神经符号 AI 引领拆解行业智能化革命
本报告由神经符号 AI 社区发布，聚焦神经符号人工智能在机器人拆解领域的应用，提出技术路线图 3.0 版本。核心目标是通过融合符号逻辑的推理能力与神经网络的感知学习能力，构建 “知行合一、训推一体、可信具身” 的机器人具身智能控制架构，破解报废产品拆解过程中环境非结构化、任务不确定性等行业痛点，推动拆解行业从人工、机械化向自动化、智能化转型，为绿色制造与 “双碳” 目标提供核心技术支撑。
核心架构：神经符号 AI 的 “知行合一” 体系
（一）整体架构：六层架构 + 跨层支撑模块
神经符号 AI 架构从下至上分为六层，形成完整的技术栈：
硬件层：涵盖 CPU、GPU、NPU 等计算单元，机械臂、AGV 等运动实体及末端执行器等操作部件；
操作系统与网络层：以 ROS2.0、时间敏感网络（TSN）为核心，保障模块间高效数据传递；
算法层：包含检测、分类、运动规划、力控等基础算法；
规划层：核心层，通过可微动力学模型、滤波器等模块，将算法封装为神经谓词和动作原语，结合逻辑推理或 Transformer 实现任务规划；
拆解工作站层：基于上层支撑，形成具备特定拆解能力的d立工作站；
拆解产线层：通过数字孪生技术实现物流仿真、混流调度与动态优化，完成资源智能配置。
此外，架构还包含数据管理、知识管理、持续学习等跨层模块，支撑系统自主升J完善。
（二）三大核心子框架
可微分任务和运动规划（∂TAMP）框架：融合可微分世界模型（运动学、动力学、逻辑等），将先验知识转化为神经网络的 “直觉”，无需额外仿真器即可生成满足约束的操作点位与运动轨迹，大幅提升规划效率；
具身智能控制架构：通过神经谓词将多模态感知信息映射为符号状态，自主选择动作原语序列执行任务，兼具人类 “快思考”（直觉思维）与 “慢思考”（逻辑思维）能力，操作执行成功率（OES）与任务执行成功率（TES）目标达 100%；
智能化演进框架：从 L2（自动化阶段，依赖预编程）逐步演进至 L3（有条件智能化，LLM + 预编程 / 可学习原语），Z终迈向 L4（高度智能化，感知 - 决策 - 控制协同优化的统一大模型），持续学习与可靠性验证贯穿全阶段。
附件：基于神经符号AI的机器人拆解智能化技术路线图3.0, 架构从下至上分为六层,三大核心子框架
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