具身智能的泛化能力是指智能体在物理环境中通过身体交互获得的知识与技能，能够迁移到新场景、新任务中的适应能力。这种能力不仅体现在对相似环境的适应上，更表现在面对未知情境时，能够基于已有经验快速调整行为策略的灵活性。与传统的AI泛化不同，具身智能的泛化强调身体感知与动作的协调性，以及在不同物理约束下保持功能稳定的特性。
在产品开发实践中，具身智能的泛化能力直接影响着服务机器人、智能家居等产品的场景适应性。例如，一个通过厨房场景训练的具身智能体，若能将其物品抓取、避障等能力泛化到客厅环境，就能显著降低新场景的部署成本。当前研究通过多模态感知融合、元学习等技术，正在提升智能体从有限训练数据中提取可迁移知识的能力。具身泛化的突破将推动AI产品从实验室走向开放的复杂物理世界。