机器人营养监测是指利用机器人技术结合传感器系统，对生物体或环境中的营养成分进行实时检测、分析与反馈的智能化过程。这类系统通常搭载多模态传感器（如光谱仪、电化学传感器等），通过非侵入或微创方式获取营养相关数据，结合机器学习算法实现营养成分的定性定量分析。其核心价值在于将传统实验室级的营养检测能力延伸至日常生活场景，实现从样本采集到结果解读的全流程自动化。
在具身智能产品开发中，营养监测机器人正从医疗辅助设备向消费级产品延伸。典型应用包括智能饮食指导机器人通过扫描食物成分提供膳食建议，农业机器人监测作物营养状态以优化施肥方案。技术难点在于解决传感器微型化与检测精度的矛盾，以及建立适应个体差异的营养评估模型。当前领先研究集中在提高传感器抗干扰能力与开发边缘计算架构，使系统能在资源受限环境下保持实时性。麻省理工学院媒体实验室发表的《Edible Robotics》论文探讨了可食用传感器与营养监测的融合方向，为未来产品形态提供了启发。