低成本、強大的邊緣計算的使用意味著機器人可以分析和處理大量數據，從而基于經過訓練的AI模型做出明智的實時決策。

物聯網和機器人技術獨立地為企業組織提供了許多優勢，尤其是當結合用于工業制造和醫療保健時，兩種技術也可以得到改善。

物聯網機器人技術領域開啟了機器人之間（甚至機器人與人類之間）協作學習的新進步，在這些學習中，機器人彼此學習并通過共享的經驗和物聯網數據來發展其行為。

物聯網和機器人技術獨立地發揮相似的作用，以實現不同的目標。物聯網傳感器收集數據并將信息傳遞到具有專門任務的處理設備，例如控制辦公室的溫度或監視安全應用的運動。

機器人技術使用傳感器來幫助控制其動作和運動路徑，例如檢測他們要操縱的墻壁或物體。物聯網主要專注于普及感測，而機器人系統則可以自動化生產或執行需要在危險情況下進行交互的任務，例如帶有重型機械或化學藥品的設施。

隨著AI的進步，企業組織可以以新方式（有時稱為機器人物聯網）將IoT傳感器和機器人技術結合起來。物聯網機器人技術使用來自許多不同來源的AI算法中的大量傳感器數據來擴展機器人感應功能，使其遠遠超出其當前的嵌入式傳感器。

低成本、強大的邊緣計算的使用意味著機器人可以分析和處理大量數據，從而基于經過訓練的AI模型做出明智的實時決策。機器人直接在嵌入到機器人系統中的機載處理器上執行決策，而不是將數據來回傳遞給云。

物聯網機器人確保工作場所安全

多年來，組織已將機器人技術用于制造業自動化。在工作場所中，物聯網機器人技術可以在人員與功能強大的工業機器人協作的情況下增加其他安全預防措施。當出現故障或意外情況時，例如卡紙或飛揚的物體，機器有可能造成傷害。

具有IoT通知的AI模型的機器人可以更好地檢測和預測機器故障。不斷監控人類同行的物聯網設備將其位置信息傳送給機器人，以確保安全操作。物聯網和機器人的結合提供了冗余，以確保即使在人為操作員失誤的情況下，安全性也占上風。

機器人防止病毒感染傳播

物聯網機器人技術的用途隨著技術的發展而擴展，并將為醫療保健領域帶來新的機遇，特別是對新型冠狀病毒的應對。

每個醫療保健提供者和組織都需要非接觸式技術，以確保人們的安全并提供對產品和人類感染的早期污染檢測。物聯網機器人技術使用嵌入在工作區中的各種傳感器和健康監控傳感器來更好地分析和改進消毒協議，而機器人則對區域和物體執行非接觸式消毒。

COVID-19表明，醫護人員在監視患者的過程中容易受到感染。未來的物聯網機器人可能會進入患者房間，進行測量并從新的物聯網傳感技術中收集信息，例如查看患者呼吸的影像或錄音以監聽咳嗽的嚴重程度。當機器人的任務完成時，它可以自我消毒并向醫療工作者提供AI驅動的觀察結果，以增強他們的知識和決策能力。

機器人遇到的場景和經驗可建立醫療保健行業的集體知識，以開發出更好的疾病診斷或治療方法。物聯網機器人可以將特定的污染源與經常觸摸的物體或食物污染隔離開來。