邱健蓄电池基于拆卸神经符号世界模型的动力电池拆解工业级可信实体系统

动力电池拆解场景具有高度异构性、强不确定性和高度非结构化环境特征，这些特性对传统自动化方法和简单智能方案在实际工业流程中的应用构成了严重瓶颈。为解决此类复杂场景下的安全性、可靠性与泛化性挑战，本文提出了一种可信赖的神经符号具身智能系统用于动力电池拆解。该系统基于双系统(System 1 + System 2)混合控制框架构建，形成了拆解神经符号世界模型。审议系统（The Deliberative System）利用大语言模型（LLMs）实现长周期任务推理、多机器人协作规划以及知识驱动的可解释决策。与之相对，反应系统（The Reactive System）采用基于运动学信息的神经网络加速运动计算，实现可信赖的端到端感知与快速反应控制。该系统同时整合移动式与固定式具身硬件单元——即移动自主单元（MAU）与固定自主单元（SAU）——以构建可扩展的拆卸作业平台。通过将符号化规划与数据驱动模型深度融合，所提出的世界模型支持多模态交叉验证与持续学习，从而实现了工业级"可用且可信"的感知-推理-执行闭环框架。大量实验结果表明，该方法在复杂开放拆解环境中展现出卓越的安全性、鲁棒性及泛化能力，为工业领域提供了可信赖且可部署智能解决方案的可行技术路径。

图文摘要

引言

全球电动汽车的快速增长伴随着大量废旧动力电池达到使用寿命期[1][2]。庞大的车辆保有量，加之动力电池根据健康状态(SOH)约八年强制退役的要求[3]，给拆解与绿色制造行业带来重大挑战。当前动力电池拆解流程仍以人工操作为主，操作人员直接暴露于严重安全隐患中，包括热失控和机械滥用(如掉落、挤压和穿刺)引发的火灾爆炸风险[4]。此外，非标准化作业与拆解程序进一步加剧了重金属污染与有害燃料费排放问题。
自动化技术与机器人预编程方法在应用于动力电池拆解时面临显著瓶颈[5]。与具有稳定节拍时间的高度标准化正向制造不同，电池拆解本质上是强不确定性场景。车型、代际和供应商的差异导致紧固件、密封结构及高压线束的布局呈现高度异构性[1]。此外，电池健康状态的差异与事故引发的形变会引入更多未知变量，使得传统离线编程与刚性工艺流程失效[6]。尽管知识图谱与柔性生产线等前瞻性方法已被探索，但其距离实际工业部署仍存在差距[7]。
人工智能研究的最新进展为解决这些挑战开辟了新视角[6]。我们前期的研究工作聚焦于动力电池拆解工艺与柔性混线生产概念[8]，以及在具身智能技术层面的探索与验证[9]，为当前研究奠定了坚实基础。然而，完全依赖端到端控制的系统极易因大模型"幻觉"引发关键故障，这在工业场景中可能导致严重后果。我们因此提出，针对拆解行业当前面临的挑战，亟需开发可用且可靠的具身拆解智能体[10]。这类智能体需在开放非结构化工作环境下运行，同时提供可验证的安全边界、实时闭环的感知-推理-执行能力，并支持多机器人协同作业。
为此，我们开发了一套配备解构神经符号世界模型的²可信具身智能系统。³神经符号人工智能[11][12]有效结合了知识驱动范式与数据驱动范式的互补优势[11][13]，构建了双系统（系统1+系统2）混合控制架构[14]。我们设计了完整的具身机器人硬件系统以支撑该框架：审议系统采用大语言模型实现长周期任务的自主推理与规划，同时支持多机器人协同；反应系统通过端到端的运动学感知神经网络加速运动规划。通过联合运用知识-数据协同驱动机制与符号化规划，所提出的具身系统在展现强大泛化能力的同时实现了工业级可信度。