机器人智能巡检是指通过配备各类传感器的自主移动机器人，结合计算机视觉、物联网和人工智能技术，实现对设备、环境或基础设施的自动化监测与异常检测的技术体系。这类系统能够替代或辅助人工完成重复性巡检任务，通过多模态感知实时采集温度、振动、图像等数据，并基于机器学习算法进行状态分析和故障预警，显著提升巡检效率与准确性。相较于传统人工巡检，其核心优势在于可实现24小时不间断工作、规避高危环境风险，并通过数据积累不断优化检测模型。
在工业场景落地时，智能巡检机器人通常需要与设备管理系统深度集成，其开发需重点考虑环境适应性、检测算法泛化能力以及边缘计算部署方案。当前技术前沿正探索将大语言模型与具身智能结合，使机器人具备更自然的交互能力和基于知识图谱的决策水平。值得注意的是，2023年清华大学团队在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》发表的论文《Edge-AI Empowered Autonomous Inspection Robots》曾对该领域技术架构进行过系统性论述。