第 1 周 低空群体智能系统导论

任务、信息与协作的共同约束

石守谦、崇滨

2027 春季 · 资料核对至 2026-10-15

群体智能研究什么

多个自主节点通过交互，共同完成任务。

• 智能体（Agent）：能够观测环境并选择动作的节点
• 集群（Swarm）：通过相互作用组织起来的多个节点
• 群体智能（Collective Intelligence）：群体完成任务的能力

先让学生举例：六架独立航拍无人机是否已经构成协作系统？关键是动作与信息是否相互依赖。这里采用课程工作定义，不把所有多机系统都归入同一种学习框架。

贯穿课程的研究问题

有限通信条件下，怎样让局部信息支持群体协作？

需要共同考虑信息内容、传递时机和任务需求。

用消防员相遇交换紧急信息的例子解释。消息的价值取决于接收者已经知道什么、接下来能做什么，以及消息到达时是否仍然有效。最终目标由用户研究设想提供，尚未形成已验证的完整系统。

六架无人机的协作任务

任务分工、信息流与补给请求。实线表示本例的信息传递，虚线表示补给需求。

任务分工、信息流与补给请求。实线表示本例的信息传递，虚线表示补给需求。

这不是实际消防作业方案，而是用于讨论协作机制的合成任务。节点能力不必完全相同，分组也不必固定。让学生先说哪两类节点最需要实时交流，再找跨区依赖。

节点能够知道什么

状态表示环境的真实情况，观测表示节点获得的测量。

• A 能看到东侧火点
• B 掌握建筑背面的情况
• C 收到的是两秒前的报告

让学生区分“没有观测到人”与“确认没有人”。同样，未收到消息不意味着消息内容为假。W2再给出正式输入输出合同，这里只建立局部信息的直觉。

不同视角提供互补信息

观测者	看到的区域	对 C 的帮助
A	入口	选择进入路线
B	建筑背面	发现遮挡目标
C	自身前方	及时避障

协作的价值取决于接收者缺少什么。

请学生提出一个“消息更多但结果更差”的例子。候选答案是过期消息覆盖新状态、重复证据使置信度虚高，或者发送数据造成关键控制消息排队。后续每个方法都应说明如何处理这些问题。

中心如何参与协作

中心可以下达精确轨迹，也可以只给出区域目标。

评价时分别记录：

• 指令有多细
• 多久介入一次
• 节点需要汇报多少信息

中心化与分散化不是一个二值开关。少量非常精细的命令和大量粗粒度建议会造成不同依赖。课程目标是减少不必要的中心干预，同时保持可执行性，不能预设分散策略总是更优。

平台怎样支撑任务

层次	主要作用
数据底座	管理事实、时间与版本
平台核心能力	感知、规则计算、规划与仿真
智能决策能力	理解任务、调用工具、组织流程
业务与监管能力	运行管理、异常处置与审计

逐层说明模型的两个位置：识别和预测模型可以嵌入平台能力，较高层Agent可以调用这些能力。不要把所有“智能”都放进一个单独的大模型框。平台统一口径不保证各机实时掌握相同信息。

一个节点的工作过程

观测与已到达消息更新本地记忆；动作与发送分别选择。

观测与已到达消息更新本地记忆；动作与发送分别选择。

先让学生口头描述一个事件：B发现新的目标。它更新本地状态，判断C是否需要知道，消息到达后C改变任务，新的资源消耗再影响E。此处不强行引入GNN或RL，使问题先于方法。

协作需求的空间分布

邻近节点通常需要频繁交换局部信息。

关键资源也可能位于远处。例如，E 掌握唯一可用的补给物资。

协作对象需要同时考虑距离与任务依赖。

用户的物理局域性直觉是课程主线之一，但不能把它写成没有例外的必然规律。要求学生设计至少一种远端依赖。可以使用全局稀缺资源、跨区伤员运输和唯一充电站等例子。

研究设想：按变化速度组织信息

局部频繁交互与远端关键资源

局部状态及时交换，跨区需求通过摘要与查询传播。

dream · MobiCom 1998 · where2comm · NeurIPS 2022

推导：局部相互作用频繁，适合较细粒度更新；远端关键资源仍可能决定任务进度，因此需要摘要和按需查询。设想采用多尺度通信。检验：保持总开销相同，分别改变任务依赖距离和环境变化速度；若远端关键事件持续漏报，或摘要维护消耗抵消收益，则设想在该条件下不成立。此处是课程研究设想。

