至今，在手艺上还面对着一些难以超越的局限性。当今的主动消费线凡是被用来停止批量造造。他们能够削减费用，但是贫乏弹性。因为顾客喜欢较少利用寿命的商品，因而需要更多的个性化造造。比起机器人，人们对重生产线的响应要好得多，那是因为他们没必要花良多的时间往修改软件或者修改消费过程。
乖巧与复杂度
固然科技开展敏捷，但是人仍是要远远超越机器人。虽然拆配工艺长短常主动化的，但是他们仍是要靠人工来完成法式的。在消费和贮存过程中，物料的预备是一个能够增加消费力的方面。拆配时，需要拆配的全数部件都能够放到一个东西包里。机器人就能够把各个部件从东西包里拿出来，停止组拆。若各部件的位置及夹角均已确定，则较易于停止主动化程式设想。比拟之下，在那些需要从一堆散乱的部件中找出部件的情状下，对机器视觉和机器人手艺来说是一项很大的考验。
视觉和非视觉反应
良多复杂的组拆功课要求操做者有必然的履历和感触感染。不论是在车上的座位上，或是把部件放到东西包里，都要靠操做者或者机械手来承受并调剂运动的角度和力量，以适应差别的触觉。因为每一次拾取和摆放物件的流程差别，所以那种精巧调整使得常规的主动法式法式变得无效。你必需可以通过频频的勤奋来学会，而且可以总结出你所需要的行为，就好像你的思维。但是，机器进修，特殊是深度和深度的研究，将会对机器人手艺产生浩荡的影响。0: AI对产物有何奉献？人工智能对机器人手臂更大的改动是：以前机器人只会反复由工程师完成的编程。虽然准确率和速度都很高，但是他们不克不及适应各类情状和过程中的改动。但是因为有了 AI，所以机器人可以自行完成愈加精巧的工做。
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视觉系统
即使是3D的工业摄像机，也不克不及像人类的眼睛那样切确地辨认出深度和远近。他们也不克不及识别通明包拆，反光外表或者被改动的对象。近年来，计算机视觉手艺突飞猛进，通过对深度进修、语义朋分、情景阐发等手艺的利用，使其在深度进修、语义朋分和情景理解等方面得到了极大的开展。如许，消费商就能够得到足够切确的影像而不需要用高价摄像机。该影像辨识能有效地辨识出通明或反射的物件。
可扩展性
与常规的计算机比拟，深度进修无需对各个工程停止三维建模。在此根底上，通过对该算法的进修，能够实现对目标的主动辨识。它还能通过不受监管或者自我监控的体例来降低对材料和特征的手工标注。如许，机器就能够更切近于人的进修办法，不需要报酬的干预，也能够让机器人在不需要从头编写软件的情状下完成新的工做。机器继续运行，大量的材料被摘集，使得机器进修的精度得到了极大的提拔。因为深度进修形式凡是被贮存在云中，所以它们可以互相领会和分享。如许既能为其它机械节约进修的时间，又能确保产物操行的不变。