面向具身智能的多层级嵌入式系统实时调度问题的挑战和模型、算法研究 – 邓庆绪 东北大学计算机学院教授中国计算机学会嵌入式系统专委会副主任.pdf

1、面向具身智能的多层级嵌入式系统实时调度问题的挑战和模型、算法研究邓庆绪 教授研究团队：关楠、孙景昊、金曦、吕鸣松、冯智伟、唐月、刘松冉、王样www.neu-CCF 嵌入式系统专委会副主任嵌入式系统专委会副主任辽宁省嵌入式系统重点实验室主任辽宁省嵌入式系统重点实验室主任1.1.研究背景研究背景2.主要挑战和研究内容3.模型、算法研究进展目录CONTENTS面向具身智能的多层级嵌入式系统实时调度问题的挑战和模型、算法研究研究背景具身智能作为前沿研究领域，正成为全球科技竞争的新焦点。2025年全国两会中政府工作报告首次将“具身智能”明确列为未来产业培育方向。强调通过技术突破与场景应用推动新质生产力发

2、展，并部署“建立未来产业投入增长机制”以加速产业链成熟。这一政策导向为具身智能的发展提供了强有力的政策支持，凸显了具身智能在国家科技创新体系中的重要地位。研究背景 操作系统是最基本也是最为重要的基础性系统软件，它处于用户应用软件和硬件资源之间，实现对硬件资源的优化管理、协调各应用程序之间的关系，简化用户软件开发的难度，为系统的可靠性和标准化提供保障。回顾操作系统的发展历程（DOSWINDOS ANDROID/IOS），应用驱动的发展过程清晰 在泛在AI趋势下，微软、华为等已经开始研发 AI+OS（AI for OS,OS for AI)，方便AI应用的开发、部署和应用https:/ai- 开源

3、鸿蒙机器人操作系统 M-Robots OS 正式开源，由开放原子开源基金会孵化、深开鸿牵头发起，旨在以开源共建的方式打造基于开源鸿蒙的统一机器人操作系统M-Robots OS，推动机器人行业生态融合、能力复用、智能协同。指出机器人行业面临两大关键挑战：一方面，传统通用操作系统难以满足实时性要求，而实时系统又缺乏开放性和生态支持；另一方面，不同厂商使用各自封闭的技术栈，造成系统割裂，难以实现高效协同。M-Robots OS是全国首个基于开源鸿蒙构建的分布式异构多机协同机器人操作系统，具备多机实时协同、多硬件形态兼容、AI 原生以及丰富API与开发工具链四大核心能力，为行业提供“底层统一、场景多元

4、”的全栈式系统平台 多机实时协同：多机实时协同：依托分布式软总线、分布式实时通信与调度能力、高并发低时延（中断响应时延1 微秒，任务切换时延1 微秒）、多内核混合部署，支持多机高效协作。多硬件形态兼容多硬件形态兼容：通过弹性部署、软硬件解耦、机器人应用开发中间件模块化及接口标准化机制，适配工业机械臂、AGV、人形机器人和无人机等不同形态、不同大小的设备。AI原生原生：内置 AI 框架与算法库，配备智能体开发框架，支持原生 AI 能力构建，推动机器人从“单体智能”迈向“群体智能”。丰富的丰富的API与开发工具链与开发工具链：支持仿真、调试、推理训练等多工具开发模式，提升研发效率。这个机器人操作系

5、统，强调分布式、内置AI框架与算法库、支持弹性部署，完善了ROS很多不具备的能力。面临的挑战：（1）连ROS也没有成功应用于工业和自动驾驶等具身智能系统（原因是ROS没有通过ISO 26262功能安全认证）。（2）进入工业界，要挑战老牌国外公司。像西门子等公司的技术壁垒，自封闭的成熟技术生态（自成熟的基础软件：操作系统、中间件CODESYS、IDE、仿真环境），国产替代需要一定时间。具身智能系统的重要特点具身智能系统的重要特点 Deployed on an embedded System(Limitation of resources)React to open environment ada

6、ptively Use multiple sensors to capture events,and then Controllers react to these events in real time Most of them are real time system(The correctness of the system depends not only on the logical result ofcomputation,but also on the time at which the results are generated)Industrial Challenge-RTS