神經(jīng)符號 AI 引領(lǐng)拆解行業(yè)智能化革命

本報告由神經(jīng)符號 AI 社區(qū)發(fā)布，聚焦神經(jīng)符號人工智能在機(jī)器人拆解領(lǐng)域的應(yīng)用，提出技術(shù)路線圖 3.0 版本。核心目標(biāo)是通過融合符號邏輯的推理能力與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知學(xué)習(xí)能力，構(gòu)建 “知行合一、訓(xùn)推一體、可信具身” 的機(jī)器人具身智能控制架構(gòu)，破解報廢產(chǎn)品拆解過程中環(huán)境非結(jié)構(gòu)化、任務(wù)不確定性等行業(yè)痛點，推動拆解行業(yè)從人工、機(jī)械化向自動化、智能化轉(zhuǎn)型，為綠色制造與 “雙碳” 目標(biāo)提供核心技術(shù)支撐。

核心架構(gòu)：神經(jīng)符號 AI 的 “知行合一” 體系

（一）整體架構(gòu)：六層架構(gòu) + 跨層支撐模塊

神經(jīng)符號 AI 架構(gòu)從下至上分為六層，形成完整的技術(shù)棧：

硬件層：涵蓋 CPU、GPU、NPU 等計算單元，機(jī)械臂、AGV 等運動實體及末端執(zhí)行器等操作部件；

操作系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)層：以 ROS2.0、時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）為核心，保障模塊間高效數(shù)據(jù)傳遞；

算法層：包含檢測、分類、運動規(guī)劃、力控等基礎(chǔ)算法；

規(guī)劃層：核心層，通過可微動力學(xué)模型、濾波器等模塊，將算法封裝為神經(jīng)謂詞和動作原語，結(jié)合邏輯推理或 Transformer 實現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃；

拆解工作站層：基于上層支撐，形成具備特定拆解能力的d立工作站；

拆解產(chǎn)線層：通過數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)物流仿真、混流調(diào)度與動態(tài)優(yōu)化，完成資源智能配置。

此外，架構(gòu)還包含數(shù)據(jù)管理、知識管理、持續(xù)學(xué)習(xí)等跨層模塊，支撐系統(tǒng)自主升J完善。

（二）三大核心子框架

可微分任務(wù)和運動規(guī)劃（∂TAMP）框架：融合可微分世界模型（運動學(xué)、動力學(xué)、邏輯等），將先驗知識轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 “直覺”，無需額外仿真器即可生成滿足約束的操作點位與運動軌跡，大幅提升規(guī)劃效率；

具身智能控制架構(gòu)：通過神經(jīng)謂詞將多模態(tài)感知信息映射為符號狀態(tài)，自主選擇動作原語序列執(zhí)行任務(wù)，兼具人類 “快思考”（直覺思維）與 “慢思考”（邏輯思維）能力，操作執(zhí)行成功率（OES）與任務(wù)執(zhí)行成功率（TES）目標(biāo)達(dá) 100%；

智能化演進(jìn)框架：從 L2（自動化階段，依賴預(yù)編程）逐步演進(jìn)至 L3（有條件智能化，LLM + 預(yù)編程 / 可學(xué)習(xí)原語），Z終邁向 L4（高度智能化，感知 - 決策 - 控制協(xié)同優(yōu)化的統(tǒng)一大模型），持續(xù)學(xué)習(xí)與可靠性驗證貫穿全階段。

附件：基于神經(jīng)符號AI的機(jī)器人拆解智能化技術(shù)路線圖3.0, 架構(gòu)從下至上分為六層,三大核心子框架