方輝云

（中國電子科技集團公司第三十六研究所，浙江嘉興314033）

0 引言

人工智能是研究和開發(fā)用于模擬、延伸及擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)，發(fā)展較為迅速，其在軍事方面已展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價值。無人機由于使用限制少、效費比高、敏捷靈活等獨特優(yōu)勢越來越受到關(guān)注，逐漸成為軍事作戰(zhàn)的有力武器，大力發(fā)展無人機已經(jīng)成為各個軍事強國的共識。將無人機與人工智能技術(shù)相結(jié)合，形成具有自主態(tài)勢感知、決策和行動能力的智能無人機，有可能重塑未來的戰(zhàn)場形式，改變未來戰(zhàn)爭形態(tài)，為各國軍事發(fā)展提供新動能。世界強國都把焦點放在無人機智能化作戰(zhàn)層面，加大無人機智能化的研發(fā)力度，制定發(fā)展路線圖，開發(fā)無人機智能化項目，并逐步從原型過渡到實戰(zhàn)應(yīng)用，以適應(yīng)未來復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境，實現(xiàn)快速決策分析。

1 人工智能對無人機的影響

無人機功能越來越多樣化，美軍將無人機系統(tǒng)納入其現(xiàn)有的作戰(zhàn)組織結(jié)構(gòu)，以便在信息戰(zhàn)爭中發(fā)揮效用。美軍在大力提升無人系統(tǒng)性能的同時，注重發(fā)展新興技術(shù)，智能化技術(shù)作為無人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，促進無人系統(tǒng)向高度自主方向發(fā)展。美國國防部采用《無人機路線圖2005—2030》報告中的無人機自主控制等級，將無人機劃分為10 個等級，等級越高，無人機自主控制能力越強。美軍無人機自主智能趨勢圖如圖1 所示。

圖1 美軍無人機自主智能趨勢

人工智能與無人機融合可能會改變未來的軍事作戰(zhàn)概念以及各國之間的作戰(zhàn)沖突方式，尤其是與人工智能相關(guān)的蜂群無人機將成為未來作戰(zhàn)的關(guān)鍵。無人機與人工智能的結(jié)合將是未來無人機發(fā)展的主要趨勢。無人機的集成和應(yīng)用也將人類與機器協(xié)作推向一個新的發(fā)展高度。未來戰(zhàn)爭取決于作戰(zhàn)系統(tǒng)之間的交互作用，這些交互將取決于技術(shù)的互操作性，以便在信息收集者、決策者、規(guī)劃者和戰(zhàn)士之間及時傳遞信息。圖2 顯示了人機交互的過程，智能化水平從無人機到人工計算機呈遞增趨勢，人類通過協(xié)調(diào)層、組織層、執(zhí)行層對無人機實施控制，實現(xiàn)人機協(xié)同智能態(tài)勢感知、智能決策和精準殺傷。

2 無人機領(lǐng)域的主要人工智能技術(shù)

智能化無人機在信息化戰(zhàn)場優(yōu)勢顯著，具備高度自主能力，能夠及時響應(yīng)和完成任務(wù)指令。未來戰(zhàn)場瞬息萬變，勢必要重點發(fā)展無人機系統(tǒng)的人工智能技術(shù)。無人機系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)主要包括空戰(zhàn)算法、機器視覺、有人-無人編組、蜂群、自主任務(wù)決策和攻擊。

圖2 人機交互過程

2.1 空戰(zhàn)算法

相比地面和海上作戰(zhàn)，空中作戰(zhàn)環(huán)境更為廣闊，因而需要制定更為復(fù)雜的空戰(zhàn)策略以對抗敵人。智能化無人機的空戰(zhàn)性能取決于算法的優(yōu)劣，無人機借助人工智能的算法戰(zhàn)略取得突破，從而奪取制空優(yōu)勢?？諔?zhàn)算法具有速度快、效率高、結(jié)果更為準確等特點，能夠?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用情報。人工智能空戰(zhàn)算法已在作戰(zhàn)模擬器環(huán)境中進行演示并獲得成功。

國防高級研究計劃局空戰(zhàn)演進（ACE）項目為人工智能開發(fā)人員創(chuàng)建了一種競爭性空域環(huán)境，以實現(xiàn)作戰(zhàn)自主化。美國空軍研究實驗室和洛克希德·馬丁公司在2017 年進行了一系列測試，成功演示了F-16在空對地打擊任務(wù)中的一系列算法控制，并能夠適應(yīng)復(fù)雜挑戰(zhàn)。

