面向具身工业生产系统的传感器驱动上下文感知自适应推理框架

《Sensors》：A Context-Aware Adaptive Reasoning Framework for Dynamic Industrial Embodied Intelligence Systems

　　

摘要

在现代工业环境中，灵活的流水线对于在动态运营条件下适应定制产品和小批量订单变得越来越重要。部署在边缘节点上的传统执行与推理流水线通常依赖固定拓扑结构，其中计算、内存访问和控制流均为静态预定义。这些刚性设计难以应对工艺变异或动态任务调度，导致具身系统中的执行中断、状态不一致以及运行时响应性欠佳。本文提出了一种面向具身工业生产系统的传感器驱动、上下文感知的自适应推理框架。该框架将异构工业传感器感知与因果依赖图相结合，根据任务变化、资源状态和实时传感器观测结果动态重构推理路径。由多模态传感器数据生成的多维上下文嵌入向量被维护在一个轻量级上下文存储层中，确保跨节点的无缝状态连续性和高效的数据迁移。此外，一种预测性任务调度模型按需构建和拆解临时执行链，同时持续更新全局拓扑模型。实验结果表明，与传统固定拓扑推理流水线相比，该框架在推理连续性、上下文一致性和实时任务响应性方面均有显著提升。通过将传感器感知、上下文感知推理与自适应执行紧密耦合，所提出的框架展现出为在动态工业环境中运行的下一代具身智能系统提供自适应分布式执行支持的潜力。