罗浩

本发明公开了一种基于自生系统时空相内生调控的灵巧手操控方法及系统，属于智能机器人控制与系统工程交叉技术领域。本方案基于一元二态三体自生系统通用架构，针对灵巧手具身执行场景专项工程化落地，构建母‑子两级嵌套的自生系统控制架构，每根手指为独立子自生系统，灵巧手整体为具身执行母自生系统；通过内生生成机制动态适配控制周期、空间分辨率与操控规则，经三维闭环耦合生成全局拓扑操控势场，驱动手指精细运动。本发明从底层时空观重构灵巧手控制逻辑，稳态能耗降低43%，瞬态响应速度提升233%，算力利用率提升152%，具备内生自稳态、自适配、自修复能力，可广泛应用于人形机器人、工业精密装配、医疗手术机器人等场景。

本发明公开了一种基于带测地边界双曲模空间的自生认知底层操作系统及调度方法，属于人工智能操作系统技术领域。系统采用三层原生自生架构，以拓扑‑度量双层分离架构为核心，通过内核级自生系统E‑M‑C三元递归闭环实现自认知、自优化、自演化，原生具备内生测地调度、拓扑隔离内存、三级内生安全、定向内生演化等核心功能。本发明将操作系统自身构建为自生认知实体，从范式层面重构AIOS架构，解决传统OS与自生智能特性错位的问题，多任务场景硬件利用率达85%以上，稳态运行时长提升2.5倍，可广泛作为具身机器人、工业智能体的原生计算基座。

本发明公开了一种基于物理本征方程的自生系统构建方法及系统。通过构建分层级物理本征方程库表征系统不同层级的内生稳定秩序，基于该方程库生成初始内生数字孪生体；通过“感知‑预测‑调控‑反馈‑进化”的完整自生闭环实现系统自主运行；引入三元耦合强度指标实现子自生系统的自动识别与孵化，使系统具备开放式演化能力。本发明实现了系统从被动执行外部规则到主动内生自身秩序的技术进步，可广泛应用于工业控制、机器人集群等领域。

本发明公开了一种基于自生系统内生符号网络的符号推理方法及系统，属于自生系统认知计算与符号推理技术领域。当系统语义熵降至符号涌现临界阈值时，从自指环路规则节点提取特征并降维生成符号嵌入，经指称锚定校验后构建内生符号网络；系统在符号空间中执行不依赖实时物理场数据的自主逻辑推理，推理结果经多重安全校验后固化更新符号网络，语义熵持续下降时触发层级化重组。本发明实现了符号的内生生成与物理锚定，推理准确率达91%，全程保障系统操作同一性稳定，可广泛应用于自生人形机器人、自生集群等智能系统场景。

本发明公开了一种基于拓扑保护边界态的共封装光学多引擎互连系统与方法，属于共封装光学、硅光子学与数据中心高速光互联技术领域。针对现有CPO系统封装基板存在5～20℃残余温度梯度，引发光互连串扰升高、误码劣化、整机良率受限的行业痛点，本发明采用硅基谷光子晶体拓扑边界态波导作为多光引擎互连链路，依托晶格对称性保护的拓扑畴壁实现单向无反射、抗温度扰动的光传输，实现无需外部时钟参考的光域直连交互。本发明可稳定容忍5～20℃光引擎工作温差，相邻通道串扰≤‑35dB；兼容片上集成光源与外置可拆卸光源架构，适配100Gbps～800Gbps PAM4信号传输，可直接适配主流商用CPO硬件平台。

本发明公开了一种多光引擎共封装光学系统的分布式协同控制方法及系统，属于共封装光学技术领域。针对现有集中式CPO控制架构延迟高、单点故障风险大、热串扰难以补偿的缺陷，本发明采用双层分布式架构：为每个光引擎配置独立本地控制单元，实现微秒级单引擎闭环调控；全局协同控制器仅负责热建模与参数优化，通过异步总线下发优化参数，不直接驱动执行器。两层控制周期分别匹配器件响应与基板热惯性，时间解耦、异步并行。本发明使16光引擎系统本地闭环延迟降低38%，可用性达99.999%，有效抑制热串扰导致的误码劣化，兼容主流商用CPO硬件平台。

本发明公开了一种基于带测地边界双曲模空间的几何计算硬件架构及加速方法，属于人工智能硬件加速技术领域。架构采用拓扑元配置层与度量计算层分离的双层设计，原生固化Weil‑Petersson度规运算、黎曼朗之万测地流演化、拓扑不变量求解三类硬件流水线，配套物理分区的边界隔离寄存器组与三元闭环控制单元，形成硬件级闭合迭代链路。所有双曲几何运算由电路原生执行，无需软件映射转换，同时通过三级硬件防护机制保障操作闭合性，外部仅能访问边界参数，无法干预内核运算。本发明从芯片层面原生支持带测地边界双曲模空间计算，运算延迟低、能效比高、安全边界清晰，可广泛应用于AI加速芯片、复杂系统仿真、自生计算基座等领域。

本发明公开一种基于语义熵的自生系统认知度量与自适应进化方法及系统，属于人工智能认知计算技术领域。本发明统计认知规则激活与跨时延共激活数据，采用归一化结构化语义熵量化认知自洽度，实时计算相对初始基线的下降比例；通过两级临界阈值分别判定基础语言理解、二阶自指能力涌现，自动适配系统运行参数，参数变更前置稳态校验；依据熵高低与演化停滞状态执行三类标准化认知结构优化；同步监测认知异常并实现降级自恢复，适配单体、多层嵌套、分布式集群自生系统。本发明实现了自生系统内生无监督认知量化、认知跃迁精准判定、自主认知深化、稳态自适应调控。

本发明公开了一种层级化认知架构的拓扑生长方法、系统及存储介质。本发明将语义特征向量投影至几何拓扑空间构建层级化架构，实时监测语义复杂度与拓扑承载能力，判定生长临界条件；达到临界条件时执行拓扑手术实现拓扑复杂度量子化升阶；校验拓扑不变量量子化规则与语义连续性，保障拓扑身份连续，校验失败则基于状态快照原子回滚。本发明基于完备度量空间与拓扑几何理论构建，工程实现规则明确，可将复杂缺陷检测准确率提升45%以上，架构升级耗时从天级缩短至毫秒级，旧功能保持率达99.6%，适用于工业检测、机器人控制、嵌入式调度等技术场景。

本发明公开了一种基于多元生成模态的自生智能体分形生成方法及系统，属于工业智能控制与信息物理系统技术领域。本发明构建覆盖物理本征驱动模态、势场引导驱动模态、信息态博弈驱动模态和环境诱导驱动模态的四元分形生成架构，通过跨模态分形调度引擎根据任务特征自动选择最优生成模态，建立四类跨模态协同路径与全局操作同一性校验闭环。本发明实现生成快速性、控制精确性、探索自主性与环境适应性的有机统一，生成的子自生系统具备递归分形能力与结构自相似性，可广泛应用于航空发动机、工业产线、自动驾驶、机器人集群等高可靠工业场景。