在最近的西雅圖Build會議上，Microsoft在有限的預覽中宣布了端到端工具鏈，以幫助開發(fā)人員和組織為其行業(yè)構建自主系統。該平臺包括機器教學工具和仿真技術，這些技術使智能機器人系統能夠完成諸如運行自動叉車和機器人檢查平臺之類的任務。

該平臺利用了一些現有的Microsoft技術，包括 Azure物聯網，用于Windows的機器人操作系統（ROS），通過 2018年6月的Bonsai收購而獲得的機器教學技術以及稱為AirSim的微軟行業(yè)模擬器技術。

不應將機器教學與機器學習相混淆，它使用一種補充方法來解決AI問題，即從人們那里獲取知識，而不是僅從數據中提取知識。微軟的AI作家Jennifer Langston解釋說：

機器教學依靠人們的專業(yè)知識將問題分解為更輕松的任務，并為機器學習模型提供有關如何更快地找到解決方案的重要線索。這就像在教孩子打全壘打一樣，首先將球放在發(fā)球區(qū)上，然后扔下手球，最后進入快球。

工業(yè)自動化幾乎不是一個新現象，但是這些系統不同于自動運行的系統。與涉及變化或未定義最終狀態(tài)的方案相反，傳統的自動化依賴于結構化和重復的過程。例如，考慮地震中蛇形機器人能夠爬過雜物或狹窄的氣袋，尋找可能被困或處于危險環(huán)境條件下的人。

微軟已經與Sarcos合作， 為Guardian S帶來了智能功能，該功能可以避免障礙物，并為機器人操作員提供更多的周期來專注于緊迫的決策，從而使機器人能夠更加自主地移動。Sarcos執(zhí)行副總裁兼首席市場官Kristi Martindale解釋說：

在現實世界中，操作員仍將在引導機器人方面發(fā)揮作用。但是，如果Guardian S能夠感知其周圍環(huán)境并執(zhí)行所有中間運動以自行穿越樓梯，則操作員可以專注于評估場景并做出更嚴格的判斷。