機器人在未來可能會取代全球約8億個工作崗位，使約30%的職業變得無關緊要。另外，只有7%的企業目前沒有使用AI，但正在研究。諸如此類的統計數字擾亂了人們的思維，使他們認為機器人和AI是一體的，而事實從來都是如此。相反，企業和政府使用基于機器人的應用，可以說是AI和機器人的融合。與大多數歇斯底里的科幻電影或書籍中所展示的不同，并非所有的機器人都是智能的。AI機器人，是AI和標準自動化機器人的綜合應用，只是幾類機器人中的一種。這類機器人使用AI算法和模型，執行的不僅僅是一系列重復的動作，并增加其自主性--但后面會有更多內容。AI機器人是當今備受追捧的資源，有多種應用--無論是單獨使用還是與其他技術結合使用。

AI和機器人之間有幾個區別因素，但這里列舉的三個因素使人們能夠清楚地了解它們。

概念上的差異

AI的基本定義圍繞著使機器能夠自主地做出復雜的決定。基于AI的硬件和軟件工具可以通過分析大量的數據并在其中找到人類看不到的模式來解決復雜的現實世界問題。機器學習和強化學習隨著時間的推移對此類應用的分析能力進行微調。因此，基于AI的應用程序擁有無限的能力，可以在它們執行的任務中變得更好。

例如，考慮一個像TikTok這樣的應用程序。像大多數社交媒體應用程序一樣，TikTok也使用 "社交圖"，根據用戶關注的網頁和喜歡的視頻向他們提供建議。TikTok的機器學習算法比其他社交媒體應用程序更進一步，也使用 "興趣圖譜"--利用視頻觀看時長數字向用戶提供建議。這些建議將包括與用戶觀看時間最長的視頻有相似之處的創作者和視頻。例如，如果用戶持續觀看一個貓咪視頻超過20秒，TikTok的算法將引導更多關于貓咪、其他貓科動物和其他動物的視頻進入他們的個性化視頻源，最終讓他們對該應用上癮。由于TikTok視頻通常持續不到一分鐘，他們可以收集大量數據，并比其他社交媒體應用更快地完成個性化的峰值。

這就是AI的工作方式--利用各種數據作為參考，在一段時間內改善其工作。如前所述，數據集越大，基于AI的工具在操作速度和準確性方面的表現就越好。

簡單地說，機器人學可以被定義為一個技術分支，涉及機器人的設計、開發和建造。這些機器是可編程的，通過執行器和數據收集傳感器與其他設備或人類互動。機器人可用于執行自主或半自主的任務。某些機器人--如遠程機器人--是完全非自主的，因為它們的功能需要通過人類操作員來控制。正如你所看到的，基于規則的機器人不會 "思考 "和做決定。

機器人和AI都能使企業朝著一個共同的目標發展--AI驅動的自動化。

自動化程度的差異

在組織中處于最高位置的人需要了解他們的業務運營需要什么樣的技術。那些不懂技術的人可能無法分辨自動化和機器人的區別。

普通的自動化涉及使用軟件、設備、傳感器或其他技術的組合來執行通常由個人或一群工人完成的任務。設備組合的復雜性取決于被自動化的操作類型。自動化可以分為兩種--軟件自動化和工業自動化。

軟件自動化涉及使用數學和邏輯進行編程以完成重復性任務的設備。

軟件自動化可以包括用于測試計算機程序的圖形用戶界面自動化。這種類型的軟件自動化用于記錄用戶與圖形用戶界面互動時的動作，對于改變應用程序的基礎軟件非常有用。

此外，軟件自動化還包括業務流程自動化（BPA）--使用標準的自動化工具來提高客戶服務質量或最小化成本。BPA整合了軟件應用程序、人員和硬件工具以簡化業務操作。機器人流程自動化（RPA）涉及軟件機器人，或機器人，像人類程序員一樣編寫計算機程序。RPA在編程腳本的基礎上工作。智能流程自動化（IPA）涉及使用AI來使軟件應用程序更加直觀和 "像人一樣"。在IPA中，機器人使用過去的數據作為參考，比使用基于規則或腳本的工作機制的軟件自動化設備更智能地執行行動。

工業自動化涉及使用機器人來控制和管理重型工業操作，如產品包裝、倉庫管理和制造。

雖然機器人技術也涉足自動化，但它也與其他領域相結合--機械工程、計算機科學，以及在許多情況下，驅動的機器人可以通過機器學習算法自主地執行預期的功能和任務。AI機器人可以更好地解釋為智能自動化應用，其中機器人技術提供身體，而AI提供大腦。工業自動化、AI和機器人技術還涉及其他技術，如計算機視覺和NLP。因此，AI機器人可以在沒有人類干預的情況下執行一些任務，例如在倉庫的地板上發現一個物體，并將其放置在它應該在的地方。

雖然標準的自動化機器人已經被用于幾種商業任務，但用AI算法自主操作的機器人將優化未來的組織運作。

適應性方面的差異

AI將機器人學帶入了新的領域，例如自我意識機器人的概念。通常情況下，機器人只是由金屬、傳感器、電纜和一些電子器件組成的機器。因此，它們不具備人類在有人接近它們時擁有的 "第六感"。AI和機器人技術、機器學習和感官技術的結合，使得能夠創造出能夠 "感知 "周圍人類存在的情境意識的機器人。這樣的機器人擁有嗅覺、空間接近性和對刺激的反應能力。AI還有助于使機器人幾乎與人類一樣靈巧。AI還使機器人開發人員能夠創造出一些概念，如世界上最著名的社交機器人之一索菲亞。除了自主思考、決策和移動性，索菲亞還擁有判斷人的情緒和與個人進行互動、類似人類的對話的能力。

機器人的存在是為了接管人類不應該做的任務。一般來說，機器人在嚴格的指導方針下工作，將任務自動化，使人類能夠專注于需要智能的任務。換句話說，標準的自動化機器人在設計、開發、制造或執行任務時，不需要 "學習 "或做決定或分析數據。因此，機器人的使用案例僅限于清潔、將包裹從一個地方搬運到另一個地方、修剪草坪和類似的其他任務。

另一方面，AI則是盡可能地使技術人性化。AI模型是客戶關系管理、個人助理和ERP系統中不可或缺的。這些任務非常復雜，需要準確的數據評估和決策能力。同時，需要考慮廣泛的因素和數千兆字節的數據來做出決策。例如，基于AI的采購管理系統將評估過去的材料采購記錄、供應商的運營時間、材料從每個供應商-路線組合到達的時間和其他因素。這種系統中使用的模型隨著時間的推移不斷 "學習 "和改進。因此，他們的決策和數據分析就像人類隨著經驗的增加而改進一樣。AI和機器人技術的結合充分利用了機器人的自動化方面和AI模型的學習和認知方面。

AI和機器人技術為企業、智能城市和其他領域形成了一個強大的組合。AI使機器人自動化不斷改進，執行困難的業務操作，沒有一絲錯誤。