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裝備數字孿生大規模落地應用的一個關鍵瓶頸問題是缺乏系統有效的可信評估方法。本文 分析了裝備數字孿生的動態演化性、虛實交互性等關鍵特征，提出了裝備數字孿生可信評估框架， 包括數字孿生的可信內涵、多維多層次可信評估指標體系和可信評估方法論，并以機械臂數字孿 生為例說明了整個評估過程，可以為數字孿生的評估、構建提供方向性指導。

本文中裝備是指關系國家實力和國家安全的 一類復雜產品。加快裝備全生命周期的數字化、 智能化，提升裝備研制的自主創新能力，是實現 我國“制造強國”戰略的關鍵。融合建模仿真、 智能制造和新一代信息技術的數字孿生(digital twin, DT)技術，已成為支持裝備全生命周期活動 的重要使能技術。數字孿生是物理對象的一種數字化模型，該 模型可以通過接收來自物理對象的數據而實時演 化，從而與物理對象在全生命周期保持一致[1] 。在 裝備全生命周期利用數字孿生[2-7] ，可以顯著提高 裝備創新設計水平、縮短研發周期、降低研制成本以及增強裝備自主運維能力等。值得一提的是， 在裝備的研發設計階段，圍繞裝備的數字孿生模 型，開展基于建模仿真的體系工程[8-9] ，可以在數 字空間預先對設計方案進行試驗論證，大幅減少 物理實驗的投入。但在實踐中，裝備數字孿生仍難以大規模投 入使用以真正發揮作用，其中最重要的一個瓶頸 問題便是裝備數字孿生的可信問題。模型的可信 指的是使用者對模型能夠充分反映客觀實體的真 實特性并且能夠滿足使用者既定需求的信心[7] 。只 有可信的數字孿生才能精準及時地反映裝備的特 性和狀態，進而輔助人們作出正確決策。而由于 數字孿生與物理對象保持著數據的實時交互，因 此采用不可信的數字孿生不僅無法完成預定的任 務，還可能帶來災難性的后果。

當前國內外關于裝備數字孿生可信評估的研 究嚴重滯后，在很大程度上阻礙了數字孿生的進 一步推廣和深層次應用。已有對于數字孿生的驗 證和評價，大多從外形逼真程度或仿真輸出結果 的接近程度考慮，這對于一個復雜的裝備數字孿 生而言，是不夠全面和科學的。由于數字化模型 與物理對象絕對地相等是不可能的，過度追求逼 真或高精度反而會帶來不必要的復雜性，這些復 雜性往往又會引入不確定性，進而導致模型難以 計算和使用，反而會降低可信度。通過收集并比 較裝備數字孿生模型與物理實體在某一段時間的 輸出數據的一致性來判定孿生的可信性同樣存在 不足，輸出數據在序列模式上存在一致性固然可 以說明孿生模型與物理實體在外在表現上存在相 似性，但是并不代表孿生模型與物理實體在內部 機理結構上保持一致，同時，一段時間上的數據 樣本并不能代表全局輸出的一致。因此，對于一 個裝備的數字孿生而言，外形的逼真、輸出結果 的相近并不能等同于可信。裝備數字孿生的可信 評估現實和合理的途徑是以滿足需求為原則，從 裝備數字孿生的全生命周期考察，在每一個環節 都保持可信，才能使得最終的孿生模型可信。 綜上所述，裝備數字孿生的可信評估是復雜 的系統工程，亟須一套系統全面的可信評估理論 及方法，一方面，為裝備數字孿生的可信評估提 供完整的解決方案；另一方面，也可為如何構建 可信的裝備數字孿生提供指導，從而為裝備數字 孿生的落地應用提供可信保障。

多智能體協同決策問題是群體智能領域一個重要的研究方向，隨著深度強化學習算法在多智能體決策領域如游戲AI、推薦系統、智能交通等方面的應用，基于深度強化學習的多智能體算法已經成為一個研究熱點。文中分別針對不完全信息決策、復雜決策空間設計以及動態博弈等問題開展分析，并闡述了相應的算法或模型，最后對未來多智能體領域的研究進行了展望。

多智能體［1－5］系統由一群有自主性的，可互相 交互的實體組成，它們共享一個相同的環境，通過感 知器感知環境并通過執行器采取行動。根據系統中 智能體的結構不同可以分為同構多智能體系統和異 構多智能體系統，異構多智能體系統個體間模型不 統一，使得個體感知環境的方式或者決策空間存在 一定的差異。在多智能體系統中，智能體通過與環 境進行交互獲取當前決策下的獎勵，智能體基于獎 勵改善策略并獲得最優策略的方法為多智能體強化 學習算法。

