在2025年中國國際服務貿易交易會"具身無界：智能機器人創新發展論壇"上，哈爾濱工程大學智能系統研究所推出的莫斯（MOS）機器人大腦系統引發行業關注。這款系統通過融合符號主義與連接主義技術路線，首次實現了機器人決策過程的透明化，為破解AI"黑盒"難題提供了創新解決方案。
傳統機器人系統普遍采用端到端深度學習模型，其決策機制如同"黑盒"般難以解析。這種不可解釋性導致三大困境：工程師調試異常行為耗時巨大，醫療、工業制造等安全敏感場景存在隱患，用戶難以建立對機器伙伴的信任。張智教授指出："當機器人無法解釋自身行為時，人類與機器的協作始終停留在表面層次。"
莫斯系統的突破性在于構建了四層透明決策架構。邏輯推理層運用符號邏輯系統進行任務規劃，確保決策符合人類認知規則；感知執行層通過神經網絡處理環境數據，實現精準的環境理解；知識表示層將操作技能轉化為可解釋的向量編碼；解釋生成層則能實時輸出人類可理解的決策說明。這種架構使機器人既能高效執行任務，又能清晰說明"為何這樣做"。
在工業制造場景中，某汽車工廠應用莫斯系統后，設備調試時間縮短60%，異常停機率下降45%。醫療領域試點顯示，外科手術機器人的決策解釋功能使醫生操作信任度提升72%。更值得關注的是，該系統降低了機器人開發的技術門檻，普通程序員通過可視化接口即可參與核心算法開發。
數字孿生技術為系統可靠性提供了雙重保障。凡拓數創構建的高精度虛擬環境，能1:1復現物理場景的物理特性，支持決策算法在部署前完成數千次模擬驗證。其多模態數據融合系統可同步記錄機器人的感知、決策和執行數據，形成完整的決策軌跡可視化報告，幫助開發者快速定位問題環節。
這項技術突破正在重塑產業生態。張智教授描繪的愿景中，未來智能手機APP開發者將能輕松轉型為機器人應用開發者，形成開放的創新生態。從家庭服務到太空探索，從物流倉儲到教育陪伴，可解釋AI技術正在打通人機協作的"最后一公里"。當機器人能夠用人類語言解釋決策邏輯時，真正的智能協作時代才剛剛拉開序幕。
