这项成果象征着业界正朝着让机器人了解视觉世界的未来更迈进了一步。今天，人类专家通常以一种相对较缓慢的两步骤过程训练厂房中的机器人重覆几个动作，但这有时还需要人类编写客制软体。

Embodied Intelligence共同创办人兼执行长Peter Chen表示：「我们提供的工具并非编程每一步骤，而是证实机器人并不需要人类专家的协助……它也能从尝试与错误中学习。」

「我们的机器人软体并不限于固定的动作。当今的机器人一遍又一遍地重覆执行相同的机械式任务。透过我们的软体，能够赋予机器人经由摄影机真正『看』到的能力，并因而进行调整。」

除了更迅速且便宜地训练机器人之外，该软体工具还为教授新的任务开启了大门。例如，这套系统能教导机器人如何将线穿过机械元件。由于追踪与编程弹性化物件极其复杂性，使得大多数电脑视觉系统都无法顺利实现这一类的应用。

Embodied Intelligence采用虚拟实境(VR)头戴式装置来训练机器人。目前使用的是HTC Vive头戴式装置及其动作控制器，但任何VR装置都适用。

2017年工厂机器人销售量逾30万台

Chen指出，工厂对于机器人的投资大部份都花在负责训练的系统整合商——这部份的支出在平均约15万美元的总投资中就占了高达9万美元。

其他人也认同，在投资机器人时，最吃重的成本都位于基础硬体之外，大部份的钱都花在训练机器人。

美国加州大学圣地牙哥分校(U.C. San Diego)情境机器人研究所所长Henrik I. Christensen指出，PlusOne、Universal Robotics以及西雅图的研究人员也正积极投入这个领域。他说：「有相当多的单位都想让机器人使用机器学习。」

然而，Chen说：「现实情况是机器学习在工业机器人领域的应用还很有限。最常见的还是在检测时使用机器学习。

编译：Susan Hong

参考原文：Robots Get AI from Startup，by Rick Merritt