机器人隐私保护框架是指为保障用户数据安全与隐私权益而设计的系统性规范与技术方案，其核心在于建立数据采集、存储、处理及共享全生命周期的管控机制。该框架通常包含数据最小化原则、知情同意机制、匿名化处理、访问控制等关键要素，既需符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法律要求，也需适应机器人感知、决策、交互等特殊场景的技术特性。
在具身智能产品开发中，隐私保护框架直接影响用户信任与产品合规性。例如服务机器人的视觉数据脱敏处理，或家庭助手机器人的语音指令加密传输，均需通过差分隐私、联邦学习等技术实现隐私与效能的平衡。当前行业趋势正从被动合规转向主动设计（Privacy by Design），将隐私保护嵌入机器人系统架构的初始阶段。