何曉驍 姚呈康

摘要：本文系統(tǒng)地梳理了人工智能等新技術(shù)在戰(zhàn)術(shù)對(duì)抗訓(xùn)練和機(jī)載訓(xùn)練系統(tǒng)中的應(yīng)用，以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)在訓(xùn)練中的應(yīng)用，分析了上述這些技術(shù)在航空訓(xùn)練領(lǐng)域的發(fā)展方向，研究發(fā)現(xiàn)人工智能等新技術(shù)已經(jīng)在航空訓(xùn)練領(lǐng)域中推廣應(yīng)用，使訓(xùn)練方式從過(guò)去的集中式訓(xùn)練向基于云端的分布式訓(xùn)練轉(zhuǎn)變，從以訓(xùn)練大綱為中心向以學(xué)員為中心轉(zhuǎn)變。

關(guān)鍵詞：人工智能；航空訓(xùn)練；機(jī)器學(xué)習(xí)；虛擬現(xiàn)實(shí)；飛行模擬器

中圖分類(lèi)號(hào)：V11文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.10.002

基金項(xiàng)目：航空科學(xué)基金（2018ZG18010）

幾乎每個(gè)行業(yè)都面臨著新興技術(shù)的挑戰(zhàn)，人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等新技術(shù)已經(jīng)經(jīng)常出現(xiàn)在日常生活中。在民用領(lǐng)域，大量的資本投入促使了這些技術(shù)的快速發(fā)展。民用領(lǐng)域的使用環(huán)境基本上屬于合作環(huán)境，有利于新技術(shù)上的發(fā)展。但是對(duì)于軍用領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，存在著戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧和博弈對(duì)抗，還存在數(shù)據(jù)缺失的問(wèn)題，并且將AI直接用于武器裝備也帶來(lái)了道德層面問(wèn)題，所以將新技術(shù)首先用于仿真訓(xùn)練領(lǐng)域是一種過(guò)渡辦法。傳統(tǒng)上，軍工企業(yè)參與軍方訓(xùn)練相關(guān)工作時(shí)，往往被要求為軍方用戶制造、交付硬件。如今，更多的交付物已從硬件（產(chǎn)品）轉(zhuǎn)移到軟件（服務(wù)），這是軍工行業(yè)的重大轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交付物可能會(huì)在技術(shù)需求上跟當(dāng)前有很大的不同，如要求交付無(wú)形的源代碼給了新技術(shù)更多的施展空間，使得新技術(shù)得到重視和發(fā)展。通過(guò)近些年的努力，航空訓(xùn)練的保真度、訓(xùn)練效率以及設(shè)備小型化等方面已經(jīng)有了明

顯的提升[1-3]。

1人工智能技術(shù)在訓(xùn)練中的應(yīng)用

1.1用于戰(zhàn)術(shù)對(duì)抗訓(xùn)練

由人類(lèi)專(zhuān)家把戰(zhàn)術(shù)、戰(zhàn)役等不同顆粒度中的基礎(chǔ)交戰(zhàn)規(guī)則進(jìn)行抽取，把交戰(zhàn)規(guī)則模型化，用人工智能技術(shù)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行組合和擴(kuò)展形成專(zhuān)家系統(tǒng)，在一定的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中驅(qū)動(dòng)實(shí)體進(jìn)行交互，使其行為具有保真度?！斑z傳模糊樹(shù)”是一種常用的算法框架，其原理上是一種基于演進(jìn)式的推理系統(tǒng)，能夠利用人類(lèi)專(zhuān)家的作戰(zhàn)、飛行知識(shí)庫(kù)，使其在多實(shí)體、多目標(biāo)協(xié)同作戰(zhàn)中具備快速實(shí)時(shí)行為決策能力。