2.2 機器視覺

機器視覺是指通過計算機來模擬人類視覺能力，使機器獲得視覺信息并進行處理和分析。機器視覺提供目標檢測和分類等態(tài)勢感知能力，并且當(dāng)多傳感器融合時，它可以在復(fù)雜環(huán)境中進行檢測、跟蹤和定位。機器視覺對于基于視覺的導(dǎo)航也是必不可少的。無人機利用機器視覺工作，首先操作員親自操控?zé)o人機，從攝像機和激光雷達收集視覺和空間數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進行標記。新標記的數(shù)據(jù)將利用無人機的機器學(xué)習(xí)算法運行，以訓(xùn)練無人機在攝像機的視野范圍內(nèi)區(qū)分物體，并關(guān)聯(lián)類似對象以避免危險。目前，小型無人機正在探索利用機器視覺算法進行自主飛行以掃描和避免障礙物。

2017 年，美國進行城市作戰(zhàn)演習(xí)利用了機器視覺技術(shù)，該演習(xí)使用的無人機與機器視覺處理應(yīng)用相連，通過安裝在無人機上的熱攝像頭，系統(tǒng)能夠識別隱蔽的狙擊手，并將威脅告知己方。認知視覺導(dǎo)航和圖像拼接是利用視覺數(shù)據(jù)和機載人工智能處理進行自主導(dǎo)航的研究領(lǐng)域。

2.3 有人-無人編組

有人-無人機編組技術(shù)被確認為是增援陸、海、空軍隊的戰(zhàn)略優(yōu)先事項，允許單兵作為協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的一部分與無人機系統(tǒng)一起工作，并允許單個用戶與無人機進行編組。美空軍戰(zhàn)斗無人機的開發(fā)重點是建立“忠誠僚機”，單個飛行員將與能夠自主決策以實現(xiàn)戰(zhàn)略目標的伴隨無人機協(xié)同工作。美陸軍對人機協(xié)同技術(shù)的設(shè)想是自主無人系統(tǒng)將作為編組成員執(zhí)行任務(wù)，并監(jiān)督下級系統(tǒng)，以完成關(guān)鍵和復(fù)雜任務(wù)。自2014 年以來，美陸軍對戰(zhàn)術(shù)無人機進行編組并演示驗證，目的是將控制器射程擴展到競爭環(huán)境中，在視距外發(fā)動攻擊。

2.4 蜂群技術(shù)

美軍將推出無人機蜂群自主系統(tǒng)訓(xùn)練策略。無人機蜂群是人工智能和無人機結(jié)合發(fā)展的一個關(guān)鍵領(lǐng)域，人工智能為無人機提供了一種快速、自適應(yīng)和靈活的方式來探索集群行為的最佳交互規(guī)則，通過利用人工智能來校準蜂群運動和戰(zhàn)術(shù)，從而增強系統(tǒng)自主性以減輕人工負擔(dān)。無人機蜂群技術(shù)包括蜂群自主性、人-蜂群編組、蜂群感知、蜂群組網(wǎng)等，蜂群無人機具備態(tài)勢感知、計算、機動、火力等優(yōu)勢，且功能多樣，可有效提升蜂群內(nèi)部無人機的自主協(xié)調(diào)控制能力。

無人機蜂群技術(shù)可以在防空反導(dǎo)、反潛戰(zhàn)和網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)等方面發(fā)揮效用，并能在更大范圍的進攻行動之前，干擾或摧毀敵方的預(yù)警探測和指控系統(tǒng)。例如單架無人機不太可能對美國F-35 隱形戰(zhàn)斗機等構(gòu)成重大威脅，但是成百上千的人工智能無人機蜂群出擊，就可能擊敗對手的尖端防御裝備。未來，空中無人機機群使用最優(yōu)化的人機結(jié)合算法訓(xùn)練，將有助于保持有競爭力的空中優(yōu)勢。

2.5 自主任務(wù)決策和攻擊技術(shù)

無人機自主任務(wù)就是在競爭的電磁環(huán)境中，對攻擊及情報、監(jiān)視和偵察（ISR）過程進行預(yù)編程，執(zhí)行復(fù)雜的命令，完成作戰(zhàn)目標。隨著現(xiàn)代空中系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，多機多平臺協(xié)同作戰(zhàn)概念的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行往往無法滿足多樣化作戰(zhàn)的需求。以遺傳算法、蟻群算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能方法可以為執(zhí)行自主任務(wù)提供可靠決策，例如部分無人機搭載巡航彈藥，可以利用自主任務(wù)打擊特定目標。無人機依靠云平臺，利用分布式智能計算機系統(tǒng)，進行集中指揮、分散控制和分散執(zhí)行。自主任務(wù)執(zhí)行可以同時在多個無人機平臺上進行。即使一架或幾架無人機被摧毀，還可以通過剩下的或新增的無人機繼續(xù)作戰(zhàn)任務(wù)。

