# 語義即物理路由 ## 從資料流治理到物料、能源、站點與行動流治理 **Semantic as Physical Routing: From Data-Flow Governance to the Governance of Materials, Energy, Stations, and Actions** **系列：**《時空域支配智能》系列第 5 篇 **文件編號：** EML-STDI-SPR-2026-v0.1 **作者：** Neo.K **協作整理：** Aletheia（阿萊） **機構：** EveMissLab／一言諾科技有限公司 **日期：** 2026 年 7 月 30 日 **文件類型：** 母架構論文／物理工作流編譯與路由規格 **證據成熟度：** E0——概念、形式模型、編譯管線與 MVP 規格 **公開狀態：** 私人研究稿；公開前應經 EML-CF 的 IP Gate、來源、安全與授權審查 **上位理論：** STDI｜時空域支配智能 **直接前序：** 1. 《時空間支配型 AI：從單體具身智能到持續性時空域治理》 2. 《超靈的物理化：從 O-Chip 維度代理人到分布式具身主體》 3. 《Oversoul Station Fabric：固定站、移動站與虛擬站的分布式具身網路》 4. 《持續性指揮控制區：AI 如何佔據、維持並安全解除一個物理時空域》 --- ## 摘要 SFRSN「語義即路由」原本處理 AI 資料中心中的資料流：權重、KV cache、activation、控制訊號與安全狀態，不應只依地址和拓撲搬運，而應依其任務角色、時限、重用概率、一致性與安全需求，被編譯至不同記憶層、通道、功率和執行單元。本文將這個命題尺度遷移至具身研究與物理時空域，提出： > 在自主實驗室、智慧製造與分布式具身系統中，被路由的不只是資料，而是研究意圖對物料、樣本、工具、能源、站點、權限、時間窗口與物理行動所施加的整體命運。 本文將新架構命名為 **Semantic Physical Routing（SPR，語義物理路由）**。SPR 不主張讓語言模型直接控制機械臂、儀器、電源或化學設備，也不主張所有物理程序都能被單一通用語言完整描述。它提出一個受約束的編譯管線： $$ \begin{aligned} \text{Research Intent} &\rightarrow \text{Typed DomainIR} \rightarrow \text{Experiment／Work Graph} \\ &\rightarrow \text{Capability Matching} \rightarrow \text{Material／Energy／Authority Routing} \\ &\rightarrow \text{Temporal Alignment} \rightarrow \text{Task and Motion Planning} \\ &\rightarrow \text{Station Task Envelopes} \rightarrow \text{Execution and Evidence}. \end{aligned} $$ 在此架構中，「語義」不是模糊的自然語言相似度，而是可被物理系統操作的約束集合，包括： - 物件是樣本、工具、廢棄物還是校準件； - 動作是可逆、破壞性、危險還是必須人工批准； - 結果是模擬、推論、觀測還是校準量測； - 任務是否可延期、重算、替代、分割或平行； - 物料是否允許跨區、跨容器或跨組織； - 能源是否允許爆發、削峰、回收或必須保持； - 多個站點是否需要同時對齊； - 哪些狀態必須使用同一世界紀元； - 哪些證據必須在物理行動前、中、後生成。 本文提出 **DomainIR** 作為 STDI 的中介表示。DomainIR 不是機器驅動 API，也不是只有步驟順序的工作流，而是一個帶型別、效果、資源、保管、權限、時間、風險、可觀測性與證據契約的物理程序表示。每個操作 $u$ 可寫為： $$ u = \left( I_u, O_u, P_u, E_u, R_u, T_u, A_u, S_u, V_u, F_u \right), $$ 其中： - $I_u$ ：輸入物件與狀態； - $O_u$ ：輸出與期望效果； - $P_u$ ：前置條件； - $E_u$ ：物理、資訊與治理副作用； - $R_u$ ：站點、工具、材料、能源與算力需求； - $T_u$ ：時間窗口與對齊限制； - $A_u$ ：權限和批准； - $S_u$ ：安全包絡； - $V_u$ ：證據要求； - $F_u$ ：失敗、補償與回退。 現有 XDL 已展示將化學程序以可編輯、可編譯的符號語言表示並映射到硬體圖；2026 年的工作更展示由大型語言模型從文獻抽取程序、轉成 XDL、在硬體配置上模擬，最後執行物理合成。LabOP 提供以 RDF／知識表示描述生物實驗程序並映射到人工或自動執行；SiLA 2 以功能而非特定設備類型描述實驗室服務；OPC UA Machinery Job Management 與 Energy Management 分別提供工作單和能源測量的跨機械資訊模型。這些技術證明了程序、設備功能、工作與能源資料可以被標準化，但尚未形成 STDI 所需的統一「語義—物理路由」層。 本文建立六種物理流：物料流、工具流、能源流、行動流、資訊流與證據流；提出保管鏈、污染域、能源包絡、行動作用域、世界紀元與證據路由；將整體排程表示為時間展開的多層多商品流與任務—運動規劃混合問題；並明確指出，LLM 適合提出語義分解與候選計畫，但不能取代能力證書、幾何可行性、形式約束與本地安全控制。 本文的核心命題為： > 語義不是附在物理任務上的說明；語義是決定物件能去哪裡、誰能碰它、何時能操作、可使用多少能源，以及必須留下什麼證據的路由條件。 **關鍵詞：** 語義即物理路由、Semantic Physical Routing、SPR、DomainIR、研究意圖編譯、實驗圖、物料流、能源流、工具流、行動流、證據流、保管鏈、能力匹配、時間對齊、任務與運動規劃、XDL、LabOP、SiLA 2、OPC UA --- # 0. 版本定位：第五篇補的是「高階意圖如何真正落到物理世界」 前四篇已分別回答： 1. 什麼是持續治理物理時空域的 AI； 2. 同一超靈如何取得多個身體； 3. 多個身體如何形成 OSF 站網； 4. 