普通机器人并不可怕，但一旦机器人拥有学习功能，绝对难逢敌手。而这个阿尔法机器人，就有很可怕的“深度学习”功能，且自身运转速度快，脑子容量大，学习能力强，简直是bug一般的存在。机器人会不会抢了人类的工作？机器人会不会超越人类？人类究竟是否能控制科技？机器人与人类，谁将主宰未来世界？根据以往机器人领域的研究进展和对应用的初步分析可以认为，如下技术将是决定机器人未来的关键技术：
1）三维导航定位技术。机器人只要可移动，就需要在家庭或其他环境中进行导航定位。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping定位与地图构建)技术可同时进行定位和建图，并在学术研究方面已经有不少技术积累。但对于实际系统，由于实时性低成本(比如无法采用比较昂贵的雷达设备)的要求和家庭环境的动态变化(物品的摆放)，而对导航定位技术提出了更高要求，仍需进一步研发。
因在室内环境无法使用卫星定位，使用室内定位技术作为卫星定位的辅助定位，解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。最终定位物体当前所处的位置，主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。
2）视觉感知技术。视觉感知技术包含人脸识别、手势识别、物体识别和情绪识别等相关技术，视觉感知技术是机器人和人交互的一个非常重要的技术。视觉感知技术作为一种结合三维空间全部视觉信息的感知技术，视野范围尤为广阔，并为移动机器人将外部环境信息全面获取。视觉感知技术在移动机器人导航中应用时，主要结合视觉感知技术的功能特点。视觉感知技术往往是一种全方位视觉传感器，主要综合了折反射摄像机技术，这种折反射摄像机往往借助于相关的透视摄像机和反射镜面构成的平面，有着多种反射类型和基本的特性。
3）语言交互技术。语言交互技术包含语音识别、语音生成、自然语言理解和智能对话系统等，语音识别（Speech Recognition）是自然语言处理（Natural Language Processing）的一部分；而自然语言处理是人工智能的一部分。如Siri是语音识别和语义识别的结合，这两个都是人工智能的范畴，但是两个不同的研发领域。语音识别是把声音信号转化为文字，语义识别是理解已转化好的文字。人机对话系统是人工智能理论的一个主要应用，应用了人工智能各个方面的理论，包括语音识别与合成、智能对话管理、自然语言理解、自然语言生成等。
4）文字识别技术。在生活中有不少文字信息，如书报和物体的标签信息，这也要求机器人能够通过摄像头来进行文字识别。与传统的扫描后识别文字相比，其可通过摄像头来进行文字识别。利用计算机自动识别字符技术，是模式识别应用的一个重要领域。文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分：
①信息采集是将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置构成。
②信息分析和处理是对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。
③信息分类判别是对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。
5）认知技术。人工智能研究者都在开发旨在提升计算机性能的技术，这些技术能让计算机完成非常广泛的任务，而这些任务在过去被认为只有人才能完成，包括玩游戏、识别人脸和语音，在不确定的情况下做出决策、学习和翻译语言。为了将人工智能领域中衍生出来的技术与人工智能领域进行区分，我们将这些技术称为认知技术(cognitive technologies)。通常使用的认知技术包括机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人学。机器人需要逐步实现规划、推理、记忆、学习和预测等认知功能，从而变得更加智能。
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