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机器人来上课课堂变得很有趣
　　记者采访了解到，“NAO”机器人老师不仅掌握了多种语言和PPT的使用，还能与学生互动，解答他们的部分问题。这种全新的教学方式，让电影里“大白”似的陪伴成了可能，不仅给传统课堂教学输入了新鲜血液，而且课堂气氛更加活跃，学生的课堂积极性也极大地提高了。
　　参加过“NAO”机器人上课的机械工程与自动化学院学生姜茂文说：“‘NAO’机器人老师不但外表可爱，讲课有声有色，而且课堂气氛也非常好，包括内容、手势、动作和PPT的衔接都挺不错，语言表达也很好。虽然对一些细微的问题还不能完美处理，但相信随着技术的不断进步，这些都将不是问题。”
　　王宏教授介绍，当听到“NAO”机器人老师来上课的时候，学生们都挺兴奋，新的教学工具的运用，极大地提高了学生课堂的积极性。
　　未来
　　可模仿特优教师进行高强度授课
　　王宏教授介绍，现在的“NAO”机器人只能回答事先存入数据库的问题，对于不在数据库的问题，它就无法给出答案，有一定的局限性。未来“NAO”机器人将接入到因特网，通过关键字进行搜索，给出最佳解答，不会再出现目前无法回答问题的情况。能耗也是团队目前面临的一大挑战，现在的“NAO”机器人充完一次电能工作两到三个小时，将来随着新技术的出现，有望延长其工作时间，增强其续航能力。
　　未来机器人老师将具有更多的优点：可以模仿特优教师进行高强度的授课，让更多的人分享优质教育资源；针对偏远落后地区教师数量少、教学水平低的情况，机器人老师可模仿优秀教师为偏远地区的孩子们讲课；有时机器人老师更能吸引学生，提高学生的学习兴趣；当然，机器人老师也可以为学生表演舞蹈等节目，拓宽学生的视野。

深度摄像的瓶颈
　　深度摄像头也称RGBD摄像头。我们常用的摄像头是RGB摄像头，单一个摄像头便能感知彩色可见光信息（Red、Green、Blue），而RGBD摄像头是在我们常见的RGB摄像头基础上，增加了深度信息。
　　深度摄像头获取图像方式分为主动式获取和被动式获取。二者的主要区别集中在观测传感器是否主动向环境发出探测光。如大疆精灵4上的双目视觉便是被动式获取深度图像，其技术特点是摄像头不主动向环境中发射能量，而通过两个以上摄像头计算特征点的坐标差得出感知环境中现有能力得到信息，这一方式与人类双眼获得时差的方式最为相近，但最大的弊端在于限于目前的技术，目前的识别精度还不高，过于依赖光线，而且无法处理特征不明显的场景，所以强光暗光都会导致深度计算的失效。
　　主动式获取所采用的方式则是从蝙蝠等生物上寻找灵感，通过主动发射探测光通过计算获取深度图像。这当中又分为三类：“RF-modulated light sources with phase detector”、“Rangegate dimagers”、“Direct Time-of-Flight imagers”，如Kinect一代所采用的Prime Sense就属于第二类，随着苹果收购Prime Sense，微软也在Kinect二代中改为微软自有技术，一般认为二代采用的是直接TOF的技术。