机器人学习曲线（Robot Learning Curve）是指机器人在执行特定任务过程中，其性能表现随训练时间或经验积累而变化的轨迹。这条曲线通常呈上升趋势，初期进步显著而后趋于平缓，反映了机器人从生疏到熟练的适应过程。学习曲线的陡峭程度直观体现了学习效率：陡峭曲线代表快速掌握技能，平缓曲线则暗示学习难度较高或算法存在优化空间。值得注意的是，真实场景中的学习曲线往往呈现波动性，这是由环境复杂性、数据噪声以及算法探索行为共同导致的。
在产品开发层面，分析学习曲线能帮助团队评估算法收敛性、预测训练成本，并指导硬件资源配置。例如服务机器人厂商会通过监测清洁路径规划任务的学习曲线，判断是否需要增加传感器精度或调整强化学习奖励函数。当前研究热点在于如何通过课程学习（Curriculum Learning）和元学习（Meta-Learning）等技术重塑学习曲线形态，使其在保持陡峭上升的同时降低最终性能波动，这对缩短产品迭代周期具有重要价值。