站網如何跨越重啟、斷線與人類介入，仍維持同一治理域。 但仍缺少最關鍵的中間層： > 一句高階研究意圖，如何被轉化成可被不同機器人、儀器、能源系統與地方 Agent 安全執行的物理工作流？ 若沒有此層，STDI 只剩兩種不良選擇： - 讓自然語言模型直接呼叫設備； - 依每個實驗手工撰寫專用腳本。 前者缺乏可驗證性，後者缺乏可擴展性。 SPR 的任務是在兩者之間建立一個編譯器和中介表示。 --- # 1. 從「語義即路由」到「語義即物理路由」 ## 1.1 SFRSN 的原始命題 SFRSN 將資料中心的資料表示為具有工程語義的流： - 權重； - KV cache； - activation； - retrieval result； - 控制狀態； - 安全標記； - 租戶邊界。 其路由不只由位址決定，而由： - 任務角色； - 時限； - 熱度； - 重用； - 一致性； - 功率價值； - 安全域； 共同決定。 可寫為： $$ \text{Semantic Tag} \rightarrow \text{Flow Class} \rightarrow \text{Physical Coordinate} \rightarrow \text{Delivery Window}. $$ ## 1.2 在具身域中，流不再只有位元 STDI 中同時存在： $$ \mathcal{F} = \{ F_{\mathrm{material}}, F_{\mathrm{tool}}, F_{\mathrm{energy}}, F_{\mathrm{action}}, F_{\mathrm{information}}, F_{\mathrm{evidence}} \}. $$ 它們彼此依賴： - 沒有材料，任務不能執行； - 沒有工具，站點只有抽象能力； - 沒有能源，設備不能作用； - 沒有行動權限，計畫不能落地； - 沒有資訊，地方站無法判定狀態； - 沒有證據，結果不能進入研究結論。 ## 1.3 語義變成物理命運 樣本被標記為： ```yaml type: thermal_coupon contamination_class: clean destructive_test_allowed: false max_temperature_c: 180 custody: project_alpha ``` 這些不是說明文字，而會決定： - 它不能進入哪些區域； - 哪些儀器可使用； - 是否可做破壞性試驗； - 可施加多少熱； - 由哪個專案擁有； - 結果應回到哪條證據鏈。 因此： $$ \boxed{ \text{語義} = \text{物理路由約束} } $$ --- # 2. 現有技術已經走到哪裡 ## 2.1 XDL：化學程序可以被編譯與執行 XDL 將化學合成程序表示為可編輯、可編譯的符號程序，並將程序映射至可用硬體圖。2020 年的 Chemputer 工作展示從化學文獻到自動執行的完整數位化路徑。 2026 年的文獻驗證工作進一步展示： $$ \text{Scientific Literature} \rightarrow \text{LLM Extraction} \rightarrow \text{XDL} \rightarrow \text{Hardware Simulation} \rightarrow \text{Physical Execution}. $$ 這直接證明「語言—程序—硬體」編譯鏈可以跨越 AI 與物理實驗。 但 XDL 是化學感知語言，不是一般物理域的全部表示。 ## 2.2 LabOP：協議可以成為知識物件 LabOP 以開放知識表示描述生物實驗程序，支援人工紙本、Autoprotocol 或 Opentrons 等執行方式。 其價值在於： - 程序是可交換物件； - 可以表示樣本、步驟與控制流； - 可以與 provenance 和本體連結； - 不綁定單一設備。 SPR 可借用這種「協議與執行後端分離」思想。 ## 2.3 SiLA 2：功能先於設備類型 SiLA 2 基於 HTTP/2，集中描述設備行為和功能，而不是要求所有設備屬於相同類型。 這與 OSF Capability Certificate 相容： $$ \text{任務需要功能} \neq \text{任務指定廠牌}. $$ ## 2.4 OPC UA：工作單與能源資訊可以跨機械描述 OPC UA for Machinery Job Management 提供： - 工作單新增； - 啟動； - 暫停； - 中止； - 狀態； - 預定參數。 OPC UA for Machinery Energy Management 則提供跨機械的能源測量與資源分組資訊模型。 這些是 SPR 工作流和能源路由的底層資料來源。 ## 2.5 任務—運動規劃：語義計畫必須經幾何驗證 Task and Motion Planning（TAMP）同時處理： - 離散任務； - 連續幾何； - 物體； - 機器人配置； - 路徑； - 抓取； - 交接。 近期對 LLM＋PDDLStream 的系統性研究顯示，讓 LLM 取代傳統 TAMP 元件，未必提高成功率；工程化的規劃器和幾何檢查仍是重要約束層。 所以： $$ \text{LLM Semantic Plan} \not\Rightarrow \text{Physically Feasible Plan}. $$ --- # 3. DomainIR：物理域中介表示 ## 3.1 設計目標 DomainIR 必須同時支援： - 高階研究意圖； - 多種物理領域； - 不同站點後端； - 靜態檢查； - 可執行排程； - 物理交接； - 證據與回退。 ## 3.2 DomainIR 不是什麼 它不是： - 自然語言提示； - 裝置驅動； - 單純 DAG； - 只有步驟名稱的 SOP； - 直接馬達控制； - 宣稱能完整描述所有物理現象的終極語言。 ## 3.3 基本單元 每個操作： $$ u = \left( I_u, O_u, P_u, E_u, R_u, T_u, A_u, S_u, V_u, F_u \right). $$ ### $I_u$ ：輸入 - 物件； - 樣本； - 數據； - 世界狀態； - 工具； - 校準件。 ### $O_u$ ：輸出 - 新物件； - 新狀態； - 量測； - 中間樣本； - 廢棄物； - 證據工件。 ### $P_u$ ：前置條件 - 樣本存在； - 站點健康； - 校準有效； - 區域無人； - 世界紀元新鮮； - 工具已安裝。 ### $E_u$ ：效果與副作用 - 移動； - 加熱； - 消耗； - 污染； - 破壞； - 改變保管； - 建立風險； - 生成資料。 ### $R_u$ ：資源 - 站點能力； - 材料； - 工具； - 能源； - 算力； - 人類批准。 ### $T_u$ ：時間 - 最早開始； - 截止； - 持續時間； - 同步窗口； - 等待時間； - 週期性。 ### $A_u$ ：權限 - 誰可批准； - 誰可執行； - 哪個域； - 是否可委派； - 是否可離線。 ### $S_u$ ：安全 - 能量上限； - 溫度； - 速度； - 化學； - 人員； - 中止條件。 ### $V_u$ ：證據 - 前置照片； - 原始數據； - 校準； - 參數； - 保管變更； - 結果簽章。 ### $F_u$ ：失敗 - 可重試； - 補償； - 安全緩衝； - 人工介入； - 樣本報廢； - 任務重編譯。 --- # 4. 型別與效果系統 ## 4.1 為什麼物理工作流需要型別 若只用物件 ID，系統可能： - 把廢棄物送入量測站； - 把未固化樣本送入高力測試； - 用不相容夾具搬運； - 將模擬數據作為實測結果。 ## 4.2 物件型別 ```text Sample Tool Container Material Waste CalibrationArtifact Measurement Simulation Authority Evidence ``` ## 4.3 狀態型別 例如： ```text Sample ``` ## 4.4 效果標記 ```text @moves(object, zone_a, zone_b) @heats(object, 20C, 120C) @consumes(material, 2g) @contaminates(zone, class_B) @destroys(sample) @changes_custody(sample, station_B) @requires_human_approval @emits_calibrated_measurement ``` ## 4.5 靜態拒絕 若程序要求： ```text destructive_test(sample) ``` 但樣本型別含： ```text destructive_allowed = false ``` 編譯器直接拒絕，而不是交給語言模型「自行判斷」。 --- # 5. Research Intent ## 5.1 意圖不是完整程序 例： > 比較三種散熱結構在相同熱流密度下的瞬態與穩態性能。 它仍缺少： - 樣本數量； - 製造方式； - 測試條件； - 校準； - 重複次數； - 成功標準； - 安全； - 證據。 ## 5.2 意圖結構 $$ I = \left( Q, H, Y, C, B, V, R \right), $$ 其中： - $Q$ ：研究問題； - $H$ ：假說； - $Y$ ：輸出與比較指標； - $C$ ：科學與工程約束； - $B$ ：成本、時間與風險預算； - $V$ ：證據要求； - $R$ ：IP、隱私與公開規則。 ## 5.3 AI 的角色 AI 可以： - 解析問題； - 補出候選變量； - 建議對照組； - 產生多個實驗圖； - 找出缺失參數； - 搜尋先前技術與方法； - 提出反證。 AI 不能： - 假設未提供的安全參數； - 自動批准高風險操作； - 把猜測寫成設備能力； - 跳過校準； - 宣稱計畫已可執行。 --- # 6. Experiment Graph ## 6.1 基本形式 $$ G_X = \left( V_X, E_D, E_M, E_T, E_A, E_V \right), $$ 其中： - $V_X$ ：操作； - $E_D$ ：數據與狀態依賴； - $E_M$ ：物料、工具與保管邊； - $E_T$ ：時間與對齊邊； - $E_A$ ：權限與批准邊； - $E_V$ ：證據與驗證邊。 ## 6.2 不只是 DAG 物理程序可能包含： - 迴圈； - 等待； - 觀測後分支； - 重試； - 補償； - 長期監測； - 多樣本批次； - 人類決策。 因此更接近帶狀態和事件的程序圖。 ## 6.3 節點狀態 ```text PLANNED TYPE_CHECKED CAPABILITY_BOUND RESERVED READY EXECUTING WAITING_PHYSICAL_TIME VERIFYING COMMITTED FAILED COMPENSATING HUMAN_REVIEW ``` --- # 7. 六種物理流 ## 7.1 物料流 包括： - 原料； - 樣本； - 半成品； - 容器； - 廢棄物； - 校準件。 物料流必須管理： - 身份； - 數量； - 批次； - 狀態； - 保存條件； - 污染； - 保管。 ## 7.2 工具流 工具可能由站點固定持有，也可能移動： - 夾具； - 探頭； - 鏡頭； - 刀具； - 模具； - 量測附件。 工具路由會改變站點能力： $$ C(N_i,t) = C_{\mathrm{native}}(N_i) \cup C_{\mathrm{tool}}(N_i,t). $$ ## 7.3 能源流 包括： - 電力； - 熱； - 冷卻； - 壓縮氣體； - 真空； - 光； - 化學能。 能源不是只計算總消耗，還要處理： - 功率峰值； - 斜率； - 同時性； - 回收； - 熱耦合； - 備援； - 安全隔離。 ## 7.4 行動流 行動由超靈意圖經地方 Agent 和控制器落實。 行動流要管理： - 作用端； - 作用區域； - 最大力／速度； - 可撤銷性； - 本地否決； - 完成效果。 ## 7.5 資訊流 包括： - 任務； - 世界狀態； - 儀器資料； - 模型； - 站點遙測； - 人類指令。 ## 7.6 證據流 證據必須跟隨物理流，而不是實驗後才補寫。 例如樣本移動時，同步產生： - 發送站確認； - 接收站確認； - 視覺； - 重量； - 世界紀元； - 保管變更。 --- # 8. 