使用这些功能时，机器人车队就像一群上网课的学生。机器人可在上网时进行学习，并能够在无法持续访问在线内容的情况下执行任务。低功耗 AI 设备和高效的 AI技术给新型机器人系统带来支持，具有低延迟、响应快速、高自主性和低功耗的特点，而这些都是成功的关键因素。

Mobile Industrial Robots (MiR) 不断推动 AI 在移动机器人领域的发展并制定新的业界标准。创新的 AI 功能支持机器人的安全协议，可提高路线规划和环境互动的效率。

通过机器人软件中的高级学习算法，以及可安装在交通拥堵区域或叉车或其他自动驾驶车辆路径中的远程相机，AI 才能得以实现。这些相机装配了高效的小型嵌入式计算机，可处理匿名数据并运行复杂的分析软件，以识别该区域内的物体是人、固定障碍物还是其他类型的移动设备（如AGV）。然后，相机会将这些信息提供给机器人，加深机器人对周围环境的理解，使其能够执行操作或甚至在进入某个区域前对行为进行适当的调整。支持 AI 功能的网络可以帮助机器人在特定时间内避开交通拥堵区域，例如货物由叉车定期运送或现场有大量工人时（例如工人休息或换班期间）。MiR 机器人可以有效且适当地对不同类型的障碍物做出反应，以改善导航效果和效率。例如，如果它们遇到其他制造商生产的AMR，便可以预测车辆的运动并做出适当调整。当遇到一个新的未知对象时，机器人将在保持机警的同时收集数据，以便计算出未来互动的最佳行为。

同样，在复杂的高度动态环境中（例如，有些环境中存在不能偏离其固定路线的自动导向车 (AGV) 或由人驾驶的叉车或其他不可预测的车辆），机器人的机动能力可能会受到限制。例如，AGV 的安全机制通常会受遇到障碍物时强制停止的限制，从而可能会阻挡到 AMR。AI驱动的 MiR AMR 可识别 AGV 并意识到其局限性，因此将会自动在安全位置等待直到 AGV 通过并在安全时恢复任务，而不是停止并要求操作员重新调整路线。

虽然机器人的内置安全机制将始终阻止机器人与路线中的物体、人员或车辆发生碰撞，但其他车辆（例如由人驾驶的叉车）并没有这种功能，存在着碰撞机器人的风险。MiR 机器人系统可以在到达之前检测交通拥堵区域，并且可以在识别其他车辆后做出适当的动作以降低碰撞风险。这样，AMR 不仅可以通过 AI 改善自己的行为，还可以适应其他车辆的局限性。