由美國(guó)辛辛那提大學(xué)航空工程系開(kāi)發(fā)的多實(shí)體、中距空戰(zhàn)對(duì)抗系統(tǒng)，稱(chēng)為“阿爾法”（ALPHA）（見(jiàn)圖1），在公開(kāi)報(bào)道中打敗了美軍退役飛行員。ALPHA系統(tǒng)作為對(duì)抗中的紅方，操縱著4架F/A-18飛機(jī)，從約95km處迎頭進(jìn)入。藍(lán)方的兩架F/A-18飛機(jī)由美軍退役飛行員駕駛，同時(shí)藍(lán)方有預(yù)警機(jī)支援，在態(tài)勢(shì)感知上有優(yōu)勢(shì)，并且，藍(lán)方的武器數(shù)量和射程均優(yōu)于紅方。藍(lán)方目標(biāo)是穿透紅方在海岸線的空域，經(jīng)多回合的對(duì)抗，結(jié)果都是退役飛行員被擊落且紅方?jīng)]有損失。結(jié)果表明，“阿爾法”具備了一定的容錯(cuò)能力和強(qiáng)大的認(rèn)知能力，能做出清晰的判斷和準(zhǔn)確的動(dòng)作，比人類(lèi)反應(yīng)快250倍。專(zhuān)家系統(tǒng)沒(méi)有情緒，行為理性，操縱準(zhǔn)確，反應(yīng)快，能預(yù)判人類(lèi)飛行員的行為，在進(jìn)攻和防御轉(zhuǎn)換切換迅速[4]。

這種使用AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)非常適合用于飛行員的戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練，具有成本低、易部署、行為較為準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)然，該技術(shù)也可以用于未來(lái)可預(yù)見(jiàn)的有人/無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的場(chǎng)景的訓(xùn)練。通過(guò)類(lèi)似于“阿爾法”這種人機(jī)對(duì)抗訓(xùn)練，提高人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)中人類(lèi)飛行員與機(jī)器之間的信任協(xié)作。與此同時(shí)，由于采用由易到難、由遠(yuǎn)距到近距、由單機(jī)到協(xié)同的方式來(lái)發(fā)展和訓(xùn)練機(jī)器的自主空戰(zhàn)能力，可以實(shí)現(xiàn)空中格斗算法面向不同難度問(wèn)題時(shí)的智能提升。AI驅(qū)動(dòng)的行為讓無(wú)人化飛行器具有面向相對(duì)復(fù)雜作戰(zhàn)任務(wù)時(shí)，具備一定的自主決策能力，人類(lèi)飛行員可以從傳統(tǒng)的飛機(jī)駕駛員角色逐漸轉(zhuǎn)變成為協(xié)同編隊(duì)指揮員的角色，通過(guò)指揮編隊(duì)中多個(gè)高度自主的無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)完成空中作戰(zhàn)任務(wù)[5-6]。

1.2用于機(jī)載訓(xùn)練系統(tǒng)

在日常備戰(zhàn)時(shí)期，開(kāi)展航空兵的實(shí)裝訓(xùn)練和體系化對(duì)抗訓(xùn)練是一種能有效保持并提升戰(zhàn)斗力的方式。在一對(duì)一的超視距迎頭空戰(zhàn)中，假如態(tài)勢(shì)簡(jiǎn)單、位置信息清晰，很難在中、遠(yuǎn)距將對(duì)手擊落。按照現(xiàn)代空中作戰(zhàn)理論，在飛機(jī)能力相近的情況下空戰(zhàn)制勝取決于敵我雙方在任務(wù)的感知（Observe）、認(rèn)知（Orient）、決策（Decide）、執(zhí)行（Action）4個(gè)循環(huán)的執(zhí)行速度是否占優(yōu)。隨著機(jī)載系統(tǒng)智能化水平的提升，機(jī)器和人類(lèi)飛行員的兩層OODA環(huán)的循環(huán)速度落差將成為限制空中作戰(zhàn)平臺(tái)性能發(fā)展的瓶頸，因此必須訓(xùn)練機(jī)載系統(tǒng)更多地承擔(dān)認(rèn)知、決策層面的任務(wù)，降低人類(lèi)飛行員在空戰(zhàn)鏈路中的任務(wù)載荷，優(yōu)化人機(jī)配合的節(jié)奏，保證在對(duì)抗中失誤更少，速度更快，最終提升制勝概率[7]。AI算法具有嚴(yán)格執(zhí)行規(guī)則、幾乎不犯錯(cuò)誤的優(yōu)勢(shì)，經(jīng)過(guò)改造適合成為虛擬對(duì)手，配合人類(lèi)飛行員開(kāi)展超視距空戰(zhàn)對(duì)抗訓(xùn)練。對(duì)于近距格斗而言，盡管近距空戰(zhàn)在未來(lái)發(fā)生的頻率逐漸降低，但是格斗也是訓(xùn)練必不可少的科目。機(jī)載訓(xùn)練系統(tǒng)是在飛機(jī)任務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，增加了生成空中、地面虛擬對(duì)抗性目標(biāo)的能力，使飛行員能隨時(shí)隨地開(kāi)展“實(shí)”對(duì)“虛”的對(duì)抗任務(wù)訓(xùn)練。傳統(tǒng)的訓(xùn)練系統(tǒng)往往采用實(shí)裝對(duì)抗的方式，訓(xùn)練中沒(méi)有加入虛擬目標(biāo)，對(duì)抗強(qiáng)度有限。將AI驅(qū)動(dòng)的具有對(duì)抗性的數(shù)字實(shí)體和真實(shí)飛行結(jié)合，將虛擬目標(biāo)融入到機(jī)載任務(wù)系統(tǒng)后，飛行員可以按照原裝備作戰(zhàn)飛行程序使用機(jī)載任務(wù)系統(tǒng)訓(xùn)練（見(jiàn)圖2）。

