近年来，机器人技术取得了巨大的进步。机器人流程自动化等领域正在越来越多的企业中应用。需要RPA软件将企业流程与机器人的行动和人工智能输入相结合。RPA软件可自动执行重复性、劳动密集型和耗时的任务，最大限度地减少或消除人工参与，从而在整个工厂中推动更快、更有效的流程。RPA专家可以编程并运行机器人来执行这些任务，而不是在制造工厂里有几十个工人。通常，需要另一个人来服务、维护和维修硬件。但人工智能正在将RPA的功能提升到越来越高的水平。以下是人工智能机器人领域的一些顶级趋势：
RPA和人工智能最新趋势是RPA与人工智能相结合。这是RPA能够处理大容量、可重复任务的基本要素。通过将这些任务从人类手中转移到机器人手中，这些任务就能得到妥善处理，从而降低劳动力成本，提高工作流程的效率，并加快组装线等流程的速度。这也简化了机器人技术的整个领域。工业设置现在可以将RPA软件和工厂自动化系统结合起来，而不是不同的团队使用不同的软件。过去，机器人团队使用特定的编程语言来处理多轴机器人运动学等领域。工厂自动化技术人员使用不同的语言和工具，如可编程逻辑控制器和车间系统。人工智能正在帮助整合这两个世界，为机器人增加更大程度的机动性和自主性。为了使固定机器人与移动机器人无缝协作，它们必须能够准确无误地交换信息。自主运营机器人越来越倾向于在开放、不受控制的空间中运行，这些空间也有人居住。很多企业正在努力打造性能强劲且经济可行的自动驾驶汽车。除了创造出可用作消费产品(除了娱乐)的机器人之外，人工智能和机器人还面临着挑战。人工智能将需要考虑实时发生的数千个参数和变量。其中很多都在一秒钟内不断地改变很多次。神经符号人工智能当前的人工智能热潮是由数据和计算的融合引发的，这些数据和计算使神经网络，能够在一些非常具有挑战性的任务上，取得非常令人印象深刻的结果。虽然重要的研究仍在理解神经网络的全部功能，但我们现在看到越来越多的兴趣在以下方面：1)理解它们的局限性2)将它们与其他经过验证的真正的AI算法，包括符号和概率方法集成。在未来几年，混合神经符号方法领域将进行广泛的探索，以实现超出任何一种方法本身能力的应用。正如人类大脑的不同区域运作方式不同，下一代AI系统可能会整合不同的操作模块。这一方向的研究将对通用服务机器人的发展特别有用，这些机器人能够进行稳健的感知、自然语言的交流、对象操作的任务和运动规划，以及跨各种任务的自然人机交互。索赔处理随着时间的推移，越来越多的任务变得自动化，而不仅仅是简单的编程。例如，企业正在利用RPA来自动化执行操作，例如了解屏幕上的内容，完成击键、识别和提取数据。例如医疗保健就是一个很好的例子，这类系统被用于验证和处理患者的索赔。
企业招聘任何发布招聘信息的人通常都会收到数百甚至数千份简历。人工智能机器人可以用来筛选这些候选人，甚至可以找到可能无法立即满足所有要求的优秀候选人。通过训练AI来记录相似的资格和其他特征，可以提出更好的候选人，并关注那些可能会错过的候选人。所以，未来RPA将成为跨行业人工智能自动化的重要趋势。
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