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在大规模无人机集群中，AI决策系统依赖实时通信完成状态共享与策略传播，但通信带宽、延迟、信息一致性等问题正在成为系统性能的瓶颈。尤其是在山区、城市低空或信号遮蔽等通信不稳定区域，AI推理系统往往面临状态更新延迟，难以及时响应动态环境变化，极易出现“时序错位”或“认知失配”现象，最终导致飞行路径判断失误或决策滞后。本文将从推理频率、信息更新路径、协同一致性建模等角度切入，提出“代表推理+延迟容忍+本地冗余感知”的解耦策略，并结合睿途架构提出软硬件协同实现路径。

一、通信延迟对AI推理系统的冲击

1.1 推理触发高度依赖状态同步，延迟将导致“逻辑超前或滞后”。

例如在高楼林立的城市环境中，建筑物可能导致无线信号严重遮蔽，使得飞行编队中的边缘无人机未能及时获取状态更新，从而在本地推理时仍基于过时态势判断，导致飞行路径冲突或能量分配失衡。

 

1.2 异步通信下的协同失衡问题：策略响应对不上环境状态

1.3 案例分析：以城市多任务并发飞行场景为例，若无人机在建筑物遮挡区域失去同步数据，其原定航线可能因缺乏上下文信息而误入邻近编队航段，产生信息漂移与误偏导，最终影响整体任务协同效率。

 

二、多跳信道的衰减与预测不一致问题

2.1 多跳通信链中，时间窗传播造成“状态快照破裂”

2.2 在状态未完整同步前触发决策，产生“预测伪协同”。

这种伪协同常导致决策层出现路径偏差、局部拥堵或资源冗余。例如两架飞行器因未获得彼此最新状态而同时选择同一航段，形成无意识的重复路径飞行，浪费电量并可能引发空中冲突。

2.3 可解方案：建议采用基于拓扑结构的多层状态缓冲机制，将临近节点视图分级缓存，避免决策依据断裂。同时，引入局部平均共识算法（如一致性估计或博弈式聚合），提升在通信不完全条件下的集群协同稳定性。

 

三、睿途提出的解耦式推理框架

3.1 决策代表机制：

- 指定一至两台核心无人机承担实时推理，其他飞行器转为“反应执行器”

- 减少系统级决策密度，提升通信冗余容错率

3.2 延迟容忍式推理结构：

- 引入推理“窗口期”，系统在T±Δt内都视为合法响应范围

- 模型回退机制：若超时则选择上一次稳定策略进行中继决策

3.3 本地冗余感知增强机制：

降低对通信的强依赖，使用IMU+图像+雷达等本地传感融合构建即时局部视角，确保飞行器即使断链也具备最低限度态势判断能力。

进一步可采用扩展卡尔曼滤波（EKF）对非线性状态进行滤波融合，或运用图神经网络（GNN）对飞行器之间的空间关系进行建模，以提升局部环境建模的准确性与时效性。

 

四、荷鲁斯之眼+RT-AI的协同接口实践

4.1 荷鲁斯之眼飞控芯片端集成“容错推理执行器”，具备策略缓存/延迟恢复能力

4.2 RT-AI Cluster端具备“代表机指令过滤+共识映射”功能模块

4.3 二者通过协议解耦：推理频率可调，传感数据可抽稀，任务响应带宽自适应。

整体流程如图所示：

→ 荷鲁斯之眼芯片侧设定本地决策频率（f1）

→ RT-AI Cluster基于任务负载与空域动态调度频率（f2）

→ 协议栈中设定最大响应窗口Δt，保证异步协同仍可融合行为目标。

 

结语

通信不是理想系统的“理所当然”，而是复杂任务体系下最不可控的核心变量。

通过代表推理机制、窗口容忍策略和本地增强感知手段，睿途为低空大编队AI系统提供了稳定运行的关键支撑路径。

未来，随着城市低空空域的密度提升与任务类型的多元化，空中交通系统对通信-感知-调度的三维融合能力提出更高要求。睿途所探索的“通信容错+推理代理+多源感知”的智能编队模型，正逐步构建下一代城市空域协同控制系统的工程原型与行业范式。