机器人通过结合传感器数据、机器学习模型和实时决策来利用人工智能（AI）适应新环境。从宏观上看，机器人依靠摄像头、激光雷达（LiDAR）或红外线等传感器收集周围环境的信息。AI 算法处理这些数据以构建对环境的动态理解，使机器人能够调整其行为。例如，扫地机器人可以使用 SLAM（同步定位与建图）来绘制房间地图，并在检测到家具或玩具等新障碍物时更新其路径。这个过程涉及持续的反馈循环，机器人通过与环境的交互学习，并随着时间的推移改进其行为。
一项关键技术是使用强化学习（RL），机器人通过试错来学习最佳行为。例如，一个负责搬运包裹的仓库机器人最初可能会撞到意想不到的物体，但通过因有效路径获得奖励和因碰撞受到惩罚，它会逐渐学会绕过这些障碍物。另一个例子是经过训练能够识别陌生物体的计算机视觉模型。送货机器人遇到新型障碍物（例如，建筑脚手架）时，即使它没有明确地针对该特定场景进行训练，也可以使用预训练的对象检测模型来分类障碍物并调整路线。这些模型通常使用边缘计算进行实时微调，从而实现快速适应，而无需依赖基于云的处理。
为了保持适应性，机器人通常采用模块化 AI 架构。例如，用于工业检测的机器人可以将其导航系统与缺陷检测系统分离。如果光照条件改变，视觉模块可以独立调整曝光设置，而导航模块则继续使用激光雷达数据。此外，迁移学习等技术使机器人能够将从一种环境中获得的知识应用于另一种环境。在开阔场地训练的无人机可以通过仅重新训练其神经网络的特定层来适应城市环境，同时保留避障等通用技能。通过结合这些方法，机器人在专业任务性能与处理意外变化的灵活性之间取得了平衡。