2026年1月8日，国际机器人联合会（IFR）发布了2026年机器人行业的五大核心趋势。

趋势一 

人工智能与机器人自主化

能够利用人工智能独立工作的机器人正变得越来越普遍。在此背景下，人工智能带来的主要优势是显著提升了机器人的自主能力。

这一趋势由多种类型的人工智能技术共同推动：

分析型AI（Analytical AI）：可处理海量数据、识别模式并提供可操作的洞察。例如，在智能工厂中，机器人能提前预测设备故障；在物流场景中，可自主优化路径规划与资源分配。

生成式AI（Generative AI）：标志着从基于规则的自动化向智能、自演化的系统转变。生成式AI能够创造新输出，使机器人通过仿真环境自主学习新任务，并生成训练数据。同时，它也开启了全新的人机交互方式——用户可通过自然语言或视觉指令直接控制机器人。

智能体AI（Agentic AI）：这是进一步提升机器人自主性的关键方向。该技术融合了分析型AI的结构化决策能力与生成式AI的适应性，旨在使现代机器人能够在复杂的真实环境中独立运行。

趋势二 

IT与OT融合，赋予机器人更强通用性

市场对多功能、通用型机器人的需求正在加速增长，这直接反映了信息技术（IT）与运营技术（OT）融合的大趋势。

IT擅长数据处理与高级分析，OT则专注于物理设备的实时控制。两者的融合通过实时数据交换、自动化与深度分析，极大增强了机器人的通用性和适应能力。这种整合是数字企业与工业4.0的核心基础。

IT/OT融合打破了传统系统间的“信息孤岛”，实现了数字世界与物理世界之间的无缝数据流动，从而显著拓展了机器人在跨场景、跨行业中的应用潜力。

趋势三 

人形机器人需验证可靠性与高效性

人形机器人领域正在迅速扩展。在需要高度灵活性的场景中（尤其是为人类设计的工作环境），工业级人形机器人被视为极具前景的技术。汽车行业率先探索其应用，如今仓储与制造业的全球部署也逐步展开。

当前，企业和研究机构已不再局限于原型开发，而是开始在真实环境中部署人形机器人。可靠性和效率成为成败关键：要与传统自动化方案竞争，人形机器人必须满足严苛的工业标准——包括作业周期时间、能耗水平和维护成本等。

此外，行业标准还对人形机器人的安全等级、耐用性以及在产线上的持续性能提出了明确要求。若要真正填补劳动力缺口，人形机器人还需达到接近人类的灵巧度与生产效率，这是衡量其现实价值的核心指标。

趋势四 

机器人安全与网络安全日益重要

随着机器人越来越多地与人类在工厂和服务场景中协同作业，确保其安全运行已不仅是重要事项，更是整个机器人产业发展的基石。

AI驱动的自主性从根本上改变了安全范式，使得测试、验证和人工监督变得更加复杂——但也更加必要。这一点在人形机器人的应用中尤为突出。机器人系统必须依据ISO安全标准进行设计与认证，并建立清晰的责任归属框架。

在AI与IT/OT融合的背景下，安全与安保问题呈现出更广谱的挑战，亟需健全的治理机制和明确的法律责任划分。随着机器人系统日益接入云端并依赖AI，工业生产正面临不断增长的网络安全威胁。专家指出，针对机器人控制器和云平台的黑客攻击尝试明显增多，可能导致未授权访问甚至系统操控。

此外，机器人在工作中收集的视频、音频及传感器数据涉及大量敏感信息，引发隐私担忧。而深度学习模型常被视为“黑箱”，其决策过程难以解释，甚至开发者也无法完全追溯。这种法律与伦理上的模糊性，促使各方呼吁建立清晰的AI部署治理框架。

趋势五 

机器人成为应对劳动力短缺的“盟友”

全球雇主普遍面临专业技能人才短缺的困境。岗位空缺迫使现有员工承担额外班次，导致各行业压力与疲劳感持续上升。

应对这一挑战的关键策略之一，就是引入机器人与自动化技术。在此转型过程中，让现有员工积极参与至关重要。无论是工业制造还是多样化的服务场景，只有通过与员工紧密合作推进机器人部署，才能获得广泛接受。

机器人不仅能缓解人力短缺、替代重复性任务，还能开辟新的职业发展路径，因此正逐渐被职场视为“协作伙伴”而非“替代者”。同时，智能化工作环境也使企业对年轻一代更具吸引力。

目前，各国政府与企业正大力推动技能培训与再培训计划，帮助劳动者适应技能需求的变化，在自动化驱动的新经济中保持竞争力。