机器人环境感知能力提升是指通过多模态传感器融合、深度学习算法优化以及计算架构升级等手段，显著增强机器人对物理环境的理解与交互水平。这种提升体现在空间建模精度、动态目标识别速度、语义理解深度三个核心维度，使机器人能够更准确地构建三维环境地图、实时追踪移动物体并理解场景的语义信息。环境感知作为具身智能的基础能力，其提升直接决定了机器人在复杂场景中的自主决策水平和任务执行可靠性。
在实际产品开发中，环境感知能力的提升往往需要结合具体应用场景进行技术选型。例如服务机器人采用RGB-D相机与激光雷达的异构传感器融合方案，工业场景则侧重毫米波雷达对金属物体的精准检测。当前技术前沿体现在神经辐射场（NeRF）等新型表征方法的应用，以及脉冲神经网络（SNN）对动态场景的时序建模能力。产品经理需特别关注感知模块的实时性指标（如FPS帧率）与功耗表现的平衡，这对消费级产品的商业化落地尤为关键。