尖端机器人和其他先进的智能机器将被添加到快速发展的物联网中，预计到2020年将达到250亿台设备。十多年来，机器人在制造业中发挥了巨大的作用，执行微妙而精确的任务，成功率高于人类。随着“深度学习”机器人、无人机和机器之间无处不在的知识共享等进步，采用大范围的机器人更加可行。
在医疗方面，已经有自动化药房配药和机器人推车操作的机器人服务——机器人可以在楼层之间导航，甚至可以使用Wi-Fi传感器呼叫电梯。酒店业一直热衷于机器人技术提供服务。在教育方面，机器人正在成功地作为导师、工具或同伴参与学习活动，提供语言、科学和技术教育。
平衡风险和回报
但是，当考虑广泛引入机器人和智能M2M设备时，我们必须谨慎。提供这种基本服务的机器人技术将创造对更大带宽和优先级以及按需连接的巨大需求——但这些能通过传统IT系统实现吗？如果没有一个强大而有能力的网络作为支柱，个人智能设备将不会在工作场所蓬勃发展，其容量也将受到限制。
在传统IT环境中运营的企业如何成功利用和集成这种先进的自动化技术？他们的网络能否满足流畅互操作、大带宽、持续可靠的要求来支持持续的数据流？答案是肯定的——网络技术的新发展使企业能够开发合适的基础设施来支持机器人的采用。
当交换机不仅仅是交换机时
必须有足够的带宽来保证时间敏感的任务，没有出错的余地会被中断。这才是网络真正显示价值的地方——流畅的应用网络是由强大的交换机组成的，能够承受大量的带宽和连接需求，最有可能采用自动化来达到最大的效果。
最先进的SDN就绪型应用fluent network switch具有嵌入式网络分析和深度数据包检测功能。这些应用和设备感知开关将允许数据优先化，智能机器和机器人可以不受瓶颈影响地运行。
工业级交换机现在已经上市，可以在高温、灰尘和湿度等具有挑战性的工业条件下在网络边缘全天候运行，并且在许多不同的工作场所环境中都是必要的，在这些环境中将部署机器人。如果开关不稳定或经常损坏或无效，可能会使数百万磅的机器人自动化毫无用处。这些鲁棒的开关已经投放市场，可以用于海上风电场和地下隧道基础设施等具有挑战性的环境。
但是挑战是双重的——物理的和数字的。通过引入智能结构技术，企业网络可以动态适应虚拟化工作负载的需求，并通过全面的自动化简化网络运营。智能网络所基于的应用平滑网络策略提供了灵活性和灵活性，这对于将机器人集成到任何规模的网络中是至关重要的。它为数据和应用程序提供24/7的优先级，以便始终在正确的时间将服务交付到正确的位置。
以云为中心的未来？
云计算的发展可能会利用机器人融合基础设施的优势，它在早期测试中非常有前途，例如基于云处理语音和面部识别形式的复杂数据。然而，随着网络的发展，如高数据传输速率和改进的互操作性，这种先进技术的实际部署是可能的。基于云的按需计算的兴起带来了增量部署机器人以实现更高成本效益的能力。
随着2016年的发展，我们应该观察网络和云技术如何与机器人技术一起发展。智能机器在非智能网络的服务下是无法有效运行的。企业需要在各个层面实现智能化、自动化的网络优先化，确保正确的数据不间断地传输到正确的地方。