分层控制（Hierarchical Control）是一种将复杂系统分解为多个层级进行管理和协调的架构设计方法，每个层级负责特定粒度的决策与执行。在具身智能领域，这种架构通常包含战略层（负责长期目标规划）、任务层（分解为子任务序列）和执行层（实时控制物理动作）三个典型层级，各层级间通过信息流形成闭环。其核心优势在于通过责任分离降低系统复杂度，同时保持应对环境变化的灵活性。
在AI产品开发中，分层控制被广泛应用于服务机器人、自动驾驶等领域。例如自动驾驶系统会通过分层架构将路径规划（战略层）、行为决策（任务层）和转向控制（执行层）解耦，使得每个模块能够专注于特定问题，并通过标准化接口实现协同。这种设计不仅提升了系统的可维护性，也为模块化升级提供了可能——开发者可以单独优化某一层级而不影响整体框架。