我国机器人技术发展还面临着以下困难挑战

机器人专家已经不再局限于用电动机、齿轮和传感器等制造机器人，开始尝试使用诸如人造肌肉、软体机器人技术以及将多种功能整合到一种材料中的新制造方法。但这些先进的制造方法大多数都是“一次性”的演示，很难将它们结合起来使用。

融合感应、移动、能量收集或能量储存等的多功能材料可以让机器人设计更高效。但是将这些不同的属性组合在一台机器上，需要使用新的方法，将微尺度和大尺寸的制造技术相结合。另一个有希望的研究方向是可以随时间变化而适应环境或自我治愈的材料，但这需要做更多的研究。

大自然已经解决了机器人专家们正在努力解决的许多问题，因此许多人转向生物学寻求灵感，甚至正努力把生命系统融入到他们的机器人中。但是，在复制肌肉的机械性能和生物系统自身提供能量的能力方面，仍然存在着很大的瓶颈。

人造肌肉已经有了很大的进步，但其鲁棒性、效率、能量和功率密度仍有待提高。将活细胞嵌入机器人可以克服为小型机器人提供动力的难题，也可以将自我修复和嵌入式传感等生物特性嵌入机器人，不过如何整合这些零部件仍然是一个重大挑战。尽管越来越多的“机器人动物”正在帮助人类解开大自然的秘密，但我们还有很多工作要做，比如动物如何在飞行和游泳等能力之间转换，从而帮助人类建造多通道平台。

能量储存是移动机器人的一大瓶颈。无人机、电动汽车和可再生能源的需求不断增长，推动了电池技术的进步，但多年来，根本挑战基本没有改变。

这意味着，在电池开发的同时，要努力最小化机器人的用电需求，并让它们获得新的能源，使它们自己能够从环境中获取能量或通过无线方式向其传输能量，这是两种极具前景的研究方向。

成群的简单机器人组装成不同的结构来处理不同的任务，这可能是用来替代大型的执行特定任务的机器人的一种更便宜、更灵活的方案。更小、更便宜、更强大的硬件，跟人工智能结合可以让简单的机器人感知周围的环境并进行沟通，从而模拟出大自然的群体中看到的行为。

但是，对不同规模的机器人群体最有效的控制方式还需要做更多的工作，因为小的群体可以集中控制，但是大的群体需要更加分散的控制。这些机器人还需要制造得更加鲁棒，能够适应现实世界的变化，并能抵御故意或意外的伤害。此外，还需要对具有互补功能的非均匀机器人群进行更多的研究。

机器人的一个关键用途是探索人类无法到达的地方，比如深海、太空或灾难区域。这意味着他们需要擅长于探索并在那些没有地图、且通常极为混乱和危机四伏的环境中导航。

其主要挑战包括创建能够适应、学习和从导航失败中恢复的系统，并且能够探索和识别新的发现。这需要高度的自主性，让机器人能够对自己进行监控和重新设置，同时能够利用具有不同可靠性和准确性的多个数据源构建一个世界的图像。

深度学习已经彻底改变了机器识别模式的能力，但这需要与基于模型的推理相结合，创造出适应性强的机器人，能够在工作过程中学习。

这其中的关键之处在于创造人工智能，让它能意识到自身的局限性，还能学习如何学习新事物。创建能够从有限的数据中快速学习的系统，而不是从深度学习所需要的数以百万计的例子中学习，这一点也很重要。我们对人类智力的进一步理解将是解决这些问题的关键。

脑机接口将能够对先进机器人假肢的无缝控制，但也证明了一种更快、更自然的方式来向机器人传达指令，或者只是帮助他们理解人类的心理状态。

目前大多数测量大脑活动的方法都极其昂贵又繁琐，因此，在紧凑、低功率和无线设备上能起作用将非常重要。由于阅读大脑活动的不精确性，它们也倾向于进行扩展训练、校准和适应。而且，它们是否会胜过一些更简单的技术，比如眼动追踪或阅读肌肉信号，还有待观察。

如果机器人要进入人类的生活环境，它们需要学会与人类打交道。但这非常困难，因为我们几乎没有具体的人类行为模型，而且我们很容易低估大自然的复杂性。

社交机器人需要能够感知表情、语调等细微的社交线索，理解它们所处的文化和社会背景，并对与它们互动的人的心理状态进行建模，以适应与人类的交流，无论是处于短期关系还是长期关系的过程中。

医学是机器人在不久的将来可能会产生重大影响的领域之一。增强外科医生能力的机器人设备已在正常使用，但其中的一大挑战在于在这样高风险的环境中提高这些系统的自主性。

自主机器人助手需要能够在各种场景中识别人体构造，并能够使用态势感知和语音指令来理解不同场景下的需求。在外科手术中，自主机器人可以执行手术流程中的常规步骤，让外科医生为病情更复杂的病人服务。

在人体内部运作的微型机器人也很有前途，但使用这种机器人仍有许多障碍，包括有效的传输系统、跟踪和控制方法，更重要的是找到能够改进现有方法的治疗方法。

随着前面的挑战被一一克服，机器人将逐渐融入我们的生活，但这一进展也将产生新的伦理难题。最重要的是，我们可能会过度依赖机器人。

这可能会让人类失去某些技能和能力，使我们无法在失败的情况下控制局面。我们最终可能会把出于道德原因需要人类监督的任务委托给机器人，由此，人们在失败的情况下便会把责任推卸给机器人。它还可以减少人们的自决权，因为人类的行为会发生变化，以适应机器人和人工智能有效工作所需要的常规和限制。