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在最近的西雅图Build会议上，Microsoft在有限的预览中宣布了端到端工具链，以帮助开辟人员和组织为其行业构建自主系统。该平台包括机器教学工具和仿真技术，这些技术使智能机器人系统能够完成诸如运行自动叉车和机器人检查平台之类的任务。

该平台利用了一些现有的Microsoft技术，包括 Azure物联网，用于Windows的机器人操作系统(ROS)，通过 2018年6月的Bonsai收购而获得的机器教学技术以及称为AirSim的微软行业模拟器技术。

不应将机器教学与机器学习相混淆，它使用一种补充方法来解决AI问题，即从人们那里猎取知识，而不是仅从数据中提取知识。微软的AI作家Jennifer Langston解释说：

机器教学依靠人们的专业知识将问题分解为更轻松的任务，并为机器学习模型提供有关如何更快地找到解决方案的重要线索。这就像在教孩子打全垒打一样，首先将球放在发球区上，然后扔下手球，最后进入快球。

工业自动化几乎不是一个新现象，但是这些系统不同于自动运行的系统。与涉及变化或未定义最终状态的方案相反，传统的自动化依赖于结构化和重复的过程。例如，考虑地震中蛇形机器人能够爬过杂物或狭窄的气袋，追寻可能被困或处于惊险环境条件下的人。

微软已经与Sarcos合作， 为Guardian S带来了智能功能，该功能可以幸免障碍物，并为机器人操作员提供更多的周期来专注于紧迫的决策，从而使机器人能够更加自主地移动。Sarcos执行副总裁兼首席市场官Kristi Martindale解释说：

在现实世界中，操作员仍将在引导机器人方面发挥作用。但是，如果Guardian S能够感知其周围环境并执行所有中间运动以自行穿越楼梯，则操作员可以专注于评估场景并做出更严格的推断。