关节空间是机器人学和具身智能领域的重要概念，特指以机器人各关节的运动参数（如旋转角度或线性位移）为坐标轴所构成的多维空间。在这个数学抽象中，机器人的每个自由度对应一个维度，机械臂的每个位姿都可以表示为空间中的一个点。与笛卡尔空间（即我们熟悉的三维物理空间）不同，关节空间直接描述驱动器的运动状态，使得路径规划、运动控制等计算可以避开复杂的坐标转换，在算法实现上更为高效。
对于AI产品经理而言，理解关节空间的价值在于把握运动控制类产品的设计本质。例如在工业机械臂应用中，关节空间的轨迹优化能显著提升运动效率；而在人形机器人开发中，关节空间的动态平衡算法直接决定了步态的自然度。随着深度学习与强化学习技术的发展，现代具身智能系统已能通过端到端方式直接在关节空间学习最优控制策略，这为产品开发提供了新的技术路径。