在机器人技术领域，隐私（Privacy）特指保护用户及环境数据不被未经授权的访问、收集或滥用的系统性原则。这既包括用户身份、行为模式等直接个人信息，也涵盖机器人通过传感器获取的环境音视频、空间布局等间接敏感数据。隐私保护的核心在于建立数据最小化、匿名化处理、加密传输以及访问控制等机制，确保机器人在提供服务时不会成为隐私泄露的载体。
从产品开发视角看，隐私设计需贯穿机器人系统的全生命周期。例如家用服务机器人需通过边缘计算处理本地数据，避免云端存储对话记录；工业巡检机器人则需对拍摄的工厂图像进行实时脱敏处理。当前主流技术方案包括联邦学习、差分隐私和可信执行环境（TEE），这些技术能在保证功能性的同时满足GDPR等法规要求。值得注意的是，隐私与用户体验的平衡始终是产品经理需要权衡的关键——过度收集数据可能引发法律风险，而过度保护又可能限制服务精准度。