美国海军已在其中一艘军舰上成功安装了其第一款“光学眩目拦截者”海军（ODIN）激光武器。
在制造业、物流业、专业服务业和面向消费者的服务业等多个领域，人类-机器人协作正在兴起。机器人工业协会（Robotic Industries Association）对各种工业和商业环境中的最终用户对协作机器人应用的案例进行了研究。
本报告估计了一项最新的数字自动化技术--工业机器人对行业内生产率和利润率分布的影响。报告的实证分析结合了近5年6个欧洲国家工业机器人行业库存数据和企业资产负债表数据。
韩国机械材料研究所研发出一款最新的机械手，具有处理自身3倍重量物体的能力，还可以执行更加细致的任务。
《大挑战》（Grand challenges）开创了进化机器人学（Eiben，2014）、虚拟环境（Slater，2014）和计算智能（Prokopenko，2014）中人工智能和机器人专业领域的前沿。
机器人技术的一大挑战是赋予智能体自主和自适应的能力。为此，我们将基于小脑的控制系统嵌入到能够处理动态外部和内部复杂性的仿人机器人中。
在传统的机器人技术中，通常需要基于模型的控制器将机器人设备带入下一个期望状态，但是当控制问题的维数增加，尤其是在运动任务期间，外部环境的干扰影响系统行为时，它们通常会出现关键问题。
人类的运动系统是鲁棒的、适应性的和非常灵活的。人类运动的基本原理为机器人学提供了灵感。针对不同的人类目标进行研究是机器人研究中一项技术任务，在这项任务中，可以应用对人体运动的洞察。
机器人受神经启发已经有很长的历史，包括模拟反射的反应系统、产生运动模式的神经振荡器，以及神经网络作为可训练的高维感官信息过滤器。在认知水平上，神经刺激的成功率较低。更多的是用计算算法来解决，而不是用神经过程模型。
