機器人學有一個常用的格言：對機器人來說容易的任務對人類來說很難，對人類來說容易的工作對機器人來說很難。
機器人可以下棋、做手術和在裝配線上制造汽車——所有這些都是人類需要努力才能做到熟練的任務。但是，讓機器人做一些人類每天都在做的事情，比如在廚房煮咖啡或在商店買雜貨，大多數都會失敗。
在過去的幾年里，機器人越來越擅長做簡單的事情。當然，也有復雜的。
IEEE會員Juan Galindo說：“在過去的十年里，機器人技術取得了顯著進步，不僅在執行復雜任務上變得更加高效，而且在日常生活中的應用也越來越廣泛。盡管機器人還沒有實現復雜任務的完全自主，但它們可以在很少的人工監督下執行多項任務。在農業中，機器人可以進行灌溉、播種作物和測量土壤濕度。在工業環境中，它們能夠移動不同大小的物體，進行焊接和裝配多個部件。無人機群也被用于控制森林火災，確定何時何地必須攜帶或噴灑以及何時充電。”
雖然機器人還沒有普及到所有地方，但機器人的使用比你所知道的要多。
根據數字來看
國際機器人聯合會的數據顯示（https://ifr.org/ifr-press-releases/news/world-robotics-2023-report-asia-ahead-of-europe-and-the-americas），工業環境中機器人的比例在2017年至2022年間翻了一番，從每萬名工人85臺機器人增加到每萬名員工151臺機器人。這些數字表明工廠的自動化水平在不斷提高。韓國在機器人密度方面領先世界，每萬名工人約有1000臺機器人。
在美國，機器人約占所有設備銷售額的1%，即每年約120億美元（https://www.census.gov/library/publications/2023/econ/2022-robotic-equipment.html）。
機器人（幾乎）無處不在
以下是機器人部署的一些方式：
對可回收材料進行分類：許多回收項目使用“單流”垃圾箱，將玻璃、塑料和鋁混合在一起。機器有時會在人類的幫助下對這些材料進行分類，但仍然會出現不準確的情況，導致可回收物被錯誤分類或送往垃圾填埋場。為了提高分揀精度，公司現在正在將人工智能整合到機器人系統中。公司正在將人工智能添加到機器人分揀機中，以提高準確性（https://spectrum.ieee.org/ai-guided-robots-are-ready-to-sort-your-recyclables）。
送餐機器人：近年來，大學校園里出現了大量運送零食和熱餐的四輪無人機。這些無人機也擴展到了其他地方，如機場、辦公園區，甚至城市環境。
機器人廚師：機器人似乎是重復性餐廳任務的理想選擇，如食物準備，但新鮮食材和人類技術的復雜性減緩了采用的腳步。然而，一家機器人公司已經成功制作了2000萬份高度可重復的餐食（https://spectrum.ieee.org/chef-robotics-food-robots）。除了烹飪，機器人還被用來端食物，以及打掃桌子（https://ieeexplore.ieee.org/document/10161283）。
安保：不難發現，現在很多視頻中都出現了四足機器人用于監控財產的用例，能夠幫助防止故意破壞和非法侵入（https://transmitter.ieee.org/why-do-so-many-robots-look-like-dogs/#:~:text=Liu%20says%20that%20the%20robot,largest%20segments%20of%20the%20legs.）。
機器人手術：手術機器人可以縮短恢復時間，因為它們所做的切口更小。根據IEEE醫學與生物學工程協會的數據顯示（https://www.embs.org/pulse/articles/robots-to-improve-surgery-for-all/ ），到2021年，最受歡迎的機器人手術模型之一已經完成了1000萬次手術。
機器人攝像機：廣播體育依靠機器人攝像機來捕捉動作。攝像機通常由展臺上的操作員遠程控制，允許廣播團隊將攝像機放置在人類不方便觸及的地方，比如密閉空間。一些相機也融入了機器視覺。當用作安全攝像頭時，這些攝像頭可以識別人類是否進入了禁區。另一個研究機構一直在努力賦予機器人相機更多的自主權，即使是在消費者層面（https://spectrum.ieee.org/hoverair-x1）。
零售業的機器人：機器人已經越來越多地走進倉庫，在那里它們幫助整理庫存和挑選物品進行運送。它們也被部署在零售環境中。他們可以執行庫存任務，巡邏過道，掃描RFID標簽以監控庫存水平，或整理垃圾。
更好的零件，更少的錢
近年來，機器人技術的改進是由更好的低成本傳感器和人工智能的興起推動的。
IEEE高級會員Ming Liu說：“更好的硬件，如改進的傳感器和更強大的處理器，使機器人能夠更有效地收集和處理數據。同時，使用機器學習和人工智能使機器人能夠從這些數據中學習，隨著時間的推移提高它們的性能。”
自然語言處理允許人們與機器人互動，就像他們與另一個人交談一樣，這可能會進一步加速機器人的使用。
Liu表示：“通過NLP，人類可以使用自然語言與機器人進行交流，使非專家更容易與機器人互動和控制它們。這也可能為機器人帶來更直觀、更用戶友好的編程界面。”
家用機器人還有很長的路要走
家用吸塵器機器人已經存在了幾十年。然而，一個能煮咖啡、洗淋浴和洗衣服的通用家用機器人可能還有很長的路要走。
這是因為大多數機器人都是為非常具體的任務（如吸塵）而建造的，通常存在于嚴格控制的環境中，以降低出錯的風險。
目前，一些技術愛好者也在進行嘗試，這有助于家用機器人技術的真正改進。你可以在這里讀到研究人員為此都做了些什么：https://spectrum.ieee.org/hello-robot-stretch-3。 
