机器人因果学习是指智能体通过观察和交互，理解环境中事件之间的因果关系，并基于这种理解进行决策和行动的能力。与传统的统计学习不同，因果学习不仅关注数据间的相关性，更致力于揭示变量之间内在的因果机制。这种能力使机器人能够预测自身行为的后果，规划更合理的行动路径，并在面对新环境时进行有效的泛化。
在具身智能产品开发中，因果学习为机器人提供了解释性和可解释性的决策基础。例如在家庭服务机器人场景中，通过理解「推倒水杯会导致桌面潮湿」这样的因果关系，机器人可以主动避免类似动作。当前因果推理与强化学习的结合，正成为提升机器人自主性的重要技术路径，但也面临着因果图构建、样本效率等实际挑战。