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复几个动作，但这有时还需要人类编写客制软件。
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。」
「我们的机器人软件并不限于固定的动作。当今的机器人一遍又一遍地重复执行相同的机械式任务。透过我们的软件，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，该软件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组件。由于追踪与编程弹性化对象极其复杂性，使得大多数计算机视觉系统都无法顺利实现这一类的应用。
Embodied Intelligence采用虚拟现实(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。
他说：「你可以看机器人『看』到什么了，并根据机器人『看』到的对象做决定，而机器人也会加以模仿。」
Peter Chen曾经是美国加州大学柏克莱分校(UC Berkeley)的研究人员，他和其他2位研究人员在今年初发表其采用机器学习与VR连结，教导机器人10项基本任务的实验结果。「在进行3分钟的VR展示中，机器人解决了以往可能需要由博士编写算法的所有任务。」
该途径使用了Google和Facebook等网络巨擘用于辨识影像和其他任务的相同深度神经网络技术。VR展示就像训练一样，设定神经网络路径或策略，并让机器人能在执行推论后加以改善。
