1、晶体管性能

　　机器人是由传感器、执行器和计算机共同构成的，而计算机处理能力在不断上升。最初由英特尔创始人摩尔·戈登提出的摩尔定律指出集成电路上可容纳的晶体管数目每18至24个月就会增加一倍，性能也将增加一倍。尽管具体的更迭周期有所调整，但这一趋势已经持续了数十年，当然现在似乎开始出现一些瓶颈了。现在，半导体公司可以将晶体管制程压缩至14纳米，而一纳米可是难以想象的十亿之一米!这种量级已经接近物理极限，几乎就要进入单个原子的尺度了。当然现在出现了一些新技术还能保证单位体积计算性能的继续上涨，其中包括三维多芯片系统和量子计算等等。

　　2、机械设计和数控加工工具的进步

　　现代计算机辅助设计工具ω　极大提升了机械设计师的工作效率、设计质量★和复杂程度。数控加工工具近来也获得了许多突破——比如3D打印技术仅需极小的代价即可打印出高精度的3D模型，省去了耗资巨大的开模步骤。而嵌入式处理』器所能实现的功能也越来越复杂，性能与可靠∞性亦有了巨大改进，所有的这些都增强了机器人的性能和可靠性。

　　3、电池容量

　　如果机器人是可移动的，他们需要找到能够储存或产生足够的电量的方式来维持运行。过去几十年里，电池和燃料电池都不能很好地达到期望值。锂电池比碳氢燃料的能量密度少了一个数量级，但差距正︾在逐渐缩小。在高需求且竞争激烈的便携式电子设备市场，电♀池技术方面的技术进步一直在持续;更不要说混合动力和电动车领域了。而超级电容作为一项全新的技术，比标准电池充放电速度更快，而且能够反复充电上千次，但电池容量方面还需要更大的进「步。

　　4、对电池的高效利用

　　机器人依靠电池释放电能带动电机运转;电机越多，机器人对电能的消耗就越敏感。功率半导体充分利用了集成电路行业的技术进步，让便携式设备的价格也不再昂贵，而所有的电池都对电能效率十分敏感。LED是另一个快速发展↘的新兴市场，发光二级管可以以更少▆的电能实现更高的亮度和更广的照射范围，新型复合半【导体(氮化硅和碳化硅)也将迎来以更低的价格实现更高的性能的时代。现在，云机器人的发展则开始依赖于图形处理器来实现大规模的数据处理。在未来，以大脑为灵感的神经硬件所消耗的能量将会更少。

　　5、无线技术

　　最开始机「器人都是单独的个体，它们的记忆和解决问题的能力被自身携带的程序所限制，对它们进行更新和重新编程是一件耗时耗力的事情。而联网〓机器人为编程、解决问题、学习和更新提供更多可能性。得益于各种基础设施的完◣善，高性能无线数字通信现在随处可见，可联网的设备种类也大大增加。比如由Nest生产的智能温控器，可以使用☆配对的手机进行控制，并且它还能够记忆和学习并对未来环境做出调整。谷歌的Chromecast服务可以将你在电脑或手机上任意选择的内容通过无线连接展示在电视屏幕上。你知道吗，2014年全◆球的平均WiFi速度已经达到十兆每秒，到2018年还会翻倍。2014年，在全球范围内分布大约有4800万个公共WiFi热点;而到2018年，这一数字会再增加7倍。目前最新的WiFi标准(802.11ac)的速度为每秒千兆，和标准的蜂窝数※据(5G)一致。可以预见，未来服务机器人通过无线技术进行交流将成∞为常态。

　　6、互联网的规模和性能成指数爆炸形式发展

　　无线通信设施的发展和互联网的应用将不仅仅限制在智能设备尚。现在全球互联网的每月流量已经超过 88 EB(1 EB=1024 PB=1024*1024 TB)，保守估计三年内还会翻番。而现在大概有130亿台设备连接到互联网上，相当于地球人的两倍;而到2019年，这个倍数将卐会达到3倍。

　　7、全球数据储存成指数形式发展

　　纵观全球，由于社交网络的流行，大量的图片和视◆频在网上流传，“比特洪流”带来了可怕又可观的流量。通过比较，人的大脑一共有10^14个突触,假设我们把每一个字节的存储量作为一个突触，那么现在全球信息就相当于1000万个大脑※的储存量。

　　8、全球计算机能力成指数形式发展

　　全球计↑算机的运算速度已达到每秒10^21个指令。更重要◥的是，已经生产的数十亿个处理器(或许其︾中只有10亿个正在运行)可以和几个大型互联网运行数百万台带有高性能多核处理器的服务器并行计算。而任何运算都可以分成几个小部分，分开解⊙决问题并不需要进行信息交流，问题就能够迅速被分解并解决。许多关」于智能机器人自动化的问题都可以通过这种方式解决。