AI驅(qū)動(dòng)的程序可以讓“敵人”自動(dòng)做出類(lèi)似人類(lèi)的反應(yīng)，甚至比專(zhuān)家的動(dòng)作更為準(zhǔn)確。這種類(lèi)似于專(zhuān)家系統(tǒng)的程序代替了傳統(tǒng)的預(yù)先編程行為模型，使虛擬目標(biāo)看起來(lái)更加符合實(shí)際情況。虛擬目標(biāo)會(huì)對(duì)飛行員的行為實(shí)時(shí)響應(yīng)，因此飛行員無(wú)法預(yù)測(cè)虛擬目標(biāo)的下一步行為，這使飛行員需要判斷“敵人”的意圖并調(diào)整戰(zhàn)術(shù)，避免了千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。這種行為舉止更加真實(shí)，增強(qiáng)了訓(xùn)練的效果。武器數(shù)字化后的彈道仿真和實(shí)時(shí)結(jié)果評(píng)估由機(jī)載計(jì)算機(jī)完成，因此飛行員會(huì)立即知道訓(xùn)練結(jié)果是擊中還是被擊落。虛擬目標(biāo)的雷達(dá)也可以被模擬，把輻射狀態(tài)發(fā)送到實(shí)裝飛機(jī)任務(wù)總線中，激勵(lì)本機(jī)的雷達(dá)告警設(shè)備做出響應(yīng)[8-9]。

2機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在訓(xùn)練中的應(yīng)用

隨著訓(xùn)練需求的發(fā)展，利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化是提高訓(xùn)練效率和水平的有效解決方案。數(shù)據(jù)早已成為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)熱詞，對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析和利用對(duì)各行業(yè)能起到很大作用。在航空訓(xùn)練領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間，但是尚未充分利用這些數(shù)據(jù)讓其能發(fā)揮潛力。這主要是因?yàn)樯婕败娪脭?shù)據(jù)的最大障礙是工業(yè)部門(mén)或者其他機(jī)構(gòu)的訪問(wèn)權(quán)受限。缺少對(duì)所需數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限可能會(huì)阻礙利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)去開(kāi)發(fā)解決方案。訓(xùn)練數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的敏感性相對(duì)較低，這使得機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有了施展空間。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要學(xué)習(xí)一定規(guī)模的數(shù)據(jù)，因此隨著對(duì)正確數(shù)據(jù)的訪問(wèn)增加，這些算法變得“更智能”。此外，大數(shù)據(jù)不一定比小數(shù)據(jù)好，重要的是正確的數(shù)據(jù)。基于各種數(shù)據(jù)源的相關(guān)性，形成所需要的數(shù)據(jù)集才能得出有意義的結(jié)論。基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前一種比較主流的預(yù)測(cè)訓(xùn)練效果表現(xiàn)的方法，被證明具有實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)訓(xùn)練表現(xiàn)的能力，可以更有效地修改訓(xùn)練內(nèi)容以保持學(xué)員的參與度，從而幫助轉(zhuǎn)移和保留必要的技能（見(jiàn)圖3）。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法將使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)化那些完全客觀的過(guò)程。如在練習(xí)密集編隊(duì)科目時(shí)，人類(lèi)教練員不容易評(píng)估以英尺或毫秒為單位的偏差。但是用計(jì)算機(jī)自動(dòng)評(píng)估工具可以測(cè)量、顯示，使評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)化并根據(jù)客觀標(biāo)準(zhǔn)分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，給出評(píng)價(jià)結(jié)論，從而使人類(lèi)教練員有能力關(guān)注更多主觀因素。

