9、Vijay Kumar，賓夕法尼亞大學機器人學教授，IEEE 會士
「機器人很困難。每個人都聲稱只要開發(fā)出了硬件的抽象概念，機器人就是軟件的問題了。而且開發(fā)硬件確實正變得越來越容易 (我同意這篇文章中的說的大部分內容) 。但在硬件/軟件接口上還有很大的難題，主要是因為軟件根本上是離散的而硬件必須與連續(xù)的世界進行交互。盡管這樣的區(qū)別在自動無人機和自動駕駛汽車中并不重要，但它在需要與真實世界進行物理交互 (如：接觸) 的任務中是一個主要的問題。
波士頓動力在驅動執(zhí)行、傳感和控制 (尤其是使用液壓) 方面擁有世界級的專家，他們關注的重點是腿的位移運動 (locomotion) 、平衡和靈活性上的非常困難的問題。一個人還能在其它地方使用這種系統(tǒng)嗎?顯然在需要操控的任務中需要。腿就像手臂一樣;平衡中的穩(wěn)定性和魯棒性等價成抓取和靈活性中相似的性質，然而，控制位移運動和控制操控并不一樣。而且我們知道 2 歲幼兒都比我們最好的機器人更靈活。所以，在操控上還有巨大的發(fā)揮空間，尤其是在可接受使用液壓的行業(yè)中。
所以只要想一想需要在生產車間、倉庫、自動化存儲和檢索系統(tǒng)、軍事物流業(yè)務(順便一提這占到我們的國防部的花費中很大一部分) 和發(fā)電站與反應堆建筑維護中需要機器人操作的任何廣泛的應用——你需要波士頓動力那樣的解決方案。
[關于其它的谷歌機器人公司]，我同意 Gary Bradski 說的 Industrial Perception (工業(yè)感知) 的技術是『登上許多月亮的樓梯』：倉庫機器人、撫育商店 (我們正與 Walgreens 就此進行合作) 、老人用的家庭機器人 (我確信未來5到10年內就會有了) 、幫助酒店顧客的機器人 (Savioke 已經在做了) 。Meka 和 Redwood 也在這個操作空間中。但如果讓我負責的話，我會選擇波士頓動力和 Industrial Perception 」，并以我上面談論過的應用為目標?！?/p>
10、Robin Murphy，德克薩斯A&M大學計算機科學和工程學教授，及機器人輔助搜救中心(CRASAR)主任，IEEE 會士
「如果我是一家財大氣粗的大公司，我會接受機器人是所謂『正在形成』的市場，就像網絡購物一樣，將需要 10 年左右的時間來上升。機器人是不會直接替換人類的創(chuàng)新，所以人們很難想象怎么使用它們——因此這個市場正在形成。創(chuàng)新擴散理論(theory of diffusion of innovation) 表明潛在的終端用戶，而不是開發(fā)者，需要試驗這些應用看它們是如何工作的 (而且不只是物理上的，還有人機交互) 。
但是，機器人必須非?？煽?，軟件也必須能足夠定制化，讓終端用戶可以修補或改寫機器人，這樣就能讓終端用戶找到『殺手級應用』。本質上講，你可以將尋找機器人的最好、最有利可圖的用途的任務眾包出去，但只有當你擁有足夠好的、可以輕松重新配置并且軟件足夠開放的機器人才行。我會集中精力開發(fā)帶有可定制軟件和用戶界面的通用型地面、空中和海洋機器人，以便讓他們的正式員工 (和客戶) 找到最佳的應用。
為了確保開發(fā)工作是盡可能向著最可靠的、可重新配置的和開放的機器人前進，我建議開發(fā)者專注于應急響應領域。災難是最苛刻的應用，伴隨而來的是許多不同的技術的持續(xù)測試和用戶。舉幾個例子，想象一下從消防救援隊、海岸警衛(wèi)隊和美國紅十字會那里得到的想法和反饋的財富價值。專注于應急管理也將產生積極的社會效益?！?/p>
11、Paul Oh，內華達大學(拉斯維加斯)無人機和自動化系統(tǒng)實驗室主任，無人操縱空中系統(tǒng)(unmanned aerial systems)教授
「谷歌收購這些機器人公司后不久，我和來自學界、產業(yè)界以及政府的許多同僚聊了聊他們對谷歌接下來打算做什么的看法。我自己的看法是，『谷歌是一家信息公司』，下一代供應鏈的要求是實時，全面監(jiān)測以及材料處理。我推測，能夠行走 (波士頓動力，Schaft) 、操作 (Redwood,Meka) 、看 (Industrial Perception，Bot&D聯(lián)絡員) ，加上人工智能 (DeepMind) 的機器人能讓下一代供應鏈成為現(xiàn)實。我同事當中，有一半說，那真有意思…另一半說，我太買谷歌的賬了。