领域适应（Domain Adaptation）在机器人技术中，是指让机器人在一个特定环境中训练后，能够将其学习到的知识和技能迁移到另一个相似但存在差异的新环境中继续有效工作的能力。这种技术通过调整模型参数或学习策略，来缩小源领域（训练环境）与目标领域（实际应用环境）之间的分布差异，从而提高机器人在新环境中的适应性和鲁棒性。领域适应在机器人导航、物体识别、人机交互等场景中尤为重要，因为这些任务往往面临光照变化、物体外观差异或环境布局不同等挑战。
在实际产品开发中，领域适应技术能显著减少机器人部署时的重复训练成本。例如，一款在工厂车间训练的搬运机器人，通过领域适应方法可以快速适应仓库环境，而无需从头开始收集数据训练模型。当前主流方法包括特征对齐、对抗训练以及元学习等，这些技术正在推动服务机器人、自动驾驶等领域的商业化落地。随着仿真技术与迁移学习的结合，领域适应将进一步降低机器人适应真实世界的门槛。