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智慧座舱人机多智能体体系涌现行为研究

智慧座舱；体系；涌现；多智能体

二、复杂系统与智能管理 > 3.体系涌现机理与演化分析

摘  要：针对座舱智慧化转型的人机多智能体协同共生双向发展的特征，从体系角度出发分析智慧座舱人机多智能体体系的涌现行为，为智慧座舱效能提升设计提供参考支撑。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）与先进传感技术的飞速发展，座舱实现了从“被动响应”向“主动感知”跨越，其人机关系也发生了深刻的变革。在多模态感知和多智能体系统交互（Multi Agent System，MAS）的驱动下，被赋予自然语言处理与生成（Nature Language Processing & Generation，NLP & G）和具身智能（Embodied Intelligence，EI）的智慧座舱，通过感知（Perception）、认知与规划（Cognition & Planning）、执行（Execution）与工具使用（Tool Use），以及反思与学习（Reflection & Learning），能够“听懂”用户指令，“看懂”舱内外环境，“理解”人机对话上下文和用户潜在意图，并主动规划、拆解复杂任务，调用各种服务/工具完成目标，人机深度融合且人机情感自然交互不断加强，人机智能呈现双向发展的特征。智慧座舱人机耦合新的体系出现的涌现行为（Emergence），产生的体系效能远超出人机多智能体线性简单聚合的结果，需超越技术研究与开发层面，突破传统系统工程（System Engineering）的局限，引入系统之系统（System of Systems，SoS）即体系进行分析。从体系角度而言，体系建设、体系优化和体系应用的整体涌现，在于形成综合的、整体的、联动的体系能力，通过有效的自组织、自协同机制，使个体适应与局部控制可以形成稳定的群体行为，升高体系有序程度，并在自组织临界态显著激发体系组分的创新活力，推动体系“去中心化”（Decentralization），进而提高末端自适应能力，最终出现群体响应效率、工作效能提升的体系涌现行为。另外，体系也受场景、技术等因素影响，体系建用耦合相互迭代演化发展过程中，体系形态会随着“观察、定位、决策、行动”（Observe Orient Decide Act，OODA）循环进程发生形变，体系内部结构聚集度、联通性、链路比、脆弱性等特征值发生级联式演化，也会出现体系涌现响应异常。按照上述体系分析结合当前以人工智能、数字孪生、现代脑科学、生命科学等为代表的新一轮信息化、数字化、网络化、智能化深度融合创新发展的核心驱动，智慧座舱人机多智能体体系分析需要打破传统座舱系统的边界，将座舱人机边界之外的数据、工具、服务、智能体和环境纳入更大的体系架构设计，体系主体不仅包含场内人机智能主体，也要动态涉入空、天、地等环境的其他智能主体，智能主体不仅包括物理实体、人和智能体，也要包括过程、活动、机制等体现体系主动的、自治的、有目的的生命结构特征。通过创造孪生与现实世界、可超前演进的数字智能虚拟座舱，贯通物理与数字座舱的体系，虚实数智主体深度融合共同演进，建立智慧座舱体系的各主体之间的“强”、“弱”、显式、隐式映射关系，形成多主体共享或非共享环境、同步或非同步的有效的、自组织、自协同机制，建立OODA闭环推演体系重构、进化与发展趋势的可能性，发现在特定时刻会对体系的潜能起到不可忽视的、关键性作用，提升体系有序程度和自组织临界态活力，突出体系末端自适应能力，体系涌现效能提升响应。从体系角度出发能够分析智慧座舱人机多智能体体系涌现，并在突破系统工程人机边界、要素等传统传统谁认知思维模式，引入智能主体进行数智孪生虚实融合推演映射，可以进行智慧座舱人机多智能体涌现行为的仿真分析。