随着越来越多的机器人在我们周围的世界中扮演重要角色，找到有效且价格合理的解决方案对于商业上可行的部署至关重要。开源往往是第一步，它是免费的或低成本的，易于获得和实施，因此可以简化原型和概念验证工作。但是随着机器人离开实验室，开源的局限性变得显而易见。频繁地重新设计，测试和实施软件以应对新情况，额外的传感器或环境，不仅会增加工作量，而且会增加内存和计算的负载。反过来，这可能需要改变硅芯片的选择，从而增加了不可预见的成本。随着实际商业部署的现实发生，在实验室中作为有限概念证明起作用的东西突然变成了昂贵的死胡同。
为了突破概念验证的陷阱，并使对能够发挥我们所知道的重要角色的机器人的访问民主化，业界需要可靠，可重复，准确和有效的解决方案。机器人设计的复杂性意味着只有规模最大，资金最雄厚的组织才能负担得起同时破解所有不同元素所需的专业知识。对于其余部分，我们需要培养专家的供应链，他们可以协作提供可协同工作的关键系统。这个充满活力的机器人创新者生态系统将支持从实验室毕业到现实世界的各种商业级机器人解决方案。
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