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随着低空无人机集群的智能化演化，其“飞行行为”逐渐成为高风险、高关联的自治决策体。如何解释、追溯与审计这些决策，不仅关乎技术透明，也关乎空域安全、事故责任与合规运行。本文聚焦AI飞控系统中行为可解释性问题，提出行为轨迹日志、策略回溯结构、模型约束机制三种审计设计路径，并构建以“荷鲁斯之眼+RT-AI Cluster”为核心的合规执行参考架构。

一、AI系统决策行为的“黑箱化”困境

1.1 深度学习策略不透明：同一输入可能触发不同飞行动作，难以溯因。

例如在复杂城市峡谷或山区强干扰场景下，无人机可能在视觉模糊区域中做出异于预期的侧滑或回旋动作，无法从外部观察中判断是否为模型自适应行为还是异常误判，严重制约事故追责与系统优化。

 

1.2 编队决策“局部偏移”难解释：某台飞行器为何突然偏离航线？为何选择某种规避策略？

1.3 航空监管视角的核心需求：

- 谁触发？

- 何时决策？

- 基于何种状态？

- 是否存在异常行为？

二、行为可解释性的结构化机制设计

2.1 飞行行为树挂载结构（行为意图显性化）

- 所有策略均挂载于行为树节点，执行前后自动记录节点路径与状态戳

- 结合“决策动作簿”构建语义层策略归因机制

- 示例：飞行避障模块的行为树结构可简化为：Root → 遇障判断 → 右转避让 → 原路径恢复，完整记录每一节点执行及触发条件

 

2.2 时序轨迹日志机制（空间行为可回溯）

- 基于荷鲁斯之眼芯片的IMU+图像融合，每100ms记录一次“决策状态-运动轨迹”

- 日志数据结构采用压缩JSON格式，包含：时间戳、位置坐标、行为节点ID、传感融合值、当前策略HASH

- 支持本地循环缓存与飞后快速导出，便于系统调试与事故调查

 

2.3 策略执行异常标注与干预接口

- 行为树节点集成“阈值触发规则”，一旦出现异常选择路径即打标签

- RT-AI平台允许管理端通过API远程注入“标注节点/重构命令”

 

三、可裁定性框架设计：让AI具备“法律责任接口”

3.1 行为模型证据库机制

- 所有模型版本需伴随“元数据描述 + 决策样本集”

- 关键策略输出绑定模型HASH，实现指纹化溯源

 

3.2 空中责任区分设计

- 决策节点可对应具体飞行器编号，行为决策在日志中标明“自发 / 被派发”状态

- 平台判断：AI指令 vs 飞手人工干预，系统对行为链中引入的飞手操作时间点进行标记比对

- 执行逻辑示例：若平台检测到飞行器突发规避轨迹，与飞手输入时间重合，则审计视图提示“疑似干预”，并触发人工复核流程

 

3.3 飞行事故对抗审计机制

- 多机状态快照协同比对机制（用于证明飞行意图一致）

- 异常区域飞行行为图谱归档（如偏航过频、集体漂移）

四、睿途平台的可解释性增强实践

4.1 荷鲁斯之眼行为日志模块：

- 节点策略执行链条结构

- 本地IMU图像压缩同步记录模块

 

4.2 RT-AI可审计调度引擎：

- 所有任务下发均带有语义标签、任务ID、调度权重字段

- 所有飞行任务接受/拒绝过程全链路记录

 

4.3 睿途·空域合规回放系统雏形

- 飞行行为图谱引擎（动态回放+行为树同步）

- 管理者标签审计视图支持多维交互：

- 按时间轴可筛选飞行行为突变点

- 按飞手ID、机型、空域区域等字段索引异常行为集

- 支持行为节点可视化渲染与语义跳转定位，辅助管理者复现并理解AI系统的“行为链条”

 

结语

AI并非不透明，而是缺少“可阅读接口”。睿途正在构建一种“可解释+可审计+可仲裁”的低空AI行为系统，为未来空中合规运行与责任判断提供工程级落地样本。