模仿学习（Imitation Learning）是机器学习的一个分支，其核心思想是通过观察专家（如人类或其他智能体）的行为示范来学习完成任务的最优策略。与传统的强化学习不同，模仿学习不依赖于环境反馈的奖励信号，而是直接从专家演示中提取行为模式，从而减少探索成本并加速学习过程。这种方法特别适用于复杂任务中难以设计奖励函数的情况，如机器人操作、自动驾驶等场景。
在AI产品开发实践中，模仿学习已被广泛应用于需要快速获取人类专业知识的领域。例如，工业机器人可以通过观察工人操作来学习装配流程，智能客服系统能够模仿优秀客服人员的对话策略，而游戏AI则能通过分析职业玩家的操作来提升自身水平。随着深度学习的融合，现代模仿学习算法已能处理高维感官输入（如视觉数据），并展现出更强的泛化能力，这为具身智能产品的落地提供了重要技术支撑。