透明度与可解释性在机器人中的结合，是指智能系统在决策和行为过程中既能清晰展示内部运作逻辑（透明度），又能以人类可理解的方式解释其决策依据（可解释性）的双重特性。这种结合使得机器人不再是黑箱系统，而是具备自我说明能力的智能体，其决策过程如同透明玻璃般可被开发者、监管者和终端用户观察与理解。透明度侧重于系统内部状态和数据处理流程的可视化呈现，而可解释性则强调用自然语言或直观形式向非技术人员传达复杂算法的决策逻辑。
在具身智能产品开发中，这种结合直接影响着用户信任度和产品安全性。例如服务机器人在执行护理任务时，需要实时解释「为什么选择这条路径」或「如何识别紧急情况」；工业机械臂则需通过可视化界面展示故障诊断的推理链条。当前技术实现多采用分层解释框架，底层通过传感器数据溯源保证透明度，上层通过知识图谱或注意力机制生成可解释输出。值得注意的是，欧盟《人工智能法案》已将透明度与可解释性作为高风险AI系统的合规要求，这促使企业在产品设计阶段就必须植入解释性模块。