北航和新加坡国立大学联合推出"快慢思考"式智能探索系统

这项由北京航空航天大学和新加坡国立大学机械工程系联合开展的研究发表于2026年1月，论文编号为arXiv:2601.14681v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

想象一下，当你第一次走进一座陌生的大型商场时会怎么做？你可能会先站在入口处，快速扫视整个布局，心中大致规划一条路线——先去二楼的服装区，再到三楼的餐厅，最后到地下停车场。这就是"慢思考"的过程。然后在实际行走中，你会根据眼前的具体情况做出快速反应——避开人群、绕过障碍物、发现感兴趣的店铺时临时调整路径。这就是"快思考"的过程。

研究团队开发的FARE系统（Fast-slow Agentic Robotic Exploration）就像给机器人装上了这样一套"人类探索思维"。这套系统的核心理念是将机器人的探索过程分为两个层次：一个负责全局规划的"慢思考"模块和一个负责局部执行的"快思考"模块。这种设计让机器人既能像经验丰富的探险家一样制定宏观策略，又能像敏捷的登山者一样应对眼前的具体挑战。

传统的机器人探索就像一个只会看着脚下走路的人，虽然能避开障碍物，但经常会走很多冤枉路。而FARE系统则像是给机器人同时装上了"战略大脑"和"战术大脑"，让它既能统筹全局，又能灵活应变。

一、慢思考模块：机器人的"战略大脑"

FARE系统的慢思考模块就像一位经验丰富的探险队长，它的工作方式颇为有趣。首先，它会接收一段简短的环境描述文字，比如"这是一个现代办公楼，有长廊、会议室和隔间区域"或者"这是一个户外森林环境，有天然障碍物、树木和不平坦地形"。基于这些描述，系统会自动分析环境特征。

这个分析过程就像一个资深导游在制定旅游路线。它会从三个维度来理解环境：空间特征（比如环境是开放的还是封闭的、结构复杂程度如何）、障碍物特征（比如障碍物的密度和分布规律）、以及探索挑战（比如是否容易迷路、是否需要频繁回头）。

基于这些分析，系统会生成一套个性化的探索策略。这套策略包含四个方面：空间策略（决定按什么顺序探索不同区域）、效率策略（如何平衡时间和能耗）、安全策略（如何处理未知区域和障碍物）、以及任务策略（优先收集什么类型的信息）。

比如，当面对一个狭窄的仓库环境时，系统可能会采用"边界优先"的空间策略，"保守"的效率策略，"谨慎"的安全策略，以及"平衡质量与速度"的任务策略。而在开阔的室外环境中，它可能会选择完全不同的策略组合。

这个慢思考模块的另一个巧妙之处在于它使用了"模块化剪枝"技术。简单来说，就像整理一幅拼图时，我们会先把边缘部分和中心部分分别归类，然后重点关注最重要的几块。系统会将复杂的环境地图分解成若干个"社区"或"模块"，然后只保留那些对全局导航最重要的模块，大大减少了计算复杂度。

二、快思考模块：机器人的"战术大脑"

如果说慢思考模块是制定作战计划的司令部，那么快思考模块就是前线的侦察兵。这个模块使用强化学习技术，能够根据传感器实时采集的信息快速做出决策。

这个模块的输入信息包括当前位置周围的详细地图、每个可能目标点的"价值"（比如能观察到多少未探索区域），以及来自慢思考模块的全局指导路径。它的工作方式就像一个经验丰富的司机，既要遵循导航系统的总体路线，又要根据实时路况灵活调整。

特别有意思的是，研究团队设计了一个"指令跟随"机制。当快思考模块选择的局部路径与慢思考模块建议的全局路径偏差较大时，系统会给予一定的"惩罚"。这就像GPS导航系统会提醒你"重新规划路线"一样，确保机器人不会因为局部的小发现而完全偏离大方向。

这种设计的巧妙之处在于它允许机器人在坚持大策略的同时保持局部灵活性。机器人可以临时绕开突然出现的障碍物，或者停下来仔细探索一个特别有价值的区域，但不会因此忘记自己的总体目标。

三、协同工作：两个"大脑"的完美配合

FARE系统最精彩的部分在于这两个模块如何协同工作。这种协作就像一场精心编排的舞蹈，每个舞者都有自己的角色，但整体动作协调一致。

慢思考模块会定期更新全局策略。当机器人探索了更多区域，获得了新的环境信息后，慢思考模块会重新评估环境特征，并相应调整探索策略。这就像登山向导会根据天气变化和队伍体力情况调整登山路线一样。

快思考模块则始终保持对局部环境的敏感性。它会实时处理激光雷达等传感器的数据，识别附近的障碍物、可通行路径和值得探索的区域。同时，它还会参考慢思考模块提供的全局路径指引，在局部决策和全局目标之间找到平衡。

这种设计的一个重要优势是它解决了传统机器人探索中的一个难题：如何在局部效率和全局优化之间取得平衡。传统方法要么过于关注眼前的局部利益，导致整体路径冗长；要么过于死板地执行全局计划，无法应对具体的环境变化。FARE系统通过双层架构巧妙地解决了这个问题。

四、实验验证：从仿真到现实的全面测试

研究团队在多个环境中对FARE系统进行了全面测试，包括室内办公环境、户外森林环境和仓库环境。测试结果显示，FARE系统在探索效率方面显著优于现有的先进方法。

在室内环境测试中，FARE系统的表现与其他方法相当，这主要是因为室内环境相对简单，缺乏复杂的全局结构特征。但在森林环境中，FARE系统的优势开始显现，探索距离和完成时间都明显减少。而在结构最复杂的仓库环境中，FARE系统的优势最为明显，探索距离比最佳基准方法减少了约10%，完成时间减少了约12%。

