機(jī)器人專家已經(jīng)不再局限于用電動機(jī)、齒輪和傳感器等制造機(jī)器人，開始嘗試使用諸如人造肌肉、軟體機(jī)器人技術(shù)以及將多種功能整合到一種材料中的新制造方法。但這些先進(jìn)的制造方法大多數(shù)都是“一次性”的演示，很難將它們結(jié)合起來使用。

融合感應(yīng)、移動、能量收集或能量儲存等的多功能材料可以讓機(jī)器人設(shè)計更高效。但是將這些不同的屬性組合在一臺機(jī)器上，需要使用新的方法，將微尺度和大尺寸的制造技術(shù)相結(jié)合。另一個有希望的研究方向是可以隨時間變化而適應(yīng)環(huán)境或自我治愈的材料，但這需要做更多的研究。

大自然已經(jīng)解決了機(jī)器人專家們正在努力解決的許多問題，因此許多人轉(zhuǎn)向生物學(xué)尋求靈感，甚至正努力把生命系統(tǒng)融入到他們的機(jī)器人中。但是，在復(fù)制肌肉的機(jī)械性能和生物系統(tǒng)自身提供能量的能力方面，仍然存在著很大的瓶頸。

人造肌肉已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，但其魯棒性、效率、能量和功率密度仍有待提高。將活細(xì)胞嵌入機(jī)器人可以克服為小型機(jī)器人提供動力的難題，也可以將自我修復(fù)和嵌入式傳感等生物特性嵌入機(jī)器人，不過如何整合這些零部件仍然是一個重大挑戰(zhàn)。盡管越來越多的“機(jī)器人動物”正在幫助人類解開大自然的秘密，但我們還有很多工作要做，比如動物如何在飛行和游泳等能力之間轉(zhuǎn)換，從而幫助人類建造多通道平臺。

能量儲存是移動機(jī)器人的一大瓶頸。無人機(jī)、電動汽車和可再生能源的需求不斷增長，推動了電池技術(shù)的進(jìn)步，但多年來，根本挑戰(zhàn)基本沒有改變。

這意味著，在電池開發(fā)的同時，要努力最小化機(jī)器人的用電需求，并讓它們獲得新的能源，使它們自己能夠從環(huán)境中獲取能量或通過無線方式向其傳輸能量，這是兩種極具前景的研究方向。

成群的簡單機(jī)器人組裝成不同的結(jié)構(gòu)來處理不同的任務(wù)，這可能是用來替代大型的執(zhí)行特定任務(wù)的機(jī)器人的一種更便宜、更靈活的方案。更小、更便宜、更強(qiáng)大的硬件，跟人工智能結(jié)合可以讓簡單的機(jī)器人感知周圍的環(huán)境并進(jìn)行溝通，從而模擬出大自然的群體中看到的行為。

但是，對不同規(guī)模的機(jī)器人群體最有效的控制方式還需要做更多的工作，因為小的群體可以集中控制，但是大的群體需要更加分散的控制。這些機(jī)器人還需要制造得更加魯棒，能夠適應(yīng)現(xiàn)實世界的變化，并能抵御故意或意外的傷害。此外，還需要對具有互補功能的非均勻機(jī)器人群進(jìn)行更多的研究。

機(jī)器人的一個關(guān)鍵用途是探索人類無法到達(dá)的地方，比如深海、太空或災(zāi)難區(qū)域。這意味著他們需要擅長于探索并在那些沒有地圖、且通常極為混亂和危機(jī)四伏的環(huán)境中導(dǎo)航。

其主要挑戰(zhàn)包括創(chuàng)建能夠適應(yīng)、學(xué)習(xí)和從導(dǎo)航失敗中恢復(fù)的系統(tǒng)，并且能夠探索和識別新的發(fā)現(xiàn)。這需要高度的自主性，讓機(jī)器人能夠?qū)ψ约哼M(jìn)行監(jiān)控和重新設(shè)置，同時能夠利用具有不同可靠性和準(zhǔn)確性的多個數(shù)據(jù)源構(gòu)建一個世界的圖像。

