征求意见稿《人型机器人智能决策与自主行为标准框架》

1T/CAEEXXXX—2025人型机器人智能决策与自主行为标准框架本文件规定了人形机器人智能决策与自主行为的评估框架、能力维度要求、评估方法及安全规范。本文件适用于各类人形机器人在设计、开发、生产、集成、应用及维护等环节中，对其智能决策与自主行为能力的评估。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T12643-2025机器人词汇GB/T26154-2010装配机器人通用技术条件GB/T33265-2016教育机器人安全要求GB/T37393-2019数字化车间通用技术要求GB/T39405-2020机器人分类GB/T41255-2022智能工厂通用技术要求3术语和定义GB/T12643-2025、GB/T41255-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1人形机器人humanoidrobot具有类人外形、感知、决策和执行能力，能在人类生活或工作环境中自主或半自主完成特定任务的机器人。注：通常具备头部、躯干、双臂和双足或移动底盘等类人结构特征。3.2智能决策intelligentdecision-making机器人基于环境感知信息、内部状态和预设目标，通过计算模型或算法，从多个可选方案中选择并生成行动方案的过程。3.3自主行为autonomousbehavior机器人在无人直接干预或仅接受高层级指令的情况下，依靠自身能力实现目标导向的、连贯的系列动作或任务执行过程。3.4四维五级评价体系Four-Dimension,Five-LevelEvaluationSystem从感知认知、决策学习、执行表现、协作交互四个维度，对人形机器人智能决策与自主行为能力进行连续性等级划分的评估框架。3.5能力等级capabilitylevelT/CAEEXXX—2026用于表征人形机器人在特定能力维度上智能化水平的等级标识，通常从L1（基础级）到L5（高度自主级）划分为五个等级。3.6物理安全physicalsafety人形机器人在运行过程中，其机械结构、动力系统等物理实体不对人员、设备及环境造成伤害或损害的特性。3.7行为安全behavioralsafety人形机器人的决策与动作输出符合社会伦理、操作规范和应用场景约束，避免产生危险、冲突或不可预测后果的特性。4总体框架4.1框架构成人形机器人智能决策与自主行为的评估应基于“四维五级”评价体系开展。该体系由能力维度和能力等级两个轴向构成，旨在提供系统化、可度量的评估框架。4.2能力维度评估应涵盖以下四个核心能力维度。4.2.1感知认知机器人通过传感器获取环境信息，并对其进行理解、解释和记忆的能力。4.2.2决策学习机器人基于感知信息、内部模型和任务目标，规划行动方案，并通过经验更新策略的能力。4.2.3执行表现机器人准确、稳定、高效地将决策方案转化为物理动作或任务结果的能力。4.2.4协作交互机器人与人类、其他机器人或智能系统进行信息交换、任务协调和共同作业的能力。4.3能力等级每个能力维度下的智能化水平应划分为五个连续的能力等级，从L1到L5依次递进。能力等级划分应符合以下原则：4.3.1L1（基础辅助级）在高度结构化环境和明确指令下，完成单一、固定的基础任务。4.3.2L2（部分自主级）在有限变化的环境中，依据预设规则完成系列任务，具备初步的环境适应能力。4.3.3L3（条件自主级）T/CAEEXXXX—20253在动态变化的环境中，能够处理常见不确定性，自主完成复合任务，需定期人工监督。4.3.4L4（高度自主级）在复杂开放环境中，能够应对多种意外情况，长期自主运行并优化策略，仅需极少人工干预。4.3.5L5（完全自主级）具备跨场景通用性和创造性问题解决能力，在未知环境中实现完全自主的认知、决策与执行。4.4等级判定对人形机器人进行能力评定时，应分别对4.2中规定的四个能力维度进行独立评估，并确定其在各维度上达到的具体能力等级。综合评估报告应清晰呈现各维度的等级结果。不同能力维度之间的等级可不一致。表1能力维度与等级框架示意能力维度L1基础辅助级L2部分自主级L3条件自主级L4高度自主级L5完全自主级习程划作行换作同4.5框架应用本框架应用于人形机器人产品研发、能力测评、选型验收和对比分析等环节。