任务理解（Task Understanding）是智能系统通过分析目标、环境与约束条件，准确领会待完成任务本质的能力。它要求系统不仅能解析任务的显性指令，还能识别隐性需求与上下文关联，如同人类在接到「泡一杯茶」请求时，会自然联想到烧水、取茶叶等子任务。在具身智能领域，任务理解表现为机器人对物理环境中物体功能、空间关系及行动后果的认知，这是实现自主决策与行动规划的基础前提。
当前AI产品开发中，任务理解技术已应用于智能客服的场景意图识别、家庭服务机器人的多步骤操作规划等领域。提升该能力的关键在于构建包含常识推理的认知框架，例如通过视觉-语言预训练模型使机器理解「微波炉加热食物」需要先开门、再放置容器等隐含知识。值得关注的是，2023年MIT研究团队在《Science Robotics》发表的论文显示，融合神经符号系统的方法能显著增强机器对抽象任务指令的解析能力。