研究人员表示，这款模拟器可以帮助他们更快地实现目标，尽快在几乎不存在任何试错余地的现实世界场景中开始测试甚至应用他们的系统。

　　支持智能机器人系统开发

除模拟器外，空中信息技术和机器人技术平台还包含一个软件库，开奖，允许开发人员快速编写代码，以操控基于大疆和MavLink这两个时下最流行平台的无人机。通常情况下，开发人员必须花时间去学习这些独立的API，并为每个平台单独编写代码。

研究人员预计不久将在该平台上添加更多工具，同时他们希望软件库和模拟器将有助于推动整个领域的发展。例如，这些工具将可以帮助研究人员开发更高超的感知能力，帮助机器人辨认其所处环境中的各项元素，并将门禁等真正的障碍与阴影等虚假的障碍区别开来。这些感知能力也将帮助机器人理解诸如自己距离某个行人有多远等更为复杂的概念。

同样，空中信息技术和机器人技术平台还可以帮助开发人员在机器人等功能装置在规划能力方面取得突破，其目的是协助功能装置预测即将发生的状况以及如何应对，就像我们人类在穿过街道时预计会有汽车驶过那样。这种人工智能会密切模仿人类在现实世界中行动的方式，这也是创建可供日常安全使用的现实系统的关键所在。

整个平台设计为可用于需要环境导航的任意类型自主系统。“实际上，我可以使用同样的代码基底来操控滑翔机或驾驶汽车，”Kapoor说。

　　机器人技术的普及化

　　目前，研究人员在这一平台上的探索还不到一年的时间，但他们充分利用了计算机视觉、机器人学、机器学习与规划等领域过去几十年间积累的经验。Kapoor说，他们取得了如此快速的进展，一部分原因是微软研究院的独特架构，在这里，背景迥异的研究人员很容易就能开展协作。

研究人员决定开放该项目的资源，以进一步促进可自主运转人工智能助手的研发。虽然许多人都相信未来无人机、机器人和汽车能够自行运转，但现阶段这些系统中的大多数仍然高度依赖人类的指引。

研究人员还注意到，许多机器人学和人工智能研究人员并没有时间或资源来自主开发这些工具，或者在现实世界中进行此类测试。这也是研究人员决定共享研究成果的另一个主要原因。“我们希望让机器人技术人人共享，”参与这个项目的研究员Debadeepta Dey说。

他们还希望空中信息技术和机器人技术平台将有助于快速启动相关协议和法规的标准化，以便规范人工智能助手在现实世界中的运转。Kapoor指出，每个会开车的人都知道要遵循一套标准化的交通规则，例如应在道路的哪一侧行车、何时停车避让行人以及开车的限速等等；但目前还不存在针对人工智能助手的类似标准。

他说，随着自主系统日益进入主流，有了微软提供的这样一个系统，研究人员就可以开发一些最佳案例且能全面推广，以提高自主系统的安全性。“整个生态系统需要演进，”Kapoor说。

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