具身智能的鲁棒性是指智能体在物理环境中执行任务时，面对各种干扰、不确定性或环境变化时，仍能保持稳定可靠性能的能力。这种能力不仅体现在对硬件故障、传感器噪声等内部扰动的容错性上，更包含对光照变化、物体位移、动态障碍等外部环境突变的适应性。本质上，鲁棒性衡量的是具身智能系统在真实世界复杂场景中的生存能力与任务完成度的平衡。
在AI产品开发实践中，提升鲁棒性往往需要多学科协同：通过强化学习让系统在仿真环境中积累抗干扰经验，结合计算机视觉的域适应技术应对环境变化，再辅以机械设计的容错机制。例如扫地机器人在地毯与地砖切换时的动力调整，或是服务机器人在人群穿梭时的路径重规划，都是鲁棒性设计的典型应用场景。随着具身智能向医疗、工业等关键领域渗透，鲁棒性已成为产品可靠性的核心指标之一。