机器人可解释性AI(Explainable AI for Robotics)是指能够让人类用户理解机器人决策过程和行动逻辑的人工智能系统。这类AI通过可视化、自然语言解释或其他交互方式，将复杂的算法决策转化为人类可理解的表达形式，从而建立人机协作的信任基础。在机器人领域，可解释性尤为重要，因为物理世界的行动往往涉及安全、伦理和法律责任等关键问题。
在产品开发层面，机器人可解释性AI的实现需要考虑场景特异性。例如在医疗机器人中，系统需要解释手术路径规划的依据；在仓储机器人中，则需要说明货物分拣的优先级逻辑。当前主流技术路径包括决策树可视化、注意力机制热力图、以及基于自然语言生成的解释模块等。随着人机协作场景的普及，可解释性正从可选功能变为核心需求，这要求产品经理在系统设计早期就将可解释性纳入考量。