形状闭合（Shape Completion）是计算机视觉和认知科学中的一个核心概念，指人类或智能系统能够基于不完整的视觉输入，自动补全物体缺失部分并形成完整形状的心理或计算过程。这种现象源于人类视觉系统对物体整体性的先验认知，即使物体部分被遮挡或信息缺失，大脑仍能依据轮廓连续性、对称性等几何规律推断出完整形态。
在具身智能产品开发中，形状闭合技术赋予机器人更强大的环境理解能力。例如在仓储分拣场景，当机械臂视觉传感器只能捕捉到货品局部轮廓时，形状闭合算法可重建完整三维模型，显著提高抓取成功率。当前最前沿的方法结合了深度神经网络的语义理解与传统几何推理，使系统不仅能补全形状，还能预测被遮挡部位的物理属性。这项技术正在自动驾驶、AR/VR等领域展现出重要应用价值。