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。