工人遇到過於危險、過於困難或過於單調的任務時，自主工作系統的重要性會愈加突顯。系統對其所處環境中的事件做出反應並做出適當的決定；它們自信地進行感知、學習、思考和行動，並對環境中不可預見的變化做出明智的反應。

預測動作並根據因果關係規劃任務

自主工作系統也為實現協作機器人技術帶來了巨大的潛力。例如，根據訓練和經驗，它們可以預測工人接下來的操作，並相應地控制其動作。這種預測動作的能力使協作更安全、更有效率。

如果自主工作機器人知道要求的完成狀態，還可以自行使用適當的人工智慧 (AI) 演算法，來決定解決任務所需的所有工作步驟。除了強化學習，我們還使用仿生 AI。這種高效、專業的 AI 的靈感，來自螞蟻、蜜蜂和其他昆蟲的智慧。

透過 AI 進行機器人虛擬教學

要啟用以上及其他智慧機器人功能，例如裝箱或估計重量，可以使用虛擬產生的數據集來進行 AI 教學。此外，也可以使用 Sim2Real Learning — 在模擬過程中學習或使用混合系統，並將學到的知識傳輸到真正的機器人。