具身智能机器人的神经符号自主操作是一种结合了神经网络与符号逻辑推理的技术，旨在让机器人具备更强大的自主决策和操作能力，使其能像人类一样在物理世界中灵活应对各种任务。

1、技术原理：

• 融合感知与推理：神经符号人工智能融合了符号逻辑系统的推理能力和神经网络的感知学习能力。神经网络可从大量数据中识别复杂模式，用于感知环境、物体等信息，如通过视觉神经网络识别物体的形状、颜色等。符号逻辑系统则负责精确执行规则和逻辑推理，能根据感知到的信息进行决策，规划出合理的操作步骤。
• 知识表示与处理1：通过将知识转化为向量表示，实现知识和数据的统一处理，如 “词嵌入” 技术。机器人可以将操作技能、环境信息等编码为向量，便于神经网络和符号系统进行处理和推理，同时建立操作场景的知识库，存储各种任务、技能和环境相关的知识，为自主操作提供依据。

2、关键优势：

• 提高决策准确性4：符号逻辑能够保障决策的安全边界，确保机器人的操作符合一定的规则和逻辑，避免出现危险或不合理的动作。神经网络则可以优化实时决策，根据不同的场景快速做出合适的反应，两者结合可使机器人在复杂环境中做出更准确的决策。
• 增强可解释性：传统神经网络模型通常被视为 “黑盒”，难以解释其决策过程。而神经符号自主操作结合了符号逻辑，使得机器人的决策过程可以通过符号推理进行解释，人们能够清楚地了解机器人为什么做出这样的决策，提高了系统的可信任度。
• 支持自主学习与适应：具身智能机器人可以通过神经符号系统不断学习新的知识和技能，根据环境变化和任务需求更新知识库。如上海交通大学的电池拆解自主移动机器人 BEAM-1，能够通过多传感器和神经谓词组合检测环境状态，具备连续学习能力，可自主感知、决策和执行，完成多种复杂情况下的连续螺栓拆解。

3、应用场景：

• 工业制造：可用于复杂零部件的装配、产品拆解等任务。如在动力电池拆解场景中，基于神经符号 AI 的机器人能根据电池的结构和状态，自主规划拆解序列，精确执行拆解动作，提高拆解效率和安全性。
• 家庭服务：如扫地机器人搭载相关技术后，可实现更智能的清洁和环境整理任务。它能识别不同材质的障碍物，决定是否夹取以及如何夹取，还能根据地面脏污程度自动调整清洁策略，甚至可根据家庭成员作息调整清洁时段。
• 医疗领域：可辅助医生进行手术，在手术过程中，根据实时的手术情况和患者身体状态，自主生成如止血等任务，并精准执行相关操作，还能用于康复护理，帮助患者进行康复训练等。