实现人机认知互操作：认知架构驱动类人认知数字孪生的技术路径

本文针对工业5.0背景下人机协作中认知不匹配的挑战，提出将认知架构作为核心技术，构建具备类人推理能力的认知数字孪生（CDT）和人类数字孪生（HDT），以实现人-信息物理系统（CPS）的认知互操作性。研究系统梳理了CDT的仿真、认知、模拟三大功能及其支撑技术，评估了符号主义、亚符号主义及混合认知架构的整合潜力，为构建全功能CDT指明了关键技术缺口与未来研究方向。

　　

在工业4.0向工业5.0演进的浪潮中，制造业正朝着以人为中心的智能化方向转型。未来工厂将是由信息物理系统（CPS）、人类工作者及子组织构成的网络化协同实体，即信息物理企业（CPE）。然而，随着系统复杂度的激增，传统的、侧重于技术和语义层面的互操作性已难以满足需求。人类依赖情境、经验和意图进行决策，而CPS则基于结构化数据和固定逻辑运行，这种认知层面的不匹配可能导致协作失效，尤其在动态、不确定的环境中。实现人机之间深层次的“认知互操作性”，即双方能够共享情境意识、对齐决策过程、达成相互理解，已成为提升人机协作效能的关键。

为解决这一核心问题，研究人员将目光投向了认知数字孪生（CDT）这一新兴范式。与传统数字孪生（DT）主要关注物理资产的实时镜像不同，CDT集成了感知、推理、学习等类人认知功能，使其不仅能反映系统状态，更能主动解释信息、做出决策并持续学习。当CDT的概念应用于人类个体时，便产生了人类数字孪生（HDT），用于数字化表征人的认知状态（如意图、工作负荷）。通过CDT与HDT的交互，有望在人与CPS之间建立一个共享的认知空间，从而实现真正意义上的认知对齐。

为了构建功能完善的CDT，本研究首先提出了一个围绕三大核心功能组织的架构：仿真（Emulation）、认知（Cognition）和模拟（Simulation）。仿真功能确保CDT拥有物理实体的精确、实时数字映射，是高级推理的基础。认知功能则模拟实体的推理、学习和决策过程，实现语义理解、目标导向规划和异常检测。模拟功能允许CDT在虚拟环境中探索未来情景，测试不同策略，并通过深度强化学习（DRL）等方法进行学习优化。这三者形成一个闭环反馈系统，共同支撑CDT的智能行为。

实现这些功能需要多种技术的支撑。仿真功能可借助工业物联网（IIoT）连接、实时三维模型、监督式机器学习（ML）和知识图谱（KG）等技术。认知功能是实现“类人”智能的核心，其关键技术之一是认知架构。认知架构是模拟人类认知过程（如感知、记忆、推理、学习）的计算框架，旨在创建具有通用智能的人工代理。它们大致可分为符号主义（如SOAR、ACT-R）、亚符号主义（如Spaun）和混合架构（如CLARION、Sigma）。符号主义架构使用显式规则和符号进行逻辑推理，解释性强；亚符号主义架构依赖神经网络从数据中学习，适应性强；混合架构则试图结合两者优势。这些架构已在人机交互（HMI）、机器人学和制造业等领域得到实际应用，例如使用ACT-R构建化工厂操作员的HDT以模拟其决策行为，或采用混合架构开发能够适应不同人类伙伴的协作机器人。

研究人员对将这些认知架构整合到CDT中进行了评估。认知架构特别适用于需要CDT模拟复杂、类人问题解决过程的场景，尤其是在涉及人类数字孪生（HDT）交互或需要高度自主推理的情况下。相比之下，对于特定、定义明确的任务（如预测性维护），专门的机器学习模型可能更高效。选择的关键在于认知需求的广度。研究还指出了当前面临的主要挑战，包括实时仿真与认知推理的计算资源平衡、认知模型在嘈杂真实环境中的鲁棒性、不同技术组件之间的集成与互操作性，以及对于HDT而言，如何基于不完全的间接数据准确推断人的内部状态。此外，实现认知架构的个性化以匹配特定个体的行为，以及考虑认知与生理过程的相互影响（体现认知），仍是需要长期探索的方向。

