随着5G的正式商用，技术高速率、低延迟、高容量的特点使其在数据收集、存储、处理中拥有突出优势，5G技术突破了传统通信技术人与人之间点对点的通信模式，大量物联网设备和工业设备成为新的联网终端，成为首个为各类 传感器 、 机器人 、自动驾驶车辆、虚拟现实等智能设备服务的网络，包括从零售到教育，从交通运输到远程医疗，从基础设施到工业制造……它正在重新定义信息技术相关行业，产业互联网新生态正在加速形成。
5G助推机器人行业加速
5G技术与网络正在引发新的技术革命，它与人工智能、云计算、物联网将会构成新的基础设施，用于收集和处理海量连接产生的庞大数据资源。在网络基础设施构建了强有力的平台之后，将会产生新的海量数据，通过强大的网络基建，更多的环境数据、政府及企业的运营管理数据、个人及家庭活动数据将得以发掘和输入，为大数据的发展提供丰富原料，而在过程中，自动化环节及程序将被大量应用，依托于5G技术的探索与应用，机器人正在成为最先爆发的行业之一。
机器人是20世纪自动控制领域最显著的成就之一。目前，全世界有近千万台机器人在不断运行，且每年机器人的销售仍然保持20%以上的增长率。随着机器人应用领域和需求范围的不断扩大，机器人已从传统的制造业进入人类的工作和生活领域，并在结构和形态的发展中呈现多样化，机器人系统逐步向具有更高智能和更密切与人类社会融洽的方向发展。
智能机器人的出现意味着机器人在人机互动方式的改善、数据获取与处理能力两大技术中的突破，而5G技术、大数据与互联网、智能材料、仿生、微纳、3D打印、柔性多体动力学、传感与控制技术等的快速发展，将进一步加速以合作、融合为特征的新一代智能机器人的发展。
目前，全球整体机器人市场规模不断扩大，业内人士预测，2025年机器人市场规模将达到670亿美元。其中，商业市场增长幅度22.8%，消费市场的增长幅度23%，同时当前的全球机器人市场也正在经历发展方向的转移，由当前以工业机器人为主逐渐转向以服务机器人为主。
与此同时，中国是全球机器人需求量、使用量最大的国家，到2020年，中国是机器人数量预计将增长到95万台，超过欧洲的61万台。同时在智能机器人的技术发展方面，目前我国机器人的研究有的方面已达到世界先进水平，但与先进的国家相比总体上仍有差距。其中，机器人与人工智能的发展休戚与共，如：机器翻译、智能控制、专家系统及语言和图像理解不仅是人工智能需要研究的重点，同时也是智能机器人得以实现的前提。人工智能将人的智能赋予给其他工具，而机器人则为这样的智能化提供了容器与载体。
这些技术包括：
感知与学习（PerceptionandLearning）
“感知”是对周围动态环境的意识，机器人的感知通常需要借助各种传感器的帮助来代替人类的感觉，如视觉、触觉、听觉以及动感等。感知技术与智能机器人的地图构建、运动等功能实现都息息相关，通过感知技术最终达到机器人能够与人类友好共存。“学习”行为则是从感知向认知的跨越，机器人的学习将允许机器人通过学习算法获取新技能或适应其环境的技术，包括运动技能、交互技能以及语言技能等；
规划与决策（PlanningandDecision）
这两项要素是决定机器人在无人操控的状态下通过算法得出满足特定约束条件的最优决策能否成功的关键。最常见于无人驾驶汽车的导航、自主飞行器或航海探测器的线路规划等问题，同时，还可以应用在人形机器人、移动操作平台甚至多机器人系统等处，在数字动画角色模拟、人工智能电子游戏、建筑设计、机器人手术以及生物分子研究中都能够发挥作用。目前，实现规划与决策主要依靠应 用算法，理论包括人工势场法等；
动力学与控制（DynamicsandControl）
机器人动力学是对机器人结构的力和运动之间关系与平衡进行的研究，主要通过分析机器人的动力学特性来建造模型、研究算法以决定机器人处理对物体的动态响应方式。而机器人控制技术，指的是为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段，既包括各种硬件系统，又包括各种软件系统。随着计算机运算能力大大提高且成本不断下降，计算机实时控制方案/控制系统的设计已越来越重要，并成为提高机器人性能的关键因素；
人机交互（Interaction）
人机交互是开发合适的算法并指导机器人设计，以使人与机器人之间更自然、高效地共处。随着高速处理芯片、多媒体技术及互联网的飞速发展与普及，这一技术关注的重点也由计算机的反馈转向以人为中心。经过基本交互、图形式交互、语音式交互和感应式交互（体感交互）4个阶段，未来，交互方式将成为先前各种技术的结合，包括即时动态捕捉、图像识别、语音识别、VR等技术，最终衍生出多样化的交互形式，而机器人有望在未来成为体感交互的载体。
机器人的应用落地
近年来，机器人行业发展迅速并已广泛应用于各个领域尤其是工业领域，据IFR（国际机器人联合会）的数据及预测，全球范围内工业机器人在未来3年将持续保持15%以上的增长，而中国的增速相对更高，平均增速在20-25%之间。
以物流机器人为例，作为工业机器人的一个应用细分，这类机器人主要应用于流通环节，从电商发展之前的基本空白，至如今主流电商仓库基本实现半自动化乃至全自动化，数十年间物流机器人支持的自动化系统也正从电商向非电商领域延伸。如，在仓库作业场景中，AGV（自动引导运输车）是认知度最高、最为常见的仓库内机器人，各类基于AGV小车的衍生产品：叉车AGV、搬运AGV、托盘AGV、翻盖AGV（分拣AGV）等，承包了仓库内与物品移动相关的各类作业场景。除了AGV，还有基于高密存储货架的穿梭车、各类协作机器人、并联机器人，也在不同的场景发挥着重要作用……程序化、智能化的机器人系统为物流作业带来了显著的效益提升。
除了工业领域，智能机器人在其他领域的存在感同样强烈。
在无人驾驶领域，无人驾驶汽车利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶，是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。
在室内服务领域，人类服务的特种机器人能够代替人完成家庭服务工作，包括行进装置、感知装置、接收装置、发送装置、控制装置、执行装置、存储装置、交互装置等，这些感知装置将在家庭居住环境内感知到的信息传送给控制装置，控制装置指令执行装置做出响应，并进行防盗监测、安全检查、清洁卫生、物品搬运、家电控制、家庭娱乐、病况监视、儿童教育、报时催醒及家用统计等工作。IFR的统计表明，2020年这一市场将快速增长至69亿美元，2016-2020年的平均增速高达27.9%
另外，在一些极端环境中，机器人可以代替人类在极端环境中工作，比如极寒环境、深海环境、核污染地域、极端天气等。探测机器人要能保证探测的范围足够广，对复杂的外形环境要有很好的适应性和通过性，具有稳定高速高效的行驶能力，并有一定的避障能力、爬坡越障能力和耐磨损能力等。有观点表面，人工智能机器人可能是未来太空探索的引领者。
机器人未来的发展有趋势显现：软硬融合、虚实融合和人机融合。软硬融合是指机器人软件比硬件更为重要，因为人工智能技术体现在软件上，数字化车间的轨迹规划、车间布局及自动化上料等都需要软硬件相结合。虚实融合是指通过大量仿真、虚拟现实，能够把虚拟现实与车间的实际加工过程有机结合起来。人机融合是指人、机器和机器人这三者的有机融合。
在这过程中，机器人与5G等新一代通信技术的协同发展已经成为重中之重。
