机器人学习（Robot Learning）是机器学习与机器人技术的交叉领域，专注于让机器人通过数据驱动的方式自主获取和改进技能。与传统的程序化控制不同，机器人学习强调通过与环境交互获取经验数据，利用监督学习、强化学习或模仿学习等方法，使机器人逐步掌握复杂任务的处理能力。这种学习过程通常涉及感知-决策-执行的闭环，使机器人能够适应动态环境中的不确定性。
在产品开发层面，机器人学习技术已广泛应用于工业分拣、服务机器人导航、医疗手术辅助等场景。例如仓储机器人通过强化学习优化路径规划，家用清洁机器人通过模仿学习适应不同户型布局。值得注意的是，当前技术仍面临样本效率低、安全边界模糊等挑战，这要求产品经理在落地时需平衡算法创新与工程可靠性，并重视仿真环境与物理系统的协同训练。