应用方应根据具体应用场景的需求，确定各能力维度的目标等级，并依据第6章规定的方法进行评估。5能力维度详解5.1感知认知能力人形机器人的感知认知能力等级应符合表2的规定。表2感知认知能力等级要求能力等级核心要求T/CAEEXXX—2026表2感知认知能力等级要求能力等级核心要求5.2决策学习能力人形机器人的决策学习能力等级应符合表3的规定。表3决策学习能力等级要求能力等级核心要求应能严格按预先编程的单一、固定流程执行决策，无任应能基于内部世界模型进行预测，在线优化决策策略以适应复杂动态环境，并具备从成应能进行自主探索，发现未知环境中的新规律，并生成创造性的问题解决方案，决策5.3执行表现能力人形机器人的执行表现能力等级应符合表4的规定。T/CAEEXXXX—20255表4执行表现能力等级要求能力等级核心要求应能稳定完成一系列预编程的连贯动作（如抓取-移动-放置），在轻应能实现灵巧操作（如操作工具）、柔顺交互（如与人握手）及应对突发物理交互5.4协作交互能力人形机器人的协作交互能力等级应符合表5的规定。表5协作交互能力等级要求能力等级核心要求应能接收来自控制面板或简单无线指令（如开始、停），），应能在多智能体系统中，按照预先分配的角色和协议，完成指定的协作任务（如流水线应能主动感知协作对象的状态和意图，动态调整自身行为以优化协作效率，并能在任6评估方法6.1评估流程对人形机器人智能决策与自主行为能力的评估应遵循图1所示的流程，该流程包括需求分析、方案设计、测试执行和结果评定四个主要阶段，各阶段应形成相应的文档记录。T/CAEEXXX—20266.2需求分析6.2.1目标确定评估方应明确评估目的，包括但不限于产品定型、能力认证、选型对比或研发验证。6.2.2场景与等级定义评估方应根据评估目的和机器人的预期应用场景，确定待评估的能力维度（见5.1至5.4）及其对应的目标能力等级（见4.3）。6.2.3约束条件识别评估方应识别并记录评估过程中的约束条件，包括环境条件（如光照、地面材质）、安全边界、可用测试设备及时间成本等。6.3方案设计6.3.1测试用例设计评估方应根据6.2确定的评估需求，设计具体的测试用例。测试用例应覆盖所有目标能力维度和等级，并包括以下要素：a)测试目的与待验证的能力项。b)测试环境与初始条件的详细描述。c)输入刺激或任务指令的明确定义。T/CAEEXXXX—20257d)预期输出或成功判据的量化指标。e)数据采集与记录方法。6.3.2评估资源配置评估方应准备评估所需的资源，包括符合测试环境要求的场地、必要的测量仪器、数据记录设备以及合格的操作与评估人员。6.3.3风险评估与预案评估方应对测试过程中可能出现的物理安全、信息安全及设备损坏等风险进行评估，并制定相应的应急预案。6.4试验方法6.4.1感知认知能力试验感知认知能力的试验应按表6的规定进行。表6感知认知能力试验方法能力等级试验场景与设置操作步骤与评估指标），6.4.2决策学习能力试验决策学习能力的试验应按表7的规定进行。T/CAEEXXX—2026表7决策学习能力试验方法能力等级试验场景与设置操作步骤与评估指标6.4.3执行表现能力试验执行表现能力的试验应按表8的规定进行。表8执行表现能力试验方法能力等级试验场景与设置操作步骤与评估指标机器人按“抓立方体->放左盒->抓圆柱->放中盒6.4.4协作交互能力试验协作交互能力的试验应按表9的规定进行。表9协作交互能力试验方法能力等级试验场景与设置操作步骤与评估指标T/CAEEXXXX—20259表9协作交互能力试验方法能力等级试验场景与设置操作步骤与评估指标务是否在2分钟内完成，及过程中杆子倾斜是否超过30度。件，将协作中断等待时间减少50%以上。不指定角色。评估该群体在5分钟内是否能自发形成分），6.5测试执行6.5.1环境搭建与校准应按测试用例要求搭建测试环境，并对所有测试设备（包括机器人自身传感器）进行校准，校准方法宜按GB/T33265-2016中关于测试设备的要求进行。6.5.2测试实施应严格按照批准的测试方案执行测试用例，并实时记录以下信息：a)测试时间、环境参数（温湿度等）。b)机器人的输入指令与感知数据。c)机器人的决策过程日志（如可获取）。d)机器人的执行动作与最终状态。e)任何异常或意外事件。6.5.3数据采集测试过程中采集的数据应完整、准确，其格式应便于后续分析。涉及机器人性能的数据采集可按GB/T33265-2016中关于性能测试数据记录的规定执行。