来源与阅读边界： - A Distance Routing Effect Algorithm for Mobility (DREAM). MobiCom 1998. https://www.comp.nus.edu.sg/~bleong/geographic/related/basagni98dream.pdf 核验深度：论文。使用边界：HopCone 不声称这些概念本身新颖。 - Where2comm: Communication-Efficient Collaborative Perception via Spatial Confidence Maps. NeurIPS 2022. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/1f5c5cd01b864d53cc5fa0a3472e152e-Abstract-Conference.html 核验深度：全文重点阅读 §3–4。使用边界：共享 BEV 坐标、协同感知不等于动作闭环。

通信、任务与模型中的关系

关系	表达的内容
物理连接图	可用的无线链路
任务依赖图	节点之间的任务依赖
模型计算图	计算需要使用的信息关系

W2会正式定义这三个工作术语。先给反例：E离C很远但与它有补给关系；A能听到B却未必需要其全部数据。计算上的一条边，最终必须由真实消息、缓存或明确的远程服务来实现。

协作需要付出什么

方面	观察指标
通信	实际字节数、信道占用时间、迟到消息
计算	推理时延与能耗
信息质量	年龄、误差与不确定性
任务效果	完成时间、漏检与资源等待

先用白话解释wire bytes是实际序列化后需要传输的字节，信道占用时间是占用信道的时间。W3会补无线基础，W4和W9再进行核算。本页建立评价维度，不给未经测量的系统参数。

HopCone 的切入点

目的节点持续移动，位置记录在传播中逐渐过期。

HopCone 随 心跳消息 传播位置，各跳依据本地记录重新解析目的位置。

第 4 周分析它的机制与适用条件。

团队研究 · HopCone 当前源码与图表，2026-10-15 核对

强调这里是团队研究案例。HopCone解决目的位置和转发执行问题，没有自动解决任务语义、协作表示或角色学习。它的价值是迫使上层模型面对真实的异步信息约束，而不是把无线链路当作免费调用。

内部来源：archive/paper-hopcone/submissions/infocom2027/main.tex、last-plot-data.json 与 figures/。本轮未独立重跑路由仿真，不将稿件结果扩大为普适性能结论。

按区域选择感知信息

Where2comm 根据空间置信信息选择共享区域。

它提供了一种思路：把通信资源用在接收者需要的区域。

课程将进一步考察这些信息对任务决策的帮助。

where2comm · NeurIPS 2022

本页仅用一个方法建立“消息内容可以按任务选择”的直觉。论文评估感知任务，不能直接作为整个无人机救援系统已实现的证据。后续W6精读其表示、坐标和监督假设。

来源与阅读边界： - Where2comm: Communication-Efficient Collaborative Perception via Spatial Confidence Maps. NeurIPS 2022. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/1f5c5cd01b864d53cc5fa0a3472e152e-Abstract-Conference.html 核验深度：全文重点阅读 §3–4。使用边界：共享 BEV 坐标、协同感知不等于动作闭环。

异步通信下的协作建图

RAMEN 保留邻居的旧地图副本，并根据不确定性组织融合。

需要继续研究：断联期间，本地状态怎样更新；重连后，哪些变化值得交换。

ramen · RSS 2025

根据RSS官方摘要介绍机制，不扩展未核验的实验数字。这里的地图参数共识针对特定模型，不能直接把任意Agent的hidden state做同样平均。用这一差异引出“表示需要合同”。

来源与阅读边界： - RAMEN: Real-time Asynchronous Multi-agent Neural Implicit Mapping. RSS 2025. https://www.roboticsproceedings.org/rss21/p041.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：地图参数共识不能直接变成任意策略共识。

任务相关的协作拓扑

G-Designer 根据任务设计 语言模型智能体 之间的通信关系。

在无人机系统中，还需要为这些关系安排可用链路和传输资源。

gdesigner · ICML 2025

该文的主要实验对象是LLM多Agent任务。其拓扑自适应思想很相关，但不能把论文中的任意逻辑连接直接映射成无人机单跳链路。课程将比较“模型希望沟通”和“系统能够沟通”。

