V目前，美國陸軍啟動了《高級有人-無人編隊演示計畫》，開發並驗證高級有人-無人航空編隊技術，進一步提升美陸軍多域作戰能力。其實，2017年3月，美國空軍就已經在「海弗-空襲者Ⅱ」演習中，展示了基於有人機/無人機編隊中無人僚機自主執行對地攻擊的技術能力。同年3月，法國達梭飛機製造公司成功實現了「神經元」無人機與「陣風」戰鬥機的數百千公尺飛行。
這一系列的行動顯示了人機協同技術已經取得較大進展。隨著資訊科技、奈米技術、生物技術、新材料技術、新能源技術、人工智慧技術等戰略前沿技術領域的發展應用，人機協同將日益成熟，在未來戰場上扮演越來越重要的角色，未來作戰模式將被改寫，人機協同將成為未來戰場的主旋律。人機協同的廣泛應用，將使人與機器作為統一的作戰單元滲透於戰爭與作戰準備的整個流程，朝著智能化方向不斷升級，進一步豐富新型作戰力量的內涵，各類「混搭式」新型作戰力量將不斷出現。隨著軍事物聯網、軍用大數據、雲端運算技術在軍事領域的建置運用，用於資訊支援、指揮控制、效果評估、後勤支援的「雲端大腦」「數位參謀」「虛擬倉儲」等也將為人機協同的成熟和發展注入新的活力。
2018年1月，俄軍在敘利亞使用戰鬥機器人進行了軍事行動。當時，在一次攻占高地的行動中，使用了10部戰鬥機器人，這些機器人與無人機、自動化指揮系統形成集群作戰，掩護敘利亞政府軍攻占高地。20分鐘的戰鬥中，打死70名敵人，而敘利亞政府軍僅有4人輕傷。根據俄羅斯方面的報道，俄方在無人裝甲車方面也已經投入研究。此外，美軍在《戰車-機動車研發與工程中心-30年戰略分析》中明確將人機協同前沿技術作為坦克-機動車研發與工程中心未來30年重點研究方向。隨著人機協同技術的不斷成熟，裝備的數量不斷增加和作戰功能的不斷拓展，人機協同將成為陸戰領域武器裝備體系中不可或缺的春藥
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組成部分，擔負的作戰任務將全面覆蓋偵察、監視、後勤、火力打擊、機動突擊等主要作戰任務。
太空機器人技術的蓬勃發展，為未來人機協同空間作戰提供了可能。目前，美國國防高級研究計畫局（DARPA）正在進行的「蜻蜓」太空機器人在軌組裝計畫已處於在軌安裝和重構大型天線計畫地面模擬演示階段。此外，美軍計畫下的「細胞星初始任務」試驗衛星在國際太空站由6顆細胞星「拼接」並部署，這些衛星的通訊、姿態控制、電源和資料處理及推進均由地面人員透過軟體進行控制。俄羅斯已經進行多項試驗，包括測試以人工智慧為基礎的太空機器人自主操作技術，在軌測試可移除太空垃圾的降落傘結構，上述技術發展成熟後，可用於發展空間對抗裝備。
人機協同雖然前景樂觀，但仍要面臨一些挑戰。一是人機之間的互動問題。目前，隨著語音辨識、觸控螢幕等人機互動技術的發展，在人機互動方面取得了一些進步，但要適應未來瞬息萬變的戰場，人機之間需要更有效率更複雜的互動。二是人機之間的訊息傳遞效率仍然較低，遠遠未能實現真正意義上的人機協同、互相促進。三是人機之間資料連結需要持續穩定，以確保在資料鏈受到攻擊的時候能夠進行準確的通訊。四是人機都需要處理和快速理解資料的能力，而這些資料可能會因為幹擾而以中斷的方式接收乖乖水
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，要確保人機成員都必須理解任務意圖。五是開發人員也必須改進演算法，以平衡對人機協同時速度、可靠性和精確度的需求。
在未來的戰場上，人機協同會不會被人工智慧取代，至少目前看在短時間內很難發生。人工智慧解決問題有限，替代首先發生在部分領域，依然離不開人機協同。人工智慧主要實現手段是機器學習，深度學習是實現機器學習的一種方式。儘管目前深度學習在眾多領域已取得非常好的效果，但涉及戰場上創造性、無法給出明確定義和邊界、缺乏現有可數位化的知識經驗的任務，機器可能就無能為力。所以今後一段時間裡，機器在作戰領域的實際應用更多起到輔助功能，最終拍板決策依然離不開人類。
