个人机器人（Personal Robot）是为满足个体用户在家庭、办公或休闲场景中的特定需求而设计的智能化服务终端。这类机器人通过感知环境、自主决策和物理交互能力，能够执行诸如清洁、陪伴、教育或简单劳务等日常任务，其核心特征在于将复杂技术封装为易于非专业人员使用的友好界面。区别于工业机器人强调精度与重复性，个人机器人更注重情境适应性与人机协同，其技术栈通常整合了计算机视觉、自然语言处理、运动控制等模块，并通过持续学习优化服务表现。
在产品化进程中，个人机器人面临的核心挑战在于平衡功能实用性与成本控制。当前主流方案多采用模块化设计，允许通过应用商店扩展技能，例如扫地机器人通过算法升级优化路径规划，教育机器人通过内容更新适配不同年龄段儿童。值得注意的是，2023年MIT媒体实验室开发的「情境记忆框架」显著提升了机器人对用户习惯的长期理解能力，这为下一代产品的个性化服务奠定了基础。产业实践表明，成功的个人机器人产品往往在垂直场景中做到极致体验，而非追求泛化能力。