来源与阅读边界： - G-Designer: Architecting Multi-agent Communication Topologies via Graph Neural Networks. ICML 2025. https://proceedings.mlr.press/v267/zhang25cu.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：没有证明该图可在无线多跳网络低成本执行。

允许暂时断开的协作网络

RSS 2026 的时间聚合连通性研究，允许机器人暂时分开，再通过运动恢复连接。

任务的截止时间决定了可以等待多久。

timeconnect · RSS 2026

依据RSS2026官方摘要。把“每时刻连通”与“有时序路径可传递信息”分开。学生应给消息指定截止时间，判断允许断开多久；控制层的连通性结论受其模型和可行性假设限制。

来源与阅读边界： - Time-Aggregated Connectivity Maintenance for Multi-Robot Networks. RSS 2026. https://www.roboticsproceedings.org/rss22/p043.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：CBF 保证受模型与可行性假设限制，不等于无线投递保证。

课程的进一步研究方向

已有基础	进一步研究的问题
协作感知	消息怎样改善动作选择？
异步建图	旧信息怎样支持持续决策？
任务相关拓扑	怎样适应真实无线网络？
连通性维护	怎样兼顾任务进度与通信需求？

where2comm · NeurIPS 2022；ramen · RSS 2025；gdesigner · ICML 2025；timeconnect · RSS 2026

这是课程对文献的综合判断，不是证明世界上没有类似组合。建议学生在项目中只推进其中一个箭头所代表的缺口，并通过反例检查边界。不同研究的问题设定不相同，不做跨数据集数值排名。

来源与阅读边界： - Where2comm: Communication-Efficient Collaborative Perception via Spatial Confidence Maps. NeurIPS 2022. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/1f5c5cd01b864d53cc5fa0a3472e152e-Abstract-Conference.html 核验深度：全文重点阅读 §3–4。使用边界：共享 BEV 坐标、协同感知不等于动作闭环。 - RAMEN: Real-time Asynchronous Multi-agent Neural Implicit Mapping. RSS 2025. https://www.roboticsproceedings.org/rss21/p041.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：地图参数共识不能直接变成任意策略共识。 - G-Designer: Architecting Multi-agent Communication Topologies via Graph Neural Networks. ICML 2025. https://proceedings.mlr.press/v267/zhang25cu.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：没有证明该图可在无线多跳网络低成本执行。 - Time-Aggregated Connectivity Maintenance for Multi-Robot Networks. RSS 2026. https://www.roboticsproceedings.org/rss22/p043.html 核验深度：官方摘要已核对；Link端PDF下载超时。使用边界：CBF 保证受模型与可行性假设限制，不等于无线投递保证。

低空应用的政策背景

四部门发布《通用航空装备创新应用实施方案（2024—2030年）》。

• 发布日期：2024 年 3 月 27 日
• 文号：工信部联重装〔2024〕52 号

课程从实际应用需求中提出研究问题。

policy · 四部门，2024-03-27，工信部联重装〔2024〕52号

只陈述官方通知可以直接核实的日期、标题和文号。避免用政策目标推导任何算法已经成熟、市场规模或技术性能。课程以公共应用需求启发问题，不把政策材料当作科学验证。

来源与阅读边界： - 通用航空装备创新应用实施方案（2024—2030年）. 四部门，2024-03-27，工信部联重装〔2024〕52号. https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2024/art_4ce8d09c15ee4fb1aefc3d5dfbbb6584.html 核验深度：官方通知。使用边界：不能支持技术可行性或具体性能。

群体智能的战略背景

• 《新一代人工智能发展规划》提出群体智能等研究方向
• 《“人工智能+”行动的意见》强调智能终端与场景应用
• 课程进一步研究：局部信息怎样支持自主协作

policy-ai · 国务院，国发〔2017〕35号，2017-07-08 · policy-aiplus · 国务院，国发〔2025〕11号，2025-08-21

两份文件用于解释研究方向与应用背景。2017年规划作为历史政策材料，2025年意见作为近期应用导向。文件没有指定本课程的模型架构；事件驱动记忆、角色寻址和训练流程是需要论证的研究设计。

来源与阅读边界： - 新一代人工智能发展规划. 国务院，国发〔2017〕35号，2017-07-08. https://www.nea.gov.cn/2017-07/21/c_136462035.htm 核验深度：官方检索内容；直接打开超时。使用边界：历史规划；支撑研究方向，不证明具体技术新颖性。 - 关于深入实施“人工智能+”行动的意见. 国务院，国发〔2025〕11号，2025-08-21. https://www.mee.gov.cn/zcwj/gwywj/202508/t20250827_1126207.shtml 核验深度：官方文件及正文。使用边界：政策提出发展方向；课程架构与训练方案属于研究推演。

