目前来看，“杀戮机器人”尚未成为现实，但拉塞尔让人们警醒的是，它们迟早有一日会变成现实。世界各地的军事实验室都在忙着研发战争用途的小型自动机器人，其中既有常规的，也有非常规的。位于美国马里兰州的美国陆军研究实验室在过去十年间一直在进行微型自主系统与技术（MAST）的研究。今年早些时候新启动的名为“分布式协同智能系统与技术”（DCIST）的项目正大跨步地将设想变成现实。
MAST项目始于2008年，那时候“一架掌上间谍无人机”还是停留在科幻小说中的概念。如今这种无人机已是司空见惯。除了基础的无人侦察机，MAST还研发出了微型战场侦察兵，可以在士兵前方跳跃或爬行，代替人完成地面侦查。而DCIST的目标则更进一步，希望让这些微型机器学会沟通和合作，最终——如果项目研究成功的话——实现机群协调行动来共同执行某个任务。
能爬，能飞，还能跳
目前，尽管制造出了形态各异的军事机器人，美国国防部仍然致力于将机器的行动限制在人类控制之下，最终触发板机的权利归属人类而非由机器自主决定。同FLI一样，五角大楼同样为“杀戮机器人”的概念所震惊。技术总有难以遏制的扩散性，七十年前人类研制出了原子弹，在看到这种武器骇人威力后，世界各国争相效仿。就算美国管住自己不去制造杀戮机器，一旦相关科技成熟，难保其他国家或组织不去制造。
现有的无人机（polycopters）可视为直升机（helicopter）的变体，通常是小巧的机身上配备四到六个旋翼。一些MAST的研究员认为他们找到了更好的设计方案。
他们提出滚翼飞行器（cyclocopter）设计。通俗讲就像是将轮船的滚轮桨应用到无人机上。虽然滚翼飞行器的理念早已有之，但由于这种结构对材质的坚固程度和重量要求较高，相关设计工具直到最近才开发出来，因而一直无法得到实际应用。如今所需要的材料和工具都已具备，相关工作正在飞速进行。在MAST项目中，研究人员已经将滚翼飞行器从重达半公斤的庞然大物精简成重量不足30克的微型飞行器。新机器性能与小巧兼具，在各种方面都完胜传统无人机。
与传统飞行器相比，滚翼飞行器使用到的空气动力学原理与昆虫飞行更加相似，通过将气流搅入气旋而非通过旋翼产生升力。这一飞行方式的变化对小型飞行器而言意义重大。涡旋效应随着飞行器体积的缩小而增大，传统飞行器与此正好相反。传统飞行器是约大越稳定，滚翼飞行器则是体积越小越好。
滚翼飞行器飞行起来噪音很小。得克萨斯州A&M飞行实验室的莫比尔·本尼迪克特（Moble Benedict）是滚翼飞行器项目的领导者之一，他注意到与旋翼无人机高速旋转产生的噪音相比，滚翼飞行器的桨叶速度转速要低很多，这使得滚翼设计成为间谍无人机的理想之选。同时滚翼飞行器还有更好的机动性，具备更强的抗风能力。
本尼迪克特博士预计，滚翼飞行器有望在两年后量产。到时候滚翼飞行器可能会在许多方面找到用武之地，而不仅仅是军事用途。除了滚翼飞行器，MAST还在研究其他多种黑科技，其中就包括能够单腿跳跃的机器人。
其中最先进的代表当属一款名为“Salto”的机器人，这款产品由加州大学伯克利分校仿生微系统实验室开发而成。Salto体重98克，单足支撑的身体上有一个旋转的侧臂。独特的结构让它拥有出色的平衡能力，能够在不平坦的表面上跳跃，爬楼梯也不在话下。
Salto跳跃的速度（几乎达到每秒2米）对其支撑腿提出巨大要求。开发团队中的电气工程师罗恩·菲林（Ron Fearing）说道：“试想一只仅靠一条腿实现高速奔跑的猎豹，腿落地的时间再减半。”与滚翼飞行器一样，这项技术的成功打造也得益于材料学和计算机算法的突破。
据菲林博士讲，Salto这类机器人比无人机更加安静，而且能够在狭窄的空间里操作。在狭窄的环境中无人机一般会受到墙壁反射的气流的干扰而无法正常工作。Salto在车轮望而却步的崎岖地形上——比如倒塌后的建筑物——仍能跳跃自如。目前Salto尚不完美，落地动作仍需完善。菲林博士用松鼠在树枝间跳跃来形容Salto的跳跃机制，跳到下一个树枝并非目的，还要有能力稳稳站在那儿。这个问题有望在未来一两年内被攻克，到时我们可以期望看到这种跳跃机器人被应用到履带机器人力所不能及的场合。
在废墟上跳来跳去并非Salto唯一的本领，它还有能力穿越狭窄的缝隙。仿生微系统实验室效仿蟑螂的运动，为Salto提供了新技能。蟑螂的身体扁而平，方便它爬行从狭窄的空隙穿过，如果有必要，还能够翻转身体。Salto的旋臂或将帮助它实现翻转动作。
有能力进入或倒塌或完好的建筑是一回事，在无人操控的情况下进行自主导航是另一回事。美国国防部高级研究计划局（DARPA）希望通过“快速轻量自主飞行计”（FLA）开发出能够进入建筑物并能够自主导航的高速无人机。这项努力已经小有成效。今年6月份，DARPA报告称FLA研发的旋翼飞行器已能够实现在林地和仓库中避障前行，并在任务完成后自动返回出发地。
机群协同作战
下一个挑战——同时也是拉塞尔等人所担忧的——是让一群机器人连接起来，为某个共同的目标展开高效合作。在MAST的支持下，宾夕法尼亚大学GRASP实验室找到了让无人机群协调飞行而不致相撞的方法。虽然效果看上去很不错，但其实现机理与现实中的鸟群飞行相去甚远，鸟群是依赖各自感官搜集信息并做出行动决策，而无人机则依赖地面传感器进行统一协调，以防止发生空中交通事故。
上述情况正在发生改变。8月份，MAST演示了三台机器（两台在地面，一台在空中）使用独立感应器探知环境和彼此位置，这为更大规模的机器人协作开辟了道路。
此外，演示还向我们展示了，不同种类的机器人协同工作时所可能的景象。“异质群体控制“是一个新兴学科，只在解决多种机器人协同工作时所遇到的棘手问题。有些机器人可能小如邮票，另外一些却可能大若吉普车，如何协调这些形态功能各异的机器人就像人力管理一样是一门学问。根据需要，机群需要在恶劣的环境中分解成小组搜索建筑物，并在任务完成后重新集合。
这正是DCIST项目的努力方向，宾夕法尼亚大学、麻省理工学院、佐治亚理工学院以及加州大学伯克利分校已经获得2700万美元的经费来开展相关研究。DCIST项目计划于2022年结束，届时，“杀戮机器人”或将从科幻变成现实。
