神经符号是一种结合了神经网络与符号逻辑推理的人工智能方法旨在让机器人具备更强大的自主决策和操作能力，使其能像人类一样在物理世界中灵活应对各种任务。以下是其详细介绍：
1、技术原理：神经网络可用于感知环境、物体等信息，如通过视觉神经网络识别物体的形状、颜色等。符号逻辑系统则负责精确执行规则和逻辑推理，能根据感知到的信息进行决策，规划出合理的操作步骤。
2、知识表示与处理：通过将知识转化为向量表示，实现知识和数据的统一处理，如 “词嵌入” 技术。机器人可以将操作技能、环境信息等编码为向量，便于神经网络和符号逻辑系统进行处理。
3、关键优势：
- 提高决策准确性：符号逻辑能够保障决策的安全边界，确保机器人的操作符合一定的规则和逻辑，避免出现危险或不合理的动作。神经网络则可以优化实时决策，根据不同的场景快速做出合适的反应，两者结合可使机器人在复杂环境中做出更准确的决策。
- 增强可解释性：传统神经网络模型通常被视为 “黑盒”，难以解释其决策过程。而神经符号结合了符号逻辑，使得机器人的决策过程可以通过符号推理进行解释，人们能够清楚地了解机器人为什么做出这样的决策，提高了系统的可信任度。
- 支持自主学习与适应：具身智能机器人可以通过神经符号系统不断学习新的知识和技能，根据环境变化和任务需求更新知识库。
4、应用实例：上海交通大学的电池拆解自主移动机器人 BEAM-1，能够通过多传感器和神经谓词组合检测环境状态，具备连续学习能力，可自主感知、决策和执行，完成多种复杂情况下的连续螺栓拆解。
5、面临挑战：如如何将神经网络的 “概率输出” 转化为符号逻辑的 “确定性输入”，如何在动态环境中实时更新符号，以及如何优化 “感知 - 推理” 的实时性，以满足具身机器人的实时响应需求等。
