聪明的人正设法解决机器人技术中最让人头疼的问题，比如视觉识别、导航及机器学习。现在看来胜利在望。2004年，美国国防部高级研究项目局（DARPA）主办了首届机器车挑战大赛（Grand Challenge）。比赛在莫哈维沙漠上展开，全程142英里（约合227千米），路程崎岖，看看谁能研制出第一辆能够跑完全程的无人驾驶机器车。那次大赛上表现最好的参赛车才跑出7.4英里就偃旗息鼓了。然而，2005年的挑战赛上，有5辆参赛车跑完全程，冠军的平均时速还达到l9.l英里（参见《环球科学》2006年2月号W·韦特·吉布斯所著《无人战车关键一步》一文）。在这方面，机器人行业与电脑行业也有惊人的相似之处：互联网的鼻祖Arpanet网当年也正是靠了高研局大把银子的资助，才能顺利“降生”。

     机器人行业现今面临的挑战，也和30年前电脑行业遇到的问题如出一辙：机器人制造公司没有统一的操作系统软件，流行的应用程序很难在五花八门的装置上运行。机器人的处理器和其他硬件的标准化工作也未开始，在一台机器人上使用的编程代码，几乎不可能在另一台机器上发挥作用。如果有人想开发新的机器人，通常得从零开始。

     虽然困难重重，但我跟涉足机器人技术的大学研究人员、实业家、发烧友，乃至高中生都谈到过这方面的话题，他们那种知难而进的激情和对未来的期许，令我不由回想起自己的经历。当年我和保罗·艾伦一边看着各种新技术相互融合，一边梦想着将来有一天，家家户户的书桌上都摆着电脑。现在，我看着多种技术发展的趋势开始汇为一股推动机器人技术前进的洪流，我完全能够想象，机器人将成为我们日常生活的一部分。我坚信，分布式计算、语音与视觉识别以及无线宽带网络等新技术，将为我们开启通向新一代自主式装置的大门，使电脑不仅能在虚拟世界里大显身手，还能代替我们执行现实世界中的各项任务。或许我们很快将跨进一个新时代，那时，电脑将走下办公桌，通过它，我们能够观看、倾听、触摸，甚至操纵那些我们难以亲自接触的东西。

距离梦想有多远

      制造机器人的梦想已经延续了几千年，形形色色的机器人在科幻故事里大行其道，不过现在的机器人连门和敞开的窗都很难区分开。

     “机器人”(Robot)这个术语是1921年捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（Carel Capek，l890年-l938年）首创的，很快就流行开来。不过，打造人形机器人的梦想，却已延续了数千年之久。早在古希腊古罗马的神话中，冶炼之神便开始用黄金打造机械仆人。公元1世纪，亚历山大的赫伦（Heron，传说这位杰出的工程师发明了第一台蒸汽机）设计出一些令人叹服的自动机器，据说其中一台还能说话。另一位科技奇才达·芬奇l495年的草稿中夹着一张制作机械骑士的草图，这位机器人骑士能坐能站，手脚还能活动。人们认为这应该是第一份人形机器人的设计图。

      一个世纪以来，众多风靡一时的科幻作品——比如艾萨克·阿西莫夫的小说《我，机器人》（I，robot，又名《机械公敌》）、电影《星球大战》以及电视剧《星际迷航》等陆续登场，使机器人成了大众文化中司空见惯的角色。机器人在科幻世界中如此大行其道，表明公众也认同，有朝一日机器人将会融入我们的日常生活，成为我们的忠实助手乃至亲密伴侣。然而，尽管目前机器人在汽车制造等行业中已成为关键角色（这些行业中，机器人与工人的数量比达到l∶l0左右），但想要达到科幻作品中的水平，还有很长的路要走。

     要想让电脑和机器人感知周围的情况，并作出迅速准确的反应，难度之大远远超乎人们的预期，这成了科幻与现实之间存在巨大差异的原因之一。事实证明，许多本领在人看来或许只是小菜一碟（比如根据房间里其他东西的位置调整自己的方位，对声音作出反应并解读别人的谈话，抓住大小不同、质地各异、各种各样的东西等），对机器人来说却难于登天——它们甚至分不清打开的门和窗有何不同。

     不过，研究人员已经逐渐摸索出解决办法。拥有超强处理能力的电脑日益普及，将为研究者排忧解难。20世纪70年代，一兆赫处理能力的成本超过7,000美元，今天却只值几美分；一兆比特的存储容量，也经历了类似的价格暴跌。有了如此廉价的计算和存储能力，科学家就能动用大量电脑资源，踢走那些阻碍机器人进入现实世界的绊脚石。例如，语音识别程序已经能相当有把握地辨别单词，但如何根据上下文悟出这些单词的含义要难得多。可以预见，随着电脑计算能力的持续提升，机器人设计师将借助越来越强的处理工具，轻松解决更为复杂的问题。