机器人科学杂志对机器人领域面临的挑战进行了一次调查，受邀的专家小组随后筛选了答案，提出了10个可能在未来5 - 10年取得重大突破的最大挑战。该专家组是由伦敦帝国学院汉姆林机器人外科中心主任杨广忠率领的。
当前，机器人行业面临许多挑战，而且这个列表并非详尽无遗。大多数挑战都围绕着诸如人工智能（AI），感知，电源等技术。当然，道德伦理问题也是榜上有名。
齿轮，电机和执行器是当今机器人的基础。但是，人造肌肉，软机器人和装配策略已经深入开展，这将有助于开发多功能，高功效的下一代自动机器人。
受自然启发的机器人在机器人实验室中变得越来越普遍。主要目的是使研发更像自然界中那种高效的系统。但研究表明，与该领域有关的主要挑战30年来基本保持不变 - 这是一种与代谢转换，肌肉样致动器，自我修复材料，任何环境中的自主性，类人感知以及计算和推理相关的。
耦合传感，驱动，计算和通信的材料必须在那之前开发和共享。这些进步可能会导致机器人具有身体支持，减轻重量，影响保护，形态计算和机动性等功能。
机器人通常是能源效率低下的。所以提高电池寿命是一个主要问题，尤其是无人机和移动机器人。值得庆幸的是，随着电池改进技术的不断优化，新的电池技术成本将更加低廉，使用也更加安全持久。
当然，我们正在努力使机器人的组件更加高效。该研究提到，需要在非结构化环境中进行无线操作的机器人最终将从光线，振动和机械运动中提取能量。除了目前可用的镍氢和锂离子选项之外，还正在研究改进电池技术。
机器人群是棘手的，因为他们不仅需要感知环境，还需要感知群体中的每个机器人。他们也需要与其他机器人进行交流，同时独立行事。
感知动作循环是非结构化环境中创建自动机器人的基础。机器人群体需要将他们的通信能力嵌入到这个反馈环路中。因此，感知行动通信循环是设计机器人群的关键。目前还没有系统的方法来跨大型团队进行此项工作。
虽然在涉及到机器人感知和导航上取得了很大的进展。例如，自动驾驶汽车、测绘和导航技术的发展，但未来的机器人需要能够在陌生和难以理解的环境中运行。
一些需要改进的地方包括：
“对于导航来说，最大的挑战是处理如何失败并能够适应，学习和恢复。为了探索，它正在开发制造和识别新发现的能力，“该研究说。“从系统角度来看，这需要机器人本身坚固耐用，以承受恶劣，多变的环境，粗暴和复杂的操作。机器人需要具有显著的自治水平，在复杂的环境中自我监控，自我重新配置和修复。如果可能的话，解决方案需要涉及多个异构机器人的控制; 自适应地协调，接口和使用多种资源; 并从可靠性和准确性可变的多个数据源共享信息。
该研究称AI是“机器人技术的基础技术”，但他承认“我们在复制和超越我们在人类看到的所有智能方面还有很长的路要走。”关键是要以先进的模式识别和模型为基础，通过推理得出具有常识的AI。
AI可以通过最少的培训数据自行学习复杂任务，这一点也非常重要。该研究确实提到了DeepMind的AlphaGo Zero系统就是一个很好的例子，但它表示“我们还没有能够跨异构任务和域轻松实现这一点的系统”。
脑机接口（BCI）可以让您的头脑控制某些设备和机器。BCI可能在未来增强人类能力方面非常有用，但开发更为广泛采用的技术是一个巨大挑战。用于感测大脑信号的设备昂贵且麻烦，并且数据处理可能非常棘手。并且伴随很长一段时间的训练，校准和学习。
但这当然是一个值得关注的领域。2005年失去手臂致癌的Johnny Matheny是第一个与先进的心智控制机器人臂共同生活的人。2017年12月，约翰霍普金斯应用物理实验室的研究人员在他位于佛罗里达州里奇港的家中将手臂交给了Matheny。约翰霍普金斯从美国国防部获得了超过1.2亿美元的资金，用于未来10年来该公司的发展资金。
一般来说，人类善于解释社会行为，而机器人不是。该研究表明，构建真正与人类互动的社交机器人的三大挑战是对社交动态进行建模，学习社会和道德规范，并建立机器人理论。
今天的社交机器人已经被设计用于短暂的交互，这不是人类关系的工作方式。社交机器人必须从时时刻刻的事件扩展到长期的关系。
从微创手术，医疗优化到应急响应，假肢和家庭援助，医疗机器人代表了发展最快的领域之一。但挑战在于建立更高自治水平的可靠系统。
一个长期的挑战是让一位外科医生监督一组机器人，这些机器人可以自主执行常规步骤，并且只需要在关键的特定步骤期间呼叫外科医生。该研究表示，“也许自动化临床任务的最大挑战是能够预测，检测并响应所有可能的失败模式。自动机器人的医疗设备监管可能需要以一种平衡可证实的安全算法与合适成本的要求方式进行开发。”
这是一个重大挑战，机器人行业每个人都很清楚。
