因果推理在机器人中的应用是指通过理解行为与结果之间的因果关系，使机器人能够预测自身行动的影响并做出合理决策的技术方法。与传统的关联性分析不同，因果推理强调挖掘变量间的因果机制，而非简单的统计相关性。这种能力让机器人不仅能回答「发生了什么」，更能解释「为什么会发生」以及「如果采取某种行动会怎样」，从而在动态环境中实现更智能的交互。
在具身智能产品开发中，因果推理技术能显著提升机器人的长期规划能力。例如服务机器人通过因果模型预判「移动餐盘可能导致液体洒落」，从而调整抓取力度；工业机械臂能推断「特定装配顺序与故障率的因果关系」以优化流程。当前前沿研究正将反事实推理、因果发现算法与深度强化学习结合，使机器人具备从少量干预数据中学习因果规律的能力，这对产品落地的数据效率提升具有重要价值。