物料保管與污染路由 ## 8.1 Custody Token 每個可保管物件具有： $$ \chi_x = \left( x, u, z, s, t, WE, h \right), $$ 其中： - $x$ ：物件； - $u$ ：當前保管者； - $z$ ：位置； - $s$ ：狀態； - $t$ ：時間； - $WE$ ：世界紀元； - $h$ ：證據指紋。 ## 8.2 保管轉移 只有完成 OSF Handoff Transaction 後： $$ \operatorname{Custodian}(x) : N_i \rightarrow N_j. $$ ## 8.3 污染域 站點與物料具有污染類別： $$ \operatorname{Compatible} \left( \gamma_x,\gamma_N \right). $$ 不相容時： - 禁止路由； - 要求清潔； - 使用隔離容器； - 選擇替代站。 ## 8.4 廢棄物是正式流 廢棄物不能從圖中消失。 每個產生廢棄物的操作必須指定： - 類型； - 數量； - 暫存； - 搬運； - 處理； - 證據。 --- # 9. 能源語義路由 ## 9.1 不是只排電費 對任務 $q$ ，能源需求： $$ \epsilon_q = \left( P_q(t), E_q, Q_q, C_q, B_q \right), $$ 其中： - $P_q(t)$ ：功率曲線； - $E_q$ ：總能量； - $Q_q$ ：熱與冷卻需求； - $C_q$ ：能源品質與連續性； - $B_q$ ：備援與安全需求。 ## 9.2 能源包絡 站點允許： $$ P_N^{\min}(t) \leq P_N(t) \leq P_N^{\max}(t). $$ 整域還受： $$ \sum_iP_i(t) \leq P_{\mathrm{domain}}^{\max}(t). $$ ## 9.3 語義功率治理 不同任務具有： - 必須不中斷； - 可延期； - 可降速； - 可削峰； - 可被替代； - 失敗後必須安全冷卻； 等語義。 因此能源排程不是只看空閒容量，而要看任務後果。 ## 9.4 OPC UA Energy Management 的角色 OPC UA Machinery Energy 可提供標準化能源量測與分組資訊。SPR 則在其上決定： - 哪個任務值得使用能源； - 哪些峰值可對齊； - 哪些設備不能同時啟動； - 哪些熱負載會互相影響。 --- # 10. 行動路由與作用域 ## 10.1 行動不是傳送至最近機器人 站點選擇需考慮： - 能力； - 工具； - 空間； - 精度； - 安全； - 當前負載； - 能源； - 證據； - 保管； - 人類協作。 ## 10.2 Effect Contract 每個行動輸出效果契約： ```yaml effect_contract: target: "sample-17" desired_state: zone: "microscope-stage" orientation_tolerance_deg: 2 integrity: "intact" forbidden_effects: - contamination - grip_force_above_5N evidence: - pre_image - force_trace - final_pose ``` ## 10.3 TAMP 語義編譯完成後，仍需任務—運動規劃確認： - 可抓取； - 可到達； - 路徑無碰撞； - 交接姿態可行； - 空間保留； - 人類安全。 LLM 可以生成候選符號計畫，但不能取代連續幾何求解。 --- # 11. 對齊即物理能力 ## 11.1 並行設備不等於並行能力 $$ C_{\mathrm{physical}} \neq |\mathcal{N}|. $$ 一個實驗操作可能要求： - 樣本到達； - 儀器暖機； - 工具安裝； - 能源可用； - 相機同步； - 人員離開； - 世界紀元一致。 ## 11.2 對齊窗口 對操作 $u$ ，定義： $$ \mathcal{A}_u = \left[ t_u^{-}, t_u^{+} \right] $$ 以及參與資源集合： $$ R_u^{\mathrm{aligned}} = \left\{ N, M, T, E, A, V \right\}. $$ 只有： $$ \bigcap_{r\in R_u^{\mathrm{aligned}}} \mathcal{A}_r \neq \varnothing $$ 操作才可執行。 ## 11.3 物理差分時序 不同站點可能有： - 暖機差； - 移動差； - 校準差； - 網路延遲； - 人類介入； - 樣本有效期。 這是 ODML「差分時序」在物理域的對應。 ## 11.4 不需要所有流強對齊 - 獨立分析可弱同步； - 樣本交接需強對齊； - 長期養護只需期限； - 安全互鎖需本地即時。 因此排程器必須依語義決定同步等級。 --- # 12. 編譯管線 ## Pass 0：Intent Capture 收集研究問題、假說、限制與證據需求。 ## Pass 1：Semantic Normalization 將自然語言轉成受控概念： - 物件； - 操作； - 指標； - 安全； - 時間； - IP。 ## Pass 2：Type and Effect Check 檢查： - 物件型別； - 破壞性； - 污染； - 保管； - 證據類別； - 禁止效果。 ## Pass 3：Experiment Graph Construction 建立： - 操作； - 分支； - 對照； - 重複； - 量測； - 補償。 ## Pass 4：Capability Binding 使用 OSF Station Registry 和 Capability Certificates 綁定候選站點。 ## Pass 5：Material／Tool Routing 安排樣本、容器、工具和廢棄物。 ## Pass 6：Energy and Thermal Routing 檢查功率、能源品質、冷卻和熱耦合。 ## Pass 7：Temporal Alignment 安排： - 窗口； - 等待； - 同步； - 截止； - 世界紀元。 ## Pass 8：Task and Motion Planning 檢查離散與連續物理可行性。 ## Pass 9：Authority and Safety Verification 生成租約、批准和地方安全約束。 ## Pass 10：Evidence Planning 確定每個主張需要哪些實體與數位證據。 ## Pass 11：Lowering 輸出： - XDL； - LabOP； - SiLA 2 commands； - OPC UA Job Orders； - ROS 2 Actions； - Open-RMF Tasks； - 自訂 Station Task Envelope。 --- # 13. 多層多商品流模型 ## 13.1 時間展開圖 定義時間展開物理域圖： $$ G^{T} = \left( V^T, E^T \right). $$ 節點包含： - 站點； - 區域； - 緩衝； - 虛擬服務； - 時間片。 ## 13.2 商品 每個商品 $k$ 可能是： - 樣本； - 工具； - 能源； - 任務； - 權限； - 證據。 ## 13.3 目標函數 $$ \begin{aligned} \min_{\pi} J(\pi) ={}& \alpha T_{\mathrm{makespan}} + \beta E_{\mathrm{energy}} + \gamma R_{\mathrm{risk}} \\ &+ \delta C_{\mathrm{handoff}} + \eta C_{\mathrm{recovery}} - \zeta V_{\mathrm{evidence}}. \end{aligned} $$ ## 13.4 約束 - 流守恆； - 站點容量； - 能力； - 時間； - 空間； - 保管； - 污染； - 能源； - 權限； - 安全； - 世界紀元； - 證據。 一般問題預期具高度組合複雜度，因此需要： - 階層分解； - 滾動排程； - 啟發式； - 數學最佳化； - TAMP； - 地方重規劃。 --- # 14. 地方 Agent 的語義責任 ## 14.1 中央編譯器不掌握所有局部細節 地方 Agent 可負責： - 具身轉譯； - 局部路徑； - 即時觀測； - 站內資源； - 故障； - 安全否決。 ## 14.2 地方不得改寫核心意圖 地方可替換： - 等價工具； - 局部路徑； - 同級站內技能。 地方不得自行改變： - 是否可破壞樣本； - 是否可跨污染域； - 實驗對照； - 權限； - 證據最低要求； - 公開與 IP 標籤。 ## 14.3 可證明的地方重寫 重寫： $$ u \Rightarrow u' $$ 必須滿足： $$ \operatorname{Effects}(u') \subseteq \operatorname{AllowedEffects}(u) $$ 且： $$ \operatorname{Evidence}(u') \supseteq \operatorname{RequiredEvidence}(u). $$ --- # 15. 世界紀元與語義一致性 ## 15.1 語義一致性不是所有位元同步 任務只要求相關狀態在適當新鮮度內一致。 ## 15.2 DomainIR 依賴聲明 ```yaml world_dependencies: strong: - human_presence:thermal-cell - custody:sample-17 bounded_staleness: - station_health:microscope-01 eventual: - long_term_model_statistics ``` ## 15.3 紀元失效 如果： - 樣本位置變更； - 人類進入； - 工具更換； - 校準失效； - 租約撤銷； 依賴該狀態的已編譯任務可能失效，必須重新編譯或重新驗證。 --- # 16. 證據即路由 ## 16.1 證據不是終點附件 每個研究主張 $c$ 具有證據圖： $$ G_E(c) = \left( \text{claim}, \text{measurements}, \text{calibration}, \text{samples}, \text{operations}, \text{versions} \right). $$ ## 16.2 Evidence Route 例如「樣本 A 熱阻低於 B」需要： - A、B 身份； - 幾何量測； - 加熱條件； - 功率； - 溫度； - 校準； - 重複； - 分析程式版本。 這些證據在編譯期就被安排至對應站點。 ## 16.3 證據不足時不可提交 操作可能物理完成，但若： - 原始數據遺失； - 校準無效； - 樣本身份不明； - 世界紀元衝突； 研究義務不能標為「已驗證」。 --- # 17. 失敗與重編譯 ## 17.1 物理失敗不是例外字串 失敗可能改變： - 樣本； - 工具； - 能源； - 區域； - 後續可行性。 ## 17.2 Recompile Trigger ```text CAPABILITY_REVOKED STATION_FAILED WORLD_EPOCH_CHANGED SAMPLE_DAMAGED ENERGY_BUDGET_CHANGED HUMAN_INTERVENTION EVIDENCE_INVALID DEADLINE_MISSED ``` ## 17.3 增量重編譯 不必重建全部流程。 $$ G_X' = \operatorname{Repair} \left( G_X, \Delta W, \Delta C, \Delta R \right). $$ 保留已驗證部分，重排受影響子圖。 ## 17.4 補償 物理補償可能是： - 清潔； - 冷卻； - 隔離； - 重新製作樣本； - 使用備份樣本； - 人工處理； - 接受失敗為證據。 --- # 18. 安全與治理 ## 18.1 不允許自然語言直通設備 所有 AI 產生的高階命令必須經： - DomainIR； - 型別； - 效果； - 能力； - 權限； - 安全； - 地方控制。 ## 18.2 高風險操作 需要： - 明確批准； - 雙重確認； - 本地互鎖； - 能量上限； - 人員排除； - 中止策略。 ## 18.3 語義注入風險 惡意文件可能試圖讓研究 Agent： - 改變任務； - 解除安全； - 將樣本送錯區； - 外傳機密； - 宣稱假證據。 