无人机、配送机器人等自主机器人可在无需人工干预的情况下做出实时决策，但其行动背后的逻辑往往模糊不清。

XAI能让机器人解释自身行为。例如，一台需要重新规划路线的配送机器人，可清晰说明决策依据：“道路前方有10名行人及3辆停放的自行车，右方只有2名行人，为节省时间，我将向右转弯。” 这种决策透明度，正是实现更安全、更可靠自主运行的核心基础。

现代机器人常依赖深度学习模型，而这类模型往往处于“黑箱”状态。在自动驾驶、机器人手术等高风险场景中，理解决策背后的逻辑不仅是更优选择，更日益成为监管层面的硬性要求。

XAI能将黑箱转化为“玻璃箱”，清晰呈现机器人优先考量的因素及背后原因。例如，在自动驾驶车辆中，显著图可通过颜色梯度，根据风险等级突出显示周边物体，从而简化监管合规与调试流程。

人机协作在制造业、灾害响应、物流及养老照护等领域的应用正不断推进。然而，高效协作的前提是无缝沟通。XAI在此扮演“翻译者”的角色，将复杂的机器人逻辑转化为人类可理解、可据此行动的解释。

若机器人突然改变作业流程，人类协作伙伴可能会感到困惑。而借助XAI，机器人可清晰说明自身行为：“我检测到某个部件位置偏移，因此调整了装配顺序。”这样的反馈能帮助人类协同调整自身操作，既可化解困惑、减轻工作压力，最终还能提升作业效率与安全性。

机器人通过强化学习、模仿学习或自适应控制系统等先进技术实现学习。尽管这些方法能让机器人达到高性能水平，但其内在决策逻辑往往难以被理解。

XAI在追求性能的同时强调可解释性，借助奖励解释模型与行为总结方法，将机器人所学任务转化为简洁易懂的洞察。此外，可解释性策略能限制算法仅生成基于规则的输出，使得输出更易追溯，让机器人系统更易于理解、更值得信赖。

机器人正日益涉足执法、招聘、医疗健康等敏感领域。XAI能够揭示自动化决策中的偏见，支持合规审计，并确保决策过程的可追责性。

例如，当医疗机器人提示患者存在高心脏病风险时，需依据背后的事实（如低密度脂蛋白胆固醇(LDL)水平偏高）为该判断提供依据。这种透明度对获取患者信任、确保患者充分知情至关重要。