有些學(xué)員學(xué)習(xí)得快，有些學(xué)員學(xué)習(xí)得慢。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，暴露出訓(xùn)練過(guò)程中存在的問(wèn)題，根據(jù)對(duì)個(gè)人評(píng)價(jià)水平進(jìn)行調(diào)整，提升或降低訓(xùn)練復(fù)雜性以及對(duì)訓(xùn)練進(jìn)度進(jìn)行調(diào)整，給持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程提供了較為直接和客觀的支撐，從而在訓(xùn)練大綱的基礎(chǔ)上優(yōu)化了個(gè)人訓(xùn)練計(jì)劃。這種閉環(huán)訓(xùn)練系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“個(gè)性化”學(xué)習(xí)，適應(yīng)學(xué)員當(dāng)前的知識(shí)儲(chǔ)備，讓其保持最佳學(xué)習(xí)水平[10]（見(jiàn)圖4）。

該技術(shù)還用于監(jiān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)員的生理特征，分析學(xué)員在面臨不同任務(wù)壓力下的生理反應(yīng)。學(xué)員在心臟附近佩戴監(jiān)測(cè)傳感器，用于測(cè)量心率、呼吸、脈搏和血壓，監(jiān)控學(xué)員對(duì)任務(wù)壓力的反應(yīng)程度。例如，數(shù)據(jù)可以反映出當(dāng)前科目是否對(duì)學(xué)員過(guò)于簡(jiǎn)單或困難。當(dāng)學(xué)員遇到單發(fā)失效或者任務(wù)目標(biāo)臨時(shí)改變，復(fù)雜氣象下、敵方戰(zhàn)斗機(jī)或地空導(dǎo)彈來(lái)襲時(shí)，可以分析學(xué)員心理的變化趨勢(shì)[11]。

3混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)在訓(xùn)練中的應(yīng)用

AR、混合現(xiàn)實(shí)（MR）、VR可簡(jiǎn)稱(chēng)為XR（見(jiàn)圖5、圖6）。大量基于XR的設(shè)備或軟件投入到了仿真訓(xùn)練中。MR處于虛擬現(xiàn)實(shí)（完全合成）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（完全現(xiàn)實(shí)）之間的中間地帶。VR應(yīng)用于訓(xùn)練相對(duì)較早，但在用于飛行員訓(xùn)練時(shí)由于看不見(jiàn)物理環(huán)境，飛行員無(wú)法與駕駛艙進(jìn)行交互，缺乏觸覺(jué)反饋。MR的出現(xiàn)給這個(gè)難題帶來(lái)了解決辦法，該系統(tǒng)使用物理接口和虛擬接口的組合，使人員可以從虛擬世界看到駕駛艙，解決了與物理駕駛艙交互的問(wèn)題[12-13]。

MR技術(shù)結(jié)合了物理環(huán)境和計(jì)算機(jī)生成（或虛擬）信息，在設(shè)備小型化的同時(shí)還具有讓眼部舒適的分辨率和視野。利用MR技術(shù)使訓(xùn)練設(shè)備小型化、便攜化，可機(jī)動(dòng)部署，能部分代替?zhèn)鹘y(tǒng)訓(xùn)練系統(tǒng)（如全任務(wù)模擬器），開(kāi)展的一些訓(xùn)練科目，減少了對(duì)昂貴的任務(wù)模擬器的使用需求[14]。

在接下來(lái)的10年中，MR將成為仿真訓(xùn)練重點(diǎn)關(guān)注的一項(xiàng)技術(shù)，對(duì)于航空兵訓(xùn)練而言，MR技術(shù)可以部分取代傳統(tǒng)的、笨重的、對(duì)場(chǎng)地要求高的球幕投影系統(tǒng)；對(duì)陸軍的單兵訓(xùn)練，MR這種頭戴式設(shè)備具有可移動(dòng)的優(yōu)勢(shì)，可靈活部署用于戶外訓(xùn)練，而這是通過(guò)傳統(tǒng)的固定培訓(xùn)系統(tǒng)無(wú)法獲得的使用方式。

