小模型也能做最优控制：递归推理让物流机器人更省更快

仓库里最“贵”的东西，常常不是机器人本体，而是让它在真实世界里稳定、准时、低耗地跑起来的控制算法。在 2025 年的物流旺季（双旦叠加、年终盘点、返工补货），许多企业会同时遇到三个问题：订单波动更剧烈、设备协同更复杂、对能耗与时延更敏感。偏偏这时候，主流神经网络控制器越做越大，从百万参数涨到千万甚至更高——对边缘设备来说，算力、功耗、散热、可靠性都跟不上。

这篇文章想讲一件“反直觉但很实用”的事：来自 2025-12 的研究 Tiny Recursive Control（TRC） 提出一种思路——能力不一定来自更大的参数量，也可以来自更深的迭代推理。论文里用约 150 万参数的紧凑网络，通过反复迭代来逼近近似最优控制；推理内存低于 10MB，GPU 上毫秒级完成。把它放到“人工智能在机器人产业”系列里看，我的判断是：TRC 这种递归式控制范式，特别适合落地到物流与供应链的路径规划、资源分配与仓内多机协同。

为什么物流机器人需要“更小、更会想”的控制器？

答案：物流场景的瓶颈往往是边缘实时性与系统鲁棒性，不是离线训练的精度上限。

在仓内 AMR、分拣机械臂、输送线协同这些系统里，你真正要优化的是一组动态目标：

• 时效：到达时间窗口、波次截止、装车准点率
• 成本：能耗、轮胎与驱动损耗、拥堵导致的空跑与等待
• 安全与合规：限速、避障、刹停距离、人机混行
• 稳定性：传感器噪声、地面摩擦变化、载重差异

很多团队容易走偏：控制器做得越来越大，离线评测越来越好，但上线后发现延迟抖动、功耗飙升、发热降频、模型更新困难，最后不得不回到更传统、更保守的规则/优化器。

TRC 的价值不在于“替代一切”，而是提供一种更工程化的折中：小模型 + 多次迭代推理，在不增加模型内存的前提下，提高控制质量。

TRC 的核心思想：用“迭代深度”换“参数规模”

答案：TRC 把同一套小网络重复使用，多轮修正控制序列，像“不断复盘并纠错”的控制器。

论文提出的 TRC（Tiny Recursive Control）有几个关键点，用物流人更容易理解的方式讲：

1）不是一步给答案，而是“先给草案，再逐步改”

传统端到端控制常见模式是：输入状态→网络输出动作/轨迹→执行。TRC 更像资深调度员：

1. 先给一个可行的控制序列（草案路线/速度曲线）
2. 在内部进行轨迹模拟（相当于演练）
3. 根据偏差（跟踪误差、约束违反）做修正
4. 重复多次，直到“够好”

这种结构天然契合物流控制：仓内路网、拥堵、限速、转弯半径、载重变化，本来就需要反复修正。

2）权重共享：迭代次数增加，内存不涨

TRC 的反直觉之处是：能力来自反复调用同一个小网络。这带来明确的工程收益：

• 想要更高质量：增加迭代次数（计算多一点）
• 想要更低时延：减少迭代次数（质量稍降）
• 模型大小不变，便于部署在边缘 GPU/工控机/甚至更轻量的加速器上

在供应链系统里，“可控的计算预算”特别重要：白天高峰时你宁愿少迭代一点保吞吐，夜间低谷再多迭代优化能耗与磨损。

3）两层层级潜变量：更像“先定策略，再定细节”

论文提到两级层级潜结构（hierarchical latent structure）。你可以把它类比为：

• 上层：决定大方向（走哪条主通道、何时绕行）
• 下层：微调动作（每个时间步的速度、转角、加减速）

对物流机器人来说，这对应了“全局路径规划 + 局部轨迹控制”的常见架构。TRC 有机会把两者融合得更紧密：全局意图通过潜变量表达，局部动作通过迭代修正落到可执行轨迹上。

