當然可以肯定的是，機器人在某些方面可以比人類更有效地發揮重要作用，可以完成重復性很強的單調任務(例如焊接)、繁重的工作負荷，或在威脅人身安全的環境中執行的任務。也就是說，機器人只能按照人類的安排去做，它們不能即興創作。人類不可思議的力量就是在出現突發情況時思考和應用實時決策，人工智能在這一方面與人類相比還有一定的差距。
如今的機器人雖然可能非常有效地執行一項任務，但卻是靜態的，并且成本高昂。行業專家指出，機器人必須降低成本，并且在移動性和可重新編程性方面必須變得更加敏捷。事實上，有了這些能力，機器人可以更好地與人類進行競爭。這并不意味著工作人員的職業生涯將要終結。人類擁有非凡的大腦，可以與機器人開展合作。工作人員的技能可能會發生變化，但行業專家對在工廠環境中使用機器人的前景非常樂觀。
開發感官功能
讓機器人變得更加智能的一種方式是集成各種傳感器，就像人類有五種感官一樣。但機器人大多只有視覺這一種感官功能。隨著技術的發展和進步，機器人的能力和功能將會繼續提高。
可以設想機器人能夠理解人類的手勢，例如在噪音很大的環境通過識別手勢來執行操作。但是希望看到機器人會增加其他感官功能。未來的機器人能夠聽取語音命令并識別某些機器設備不正常的噪音。他們可能能夠使用觸覺來確認特定產品是否足夠光滑，也許他們可以對特定化合物的混合物進行味覺測試。唯一可能在機器人技術中受到限制的感覺是氣味，但是一些企業正在為實現這一功能而研發傳感器，并致力于使其在未來得以應用。例如，尿液的氣味已被證明是某些癌癥的主要指標，并且已經證明蜜蜂可以聞到爆炸物的氣味。可以想象一下，未來的機器人在農場中可以根據氣味來選擇成熟的蔬菜和水果。
應對意外事件
開發人員需要考慮兩個關鍵因素：首先，當需要機器人執行任務時，它必須立即響應人類。其次，這些機器人可能部署在并不理想且通常無法預測的環境中。設計人員需要考慮機器人在不理想環境的使用情況，并確保機器人始終保證一起工作的工作人員的人身安全。
例如在工廠里進行的一個實驗也許可以了解這樣的情況。一家企業正在探索使用無人機在大型倉庫中進行庫存檢查，這聽上去好像可以快速、準確和安全地完成的事情，但開發人員卻看到這樣的一種景象，撕開條形碼的貨品以雜亂方式放置在積滿灰塵的貨架上，而倉庫的照明情況在不同時段的變化很大，無人機不得不在梯子、叉車、箱子的過道中穿行。并且各種倉庫的環境并不相同，這為實現這種想法帶來了很大困難，除了要克服一系列技術挑戰(例如充電等)外，這還挑戰了無人機提供商的業務模式。如果機器人看到無法識別的內容，則人工智能系統必須默認為安全狀態，而在此狀態下，人工干預可以重新啟動服務。
機器人目前仍然必須由人類來監控，但是人工智能會有所幫助。隨著機器人了解有關工廠車間環境和場景的更多信息，機器人的功能將得到增強和改善。許多人都對人工智能的發展前景感到興奮。但是由于需要考慮各種場景的復雜性，需要循序漸進，不要急于求成。
例如，如果不與外界連接的協作機器人只使用本地計算資源，則可以提高安全性，但會使人工智能的自學習過程更加困難。適當的平衡將是本地學習與使用從云中累積的匯總學習中獲得的規模能力相結合。如果與外界的連接不能保證安全，則需要更多的訓練和學習。
應對網絡攻擊
效率和準確性可以說是人工智能和機器人技術的最大優勢，但仍然缺乏批判性思維和創造力。例如在工廠中各種情況還沒有被完全理解。人們已經在汽車行業中看到了這種情況，例如一些自動駕駛汽車已經進行了數百萬公里行駛的測試，并且不斷完善和改進，但是仍然存在一些問題。在工廠環境中，中斷或停產嚴重影響效率和成本效益，更重要的是，人身傷害是一個重大問題。人類要完全信任這些自治系統還需要一段時間。
為了解決這個問題，必須對硬件故障和軟件錯誤做好準備。必須有適當的保護措施，以確保不會發生惡意攻擊和危及人身安全的不當行為。機器人的人工智能系統架構使一切都被鎖定。微軟公司幾年前在其Azure Sphere計劃中表示：“對于安全來說，需要把所有的門都鎖上，而不僅僅是鎖上前門。”這種比喻也適用于機器人的開發和應用。
在物聯網世界中，需要鎖好與外部相通的每扇門。從網絡的角度來看，如果存在違規行為，則網絡攻擊者只能訪問一部分有價值的數據資產。軟件和硬件必須對物聯網系統進行分區以隔離功能，為此企業必須在受到威脅時立即意識到并發送實時警報。
這是人工智能在工業物聯網應用中發揮作用的一種方式：識別該系統的異常行為，并提醒用戶隨后決定正確的行動方案。其選項還包括斷開系統與網絡的連接、阻止特定IP地址和禁用某些系統功能。開發者必須為應對黑客攻擊進行規劃和準備。由于沒有萬無一失的系統，物聯網需要隨著時間的推移不斷提高應對網絡攻擊的能力，但同樣，如果物聯網系統受到威脅，必須迅速恢復到已知的安全狀態。
結論
迄今為止，汽車行業一直被認為是智能工廠解決方案的行業先驅。但行業專家認為，自主移動機器人有各種機會。如上所述，汽車生產工廠的規模如此之大，以至于需要證明采用高效地執行一項任務復雜機器的合理性。汽車制造業的規模效益可以降低成本。然而，當成本、移動性、功耗和可靠性問題都能得到解決時，機器人才能提高各種應用程序的有效性。
機器人技術如今也應用在食品和飲料行業領域。有些人認為機器人有能力使傳統的生產線過時。盡管機器人可以執行食品和飲料行業中的重復性任務，但專家認為，為了獲得更高的效率，必須調整生產線以利用機器人和人類的技能。在未來幾年，人們并不能在工廠車間看到這樣的重大變化。去年發生的冠狀病毒疫情使許多企業都在考慮采用新技術以調整其現有生產設施中的流程，對于機器人行業來說，構建全新的設施將是更重要的市場機會。
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