由于智能機器人的快速創(chuàng)新，提供了高潛力和不同功能，因而減少人類工作和提高生產(chǎn)率。使用在智能機器人的人工智能（AI）系統(tǒng)，能夠幫助機器人從環(huán)境和經(jīng)驗中學(xué)習。這對于機器人和人類的未來合作有非常重大的幫助。

以下是三種新型態(tài)智能機器人的簡介。

Tribot：一種高潛力的機器人螞蟻

瑞士研究機構(gòu)EPFL和日本大阪大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)建了一種名為Tribot的機器人螞蟻。這個小機器人外表像一個會行走的電路板，體積很小，重量只有10克，但每個機器人都有多種運動模式，可以通過跳躍、行走、爬行等方式來移動，甚至可以在群體中協(xié)調(diào)活動。具有在紅外線和距離傳感器的幫助下相互通訊等功能。

Tribot的行為模式也如同螞蟻一般，會自己形成如領(lǐng)導(dǎo)者和工人等角色分配，通過互相通訊共同完成任務(wù)。根據(jù)研究人員的說法，每個Tribot都有內(nèi)建的電池、紅外線和傳感器，因此可達成它們之間的訊息傳輸。

Vegebot：運用機器學(xué)習的機器人

劍橋大學(xué)（University of Cambridge）研發(fā)團隊發(fā)明的機器人Vegebot，找到了機械化大規(guī)模采摘結(jié)球生菜（iceberg lettuce）的方法。由于生菜比起其他作物而言相對比較脆弱，且植株高度貼近地面，因此要利用機器人收割相當不易。

Vegebot由兩個元素組成：計算機視覺系統(tǒng)和切割系統(tǒng)，兩個系統(tǒng)都具有相機模塊。機器人頭頂?shù)南鄼C可捕獲生菜田的影像，然后逐一地檢查農(nóng)作物是否已準備好可以收割。而在切割系統(tǒng)上的相機則可以輔助切割系統(tǒng)并修正切割的力度。

劍橋大學(xué)的研發(fā)團隊運用了算法和機器學(xué)習的方式，讓收割機器人從不同階段的生菜照片中學(xué)習辨識可以收割的生菜和收割的方式。研發(fā)團隊選擇生菜作為收割機器人學(xué)習的作物主要是因為，收割生菜比起其他作物而言是相對困難的任務(wù)，因此若能開發(fā)成功，要收割其他作物便不會是問題了。

基于形狀記憶合金（Shape Memory Alloys;SMA）聚合物的無噪音機器人水母

印度機電一體化儀器實驗室IITIndore開發(fā)了一種類似于水母的機器人雛型。這個水母機器人以形狀記憶合金（SMA）聚合物為材料，因此可以無噪音的在海洋中觀察水中的生物。

這種軟機器人（Soft RoboTIcs）技術(shù)是機器人技術(shù)領(lǐng)域中一個新興的領(lǐng)域，也對現(xiàn)今工程思維提出了挑戰(zhàn)。形狀記憶合金（SMA）在加熱時會回復(fù)成固定的形狀，因此可以運用于柔性致動器技術(shù)，取代傳統(tǒng)機械運動所需的馬達，并降低不必要的噪音。這臺水母機器人便是利用了形狀記憶合金的材料特性，透過冷卻與加熱交替來控制水母，模仿與生物體相同的運動方式。該機器人將有助于研究海洋物種的行為，以最不干擾生態(tài)的方式來了解珊瑚礁的行為。

根據(jù)Allied Research Market的報告指出，2017年全球智能機器人市場規(guī)模預(yù)計達到40.6億美元，到2025年估計更可達到175.6億美元，因而從2018年到2025年的年復(fù)合成長率為19.6%。根據(jù)Verified Market Research報告指出，2018年全球智能機器人市場規(guī)?？蛇_48.3億美元，預(yù)計2026年可達262.5億美元，這八年的年復(fù)合成長率為23.6%。