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一、更智能的自主学习
目前的机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候，它还是愚蠢如石头。因此传统的制造业机器人只能适应精心设计好的生产线上，而不能够灵活地为新任务进行自我调整，也不能应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都将发生改变，技术和算法的突破可以使得机器人能够更容易、高效地进行自主学习。
促进机器人学习的途径有很多，其中部分还已经被世界各地的实验室证明理论上是保证行之有效的，比如深度学习。所谓深度学习，是利用大型的模拟神经网络，来训练机器人进行图像、音频等内容的识别，某些大公司正使用这种方式来开发机器人的信息观察、捕捉和分析能力。
二、、无人机流行起来
2016年或将是自动化的无人机盛行的一年。在2015年底，美国联邦航空管理局发布了无人机的注册管理规定，并测试能够自动化进行空中交通管制的技术。
三、机器人变得更“私人化”
随着硬件价格的下降、软件功能的强大，数款个人化机器人也在今年首次亮相。因此，也不难想象以后工业机器人会走进千家万户成为一个助手。
不过，赋予机器人真正吸引人的人化服务并不是一件容易的事情。此前，一些原型产品的表现都不能够让人满意，它们能够承担的角色有限——比如只能在商店内问候客人，而这些有限的场景应付也已经需要大量精心设计的程序来维持。
四、机器人进行知识共享
今年还有可能发生的一个趋势是，机器人彼此之间进行知识共享。这个技术首先会加速机器学习的进程，让它们能够快速接收到其它机器人获得的知识技能。那么，有了这种技术为支撑，机器人也就能够克服无法适应新系统的困境，即使完全不一样的两个机器人，它们也能快速交换知识而获得新的技能，识别新的对象或执行新的任务。
所有上述这些技术趋势，或者说是任务，都是为了能够让机器人更快速地投入到产业化应用当中。
未来，空中或出现更多的无人机，它们执行的任务覆盖各行各业，尤其是自动监测和检查。而若言亚马逊、Google等大公司的测试能够顺利通过，那么明年的新年礼物或许就可以由无人机来隔空递送了。