#中一管理# 機器人技術的落地難度要大得多。因為機器人領域的問題，無法通過直接把資料“投喂”給深度學習算法就能“簡單粗暴”地解決，而是涉及複雜操控、精細運動及合理規劃等多個環節，同時需要機械工程部件與具備AI的感覺系統、精細運動控制系統之間的互相配合。這些問題并非無法攻克，但是整個機器人系統的優化需要一定的時間，而且需要跨學科的協作。
精準複刻人類的視覺、運動和操控能力是機器人技術的基礎。一個合格的機器人不僅要具備自動化能力，還應該擁有自主性。這意味着當人們把決策權交給機器人時，機器人需要能夠根據環境的變化進行規劃、收集資訊并回報、即時調整或臨場發揮。當機器人被賦予了視覺、觸覺和運動能力之後，AI就可以執行難度比以前高很多的任務，而且可以執行的任務的數量也大大增加了。
不過，在20年内，機器人技術很難完美地達到人類在視覺、觸覺、操控、移動和協調等方面的水準。人們将在特定環境中獨立開發機器人的各單項能力，然後随着時間的推移，逐漸攻破各技術之間的壁壘。
如今，機器人領域的計算機視覺技術已經趨于成熟，而且已經用于老年人安全監測（如老年人手裡的機器人助手，可以在發現老年人遇到困難時，快速撥打監控中心的電話）、流水線作業檢測、能源及公共運輸行業的異常情況監測等方面。同時，機器人移動平台可以在室内空間實作自主導航；自主移動機器人（AMR）能夠“看見”前方障礙物，規劃路徑，在倉儲間搬運貨物；機械臂可以用在焊接、裝配等流水線上，執行物體的抓取、操作和移動任務，在電商的配送中心完成物品的揀選工作。
未來，機器人的能力會變得越來越強。例如，搭載了攝像頭和其他傳感器（如雷射雷達）的機器人視覺技術，将成為智慧城市和自動駕駛汽車的重要組成部分。機器人移動平台将不再局限于室内作業；自主移動機器人有可能到達任何地方，自主導航，成群結隊地高效作業；機械臂将擁有柔軟的皮膚，能夠抓取易碎的物體，然後通過反複的試驗以及對人類的觀察，學習承擔新任務、掌握新技巧。另外，機器人的視覺、運動和操控能力，将在一次又一次的複雜任務中得到磨煉，進而實作更好的協作、更高效的結合。
