认知机器人学(Cognitive Robotics)是融合认知科学与机器人技术的交叉学科，致力于赋予机器人类人的感知、推理与决策能力。它不同于传统工业机器人仅执行预设动作的模式，而是通过模拟人类认知过程（如注意力分配、记忆检索、情境理解等），使机器人能够自主适应动态环境并完成复杂任务。其核心技术框架通常包括多模态感知融合、常识知识表示、因果推理引擎以及目标导向的行为规划系统。
在AI产品开发中，认知机器人学的应用正从实验室走向商业化场景。例如服务机器人通过视觉-语言联合建模理解用户模糊指令，工业质检机器人结合缺陷知识库进行类比推理，这些技术突破使得机器人能处理传统程序无法应对的开放性任务。当前研究热点包括模仿学习的认知架构优化、基于大语言模型的语义理解增强等方向，这些进展将显著提升机器人在家庭服务、医疗护理等非结构化环境中的实用价值。延伸阅读推荐牛津大学出版社的《Cognitive Robotics》（MIT Press，2022）对认知架构设计有系统阐述。