目前，頭戴式設(shè)備的運(yùn)動(dòng)跟蹤通常使用放置在房間周?chē)膫鞲衅鱽?lái)感應(yīng)用戶的位置。在未來(lái)的幾年中，這種跟蹤方式逐步轉(zhuǎn)為內(nèi)置于頭戴式耳機(jī)中，它使用攝像頭來(lái)感應(yīng)用戶的位置，而無(wú)須在周?chē)臻g中放置外部傳感器[15-16]。

4結(jié)束語(yǔ)

人工智能等新技術(shù)已經(jīng)逐漸在航空訓(xùn)練領(lǐng)域中推廣應(yīng)用，盡管面臨許多挑戰(zhàn)，但航空訓(xùn)練正在不斷發(fā)展以提高訓(xùn)練的效率和戰(zhàn)備狀態(tài)。新技術(shù)引入后的訓(xùn)練方式從過(guò)去的集中式訓(xùn)練向基于云端的分布式訓(xùn)練轉(zhuǎn)變；從以訓(xùn)練大綱內(nèi)容為中心向以學(xué)員學(xué)習(xí)效果為中心轉(zhuǎn)變。

訓(xùn)練系統(tǒng)中的智能虛擬目標(biāo)是提升訓(xùn)練效果的關(guān)鍵因素之一。近些年來(lái)，人工智能技術(shù)快速發(fā)展，并且在空戰(zhàn)對(duì)抗中已經(jīng)被證明在一對(duì)一、多對(duì)多空戰(zhàn)中戰(zhàn)勝人類(lèi)飛行員。目前，用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)發(fā)的空戰(zhàn)訓(xùn)練程序已經(jīng)表現(xiàn)出了操縱準(zhǔn)確、態(tài)勢(shì)理解快、處理大量信息快，在有限邊界內(nèi)幾乎不犯錯(cuò)誤的優(yōu)勢(shì)。頭戴式訓(xùn)練設(shè)備其在視景顯示方面有較大的視場(chǎng)，其成本比傳統(tǒng)投影系統(tǒng)降低很多，物理尺寸和應(yīng)用支持方面也有優(yōu)勢(shì)。但是在短期內(nèi)，傳統(tǒng)高端模擬器憑借在觸感和人機(jī)界面方面占有優(yōu)勢(shì)，不會(huì)被創(chuàng)新產(chǎn)品取代。但是這些創(chuàng)新技術(shù)可以作為一種補(bǔ)充，提供額外的訓(xùn)練時(shí)間，滿足低成本的要求，使基礎(chǔ)練習(xí)的資源更加豐富，加快知識(shí)轉(zhuǎn)移，以便在高端模擬器中開(kāi)展更有針對(duì)性的訓(xùn)練。

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（責(zé)任編輯陳東曉）

作者簡(jiǎn)介

何曉驍（1990-）男，碩士，工程師。主要研究方向：航空總體論證、作戰(zhàn)任務(wù)仿真、航空訓(xùn)練情報(bào)跟蹤等。

Tel：18500190798E-mail：hexiaoxiao314@163.com

姚呈康（1985-）男，博士，高級(jí)工程師。主要研究方向：軍事智能技術(shù)體系。

Tel：18591995509E-mail：yaochengkang@126.com

Analysis of Artificial Intelligence and Other New Technologies in Aviation Training

He Xiaoxiao1，*，Yao Chengkang2

1. Aviation Industry Development Research Center of China，Beijing 100029，China

2. National Key Laboratory of Science and Technology on Aircraft Control，AVIC Xian Flight Automatic Control Research Institute，Xian 710076，China

Abstract： This paper systematically combs the application of new technologies such as artificial intelligence in tactical confrontation training and airborne training system， as well as the application of machine learning technology and hybrid reality technology in training， analyzes the development direction of the above technologies in the field of aviation training， and finds that new technologies such as artificial intelligence have been popularized and applied in aviation training field， which makes the training mode change from centralized training in the past to distributed training based on cloud， and changes from training outline centered to student-centered.

Key Words： artificial intelligence； aviation training； machine learning； virtual reality； flight simulator