工業(yè)機器人的誕生是一個里程碑事件，其經(jīng)歷了從示教/再現(xiàn)（teaching/playback）階段到傳感控制（sensory controlled）階段的歷程。但是，目前絕大多數(shù)機器人的靈活性只能達到“反復(fù)編程”的程度，其所要求的工作環(huán)境相對來說是特定的。我們在許多汽車企業(yè)的生產(chǎn)裝配線上都可以見到這類工業(yè)機器人，但我們習(xí)慣稱其為操作手（manipulator），而不是機器人，或許在潛意識里，我們覺得機器人應(yīng)該具有更高的智慧。  

　　“操作手”這一稱謂折射出機器相比人類自身存在兩個缺陷。其一，機器相較于人類，缺乏復(fù)雜環(huán)境下的“分析判斷”能力。在機械自動化時代，機器的工作開始于人類對機器的啟動，停止于人類對機器的關(guān)閉，且工作中無論情況如何變化都只能依照其預(yù)先設(shè)置和機械結(jié)構(gòu)進行工作，不能變通以應(yīng)對不同局面。其二，與人類相比，機器還不具備數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的存儲與調(diào)用能力，機械自動化時代沒有條件使機器存儲工作數(shù)據(jù)，更加不具備調(diào)用的能力。  

　　認識到這些不完美，科學(xué)家對機器進行改進研發(fā)時，總是希望機器能夠盡可能具備人腦的部分能力，即“令機器具備思考的能力”，這一想法最終導(dǎo)致人工智能技術(shù)和理論的萌芽。20世紀40年代，美國學(xué)者諾伯 特·維納在《控制論——關(guān)于在動物和機器中控制和通信的科學(xué)》一書中提出：“控制論可以看作一門研究機器、生命社會中控制和通信的一般規(guī)律的科學(xué)，是研究動態(tài)系統(tǒng)在變化的環(huán)境條件下如何保持平衡狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)的科學(xué)”。但受限于當(dāng)時社會的發(fā)展條件，對于機器設(shè)備而言，機械自動化仍然是主流，昂貴的價格和低下的性能讓電子自動化在當(dāng)時難以產(chǎn)業(yè)化，因此維納的控制論沒有辦法得到充分發(fā)揮和驗證。   

　　隨著技術(shù)的發(fā)展，大規(guī)模和超大規(guī)模集成電路等的出現(xiàn)與廣泛應(yīng)用為驗證維納的控制論架設(shè)了理論與實踐之間的橋梁。首先，大規(guī)模集成電路的超強運算能力使支持控制論等相關(guān)人工智能理論的決策機制、思維方式與運算方法具備現(xiàn)實可行性，從而使“控制論”中的“分析比較”一環(huán)得到很大程度的提升和解決。  

　　其次，大規(guī)模集成電路也令各種傳感器的性能得到顯著提升，例如小型化、高精度的光電探測系統(tǒng)和雷達傳感器等紛紛問世，使人工智能獲取外界信息與態(tài)勢方面的能力顯著提高，增強了判斷的準確性；然后，隨著大規(guī)模集成電路的發(fā)展，新式的存儲介質(zhì)也逐步替代了舊式的光電物理性質(zhì)的存儲介質(zhì)，存儲能力的提高使機器自學(xué)習(xí)以及信息的大量調(diào)用與使用成為可能。

　　最終，機器人開始從傳感控制階段向智能化階段躍進，移動機器人特別是自主式移動機器人成為機器人研究領(lǐng)域的潮流和熱點。