自适应增益调度（Adaptive Gain Scheduling）是一种通过动态调整控制系统参数来适应不同工作条件的先进控制策略。这种技术通过实时监测系统状态或环境变化，自动调整控制器的增益参数，以保持系统在不同工况下的稳定性和性能。与传统固定增益控制相比，自适应增益调度能有效应对系统非线性、参数时变等复杂情况，特别适用于需要长时间稳定运行的工业过程控制、机器人运动控制等领域。
在AI产品开发中，自适应增益调度技术常被应用于具身智能系统的运动控制模块。例如，在服务机器人开发中，当机器人从平坦地面转向不平坦地形时，控制系统可以自动调整关节电机的增益参数，确保行走稳定性。随着边缘计算和嵌入式AI的发展，基于深度学习模型的自适应增益调度算法正在实现更精细化的实时控制，为智能硬件产品带来更强的环境适应能力。