机器人研发成本控制：开源平台、云实验室、众包创新等实践策略

机器人研发成本控制：开源平台、云实验室、众包创新等实践策略

随着社会的不断发展，机器人已逐渐被广泛应用于各个领域，成为了推动工业自动化升级、智能制造和服务的重要力量。然而，机器人的研发成本是非常高昂的，很多企业在进行机器人研发时面临着巨大的压力。

为了降低机器人研发成本，越来越多的企业开始借助开源平台、云实验室、众包创新等方式来控制成本。

开源平台

开源平台是指一种开放的软件或硬件技术平台，用户可以在该平台上共享已有的研发成果并进行二次开发，从而降低了研发成本。

例如，RoboBrain，是一个基于云端的开源机器人平台，旨在通过整合各家公司生产的机器人数据和应用程序来创建“人工智能机器人大脑”。机器人研发人员可以通过该平台利用他人已有的软件和数据，大大减少研发时间和成本。

云实验室

云实验室是指基于互联网技术的一种虚拟化实验环境，用户可以在云平台上进行各种软件和硬件测试和试验。

例如，微软提供的Azure云服务，提供机器学习和深度学习领域的云平台，用户可以在该平台上进行模型训练、分析和部署，从而降低了研发成本。

众包创新

众包创新是指通过网络来组织人们共同参与某项创新活动，共同完成创新任务，并分享最终的成果。

例如，InnoCentive平台是一个面向全球跨足多个领域的专业研究人员和创新者的众包创新网站。在该平台上，企业可以发布各种难题，由全球的科学家和研究人员共同协作解决问题，这样企业可以以较低的成本获得高质量的技术解决方案。

总结

通过开源平台、云实验室、众包创新等实践策略来降低机器人研发成本，对于促进机器人科技领域的快速发展有着重要的意义。企业应将其置入研发中去，以助于提升技术水平，大量减少投入成本，走在行业的企业前方。