进化机器人学（Evolutionary Robotics）是智能机器人研究领域的一个分支，它借鉴生物进化理论，通过模拟自然选择机制来设计和优化机器人控制系统与形态结构。其核心思想是将机器人视为能够自主进化的「数字生物」，在虚拟或现实环境中通过遗传算法等进化计算方法，让机器人的行为策略和物理构型在迭代中逐步适应任务需求。这种方法突破了传统机器人设计的局限性，特别适用于复杂动态环境中适应性行为的开发。
在AI产品开发实践中，进化机器人学为自适应服务机器人、模块化机器人系统提供了创新思路。例如在仓储分拣机器人开发中，通过进化算法可自动优化抓取动作序列；在灾难救援机器人领域，能快速演化出适应不同废墟结构的运动模式。该技术正与深度强化学习结合，形成「进化+学习」的混合智能框架，显著提升机器人自主适应能力。感兴趣的读者可延伸阅读《Evolutionary Robotics: The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines》（MIT Press, 2000），这是该领域的奠基性著作。