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2、机器人的手臂：也就是我们能够看见了的机器人的钢铁的结构。带动好机器人钢铁的结构运动的是伺服电机。我们注意到的机器人手臂全是圆锥形的，内部是三千多种齿轮，螺杆，减速机相互之间传动。
这个可以清晰的注意到机器人的内部传动结构。一般情况下，四头的轻负载机器人会按结构链条传动结构，规模很大重负载基本都都是螺杆传动的结构。
人类通过程序，设定好机器人的末端从这个点移动手机到另外一个点。机器人控制系统会通过运动学的逆解，后再传达信号给伺服电机，伺服电机转动起来减速机，螺杆，或者链条传动接受移动。
再说有我看过工业机器人行业新闻的朋友，一直都强调与国内减速机是核心的问题，这是比较好片面地。毕竟减速机只不过是影响大了运动控制的另外一方面因数。
3、外部传感设备。比如力传感器在机器人半自动示教方面，机器人被打磨，装配应用上面是更加的有用吗。
机器人视觉，目前机器人2D视觉已经太晚熟，且应用更为广泛，在检测，装配，涂胶等领域全是性价比非常高的应用。
机器人视觉好象全是通过色差，珊线等形式来利用检测。对此主流的人工智能图像系统，工业领域也在结束数次在检测工序中使用。
从工业机器人的角度来说，技术难点分散在：实现高精度，高速度的运动控制，和同人实现协作化工作。1、高精度，工业机器人当前选择最优的重复定位精度是±0.01mm ，基本都是没有比这个更高的了。但是这个精度在一些精密的设备的行业，的或电子类行业仍然还有是有短板。
2、高速度下的稳定性。考量工业机器人的品质，基本是大都是从稳定性来考量，如何一份稳定的工作10000个小时等等。机器人的稳定性同控制系统的算法补偿，包括硬件.例如减速机，壳体结构都有关系。这也不是一个独立性的谁好，是一个整体结构就当然能提升的概念。这是一个系统的问题。
3、协作化应用。目前大量开发的协作机器人，也是在探索人类和机器人共同处在一个工作环境中和工作。
再者，工业机器人的发展，还被应用场景的制约，这主要注意反映在，工业机器人是的很市场化机制的产品，假如没有客户可以使用，你这个产品那就是一个一次的产品。.例如变更土地性质一个负重行走黑岩10吨的机器人，基本都就等于零是废铁。但真的有人生产过。
二、服务类机器人服务类机器人非常内容复杂，包括我们看到的扫地机器人，送餐机器人，政务导航机器人，巡逻机器人等等。都算得服务类机器人。
这类服务机器人，硬件难点并不到，主要难点只是相对而言软件的交互系统。这除开两大类：图像智能，在内语音智能。
目前国内这对图像智能和语音智能，应该有的很能成熟的产业链，在内独角兽。图像智能：商汤科技，旷视科技，依云科技，云从科技等。语音智能.例如科大讯飞，百度语音等几家。
目前图像智能和语音智能，都集中在大数据的机器人训练，说白了那是给机器人喂养时三千多种数据，同样优化算法，基于机器人的变异进化。

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