安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）是在强化学习框架中引入安全保障机制的研究领域，旨在确保智能体在学习过程中始终遵循预设的安全约束。传统的强化学习通过试错来优化策略，但这种方式可能导致智能体在探索过程中采取危险动作。安全强化学习则通过约束优化、风险敏感设计或外部监督等方法，将安全性作为与奖励函数同等重要的考量因素，使智能体在追求长期收益的同时规避可能引发物理损坏、伦理争议或系统崩溃的行为。
在产品开发实践中，安全强化学习对自动驾驶、工业机器人等高风险场景尤为重要。例如在物流仓储机器人系统中，安全约束可确保设备在路径规划时主动避让人员和工作障碍；在医疗辅助机器人场景中，则能避免机械臂对患者造成意外伤害。当前主流实现方式包括基于屏障函数（Barrier Function）的实时动作过滤、通过预测模型进行风险预估，以及结合人类专家示范的模仿学习等。随着具身智能的发展，安全强化学习正逐渐从理论算法向工程化解决方案演进。