Towards an Intention Abstraction Layer for Autonomous Industrial Systems
作者: Artan Markaj, Raphael Höfer, Felix Gehlhoff
分类: cs.AI, cs.MA
发布日期: 2026-07-16
💡 一句话要点
提出意图抽象层以解决自主工业系统中的目标冲突问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自主系统 意图抽象层 目标冲突 自然语言处理 一致性监测 工业自动化 智能制造
📋 核心要点
- 现有方法无法有效监测自主系统间的目标冲突，导致问题在执行后才显现，影响系统稳定性。
- 本文提出的意图抽象层（IAL）通过将意图作为第一类对象，利用自然语言处理和一致性监测来解决目标冲突。
- 初步实验表明，IAL能够在执行前识别并解释意图冲突，显著提高系统的行为保证能力。
📝 摘要（中文）
现代工业环境中，多个自主子系统同时运行，各自追求不同目标，导致目标冲突难以预见。本文提出意图抽象层（IAL），作为一种领域无关的中间件，将意图表示为一类持久且可解释的运行时对象。IAL通过一个基于正式OWL本体的大型语言模型，将自然语言目标解析为结构化意图，并在注册时通过一致性监测器检测冲突，透明模块则用自然语言解释这些冲突。我们报告了一个初步的概念验证，展示了两个自主代理在注册时出现的生产和能源意图冲突，IAL在执行层之前标记并解释了该冲突，从而将合作自主系统的行为保证从事后分析转向执行前的意图级检查。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现代工业环境中多个自主子系统之间的目标冲突问题。现有方法在高层人类意图转化为低层控制逻辑后，缺乏有效的监测机制，导致冲突在执行后才显现，造成资源浪费和系统停机。
核心思路：论文提出的意图抽象层（IAL）将意图视为持久的运行时对象，利用大型语言模型解析自然语言目标，并通过一致性监测器在执行前识别潜在冲突。这样的设计使得系统能够在执行前进行意图级检查，提升了系统的透明度和可靠性。
技术框架：IAL的整体架构包括三个主要模块：自然语言解析模块、冲突检测模块和透明解释模块。自然语言解析模块将用户的自然语言目标转化为结构化意图，冲突检测模块在注册阶段检查意图的一致性，而透明解释模块则用自然语言向用户解释检测到的冲突。
关键创新：最重要的技术创新在于将意图作为第一类对象进行管理，并在执行前通过一致性监测器进行冲突检测。这一方法与传统的后期分析方法本质上不同，能够在问题发生之前主动识别潜在冲突。
关键设计：在设计中，使用了基于OWL本体的语言模型进行自然语言解析，确保意图的结构化和一致性。同时，冲突检测模块采用了高效的算法来实时监测意图注册过程中的冲突，确保系统的高效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IAL能够在两个自主代理注册意图时成功识别并解释目标冲突，避免了在执行阶段出现的潜在问题。这一机制的引入使得系统的行为保证能力显著提升，标志着自主系统管理的一个重要进步。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能制造、自动化物流和能源管理等多个工业场景。通过实现意图的透明化和冲突的预警机制，能够显著提高自主系统的协作效率和安全性，降低因目标冲突导致的资源浪费和停机风险，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Modern industrial environments increasingly run many autonomous subsystems at once - schedulers, energy managers, vehicle fleets - each pursuing its own goals while sharing the same physical resources. Because high-level human intentions are translated into low-level control logic and then discarded, no running component can tell whether it is still doing what was actually intended, and goal conflicts surface only after they have caused a missed target or a shutdown. We propose the Intention Abstraction Layer (IAL), a domainagnostic middleware that represents intentions as first-class, persistent, and explainable runtime objects: a large language model grounded in a formal OWL ontology parses naturallanguage goals into structured intentions, a consistency monitor detects conflicts at registration time, before execution, and a transparency module explains them in natural language. We report a first proof of concept in which two autonomous agents register conflicting production and energy intentions, and the IAL flags and explains the conflict before it reaches the execution layer. The result is a mechanism that shifts behavioral assurance for cooperating autonomous systems from post-hoc failure analysis to pre-execution, intention-level checking.