未来解决机器人的智能化，组成智能机器人系统，研究者们将面临许多困难且需要做长期努力，进行若干课题的研究，例如高级思维活动应该以什么样的方式让机器人系统来模仿，是采用传统的人工智能的符号推理的方法，还是采用别的方法?
需不需要环境模型，需要怎样的环境模型，怎样建立环境模型?传统的人工智能主要依据先验知识建立环境模型，由于环境、任务的复杂性和环境的不确定性，这种建模的方式受到挑战，于是就出现了依靠传感器建模的主张，这就引出了一系列新的与传感器技术有关的课题。
总之，上述各项课题都是难度很大的长远课题。为了建立智能水平高的较完善的机器人，需要上述问题的初步答案，而且需要较长时间的研究。
人们为了探索人工智能在机器人中近期的可以使用的技术，暂时抛开人工智能中的带有根本性的争论，如符号主义与连接主义、有推理和无推理等，把着眼点放在人工智能技术中较成熟的部分上。
对传统的人工智能来说，知识的符号表示和推理这部分技术做出了突出贡献。这部分技术对当前机器人技术的发展的主要贡献体现在以下几个方面:基于任务的传感技术，建立感知与动作的直接关系;基于传感器的规划和决策，复杂动作的协调等。
