SRDF（State Representation for Decision Making）是决策智能领域中用于描述环境状态的一种表示方法，它将复杂的环境信息抽象为机器可处理的离散或连续状态空间。与传统状态表示不同，SRDF更注重决策过程的实用性，通过提取与目标任务高度相关的环境特征来构建状态表示，从而在保证信息完整性的同时降低计算复杂度。这种表示方法通常结合强化学习框架，使智能体能够更高效地进行策略学习和决策优化。
在具身智能产品开发中，SRDF技术能有效解决现实场景中的状态空间爆炸问题。例如在家庭服务机器人导航任务中，通过将视觉传感器获取的原始像素信息转化为包含物体位置、障碍物距离等关键特征的状态向量，可大幅提升路径规划算法的实时性。当前SRDF的研究前沿包括自适应状态表征学习和多模态状态融合等技术，这些进展正在推动具身智能系统在动态环境中的决策能力迈向新高度。