科学家们一直在期望，自动化机器人能征服海洋、道路、天空和太空，因此大力推动了相关技术的研发速度。虽然斯坦福学生所展示的机器人很简单，却孕育着不少可能性。

以无人驾驶为例，安全问题是必须要解决的。虽然说路测是必不可少的，但如何提升路测的安全性呢?或许为无人驾驶系统输入各种数据和算法的同时，通过微型城市模拟各类交通状况，并借此来完善无人车的算法，也是一种可行的方法。

虽然无人驾驶汽车的前景令人惊叹，但这项技术还在遥远的未来，前段时间引发各界关注的无人驾驶汽车撞死路人事故就是一个证明。那无人驾驶汽车要怎样才能“达到他们应有的水平”呢?斯坦福学生展示的自动化机器人，或许可以带来一些启发。

以谨慎的步伐向前滚动，一牛奶罐大小的机器人正在玩具般的城市里行动。它会暂停、旋转和记录更多所处的环境信息(这里有篱笆，那边有墙)，守望所有需要救助的动物，收获了观众们的众多掌声。斯坦福学生以生动的案例，向外界展示了机器人及其救援任务。

“这些机器人虽小，但包含了一系列你能在无人驾驶汽车上看到的传感器，”助理教授Marco Pavone认为，“在某种程度上它就是个微型城市，那里有自动驾驶机器人四处移动，就像无人驾驶汽车在真实世界运作一样。”

在这个案例中，机器人要完成的任务主要包括，绘制微型城市地图，找到沿途动物，向应急指挥部汇报和回到每个动物身边，充当救援人员。这是因为机器人装有能定位和记录障碍物的激光传感器，检测动物(示例中为动物照片)的摄像机和车载计算机。此外，这些机器人拥有多个自动级别，拥有通过深层学习算法开发的软件和图像分类。

据介绍，有学生团队为其加入回溯策略，让机器人能意识到内部地图和传感器所看到的内容之间出了差错之处;有团队利用假面机器人(自行车图像)，模拟了骑自行车的人——当机器人看到伪造自行车时，会停下来并播放音乐，直到流氓机器人离开它的行动道路。

这项实验最让人激动的地方在于，类似实验在过去需要大型团队和重大投资才能完成。不过斯坦福学生通过一个季度就带来这样的成果，可见自动化机器人(无人车、无人机和自主航天器等)技术所取得的飞速发展。这也意味着有越来越多工程师可以快速掌握相关技术，从而能进一步推动自动化机器人快速发展。