智慧機器人屬於人工智慧的一種應用，但是它又不同於一般的人工智慧程式。

常規的人工智慧通常是通過收集資料並訓練模型，然後使用該模型進行預測，常見的應用有迴歸、分類等。使用較多的開發語言包括Python、Matlab、C/C++以及其它語言。

還有一種人工智慧的實現方式，稱之為專家系統，它的開發語言是Prolog。

Python（英語發音：/ˈpaɪθən/），是一種面向物件、解釋型計算機程式設計語言，由Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python是純粹的自由軟體，原始碼和直譯器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮排。Python具有豐富和強大的庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是C/C++）很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面 ），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以呼叫的擴充套件類庫。需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。

智慧機器人主打AI技術，Python是AI時代的頭牌語言。

Python 也藉助 AI 和資料科學,攀爬到了程式語言生態鏈的頂級位置。Python 與 AI綁在一起,對它們來說,無論是電子商務、搜尋引擎、社交網路還是智慧硬體,未來都只是生態鏈下游的資料奶牛、電子神經和執行工具,都將聽命於自己。

AI的本質是一個自學習，自組織的系統，其規模和複雜性是一個數學模型自資料的餵養下自己長出來的，是內生的。

有人 認為 Python 的優勢在於資源豐富，擁有堅實的數值演算法、圖示和資料處理基礎設施，建立了非常良好的生態環境，吸引了大批科學家以及各領域的專家使用，從而把雪球越滾越大 。但我覺得這是倒因為果。為什麼偏偏是 Python 能夠吸引人們使用，建立起這麼好的基礎設施呢？為什麼世界上最好的語言 PHP 裡頭就沒有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 這樣級別的庫呢？為什麼 JavaScript 極度繁榮之後就搞得各種程式庫層次不齊，一地雞毛，而 Python 的各種程式庫既繁榮又有序，能夠保持較高水準呢？

我認為最根本的原因只有一點： Python 是眾多主流語言中唯一一個戰略定位明確，而且始終堅持原有戰略定位不動搖的語言 。相比之下，太多的語言不斷的用戰術上無原則的勤奮去侵蝕和模糊自己的戰略定位，最終只能等而下之。

Python 的戰略定位是什麼？其實很簡單， 就是要做一種簡單、易用但專業、嚴謹的通用組合語言 ，或者叫膠水語言，讓普通人也能夠很容易的入門，把各種基本程式元件拼裝在一起，協調運作。

正是因為堅持這個定位，Python 始終把語言本身的優美一致放在奇技妙招前面，始終把開發者效率放在CPU效率前面，始終把橫向擴張能力放在縱向深潛能力之前。長期堅持這些戰略選擇，為 Python 帶來了其他語言望塵莫及的豐富生態。

智慧機器人只是一種IT技術的產品，可以用很多語言來開發實現，包括python，java，c，c++等等，語言不同，其實邏輯是相通的。只不過目前來講，python是最適合，最簡單，成本最低的一種開發智慧機器人的語言。python在人工智慧方面擁有很多優勢。

Python 提供的第三方工具是非常強大的，Python提供大量機器學習的程式碼庫和框架，在數學運算方面有NumPy、SciPy，在視覺化方面有MatplotLib、SeaBorn，結構化資料操作可以通過Pandas，針對各種垂直領域比如影象、語音、文字在預處理階段都有成熟的庫可以呼叫，深度學習方面有TensorFlow。Python的程式碼庫生態系統可以讓你在工作空間內，簡單地的通過一行命令安裝很多的這些框架，而這是許多機器學習框架所必須的。