在工业控制、流程制造、高端装备、无人系统等领域，我们常常希望人工智能系统能够基于历史数据做出“聪明”的决策。例如，让一台无人搬运车在复杂厂房中自主规划最优路径，或者让一个化工生产系统自动调节参数以提升能效。

然而，现实中这些系统往往面临一个根本性难题：如何在不确定的环境中做出安全、可靠的决策？

 

问题根源：模型与现实的差距

无论是控制算法还是强化学习模型，我们通常会用历史数据训练一个“环境模型”，用来预测在某种状态下执行某个动作会带来什么结果。但模型终究不是现实，它总会存在误差。

以往的方法会通过“多个模型投票”的方式来估计这种不确定性——如果几个模型给出的预测结果差异很大，就说明当前状态下的决策风险高，系统应该更保守。

但问题是，这种保守策略往往过于粗糙：它不能准确判断出“在哪些地方可以大胆行动”，在哪些地方“必须谨慎”。结果就是系统要么太冒险，要么太保守，无法在复杂场景中实现最优控制。

 

新思路：同时考虑“模型”与“价值”的不确定性

南京大学与南栖仙策的研究团队提出了一种新的方法——MOBILE，其核心思想是引入 “模型-贝尔曼不一致性”作为不确定性的衡量标准。

简单来说，MOBILE 不仅看“模型预测得准不准”，还同时考虑“这个动作在当前策略下是否值得信赖”。它直接估计的是**决策过程中整体误差的上界**，而不是仅仅依赖模型本身的差异。

这意味着，MOBILE 能更精细地区分：

- 哪些是“模型不熟悉、但实际风险低”的情形；

- 哪些是“看似模型熟悉、但决策风险高”的情形。

 

在工业与装备领域能做什么？

MOBILE 方法的价值在于，它让基于数据的决策系统在复杂、高风险场景中更懂得如何“审慎行事”，而不只是“机械地保守”。

场景一：流程制造中的参数优化

在化工、冶金等流程工业中，系统需要根据原料、环境等变量实时调整工艺参数。传统控制方法依赖于精确模型，而MOBILE可以让系统在模型不完全准确时，依然能识别出“安全操作区间”，避免因过度保守而牺牲效率，也避免因盲目乐观而引发生产事故。

场景二：高端装备的自主控制

例如大型挖掘机、盾构机等重型装备，在复杂地质或环境下作业时，控制系统需要根据传感器数据实时调整动作。MOBILE可以帮助系统在“没遇到过的情况”下，依然能做出合理判断，提升装备在未知环境中的适应性与安全性。

场景三：无人智能系统的路径与行为规划

无人车、无人机、AGV等智能装备在动态环境中运行，常会遇到训练数据中未覆盖的情形。MOBILE可以让系统更好地评估“陌生场景”下的决策风险，既不因害怕而停滞，也不因盲目而撞墙，从而实现更平滑、更可靠的自主动作规划。

 

更接近“人”的智能决策

MOBILE 的意义不在于某个指标提升几个百分点，而在于它让AI系统在不确定环境中的**决策过程更加合理、更加可信。

它不只是一个算法改进，更是一种思维转变：从“模型误差”走向“决策误差”，让智能系统在复杂工业与控制场景中，真正做到“心中有数，行动有度”。

未来，随着这类技术融入工业控制平台，我们有望看到更多“既聪明又稳重”的智能系统，在真实世界中安全、高效地运行。