3 典型利用人工智能技術(shù)的無人機項目

3.1 “空戰(zhàn)演進”（ACE）項目

2019 年5 月，DARPA 啟動“空戰(zhàn)演進”項目，旨在研究可執(zhí)行空中格斗任務(wù)的人工智能。通過“空戰(zhàn)演進”項目，人工智能空戰(zhàn)算法將為無人機空中交戰(zhàn)帶來突出優(yōu)勢。準確來說，該項目在復(fù)雜的空戰(zhàn)場中進行有人-無人編組。該項目旨在研究四個方面內(nèi)容，包括研發(fā)局部個體和編組戰(zhàn)術(shù)行為的自主作戰(zhàn)系統(tǒng)、測量飛行員對自主作戰(zhàn)系統(tǒng)的信任度、在全局行為中信任并利用自主系統(tǒng)、建立實驗基礎(chǔ)設(shè)施。ACE 項目創(chuàng)建了一個自主性框架，在框架內(nèi)，飛行員實施制定總體交戰(zhàn)策略、目標選擇和排序、確定最佳使用武器、作戰(zhàn)效果評估等高級認知行為，自主系統(tǒng)執(zhí)行飛機機動、交戰(zhàn)戰(zhàn)術(shù)等低級行為，因此需要高度信任自主系統(tǒng)。ACE 將人工智能技術(shù)應(yīng)用于空中格斗算法，并利用小型無人機和全尺寸作戰(zhàn)飛機演示作戰(zhàn)自主性。通過改進算法和戰(zhàn)術(shù)增強作戰(zhàn)場景以及對抗能力，實現(xiàn)在有人無人協(xié)同平臺模擬真實戰(zhàn)場中的作戰(zhàn)。

3.2 “空中博格”（Skyborg）項目

美國空軍研究實驗室主導(dǎo)了“空中博格”項目，以全力推進人工智能“忠誠僚機”的研發(fā)，使其成為具有高度自主任務(wù)能力的無人作戰(zhàn)飛機，目前該項目還處在初級階段?！翱罩胁└瘛表椖堪瑹o人機集群，這些無人機采用模塊化的軟硬件有效載荷以及通用的人工智能架構(gòu)，具備快速更新、可消耗、自主性、開放架構(gòu)和彈性等特征，以實現(xiàn)特定任務(wù)。

“空中博格”系統(tǒng)包括“虛擬副駕駛”和“自主無人作戰(zhàn)飛機”2 大功能?！疤摂M副駕駛”為飛行員提供輔助決策，使其快速作出選擇?！白灾鳠o人作戰(zhàn)飛機”能夠?qū)崿F(xiàn)自主任務(wù)能力，通過利用無人機執(zhí)行任務(wù)，使飛行員遠離危險。該項目未來可能將“空中博格”與波音公司的QF-16、Kratos 公司的隱形XQ-58A、BQM-167 等無人機集成在一起。

3.3 “Maven 計劃”項目

2017 年，美國防部啟動“Maven 計劃”人工智能項目并成立了“算法戰(zhàn)跨部門小組”，“算法戰(zhàn)跨部門小組”旨在加速集成人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，迅速處理國防部大數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谧鲬?zhàn)的情報數(shù)據(jù)。該項目通過利用目標檢測識別和機器視覺算法，增強無人機的自主態(tài)勢感知、規(guī)劃和執(zhí)行能力，從而提高作戰(zhàn)效率。

“Maven 計劃”對從“掃描鷹”、MQ-9“死神”無人機上收集的海量數(shù)據(jù)進行自主識別分析，確定感興趣的目標。該項目利用人工智能技術(shù)主要體現(xiàn)在對原始數(shù)據(jù)的處理和訓(xùn)練算法2 個方面。處理原始數(shù)據(jù)需要對數(shù)據(jù)進行分類和標注，根據(jù)數(shù)據(jù)特點提供最優(yōu)算法并進行部署，通過反復(fù)訓(xùn)練調(diào)整算法，以提升無人機性能。

3.4 “壓制防空無人機蜂群”（SEAD Swarm）項目

2019 年，芬蘭提出“壓制防空無人機蜂群”項目，用于迷惑、癱瘓和摧毀敵方防空系統(tǒng)，該項目得到歐盟6個成員國的支持?！皦褐品揽諢o人機蜂群”依賴于相應(yīng)算法，以便讓一群無人機可以識別防空系統(tǒng)的特征、在蜂群內(nèi)部分享信息并制定一套打擊敵防御弱點的規(guī)劃方案。作戰(zhàn)樣式可能包括致盲雷達傳感器、使用自殺戰(zhàn)術(shù)壓制敵防空火力、使用彈藥或電子戰(zhàn)載荷攻擊。

