机器人分辨率是衡量机器人系统感知和执行精度的关键指标，它描述了机器人能够识别或操作的最小物理量变化。在运动控制层面，分辨率体现为关节或末端执行器能够实现的最小位移增量；在感知层面，则表现为传感器能够分辨的最小特征差异。这个参数直接决定了机器人完成精细作业的能力，例如微创手术机器人需要亚毫米级分辨率，而工业装配机器人则可能要求更高的重复定位精度。
对于AI产品经理而言，理解分辨率指标有助于合理评估机器人产品的技术边界。在开发服务型机器人时，过高的分辨率可能导致成本激增，而过低的分辨率又会影响用户体验。当前趋势是将视觉伺服控制与深度学习结合，通过算法补偿硬件分辨率的限制，例如使用超分辨率技术提升摄像头采集图像的细节还原能力。这种软硬件协同优化的思路，正在成为平衡性能与成本的新范式。