近年來，機(jī)器人研究取得了長足的進(jìn)步，但要想在我們的生活中普及機(jī)器人仍是障礙重重。《Science Robotics》雜志列舉了機(jī)器人普及亟待解決的10大挑戰(zhàn)。

　　編輯們對(duì)機(jī)器人技術(shù)的未解決的難題進(jìn)行了在線調(diào)查，并組織了一個(gè)由機(jī)器人專家組成的專家小組，他們列出了30個(gè)最重要的主題，然后將其分成10大挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可能在未來5到10年內(nèi)產(chǎn)生重大影響。
以下是他們提出的十大挑戰(zhàn)：
1、新材料和制造方案
　　機(jī)器人專家正開始不再局限于以往用電動(dòng)機(jī)、齒輪和傳感器制作機(jī)器人的方法，嘗試使用諸如人造肌肉、軟機(jī)器人技術(shù)和新的制造方法，將多種功能整合在一種材料中。但這些先進(jìn)的制造方法大多數(shù)還處于初期階段，因此將它們整合還難以實(shí)現(xiàn)。多功能的材料，如感應(yīng)、移動(dòng)、能量收集或能量儲(chǔ)存等，可以讓機(jī)器人設(shè)計(jì)更高效。但是將這些不同的屬性組合在一臺(tái)機(jī)器上，需要使用新的方法，而新方法必定混合了微尺度制造技術(shù)和大規(guī)模制造技術(shù)。另一個(gè)有希望的研究方向是可以隨時(shí)間變化以適應(yīng)環(huán)境或自我治愈的材料，但這需要做更多的研究。
2、仿生機(jī)器人和生物混合機(jī)器人
　　大自然已經(jīng)解決了機(jī)器人專家們正在努力解決的許多問題，因此許多人轉(zhuǎn)向生物學(xué)尋求靈感，甚至正努力把生命系統(tǒng)融入到他們的機(jī)器人中。但是，在復(fù)制肌肉的機(jī)械性能和生物系統(tǒng)提供自身能量的能力方面，仍然存在著巨大的瓶頸。人造肌肉的發(fā)展已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，但是這種肌肉的健壯性、效率、活力和能量密度都需要提高。將活細(xì)胞嵌入機(jī)器人可以克服為小型機(jī)器人提供動(dòng)力的難題，也可以將自我修復(fù)和嵌入式傳感等生物特性嵌入機(jī)器人，不過如何整合這些部分仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。雖然越來越多的“機(jī)器人動(dòng)物”正在幫助人們解開大自然的秘密，但我們還需要做更多的工作，來研究動(dòng)物如何在飛行和游泳等能力之間轉(zhuǎn)換，從而建造多通道平臺(tái)。
3、能量和能源
　　能源儲(chǔ)存是移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的一個(gè)主要瓶頸。無人機(jī)、電動(dòng)汽車和可再生能源對(duì)此的需求不斷增長，推動(dòng)了電池技術(shù)的進(jìn)步，但多年來，根本挑戰(zhàn)基本沒有改變。這意味著，在電池開發(fā)的同時(shí)，要努力最小化機(jī)器人的用電需求，并且讓它們使用新的能源。讓它們從環(huán)境中獲取能量并通過無線傳輸能量是值得研究的兩種極具前景的研究方向。
4、機(jī)器人集群式處理任務(wù)
　　成群的簡單機(jī)器人組裝成不同的結(jié)構(gòu)來處理不同的任務(wù)，這可能是一種更便宜、更靈活的方案，用于替代大型的執(zhí)行特定任務(wù)的機(jī)器人。更小、更便宜、更強(qiáng)大的硬件可以讓簡單的機(jī)器人感知周圍的環(huán)境，并與人工智能相結(jié)合，從而模擬出能在自然界鳥群中所看見的行為。但是，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同規(guī)模的機(jī)器人群體最有效的控制方式需要做更多的工作——小的群體可以集中控制，但是大的群體需要分散成小群體再進(jìn)行控制。這些機(jī)器人還需要制造地更加堅(jiān)固，能夠適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的變化條件，并能抵御有意或意外傷害。此外，還需要對(duì)具有互補(bǔ)功能的不同機(jī)器人進(jìn)行更多的研究。
5、航行與探索
