機器人學校與我們的學校不同，第一是不必親自到校上課，因為全是連線的遠端教學，第二是一旦註冊入學，就與學校黏在一起永遠不能畢業，因為一旦離開學校能力就大減，甚至什麼都不會做了，畢業保證「失業」。這兩個學校分別是歐洲的 RoboEarth，與美國的 RoboBrain。
RoboEarth Eindhoven 技術大學主導，結合歐洲各大學十幾名教授組成的研究計畫，目的在把儲存在雲端的軟體，以快速的網路即時送給需用的機器人，這樣機器人本身電腦的軟體就不需那麼複雜，正如同我們用的主從 (Client/Server) 電腦系統架構。
RoboEarth 系統結構示意圖、可點選放大、取自網路
上圖有三個層次，最下一層是機器人，第二層是軟體元件，每一元件相當機器人的一個動作，機器人需要一個本身沒有的動作，從這一層取得，如果第二層還是沒有，就要上第三層取得。二、三兩層都在雲端，所以分別稱為雲端引擎、與雲端資料庫。機器人只能與引擎聯絡，引擎不能解決再上傳給資料庫，資料庫經過運算找出答案，下傳給引擎轉傳給機器人，也可以直接下傳給機器人。
雲端引擎直接與機器人互動，扮演重要角色，除了供應軟體元件，還能讓軟體元件在不同的機器人中分享。研究人員做過一個實驗，兩個機器人分別在兩間病房給病人送一杯水，第一個機器人有開冰箱拿水的功能，另一病房的第二個機器人沒有這個功能，於是就向雲端引擎要這個功能，雲端引擎就從第一個機器人取得開冰箱的軟體轉送給第二個機器人，第二個機器人就開冰箱把水送到病床，因為傳送軟體很快，不覺得第二機器人在動作上遲疑。
除了一般動作，一旦機器人遇到雲端引擎也不能解決的問題，需要規劃、辨識、計算一些複雜程序才能找出解答，就勢必上傳到資料庫處理了。資料庫包含四類資料，軟體元件、地圖資訊、動作處方、物件辨認。
RoboBrain 康乃爾大學 主導，與布朗、史坦福、加州大學柏克萊分校共同合作的的研究計畫，正如其名，是製作一個給機器人的腦子，這個腦子太大，不能分給每一個機器人，只能讓機器人連線到腦子來動作。這個腦子的智力是從網路吸取資料得來，到目前為止已經吸收了 12 萬段影視、100 萬筆文件、十億張影像。今年十月會擴充到十所大學合作，取得百倍以上的資料。
RoboBrain 與 RoboEarth 在理論上相同，但處理的方式不同，RoboEarth 需由人來建立檔案，但 RoboBrain 從網路不斷吸取資料會自行建構，人僅做資料的整理、分類、關連，隨吸取資料的增加，腦力的功能也增強。一把椅子可以細分成零件，與的家具的關係，用途與馬桶同樣是給人坐上去的。咖啡與咖啡杯連一起，同時關連把液體倒進容器的動作。這樣的瑣碎關連，讓機器人可以從龐大的腦子找到點點滴滴的指令，合起來完成工作。
下面一段 (YouTube) 影視，是美國康乃爾大學機器人 PR2 製作阿芙佳朵 (Affogato) 的實況，阿芙佳朵是一種義大利飲料，底層是濃縮咖啡，上層是冰淇淋，最後再灑一點焦糖。看 PR2 的動作雖然歪歪扭扭，畢竟也完成了任務，也許下一次可以實驗炒一盤菜.........。
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