A termelésben végzett munka egyre megterhelőbb az emberek számára. A munkafolyamatok egyre gyorsabbá, a termékek pedig egyre változatosabbá válnak. Ezzel párhuzamosan egyre több árut kell előállítani a növekvő világnépesség megfelelő ellátásához. A robotok és a kobotok értékes támogatást nyújthatnak a dolgozóknak, és tehermentesíthetik őket. Ha a robot kidolgozza a saját feladatainak a megoldásait, és tudja, hogy az ember mit fog csinálni, akkor a lehető legjobban tudja támogatni őt és biztonságosan együtt tud működni vele.
Az autonóm rendszerek egyre fontosabbá válnak olyan feladatoknál, amelyek túl veszélyesek, nehezek vagy monotonok az emberek számára. A rendszerek képesek reagálni a környezetükben bekövetkező eseményekre és megfelelő döntést hozni: érzékelnek, tanulnak, gondolkodnak és tudatosan cselekednek, a környezet előre nem látható változásaira pedig intelligensen reagálnak.
Az autonóm rendszerek a kollaboratív robotika számára is nagy lehetőségeket rejtenek. A betanított tapasztalat alapján például képesek megjósolni, mit fog csinálni a dolgozó, és ennek megfelelően irányítják mozgásukat. Ez a fajta mozgás-előrejelzés biztonságosabbá és hatékonyabbá teszi az együttműködést.
Ha egy autonóm robot ismeri a kívánt végállapotot, akkor egy mesterséges intelligencia (MI) megfelelő algoritmusaival maga is képes levezetni a feladat megoldásához szükséges összes munkalépést. A megerősítéses tanulás mellett a természet által inspirált mesterséges intelligenciát is használunk: Ezt a hatékony és speciális mesterséges intelligenciát a hangyák, méhek és más rovarok intelligenciája ihlette.
Az ilyen és más intelligens robotképességek, például dobozpakolás vagy súlybecslés érdekében a mesterséges intelligencia virtuálisan generált adathalmazok segítségével tanítható be. A Sim2Real Learning - a szimulációk során vagy hibrid rendszerek segítségével történő tanulás és a tanultak átvitele a valós robotra - szintén használatos.