机器人寿命预测（Robot Lifetime Prediction）是通过数据建模和算法分析，对机器人系统或关键部件的剩余使用寿命（RUL, Remaining Useful Life）进行科学评估的技术方法。其核心在于综合传感器数据、运行日志、环境参数等多维度信息，构建退化模型或故障树，预测机器人从当前状态到功能失效的时间周期。该技术既涵盖机械部件的物理磨损预测，也包含电子元件的性能衰减评估，是保障机器人系统可靠性与降低运维成本的关键手段。
在AI产品开发中，寿命预测技术已广泛应用于工业机器人、服务机器人等场景。例如通过振动传感器监测机械臂关节磨损状态，或利用电流波形分析电机绕组老化程度。当前主流方法融合了物理模型与数据驱动模型，其中基于深度学习的序列预测（如LSTM、Transformer）在复杂工况下展现出显著优势。值得注意的是，实施时需平衡预测精度与计算成本，尤其在边缘设备部署场景中，轻量化模型设计往往比纯粹追求预测精度更具商业价值。