近年来，随着几大经济体先后提出了各自的新一代产业革命计划，如中国的中国制造2025、德国的工业4.0以及美国的制造业再回归等，极大的促进了机器人技术的发展。促使大量的机器人技术走出实验室，走进了人们的生产生活中。但是不得不承认，人们对机器人的期望与机器人的现阶段技术存在较大的差距。而主要的不足有四点：
- 运动稳定性差：非结构环境中异常情况下无法正常工作；
- 智能化程度低：未知环境下不能自主规划，需要太多的人工干预；
- 服务效率低：缺乏常识和基本推理能力；
- 人机交互困难：人和机器系统不能使用公共的表达形式。
器人技术作为一个交叉学科，从最初的在机电领域与控制科学领域的交叉，到现今，需要有更大范围和更大领域的交叉。传统机器人技术与仿生技术和人工智能技术的结合将会是未来解决上述问题的有效途径。仿生智能机器人作为下一代机器人技术的发展方向，必将在仿生型、智能化、操作灵活性、共融性等方面取得更进一步的成果。
仿生智能机器人的核心技术主要分为四大方向：智能感知、决策学习、仿生控制和机器人技术。智能感知主要提供机器人明亮的眼睛，用于认知环境和识别人体运动交互；决策学习主要是提供机器人聪明的大脑，要解决机器人的操作技能学习与知识积累问题；仿生控制是构建机器人系统高鲁棒性的中枢运动神经系统，实现底层的有效运动控制；机器人技术是实现高性能的硬件性能，提供高过载的驱动单元。
各项技术的未来研究方向主要有一下几个方向：
1.智能机器人系统的多模态环境感知技术研究
立体视觉下的目标物快速捕获与位姿检测
图像匹配定位、性态识别与姿态检测方法
基于双目立体视觉的目标物快速捕获与目标物性态的有效辨识研究
复杂多变环境下的实时感知与全局地图构建
面向动态、大场景、复杂环境的地图构建技术和图像处理与匹配技术
人体运动意图识别与人-机智能交互
通过力-位信息等多种传感输入，开展人体运动意图动态解算与预测技术研究
2. 智能机器人系统类脑模式的深度学习与决策研究
机器人操作技能在线学习与实时优化
基于多层人工神经网络构建类脑皮层的深度学习算法
基于类脑记忆的卷积神经网络特征提取模型
多机器人信息共享下的智能轨迹规划
利用多机器人地图信息,引入风险模型和平滑项，构建一个统一的路径规划模型
通过引入连续的威胁函数，解决多邻域下的路径规划问题
机器人的知识累积与意图预测
通过构建知识库将机器人成功的操作与决策信息进行积累
3. 智能机器人系统的仿生运动控制研究
仿生协同操作与抓取控制
基于机械臂力协调辅助与全身运动辅助的复杂操作控制研究
统一考虑操作臂、移动平台和机体的运动生成，提高对复杂环境作业搬运或抓取作业的能力
生物运动技能迁移与全身协调控制
结合由操作臂及全身接触辅助的行走运动生成与自主平衡控制研究
利用机械臂、机体与腿足移动平台提高对复杂环境的通过能力、稳定性及成功率
人体参数智能匹配与运动优化辅助
融合动力学前馈与人机接触力反馈的人-机协同控制与机器人运动辅助研究
4. 智能机器人系统关键部件开发
高过载、低功耗一体化驱动关节
开发爆发式短时高功率的高能量密度的高效关节驱动单元
轻质、柔顺多关节仿生化机械系统
轻质、柔顺、多关节、多传感的仿生协作型机械系统
全天候、长续航的集成化动力系统
突破长航时、高复杂、大污染、多变化等对机器人本体提出的关键技术需求
面向阿里巴巴基础设施的使用需求，仿生智能机器人的技术特点与智能灵活操作的特点，非常适合应用于数据中心的运维工作。多样化的数据中心技术架构和设备类型，以及多种复杂的运维操作，要求机器人具有强大的适应性和智能性。同时由于IDC的地理距离的逐渐广布和服务器数量的大幅上升，大量加大了运维的操作人力需求。因此，采用机器人替代人力进行运维操作势在必行。但是，简单的人力替代并不是可行之道。
运维机器人在IDC的运维大系统中并不是核心部件，但是确实唯一联通线上运维系统与物理实体的通道。
因此，未来运维的主要应用点应该是建立服务器物理维护与线上自动化检测的有效渠道。在智能运维方面，仿生智能机器人技术将具有较好的应用。
在未来，随着仿生机器人技术的发展与成熟，智能运维机器人将会能够完成更为具有挑战性的任务。