外部內容只能作為資料，不得直接形成可執行 DomainIR。 ## 18.4 IP 路由 DomainIR 必須攜帶： ```yaml ip_policy: visibility: private patent_hold: true external_station_allowed: false evidence_export: restricted ``` 避免概念產品驗證過程將專利候選或營業秘密送往未授權外部站。 --- # 19. DomainIR 最小語法草案 ```yaml domainir: version: "0.1" intent_id: "INT-0042" world_epoch: "WE-0101" objects: - id: "sample-A" type: "Sample" state: contamination: "clean" integrity: "intact" policy: destructive_allowed: false operations: - id: "op-measure-geometry" kind: "measure" inputs: ["sample-A"] preconditions: - "sample-A.integrity == intact" - "station.calibration == valid" required_capabilities: - "optical_geometry_measurement" effects: - "emit Measurement" - "preserve sample-A" time: deadline: "2026-07-31T12:00:00+08:00" evidence: - "raw_image" - "calibration_reference" - "analysis_version" failure: retry: 1 fallback_capability: "contact_geometry_measurement" constraints: - "not destructive(sample-A)" - "custody(sample-A) is always defined" - "measurement must be calibrated" ``` --- # 20. 編譯輸出 ## 20.1 Station Assignment ```yaml assignment: operation: "op-measure-geometry" station: "osf:lab-a:microscope-01" capability_certificate: "CC-017" ``` ## 20.2 Task Envelope 包含目標、世界紀元、租約、時間、證據與失敗策略。 ## 20.3 後端 可降解至： - XDL／Chemputer； - LabOP； - SiLA 2； - OPC UA Job Order； - ROS 2 Action； - Open-RMF Task； - PLEXIL； - 自訂儀器腳本。 ## 20.4 可逆映射 執行結果應能映回 DomainIR 操作和研究意圖，避免後端日誌成為無語義資料。 --- # 21. MVP：Semantic Physical Routing Lab v0.1 ## 21.1 配置 使用 OSF-Lab-4 與 PCD-72H： - 固定機械臂； - 移動站； - 相機／量測站； - 能源與環境感測； - 虛擬模擬站； - DomainIR Compiler； - Scheduler； - Evidence Graph； - EML-CF。 ## 21.2 任務 高階意圖： > 比較三種不同表面幾何樣本的視覺尺寸、質量與被動散熱代理指標。 使用低風險材料和低能量量測。 ## 21.3 編譯 1. 解析意圖； 2. 建立樣本和量測型別； 3. 產生對照與重複； 4. 綁定製作或樣本入庫站； 5. 安排跨站搬運； 6. 分配量測； 7. 設置能源與時間限制； 8. 安排證據； 9. 生成 Task Envelopes。 ## 21.4 故障注入 - 樣本禁止破壞但候選計畫含破壞性步驟； - 儀器能力證書過期； - 移動站斷線； - 能源峰值不足； - 世界紀元變更； - 模擬與物理量測矛盾； - 樣本保管不明； - AI 產生不存在的設備能力。 ## 21.5 成功條件 - 型別系統攔截破壞性錯誤； - 不存在的能力不能被綁定； - 能源衝突可重排； - 物料保管不中斷； - 物理不可行計畫被 TAMP 拒絕； - 虛擬結果不冒充實測； - 所有結論可追溯至 DomainIR 和證據。 --- # 22. 評估指標 ## 22.1 編譯 - 意圖轉 DomainIR 人工修改量； - 靜態錯誤攔截率； - 編譯時間； - 後端可移植性。 ## 22.2 物理路由 - 物料錯路由； - 工具缺失； - 能源衝突； - 行動越界； - 時間窗口失敗。 ## 22.3 排程 - makespan； - 重排次數； - 有效站點利用率； - 交接成本； - 能源峰值。 ## 22.4 證據 - 主張—證據覆蓋率； - 模擬／實測誤標； - 校準缺失； - 保管鏈完整率。 ## 22.5 安全 - AI 幻覺能力綁定； - 高風險未批准； - 地方否決； - 世界紀元過期執行。 --- # 23. 可證偽命題 ## H1：DomainIR 降低自然語言直控設備的錯誤 加入型別、效果與能力檢查後，不可執行或危險計畫的進入率應下降。 ## H2：功能導向綁定提高跨設備可移植性 相較指定設備 ID 的腳本，基於 Capability Certificate 的程序在更換設備時所需修改應較少。 ## H3：物料保管鏈降低樣本混淆 加入 Custody Token 和 Handoff Transaction 後，樣本無主、重複持有和身份混淆應下降。 ## H4：能源語義路由降低峰值但可能延長 makespan 若只降低電力峰值而無任何時間代價，可能代表測試不充分。 ## H5：LLM＋形式規劃優於 LLM 單獨規劃 在幾何、能力和安全限制下，LLM 候選經 TAMP 與靜態檢查後的物理成功率應高於直接執行 LLM 計畫。 ## H6：證據預編譯降低事後補證失敗 在編譯期安排量測、校準和 provenance 後，研究主張因缺少關鍵原始資料而無法驗證的比例應下降。 --- # 24. 主要限制 ## 24.1 通用 DomainIR 可能過度抽象 不同領域仍需： - 化學； - 生物； - 材料； - 電子； - 機械； 專用型別與操作庫。 ## 24.2 語義本體難以統一 不同實驗室對同一術語可能有不同定義。 ## 24.3 程序可編譯不等於科學假說正確 系統只能證明程序在約束下可執行。 ## 24.4 物理能力會漂移 能力證書必須隨： - 校準； - 老化； - 工具； - 環境； - 軟體； 更新。 ## 24.5 全局最佳化可能太慢 需要階層、局部與滾動排程。 ## 24.6 能源、熱與材料可能難以精確模型化 初期應使用保守包絡和實測回饋。 ## 24.7 人類語義不能全部形式化 仍需人工確認、例外和說明。 --- # 25. 不能宣稱的內容 本篇不主張： - DomainIR 已是通用物理程式語言； - 自然語言可被無錯誤編譯； - XDL 或 LabOP 可直接覆蓋全部 STDI 場景； - LLM 可取代 TAMP、控制器或安全系統； - 所有設備能力都能用單一數值描述； - 所有物理程序都可回退； - 能源路由等同智慧電網控制； - 編譯成功表示實驗一定成功； - 模擬通過表示物理驗證完成； - 語義路由可消除材料與儀器的真實限制； - AI 可自行修改 IP、安全或人類權限； - 所有跨站同步都必須採強一致。 --- # 26. 與後續系列的關係 SPR 建立意圖至物理流的編譯後，下一篇將專門處理： > 多身體、多站點和多物理流的有效能力，為何受對齊而不是節點數量決定？ 因此第 6 篇為： # 《具身即佔域，對齊即能力：分布式身體的時序容量理論》 將深入建立： - Embodied Capacity； - Alignment Set； - Coordination Tax； - Semantic Synchronization； - Failure Domains； - Parallelism Accounting； - 能力重複計數； - 站點規模邊界。 --- # 27. 結論 「語義即路由」從資料中心進入物理世界後，語義不再只決定資料走快路還是慢路，而決定： - 哪個樣本可以進哪個區域； - 哪個站點有資格操作； - 哪個工具必須先到達； - 哪些設備不能同時啟動； - 哪些動作需要人類批准； - 哪些結果可以被稱為實測； - 哪些證據必須跟隨物理行動生成。 因此： $$ \boxed{ \text{語義} \neq \text{附加描述} } $$ 而是： $$ \boxed{ \text{語義} = \text{物料、能源、行動、權限與證據的路由條件} } $$ 本文將高階研究意圖和底層物理站點之間的距離，改寫為一個可分層檢查的編譯問題： $$ \boxed{ \text{Intent} \rightarrow \text{DomainIR} \rightarrow \text{Physical Routing} \rightarrow \text{Verified Execution} } $$ 真正的自主研究系統，不應讓一句提示詞直接變成馬達命令；它應讓提示詞先變成一份可以被型別檢查、能力匹配、幾何驗證、權限限制、能源排程和證據審計的物理程序。 這才是： > **語義從理解世界，進一步成為配置世界的編譯條件。** --- # 參考文獻與官方技術資料 1. Mehr, S. H. M. et al. **A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature.** *Science* 370, 101–108 (2020). DOI: 10.1126/science.abc2986. 2. Pagel, S., Jirasek, M. and Cronin, L. **Verification and execution of the scientific literature via chemputation augmented by large language models.** *Communications Chemistry* 9, 191 (2026). DOI: 10.1038/s42004-026-01993-w. 3. Gahler, D. et al. **Achieving Operational Universality through a Turing Complete Chemputer.** *JACS Au* (2026). DOI: 10.1021/jacsau.5c01382. 4. Beal, J. et al. **Building an Open Representation for Biological Protocols.** *ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems* (2023). https://bioprotocols.github.io/ 5. SiLA Consortium. **SiLA 2 Standard and Documentation.** https://sila-standard.com/standards/ 6. OPC Foundation. **OPC UA for Machinery — Part 3: Job Management.** OPC 40001-3. https://reference.opcfoundation.org/specs/OPC-40001-3 7. OPC Foundation. **OPC UA for Machinery — Part 4: Energy Management.** OPC 40001-4, Version 1.00, 2025. https://reference.opcfoundation.org/specs/OPC-40001-4 8. Open Robotics. **Open-RMF and Fleet Adapter.** https://github.com/open-rmf 9. Garrett, C. R. et al. **PDDLStream: Integrating Symbolic Planners and Blackbox Samplers via Optimistic Adaptive Planning.