一、机器人变得更聪明

导入3D视觉系统和软件算法的快速发展，扩大机器人能够自主执行的任务范围。一个示例是箱拣选(bin picking)，这是一项复杂的操作，需要机器人能够从相似或不相似的零件箱中识别并拣选单个零件。如何在一堆物品零件中找出目标部件，找到零件后，机器人的软件将处理数据以确定如何到达该零件，并为效应器（手或其他夹持机构）计算正确的方向，然后使用夹持器中的传感器将数据馈送到机器人的软件，该软件将代码发送回机器人，以使机器人能够拾取物体，而不会因施加太大或太小的压力而损坏物体，以免物体滑落。

在未来十年中，由于语义智慧的发展，机器人将越来越能够评估和响应其环境。例如，机器人将识别在它前面的物体是人或是机器。它将能够识别出该人的预期移动（例如，朝门进去），然后将相应地重新规划其路径。期望看到语音和手势识别方面的进一步发展，使机器人能够对工人和公众做出适当的反应。更重要的是，机器人在执行某项任务，在硬编码的指令层hard-coded layer of instructions（例如，当距离物体小于10cm则停止）将优先考虑，以确保人机协作安全。

二、机器人使生产变得灵活

制造商和物流供货商承受着越来越大的压力，要求在较短的时间内生产和运输较小的定制订单。许多公司正在使生产过程自动化，以便能够更有效地响应新订单。例如，借助重组生产线和物流线，快速转移到一系列标准生产单元，这些单元可以快速重新配置以适应当前的任务。尤其，汽车制造商是背后主要推动力，但未来也将应于于其他制造和物流领域采用。

互联的机器人如何转变制造方式，制造商借助机器（包括机器人）相互连接并与诸如计算器辅助设计和企业资源计划系统(ERP)之类的软件相连接，来实现生产线的自动化。

在这种非线性生产布局中，小型生产单元的集合可以快速重新配置以执行部分生产过程。自主移动机器人在单元之间运送物料和零件，并可启动机器与自己执行一些任务。借助3D视觉软件，移动机器人将来将能够在零件运输过程中对零件进行质量控制检查，从而确保在运行过程中（而不是在运行结束时）进行质量控制，从而最大程度地减少了浪费并降低了成本。在物流中，自主移动机器人和其他机器（例如自主叉车forklifts）进行包装过程运输货物，而拣选机器人则从输送机中选择并包装货物。