隨著人工智慧技術的發展成熟，越來越多的廠商開始利用機器學習演算法，讓機器人產品獲得了自主性的能力。這些能力可以幫助機器人主動避障，實時分析動態環境和作出最佳的決策，機器人不再是按固定指令死板地執行簡單任務，它將擁有了判斷事件的能力，可以更靈活地完成各種複雜的任務。

​目前，自主機器已經在許多地方出現，例如倉庫搬運機器人、自動割草機、自動吸塵器、商用服務機器人等，還有自動駕馭汽車也是採用了人工智慧的技術。過去在電影裡看到的機器人，現在在生活場景中陸續出現，人與機器之間的關係變得越來越緊密，社會的執行效率也得到了快速的提升。

智慧協作機器人的興起

機器人的發展和計算機類似，早在70年代的時候，大型計算機被研發出來，巨大的體積和昂貴价值讓人望而卻步，但經過了數十年的發展，現在的計算機已經可以做到巴掌般大小，具有快速的處理能力，可以隨身攜帶，價格也達到了個人能接受的水平。

過去，機器人只能在大型工廠中使用，體積大而且笨重的傳統工業機器人只是一個起點。新一代協作機器人已經出現，它們以小巧、輕便、易於安裝和使用的優點正在被各種行業使用。協作機器人可以和人類一起工作，價格便宜，它很有可能和個人PC一樣流行起來。

隨著計算機的微型化，機器人利用計算機硬體，可以實現邊緣裝置的智慧化，並可以結合雲端的大型伺服器，處理海量的資料和複雜的運算，未來機器人就會變得越來越聰明。

機器人能力的提升進一步擴充套件了其應用場景，工業生產線上大規模的機器人處理各種加工、裝配的任務，提升了生產線的輸出能力，同時降低了工廠在人力方面的投入，讓工廠獲得了更多的競爭力，這是一個十分成功的案例。現在機器人正在擴充套件到農業、醫療、商業、物流等多個行業，並將激發出巨大的創新機遇。

物流行業中的巨大機遇

在物流行業中，由於電子商務和新零售的快速發展，實體商店也開始部署微型配送中心，結合自動化和人工智慧技術進行檢索和揀選商品，物流行業對機器人產生了大量的需求。物流機器人處於爆發的前夕，許多創業公司籌集大筆資金，正在開發適用於零售業的機器人產品。

移動機器人可以在穿越在貨架之間，完成從貨架檢查商品到補貨等一系列任務，相比於傳統的人力檢查，智慧機器人可以達到更高的效率，即使是一個微型倉庫也能實現每個小處理數百個訂單。零售業的利潤率已經很低，所以不可能大量採用昂貴的人力，企業必需利用先進的機器人和人工智慧技術來跟上時代的步伐。

過去，昂貴的工業機器人在一些新的場景是不適用的，複雜的程式設計和長時間的安裝、除錯和後期維服務，這些都會讓企業承擔巨大的支出。目前，新一代機器人正朝著智慧化、小型化和易用的方向發展，更低的成本使得中小企業也能用得起。

機器人必需和垂直領域相結合，例如在物流行業中推出的自主推車、揀選、碼垛、卸垛或分揀解決方案。很好的一個例子就是亞馬遜收購的Kiva Systems公司，針對於倉庫物流提供專業的解決方案，結合軟體的能力實現智慧倉庫的高效運轉。

還有一些新型的機器人，例如Fetch Robotics和Locus Robotics等品牌，他們通過機器學習和直觀的使用者介面，實現機器與人的良好互動，在工作中機器人可以更好地服務於人類。