从应用场景提出技术问题

政策材料	课程关注的问题
通航装备方案	多节点怎样协同完成任务？
“机器人+”方案	怎样开展场景验证？
应急机器人意见	断网时怎样保持本地工作？

policy · 四部门，2024-03-27，工信部联重装〔2024〕52号 · policy-robot · 十七部门，工信部联通装〔2022〕187号，2023公开 · policy-emergency · 应急管理部、工业和信息化部，2023成文、2024公开

通航装备方案期限为2024—2030年。“机器人+”方案含截至2025年的阶段目标，课堂作为政策演进材料。应急机器人意见提出极端条件下的应急通信与多机协作需求；据此提出失联自治与恢复实验，不能把需求当作已实现效果。

来源与阅读边界： - 通用航空装备创新应用实施方案（2024—2030年）. 四部门，2024-03-27，工信部联重装〔2024〕52号. https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2024/art_4ce8d09c15ee4fb1aefc3d5dfbbb6584.html 核验深度：官方通知。使用边界：不能支持技术可行性或具体性能。 - “机器人+”应用行动实施方案. 十七部门，工信部联通装〔2022〕187号，2023公开. https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2023/art_c2a9bacca5114e42b5e16ed5277923a8.html 核验深度：官方文件及正文。使用边界：阶段目标截至2025年，作为政策演进背景，不改写为未来目标。 - 关于加快应急机器人发展的指导意见. 应急管理部、工业和信息化部，2023成文、2024公开. https://www.mem.gov.cn/gk/zfxxgkpt/fdzdgknr/202401/t20240104_474181.shtml 核验深度：官方文件及正文。使用边界：应用需求不能代替真实网络条件下的效果验证。

课程学习路线

阶段	学习重点
W1—W2	系统、任务与接口
W3—W5	通信、组网、感知与定位
W6—W9	表示、图计算与消息选择
W10—W12	学习方法与端侧部署
W13—W16	集成、实验与答辩

说明本课只要求已修数据结构。需要的向量、训练目标和attention机制会在使用前铺垫。无需在第一周理解全部术语，但要知道每一个方法出现是为了解决什么问题。

课程项目的选题范围

方向	可研究的小问题
状态传播	什么时候更新更有效？
协作表示	什么信息值得传递？
消息选择	谁最需要这条消息？
系统分析	收益来自哪个环节？

每组深入一到两个方向。

明确降低项目范围，防止学生误以为必须同时训练感知、GNN、MARL和FL。允许使用固定角色、现成感知结果和规则基线，把实验集中到一个机制。

课程考核

环节	比例
课堂参与与研讨	10%
文献阅读报告	20%
项目方案设计	20%
项目实现与实验分析	30%
最终报告与答辩	20%

不增设新的总评权重。对有创新但未完整实现的项目，要评价问题意识、实验设计和研究潜力。生成式AI可以辅助，但学生需要说明使用范围，并独立解释结果与局限。

怎样阅读一篇原论文

• 研究问题和假设是什么？
• 哪个设计产生了作用？
• 实验支持什么结论？
• 进入我们的系统后，还要检验什么？

让学生在一页纸上作答，优先阅读原论文与官方材料。会议声誉是筛选条件，不是免除批判阅读的理由。不要把摘要中的最高改善值作为跨任务普遍结论。

讨论：距离能决定协作对象吗

请给出：

1. 一个适合按距离选择伙伴的场景
2. 一个必须联系远处节点的场景
3. 一项能够区分两种方案的实验

预期反例：远处补给机掌握唯一灭火资源。可比较按距离选择与按任务需求选择，在相同字节预算下测完成时间或资源等待。要求给出能推翻自己方案的结果，而不是只写预期优势。

课后任务

用一页说明：

• 两个节点承担什么任务
• 各自知道什么、缺少什么
• 需要交换哪条消息
• 消息应在何时到达

这一页把课程目标落到低门槛产出。学生暂时无需提出神经网络结构。检查消息是否让接收者有能力采取不同动作，以及该差异能否记录和评价。