机器人弹性（Robot Resilience）是指机器人在面对环境变化、任务不确定性或系统故障时，能够保持稳定运行并快速恢复原有功能的能力。这种特性使机器人能够适应复杂多变的现实场景，如同生物体具备的自我调节机制一般，在遭遇干扰后仍能维持核心性能。机器人弹性的实现依赖于多层级技术协同，包括硬件冗余设计、实时故障检测算法、自适应控制策略以及自主学习能力的融合。
在AI产品开发中，机器人弹性直接关系到产品的可靠性和用户体验。例如服务机器人在人流密集场所导航时，通过弹性架构可即时处理传感器噪声或路径阻塞；工业机械臂则能利用故障预测模型提前规避潜在停机风险。当前前沿研究正将元学习、数字孪生等技术融入弹性系统，使机器人具备更高级别的环境认知和决策容错能力。《Science Robotics》2023年刊载的《Resilient Robots》专题对此有深入探讨，值得延伸阅读。