近年來，随着幾大經濟體先後提出了各自的新一代産業革命計劃，如中國的中國制造2025、德國的工業4.0以及美國的制造業再回歸等，極大的促進了機器人技術的發展。促使大量的機器人技術走出實驗室，走進了人們的生産生活中。但是不得不承認，人們對機器人的期望與機器人的現階段技術存在較大的差距。而主要的不足有四點：
- 運動穩定性差：非結構環境中異常情況下無法正常工作；
- 智能化程度低：未知環境下不能自主規劃，需要太多的人工幹預；
- 服務效率低：缺乏常識和基本推理能力；
- 人機互動困難：人和機器系統不能使用公共的表達形式。
機器人技術作為一個交叉學科，從最初的在機電領域與控制科學領域的交叉，到現今，需要有更大範圍和更大領域的交叉。傳統機器人技術與仿生技術和人工智能技術的結合将會是未來解決上述問題的有效途徑。仿生智能機器人作為下一代機器人技術的發展方向，必将在仿生型、智能化、操作靈活性、共融性等方面取得更進一步的成果。
仿生智能機器人的核心技術主要分為四大方向：智能感覺、決策學習、仿生控制和機器人技術。智能感覺主要提供機器人明亮的眼睛，用于認知環境和識别人體運動互動；決策學習主要是提供機器人聰明的大腦，要解決機器人的操作技能學習與知識積累問題；仿生控制是建構機器人系統高魯棒性的中樞運動神經系統，實作底層的有效運動控制；機器人技術是實作高性能的硬體性能，提供高過載的驅動單元。
各項技術的未來研究方向主要有一下幾個方向：
1.智能機器人系統的多模态環境感覺技術研究
立體視覺下的目标物快速捕獲與位姿檢測
圖像比對定位、性态識别與姿态檢測方法
基于雙目立體視覺的目标物快速捕獲與目标物性态的有效辨識研究
複雜多變環境下的實時感覺與全局地圖建構
面向動态、大場景、複雜環境的地圖建構技術和圖像處理與比對技術
人體運動意圖識别與人-機智能互動
通過力-位資訊等多種傳感輸入，開展人體運動意圖動态解算與預測技術研究
2. 智能機器人系統類腦模式的深度學習與決策研究
機器人操作技能線上學習與實時優化
基于多層人工神經網絡建構類腦皮層的深度學習算法
基于類腦記憶的卷積神經網絡特征提取模型
多機器人資訊共享下的智能軌迹規劃
利用多機器人地圖資訊,引入風險模型和平滑項，建構一個統一的路徑規劃模型
通過引入連續的威脅函數，解決多鄰域下的路徑規劃問題
機器人的知識累積與意圖預測
通過建構知識庫将機器人成功的操作與決策資訊進行積累
3. 智能機器人系統的仿生運動控制研究
仿生協同操作與抓取控制
基于機械臂力協調輔助與全身運動輔助的複雜操作控制研究
統一考慮操作臂、移動平台和機體的運動生成，提高對複雜環境作業搬運或抓取作業的能力
生物運動技能遷移與全身協調控制
結合由操作臂及全身接觸輔助的行走運動生成與自主平衡控制研究
利用機械臂、機體與腿足移動平台提高對複雜環境的通過能力、穩定性及成功率
人體參數智能比對與運動優化輔助
融合動力學前饋與人機接觸力回報的人-機協同控制與機器人運動輔助研究
4. 智能機器人系統關鍵部件開發
高過載、低功耗一體化驅動關節
開發爆發式短時高功率的高能量密度的高效關節驅動單元
輕質、柔順多關節仿生化機械系統
輕質、柔順、多關節、多傳感的仿生協作型機械系統
全天候、長續航的內建化動力系統
突破長航時、高複雜、大污染、多變化等對機器人本體提出的關鍵技術需求
面向阿裡巴巴基礎設施的使用需求，仿生智能機器人的技術特點與智能靈活操作的特點，非常适合應用于資料中心的運維工作。多樣化的資料中心技術架構和裝置類型，以及多種複雜的運維操作，要求機器人具有強大的适應性和智能性。同時由于IDC的地理距離的逐漸廣布和伺服器數量的大幅上升，大量加大了運維的操作人力需求。是以，采用機器人替代人力進行運維操作勢在必行。但是，簡單的人力替代并不是可行之道。
運維機器人在IDC的運維大系統中并不是核心部件，但是确實唯一聯通線上運維系統與實體實體的通道。
是以，未來運維的主要應用點應該是建立伺服器實體維護與線上自動化檢測的有效管道。在智能運維方面，仿生智能機器人技術将具有較好的應用。
在未來，随着仿生機器人技術的發展與成熟，智能運維機器人将會能夠完成更為具有挑戰性的任務。