机器人泛化（Robot Generalization）是指智能体在陌生环境中灵活运用已有经验解决问题的能力，这是具身智能从实验室走向真实世界的核心能力。就像人类能够将在厨房切菜的经验迁移到办公室拆快递，机器人泛化要求系统在未经专门训练的新场景、新物体或新任务中，依然保持稳定的性能表现。其本质是对环境共性的抽象理解与差异性的自适应调整，既包含对空间布局、物体属性等物理特征的认知迁移，也涉及动作策略、任务逻辑等行为模式的跨场景应用。
在产品化进程中，泛化能力直接决定服务机器人的商用价值。例如家庭清洁机器人需要适应不同户型的地面材质，物流分拣机器人要处理数千种未见过的包裹形态。当前主流技术路径包括多任务元学习、仿真到现实的迁移学习，以及结合大语言模型的语义推理等。值得关注的是，2023年《Science Robotics》发表的「泛化智能体架构」研究证明，通过层次化记忆系统和不确定性建模，机器人对新任务的适应效率可提升60%以上。产品经理在评估技术方案时，应重点考察系统在长尾场景中的衰减曲线，而非封闭测试环境下的峰值性能。