人工智能在使机器人与其环境互动、做出决策并适应新情况方面起着核心作用。其核心在于，AI 为机器人提供了处理传感器数据、识别模式以及以不同程度的自主性执行任务的工具。与遵循固定指令的传统编程机器人不同，AI 驱动的系统可以处理不确定性、从经验中学习并随着时间推移提高性能。这种集成使得机器人能够在动态、非结构化的环境中运行，而仅靠预定义规则是无法做到的。
人工智能在机器人技术中的一个关键应用是感知和环境理解。机器人使用摄像头、激光雷达或触觉传感器等传感器收集数据，然后使用 AI 算法（如计算机视觉或神经网络）处理这些信息，以识别物体、跟踪运动或绘制周围环境地图。例如，仓库机器人可以使用 AI 来区分杂乱货架上不同形状的箱子或绕过意外障碍物。同时定位与建图（SLAM）等技术将传感器数据与 AI 相结合，使机器人能够实时构建和更新地图。如果没有 AI，这些任务将需要针对每一种可能场景进行详尽的手动编程，从而使机器人在实际应用中变得不灵活且不实用。
人工智能也驱动着决策和自主性。A* 或 RRT*（快速探索随机树）等路径规划算法使用 AI 计算高效路线，同时避免碰撞。在工业环境中，机器人可以采用强化学习来优化装配线任务，根据反馈调整抓握力度或移动速度。例如，组装电子元件的机械臂可以通过分析失败尝试来学习处理易碎元件。此外，AI 还能实现实时适应：送货无人机可能会利用预测模型根据天气变化在飞行中重新规划路线。这些能力依赖于 AI 在复杂、变化的环境中平衡速度、精度和安全等多个目标的能力。
最后，AI 促进学习和适应，使机器人在无需显式重新编程的情况下得以改进。模仿学习等机器学习技术使机器人能够模仿人类演示，而迁移学习则使在模拟中学习的技能能够应用于物理硬件。例如，一个在虚拟环境中接受开门训练的机器人可以将这些知识迁移到具有不同把手的现实世界中的门上。这减少了开发时间和成本。AI 还有助于机器人跨任务泛化——一个设计用于分拣包裹的机器人只需少量重新训练即可适应处理医疗用品。通过将学习循环嵌入到机器人系统中，AI 确保它们随着环境、材料或需求的演变而保持高效。