机器人维护是指通过定期检查、保养、修理和升级等手段，确保机器人系统持续稳定运行的技术管理活动。其核心在于预防性维护与故障处理的结合，既包括硬件组件的润滑清洁、传感器校准等物理维护，也涵盖软件系统的漏洞修补、算法优化等数字维护。高质量的维护能显著延长设备寿命、降低停机风险，是机器人产品全生命周期管理中不可或缺的环节。
对AI产品经理而言，机器人维护策略直接影响产品服务质量和运营成本。现代维护技术已逐步引入预测性维护（PdM）理念，通过嵌入式传感器采集运行数据，结合机器学习模型预测潜在故障。例如利用振动数据分析机械臂轴承磨损趋势，或通过电流波动监测电机老化状态。这种数据驱动的方法可将维护效率提升40%以上，是智能硬件产品差异化竞争的重要维度。