深度学习技术的广泛
应用（2010年至今）：深度学习是一种人工智能技术，可以让机器人具有更强的学习能力和适应能力。这使得机器人可以自主完成更复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。深度学习技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，比如谷歌的AlphaGo，赢得围棋世界冠军。
机器人协作技术的发展（2015年至今）：机器人协作技术可以让多个机器人协同工作，完成更复杂的任务。这对于从事高危作业、灾难救援和医疗保健等领域具有重要意义。机器人协作技术在
开云电竞官网下载app、搜救机器人等领域得到广泛应用，如Boston Dynamics的协作机器人Atlas和Spot。这两个机器人是Boston Dynamics公司研发的协作机器人，目前尚未上市。但是Boston Dynamics公司已经推出了Spotmini，它是一种小型四足机器人，可以在家庭和商业场所中进行移动和操作。Spotmini于2018年上市。
机器人与物联网技术的结合（2016年至今）：物联网技术可以让物体和设备连接到互联网上，并与其他设备协同工作。机器人与物联网技术的结合可以让机器人更好地收集和分析数据，并为用户提供更好的服务。
机器人安全标准的制定（2018年至今）：随着机器人在工业、医疗、服务等领域的广泛应用，对于机器人安全问题的关注也越来越高。国际标准组织和国家机构开始制定机器人安全标准，以保证机器人在使用过程中的安全性。这些标准包括机器人设计和制造、机器人安装和使用等方面的要求。机器人与物联网技术结合的具体案例有：Amazon Echo，它是一种智能音箱，可以通过语音控制家庭电器和智能家居设备;
智能机器人清洁机器人，如iRobot Roomba，可以通过物联网技术远程控制和监控。机器人安全标准的制定案例有：国际机器人联合会(IFR)发布的机器人安全标准ISO 10218-1和ISO TS 15066,这些标准规定了机器人设计和制造、机器人安装和使用等方面的安全要求。
机器人与人工智能的结合（2019年至今）：人工智能和机器人技术的结合可以让机器人具有更强的智能化能力，如自主学习和自我调整等。这使得机器人能够在更多领域得到广泛的应用，如智能家居、智能医疗、智能物流等。机器人与人工智能结合的具体案例有：谷歌的机器人助手Google Duplex,它可以通过语音识别和自然语言处理技术进行。
这些里程碑是21世纪机器人行业发展的重要标志，推动了机器人技术的不断进步和广泛应用。随着科技的不断发展，机器人行业还会有更多的新应用和新技术出现。
