近年來，機器人技術取得了巨大的進步。機器人流程自動化等領域正在越來越多的企業中應用。

需要RPA軟件將企業流程與機器人的行動和人工智能輸入相結合。RPA軟件可自動執行重復性、勞動密集型和耗時的任務，最大限度地減少或消除人工參與，從而在整個工廠中推動更快、更有效的流程。RPA專家可以編程并運行機器人來執行這些任務，而不是在制造工廠里有幾十個工人。通常，需要另一個人來服務、維護和維修硬件。但人工智能正在將RPA的功能提升到越來越高的水平。以下是人工智能機器人領域的一些頂級趨勢：

RPA和人工智能

最新趨勢是RPA與人工智能相結合。這是RPA能夠處理大容量、可重復任務的基本要素。通過將這些任務從人類手中轉移到機器人手中，這些任務就能得到妥善處理，從而降低勞動力成本，提高工作流程的效率，并加快組裝線等流程的速度。

這也簡化了機器人技術的整個領域。工業設置現在可以將RPA軟件和工廠自動化系統結合起來，而不是不同的團隊使用不同的軟件。過去，機器人團隊使用特定的編程語言來處理多軸機器人運動學等領域。工廠自動化技術人員使用不同的語言和工具，如可編程邏輯控制器和車間系統。人工智能正在幫助整合這兩個世界，為機器人增加更大程度的機動性和自主性。為了使固定機器人與移動機器人無縫協作，它們必須能夠準確無誤地交換信息。

自主運營

機器人越來越傾向于在開放、不受控制的空間中運行，這些空間也有人居住。很多企業正在努力打造性能強勁且經濟可行的自動駕駛汽車。

除了創造出可用作消費產品(除了娛樂)的機器人之外，人工智能和機器人還面臨著挑戰。人工智能將需要考慮實時發生的數千個參數和變量。其中很多都在一秒鐘內不斷地改變很多次。

神經符號人工智能

當前的人工智能熱潮是由數據和計算的融合引發的，這些數據和計算使神經網絡，能夠在一些非常具有挑戰性的任務上，取得非常令人印象深刻的結果。雖然重要的研究仍在理解神經網絡的全部功能，但我們現在看到越來越多的興趣在以下方面：

（1）理解它們的局限性。

（2）將它們與其他經過驗證的真正的AI算法，包括符號和概率方法集成。

在未來幾年，混合神經符號方法領域將進行廣泛的探索，以實現超出任何一種方法本身能力的應用。正如人類大腦的不同區域運作方式不同，下一代AI系統可能會整合不同的操作模塊。這一方向的研究將對通用服務機器人的發展特別有用，這些機器人能夠進行穩健的感知、自然語言的交流、對象操作的任務和運動規劃，以及跨各種任務的自然人機交互。

索賠處理

隨著時間的推移，越來越多的任務變得自動化，而不僅僅是簡單的編程。例如，企業正在利用RPA來自動化執行操作，例如了解屏幕上的內容，完成擊鍵、識別和提取數據。例如醫療保健就是一個很好的例子，這類系統被用于驗證和處理患者的索賠。

企業招聘

任何發布招聘信息的人通常都會收到數百甚至數千份簡歷。人工智能機器人可以用來篩選這些候選人，甚至可以找到可能無法立即滿足所有要求的優秀候選人。通過訓練AI來記錄相似的資格和其他特征，可以提出更好的候選人，并關注那些可能會錯過的候選人。

所以，未來RPA將成為跨行業人工智能自動化的重要趨勢。