** ICAPS (2020). 10. Mendez-Mendez, J. et al. **A Systematic Study of Large Language Models for Task and Motion Planning With PDDLStream.** arXiv:2510.00182 (2025). 11. Wei, Z., Luo, X. and Liu, C. **Hierarchical Temporal Logic Task and Motion Planning for Multi-Robot Systems.** arXiv:2504.18899 (2025). 12. Pan, T., Shome, R. and Kavraki, L. E. **Task and Motion Planning for Execution in the Real.** arXiv:2406.03641 (2024). 13. Neo.K／Aletheia. **語義即路由：AI 資料中心的語義流站網與直連流時空間.** EML-SFRSN-2026-v0.1. 14. Neo.K／Aletheia. **語義即路由：從 O-Chip 維度代理人到 AI 資料中心語義流治理.** EML-SFRSN-2026-v0.2. 15. Neo.K／Aletheia. **飛行即定址與幾何站網：光學資料運動層的站點化實作框架.** EML-ODML-GFMSN-2026-v0.3. 16. Neo.K／Aletheia. **對齊即容量：飛行即定址架構的差分時序界限與分層排程.** EML-ODML-2026-v0.5. 17. Neo.K／Aletheia. **Oversoul Station Fabric：固定站、移動站與虛擬站的分布式具身網路.** 18. Neo.K／Aletheia. **持續性指揮控制區：AI 如何佔據、維持並安全解除一個物理時空域.** --- # 附錄 A：最小 Research Intent ```yaml research_intent: id: "" question: "" hypotheses: [] variables: independent: [] dependent: [] controlled: [] success_metrics: [] constraints: [] budget: time: "" energy: "" materials: "" risk: "" evidence_required: [] ip_policy: "" ``` --- # 附錄 B：最小 DomainIR Operation ```yaml operation: id: "" kind: "" inputs: [] outputs: [] preconditions: [] effects: [] forbidden_effects: [] required_capabilities: [] resources: [] time: earliest_start: null deadline: null duration_estimate: null alignment_group: null authority: lease_required: true human_approval: false safety: [] evidence_required: [] failure: retry: 0 compensation: [] human_escalation: false ``` --- # 附錄 C：Physical Flow Class ```yaml physical_flow: object_id: "" flow_class: "material | tool | energy | action | information | evidence" semantic_type: "" source: "" destination: "" custody_required: false contamination_class: null timing: window: null deadline: null authority: [] evidence: [] ``` --- # 附錄 D：編譯器 Pass Manifest ```yaml compiler_run: id: "" intent_id: "" domainir_version: "" world_epoch: "" passes: - name: "semantic_normalization" status: "" - name: "type_effect_check" status: "" - name: "experiment_graph" status: "" - name: "capability_binding" status: "" - name: "material_tool_routing" status: "" - name: "energy_thermal_routing" status: "" - name: "temporal_alignment" status: "" - name: "task_motion_planning" status: "" - name: "authority_safety" status: "" - name: "evidence_planning" status: "" - name: "backend_lowering" status: "" diagnostics: [] generated_task_envelopes: [] signature: "" ``` --- # 附錄 E：系列血緣 ```text SFRSN 資料語義 → 計算流路 ↓ ODML／對齊即容量 多座標運輸 → 時序與對齊約束 ↓ OSF 固定、移動、儀器與虛擬站點 ↓ PCD 跨時間保存世界、義務與權限 ↓ 本篇 SPR 研究意圖 → DomainIR → 物料、能源、站點、行動與證據路由 ↓ 第 6 篇 對齊如何決定分布式具身系統的有效能力 ```