持续学习在机器人领域的应用，是指智能系统在部署后能够不断从新数据中学习并改进性能的能力，同时避免遗忘先前掌握的知识。这种学习机制模拟了人类终身学习的特点，使机器人能够适应动态环境中的新任务、新对象或新场景。与传统的批量学习不同，持续学习强调增量式知识积累，通过神经网络参数调整、记忆回放或模型结构扩展等技术手段，解决机器学习中著名的「灾难性遗忘」问题。
在实际产品开发中，持续学习技术让服务机器人能够逐步识别新用户的习惯，让工业机械臂自主适应产线变更，甚至让自动驾驶系统持续优化对罕见路况的处理能力。典型的实现方案包括弹性权重巩固(EWC)、渐进式神经网络等，这些方法在计算效率与知识保留之间寻求平衡。值得注意的是，由于机器人系统的实时性要求，工程师常需在边缘计算设备上部署轻量化持续学习模型，这对算法设计提出了额外挑战。