人类行为预测是指通过分析个体的历史行为数据、环境因素及社会互动模式，运用机器学习和统计建模技术，对未来可能发生的动作或决策进行概率性推断的跨学科研究领域。其核心在于建立行为模式与潜在动机之间的映射关系，既包含对物理动作（如行走轨迹）的短期预测，也涉及认知决策（如消费选择）的长期推演。典型应用场景包括智能家居的意图预判、服务机器人的路径规划，以及人机协作中的安全预警等。
在AI产品开发实践中，行为预测模型的性能往往取决于三要素：多模态传感器的数据融合质量（如视觉、惯性测量单元和语音的协同）、时序建模能力（如Transformer或LSTM对连续动作的编码），以及领域知识的嵌入方式（将心理学规律转化为模型约束）。当前前沿研究正探索如何结合因果推理框架来提升预测的可解释性，例如通过反事实分析回答「为何用户会采取该行为」的问题。京东智能供应链团队在2023年发表的《基于层次化记忆网络的行为预测系统》中展示了该技术在仓储机器人调度中的成功应用。