机器人挑战（Robot Challenge）是指机器人在实际应用场景中需要克服的技术难题和性能瓶颈。这类挑战既包括基础性的感知、决策、执行等核心能力缺陷，也涵盖环境适应性、人机交互、能源效率等系统级问题。机器人挑战的本质在于如何让机械系统在非结构化动态环境中，像生物体一样具备灵活、鲁棒且高效的智能行为。
从产品开发视角看，机器人挑战直接决定了技术落地的边界。比如服务机器人需要解决动态避障与路径规划的实时性问题，工业机器人则面临高精度运动控制与柔性生产的矛盾。当前最具突破性的解决方案往往采用多模态感知融合与强化学习框架，通过仿真到现实的迁移学习（Sim-to-Real Transfer）来提升系统鲁棒性。波士顿动力Atlas机器人的动态平衡控制，以及达闼科技云端大脑的分布式决策架构，都是应对特定挑战的典型范例。