机器人安全机制是指为确保机器人在运行过程中不对人类、环境及自身造成危害而设计的一系列技术措施和规范体系。它涵盖了硬件层面的物理防护（如急停按钮、力/力矩传感器）、软件层面的安全算法（如碰撞检测、运动限制）、以及系统级的风险评估与应急预案。本质上，机器人安全机制需要在机器人的自主决策能力与可控性之间建立动态平衡，既要保证功能实现的灵活性，又要确保行为的可预测性。
在具身智能产品的实际开发中，安全机制往往通过三层架构实现：感知层通过多模态传感器实时监测环境状态，决策层采用安全约束优化算法规划动作，执行层则依赖高可靠性的硬件设计。例如协作机器人常采用ISO/TS 15066标准中规定的功率与力限制技术，当检测到人机接触时能在毫秒级触发降速或停止。随着AI技术演进，基于深度强化学习的自适应安全策略正成为研究热点，这类系统能通过持续学习动态调整安全阈值，在复杂场景中实现更智能的风险规避。