新一代运行时基础设施

KernelSeq 擎序

面向智能系统的行为可信基础设施,通过确定性运行时验证技术,让复杂软件系统的行为变得可预测、可验证、可信赖。

< 256KB RAM 占用
< 2ms 验证延迟
99.2% 精确率
DRV
挑战

软件变得 过于复杂 而难以信任

现代系统的故障方式无法复现,并发、时序、中断、网络和内存限制共同导致行为漂移。

并发时序不确定分布式事件资源限制
行为漂移
传统方法只能回答「发生了什么」,无法回答「行为是否仍然可信」
新语义基础

Introducing Deterministic Runtime Verification

DRV 不是验证「有没有违反规则」,而是验证「系统是否仍然保持可信行为」。

事件流
确定性运行时
行为模型
BCV 引擎
传统:Execution ⊨ Property
KernelSeq:TonlineΩ* · Tref
Tonline 为在线行为,Tref 为参考行为,Ω* 为最小观察空间
核心理念: 弱观察互模拟 Weak Observational Bisimulation
架构

KernelSeq Runtime Architecture

应用层
行为模型
BCV 引擎
KernelSeq 运行时
硬件 / CPS
核心技术

四大 核心创新

确定性执行语义

将物理世界的异步事件转换为确定的逻辑执行序列,消除时序不确定性。

事件排序

最小观察空间 Ω*

通过静态 TDG 分析,识别行为关键变量,只观察必要的信息。

效率优化

行为一致性验证

比较参考行为与运行时行为,输出一致或漂移的判定结果。

BCV

资源高效运行时

专为嵌入式系统设计,<256KB RAM,<2ms 验证延迟,MCU 就绪。

工业级
工程验证

真实汽车环境 验证

KernelSeq v1.4.2 在 ARM Cortex-M7 + CAN Bus 环境下,50,000 次故障注入测试

98.8%
准确率
99.2%
精确率
98.5%
召回率
< 0.1%
误报率
< 2ms
验证延迟
< 256KB
RAM 占用
应用场景

行业 应用

汽车

ECU · 自动驾驶 · OTA

机器人

工业机器人 · 自主机器

工业控制

PLC · 运动控制

能源

智能电网 · 基础设施

边缘 AI

Edge Agent · AI 控制器

平台

产品 家族

KernelSeq Runtime

轻量级行为验证引擎
执行观察验证解释

KernelSeq SDK

原生集成的确定性系统构建
Runtime API模型定义事件接口

KS Studio

行为工程 IDE
建模分析回放
研究

学术 成果

DRV 框架
运行时验证 · 形式化方法 · 信息物理系统
资源受限系统中行为一致性验证的语义基础
DRV 语义框架 · BCV 形式化 · Ω* 观察空间推导 · 弱观察互模拟
📘 DRV 框架 (2025)
📗 BCV 理论 (2026)
📕 论文与出版物
愿景

让智能系统 可问责

2025
基础研究
2026
运行时产品
2028
行业采纳
2030
行为信任基础设施

构建 可信系统 的未来

加入我们,共同定义下一代智能系统的行为信任基础设施。

KernelSeq builds deterministic runtime infrastructure that enables intelligent systems to verify and trust their own behavior.

擎序构建确定性运行时基础设施,让智能系统能够验证并证明自己的行为。