無論是傳統的工業機器人，還是最先進的協作機器人，它們都要依靠感測器獲取的資料構建更佳的機器學習(ML)和人工智慧(AI)的模型。工業機器人依靠這些模型就可以在各種動態的現實環境中做出實時的決策和導航。是ML/AI系統，為機器人的感測器提供關鍵的資料。現在的感測器能將機器人收集來的資料融合在一起，就可以讓機器人具有越來越好的知覺和意識。

ML有兩個主要部分：培訓和推理，整個過程可以在完全相異的處理平臺上執行。培訓通常是以離線方式在桌面上進行或在雲端完成，包括將大資料收入到神經網路。培訓階段是在部署時已經有了一個經過培訓的AI系統，這個系統能夠執行特定任務，如調查組裝線上的瓶頸問題等。

應用的感測和智慧感知對機器人來說非常重要，因為機器人想達到高效的效能，特別是ML/AI系統， 在很大程度上取決於為這些系統提供關鍵資料的感測器的效能。雖然在工廠裡絕大多數的工作依舊是人工在完成，但工業機器人將會替代到人類的部分工作，實現工廠的自動化生產。