Rad u proizvodnji za ljude postaje sve naporniji. Radni koraci postaju brži, proizvodi raznovrsniji. Istodobno je potrebno proizvesti više robe kako bi se primjereno opskrbilo rastuće svjetsko stanovništvo. Roboti i koboti mogu biti dragocjena podrška radnicima i rasteretiti ih. Ako robot sam razrađuje rješenja za svoje zadatke i zna što će čovjek sljedeće učiniti, može ga podržati na najbolji mogući način, i to u sklopu sigurne suradnje.
Autonomni sustavi postaju sve važniji kad je riječ o zadacima koji su preopasni, preteški ili prejednolični za ljude. Sustavi reagiraju na događaje u svojoj okolini i donose odgovarajuću odluku: percipiraju, uče, razmišljaju i djeluju samouvjereno te inteligentno reagiraju na nepredviđene promjene u okolini.
Autonomni sustavi nude i velik potencijal za suradničku robotiku. Na primjer, na temelju iskustva mogu predvidjeti što će radnik učiniti sljedeće te u skladu s tim kontrolirati svoje pokrete. Takvo predviđanje kretanja čini suradnju sigurnijom i učinkovitijom.
Ako je autonomni robot upoznat sa željenim krajnjim stanjem, može se koristiti odgovarajućim algoritmima umjetne inteligencije za izvođenje svih radnih koraka koji su potrebni za rješavanje zadatka. Osim učenja potkrepljenjem, primjenjujemo i umjetnu inteligenciju koja se temeljeni na biologiji: ta učinkovita i specijalizirana umjetna inteligencija nadahnuta je inteligencijom mrava, pčela i drugih insekata.
Kako bi se omogućile ove i druge vještine inteligentnih robota kao što su pakiranje kutija ili procjena težine, umjetna se inteligencija može podučavati s pomoću virtualno generiranih skupova podataka. Primjenjuje se i Sim2Real Learning – učenje u simulacijama ili hibridnim sustavima i izvršavanje naučenog na stvarnom robotu.