机器人操作技能迁移是指将已习得的操作技能从一个机器人系统或任务场景，转移到另一个相关但不完全相同的系统或场景中的能力。这种技术突破的核心在于提取技能的本质特征，使其能够跨越硬件差异、环境变化或任务变体而保持有效性。就像人类学会骑自行车后能快速适应不同车型，技能迁移让机器人不必从零开始学习每个新任务，大幅提升适应效率。
在AI产品开发中，这项技术能显著降低部署成本——工厂新产线上的机械臂可直接继承原有技能库，服务机器人更换传感器后仍能保持核心操作能力。当前主流方法包括模仿学习的特征解耦、强化学习的策略蒸馏等，亚马逊机器人部门已成功将其应用于仓储分拣系统的快速迭代。值得关注的是，2023年《Science Robotics》刊载的论文《Cross-Embodiment Learning for Manipulation》展示了技能迁移在跨形态机器人间的突破性进展。