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了機(jī)器識別模式的能力，但這需要與基于模型的推理相結(jié)合，創(chuàng)造出適應(yīng)性強(qiáng)的機(jī)器人，能夠在工作過程中學(xué)習(xí)。

這其中的關(guān)鍵之處在于創(chuàng)造人工智能，讓它能意識到自身的局限性，還能學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)新事物。創(chuàng)建能夠從有限的數(shù)據(jù)中快速學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，而不是從深度學(xué)習(xí)所需要的數(shù)以百萬計的例子中學(xué)習(xí)，這一點也很重要。我們對人類智力的進(jìn)一步理解將是解決這些問題的關(guān)鍵。

腦機(jī)接口將能夠?qū)ο冗M(jìn)機(jī)器人假肢的無縫控制，但也證明了一種更快、更自然的方式來向機(jī)器人傳達(dá)指令，或者只是幫助他們理解人類的心理狀態(tài)。

目前大多數(shù)測量大腦活動的方法都極其昂貴又繁瑣，因此，在緊湊、低功率和無線設(shè)備上能起作用將非常重要。由于閱讀大腦活動的不精確性，它們也傾向于進(jìn)行擴(kuò)展訓(xùn)練、校準(zhǔn)和適應(yīng)。而且，它們是否會勝過一些更簡單的技術(shù)，比如眼動追蹤或閱讀肌肉信號，還有待觀察。

如果機(jī)器人要進(jìn)入人類的生活環(huán)境，它們需要學(xué)會與人類打交道。但這非常困難，因為我們幾乎沒有具體的人類行為模型，而且我們很容易低估大自然的復(fù)雜性。

社交機(jī)器人需要能夠感知表情、語調(diào)等細(xì)微的社交線索，理解它們所處的文化和社會背景，并對與它們互動的人的心理狀態(tài)進(jìn)行建模，以適應(yīng)與人類的交流，無論是處于短期關(guān)系還是長期關(guān)系的過程中。

醫(yī)學(xué)是機(jī)器人在不久的將來可能會產(chǎn)生重大影響的領(lǐng)域之一。增強(qiáng)外科醫(yī)生能力的機(jī)器人設(shè)備已在正常使用，但其中的一大挑戰(zhàn)在于在這樣高風(fēng)險的環(huán)境中提高這些系統(tǒng)的自主性。

自主機(jī)器人助手需要能夠在各種場景中識別人體構(gòu)造，并能夠使用態(tài)勢感知和語音指令來理解不同場景下的需求。在外科手術(shù)中，自主機(jī)器人可以執(zhí)行手術(shù)流程中的常規(guī)步驟，讓外科醫(yī)生為病情更復(fù)雜的病人服務(wù)。

在人體內(nèi)部運作的微型機(jī)器人也很有前途，但使用這種機(jī)器人仍有許多障礙，包括有效的傳輸系統(tǒng)、跟蹤和控制方法，更重要的是找到能夠改進(jìn)現(xiàn)有方法的治療方法。

隨著前面的挑戰(zhàn)被一一克服，機(jī)器人將逐漸融入我們的生活，但這一進(jìn)展也將產(chǎn)生新的倫理難題。最重要的是，我們可能會過度依賴機(jī)器人。

這可能會讓人類失去某些技能和能力，使我們無法在失敗的情況下控制局面。我們最終可能會把出于道德原因需要人類監(jiān)督的任務(wù)委托給機(jī)器人，由此，人們在失敗的情況下便會把責(zé)任推卸給機(jī)器人。它還可以減少人們的自決權(quán)，因為人類的行為會發(fā)生變化，以適應(yīng)機(jī)器人和人工智能有效工作所需要的常規(guī)和限制。