终身学习在机器人领域的应用，指的是智能体在部署后仍能持续从新经验中学习并优化自身能力的技术框架。与传统的静态模型不同，这类系统通过增量学习、元学习等技术，使机器人能够适应动态环境中的新任务、新对象或新场景，而无需完全重新训练。其核心在于平衡稳定性（保留已有知识）与可塑性（吸收新知识）的矛盾，这通常通过弹性权重巩固、记忆回放等算法实现。
对于AI产品经理而言，终身学习的落地价值体现在降低运维成本与提升产品适应性。例如服务机器人在新商场部署时，能自主学习不同店铺的布局；工业机械臂遇到新型零件时，可基于少量样本快速调整抓取策略。当前技术挑战主要集中在灾难性遗忘的规避、学习效率与资源消耗的平衡等方面，而联邦学习等分布式框架则为隐私敏感场景提供了可行路径。该领域的前沿研究可参考《Lifelong Machine Learning》（第二版）中的系统化论述。