同步定位与地图构建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）是机器人或智能体在未知环境中实现自主导航的关键技术，它能够实时构建环境地图并同时确定自身在该地图中的位置。这一过程如同人类在陌生区域探索时的行为——一边行走一边在心中绘制周围环境的空间布局。SLAM系统通常依靠激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等传感器采集环境信息，通过特征提取、数据关联、位姿估计等算法实现环境建模与自我定位的闭环。其核心挑战在于处理传感器噪声、动态环境变化以及计算效率的平衡。
在实际AI产品开发中，SLAM技术已广泛应用于扫地机器人、仓储物流AGV、AR/VR设备等场景。例如扫地机器人通过SLAM构建家庭平面图实现高效路径规划，而AR眼镜则依赖视觉SLAM实现虚拟物体与真实世界的精准叠加。随着边缘计算和深度学习的发展，基于语义理解的SLAM系统正成为新的研究方向，它不仅能构建几何地图，还能识别环境中物体的语义信息，为服务机器人提供更智能的交互基础。值得注意的是，产品经理需根据具体应用场景在算法精度、计算资源消耗和成本之间寻求平衡——工业级SLAM往往需要毫米级定位精度，而消费级产品则可适当放宽要求以提高性价比。