隨著工業機器人技術的不斷發展，機器人正逐步應用在航空制造領域，但是一些問題也暴露了出來，比如工作過程中自動化程度低、生產準備時間長以及機器人本體柔性不足，只能完成某些工作，導致設備利用率較低。因此，工業機器人要更加智能化才能滿足航空制造領域生產的要求，為此機器人需要具備以下其中核心技術。

　　末端精度補償技術

　　機器人末端精度受到機器人剛度、負載、刀具磨損、機械間隙以及熱效應等多種因素影響，除了使用高精度的測量儀器外，建立定位誤差模型和補償算法也是提高定位精度的重要手段。因此，需要根據機器人的關節剛度、位置誤差、溫度引起的變形等進行參數辨識，獲得誤差模型或誤差矩陣，進而通過精度補償算法對末端執行器的定位提供伺服修正。

　　高精度測量定位技術

　　工業機器人的重復定位精度高但是絕對定位精度低，這樣是沒法滿足航空航天數字化安裝的絕對定位精度的要求，因此需要高精度測量裝置引導機器人末端執行器實現運動軌跡的伺服控制。目前，大范圍測量主要使用激光跟蹤儀和iGPS等，局部測量中單目視覺、雙目視覺、手眼視覺、激光測距傳感器等各有所長，在某些特殊場合下，聲覺、力覺傳感器也有用武之地。

　　機器人本體結構創新設計

　　由于航空產品本身結構的特殊性，傳統的工廠級工業機器人無法滿足生產的嚴格要求，隨著機器人技術在航空制造領域的應用，專用的非標機器人需求將會越來越多，這就意味著將會有針對具體任務進行機器人本體結構的創新性產品，擴大機器人的應用范圍。

　　智能規劃技術

　　機器人是自動化技術的載體，無論是哪種工作，最終都只能依靠機器人末端嚴格按照預定軌跡運動完成作業，因此軌跡規劃的結果直接影響機器人的工作效能和效率，而軌跡規劃的效率和自動化程度則直接影響生產準備時間。為了提高機器人的智能化程度，圖像識別、語音識別、語音合成、自然語言理解等技術也會被廣泛應用于增加、改良人機交互方式。此外隨著大數據、云計算技術的發展，將會為機器人智能化提供更多新的思路。

　　機器人控制技術

　　由于工業機器人是一個非線性、多變量的控制對象，結合了位置、力、力矩、視覺等信息反饋，柔順控制、力位混合控制、視覺伺服控制等方法得到了大量應用和研究，面對高速度、高精度、重載荷的作業需求，機器人的控制方法仍將是研究重點。

　　數字化制造體系支持技術

　　在以基于模型定義（ModelbasedDefinition，MBD）為核心的數字化工藝設計和產品制造模式下，由三維設計數模分別派生出的三維工藝數模、工裝數模和檢驗數模成為機器人作業規劃和離線編程的依據，因此基于三維數模的作業規劃、基于輕量化模型的裝配過程可視化、基于MBD的數字化檢測和基于MBD的集成數據管理功能不可或缺。

　　可重構柔性加工單元技術

　　在航空器的制造過程之中，工裝型架數量多、尺寸大、種類多是一個大的開支，未來的一個趨勢就是，通過移動各個動態模塊改變工裝格局，適應不同類型和尺寸的零件。這樣可以在一定程度上增加生產線的柔性，極大地降低生產成本。