机器人质量控制是指在机器人产品全生命周期中，通过系统性方法和标准化流程确保其性能、可靠性与安全性的过程。它涵盖了从设计研发、零部件采购、生产制造到测试验证的完整环节，核心在于建立可量化的质量指标体系，并通过持续监控与改进机制保障产品的一致性。质量控制不仅关注硬件层面的机械精度、耐久性等传统参数，更需要评估智能系统在动态环境中的决策稳定性与适应性。
对于AI产品经理而言，机器人质量控制需特别关注算法与硬件的协同验证。例如在服务机器人开发中，既要确保运动控制模块的定位精度符合毫米级标准，又要验证视觉导航算法在光线变化场景下的鲁棒性。现代质量控制已逐步引入数字孪生技术，通过虚拟仿真提前发现90%以上的潜在缺陷，大幅降低实物迭代成本。延伸阅读推荐《机器人可靠性设计手册》（清华大学出版社，2021）中关于故障模式分析的章节，其中详细阐述了如何建立预防性质量保障体系。