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：

《時空間支配型 AI：從單體具身智能到持續性時空域治理》
《超靈的物理化：從 O-Chip 維度代理人到分布式具身主體》
《Oversoul Station Fabric：固定站、移動站與虛擬站的分布式具身網路》
《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：

什麼是持續治理物理時空域的 AI；
同一超靈如何取得多個身體；
多個身體如何形成 OSF 站網；
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：

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

Sample<T>
Tool<T>
Container<T>
Material<T>
Waste<T>
CalibrationArtifact<T>
Measurement<T>
Simulation<T>
Authority<T>
Evidence<T>

4.3 狀態型別

例如：

Sample<thermal_coupon, clean, cured, intact>

4.4 效果標記

@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：

destructive_test(sample)

但樣本型別含：

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

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：

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

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

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：

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

domainir:
  version: "0.1"
  intent_id: "INT-0042"
  world_epoch: "WE-0101"

objects:
  - id: "sample-A"
    type: "Sample<thermal_coupon>"
    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<geometry>"
      - "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

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

解析意圖；
建立樣本和量測型別；
產生對照與重複；
綁定製作或樣本入庫站；
安排跨站搬運；
分配量測；
設置能源與時間限制；
安排證據；
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

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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.
Gahler, D. et al. Achieving Operational Universality through a Turing Complete Chemputer. JACS Au (2026). DOI: 10.1021/jacsau.5c01382.
Beal, J. et al. Building an Open Representation for Biological Protocols. ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (2023).
https://bioprotocols.github.io/
SiLA Consortium. SiLA 2 Standard and Documentation.
https://sila-standard.com/standards/
OPC Foundation. OPC UA for Machinery — Part 3: Job Management. OPC 40001-3.
https://reference.opcfoundation.org/specs/OPC-40001-3
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
Open Robotics. Open-RMF and Fleet Adapter.
https://github.com/open-rmf
Garrett, C. R. et al. PDDLStream: Integrating Symbolic Planners and Blackbox Samplers via Optimistic Adaptive Planning. ICAPS (2020).
Mendez-Mendez, J. et al. A Systematic Study of Large Language Models for Task and Motion Planning With PDDLStream. arXiv:2510.00182 (2025).
Wei, Z., Luo, X. and Liu, C. Hierarchical Temporal Logic Task and Motion Planning for Multi-Robot Systems. arXiv:2504.18899 (2025).
Pan, T., Shome, R. and Kavraki, L. E. Task and Motion Planning for Execution in the Real. arXiv:2406.03641 (2024).
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.
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.
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.
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.
Neo.K／Aletheia. Oversoul Station Fabric：固定站、移動站與虛擬站的分布式具身網路.
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

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

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

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

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

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