可解释性（Explainability）在机器人领域指的是智能系统能够以人类可理解的方式呈现其决策过程和行动逻辑的能力。不同于传统黑箱式的人工智能模型，具备可解释性的机器人系统能够清晰展示其感知、推理和执行的完整链路，使操作者能够追溯每一个动作背后的依据。这种透明性对于建立人机信任、调试系统行为以及满足伦理合规要求具有关键意义。
在产品开发实践中，可解释性技术通常通过可视化决策树、注意力热力图或自然语言解释等方式实现。例如服务机器人在选择避障路径时，可实时显示其对环境障碍物的威胁评估权重；工业机械臂则能通过结构化日志说明其抓取策略的选择理由。当前主流框架如LIME（局部可解释模型）和SHAP（沙普利加解释）已被广泛应用于机器人系统的解释层构建，这些技术不仅能提升产品可靠性，还能帮助产品经理向非技术背景的客户直观展示系统价值。