机器人知识管理是指通过系统化的方法对机器人在执行任务过程中所获取、产生和运用的各类知识进行采集、存储、组织和应用的技术体系。这既包括机器人通过传感器获取的环境知识、操作对象的属性知识，也包括任务执行过程中积累的经验知识，以及人类专家赋予的领域知识。有效的知识管理系统能够帮助机器人在复杂环境中实现知识的持续积累与迭代优化，从而提升其自主决策能力和任务适应性。
在具身智能产品的实际开发中，机器人知识管理呈现出三个典型特征：首先是知识的多模态性，需要融合视觉、触觉、语音等不同感知通道的信息；其次是知识的时空关联性，要求建立环境动态变化的时空表征；最后是知识的可迁移性，即在不同场景和任务间的知识复用机制。当前最前沿的解决方案通常结合知识图谱与持续学习技术，例如通过神经符号系统实现显式知识表示与隐式知识学习的协同优化。对于AI产品经理而言，理解知识管理的生命周期——从知识获取、知识表示到知识推理的完整闭环，是设计可进化机器人系统的关键。