机器人常识推理（Robotic Commonsense Reasoning）是指机器人系统基于对人类社会的普遍认知，对物理世界基本规律的理解，以及对日常场景中隐含规则的把握，进行合理推断和决策的能力。这种能力使机器人能够像人类一样处理未明确编程的突发情况，比如理解「玻璃杯易碎」意味着需要轻拿轻放，或意识到「下雨天」可能需要关闭窗户。常识推理不同于专业领域的知识推理，它依赖于对生活经验的抽象归纳，涉及物理常识、社会规范、因果逻辑等多维度认知。
在具身智能产品开发中，常识推理能力直接影响机器人在家庭服务、医疗陪护等开放场景中的适应性和安全性。当前主流技术路径包括知识图谱构建、多模态预训练模型应用，以及结合强化学习的场景模拟训练。例如扫地机器人在遇到散落玩具时，优秀的常识推理系统会识别玩具属于「不应清扫物品」，而非简单地将其归类为「地面障碍物」。该领域仍面临常识知识表征困难、情境化推理复杂度高等挑战，微软的《机器常识》（Machine Commonsense）白皮书和MIT出版的《具身推理》（Embodied Reasoning）论文集可作为延伸阅读资料。