一句话概括：TRC 用“反复推理与纠错”替代“堆参数”，让小模型也能逼近最优控制。

从航天控制到供应链：TRC 在物流里的三个落地方向

答案：TRC 的递归最优控制框架，最适合“约束多、实时性强、需要持续纠错”的物流机器人与调度系统。

论文验证了振荡器稳定与带燃料约束的动力下降等非线性控制任务。把思想迁移到物流与供应链，我建议优先看以下三个方向（也是最容易形成线索与项目的）：

1）自主配送/园区无人车：路径规划其实是连续最优控制

很多团队把“路径规划”想成图搜索或离散决策，但一上车就会遇到连续问题：速度曲线、转弯半径、刹停距离、舒适性、能耗。

TRC 这种“模拟—纠错—再模拟”的流程，可以用在：

• 时间窗到达：在满足限速与安全距离下，尽量准点
• 能耗最小：在同样的到达时间内，减少频繁加减速
• 鲁棒避障：障碍物变化时，迭代次数临时增加以提高安全裕度

工程上可落成一个策略：

• 正常路况：3–5 次迭代，保证毫秒级响应
• 复杂路况/拥堵：8–12 次迭代，提高轨迹质量

2）仓库 AMR 多机协同：把“拥堵”当作控制误差来修正

仓内最常见的隐性成本是拥堵：等待、绕行、会车让吞吐掉得很快。TRC 的思路提供一个很干净的建模方式：

• 将“计划轨迹 vs 实际可行轨迹”的差异视为误差
• 通过递归修正逐步减少冲突（类似逐步消除潜在碰撞与死锁）

如果结合调度系统（WMS/WCS），可以让 TRC 接收更丰富的状态：通道占用率、站台排队长度、任务优先级，然后在迭代中不断把轨迹推向“更少冲突、更低等待”的解。

3）仓内自动化与补货：递归方法也能优化“资源分配”

供应链里的资源分配（叉车/AMR 分配、波次分配、站点人力配置）常被当成离散优化。但实际执行仍是一个动态系统：任务到达、设备状态变化、异常插单。

TRC 的启发是：把一次性求解改为持续迭代的“滚动修正”。

• 每隔 1–5 秒做一次小步迭代更新计划
• 权重不变，内存稳定
• 通过迭代深度控制“算力花多少、计划改多大”

这类方法特别适合年末旺季：你不需要完美计划，你需要一个能快速纠错、对突发更稳的系统。

实施建议：把 TRC 思想落到项目里的 4 个步骤

答案：先从“局部最优控制”切入，再逐步扩展到多机与调度层，才能把收益做实。

我见过不少企业在“端到端大模型控制”上栽跟头，原因不是技术不行，而是工程路径太激进。更可行的路线是：

1. 选一个高频、可量化的控制点

   • 例如：AMR 过窄通道的速度—转角控制、站台对接的精定位、输送线分流口的节拍控制。

2. 定义清晰的代价函数（成本）与约束

   • 成本：时间、能耗、急加速次数、偏航误差
   • 约束：速度上限、加速度/角速度限制、安全距离

3. 用迭代次数做“质量旋钮”

   • 把实时系统需要的 P95 延迟写进指标（例如 20ms 内）
   • 在不同场景配置不同迭代上限，实现弹性计算

4. 上线只做“建议控制”或“安全层之上”

   • 先让 TRC 输出候选轨迹
   • 由安全控制器/规则层做最后裁决（限速、急停、避障）
   • 等数据与稳定性验证后，再扩大权限

可复制的一句项目原则：先用递归推理把“稳定与可控”做出来，再谈吞吐和成本优化。

常见追问：TRC 会替代 MPC/传统优化器吗？

答案：更现实的方向是混合架构：用 TRC 提供快速近似解，再用约束层兜底。

在物流机器人里，MPC（模型预测控制）和各类规划器依旧很强，原因是可解释、约束处理成熟。但它们也有痛点：复杂环境下求解慢、模型不准时效果下降。

TRC 的合适位置是：

• 给出“足够好”的初始解（warm start）
• 通过多轮迭代把解推向更低成本
• 与硬约束检查器配合，保证安全合规

当你把它当作“可调预算的近似最优控制模块”，它的工程价值会比“要取代一切”大得多。

结尾：递归推理会成为物流控制的下一种主流形态吗？

TRC 让我最认可的一点，是它把一个很工程的问题说透了：边缘系统要的是可控的内存与时延，而不是无限膨胀的模型规模。在物流与供应链场景里，这种取舍尤其关键——你可能愿意多花 5ms 来换更少的拥堵、更低的能耗和更准的到达时间，但你很难接受为了“更大模型”带来的部署复杂度与稳定性风险。

如果你正在做仓内 AMR、多机协同调度、园区无人配送，建议把“递归式最优控制”加入你的技术路线图：先从一个小场景试点，用迭代次数作为质量旋钮，逐步扩到更复杂的协同问题。下一步值得思考的是：当控制器具备“自我纠错”的迭代能力后，供应链系统的 KPI（准点率、能耗、吞吐）会不会从“靠规则堆出来”，转向“靠优化持续逼近”？

想把 TRC 思路落到你的仓库/配送网络？可以从“一个可量化的控制点 + 可调迭代预算”开始做 PoC，然后再谈规模化。