人工智能和自主性概念均与机器人系统有关，这两个概念经常在媒体中交叉使用，但是这两个概念在实际应用中是完全不同的。正确理解人工智能与自主性的差异，有助于相关研究公司做出最实际的选择，以提高当前和未来的生产力。美国惯性感应公司（Inertial Sense）阐释了人工智能和自主性概念的区别。该公司专注于集成人工智能、机器学习和自主系统，为自主机器人系统开发提供正确的解决方案。目前，该公司研发了LUNA自动导航软件平台，适用于无人驾驶与自动化机器人。
人工智能与自主性概念：人工智能和自主性技术均是工业应用中有价值的工具。这些技术可以单独使用，也可以一起使用，以达到预期效果。有一个简单的方法可以辨析二者之间的差异：自主机器人技术=完成任务，人工智能=解决问题。
自主机器人系统设计用于可预测的环境，在特定的、通常是预先规划好的环境中完成任务。传感器在为机器人提供其位置的详细和准确信息方面至关重要。自主机器人系统必须依靠这些传感器在环境中导航并快速有效地执行任务。自主设备和系统可由传统软件或人工智能系统提供驱动力，使其在操作过程中可以学习和适应任务需求。
耶鲁大学将人工智能定义为“能够构建以传统上需要人类智能的方式解决复杂任务的系统”（“building systems that can solve complex tasks in ways that would traditionally need human intelligence”）。这通常涉及机器学习技术以及使用先进传感器来收集环境信息，并使系统对外界刺激做出适当的反应。
自主机器人系统工作原理：《美国国家科学院学报》2020年发表的一篇文章指出，自主系统已经为人们完成了各种各样的任务。未来，这些系统将在医疗、工业、农业和制造业等领域得到更广泛的应用。
自主系统可以根据其运行所需的人机交互量进行分类：
一是直接交互的机器人系统。该类机器人系统几乎完全由操控员控制。这一过程也称为遥控操作，需要操控员的输入来改变位置、姿态和状态（比如挖掘机、起重机、无人机等）；
二是操控员辅助的机器人系统。该类机器人系统在执行某些高端任务或作为系统整体控制的一部分时需要操控员的辅助，可以执行某些行动并做出某些选择，但在大多数情况下需要人工监督和输入来选择任务或成功完成任务；
三是全自主系统。该类机器人系统可以在没有操控员的辅助下长时间运行，人工智能和机器学习技术对其成功执行任务至关重要，这些全自主系统非常适合在可能会延迟或无法进行直接监管的偏远地区使用。
通过将人工智能和机器学习技术作为实现机器人系统全自主或部分自主的工具，工程师和工业管理团队可以在实际应用中使用这些系统。
自主系统工作原理
控制对于机器人系统的正常功能至关重要。这包括三个关键阶段：感知控制、处理控制、动作控制。其中，感知控制是通过各种传感器从周围环境收集信息，并通过传感器融合将这些信息集成到一起；处理控制从感知过程中获取数据，剔除无关信息，使系统能够专注于环境的重要细节和信息；动作控制包括执行必要任务所需的机械活动。上述每个阶段均可使用人工智能和机器学习，以确保机器人系统针对任务能够采取最佳和最有效的解决方案。
