首先，答案是肯定的，未來的機器人必然要具備一定的學習能力，一方面學習能力是創造知識的基礎，另一方面學習能力也是人工智慧具備通用性的前提條件之一。

機器人是比較常見的智慧體（人工智慧產品）的表述方式，機器人在大資料、物聯網時代將被賦予更多的含義，自身的功能邊界也將不斷得到拓展，而具備學習能力是對於機器人最常見的要求之一。

目前人工智慧的研究領域中，有幾個比較熱門的方向，比如計算機視覺、自然語言處理和機器學習等，但是這其中的機器學習概念和自主學習能力還是具有一定差別的。

機器學習（包括深度學習）在某種程度上是透過演算法來發現資料背後的規律，而學習的過程主要體現在演算法的訓練過程中，演算法訓練需要大量的資料，訓練的資料量越大效果也就會越好，所以機器學習在當前的大資料時代得到了廣泛的重視。由於人工智慧需要資料、演算法和算力的支撐，所以在雲計算、大資料時代，人工智慧獲得了前所未有的發展機會，深度學習的效果也得到了較大程度的提升，這將會促進深度學習走向實際的生產環境。

機器人要想具備自主學習能力需要具備一個體系的支撐，這個體現包括感知部分、思考部分和行動部分，感知是學習的基礎，而思考部分則是消化整理的過程（分析、歸納、記憶），最終透過行動來完成對於所學內容的體現。

機器人的發展過程必然會經歷“長頸鹿式產品”的階段，也就是在創造時就賦予了固定的能力，但是隨著人工智慧技術的發展，未來的機器人會更注重學習能力，而這也正是人工智慧時代的重要標誌之一。

哈工科教少兒機器人程式設計教育專注5—18歲青少兒程式設計教育，為各個年齡段的少兒提供進階式機器人程式設計培訓。AI程式設計，贏未來。

1、可以的，哈工科教從德國引入的智慧硬體：人機融合協作機械臂-Franka Panda就擁有學習的能力，Franka Panda機械臂可以在幾分鐘內完成程式設計，並且可以實現拖動示教，具備人工智慧、自學習和互動能力。

2、Franka Panda機械臂由慕尼黑的弗蘭卡·艾米卡公司負責設計和開發，並在德國生產，共有七個關節，每個關節都具有類似於人類的高解析度和靈敏度，配備了扭矩感測器，從而提高了安全和控制力度。使用者無需專業的技能知識，透過手勢引導和觸屏操作就可以讓機器人在幾分鐘之內完成複雜的任務。