近日，由我室吴启晖教授、博士生李嘉豪、周福辉教授（通讯作者）、博士后季家欢、博士生王浩洋、博士生梁宏韬、马凯光教授共同提出的认知具身智能新范式以“Cognitive Embodied Learning for Anomaly Active Target Tracking”（认知具身学习及其在异常主动目标跟踪中的应用）为题发表于Nature子刊《Communications Engineering》，南京航空航天大学为唯一通讯单位。文章链接：https://www.researchsquare.com/article/rs-5789601/v1
面向低空经济发展与落实国家频谱战略需求，推动空域资源与频谱资源高效利用具有重要意义。无人机、eVTOL等低空智能飞行器在城市交通、物流配送、应急救援等领域的应用日益广阔。然而，这些应用场景也面临诸多严峻挑战：低空空域环境复杂，高楼林立易造成物理遮挡；同时，密集的通信、导航与感知信号使得电磁频谱环境复杂，信号干扰、GPS欺骗等严重异常情况频发。这些突发的物理与电磁异常，已成为制约低空智能体自主、安全运行的核心瓶颈。
为应对这一挑战，以具身智能（Embodied Intelligence）为代表的新一代人工智能技术，强调智能体通过与环境的物理交互进行学习，展现出巨大潜力。然而，现有具身智能学习范式在处理突发、严重的异常时性能受限，容易导致决策失误甚至任务失败，尤其是在需要高可靠性的主动目标跟踪（Active Object Tracking, AOT）等关键任务中，这一短板尤为致命。因此，如何让智能体在复杂动态、充满未知异常的真实世界中做出鲁棒、高效的决策，是亟待解决关键技术难题。
本研究受诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼提出的“人脑双决策系统”理论启发，创新性地提出了一种认知具身学习（Cognitive Embodied Learning, CEL）-具身智能新范式。该范式模拟人脑在常规与紧急状态下切换不同决策模式的能力，使智能体能够鲁棒、高效地应对复杂环境中的突发严重异常挑战，丰富了我室提出的认知决策环理论。
图1：人脑双决策系统机制及对CEL框架的启发
该研究的核心机理在于模仿人脑的两种决策系统：系统1（直觉、快速）和系统2（分析、缓慢）。这一思想与我室长期研究的“感知-认知-决策-控制”（OODA）认知决策环理论不谋而合，并构成了对其核心环节的重大革新。传统的OODA环描述了智能体决策的通用流程，而CEL框架则为其赋予了“快思”与“慢想”两种截然不同的认知模式。这使得智能体在执行OODA环时，不仅能像“系统1”一样依靠直觉快速反应，更能在认知环节识别出严重异常后，切换到“系统2”进行审慎的逻辑推理与规划，从而实现了决策的鲁棒性与高效性的统一。
CEL框架（图1b）包含两种工作模式：常规的具身学习模式和异常处理模式。在正常情况下，智能体通过策略网络进行决策；一旦异常认知模块（Anomaly Cognition Module, ACM）检测到严重异常，系统将动态切换至异常处理模式。该模式由ACM、规则推理模块（Rule Reasoning Module, RRM）和异常消除模块（Anomaly Elimination Module, AEM）协同工作，利用预定义的专家规则快速执行恢复策略，待异常消除后再切换回常规模式。
该成果标志着我室在具身智能与无人系统控制领域取得了重要进展。未来，我室将继续围绕国家对低空经济发展、电磁空间治理、电磁频谱管控、空天智能基建等重大战略需求，锚定该领域科技前沿和关键技术难题，进一步深化认知科学与人工智能的交叉研究，提出真问题，研究真理论，做出真贡献，探索和丰富认知决策环理论及其在低空、频谱等领域的应用。