预测控制（Predictive Control）是现代控制理论中的一类先进控制算法，其核心思想是通过建立系统动态模型来预测未来一段时间内的系统行为，并基于优化目标实时计算最优控制输入。与传统的PID控制不同，预测控制采用滚动时域优化策略，在每个控制周期内求解有限时域的最优控制问题，仅实施第一个控制量后重新进行预测和优化，这种闭环反馈机制使其对模型误差和外部扰动具有较强鲁棒性。
在AI产品开发中，预测控制技术已广泛应用于智能机器人路径规划、自动驾驶车辆控制、智能家居能耗管理等场景。例如自动驾驶系统通过预测未来数秒内车辆与周围环境的交互状态，可提前规划出兼顾安全性与舒适性的行驶轨迹。随着深度学习的发展，结合神经网络建模能力的预测控制（如深度模型预测控制）正成为研究热点，这类方法能处理更复杂的非线性系统，为具身智能产品的动态决策提供新范式。