与摄像头联网的情况类似，机器人在最后阶段也会逐渐普及，并以更加开放的形式构建平台，如5G或更高级的数据传输技术。这将使得技术和相关信息最终实现互通和共享，但隐私和普及问题仍然是主要障碍。

纽约大学坦登工程学院的研究团队在国家科学基金会国家机器人计划2.0的支持下，正致力于建立无线系统基础。该系统利用超快速的第五代（5G）无线通信，将移动机器人的部分人工智能任务外包到边缘云（最接近机器人的云服务器）。

所有参与者都是纽约大学无线研究中心的研究人员，他们将设计操纵和运动算法，以解决一些关键技术障碍，使5G网络成为机器人与服务器之间可行的桥梁。

将AI功能从机器人转移到远程服务器可以带来诸多运营优势，例如允许机器人感知环境、执行复杂操作并自主做出决策，而无需承担车载计算和发电设备带来的巨大动力和重量成本。

研究团队由电气与计算机工程系及机械与航空航天工程系教授Ludovic Righetti，电气和计算机工程学系教授Siddharth Garg、Sundeep Rangan和Elza Erkip组成。他们将重点关注可靠性、在通信质量下降情况下确保机器人操作安全以及多机器人系统的可扩展性。

此次合作结合了机器人技术（Righetti）、计算机系统架构与计算（Garg）、无线网络（Rangan和Erkip）以及信息理论（Erkip）的专业知识。Tandon学院的新成员Righetti将负责指导这个项目。

“我们的目标是设计一种算法，以在机器人和云端之间最优地分配计算任务，从而确保机器人安全运行。” Erkip说道。Rangan解释说，尽管长期以来人们一直认为云机器人技术是一种减少能耗的有效方法，但由于无线通信系统的带宽限制和高延迟，实时感知和控制仍然难以实现。他认为，由于需要支持当前广泛使用的高带宽视频和激光雷达系统，这一问题变得更加严峻。他表示：“5G系统提供了更高的数据传输速率潜力，但实时云机器人技术仍面临挑战。特别困难的是，使用毫米波频段的5G通信极易受到干扰。结果，虽然峰值数据速率很高，但连接可能只是间歇性可用。”

该研究项目考虑了这些挑战的多个方面，包括在机器人场景中进行5G信道建模、动态划分云与机器人之间的任务以及开发新的控制算法，以便在高速率链路可用时使用这些算法，而在链路不可用时也能正常工作。

Righetti表示：“最终目标是帮助开发轻量级、自主且与云端连接的机器人。”他还补充说，推广活动，包括免费提供团队开发的算法，将是展示5G独特优势的主要手段之一，从而支持机器人系统。“通过将我们通过开源方式开发的算法分发给NYU WIRELESS，并传递给工业合作伙伴，我们正在为那些希望使用支持5G的机器人的科学家和企业提供更低的入门门槛。”

他进一步解释说，这项工作还将包括基于研究的课程开发。“该计划将有助于本科生和研究生的教育；实际上，我们将提供监督项目，并有可能直接在最先进的实验平台上开展工作。”然而，唯一需要考虑的是，企业是否愿意接受这种开放的数据共享模式。