具身智能的学习能力是指智能体通过与环境持续交互而获得适应性行为的内在机制。这种学习不仅包含传统机器学习中的模式识别，更强调在物理或虚拟空间中通过感知-行动闭环实现的知识获取与技能优化。其核心在于将认知过程、身体活动与环境反馈三者动态耦合，形成具身化的经验积累与迁移能力。
对于AI产品开发而言，具身学习能力使智能体能够自主适应非结构化环境，例如服务机器人通过实际操作调整物品抓取力度，或虚拟数字人根据用户微表情实时优化交互策略。当前技术实现通常结合深度强化学习、模仿学习以及多模态感知融合，重点解决小样本适应、跨任务迁移等实际问题。这类技术在智能制造、智慧医疗等领域已展现出显著价值，其发展正推动人机协作进入新阶段。