6.6结果评定6.6.1定量分析T/CAEEXXX—2026对于可量化的测试指标（如成功率、准确率、完成时间、误差值应使用统计方法进行计算和分析，并与测试用例中定义的合格判据进行比对。6.6.2定性分析对于涉及认知理解、策略优劣、交互自然度等难以完全量化的能力，应由至少两名具备相关资质的评估专家根据预先制定的评分准则进行主观评价，并达成一致意见。6.6.3等级判定综合定量与定性分析结果，依据第5章中各能力维度的等级要求，判定机器人在各维度上实际达到的能力等级。6.6.4评估报告编制评估完成后，应编制正式的评估报告。评估报告应至少包含以下内容：a)评估对象（机器人型号、软件版本）与评估方信息。b)评估需求与目标等级。c)采用的评估方案（测试用例摘要）。d)详细的测试执行记录与原始数据摘要。e)结果分析与各能力维度的等级判定结论。f)评估过程中的问题与建议。6.7评估方式评估可采用实验室测试、现场测试或仿真测试中的一种或多种组合方式进行。仿真测试结果宜与实物测试结果进行关联性验证，以确保其有效性。7安全规范7.1总则人形机器人在设计、测试、部署及运行的全生命周期中，其智能决策与自主行为功能应确保安全。安全要求涵盖物理安全、信息安全和行为安全三个方面，并应符合GB/T37394-2019中关于机器人可靠性的通用要求。7.2物理安全7.2.1机械安全人形机器人的机械结构、运动部件及末端执行器应具备防止与人员、其他设备或环境发生意外碰撞、挤压、切割等危险的能力。在L3及以上等级自主运行时，应至少具备以下一种主动避撞能力：a)基于传感器的实时障碍物检测与急停。b)基于力/力矩反馈的柔顺控制与阻抗调节。c)预定义的安全工作区域（电子围栏）监控与越界保护。7.2.2动力安全T/CAEEXXXX—2025机器人的驱动系统（电机、液压、气动等）应具备过载、过热、短路等故障保护功能。紧急停止装置应易于触及且有效，触发后应能安全地切断动力并进入受控停止状态。电池系统（如适用）的安全应符合国家关于储能装置的相关强制性标准。7.2.3环境适应性安全机器人在其宣称的环境条件（如温度、湿度、光照、地面类型）下运行时，其性能不应显著下降而导致安全风险。在非预期环境（如地面湿滑、强光干扰）中，应能通过降级运行或安全停机来避免事故。7.3信息安全7.3.1数据安全机器人采集、处理、存储和传输的数据，特别是涉及个人隐私、环境地图、任务指令等敏感信息，应采取加密、访问控制等保护措施，防止数据泄露、篡改或非法访问。7.3.2通信安全机器人与控制端、其他设备或云端平台之间的所有通信链路应进行安全防护，包括身份认证、通信加密和防重放攻击，确保指令不被劫持或注入恶意代码。7.3.3系统安全机器人的操作系统、中间件及应用程序应具备抵御常见网络攻击（如病毒、木马、拒绝服务攻击）的能力。应建立固件/软件安全更新机制，及时修补已知漏洞。7.4行为安全7.4.1决策安全机器人的决策算法应具有确定性和可预测性边界，避免在临界条件下产生振荡或混沌决策。对于L4及以上等级的自主决策，其关键决策逻辑宜具备可解释性，以便在发生安全事件时进行追溯分析。7.4.2伦理与合规机器人的行为应符合社会公序良俗和适用法律法规。其决策不应引导或执行具有明显人身伤害、财产破坏或社会危害性的动作。在人机交互中，应尊重人类的主导权和最终决定权。7.4.3故障安全行为当机器人检测到自身传感器失效、执行器异常、决策置信度过低或与预期环境严重不符时，应进入预设的故障安全模式。该模式应优先保障人员与环境安全，可包括但不限于：a)立即停止所有非必要运动。b)发出明确的声光报警信号。c)尝试切换到低风险、低自主性的备份控制模式（如遥操作）。d)在无法保障安全时，执行有序的关机或倒地程序。7.5安全评估与验证7.5.1风险评估T/CAEEXXX—2026在机器人部署前，应对其应用场景进行安全风险评估，识别潜在危险源、可能发生的危险事件及其严重程度，并制定相应的风险控制措施。7.5.2安全测试机器人的安全功能应通过测试进行验证。物理安全测试可参照GB/T33265-2016中有关安全防护的测试项目。信息安全和行为安全应通过渗透测试、模糊测试、场景压力测试等方法进行验证。7.5.3持续监控对于投入实际运行的机器人，应建立安全状态持续监控机制，记录运行日志和异常事件，并定期进行安全审计，确保安全措施持续有效。T/XXXXXXX—