一、背景和意义
- 国家政策支持人工智能赋能绿色制造产业，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，实现碳达峰、碳中和目标。
- 拆解行业面临劳动力成本上升、环境适应性差、任务完成率低等挑战，亟需向自动化、智能化拆解方式转变。
- 拆解过程存在拆解对象的复杂性、拆解目标的多样性、拆解深度的不确定性等问题，需要智能化技术解决。
- 智能拆解系统通过自主感知、自主学习、自主决策、自主控制、自主协同，实现不确定性条件下复杂产品连接约束的高度自适应解除。
二、面向智能拆解的神经符号AI架构
- 神经符号AI融合符号逻辑推理和神经网络概率学习，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。
- 混合模式控制融合显式模型和隐式模型，借鉴人类思维系统1（快速直觉）和系统2（缓慢谨慎）的概念，实现安全性、稳定性、实时性、泛化性上的最优解。
- 神经符号AI架构分为硬件层、操作系统与网络层、算法层、规划层、拆解工作站层与拆解产线层，包含数据管理、知识管理、持续学习等模块。
- 基于神经符号AI的机器人可微分任务和运动规划框架（𝜕TAMP）利用可微分的世界模型，融合历史数据与知识，实现对任务完成方式的高准确性猜测。
- 基于神经符号AI的机器人具身智能控制架构通过神经谓词将感知信息映射到符号状态，自主选择并执行动作原语，实现感知、学习、决策、控制“知行合一”。
三、路线图2.0的实施进展
- 研发动力电池多机器人自主协作拆卸系统，实现有人监督下的动力电池机器人自主拆解作业，保证较高的人工替代率，该项目荣获“2025英特尔人工智能创新应用大赛”个人赛道特等奖。
四、基于神经符号AI的机器人拆解智能化技术路线图3.0
- 发展目标：攻克和掌握符合市场需求、实现机器人自主、敏捷、稳健拆解的神经符号具身智能技术，构建自主可控技术体系和标准、专利、人才支撑体系，探索建立软硬件协同创新生态，推动我国机器人拆解智能化共性基础技术和重大前沿技术的自主发展。
- 基本策略：
- 发展“知行合一、训推一体、可信具身”的机器人具身智能控制架构和安全可控的拆解智能化技术支撑体系。
- 发展创新、协调、绿色、开放、共享的神经符号AI开源社区，探索新型产学研用协同创新范式。
- 探索技术创新、应用示范、产业孵化无缝对接的成果转化新体制和新机制，通过神经符号AI赋能绿色制造产业。
- 关键技术：
- 感知：退役动力电池（零部件）物体识别、神经谓词接地、退役动力电池的零部件位姿估计。
- 决策：拆解序列规划、任务规划、运动规划。
- 控制：机器人执行、机器人执行有效性验证。
- 学习：多模态数据存取和管理、谓词的持续学习、原语的自学习、原语的组合、VLA（视觉-语言-行为）对齐、主动学习、感知模块持续学习、元学习。
- 执行本体与CPS：通用型拆解末端执行器设计、机器人系统、退役动力电池拆解的信息物理系统。
- 保障措施：
- 建立创新、协调、绿色、开放、共享的神经符号AI开源社区。
- 实施标准、专利、人才战略。
- 加强开展相关产业政策研究，拓宽多元化投融资渠道。
