一台通用的目标导向的智能机器人，从系统设计层面来看，应该分为三层，硬件层，软件层和数据层。正常情况下，硬件层和软件层算”硬编码”的，及系统设计是确定下就很难改变的，决定机器人的能力上限。数据层则对应着机器人日常积累的各种经验，知识和技巧，体现机器人当前的能力水平。 我们对机器人所处客观环境的基础假设就隐含在机器人的硬件和软件设计当中，或者说隐含在软硬件结合的行为当中。
我认为在设计和制造机器人是应该可以毕竟安全的隐含以下假设
时空假设
所有的事物都在一个三维的空间容器当中，并沿着时间维度向未来单向地动态变化。
空间假设的存在使得系统可以使用三维向量加合适的单位来描述事物之间的相对空间位置。时间的单向变化使得系统可以使用数字加合适的单位来描述事件发生的相对时间，并在制定行动计划，分析事物规律时依赖”现在的行为可以改变未来的事件，而过去的事件以已经无法改变”。
物质和物体假设
物质是物理属性的最终载体，及物质在特定的空间和时间存在导致在特定的属性在相应的空间和时间出现，从而导致更多相应的属性出现在相应的空间和时间。至于到底有多少类型的物质？总量有多少？有多少属性？这些都是需要机器人去学习和发现的。
特定数量的各种物质或物体的集合可以组合成更复杂的新物体，组成物体的子部分的属性和特性作为一个整体能够产生新的特性。机器人的大部分时候需要学习和利用周围物体的特性，并利用这些特性达到其具体的目的。
机器人本身是各类物体中的一种。
一致性假设
时空中的各种事物遵循一致性的客观规律相互作用，动态变化。注意，世界上存在两种一致性，即统计一致性和确定一致性。
对于复杂系统的行为和需求预测很多都是统计性的，如人们对于事物的喜好判读，天气预测等。 当然，量子力学领域也有大量的统计性规律，不过目前来看基本与机器人的设计没有关系。
当然生活中还有很多事物是遵循相对简单的确定性特性，如把衣服放洗衣机内，按开始按钮后，衣服会在确定的时间内洗完。注意，这里的确定性并不是说不存在误差，而是指误差容忍范围内的确定性。
机器人需要能够学习和发现这两类一致性规律，基于着一致性来做出合理的决策，并在出现意外地不一致的情况下查找原因并解决可能的问题。比如洗衣机没在指定时间内洗完，可能是门没关紧或者洗衣机坏了，机器人需要把门关好或者使用其它方法洗好衣服。
交互假设
机器人只能通过感应器来获取环境的部分状态，机器人需要基于合理的假设来推断，建立和验证相关环境的模型。也就是说机器人不能神奇的获取外部世界的模型和规律。
机器人只能通过其运动系统或信息系统（如语言）产生的行为来影响外部环境。
主体假设
由于机器人大部分情况下是在人类社会中为人类服务，因此机器人默认假设世界上存在目的导向的主体，遵循一些主体相关的统计性规律，能够让机器人更好的与人类和其他主体交互。