自知老化的机器：硬件感知的自主智能框架

arXiv AI 发布论文，提出 Aging-Aware Autonomous Intelligence (AAAI) 框架，将硬件健康状态直接纳入推理、规划与任务执行。框架包含硬件自感知、自适应推理和生存中心智能三大支柱，通过闭路认知架构整合预测、生命周期管理和硬件感知计算，旨在缓解自主系统因老化导致的性能下降与任务失败，适用于太空、海洋及植入医疗设备等场景。

已有自主系统假定硬件恒定，老化的硬件与软件预期不匹配可能导致整机故障。AAAI 首次将硬件健康统一纳入自主决策闭环，应用预测模型主动适应能力衰减，为长期或安全关键任务中的系统韧性提供新路径。

AAAI 通过物理失效模型持续估计电源、传感、内存等子系统健康度；自适应推理调整计算复杂度与任务优先级；生存中心智能优化性能与资源，实现优雅降级。无需新硬件，即可在软件层统一预测与生命周期管理，形成闭环认知架构。

可影响航天、海洋机器人及植入设备等产品设计：寿命管理从事后维护转向实时自适应，降低高风险任务失败率。研发需调整软件架构以接入健康信号，但无需更换硬件；产品可能获得更长的有效运行时间，同时需评估计算与能耗开销。

• 在海洋机器人产品中集成 AAAI 硬件健康模块，实时估算电池与传感器老化状态。
• 为太空任务规划软件增加剩余寿命分配功能，优化科学目标优先级。
• 评估将 AAAI 用于植入医疗器械，实现基于硬件健康的电量与治疗策略自适应。
• 开发面向工业设备的 AAAI 参考实现，帮助存量设备升级软件以提升韧性。

• AAAI 框架是否有原型系统或仿真实验结果支撑？
• 该框架在不同规模硬件（如嵌入式 vs 车载）上的可行性如何？
• 自主系统老化模型是否经过真实场景数据验证？
• 与现有故障预测方法相比，其增量收益是否被量化？