认知架构在机器人中的应用，是指将人类认知过程的计算模型整合到机器人系统中，使其能够像人类一样感知环境、进行推理、决策并执行任务。这种架构通常包含感知模块、记忆系统、推理引擎和行为控制等核心组件，通过模拟人类认知的层次结构和信息处理流程，赋予机器人更高级的智能水平。认知架构不仅关注单一任务的解决能力，更强调系统在不同情境下的适应性和学习能力。
在实际产品开发中，认知架构为机器人提供了处理复杂、动态环境的框架。例如在服务机器人领域，基于认知架构的系统能够理解自然语言指令、识别用户意图，并根据上下文调整响应策略。这种技术路径显著提升了机器人与人类交互的自然度和任务完成率，同时降低了场景迁移时的重新训练成本。目前主流的认知架构如ACT-R、SOAR等，已在教育、医疗等垂直领域形成标准化解决方案。