　　機(jī)器人的一個(gè)關(guān)鍵用途是探索人類無法到達(dá)的地方，比如深海、太空或?yàn)?zāi)難區(qū)。這意味著他們需要擅長于探索和導(dǎo)航那些沒有地圖、且通常極為混亂和危機(jī)四伏的環(huán)境。主要的挑戰(zhàn)包括創(chuàng)建能夠適應(yīng)、學(xué)習(xí)和從導(dǎo)航失敗中恢復(fù)的系統(tǒng)，并且能夠識(shí)別新的發(fā)現(xiàn)。這需要高度的自主性，讓機(jī)器人能夠?qū)ψ约哼M(jìn)行監(jiān)控和重新設(shè)置，同時(shí)能夠利用具有不同可靠性和準(zhǔn)確性的多個(gè)數(shù)據(jù)源構(gòu)建一個(gè)世界的圖像。
6、機(jī)器人技術(shù)本身
　　深度學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了機(jī)器識(shí)別模式的能力，但這需要與基于模型的推理相結(jié)合，創(chuàng)造出適應(yīng)性強(qiáng)的機(jī)器人，能夠在工作過程中學(xué)習(xí)。這其中的關(guān)鍵之處在于創(chuàng)造人工智能，它能意識(shí)到自身的局限性，還能學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)新事物。創(chuàng)建能夠從有限的數(shù)據(jù)中快速學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，而不必從深度學(xué)習(xí)所需要的數(shù)以百萬計(jì)的例子中學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)也很重要。我們對(duì)人類智力的進(jìn)一步理解將是解決這些問題的關(guān)鍵。
7、腦機(jī)接口
　　腦機(jī)接口將能夠?qū)ο冗M(jìn)的機(jī)器人進(jìn)行無縫控制，但也可以證明一種更快、更自然的方式來與機(jī)器人交流指令，或者只是用于幫助他們理解人類的精神狀態(tài)。目前大多數(shù)測(cè)量大腦活動(dòng)的方法既昂貴又程序繁瑣，因此，在簡潔、低功率和無線的設(shè)備上能起作用將非常重要。由于閱讀大腦活動(dòng)具有不精確性，它們也傾向于進(jìn)行擴(kuò)展訓(xùn)練、校準(zhǔn)和適應(yīng)。而且，它們是否會(huì)勝過一些更簡單的技術(shù)，比如眼動(dòng)或閱讀肌肉信號(hào)，還有待觀察。
8、社會(huì)互動(dòng)
　　如果機(jī)器人要進(jìn)入人類的生活，它們將需要學(xué)會(huì)與人類打交道。但這并不簡單，因?yàn)槲覀儙缀鯖]有具體的人類行為模型，而且我們很容易低估我們與生俱來的人性中的復(fù)雜性。社交機(jī)器人需要能夠感知到細(xì)微的社會(huì)線索，比如面部表情或語調(diào)，理解它們所處的文化和社會(huì)環(huán)境，并對(duì)與它們互動(dòng)的人的心理狀態(tài)進(jìn)行建模，以適應(yīng)與人類進(jìn)行交流，無論是處于短期關(guān)系還是長期關(guān)系的過程中。
9、醫(yī)療機(jī)器人
　　醫(yī)學(xué)是機(jī)器人在不久的將來會(huì)產(chǎn)生重大影響的領(lǐng)域之一。增強(qiáng)外科醫(yī)生能力的機(jī)器人設(shè)備已正常使用，但其中的一大挑戰(zhàn)在于在這樣高風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中提高這些系統(tǒng)的自主性。自動(dòng)化機(jī)器人助手需要能夠在各種場景中識(shí)別人體構(gòu)造，并能夠使用態(tài)勢(shì)感知和語音指令來理解不同場景下的需求。在外科手術(shù)中，自動(dòng)化機(jī)器人可以執(zhí)行手術(shù)流程中的常規(guī)步驟，讓外科醫(yī)生為病情更復(fù)雜的病人服務(wù)。在人體內(nèi)部運(yùn)作的微型機(jī)器人也有希望在未來普及，但使用這種機(jī)器人仍有許多障礙，包括有效的傳輸系統(tǒng)、跟蹤和控制方法，關(guān)鍵是找到能夠改進(jìn)現(xiàn)有方法的治療方法。
10、機(jī)器人倫理與安全
　　隨著前面的挑戰(zhàn)被一一克服，機(jī)器人將逐漸融入我們的生活，但這一發(fā)展也將產(chǎn)生新的倫理難題。最重要的是，我們可能會(huì)過度依賴機(jī)器人。這可能會(huì)導(dǎo)致人類失去某些技能和能力，使我們無法在失敗的情況下控制局面。我們最終可能會(huì)把出于道德原因需要人類監(jiān)督的任務(wù)委托給機(jī)器人，由此，人們?cè)谑〉那闆r下便會(huì)把責(zé)任推卸給機(jī)器人。它還可以減少人們的自決權(quán)，因?yàn)槿祟惖男袨闀?huì)發(fā)生變化，以適應(yīng)機(jī)器人和人工智能有效工作所需要的一些日?；顒?dòng)和限制。