在2025年中国国际服务贸易交易会"具身无界：智能机器人创新发展论坛"上，哈尔滨工程大学智能系统研究所推出的莫斯（MOS）机器人大脑系统引发行业关注。这款系统通过融合符号主义与连接主义技术路线，首次实现了机器人决策过程的透明化，为破解AI"黑盒"难题提供了创新解决方案。
传统机器人系统普遍采用端到端深度学习模型，其决策机制如同"黑盒"般难以解析。这种不可解释性导致三大困境：工程师调试异常行为耗时巨大，医疗、工业制造等安全敏感场景存在隐患，用户难以建立对机器伙伴的信任。张智教授指出："当机器人无法解释自身行为时，人类与机器的协作始终停留在表面层次。"
莫斯系统的突破性在于构建了四层透明决策架构。逻辑推理层运用符号逻辑系统进行任务规划，确保决策符合人类认知规则；感知执行层通过神经网络处理环境数据，实现精准的环境理解；知识表示层将操作技能转化为可解释的向量编码；解释生成层则能实时输出人类可理解的决策说明。这种架构使机器人既能高效执行任务，又能清晰说明"为何这样做"。
在工业制造场景中，某汽车工厂应用莫斯系统后，设备调试时间缩短60%，异常停机率下降45%。医疗领域试点显示，外科手术机器人的决策解释功能使医生操作信任度提升72%。更值得关注的是，该系统降低了机器人开发的技术门槛，普通程序员通过可视化接口即可参与核心算法开发。
数字孪生技术为系统可靠性提供了双重保障。凡拓数创构建的高精度虚拟环境，能1:1复现物理场景的物理特性，支持决策算法在部署前完成数千次模拟验证。其多模态数据融合系统可同步记录机器人的感知、决策和执行数据，形成完整的决策轨迹可视化报告，帮助开发者快速定位问题环节。
这项技术突破正在重塑产业生态。张智教授描绘的愿景中，未来智能手机APP开发者将能轻松转型为机器人应用开发者，形成开放的创新生态。从家庭服务到太空探索，从物流仓储到教育陪伴，可解释AI技术正在打通人机协作的"最后一公里"。当机器人能够用人类语言解释决策逻辑时，真正的智能协作时代才刚刚拉开序幕。
