主要作者与研究机构
本研究由西班牙巴斯克大学（University of the Basque Country, UPV/EHU）毕尔巴鄂工程学院系统与自动控制系的Ekaitz Hurtado、Arantzazu Burgos、Oskar Casquero，以及维多利亚-加斯特兹工程学院系统与自动控制系的Aintzane Armentia共同完成。Ekaitz Hurtado为通讯作者。该论文发表于 Journal of Industrial Information Integration 第47卷，文章编号100915，于2025年7月27日在线发表。
研究背景与目的
本研究属于工业信息集成与智能制造领域。在工业4.0向工业5.0演进的背景下，制造业系统日益要求分布式、灵活性与协作性，异构工业资产向柔性制造环境的集成仍是一个根本性挑战。尽管已有多个标准化框架——如资产管理壳（Asset Administration Shell, AAS）、能力-技能-服务（Capability-Skill-Service, CSS）模型、网络本体语言（Web Ontology Language, OWL）以及FIPA智能体通信语言（FIPA-ACL）——为互操作性提供了结构化基础，但这些标准的联合应用在实施层面仍存在未解决的难题。具体而言，AAS被广泛用作工业资产的标准化数字表征，但其“主动型”（type 3）形态——即具备对等通信和自主行为能力的数字孪生——缺乏明确的自动化生成机制。现有工具如Eclipse BaSyx虽支持AAS管理与解析，但采用集中式架构，无法为每个资产生成独立的可执行数字代表。
针对上述空白，本文提出SMIA（Self-configurable Manufacturing Industrial Agents，自配置制造工业智能体）方法，旨在通过语义建模与分布式软件执行的融合，实现从标准化资产描述自动生成具备主动行为能力的数字孪生。该研究围绕三个核心轴展开：互操作性（创建资产的标准化数字表征）、灵活性（通过模块化与可解释的功能描述适应动态环境）以及自主性（组件无需监督即可自主行动与协调）。
研究设计与技术实现
SMIA的总体架构基于开源软件工程方法，在概念层与技术层实现了双重整合。在概念层面，AAS被视为静态的管理模型，而数字孪生（Digital Twin, DT）则是其动态的、可操作的对应物。在技术层面，SMIA整合了Eclipse BaSyX SDK（用于解析AAS模型）、Owlready2（用于管理CSS本体）以及SPADE（用于开发分布式工业智能体）三个成熟工具。
互操作性层的实现。 SMIA以AASX格式的资产描述为起点，采用IDTA发布的标准化子模型模板。其中，“制造业软件铭牌”（Nameplate for Software in Manufacturing）子模型被完整集成，用于标识数字孪生作为软件实体的元数据，其configurationPaths部分被用来引入SPADE连接所需的属性文件。“资产接口描述”（Asset Interfaces Description, AID）子模型则被显著扩展：原始规范仅正式定义了属性（properties）类型的资源，且缺乏从复杂响应结构中提取数据的手段。为此，SMIA新增了dataQuery属性，支持以JSONPath（针对JSON内容）、XPath（针对XML）或正则表达式（针对纯文本）指定数据提取表达式；同时还为HTTP接口新增了htv_params属性以描述动作调用所需参数。
灵活性层的语义整合。 CSS模型被作为架构风格用于表达资产功能。与多数将CSS直接嵌入AAS结构的方案不同，SMIA采用解耦策略：将CSS模型实现为独立的OWL本体，通过AAS规范中定义的semanticId字段将AAS元素与本体的IRI（国际化资源标识符）建立语义关联。这种关联方式不改变AAS的内部层次结构，允许功能组织从语义图谱中动态涌现。基于此机制，SMIA对CSS模型进行了关键扩展：将能力（Capability）概念特化为AssetCapability（代表物理资产的固有功能）和AgentCapability（代表智能体自身的自主功能），并在技能接口层面区分AssetService与AgentService。该扩展使数字孪生能够在运行时判别某一能力应由物理资产还是由智能体自身来满足。
