决策制定是指智能系统在特定环境下，基于可获取的信息和目标，从多个可行方案中选择最优行动方案的过程。这一过程通常包含四个核心环节：感知环境状态、评估可选行动、预测行动后果以及基于特定准则做出最终选择。决策制定的质量既取决于系统对环境信息的理解能力，也依赖于其价值判断标准的合理性。
在具身智能产品开发中，决策制定的实现往往需要融合感知模块的环境理解、知识库的领域规则以及强化学习等算法。例如在服务机器人场景中，系统需要实时判断是继续执行当前任务还是响应用户突发请求，这类决策不仅涉及即时收益计算，还需考虑长期用户体验。当前前沿研究正探索将大语言模型的推理能力与具身决策相结合，以提升系统在开放环境中的适应性。