一项新发表在arXiv上的实证研究，考察了网络物理系统中传统和AI赋能的Simulink控制器之间的架构差异。研究分析了62个真实世界模型，并对13名从业者进行了调查，结果显示，无论控制器范式如何，子系统组织仍然占主导地位。然而，AI赋能的控制器大量使用离散动力学和用户定义抽象，而这些在当前的AI文献中代表性不足。一个关键发现是，AI赋能模型中显式约束执行块的消失，将安全机制转移到隐式的训练产物中，并可能破坏可追溯性。 AI
影响 突显了网络物理系统AI控制器设计中的一个差距，可能影响未来实现的安全性与可追溯性。
排序理由 这是一篇详细介绍AI控制器架构实证研究的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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