机器人信任建模与管理（Robot Trust Modeling and Management）是指通过量化分析和系统化方法，建立人与机器人交互过程中的可信度评估框架，并实施相应的信任调节机制。其核心在于将抽象的信任概念转化为可计算的数学模型，包括对机器人可靠性、能力边界、行为可预测性等维度的动态评估，同时涵盖用户心理认知、文化背景等主观因素对信任形成的影响机制。该领域融合了人机交互、认知心理学与机器学习技术，旨在实现机器人根据人类信任状态自主调整决策策略的闭环系统。
在AI产品开发实践中，信任建模常体现为透明度设计（如决策解释接口）、性能边界可视化（如能力热力图）以及故障恢复机制等具体功能模块。例如服务机器人在执行任务时，通过实时显示环境理解置信度或主动请求人工确认关键步骤，能显著提升用户信任度。当前前沿研究正探索基于多模态生理信号（如眼动、皮肤电反应）的信任状态实时监测技术，这将为自适应人机协作系统提供更精细的调控维度。