据Wakao称，NRI研究团队与牛津大学教授迈克尔·奥斯本（MichaelOsborne）联合对逾600个工作岗位进行了研究，发现“多达49%的工作岗位可以由计算机系统所取代”。奥斯本之前曾在美国和英国进行类似的研究。
NRI研究团队根据工作岗位对创造性的要求，对每个工作岗位实现自动化的可能性进行了研究。研究发现，客服、快递员或农业类工作岗位被计算机化的可能性相当高，而写作、教学等对创造性要求较高的工作岗位近期被计算机取代的可能性较小。
奥斯本的研究发现，47%的美国工作岗位和35%的英国工作岗位可能被计算机取代。Wakao表示，“但是，这只是一种假设性、技术性计算，没有考虑社会因素。”
有媒体报道称，许多日本人都对即将到来的机器人革命持接受态度。因为它不但能缓解日本人口快速老龄化带来的经济压力，同时能解放劳动力，使他们能从事更有创造性和更有益的工作。
麻省理工：研发比人类手指敏感100倍的机器人手指
据外国媒体报道，美国麻省理工学院（MassachusettsInstituteofTechnology，MIT）视觉科学学科联合波士顿东北大学研究团队近日成功研制了一种触觉传感器GelSight，比人类的手指更加灵活敏感。
近来，随着仪表和控制工学技术的发展，游泳机器人、踢球机器人、跳远机器人等多种多样的机器人研究成果展示到大众面前，此次麻省理工学院及东北大学联合研究团队开发的“机器人手指传感器”突破了此前机器人手部关节不灵敏等限制，甚至比人类手指更加灵活敏感，因此受到了各界瞩目。该传感器不是以机器来辨识触觉，而是以3D视觉实时定位物体的方位，以实现对物体的识别和传感。据悉这种技术比人类的手部触觉灵敏约100倍。GelSight内置有红色、黄色、白色、蓝色等照明设备，GelSight可根据指示的信号迅速做出反应，根据麻省理工学院方面公开的演示视频更可直观的感受到GelSight的强大功能。装置了GelSight传感器的机器人可轻松拔出装置在电脑上的USB，但未装置GelSight的机器人则无法完成该动作。
自2009年就开始研发该传感器装置的麻省理工学院视觉科学科爱德华教授表示，GelSight最大的特征在于，最快的辨识物体的视觉信号，并马上将其转化为触觉信号。该设备提供了一种可检查大体积产品的方法，这些产品由于体积较大而无法在显微镜下做检验。未来这种方法也可能用于医学、法医学和生物识别等多种领域。
可代替收银员的智能机器人问世
当你在超市里购买菜刀的时候，一定不会希望收银员在打现金收入记录机的时候拿着它在你面前危险地晃来晃去。但如果收银员是机器人的话可就不一定了，因为它并不知道怎样做才是正确的，除非有人预先对其进行过教导。这也正是美国康奈尔大学正在研发的一个项目。
由AshutoshSaxena教授领导的科学家们与工业机器人制造商巴克斯特（Baxter）公司共同完成了这项合作。此款机器人在近期获得了一系列的舆论好评，不仅仅是因为它的价格低廉，最重要的是普通的人类工人也可以对其进行教导，通过对手臂的引导过程让它更加出色地完成工作任务。
康奈尔大学完整地模拟了杂货店的结账过程，在那里，机器人能够通过视觉识别出不同类型的商品，然后将它们捡起并放置在装袋区域。最初，它只是利用热传感器来感知周边的人群，即使拿着菜刀危险地靠近他们也不会觉得有什么不妥。
为了训练它摆脱那种行为，参与者首先让正在摇晃的机器人保持静止状态，然后将它的胳膊推回到一个更为安全的位置。重新开启后，机器人会通过屏幕显示出三种改进后的摆动轨迹，这一切都以它刚刚学到的知识为基础。最后，参与者将择优挑选出一个最好的。
在第三次尝试过程中，工作人员将再度引导机器人的移动轨迹，通过此次对手臂的微调，它不会再将刀片直面顾客了。利用自定义的学习法则，机器人逐渐学会了怎样更好的拿取菜刀。
只需三到五节课，机器人就可以轻松地学会菜刀的处理方式。与此同时，它还能够兼顾地了解其它商品的注意事项，例如容易被压扁的水果和需要保持直立包装的物品等。
“螃蟹机器人”可勘测水下环境
目前，韩国海洋科学和技术研究所最新研制世界上最大、涉水最深的水下行走机器人——CrabsterCR200，颇似一只巨大的机器螃蟹，其重量达到635公斤，像一个真实甲壳纲动物能够在海底探索，使用复杂力学将其固定。机器人愈发能干！未来20年日本半数工作岗位将无人化科技世界网
预计这种螃蟹机器人可用于科学勘测项目，例如：修复石油和天然气管道等海底设施。在概念视频中，研究小组设想螃蟹机器人抓起物体，装载到类似于大嘴结构的隔间中，可能在实际应用时并不具备这些特征。
基于它的体积和重量，这款机器人可以代替水肺潜水员在强洋流下作业，它能够在强洋流下固定，将“头”低下来，抬升尾部，正面迎对洋流。螃蟹机器人装配着11个摄像头，其中包括一个声学相机通过反射声波观测模糊的海水，并拍摄实时视频。
一个彩色高清相机可近距离放大勘测目标，并将勘测数据通过一根500米长系链发送，便于操作人员控制螃蟹机器人。
这款机器人使用多普勒仪测量水流的速度和方向，同时声学脉冲可在海底建立通讯确定其位置。机器人可使用声纳建立水环境3D图像，在水下移动时速为1.6公里，它由韩国海洋科学和技术研究所工程师建造，2013年夏季进行首次水下测试。
科学家计划CrabsterCR200试水200米深度，之后部署在黄海进行海底勘测，帮助考古学家探寻12世纪失事沉船。
