机器人任务学习是指智能体通过与环境交互，自主掌握并优化完成特定任务的能力体系。这一过程融合了机器学习、强化学习与机器人控制技术，使机器能够从原始传感器数据中提取有效特征，在动态环境中逐步建立「感知-决策-执行」的闭环能力。其核心在于实现从抽象任务描述到具体动作序列的转化，同时具备对新场景的适应性调整能力。
在产品落地层面，任务学习技术已应用于工业分拣、服务机器人导航等场景。例如仓储机器人通过观察人工示范学习抓取策略，家庭清洁机器人根据用户反馈优化清扫路径。当前技术突破点集中在少样本学习与跨任务迁移，让机器人能像人类一样通过有限经验举一反三。推荐延伸阅读Stuart Russell的《人工智能：现代方法》中机器人学习相关章节，以及Sergey Levine团队在CoRL会议发表的《End-to-End Robotic Reinforcement Learning》系列研究。