当机器人能够清晰地向你解释“我为什么这么做”，人机协作的真正信任时代才刚刚开始

在2025年中国国际服务贸易交易会“具身无界：智能机器人创新发展论坛”上，一款名为莫斯（MOS） 的机器人大脑系统正式亮相。这不仅是一次技术升级，更是从根本上解决机器人决策“黑盒”问题的突破性尝试。

哈尔滨工程大学智能系统研究所所长张智教授在发布现场表示：“莫斯系统独创性地融合符号主义与连接主义技术路线，完美解决了纯AI大模型存在的‘黑盒决策、幻觉、高算力成本’等行业痛点。”

01 行业痛点：机器人决策的“黑盒”困境

当前大多数机器人基于端到端的深度学习模型，存在明显的局限性。这些系统虽然能够执行任务，但其决策过程往往像一个“黑盒”：我们能看到输入和输出，却难以理解中间的决策逻辑。

这种不可解释性带来了严重问题：当机器人出现异常行为时，工程师需要花费大

量时间排查原因；在安全关键场景中，如医疗、工业制造等领域，不可解释的决策可能导致严重后果；用户也难以真正信任一个无法理解其思考过程的机器伙伴。

02 技术突破：符号与连接主义的融合

莫斯系统的核心创新在于将符号主义与连接主义两种人工智能路线深度融合。

张智教授解释说：“我们模拟人脑的思维，构建了一套规则链。符号主义智能负责逻辑推理，连接主义智能处理感知和运动控制，两者结合实现了透明可解释的决策过程。”

这种融合技术使莫斯系统具备了环境感知、复杂任务规划、自主决策与多机协同能力，其决策过程透明可解释，且拥有军工级可靠性。

03 实现机制：从“黑盒”到“透明”的技术路径

莫斯系统通过多层架构实现可解释性：

逻辑推理层：采用符号逻辑系统进行高层次任务规划和推理，确保决策过程符合逻辑规则和常识。

感知执行层：利用神经网络处理视觉、语音等感知数据，实现对环境的直观理解。

知识表示层：将操作技能、环境信息等编码为向量，实现知识和数据的统一处理。

解释生成层：实时生成决策解释，以人类可理解的形式展示推理过程。

这种架构使莫斯系统能够像人类一样“解释”自己的行为理由，大大提高了系统的可信度和可调试性。

04 应用价值：可解释性带来的实际效益

可解释的决策过程为机器人应用带来了多重价值：

安全可靠性提升：在工业制造、医疗护理等安全敏感领域，可解释的决策确保了机器人的行为符合预设规则和安全边界。

调试效率提高：当机器人行为异常时，开发者能够快速定位问题根源，大幅缩短调试时间。

人机协作深化：人类用户能够理解机器人的决策逻辑，从而建立真正意义上的信任关系。

学习成本降低：通过可解释的接口，普通程序员也能够理解和参与机器人智能的开发。

05 凡拓数创：数字孪生助力机器人透明化决策

凡拓数创在数字孪生领域的深耕，为机器人透明化决策提供了重要支撑。

我们的高精度数字孪生平台能够构建与物理环境一致的虚拟空间，为机器人算法训练和测试提供安全、可控的环境。

多模态数据融合技术使我们可以整合机器人的感知、决策和执行数据，在虚拟环境中完整重现机器人的决策全过程，为分析和优化提供直观可视化支持。

物理仿真引擎精确模拟真实世界的物理规律，允许开发者在部署前验证和优化决策算法，确保其在复杂环境中的可靠性和可解释性。

凡拓数创期待与机器人厂商展开合作，以数字孪生解决方案助力其加快开发进程、提升系统可靠性，实现决策可视化与可解释化。

06 未来展望：可解释AI开启人机协作新纪元

随着莫斯系统等可解释AI技术的发展，我们正走向一个人机深度协作的新时代。

张智教授展望道：“我们希望让成千上万的普通程序员全都成为人工智能专家。未来给智能手机开发APP的程序员就可以开发智能机器人的APP，形成开放生态。”

这种开放性和可解释性将加速机器人技术在各个领域的应用，从工业制造到家庭服务，从医疗护理到太空探索。

可解释AI不仅是一种技术突破，更是构建人机信任关系的基础。 当我们能够理解机器人的决策过程，才能真正放心地将复杂任务交给它们，实现人机协同的最优效能。

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莫斯系统的发布标志着机器人技术从“功能实现”向“可信可靠”迈进的重要一步。当机器人能够清晰解释自己的决策过程，人类与机器的关系将从单纯的工具使用，走向真正的协作共生。

凡拓数创将继续深化数字孪生与机器人技术的融合，为构建更加透明、可靠、可信的机器人系统提供技术支持，助力人机协作新时代的到来。

机器不再神秘，协作更加透明——这才是智能科技应有的发展方向。