机器人情感模型是指通过算法模拟人类情感认知机制，使机器人能够识别、理解、表达甚至调节情感的智能系统。这类模型通常整合心理学理论、神经科学发现与机器学习技术，在感知层通过视觉、语音等多模态数据识别用户情绪状态，在认知层构建情感计算框架，在决策层实现情感反馈策略。与单纯的情绪识别不同，成熟的情感模型具备情感状态的动态建模能力，能够根据情境变化调整响应方式，形成拟人化的交互体验。
在产品落地层面，情感模型已应用于服务机器人、智能座舱等场景。例如通过微表情识别优化客服机器人的应答策略，或基于驾驶员的情绪状态调整车载系统的交互模式。当前技术难点在于情感标注数据的稀缺性，以及跨文化情感表达的差异性处理。微软的《情感计算》（Affective Computing）和Picard教授的学术著作为该领域提供了经典理论框架，而现代研究更关注小样本学习和多模态融合的实践突破。