自主性层的行为设计。 SMIA使用SPADE作为多智能体系统的执行平台。智能体的行为基于有限状态机（Finite State Machine, FSM）模型，在作者早期工作的基础上进行了扩展，包含启动（booting）、运行（running）、空闲（idle）和停止（stopping）四个状态。在booting阶段增加了基于AAS模型的软件自配置逻辑；在running和idle阶段增加了与CSS模型相关的服务请求管理。在通信方面，尽管SPADE不原生支持FIPA-ACL，但SMIA通过metadata字段适配了FIPA-ACL消息的关键要素（如施为动词performative和本体ontology），从而支持协商与协调等复杂交际行为。
自配置流程。 数字孪生的自配置在booting阶段完成，分为两步。首先，系统遍历AAS子模型元素，检测具有有效semanticId的元素，若该元素满足对应本体概念的属性要求，则在OWL中创建该类的实例并注入属性值。其次，系统分析OWL中定义的objectProperty（对象属性，包含domain和range约束），在AAS模型中查找与之匹配的relationshipelement，验证关联元素的类兼容性后，在语义实例之间建立相应的对象关系，形成与CSS模型对齐的可执行语义网络。
运行时行为。 完成自配置后，智能体进入running状态。SMIA实现了两个主要的循环行为（cyclic behaviour）：服务管理器（service manager）处理RAMI 4.0功能视图中定义的任务；能力管理器（capability manager）负责解释基于CSS模型的功能请求。消息分流依靠FIPA-ACL属性实现——performative区分请求类型（query-if用于验证、request用于执行），ontology属性区分消息上下文（svcrequest表示功能视图任务、cssrequest表示CSS相关请求）。当收到有效的CSS请求时，智能体验证所请求的能力、技能及接口在本体中的语义一致性，检查约束条件（如载荷范围），推断缺失元素，最终通过代理服务或资产服务执行相应功能，并以FIPA-ACL消息返回结果。
验证场景与实验结果
研究在模拟机器人物流单元中验证了SMIA的可行性。该场景包含两台基于TurtleBot 3（Waffle Pi型号）的移动机器人（运行于ROS Noetic）和一名工厂操作员。操作员通过Web图形界面发起运输请求，系统根据机器人的最大载荷约束评估候选者，若存在多个合格候选则启动分布式协商协议确定最优执行者。从结构上看，该场景部署了两种SMIA实例：操作员代理（包含嵌入式GUI，通过SPADE的Web接口功能封装为AgentCapability）和机器人代理（通过HTTP协议暴露的ROS集成资产服务）。部署采用Docker Compose，各容器通过共享卷加载对应的AASX文件。操作员代理因包含自定义GUI和扩展能力，使用基于SMIA基础镜像构建的专用Docker镜像。
量化评估方面，机器人代理（各含21个CSS元素）从启动到进入running状态的平均自配置时间为6.73秒，操作员代理（含7个CSS元素）完成自配置需3.39秒。运行时行为方面，直接任务执行的消息交换量恒为2条（请求与响应），两个SMIA实例间的分布式协商需5条消息（符合协调协议的2n+1模式）；从操作员发起请求到执行代理启动动作的总响应时间在0.034至0.098秒之间。
研究结论与价值
SMIA为主动型数字孪生的设计提供了一个可复制的模式，其核心在于模型与行为的分离、能力的语义形式化以及基于智能体的模块化架构。该方法的科学价值在于：它展示了如何通过语义标识的解耦机制将工业标准（AAS、CSS、OWL、FIPA-ACL）在实施层面有效融合，而非停留在概念层面对接。其实践价值在于：基于开源工具的技术管线使得标准化资产描述能够自动转化为可执行的功能组件，显著降低了异构资产集成的人工干预需求，为技术成熟度较低的中小企业提供了渐进式采纳工业4.0标准的可行路径。
研究亮点
本研究的主要创新点包括：第一，提出AAS与CSS模型的开放式语义集成方法，通过semanticId关联实现解耦，避免了在AAS内部强加固定结构；第二，对CSS模型进行了面向智能体系统的扩展，以AssetCapability与AgentCapability的区分形式化了物理资产与数字代理之间的功能二元性；第三，建立了从标准化描述到可执行数字孪生的完整自动化管线，实现了自配置工业智能体在分布式环境中的对等通信与自主协调。此外，作者还识别了AID子模型在数据提取和动作描述方面的实际不足，并以非侵入式扩展加以弥补，为标准化模板的演进提供了实证依据。当前研究的局限在于验证规模有限，尚未充分探索可扩展性、异构资产行为及实时网络约束，这些方面被列为后续工作的重点方向。