在工业控制、高端装备制造、化工流程优化或无人智能装备等领域，许多任务面临着一个共同挑战：系统无法获取环境的完整信息。例如，化工反应器中某些关键参数难以实时监测，自动驾驶车辆可能因障碍物遮挡丢失部分视野，或工业机器人因传感器限制无法感知设备的全部状态。这类问题在学术上被称为“部分可观测决策问题”（POMDP），而传统的人工智能算法在此类场景中往往表现不稳定。

南栖仙策和南京大学团队提出了RESeL强化学习算法，为解决这一问题提供了新思路。该算法通过优化循环神经网络（RNN）的训练过程，显著提升了系统在复杂、信息不全环境下的决策稳定性，可以为工业生产带来多重改变。

在面对工业自动化中的动态控制时，设备可能因传感器成本或物理限制无法监测全部状态。传统控制模型依赖历史数据推测隐藏状态，但长序列训练易导致模型波动，影响控制精度。RESeL算法通过降低循环神经网络编码器的学习率，抑制参数微小变化对长序列预测的累积误差。这意味着，系统能更稳定地“记住”历史信息，即便在设备持续运行数小时后，仍能精准推测未观测状态，从而动态调整维护策略或生产节奏，减少意外停机风险。

面对流程制造中的实时优化，如在化工或制药行业，反应过程的某些关键参数难以实时测量，需基于温度、压力等有限观测值进行动态调控。传统模型可能因训练不稳定，导致控制指令频繁振荡，而RESeL算法通过分离循环网络与决策网络的学习速率，使模型在长期依赖的任务中保持稳定。

再比如无人装备在执行长时任务时，自动驾驶车辆或巡检无人机常面临环境动态变化，如突然出现的障碍物、天气干扰等。传统算法在长时间任务中可能因训练不稳定，导致决策逻辑“漂移”，增加安全隐患。RESeL算法通过稳定循环神经网络的长期记忆能力，系统能更可靠地融合历史感知信息，即使部分传感器短暂失效，也能基于历史模式预测环境变化，生成更安全的路径规划策略。

RESeL算法的本质是让“记忆”更可靠，其创新在于差异化的学习率设计：将循环神经网络（RNN）作为“记忆单元”，负责从历史数据中提取隐藏状态，其学习速率被刻意降低，避免微小参数变动引发长期预测偏差。将决策网络（MLP）作为“执行单元”，保持较高学习速率，快速响应实时观测数据。这种设计类似于人类在复杂任务中的分工——经验丰富的工程师（RNN）谨慎总结长期规律，而现场操作员（MLP）灵活应对即时变化，二者协同提升整体决策的鲁棒性。

RESeL技术的潜力不仅限于上述场景，凡需在信息不全条件下做出序列决策的任务，均可受益于这种稳定化的学习框架。其价值不在于某项指标的百分比提升，而在于让智能系统在真实工业场景中真正“落地”——减少调试成本、降低意外风险，推动人工智能从实验室走向车间。