机器人多模态学习是指智能体通过整合视觉、听觉、触觉等多种感知模态的信息，构建对环境的统一认知和理解能力。这种学习方法模拟了人类通过五官协同感知世界的机制，使机器人能够更全面地理解复杂场景，并在交互过程中做出更准确的决策。多模态学习的核心在于不同模态信息间的对齐、融合与互补，例如将摄像头捕捉的视觉信息与麦克风采集的音频信号相结合，实现对物体属性与声音特征的关联理解。
在实际产品开发中，多模态学习显著提升了服务机器人的环境适应能力。以家庭陪护机器人为例，通过同步分析用户语音指令（「把桌上的药递给我」）与实时视觉定位（识别药瓶位置），机器人能精准完成抓取任务。工业领域则利用力觉传感器与三维视觉的融合，实现精密装配操作。当前技术挑战主要在于模态间信息权重分配、跨模态表征学习，以及处理传感器数据不同步等问题，这些正是具身智能研究的前沿方向。