在线学习（Online Learning）是指智能系统在部署后持续从新数据中更新模型参数的学习范式，与传统的批量学习（Batch Learning）形成鲜明对比。这种学习方式使模型能够动态适应数据分布的变化，就像人类通过持续观察来修正认知偏差。其核心优势在于无需重新训练整个模型，仅通过增量式更新即可实现知识迭代，特别适合数据流持续到达的应用场景。
在具身智能产品开发中，在线学习技术让服务机器人能根据用户反馈实时优化交互策略，使智能家居设备随着家庭成员习惯变化而调整控制逻辑。当前主流实现方案包括随机梯度下降的在线变体、贝叶斯更新等方法，其中弹性权重巩固（EWC）等技术可有效缓解灾难性遗忘问题。需要注意在线学习对数据质量和计算效率的要求较高，产品经理需平衡实时性与稳定性需求。