隐私保护技术在机器人中的应用，是指在机器人系统设计、开发与部署过程中，通过技术手段保护用户隐私数据不被非法获取、滥用或泄露的一系列方法。这些技术包括但不限于数据加密、匿名化处理、访问控制、联邦学习等核心机制，旨在确保机器人在执行环境感知、决策交互等任务时，既满足功能性需求又符合隐私合规要求。
从产品落地视角看，隐私保护技术正成为智能机器人商业化的关键要素。例如在服务机器人场景中，通过边缘计算实现本地数据处理，避免敏感信息上传至云端；或在医疗机器人领域采用差分隐私技术，确保患者体征数据在分析时不暴露个体身份。这些实践不仅降低了法律风险，更增强了用户对智能化产品的信任度。随着GDPR等法规的完善，隐私保护设计（Privacy by Design）已成为机器人系统开发的必备原则。