从技术角度来分析目前阶段工业机器人的优劣势：
1. 通用性
工业机器人
工业机器人可编程，支持多自由度运动，因此应用较灵活。虽然不及人类（如冷哲说的产线上只要早上花十分钟介绍下新工艺就可以开工新产品了），但相对于很多工业自动化常见的专机，工业机器人还是灵活多了。工业应用改动不太大时，是可以通过机器人重新编程来满足新的需求，而无需在硬件上再做大量投资。
但相应的，它的相对不足会是效率。毕竟专机是为一个应用定制的，因此虽牺牲通用性但实现了效率优化，在产量这个客户非常关心的指标上能完成地很好。
2. 机电性能
工业机器人普遍能达到低于0.1毫米的运动精度，抓取重达一吨的物体，伸展也可达三四米。这样的性能虽不一定能轻易完成苹果手机上一些“疯狂”的加工要求，但对绝大部分的工业应用来说，是足以圆满完成任务。随着机器人的性能逐渐提升，以前一些不可能的任务也变得可行起来。
但相比传统高端设备，如高精度数控机床，激光校准设备，或特殊环境设备等，工业机器人尚力不能及。
3. 人机合作
传统的工业机器人是关在笼子里工作的，因为它实在危险。主要原因是一般机器人，基于成本与技术的考虑，不会集成额外的传感器去感知外部的特殊情况，它只会“傻傻”得照着人类编好的程序日复一日的动着，除非有外部信号告诉它停止。所以常见的方案就是为机器人配备笼子，当笼子门打开时，机器人收到信号便自动暂停。对安全的考虑，自然给机器人集成带来了很多额外的成本，笼子可能并不贵，但毕竟要为此仔细考虑产线排布，增加产线面积，改变人机合作方式等，从而影响生产效率。
4. 易用性
传统机器人的工作本质就是不断地走一个个的路径点，同时接收或设置外围的I/O信号。而指导机器人这么做得过程，就是机器人编程。几乎每一家领先公司都有自家的编程语言和环境，从而需要机器人操作者参加学习培训。当机器人适用范围增广后，这个成本开始显现了。
这些厂商是有理由维护自家的编程环境的，一来工业机器人四十年前就开始规模化做了，那时还没有什么面向对象等现在广为熟知普遍认同的主流先进编程理念，二来萌芽阶段自家技术难免会和竞争对手不同，维护一个编程方式也无可厚非，三来因为他们的大客户往往也是传统的工业大客户，如大汽车厂商，这些客户求稳，自然不希望你机器人过几年就赶个热潮变换编程方式，搞得他们还得扔掉几十年的经验，重新花大钱培训学习。
当然在业界，大家早已思考编程可否做的直观简单些，但在传统厂家中除了一次次地概念性的展示外，一直没什么商业实用进展，以至于大家再听到“简易编程”等关键词都想吐了。 不管怎么，机器人的易用性开始得到重视，如何能让人不经任何培训，就能像玩iPhone一样很快玩转机器人，已经变成大厂商们开始大力投资的方向来。
工业机器人
5. 成本
机器人的成本从小型号的几万RMB到大型的上百万RMB都有。这个成本自然低于高端专业制造设备，但也可能会高于国内小集成商们拼凑出的自动化方案来。但从一直来西方工业界及近几年国内制造业对机器人的欢迎程度看来，说明机器人自动化的经济优势普遍到了一个临界点，超过了其他替代方案，看来这个成本还是值得的。
其实要走传统机器人的老路，那硬件成本降低空间不大。工业机器人基本是一个开环的运动机构，靠的就是电机和齿轮箱的高精度配合。而大部分领先厂商的这些关键零部件都是从日本几家厂商那买的。除非中国零部件制造商能静下心来，努力追赶上日本人的技术，从而以价格优势打破多年来的垄断，才能真正促进国内机器人厂商的发展。
另一个就是另辟蹊径，追求其他技术和市常但毕竟不能一步登天，所以Baxter机器人暂时在精度和速度上完全无法与传统机器人相比，但在它能处理的物料抓放的应用中，却也足够了。也许随着Rethink的努力，会在硬件较差的情况下，通过软件的智能化弥补，来达到与传统工业机器人竞争的程度。
6. 智能性
之所以将智能型放在最后一点，因为相对现在市场对机器人的主流需求（即强，快，准），它暂时还不是最迫切的。这也体现了传统工业机器人的优势（任劳任怨，保质保量，是个“干活”的好手）和不足（但很“笨”，老得让人教）。
但不代表智能型不重要，相反企业已经开始做技术投资了。如何让机器人在外围环境发生变化下（光线变暗影响图像识别，传送带上物品有损坏需要特殊处理）自动适应；如何通过触觉视觉听觉等感知判断零部件的装配质量等。
