值函数（Value Function）是强化学习中的核心概念，用于评估智能体在特定状态或状态-动作对下的长期期望回报。从数学角度看，状态值函数V(s)表示从状态s出发，遵循既定策略所能获得的累积奖励折现值；而动作值函数Q(s,a)则特指在状态s下执行动作a后，继续遵循策略的期望回报。这种量化的评估方式，使得智能体能够权衡即时奖励与未来收益，为决策提供数值依据。
在产品落地层面，值函数为具身智能系统提供了可解释的决策依据。例如在服务机器人路径规划中，通过训练得到的Q值矩阵能直观反映不同移动策略的优劣；在游戏AI开发中，值函数迭代可直接转化为角色行为策略的优化。值得注意的是，现代深度强化学习框架常将值函数实现为神经网络，这种函数逼近器能有效处理高维状态空间，但也带来了过估计等工程挑战，这恰好是产品经理需要理解的技术边界。