近年來，機器人技術取得了巨大的進步。越來越多的企業(yè)正在應用機器人流程自動化等領域。RPA軟件將企業(yè)流程與機器人行動和人工智能輸入相結合。RPA軟件可以自動執(zhí)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，從而促進整個工廠更快更有效的流程。RPA專家可以編程和運行機器人來執(zhí)行這些任務，而不是在制造廠里有幾十名工人。通常，另一個人需要服務、維護和維護硬件。但人工智能正在進行中RPA其功能已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人工智能和人工智能的最新趨勢是RPA與人工智能相結合。RPA能夠處理大容量和可重復任務的基本要素。通過將這些任務從人類轉移到機器人手中，可以妥善處理，降低勞動力成本，提高工作流程效率，加快裝配線等流程。這也簡化了機器人技術的整個領域。工業(yè)設置現(xiàn)在可以了RPA軟件與工廠自動化系統(tǒng)相結合，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。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(tǒng)。

　　人工智能正在幫助整合這兩個世界，并在更大程度上增加機器人的流動性和自主性。為了使固定機器人與移動機器人無縫合作，它們必須能夠準確地交換信息。獨立操作機器人越來越傾向于在開放和無控的空間中運行，其中一些人生活在這些空間中。許多公司正在努力建造一輛性能強勁、經濟可行的自動駕駛汽車。除了創(chuàng)建一個可用于消費品(娛樂)的機器人外，人工智能和機器人也面臨著挑戰(zhàn)。人工智能將需要考慮數(shù)千個實時參數(shù)和變量。其中許多人在一秒鐘內不斷地改變了很多次。神經符號人工智能目前的人工智能熱潮是由數(shù)據(jù)和計算的集成引起的。這些數(shù)據(jù)和計算使神經網絡在一些非常具有挑戰(zhàn)性的任務中取得了令人印象深刻的結果。

　　雖然重要的研究仍然理解神經網絡的所有功能，但我們現(xiàn)在對以下方面越來越感興趣：

　　1)了解它們的局限性

　　2)與其他經過驗證的真實AI算法包括符號和概率方法的集成。

　　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(xiàn)超越任何方法本身能力的應用。就像人腦不同區(qū)域的不同操作模式一樣，下一代AI該系統(tǒng)可以集成不同的操作模塊。這一方向的研究將對通用服務機器人的發(fā)展特別有用，這些機器人可以進行穩(wěn)定的感知、自然語言交流、對象操作任務和運動計劃，以及跨任務的自然人機交互。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(yè)正在使用它RPA自動執(zhí)行操作，如了解屏幕上的內容，完成鍵，識別和提取數(shù)據(jù)。例如，醫(yī)療保健就是一個很好的例子，用來驗證和處理病人的索賠。

　　任何發(fā)布招聘信息的人通常都會收到數(shù)百份甚至數(shù)千份簡歷。人工智能機器人可以用來篩選這些候選人，甚至可以找到可能不能立即滿足所有要求的優(yōu)秀候選人。通過培訓AI記錄類似的資格和其他特征，提出更好的候選人，并關注那些可能錯過的候選人。因此，在未來，RPA它將成為跨行業(yè)人工智能自動化的重要趨勢。