摘 要

針對類腦智能與具身智能在礦山機器人中的融合應(yīng)用路徑，分析了類腦計算在突破傳統(tǒng)計算架構(gòu)瓶頸、在神經(jīng)模型、算法設(shè)計與芯片實現(xiàn)上的核心技術(shù)路線；結(jié)合礦山復(fù)雜工況，提出了類腦感知在低光照、高粉塵等環(huán)境下提升機器人感知能力的可行方案；綜合論述了具身智能通過感知認知-決策-行動為一體化機制，強化機器人自主決策與運動控制的系統(tǒng)能力。進一步提出了融合大腦與小腦功能的“類腦具身協(xié)同系統(tǒng)”架構(gòu)，并通過礦山管道抓取安置任務(wù)進行驗證。

文章來源：《智能礦山》2025年第11期“礦山機器人技術(shù)創(chuàng)新與實踐特刊”

第一作者：王銘浩，主要從事類腦智能算法、具身智能算法的相關(guān)研究工作。E-mail：[email protected]

作者單位：中國電子科技南湖研究院；中電?？禑o錫科技有限公司

引用格式：王銘浩，李小虎，陸冰旖，等.類腦賦智 具身強體：礦山機器人技術(shù)路徑分析與發(fā)展展望[J].智能礦山，2025，6(11)：101-105.

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2024年4月24日，國家礦山安全監(jiān)察局等7部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于深入推進礦山智能化建設(shè) 促進礦山安全發(fā)展的指導(dǎo)意見》，對礦山智能化、少人化、無人化等方面提出了要求。礦山機器人作為礦山智能化建設(shè)中的重要組成部分，其智能化程度的提升是推進礦山智能化建設(shè)、有效防控重大安全風險的保障，為礦山機器人“賦智強體”。

在新材料、人工智能、量子計算等眾多影響未來的新技術(shù)領(lǐng)域中，類腦智能、具身智能隨著理論研究的發(fā)展，以及在機器人領(lǐng)域的工程應(yīng)用推廣，正成為礦山機器人“賦智強體”的關(guān)鍵核心技術(shù)。

圖1 礦山機器人在崗工作

類腦賦智 構(gòu)建智慧中樞

為提升礦山機器人在復(fù)雜環(huán)境下的自主作業(yè)能力與安全保障能力，引入更加先進、高效的智能技術(shù)體系。在眾多前沿技術(shù)中，類腦計算（BCI）作為融合神經(jīng)科學、人工智能與新型計算架構(gòu)的交叉前沿方向，正逐漸成為賦能礦山機器人的關(guān)鍵支撐技術(shù)，有望從根本上突破現(xiàn)有智能系統(tǒng)在感知、決策和能效方面的瓶頸。

1.1 類腦計算的戰(zhàn)略意義

隨著傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在能效與并行性上的瓶頸日益突出，類腦計算以“存算一體、事件驅(qū)動、自適應(yīng)學習”等特性，為構(gòu)建高效能、低功耗的智能系統(tǒng)提供了全新路徑。該方向已被美國、歐盟等國家和地區(qū)列為重點科研方向，我國在“十四五”規(guī)劃和2035遠景目標中亦明確提出要“培育發(fā)展類腦智能等未來產(chǎn)業(yè)”，體現(xiàn)了類腦計算在智能制造與自主系統(tǒng)中的戰(zhàn)略地位。

1.2 類腦計算的關(guān)鍵特征

類腦計算的關(guān)鍵特征使得類腦計算適合部署在對能耗敏感、響應(yīng)速度要求高且數(shù)據(jù)分布變化頻繁的智能系統(tǒng)中，如邊緣設(shè)備、無人系統(tǒng)、腦機接口等場景。類腦計算體系具有以下4個方面的核心優(yōu)勢。

（1）能效優(yōu)勢：采用事件驅(qū)動機制，僅在必要時刻激活神經(jīng)元，大幅降低能耗。

（2）容錯與魯棒性：具備冗余連接和自適應(yīng)機制，部分節(jié)點故障不影響系統(tǒng)整體。

（3）信息處理并行性：天然支持大規(guī)模并行處理，適用于復(fù)雜環(huán)境下的實時決策。

（4）可塑性與自學習能力：可通過突觸權(quán)重動態(tài)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)持續(xù)學習與適應(yīng)。

