在智能机器人领域，应用的困难主要来源于技术、经济、社会和法律等多个方面。以下是一些主要的困难：
1. 技术挑战：智能机器人需要具备高度的自主性和灵活性，能够适应各种复杂的环境和任务。然而，目前的技术还无法完全实现这一点。例如，机器人的感知系统需要能够准确地识别和理解周围的环境，而决策系统则需要能够快速地做出正确的判断和行动。此外，机器人还需要具备足够的计算能力和存储能力来处理大量的数据和信息。这些技术挑战都需要大量的研究和开发工作才能解决。
2. 经济挑战：智能机器人的研发和应用需要大量的资金投入。首先，研发过程中需要购买昂贵的设备和材料，以及支付高昂的人力成本。其次，智能机器人的应用也需要投入大量的资金用于维护和升级。此外，由于智能机器人的应用范围广泛，其市场需求也不确定，因此投资回报周期较长，这也是一个经济挑战。
3. 社会挑战：智能机器人的应用可能会对人类社会产生深远的影响。一方面，机器人可以替代人类的部分工作，提高生产效率，降低劳动成本。另一方面，机器人也可能会对就业市场产生影响，导致部分劳动者失业。此外，机器人的普及还可能引发伦理和社会问题，如机器人的权利和责任问题，以及机器人与人类的关系问题等。
4. 法律挑战：智能机器人的应用需要遵守相关的法律法规。例如，机器人的设计和制造需要符合相关的安全标准和规定，以防止出现安全事故。此外，机器人的使用也需要遵守相关的道德规范，如尊重人类的生命和尊严，保护个人隐私等。然而，现有的法律法规往往难以适应智能机器人的发展，需要不断更新和完善。
5. 伦理挑战：智能机器人的应用涉及到许多伦理问题，如机器人的权利和责任问题，以及机器人与人类的关系问题等。这些问题需要我们深入思考和探讨，以确保机器人的应用符合人类的价值观和道德标准。
6. 教育和培训挑战：智能机器人的应用需要大量的专业人才，包括机器人工程师、数据科学家、软件工程师等。然而，目前的教育体系很难满足这些人才的需求，需要我们加强教育和培训工作，培养更多的专业人才。
7. 数据安全和隐私挑战：智能机器人需要大量的数据进行训练和运行，这些数据可能包含敏感信息。如何保证数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用，是一个重要的挑战。
8. 跨学科合作的挑战：智能机器人是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、机械工程、电子工程、心理学、哲学等多个学科。如何有效地进行跨学科的合作，整合不同学科的知识和技术，以推动智能机器人的发展，是另一个重要的挑战。
