神經符號 AI 引領拆解行業智能化革命
本報告由神經符號 AI 社區發布，聚焦神經符號人工智能在機器人拆解領域的應用，提出技術路線圖 3.0 版本。核心目標是通過融合符號邏輯的推理能力與神經網絡的感知學習能力，構建 “知行合一、訓推一體、可信具身” 的機器人具身智能控制架構，破解報廢產品拆解過程中環境非結構化、任務不確定性等行業痛點，推動拆解行業從人工、機械化向自動化、智能化轉型，為綠色制造與 “雙碳” 目標提供核心技術支撐。
核心架構：神經符號 AI 的 “知行合一” 體系
（一）整體架構：六層架構 + 跨層支撐模塊
神經符號 AI 架構從下至上分為六層，形成完整的技術棧：
硬件層：涵蓋 CPU、GPU、NPU 等計算單元，機械臂、AGV 等運動實體及末端執行器等操作部件；
操作系統與網絡層：以 ROS2.0、時間敏感網絡（TSN）為核心，保障模塊間高效數據傳遞；
算法層：包含檢測、分類、運動規劃、力控等基礎算法；
規劃層：核心層，通過可微動力學模型、濾波器等模塊，將算法封裝為神經謂詞和動作原語，結合邏輯推理或 Transformer 實現任務規劃；
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；
拆解產線層：通過數字孿生技術實現物流仿真、混流調度與動態優化，完成資源智能配置。
此外，架構還包含數據管理、知識管理、持續學習等跨層模塊，支撐系統自主升J完善。
（二）三大核心子框架
可微分任務和運動規劃（∂TAMP）框架：融合可微分世界模型（運動學、動力學、邏輯等），將先驗知識轉化為神經網絡的 “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，大幅提升規劃效率；
具身智能控制架構：通過神經謂詞將多模態感知信息映射為符號狀態，自主選擇動作原語序列執行任務，兼具人類 “快思考”（直覺思維）與 “慢思考”（邏輯思維）能力，操作執行成功率（OES）與任務執行成功率（TES）目標達 100%；
智能化演進框架：從 L2（自動化階段，依賴預編程）逐步演進至 L3（有條件智能化，LLM + 預編程 / 可學習原語），Z終邁向 L4（高度智能化，感知 - 決策 - 控制協同優化的統一大模型），持續學習與可靠性驗證貫穿全階段。
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