1.3 類腦計算核心技術(shù)路徑

實現(xiàn)類腦計算主要包括類腦神經(jīng)模型構(gòu)建、類腦算法設(shè)計、類腦硬件架構(gòu)實現(xiàn)3個關(guān)鍵路徑。

（1）在神經(jīng)建模方面，根據(jù)不同應(yīng)用需求選擇不同復(fù)雜度的神經(jīng)元模型。簡單如LIF模型適合用于大規(guī)模部署，而多區(qū)室模型則可在結(jié)構(gòu)層面更逼近真實神經(jīng)元行為。

（2）對于算法設(shè)計，當前主要分為以下3類：①基于生物規(guī)則的無監(jiān)督學習，如尖峰時序依賴可塑性（STDP）；②基于ANN到SNN的映射轉(zhuǎn)換，適用于圖像識別等任務(wù)；③直接訓練SNN的監(jiān)督式方法，如代理梯度法、時序梯度法等，此類近年來發(fā)展迅速，推動了SNN在自然語言處理與視覺任務(wù)中的實用化。

（3）硬件實現(xiàn)層面，需突破存算分離限制，構(gòu)建支持事件驅(qū)動與存算一體特性的類腦芯片架構(gòu)。實現(xiàn)路徑通常包括基于數(shù)字電路的可編程平臺（如Loihi）、基于模擬電路的神經(jīng)動態(tài)電路，以及結(jié)合憶阻器構(gòu)建的混合型存算器件。

1.4 類腦芯片的體系與類型

類腦芯片是支撐類腦計算的關(guān)鍵基礎(chǔ)，其架構(gòu)通常包含神經(jīng)元陣列、突觸矩陣、事件通信網(wǎng)絡(luò)和調(diào)度控制單元，按實現(xiàn)方式主要分為3類。

（1）數(shù)字芯片（如TrueNorth、Loihi）：可編程性強，適用于邊緣推理與模式識別。

（2）模擬芯片（如Neurogrid）：生物逼真度高，適合神經(jīng)科學研究。

（3）混合芯片：結(jié)合憶阻器等新型器件，實現(xiàn)非易失存儲與突觸級可塑性調(diào)節(jié)。

1.5 類腦感知賦能礦山機器人

感知是礦山機器人對周邊環(huán)境認識和理解的關(guān)鍵一環(huán)。由于煤炭行業(yè)特殊性質(zhì)，礦山機器人面臨的環(huán)境和工況比較復(fù)雜，例如在部分工況下，光照條件受限，此時傳統(tǒng)方案存在效果失效的風險，需要礦工及技術(shù)人員介入，不能滿足智能化、無人化要求；需要人工介入是因為目前方案沒有充分向生物感知能力學習并加以運用。引入類腦感知技術(shù)，為礦山機器人拓展感知域和感知能力的關(guān)鍵技術(shù)之一。

類腦感知指對自然界中存在的模態(tài)信息（信號），以仿生方式感受，以類腦方式處理，通過訓練具備一定智能能力，能夠完成下游任務(wù)。其中，仿生感受方式包括但不限于：視覺（含紅外等電磁波形式）、聽覺（含超聲等機械波形式）、嗅覺、觸覺；類腦處理方式包括但不限于：脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、局部學習、主動推斷。

類腦感知近年來在感知理論、感知器件和感知算法上均有研究，其成果登上Nature等國際知名期刊，為在礦山機器人上的應(yīng)用鋪平了道路。例如，在類腦感知器件上，動態(tài)視覺傳感器的高速、高動態(tài)范圍、低延時等特性，在多種應(yīng)用場景得以應(yīng)用。動態(tài)視覺傳感器（DVS）是一種類腦視覺傳感器，模擬了生物視覺特性的仿生相機。與傳統(tǒng)相機產(chǎn)生幀圖片不同，DVS相機輸出的是異步的事件信號，對于每個獨立的DVS感光像素而言，當該像素所接收到的亮度變化達到一定值時，才會產(chǎn)生對應(yīng)事件信號。該特點能夠在礦井中低光照條件下的感知發(fā)揮作用。

