神经符号智能体框架赋能低空无人机网络
原文标题：Neuro-Symbolic Agentic AI for Networked Low-Altitude UAVs
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论文提出神经符号智能体AI（NSAAI）框架，将神经接地、符号推理与闭环智能体交互结合，用于网络化低空无人机自主决策。该框架在数据效率、组合泛化、持续学习与零样本迁移方面具备优势，并通过城市火灾巡检仿真验证了可复用技能与证据驱动决策能力。
- 问题
- 网络化低空无人机在不确定观测、动态环境和间歇连接下缺乏可靠自适应决策能力。
- 方法
- 提出神经符号智能体AI框架NSAAI，结合神经接地、符号推理与闭环智能体交互，并给出含规划、验证、技能执行与共享记忆的参考架构。
- 结果
- 未给出量化结果，仅在LAESim城市火灾巡检仿真中展示可复用图像投递技能与证据驱动决策。
- 影响
- 为无人机/机器人自主系统提供一条降低幻觉与数据依赖、支持技能复用和零样本迁移的架构思路，但尚缺实测数据。
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