七大原生模块，十一大核心创新

节点广播自身HV向量，其他节点计算语义相似度，相似度超阈值的节点自动建立共振链接。拓扑随语义关系动态变化，天然适配业务语义。

传统分布式系统需要手动配置节点拓扑或依赖中心路由。FRT实现零配置自组织——设备开机即组网，语义相近的设备自动协同。

每个时序事件编码为HV，使用置换编码事件间的时序关系，叠加形成时序模式HV。新事件与历史模式做相似度比较，低于阈值即判定为异常。

工业传感器的时序数据异常检测无需云端训练，本地实时完成。单次记忆更新约60微秒，零遗忘——知识只增不减。

每个节点将本地决策编码为HV，广播到网络。所有节点收到HV后做叠加运算，叠加结果中多数信息被保留，少数噪声被过滤——这就是共识。

传统分布式共识（Paxos/Raft/区块链）需要多轮通信，延迟在秒级到分钟级。DVC利用HV叠加的数学特性，实现毫秒级共识，在实时协同场景中具有决定性优势。

每个决策候选编码为HV，每个约束条件编码为HV。候选HV与约束HV做相似度计算，加权叠加得到每个候选的约束满足度，得分最高的候选即为最优决策。

传统规则引擎随规则数量增长而复杂度爆炸，且难以审计。ADC的决策过程是代数运算，完全确定性，每一步可追溯，满足工业安全法规的可审计要求。

节点A学会某技能后，将技能编码为HV模式。该HV通过传输层发送给节点B，节点B将收到的HV叠加到自己的记忆中。叠加运算保留原有信息，新技能增量融入——不会遗忘旧技能。

神经网络的知识迁移需要联邦学习，耗时且复杂。PST通过一次HV叠加完成技能传递，全域智能自生长——一个节点学到的新能力，瞬间扩散到整个智能场。

每个行动步骤编码为HV，步骤间的时序关系通过置换编码。所有步骤的HV经过置换后叠加，形成完整的行动序列HV。同一场景永远生成同一行动序列——确定性规划。

传统规划算法（A*/MCTS）在复杂场景下搜索空间爆炸。VAC通过代数运算直接生成行动序列，复杂度恒定，在MCU上也能实时规划多步行动。

FallbackEngine调度7大模块协同：HSF处理多模态输入，FRT感知上下文，VTM检测时序异常，DVC做多节点共识，ADC做约束决策，PST调用已学技能，VAC规划行动序列。

这不是降级，是身体本能。Nexus大脑负责高级推理，AxonCog身体负责感知、反射、记忆、协调。即使没有Nexus，设备仍有基础智能——不是变砖，是本能。