基于神经符号AI的机器人拆解智能化技术路线图3.0

机器人拆解智能化技术路线图 3.0 神 经 符 号AI， 赋 能 绿 色 制 造 的 人 工 智 能 引 擎 神 经 符 号AI社 区 2025年9月 目录 目录.........................................................................................................................................2名词解释...................................................................................................................................1绿色制造Green manufacturing........................................................................................1可信人工智能Trusted artificial intelligence....................................................................1神经符号人工智能Neural symbolic AI..........................................................................1神经谓词Neural predicate...............................................................................................1动作原语Action primitive...............................................................................................1自主敏捷Autonomy & agility.........................................................................................2大语言模型（LLM）Large Language Model.................................................................2视觉-语言模型（VLM）Vision-Language Model..........................................................2视觉-语言-动作模型（VLA）Vision-Language-Action Model.....................................2一、背景和意义.......................................................................................................................3二、面向智能拆解的神经符号AI架构.................................................................................82.1神经符号AI架构.......................................................................................................92.2基于神经符号AI的机器人可微分任务和运动规划框架.....................................102.3基于神经符号AI的机器人具身智能控制架构.....................................................112.4神经符号具身智能更广阔的应用场景...................................................................12三、路线图2.0的实施进展..................................................................................................15四、基于神经符号AI的机器人拆解智能化技术路线图3.0.............................................174.1发展目标（3.0）......................................................................................................174.2基本策略...................................................................................................................174.3基于神经符号AI的机器人拆解智能化关键技术——感知.................................224.4基于神经符号AI的机器人拆解智能化关键技术——决策.................................244.5基于神经符号AI的机器人拆解智能化关键技术——控制.................................264.6基于神经符号AI的机器人拆解智能化关键技术——学习.................................284.7基于神经符号AI的机器人拆解智能化关键技术——执行本体与CPS.............294.8保障措施...................................................................................................................33 名词解释 绿色制造Green manufacturing 一种低消耗、低排放、高效率、高效益的现代化制造模式。 其本质是制造业发展过程中统筹考虑产业结构、能源资源、生态环境、健康安全、气候变化等因素，将绿色发展理念和管理要求贯穿于产品全生命周期中，以制造模式的深度变革推动传统产业绿色转型升级，引领新兴产业绿色发展，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，从而实现经济效益、生态效益、社会效益协调优化。 可信人工智能Trustedartificialintelligence 像人类一样处理现实世界的问题而不会带来伤害的程序或系统。包含了人类福祉、安全公平、可解释、可问责、隐私保护等多个维度。通过价值对齐，实现人类的价值判断，成为可信人工智能。 神经符号人工智能Neural symbolicAI 一种结合逻辑符号推理和神经网络概率学习的人工智能方法。 通过融合符号逻辑系统的推理能力和神经网络系统的感知、学习能力，形成感知、学习、决策、控制“知行合一”，训练与推理“训推一体”，可解释、可追溯“可信具身”的机器人具身智能控制架构，具备自主性、可解释、可学习、可扩展的特征与优势。 神经谓词Neural predicate 既是符号逻辑系统中的谓词，也是一个概率神经网络。 视觉、力觉、触觉等多模态信息和连续高维空间状态，经过神经网络的映射，得到逻辑推理所需的符号状态，直接驱动动作原语，避免了定义复杂的逻辑规则。 动作原语Action primitive 是机器人任务规划问题中联系逻辑规划与机器人真实运动之间的桥梁。由若 干条指令组成，用来实现某个特定的操作，通过一段不可分割的或不可中断的程序实现其功能，也可以通过VLA（视觉-语言-动作模型）等神经网络实现。 通过规划域定义语言，在逻辑规划空间中准确描述每个动作以及每个动作执行所需要的前提条件、执行动作后的状态、系统的初始状和目标状态。基于该描述，规划器在逻辑规划空间中通过推理，找出从目标状态到初始状态的动作原语序列，形成执行规划。 自主敏捷Autonomy&agility 具身智能机器人的适应性和工作效率属性，是指复杂和动态环境中的机器人，在没有或最少人类干预的情况下，能够快速、灵活、高效地执行任务的能力。 人类思维分为系统1（快思考）和系统2（慢思考），前者负责快速直觉决策，后者处理需深思熟虑的决策。大脑高效运作依赖于大部分时间调度系统1，仅少数任务需系统2。具身智能主要通过大模型主导的思维推理能力来模仿系统2，但感知到行动的映射同样需要建立一个模仿系统1的直觉控制。尽管已经有世界模型、扩散策略脑神经科学等研究，但构建感知与行为关联的自主敏捷控制仍未完全解决。 大语言模型（LLM）Large Language Model 专注于文本的超大参数量语言模型，通过海量文本数据训练，擅长理解和生成自然语言。 视觉-语言模型（VLM）Vision-Language Model 融合视觉（图像/视频）和语言的多模态模型，能理解图像内容并与文本交互。 视觉-语言-动作模型（VLA）Vision-Language-ActionModel 融合视觉感知、自然语言理解和动作执行的多模态模型，使机器人或智能体能够在复杂物理环境中完成人类指令驱动的任务。 一、背景和意义 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，促进人工智能赋能绿色制造产业，以制造模式的深度变革推动传统产业绿色转型升级，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，形成绿色低碳的生产方式和生活方式，为实现碳达峰、碳中和目标提供有力支撑，是新形势下的新思路。 《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）将人工智能定位为“重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革”的核心引擎。人工智能从前沿技术上升为驱动中国式现代化的核心战略。 《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《新一代人工智能治理原则》、《新一代人工智能伦理规范》等文件的发布，指出了发展可信人工智能的治理路径，实现人类福祉、安全公平、可解释、可问责、隐私保护。 机器人4.0时代，将充分利用云-边-端计算提供更高性价比的多模态感知融合、自适应交互和实时安全计算，实现规模化部署；具身智能机器人除了具有感知能力实现智能协作，还具有理解和决策的能力，达到自主的服务；在某些不确定的情况下，它需要呼叫远程的人进行增强或决策辅助；最终实现机器人即服务（RaaS）的愿景。 2021年国务院《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》（国发〔2021〕4号）中提出，“建立健全绿色低碳循环发展的经济体系，使发展建立在高效利用资源、严格保护生态环境、有效控制温室气体排放的基础上，确保实现碳达峰、碳中和目标，推动我国绿色发展迈上新台阶”。在双碳目标的推动下，我国新能源汽车产销量至今已经连续多年位居全球第一，而且，我国动力电池产业链完整，全球70%的产能在中国。但是，从全生命周期产业链的角度来看，动力电池前端制造和后端回收利用的发展不均衡、不匹配，技术水平前高后低，动力电池得不到规范处理将会造成严重的环境安全风险和战略性矿产金属资源的“卡脖子”问题。 作为锂离子动力电池的关键材料，钴资源在世界上的分布极不平衡，我国储 量8万吨左右，仅占全球总储量的