本文系统阐述人工智能机器人的开发路径，强调以明确场景与可度量KPI驱动架构、硬件与算法选择，采用ROS 2等中间件实现模块化与实时通信，结合边缘算力平台与多传感器融合构建稳健的感知、定位与导航。通过MLOps与容器化保障模型与软件可移植、可迭代，并以仿真与数字孪生降低成本与风险。在人机交互、安全与隐私方面，遵循国际标准与本地法规，实施分层防护与合规审计。最后，以CI/CD、场景化试验和运维监控构建闭环优化，面向未来的多模态、自监督与端云一体化趋势，打造可规模化的机器人系统。