具身強體 提升系統(tǒng)能力

類腦智能偏重于構(gòu)建智慧中樞，具身智能的重點在于提升整個系統(tǒng)的能力。類腦智能是具身智能的組成部分，在感知、認知等方面提供技術(shù)支撐；具身智能的決策、行動等環(huán)節(jié)也是類腦技術(shù)和類腦手段的加持。

圖2 類腦感知界限定義

具身智能是一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統(tǒng)，通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現(xiàn)行動，產(chǎn)生智能行為和適應(yīng)性。與傳統(tǒng)人工智能不同，具身智能強調(diào)智能體的物理實體與環(huán)境實時交互，實現(xiàn)感知、認知、決策和行動一體化，顛覆了傳統(tǒng)人工智能的“離身性”局限。

對于具身智能感知-決策-行動的全棧能力鏈，對環(huán)境的感知與推理決策更多為生物腦中大腦的功能；行動和運動控制是生物腦中小腦的功能。以“大小腦”為核心的具身智能正在蓬勃發(fā)展。

通用機器人母平臺“天工”，實現(xiàn)全球首個全尺寸純電驅(qū)人形機器人的擬人奔跑；全球首個“一腦多能”“一腦多機”的通用具身智能平臺“慧思開物”，首次實現(xiàn)了單個軟件系統(tǒng)在機械臂、輪式機器人、人形機器人等多構(gòu)型本體上的兼容，在一些關(guān)鍵技術(shù)上也取得重要突破。

綜上，礦山機器人通過引入類腦智能、具身智能技術(shù)，提升智能化水平。針對礦山場景和礦山機器人型號開展技術(shù)研究、工程開發(fā)和應(yīng)用落地的必要性和緊迫性更加凸顯。

類腦具身協(xié)同系統(tǒng)的礦山機器人應(yīng)用示例

礦山機器人的應(yīng)用場景較為復(fù)雜，低光照高粉塵的惡劣環(huán)境、非結(jié)構(gòu)化的地形與各類動態(tài)障礙物、不穩(wěn)定的通信條件等不利因素，為機器人的感知、導(dǎo)航、控制等智能化算法帶來了巨大挑戰(zhàn)。

人類的大腦對復(fù)雜環(huán)境展現(xiàn)出較好的適應(yīng)能力，具備高魯棒性、低延時、低能耗等特點，但同樣場景下，傳統(tǒng)的自動化礦山機器人只能執(zhí)行預(yù)設(shè)的簡單任務(wù)，靈活性和適應(yīng)性受限，借鑒大腦機制發(fā)展類腦具身智能技術(shù)成為一種潛在的技術(shù)路徑，類腦具身協(xié)同系統(tǒng)將在解決上述問題中發(fā)揮重要作用。

類腦具身協(xié)同系統(tǒng)是一種融合了具身智能理論與類腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)模型的統(tǒng)一智能架構(gòu)，通過借鑒大腦（感知、記憶、認知）與小腦（運動、預(yù)測、調(diào)整）的結(jié)構(gòu)與功能，參照各功能區(qū)內(nèi)及功能區(qū)間的協(xié)同機制，實現(xiàn)環(huán)境感知、認知決策與智能體軀體執(zhí)行間的動態(tài)閉環(huán)系統(tǒng)。

類腦具身協(xié)同系統(tǒng)從感覺-學習-記憶-運動多個維度，借鑒丘腦多核團協(xié)同機制（感覺），脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及類腦局部學習機制（學習），海馬體記憶編碼金字塔原理（記憶）及小腦核團-皮質(zhì)可塑性運動學習（運動）等神經(jīng)科學原理進行構(gòu)建，為提升礦山機器人在內(nèi)的具身智能體智能水平提供了可行路徑。

圖3 類腦具身協(xié)同系統(tǒng)