更令人印象深刻的是，研究团队将FARE系统部署到了真实的机器人上，并在一个200米×130米的大型校园建筑中进行了验证。这个实验环境包含长廊、房间和交叉路口，对机器人的全局推理和长期探索能力提出了很高要求。结果显示，FARE系统成功地完成了整个建筑的探索任务，没有需要人工干预。

实验中特别值得注意的是，FARE系统展现出了与传统方法不同的探索行为模式。传统方法通常会先探索容易到达的区域，把困难的角落和边缘区域留到最后，这往往导致大量的回程和重复路径。而FARE系统则会系统性地处理边缘和角落区域，避免了不必要的回溯，整体路径更加高效。

五、技术创新：突破传统思维的限制

FARE系统的技术创新不仅仅在于算法层面，更在于它重新定义了机器人探索问题的思考方式。传统的机器人探索方法通常采用单一层次的决策架构，要么完全依赖局部传感器信息，要么使用固定的全局规则。这就像用同一套方法处理所有类型的问题，难免会遇到各种局限。

FARE系统的创新之处在于它模仿了人类的认知架构。人类在面对复杂任务时，会自然地在不同的时间尺度和空间尺度上进行思考。我们既能进行长期规划，也能快速应对突发情况。FARE系统将这种认知模式转化为可操作的技术方案。

另一个重要创新是环境自适应能力。传统方法通常需要针对不同环境手动调节大量参数，这不仅耗时费力，而且很难在未知环境中获得最佳效果。FARE系统通过自然语言描述来理解环境特征，然后自动生成相应的探索策略，大大提高了系统的通用性和适应性。

技术实现方面，FARE系统巧妙地结合了大语言模型的推理能力和强化学习的决策能力。大语言模型负责处理高层次的策略推理，而强化学习负责处理低层次的动作执行。这种组合充分发挥了两种技术的优势，同时避免了各自的局限性。

六、应用前景：从实验室到实际应用的跨越

FARE系统的应用前景非常广阔，几乎涵盖了所有需要自主探索的场景。在搜救任务中，机器人可以快速探索灾难现场，既要确保全面覆盖，又要能够灵活应对复杂的障碍和危险。FARE系统的双层架构能够很好地满足这种需求。

在工业检查领域，比如大型工厂、矿井或石油平台的定期检查，FARE系统可以帮助机器人制定最优的检查路线，确保不遗漏任何重要区域，同时最大化检查效率。

对于自动驾驶汽车，虽然主要依赖预设的地图和路径规划，但在面对全新环境或需要探索最优路径时，FARE系统的思路同样适用。特别是在一些新开发的区域或者道路状况发生变化的情况下。

更有趣的应用可能出现在太空探索领域。火星车或月球车需要在完全未知的外星环境中进行探索，既要最大化科学发现的机会，又要确保自身安全。FARE系统的环境自适应能力和长期规划能力在这种场景下将发挥重要作用。

服务机器人领域也是一个重要的应用方向。比如在大型购物中心、医院或机场的服务机器人，需要能够快速熟悉环境布局，找到最优的服务路径。FARE系统可以帮助这些机器人更智能地理解和导航复杂的室内环境。

研究团队也提到了未来的发展方向，包括扩展到多机器人协同探索、集成基于视觉的语义感知能力，以及支持三维探索空间。这些扩展将进一步提升系统的实用性和应用范围。

说到底，FARE系统代表了机器人自主探索领域的一个重要进步。它不仅在技术上实现了突破，更重要的是提供了一种新的思考框架。通过模仿人类的认知架构，将全局推理与局部执行有机结合，FARE系统展示了人工智能技术如何能够更好地解决实际问题。

这项研究的意义不仅仅在于提高了机器人探索的效率，更在于它展示了跨学科融合的力量。大语言模型、强化学习、图论算法和机器人控制技术的有机结合，创造出了一个功能强大且实用的系统。

当然，任何技术都不是完美的。FARE系统目前还主要针对二维环境，对于复杂的三维空间探索还需要进一步发展。系统对环境描述的依赖也意味着在完全未知的环境中可能需要额外的环境理解机制。

但无论如何，FARE系统都为机器人自主探索打开了新的可能性。随着技术的不断完善和应用场景的扩展，我们有理由期待看到更多智能、高效的机器人探索系统出现在我们的生活中。

Q&A

Q1：FARE系统的"快慢思考"模式是怎么工作的？

A：FARE系统模仿人类认知方式，分为两个层次。慢思考模块像战略家，根据环境描述制定全局探索策略和路径规划；快思考模块像前线士兵，根据传感器实时数据快速决策和执行动作。两者协同工作，既保证整体效率又能灵活应对突发情况。

Q2：FARE系统比传统机器人探索方法有什么优势？

A：FARE系统最大优势是能够自适应不同环境。传统方法像只会看脚下的人，容易走冤枉路；FARE系统既能统筹全局又能局部应变。实验显示，在复杂仓库环境中，FARE系统探索距离减少约10%，完成时间减少约12%，大大提高了探索效率。

Q3：FARE系统可以应用在哪些实际场景中？

A：FARE系统应用前景广阔，包括搜救任务中的灾难现场探索、工业检查中的工厂矿井巡检、太空探索中的火星车月球车导航，以及服务机器人在商场医院机场的智能导航。任何需要机器人自主探索未知环境的场景都可以受益于这项技术。