3.5 “收割者”無人機上的“敏捷禿鷲”系統(tǒng)

美國空軍授予通用原子航空系統(tǒng)公司合同，利用MQ-9“收割者”無人機演示“敏捷禿鷲”能力?！懊艚荻d鷲”是一種可搭載在無人機上的人工智能吊艙，其包含高性能計算處理結(jié)構(gòu)，采用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)δ繕诉M行自動識別、分類、跟蹤監(jiān)視。通過對獲取的圖像、視頻進行分析和處理，實現(xiàn)對目標的快速感知和識別，進而為指揮官提供決策參考?！懊艚荻d鷲”系統(tǒng)的高級計算技術(shù)可以增強態(tài)勢感知、自適應(yīng)決策、多模式、多任務(wù)，大規(guī)模分析和異構(gòu)信息處理。該系統(tǒng)的主要特點是響應(yīng)迅速，機箱可提供每秒7.5 萬億次浮點計算，提高了數(shù)據(jù)處理效率，通過大幅壓縮數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析之間的時延，從而提高打擊精度。

4 未來發(fā)展趨勢

4.1 人工智能與無人機集群融合

無人機集群的智能水平還有待演進發(fā)展。現(xiàn)階段國外構(gòu)建了有人/無人集群編組，進一步發(fā)揮人在環(huán)路的靈活應(yīng)變能力。但空戰(zhàn)場速度快、復(fù)雜多變，且信息傳遞需要時間，尤其在無人機集群之間，因而會對決策產(chǎn)生一定的影響。未來需要進一步強化無人機集群與人工智能的融合，解決無人機系統(tǒng)關(guān)鍵的感知和信任問題，更多地實現(xiàn)無人機集群的自主決策和規(guī)劃，加強無人機集群應(yīng)對復(fù)雜空戰(zhàn)場能力。

4.2 形成智能無人機關(guān)鍵技術(shù)體系

新一代智能無人機系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)以算法和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，注重提高感知、計算、認知推理和作戰(zhàn)執(zhí)行能力，從而形成一個開放、兼容、穩(wěn)定、成熟的技術(shù)體系。算法作為人工智能技術(shù)的核心，為無人機的各種行動提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的準確性是將人工智能集成到無人系統(tǒng)中必須考慮的問題。數(shù)據(jù)準確是自主分析和決策的基礎(chǔ)，它不僅受到數(shù)據(jù)源的影響，而且受接收及分析系統(tǒng)的影響，因此需要建立數(shù)據(jù)標準，并對數(shù)據(jù)進行評估。此外，要對態(tài)勢感知技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)、行為識別與預(yù)測技術(shù)、協(xié)同自主控制技術(shù)、集群技術(shù)、云技術(shù)等進行同步研究，在空戰(zhàn)戰(zhàn)場綜合運用多種技術(shù)，提升無人機的整體性能。

4.3 強化人-機協(xié)作訓(xùn)練

未來進一步提高人機協(xié)作訓(xùn)練必不可少。為適應(yīng)更大范圍的作戰(zhàn)場景和更頻繁地部署無人系統(tǒng)，需要從根本上改變軍事訓(xùn)練的要求、人事管理和組織結(jié)構(gòu)。隨著自主系統(tǒng)變得更加先進，調(diào)查、理解和記錄自主系統(tǒng)與人類的交互作用將是至關(guān)重要的。操作員和指揮官需要非常熟練地操作這些系統(tǒng)，并在各種作戰(zhàn)環(huán)境中面對特殊作戰(zhàn)挑戰(zhàn)時作出適當(dāng)反應(yīng)。通過有效培訓(xùn)操作人員和團隊，有效提高人機協(xié)作效率。

5 結(jié)束語

世界強國都在競相發(fā)展無人機系統(tǒng)，以美國為首的國家對無人機作戰(zhàn)的研究也從理論逐漸走向試驗驗證，并力圖用于實際作戰(zhàn)。人工智能技術(shù)作為新興作戰(zhàn)技術(shù)，正在迅速改變無人機的應(yīng)用模式，為無人機在未來戰(zhàn)爭的各種用途提供了多種可能性?？傮w而言，機器視覺、算法、人機協(xié)同等人工智能技術(shù)在無人機領(lǐng)域的應(yīng)用已逐步成熟?；谌斯ぶ悄艿臒o人機解決方案可以為未來作戰(zhàn)提供一種新的范式，將有助于提高作戰(zhàn)效能，奪取戰(zhàn)爭優(yōu)勢地位?！?/p>