相對于單智能體策略學習問題，多智能體策略 學習過程具有更高的復雜度。一方面在于多智能體 不僅要考慮環境因素，還要考慮到己方、敵方、中立 方的行動和意圖; 另一方面考慮智能體間的神經網 絡網絡是相互連接的，以此來促進智能體之間的協 同性。在單智能體強化學習中，智能體所在的環境 通常是穩定不變的，但是在多智能體強化學習中，環 境是復雜的、動態的，因此給學習過程帶來很大的困 難。強化學習［5］算法包含狀態值函數和動作－ 狀態 值函數等要素。在多智能體強化環境中，狀態空間、 動作空間隨智能體數量指數增長，因此多智能體情形下搜索空間通常非常巨大，對計算資源要求高。基于每個智能體的任務不同，其決策動作的獎勵設 計不同，但是彼此之間又相互耦合影響，其設計的優 劣對學習到的策略好壞有直接的影響。多個智能體 的策略是同時學習的，在單個智能體的策略發生改 變時，其他智能體的最優策略也可能會變化，這將對 算法的收斂性帶來影響。

根據對多智能體控制形式的不同，多智能體協 同算法可以分為集中式( 中心化) 控制算法與分布 式( 去中心化) 控制算法。集中式控制算法通常把 整個多智能體系統的協作機制看成一個整體，通過 一個全局性的中央單元對所有單元進行統一控制。與集中式控制算法對應，分布式控制算法將各個智 能體劃分為單個主體，每一個主體獨立處理環境狀 態信息，并做出行為決策。隨著深度思考等知名研 究機構在星際爭霸 2、守護古樹 2 等多智能體游戲 環境中取得突破，基于深度強化學習算法［6－8］實現 對多智能體集中式或分布式協同控制的研究已經成 為人工智能領域的研究熱點。本文主要介紹應對多智能體博弈環境下面臨信 息不完全、動作空間維度爆炸、動態不確定性等問題 的主要方法，并對未來深度強化學習算法的發展及 應用進行展望。

量子計算作為一項前沿顛覆性技術，已經引起世界主要國家和地區的廣泛關注。文中系統梳理了美國、歐盟、俄羅斯、日本等世界主要國家和地區在量子計算領域的戰略布局；結合近年來國內外研究成果，總結了量子硬件、量子算法、混合量子計算等核心技術的發展現狀及趨勢；基于軍方的最新研究部署，分析了量子計算的軍事應用動向；圍繞IBM、Google、D-Wave、IonQ等產業鏈核心企業研究了量子計算產業化推進情況；最后研判未來發展趨勢，提出了完善我國量子計算發展布局的思考建議。

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傳統量子科技聚焦于認識量子世界、發現量子 效應及發展量子技術應用，由此誕生了晶體管、硬盤 等信息時代的關鍵核心技術，促進了經典信息技術 的繁榮［1］。現代量子科技通過人工設計和操控量 子態發展量子技術與應用［2］，揭示量子與信息的聯系，包括量子感知、量子通信、量子計算等方向，每個 方向涉及多類研究內容。量子計算作為現代量子科 技的重要組成部分，是一種遵循量子力學規律的新 型計算模式，涉及硬件、算法、軟件等領域。 數字時代，隨著數據規模的爆炸式增長，傳統計 算機處理能力接近極限，量子計算在海量信息存儲 和并行計算方面展現出其獨有的優勢。隨著人工智 能、大數據、云計算等新興技術的蓬勃發展，量子計 算有望滿足數字信號處理、軍事智能、物流管理等領 域所需的強大計算處理能力。目前，包括量子計算 在內的量子科技已經成為世界主要國家和地區重點 布局的領域。本文系統梳理了量子計算領域的國家 戰略，分析了技術方向現狀和軍事應用動向，總結了 國外頭部企業和初創公司在量子計算領域取得的新 進展，為體系謀劃我國量子計算發展布局提供支撐。

基于人工智能技術的人機對話系統在人機交互、智能助手、智能客服、問答咨詢等多個領域應用日益廣泛,這極大地促進了自然語言理解及生成、對話狀態追蹤和端到端的深度學習模型構建等相關理論與技術的發展,并成為目前工業界與學術界共同關注的研究熱點之一。該文聚焦特定場景下的任務型對話系統,在對其基本概念進行形式化定義的基礎上,圍繞著以最少的對話輪次來獲得最佳用戶需求相匹配的對話內容為目標,針對目前存在的復雜業務場景下基于自然語言的用戶意圖的準確理解和識別、針對訓練數據的標注依賴及模型結果的可解釋性不足,以及多模態條件下對話內容的個性化生成這三個重大的技術問題和挑戰,對當前的技術與研究進展進行系統地對比分析和綜述,為進一步的研究工作奠定基礎。同時,對新一代的面向任務型的人機對話系統未來的關鍵研究方向與任務進行總結。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3199.shtml