机器人技术近年来取得了巨大的进步。越来越多的企业正在实施机器人过程自动化等领域。需要RPA软件将企业流程与机器人和AI输入的操作相集成。RPA软件可自动执行重复性、劳动密集型和耗时的任务，最大限度地减少或消除人工参与，从而推动整个工厂更快、更高效的流程。RPA专家可以编程和运行机器人来执行这些任务，而不是制造工厂中的数十名工人。通常，需要另一个人来维护、维护和修理硬件。但人工智能正在将RPA的能力提升到越来越高的水平。以下是AI机器人技术的一些主要趋势：RPA和AI最新趋势是RPA和AI的结合。这是RPA处理大量、可重复任务的能力的基本要素。通过将这些任务从人类转移到机器人身上，这些任务可以得到妥善处理，从而降低劳动力成本，提高工作流程的效率，并加快装配线等流程。这也简化了整个机器人领域。工业设置现在可以结合RPA软件和工厂自动化系统，而不是不同的团队使用不同的软件。过去，机器人团队使用特定的编程语言来解决多轴机器人运动学等领域。工厂自动化技术人员使用不同的语言和工具，例如可编程逻辑控制器和车间系统。人工智能正在帮助整合这两个世界，为机器人增加更大程度的机动性和自主性。为了使固定和移动机器人无缝协作，它们必须能够无差错地交换信息。自主操作机器人越来越倾向于在有人居住的开放、不受控制的空间中操作。许多公司都在努力打造功能强大且经济可行的自动驾驶汽车。除了创造可用作消费产品（娱乐以外）的机器人之外，人工智能和机器人技术也面临着挑战。人工智能将需要考虑实时发生的数千个参数和变量。其中很多每秒都在不断变化多次。神经符号AI当前的AI繁荣是由数据和计算的融合引发的，它使神经网络能够在一些非常具有挑战性的任务上取得非常令人印象深刻的结果。虽然重要的研究继续了解神经网络的全部功能，但我们现在看到对以下方面的兴趣越来越大：（1）了解它们的局限性。(2)将它们与其他经过验证的真实人工智能算法相结合，包括符号和概率方法。在未来几年，混合神经符号方法领域将得到广泛探索，以实现超出任何一种方法单独能力的应用。正如人脑不同区域的运作方式不同一样，下一代人工智能系统可能会集成不同的运作模块。这个方向的研究对于开发具有鲁棒感知、自然语言交流、对象操作的任务和运动规划以及跨各种任务的自然人机交互的通用服务机器人特别有用。理赔处理随着时间的推移，越来越多的任务已经自动化，而不仅仅是简单的编程。例如，企业正在利用RPA来自动执行操作，例如理解屏幕上的内容、完成击键以及识别和提取数据。一个很好的例子是医疗保健，其中此类系统用于验证和处理患者索赔。商业招聘任何发布工作的人通常都会收到数百甚至数千份简历。人工智能机器人可以用来筛选这些候选人，甚至可以找到可能无法立即满足所有要求的优秀候选人。通过训练AI记录相似的资格和其他特征，它可以提出更好的候选人并专注于那些它可能会错过的人选。因此，RPA将成为未来跨行业人工智能自动化的重要趋势。
