La rápida adopción de sistemas de inteligencia artificial (IA), como la IA predictiva, la IA generativa y la IA explicativa, contrasta con el desarrollo y la adopción más lentos de los sistemas de IA robótica. Los entornos dinámicos, el procesamiento sensorial, los movimientos mecánicos, la gestión de energía y la seguridad son complejidades inherentes a las capacidades de inteligencia robótica que pueden abordarse utilizando enfoques novedosos de IA. El panorama actual de la IA está dominado por técnicas de aprendizaje automático, específicamente algoritmos de aprendizaje profundo, que han sido efectivos para abordar algunos de estos desafíos. Sin embargo, estos algoritmos están sujetos a un procesamiento computacionalmente complejo y a necesidades operativas como una alta dependencia de datos. En este artículo, proponemos un marco computacionalmente eficiente y eficiente en datos para la inteligencia de movimiento robótico (IMR) basado en arquitecturas simbólicas vectoriales (ASVs) y contratos inteligentes basados en blockchain. Las capacidades de las ASVs se aprovechan para un aprendizaje computacionalmente eficiente y la supresión de ruido durante la percepción, el movimiento y las tareas de toma de decisiones. Como tecnología de libro mayor distribuido, los contratos inteligentes abordan la dependencia de datos a través de un libro de transacciones descentralizado, distribuido y seguro que satisface las condiciones contractuales. Una evaluación empírica del marco confirma su valor y contribución para abordar los desafíos prácticos de la inteligencia de movimiento robótico al reducir significativamente los parámetros aprendibles en 10 veces, mientras se preserva una precisión suficiente en comparación con las soluciones de aprendizaje profundo existentes.