工业机器人从应用领域产于来看，汽车与电子电机生产为目前两大主要应用领域，市占到比例分别大约3成，而其主要用于场景则以运送、焊与上下漆居多。不过，除了源于于缺工效应下自动化市场需求比例提升，工业机器人在AI、感测技术的悠游卡下带给新的能力伸延其功能性，大同小异以往操作者规则性的任务。

当前具备认知学习能力与自律矫正能力的智能机器人需要依据行业市场需求设计出有特用功能以适应环境简单的工作场景，也因此使其应用于触角伸延至更好新兴行业应用于。在量产模式时代，为充分发挥最低生产效率与节省人力成本，诸如上下漆此种高度重复性，或是机床上下漆艰巨且具备危险性的工作，一般都交由工业机器人操作者，主要适应环境对像为大批量、重复性强劲或是工件重量较小的情况下用于，此为目前少见的上下漆机器人应用于。不过，由于此种机器人大多继续执行重复性作业，任务原作全然，其运动路径与取放动作比较必需设计在相同模式下展开，因此在前置作业一般来说仍必须额外利用人力将来漆排序规整再行等候夹取上料，这也是当前上下漆应用于灵活性度严重不足，而期望需要有所改善之处。

简言之，自动化上下料只解决问题了问题的一半。比起人类，对机器人来说，从容器中放入随机废气的零件，再行将其准确地放进机器中毕竟困难重重。为提高此应用于缺失，市场大力发展机器人随机取放（RandomBinPicking）技术，同时融合AI、3D视觉，可借以辨识物件还包括方位、姿态与放置顺序等信息，利用AI自适应夹取路径与取放动作，由于工件不须要事前整理及排序才可被辨识，因此能有效地提高许多工厂的生产效率。

在金属加工产业中，不如焊机器人的普及，研磨与打磨两个制程至今仍大量倚赖人工作业，由于看起来水五金制品具备如孔洞、多重曲面的简单外形，因此其较无法引入自动化。不过，目前国内水五金产业在研磨打磨制程的缺工更加相当严重，促成市场对于研磨打磨机器人的市场需求强化，而在3D视觉与动静整合系统辅助下，对于具备简单研磨打磨路径市场需求的机器人来说，可减少其在路径分解的可玩性，并超过加工平稳。

值得注意的是，除了汽车、电子电机以及机械金属加工产业为主要应用领域，工研院产科国际所分析师黄仲宏观察，目前还包括纺织、制鞋、食品加工等轻工业的机器人装机量也于是以茁壮中，日渐朝自动化、智能化发展。例如制鞋业在涂胶制程与研磨打磨遭遇完全相同加工路径简单之问题，现也利用3D视觉引领提高，或有厂商研发帮助成衣业者提高打样流程的机器手臂。

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