​​智能机器人工程师需具备跨学科技术整合能力与实战经验，核心要求包括机械设计、算法开发、多模态感知技术及伦理合规意识。​​

1. ​​机械与电子工程基础​​：需掌握机械结构设计、运动控制原理及电路集成能力，确保机器人物理系统的稳定性和精确性。例如，通过3D建模优化关节灵活性，或设计低功耗嵌入式系统。

2. ​​人工智能与算法开发​​：熟练应用机器学习（如强化学习）、计算机视觉（目标检测）和自然语言处理技术，实现自主决策。例如，开发基于$YOLOv5$的实时物体识别模块，或利用$ROS$框架进行多任务调度。

3. ​​多模态感知与交互​​：整合激光雷达、深度相机等传感器数据，提升环境适应性。同时需研究人机交互设计，如语音合成（TTS）和情感计算，使机器人响应更自然。

4. ​​跨学科协作与伦理意识​​：团队需协同软件、硬件及产品经理，并关注数据隐私（如GDPR合规）和AI伦理，避免算法偏见。例如，在医疗机器人中嵌入透明化决策日志。

​​提示​​：行业技术迭代迅速，工程师需持续学习（如参加IEEE会议）并积累项目案例，以强化EEAT中的“经验”与“专业性”。