目前，基于類腦具身協(xié)同系統(tǒng)的礦山機器人部分模塊已在礦山場景管道抓取安置任務(wù)開展測試驗證。礦山場景作業(yè)環(huán)境差，亮度低，灰塵大，且具有一定的危險性，人工成本高，有發(fā)生安全事故的隱患。在挖掘隧道時，需要構(gòu)建不銹鋼管道，用于傳輸物資和電力等。該場景下的管道抓取安置任務(wù)基于類腦具身協(xié)同系統(tǒng)開展，智能分析任務(wù)場景，感知識別場景中目標管道與障礙物，通過認知決策模塊輔助運動學習模塊規(guī)劃機械臂行動，結(jié)合模仿學習增強新場景學習效率，虛實結(jié)合開展訓練，提升礦山機器人的環(huán)境適應(yīng)力和魯棒性。

圖4 基于類腦具身協(xié)同系統(tǒng)的礦山機器人管道抓取安置應(yīng)用

基于類腦具身協(xié)同系統(tǒng)的礦山機器人展望

通過對類腦具身協(xié)同系統(tǒng)的攻關(guān)與創(chuàng)新，提升礦山機器人智能化水平，促進煤炭行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，驅(qū)動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力。未來，類腦具身協(xié)同系統(tǒng)應(yīng)從以下3個方面開展技術(shù)與應(yīng)用研究，進一步拓展能力邊界，提升礦山機器人智能水平。

（1）基于仿生傳感器的多模態(tài)類腦感知

針對礦下低光照條件，可采用DVS等類腦視覺傳感器采集特種作業(yè)數(shù)據(jù)；在整合多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)時，模擬大腦對外部環(huán)境連續(xù)預(yù)測并最小化預(yù)測誤差的機制，構(gòu)建世界模型以準確預(yù)測環(huán)境的動態(tài)變化，提升感知能力，增強對復(fù)雜外部環(huán)境的適應(yīng)性與魯棒性，為礦山機器人的決策提供有力支持。

（2）視覺語言大模型賦能類腦具身智能

借助預(yù)訓練大模型涌現(xiàn)的泛化能力，學術(shù)界開始初步探索通用人工智能技術(shù)。經(jīng)大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓練的大模型為機器人帶來了更強的適應(yīng)能力，整體具備著從結(jié)構(gòu)化環(huán)境到非結(jié)構(gòu)化環(huán)境、從定制化到泛化、從特定單任務(wù)到通用多任務(wù)的發(fā)展趨勢，包括思維鏈引導(dǎo)在內(nèi)的相關(guān)研究，提升了機器人對未知環(huán)境與突發(fā)風險的決策能力，為其參與礦下復(fù)雜作業(yè)任務(wù)提供了可能。

（3）發(fā)揮空間智能優(yōu)勢

為礦山場景建立三維空間數(shù)據(jù)集，引入腦啟發(fā)的記憶機制，從二維感知升維至三維認知，嘗試理解物體間的空間關(guān)系與物理交互規(guī)則，增強礦山機器人在三維空間中的認知、理解和交互能力，提升導(dǎo)航避障任務(wù)和復(fù)雜操作任務(wù)的效果。

總 結(jié)

（1）圍繞類腦賦智、具身強體的總體思路，提出了礦山機器人智能化的系統(tǒng)技術(shù)框架。研究表明類腦計算通過存算一體、事件驅(qū)動與自適應(yīng)學習等機制，有望提升機器人在復(fù)雜環(huán)境下的感知與認知效率。

（2）具身智能通過強化機器人與環(huán)境的物理交互，實現(xiàn)了感知、決策與行動的閉環(huán)優(yōu)化。兩者協(xié)同構(gòu)成的類腦具身系統(tǒng)，使礦山機器人具備了更強的環(huán)境適應(yīng)性與任務(wù)執(zhí)行能力。該系統(tǒng)在管道抓取安置等典型場景中能夠?qū)崿F(xiàn)高效感知、規(guī)劃與控制，顯著提高作業(yè)安全性與穩(wěn)定性。

（3）未來，類腦具身協(xié)同思路將在多模態(tài)感知融合、視覺語言大模型賦能及空間智能拓展等方向持續(xù)深化，該研究為礦山機器人智能化升級提供了重要技術(shù)支撐，對促進礦山安全生產(chǎn)、推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略價值。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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