随着工业机器人在航空生产领域应用于的渐渐了解，一些严重不足也开始呈现出出来，例如作业规划和干预碰撞检测的自动化程度较低、定位标定和离线编程等生产打算时间宽、对作业柔性和可扩展性考虑到严重不足造成设备利用率不高等，在航空产品单件小批生产模式下有时无法反映出有机器人的优势。因此，未来航空生产领域的工业机器人必须更佳地适应环境单件、小批生产模式下多变的任务市场需求、简单的场地环境，提升定位及运动精度，延长离线编程和生产打算时间，提升设备利用率等，确实充分发挥出有机器人的优势和特点。下列技术将沦为共性的关键使能技术。

高精度测量定位技术工业机器人的反复定位精度低而意味著定位精度较低，无法符合飞机数字化组装中意味著定位精度拒绝，因此必须高精度测量装置引领机器人末端执行器构建运动轨迹的控制器掌控。目前来看，大范围测量主要用于激光追踪仪和iGPS 等，局部测量中单目视觉、双目视觉、手眼视觉、激光测距传感器等各有所长，在某些类似场合下，声觉、力觉传感器也有用武之地。可以意识到的是，多传感器信息融合技术终将获得更进一步发展。

末端精度补偿技术机器人末端精度不受运动学插补、机器人阻抗、刚性、机械间隙、刀具磨损、热效应等多种因素的影响，因此除了使用高精度的测量仪器外，创建定位误差模型和补偿算法也是提升定位精度的最重要手段。为此，必须对机器人的关节刚性、方位误差、温度引发的变形等展开参数识别，取得误差模型或误差矩阵，进而通过精度补偿算法对末端执行器的定位获取控制器修正。

智能规划技术机器人是自动化的载体，无论是钻孔、喷涂、焊、切割成、组装还是涂胶、点胶，最后都依赖机器人末端严苛按照预计轨迹运动已完成作业，因此轨迹规划的结果直接影响机器人的工作效能和效率，而轨迹规划的效率和自动化程度则直接影响生产打算时间。在对工艺了解理解的基础上，构建自动路径规划、机器人轨迹优化、自动干预校验、工艺参数与过程优化是一个最重要的研究方向。为了提升机器人的智能化程度，诸如专家系统、模糊不清系统、演化计算出来、群计算出来、机器学习、神经网络等人工智能方法将被大量引进，而图像识别、语音辨识、语音合成、自然语言解读等技术也不会被普遍应用于减少、改进嵌入式方式。

此外，云计算、大数据等技术的较慢发展，资源共享、科学知识分享、数据挖掘等理念为提升机器人的分析、决策和协作能力获取了新的思路。

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