与摄像头联网一样，机器人最后普及，也一定会以更加开放的状态构建出一个例如5G或者基于更高数据传输技术的平台，使得其中的技术和相对应的信息最终实现互通和共享，但隐私和普及问题仍然是最大的阻碍。
纽约大学坦登工程学院的一个研究团队在美国国家科学基金会的国家机器人计划2.0的支持下，正在建立无线系统的基础，该系统利用超快第五代（5G）无线通信将移动机器人外包人工智能（AI）对边缘云（云中最靠近机器人的服务器）起作用。
所有的合作者都是纽约大学丹顿分校著名的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，以解决使5G网络成为机器人与服务器之间可行桥梁的一些重要技术障碍。
将AI功能从机器人转移到远程服务器可带来诱人的运营优势，例如允许机器人感知环境，执行复杂的操作并自主做出决策，所有这些都不会因车载计算和发电设备而产生大量能源和重量成本。
包括电气与计算机工程系和机械与航空航天工程系教授Ludovic Righetti；电气和计算机工程学系的教授Siddharth Garg，Sundeep Rangan和Elza Erkip的研究团队将专注于解决可靠性，在通信降级的情况下机器人操作的安全性以及对多机器人系统的可扩展性的问题。此次合作带来了机器人技术（Righetti），计算机体系结构和计算（Garg），无线网络（Rangan和Erkip）以及信息理论（Erkip）方面的专业知识。Tandon的新员工Righetti将领导该项目。
“目标是设计一种算法，以在机器人和云之间最佳地分配计算，以确保机器人安全运行。” Erkip说。Rangan解释说，尽管长期以来人们一直将云机器人技术视为减轻功耗计算的一种方法，但是由于无线通信系统的带宽有限和高延迟，它仍然无法实时感知和控制。他认为，由于需要支持当今在机器人上普遍使用的需要大量带宽的视频和LIDAR系统，该问题更加严重。他说：“ 5G系统提供了更高数据速率的潜力，但是实时云机器人仍然具有挑战性。” “一个特别的困难是，使用毫米波（mmWave）频段的5G通信极易受到阻塞的影响。结果，链路可能具有很高的峰值数据速率，但可能只是间歇性地可用。”
该项目考虑了这些挑战的各个方面，包括机器人场景中的5G通道建模，云与机器人之间任务的动态分区以及新的控制算法的开发，这些算法可以在可用时利用高速率链路，但在链路可用时也可以运行受阻。
Righetti表示：“最终目标是帮助开发轻量级的，自主的，与云连接的机器人。”他补充说，推广活动（包括免费提供团队的算法）将是展示5G独特功能的主要方面支持的机器人系统。“通过将我们通过开源开发的算法分发给NYU WIRELESS，并将其分发给工业合作伙伴，我们正在为寻求利用支持5G的机器人的科学家和行业降低准入门槛。”
他解释说，这项工作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，我们正在提供受监督的项目，并有可能直接在最先进的实验平台上开展工作。”但唯一需要考虑的是，企业是否会愿意接受这种开源化的数据共享。.
