从自动驾驶汽车到数字健康和智慧城市，人工智能正在推动各领域自主性的发展。
真正的自主性源于感知、连接、计算与控制的融合，而非孤立的智能。
因此，生物智能必须成为构建下一代自主系统的基础设计原则。
我们正站在一个新时代的门槛上，这个时代的特征不再是渐进式升级，而是系统层面的重新构想：从互联系统迈向自主系统。
无论是自动驾驶汽车、智能工厂、数字健康平台还是智能城市，人工智能（AI）都在推动自主性的前景。
然而，真正的自主性源于感知、连接、计算与控制的有意融合，而非孤立的智能。
这种融合具有分层、安全和情境感知的特点，它映射了经受时间检验的生物智能的结构，即生物体用于处理信息的系统。
事实上，生物智能必须成为构建下一代自主系统的基础设计原则。为此，我们需要汇集国内外相关研究领域的专家。
受生物启发的融合模型
人体是我们所知最先进的自主系统，它无缝整合了感知、认知、通信与行动。若要大规模实现自主性工程，我们就必须构建能够复制这种和谐的系统。
正如人类依赖感官，自主系统依赖传感器。摄像头、激光雷达、声学传感器、生物传感器和触觉界面持续提供环境数据流。高保真、多模态的感知决定了系统感知的丰富度与分辨率，并最终决定其决策质量。
连接将系统的各组成部分联结起来，正如人类神经系统传递感觉信息一样。自主系统需要安全、低延迟的通信路径，从5G/6G无线网络和时间敏感网络，到光通信和量子链路。该层确保信息的无缝流动，从而实现分布式智能与协同行动。
计算层是系统的大脑。在这里，数据转化为洞察，洞察转化为意图。计算基础设施分布于边缘、云端和嵌入式系统之中，利用人工智能和机器学习、神经形态处理器（模仿人脑的计算机芯片）以及智能体框架。其目标不仅是实现响应自动化，更是实现推理、学习和实时适应。
最后，通过机器人技术、机器对机器（M2M）和机器对环境（M2E）接口，自主智能体执行指令、操控环境或传递结果。这些执行器构成了系统认知的物理延伸，闭合了感知与影响之间的循环。
系统层面创新的重要性
自主性是融合多学科的系统层面创新的成果。它必须采用一种能够连接无线通信、人工智能、边缘计算、控制理论与硬件的设计。各部分之间的协同编排对于管理分布式实时约束至关重要。
它还应当以安全为设计原则，采用零信任通信和基于策略的访问控制。我们必须确保系统具备情境感知能力，并与终端用户的目标和环境约束保持一致。
系统性思维将自主性从产品功能转变为基础能力。智能系统已在实现这一架构：
智慧城市，其基础设施能够实时感知、通信并做出适应。
智能工厂，其生产线根据反馈回路和预测分析进行调整。
智慧医疗，其中边缘人工智能、生物传感（对病毒、DNA和蛋白质等物质的检测）以及情境化决策能够提供个性化护理。
智慧农业，其中无人机、土壤传感器和自主灌溉系统以最少的干预优化产量。
在每种情形下，自主性都不是附加功能，而是为融合而设计的系统所呈现的涌现属性。
6G时代的无缝智能
自主性的未来将由那些模糊感知、通信、计算与控制之间界限的技术所塑造。
在这一世界中，通信将转变为感知。集成感知与通信（ISAC） 将把无线网络转变为感知平台。无线电信号将能够探测运动、测量距离并绘制环境地图。网络本身将成为分布式传感器，无需专用硬件即可实现环境感知。
6G的到来将引入网络计算架构，即基于时延、能耗和优先级约束、由设备、边缘和云计算组成的生态系统。这种连接与计算的紧密耦合将实现实时推理、自适应工作负载部署以及集体机器智能。
新技术将使我们能够更直接、更高效地与设备交互。结合数字孪生和仿真环境，这些闭环将自主性从机器延伸至人机协同智能体。
融合将在以下领域真正实现：
集成感知与通信将感知和通信统一起来，把感知嵌入网络之中。
网络计算架构消除了连接与认知之间的界限。
闭环脑机接口和控制系统将意图、行动与反馈结合为连续循环。
通过融合实现自主性，通过设计实现智能
在这一愿景中，自主性并非局限于某一点，而是分布于由设备、基础设施和人类用户构成的协作生态系统之中。智能源于系统本身，而非单个节点。
智慧城市不仅传输数据，它还能感知、推理并采取行动。智能汽车不仅行驶，它还与基础设施、行人和车队协作。智慧医疗系统不仅进行监测，它还能预判、适应，并与认知本身相互连接。
自主性并非一个模块，而是安全、融合、情境感知系统的涌现属性。通过紧密编织感知、计算、控制与连接，我们能够构建具有韧性、适应性并以目标为导向的系统。
自主性的未来不在于取代人类，而在于通过能够以感知力学习、推理和行动的系统来增强人类并与之合作。这正是智能社会的架构，也是我们构建真正自主系统的方法。
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