本研究通过系统分析表明，认知架构作为使能技术，为CDT和HDT注入类人推理能力，是实现人-CPS认知互操作性的关键路径。通过整合符号推理与亚符号学习，认知架构有望推动数字孪生从被动的镜像向主动、自治的认知伙伴演进，最终支撑工业5.0愿景下更具韧性、敏捷性和以人为中心的智能制造系统。未来的研究需要着力解决集成复杂性、实时性能、模型个性化及伦理问题，以加速全功能CDT/HDT的实际部署。

本研究主要涉及以下关键技术方法：基于工业物联网和知识图谱的实时数据获取与语义建模技术，用于构建CDT的仿真功能；基于认知架构（如ACT-R、SOAR等）的类人推理与决策建模技术，用于实现CDT的认知功能；基于深度强化学习（DRL）和离散事件仿真技术的虚拟环境模拟与策略优化技术，用于实现CDT的模拟功能；以及多智能体协同仿真技术，用于研究多个CDT/HDT之间的交互。

CDT的核心功能架构

研究提出了实体CDT（Entity-CDT）架构，明确了认知在数字孪生中的定位和功能分配。该架构将实体（可以是CPS或人类）及其CDT的处理层次清晰划分。实体的传感器、控制系统和执行器负责感知环境、生成控制决策和执行物理动作。CDT则接收来自实体和环境的数据，通过仿真、认知和模拟三大功能进行处理。仿真功能估算实体对刺激的反应，认知功能进行语义推理、异常检测等高级处理，模拟功能则用于探索未来情景和优化策略。研究还阐述了认知功能在CDT中的两种实现策略：强耦合（认知作为非认知物理实体的外部控制器）和弱耦合（认知作为CDT内部服务）。

认知互操作性的构成要素

研究阐明了认知互操作性的核心组成部分。它始于人类和CPS个体感知的协调，达成感知一致性，进而形成相互理解和共享心智模型。这些模型支撑着联合决策与行动协调。实现这一过程需要激活包括感知、记忆、推理、决策在内的多种认知功能，确保双方能够以可相互理解的方式解释信息、进行推理和适应。

认知架构的类型与比较

研究详细回顾了符号主义、亚符号主义和混合认知架构的理论基础、代表性框架（如SOAR, ACT-R, Spaun, CLARION, Sigma）及其在人工智能领域的应用。符号主义架构擅长规则化、可解释的推理；亚符号主义架构在模式识别和适应性学习方面表现突出；混合架构则致力于整合两者优势，以应对更广泛的认知任务。文章还介绍了认知架构在HMI（如驾驶员行为建模）、 robotics（如自主导航、人机协作）和制造业（如生产流程优化、故障诊断）中的具体实施案例。

认知架构在CDT中的整合评估

研究评估了将不同认知架构整合到CDT中的适用性、优势与挑战。认知架构为CDT提供了集成多种认知功能的统一框架，特别适用于需要模拟人类式问题解决或与HDT交互的场景。其优势在于推理的可解释性、对不确定环境的适应性以及持续学习能力。然而，挑战包括计算复杂度、与实时系统的集成难度、模型个性化以及伦理考量（尤其对于HDT）。

研究结论与展望

本研究系统性地构建了通过认知数字孪生（CDT）和人类数字孪生（HDT）实现人-信息物理系统（CPS）认知互操作性的理论框架与技术路径。研究明确了CDT的三大核心功能——仿真、认知和模拟，并综述了支撑这些功能的现有技术，特别是认知架构的关键作用。通过分析符号主义、亚符号主义及混合认知架构的特点及其在相关领域的应用，研究论证了这些架构在赋予CDT类人推理能力方面的潜力与局限性。研究最终识别出实现全功能CDT/HDT所面临的主要技术挑战与研究缺口，包括系统集成、实时性能、个性化建模以及伦理社会影响等，为未来研究指明了方向。这项工作为推进工业5.0背景下的人本智造提供了重要的理论依据和技术参考。