具身智能機器人的神經符號自主操作是一種結合了神經網絡與符號邏輯推理的技術，旨在讓機器人具備更強大的自主決策和操作能力，使其能像人類一樣在物理世界中靈活應對各種任務。

1、技術原理：

融合感知與推理：神經符號人工智能融合了符號邏輯系統的推理能力和神經網絡的感知學習能力。神經網絡可從大量數據中識別復雜模式，用于感知環境、物體等信息，如通過視覺神經網絡識別物體的形狀、顏色等。符號邏輯系統則負責精確執行規則和邏輯推理，能根據感知到的信息進行決策，規劃出合理的操作步驟。知識表示與處理1：通過將知識轉化為向量表示，實現知識和數據的統一處理，如 “詞嵌入” 技術。機器人可以將操作技能、環境信息等編碼為向量，便于神經網絡和符號系統進行處理和推理，同時建立操作場景的知識庫，存儲各種任務、技能和環境相關的知識，為自主操作提供依據。

2、關鍵優勢：

提高決策準確性4：符號邏輯能夠保障決策的安全邊界，確保機器人的操作符合一定的規則和邏輯，避免出現危險或不合理的動作。神經網絡則可以優化實時決策，根據不同的場景快速做出合適的反應，兩者結合可使機器人在復雜環境中做出更準確的決策。增強可解釋性：傳統神經網絡模型通常被視為 “黑盒”，難以解釋其決策過程。而神經符號自主操作結合了符號邏輯，使得機器人的決策過程可以通過符號推理進行解釋，人們能夠清楚地了解機器人為什么做出這樣的決策，提高了系統的可信任度。支持自主學習與適應：具身智能機器人可以通過神經符號系統不斷學習新的知識和技能，根據環境變化和任務需求更新知識庫。如上海交通大學的電池拆解自主移動機器人 BEAM-1，能夠通過多傳感器和神經謂詞組合檢測環境狀態，具備連續學習能力，可自主感知、決策和執行，完成多種復雜情況下的連續螺栓拆解。

3、應用場景：

工業制造：可用于復雜零部件的裝配、產品拆解等任務。如在動力電池拆解場景中，基于神經符號 AI 的機器人能根據電池的結構和狀態，自主規劃拆解序列，精確執行拆解動作，提高拆解效率和安全性。家庭服務：如掃地機器人搭載相關技術后，可實現更智能的清潔和環境整理任務。它能識別不同材質的障礙物，決定是否夾取以及如何夾取，還能根據地面臟污程度自動調整清潔策略，甚至可根據家庭成員作息調整清潔時段。醫療領域：可輔助醫生進行手術，在手術過程中，根據實時的手術情況和患者身體狀態，自主生成如止血等任務，并精準執行相關操作，還能用于康復護理，幫助患者進行康復訓練等。