机器人决策支持系统（Robotic Decision Support System, RDSS）是一种通过人工智能技术辅助机器人进行复杂决策的智能框架。这类系统通常整合感知数据、环境建模、任务规划和实时推理等模块，为机器人在动态不确定环境中提供最优或次优的行动方案。不同于完全自主决策系统，RDSS更强调人机协作特性，既保留人类操作者的最终决策权，又能通过概率推演、多目标优化等技术提供可解释的决策建议，特别适用于医疗手术、工业检测等需要责任归属的高风险场景。
在产品落地层面，RDSS的技术实现往往采用分层架构：底层传感器网络负责原始数据采集，中间层通过知识图谱或数字孪生技术构建环境语义模型，顶层则结合强化学习、案例推理等算法生成决策树。值得注意的是，当前领先的具身智能产品如达芬奇手术系统已实现决策支持与自主操作的弹性切换，这种「人在环路」的设计既能发挥AI的实时计算优势，又能规避完全自主系统带来的伦理风险。随着大语言模型与机器人系统的深度融合，新一代RDSS正呈现出自然语言交互、多模态意图理解等进化特征。