混合控制（Hybrid Control）是具身智能系统中一种将不同控制策略有机结合的智能控制方法，它通常融合了传统的程序化控制与现代学习型控制的优势。在技术实现上，混合控制系统会同时采用基于规则的确定性控制模块和基于机器学习的自适应模块，前者确保基础行为的稳定性和安全性，后者则赋予系统应对复杂环境的灵活性。这种架构既保留了经典控制理论的可靠性，又具备了从数据中学习进化的能力，特别适合处理非结构化动态环境中的控制问题。
在智能产品开发实践中，混合控制已被广泛应用于服务机器人、自动驾驶等需要平衡安全与智能的场景。例如家用清洁机器人既需要预设的地图导航规则来规避危险区域，又依赖实时传感器数据的深度学习来优化清扫路径。随着边缘计算能力的提升，混合控制系统正朝着更轻量化、模块化的方向发展，开发者可以通过分层设计将不同控制策略解耦，再根据具体场景需求灵活组合，这种设计范式显著提升了智能产品的可解释性和部署效率。