机器人神经符号学习（Neural-Symbolic Learning）是结合神经网络与符号推理两大人工智能范式的交叉学习方法。神经网络擅长从原始数据中提取特征模式，而符号系统则长于逻辑推理与知识表达，这种融合既保留了深度学习对复杂感知任务的处理能力，又赋予了机器可解释的推理机制。典型实现方式包括将符号规则嵌入神经网络架构，或通过神经网络生成符号命题后进行逻辑演算，使机器人能在感知环境中同时实现直觉判断与因果推断。
在产品落地层面，这项技术显著提升了服务机器人在非结构化场景中的决策可靠性。例如家庭机器人可通过视觉神经网络识别「桌面有玻璃杯」，再结合符号知识库推断「玻璃材质易碎需轻拿轻放」，最终输出符合物理常识的抓取策略。工业领域则应用于故障诊断系统，将传感器数据流转化为符号事件链，实现设备异常的因果溯源。当前挑战在于如何动态维护神经-符号接口的一致性，这正是具身智能产品经理需要重点关注的系统设计维度。