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軍事情報推薦系統是幫助指揮員快速獲取情報信息的有力工具，深度學習技術是人工智能領域的研究熱點，基于深度學習的智能推薦技術已成為軍事情報領域應用與研究的重點方向。本文介紹了情報推薦技術的軍事背景與一般框架，系統梳理了5種典型的基于深度學習的推薦算法，對各類技術在不同應用場景下的主要優缺點進行了對比；最后總結了基于深度學習的智能推薦算法在軍事情報中的具體應用，并根據軍事情報智能推薦的特點，提出未來可能的研究方向，為后期研究提供依據與參考。

軍用機器人技術是一個起源可追溯到一個多世紀前的領域，近幾十年來得到了飛速發展。從早期的制導彈藥到當代的無人駕駛車輛，軍事技術的格局不斷被創新和戰略需要所塑造。在本論文中，我們將深入探討傳統軍用機器人技術與新興技術的融合，研究它們對戰爭的影響、倫理方面的考慮以及未來的潛在發展軌跡。

軍用機器人技術的演變

從歷史上看，軍用機器人技術包含多種形式，包括地雷、魚雷和早期制導彈藥。在過去的八十年里，軍事機器人技術取得了長足的進步，如無人駕駛的空中、地面、水下和水面飛行器的發展。這些創新技術具有雙重目標：一是使人類免受傷害，二是確保行動的可靠性和精確性。

技術基礎

現代軍用機器人技術的基礎建立在關鍵技術支柱之上：

• 電子微型化： 電子微型化的迅猛發展推動了軍用機器人設計和功能的范式轉變。過去幾十年來，半導體技術、集成電路和微機電系統（MEMS）的進步使電子元件的微型化達到了前所未有的程度。這場微型化革命賦予了機器人更強的傳感能力，從高分辨率成像和激光測距到復雜的雷達和激光雷達系統，不一而足。通過縮小傳感器和處理單元的占地面積，電子微型化促進了將復雜的功能集成到小巧靈活的機器人平臺中，使它們能夠在動態環境中導航，感知微妙的線索，并以無與倫比的精度和效率執行關鍵任務。

• 電信： 先進的電信技術預示著軍用機器人技術進入了一個連接與協作的新時代。從遠程衛星通信到短程無線協議，無人系統可利用的電信能力范圍已呈指數級增長，從而實現了分布式機器人網絡的無縫數據交換和實時指揮與控制。高帶寬通信信道促進了傳感器數據、遙測數據和態勢感知信息的傳輸，使人類操作員有能力從遠程指揮中心或部署的平臺對機器人操作進行遠程監控、監督和干預。此外，安全通信協議和加密算法的進步確保了機器人資產之間傳輸數據的保密性、完整性和可用性，降低了被對手截獲、篡改或利用的風險。

• 全球定位： 無處不在的全球定位系統（GPS）技術已成為現代軍用機器人技術的關鍵，為機器人在不同戰區提供精確定位、導航和定時能力。通過利用軌道衛星群，全球定位系統使無人系統能夠確定其確切的地理坐標、同步其內部時鐘，并準確無誤地導航預定路線。這種時空意識有助于促進任務規劃、路線優化和目標捕獲，提高機器人平臺在動態和有爭議環境中的自主性、可靠性和有效性。此外，將全球定位系統與慣性導航系統（INS）和地形測繪算法相結合，可使機器人在全球定位系統失效或性能下降的環境中保持對態勢的感知，確保在不利條件下的操作彈性和任務連續性。

• 新興技術 隨著技術創新范圍的擴大，各種新興技術匯聚在一起，重新定義了軍用機器人技術的能力和可能性。從人工智能（AI）的前沿到量子技術的先鋒，這些顛覆性的力量有望推動無人系統進入自主性、適應性和戰略優勢的新時代。在地緣政治競爭和技術日新月異的背景下，將這些新興技術融入軍用機器人技術預示著戰爭模式的轉變，為決策者、戰略家和倫理學家提供了前所未有的機遇，也帶來了深刻的挑戰。

• 人工智能（AI）： 人工智能（AI）是技術革命的前沿，其特點是算法、神經網絡和機器學習模型能夠模仿人類的認知功能。在軍用機器人領域，人工智能有望增強無人系統的感知能力、決策能力和適應能力，使其能夠自主導航復雜環境，并精確高效地執行關鍵任務。人工智能在軍事機器人領域的實際應用包括能夠執行偵察任務的自主無人機，以及配備智能導航系統、能夠穿越崎嶇地形并自主躲避障礙物的無人地面車輛。此外，人工智能驅動的預測分析和模式識別算法使機器人平臺具備了預測維護能力，能夠在動態和不可預測的作戰環境中進行主動維護干預，最大限度地提高戰備狀態。

• 概率機器人技術： 概率機器人技術代表了無人系統感知環境和與環境互動方式的范式轉變。這些技術通過將不完善的傳感器數據整合到模型和計劃中，減輕了 “感知-模型-計劃-行動”（SMPA）循環中固有的不確定性。同步定位與制圖（SLAM）為機器人導航和制圖帶來了革命性的變化。即使在動態和不確定的環境中，SLAM 也能使機器人自主地實時感知和測繪周圍環境。這意味著增強了軍事應用中的態勢感知能力，使無人系統能夠導航復雜地形，以前所未有的精度和效率執行任務。

• 網絡化： 將軍用機器人集成到網絡系統中開創了協同作戰的新時代，互聯網無處不在的連接性使之成為可能。機器人可通過網絡通信無縫共享傳感器數據、建模信息和規劃策略，促進多個智能體之間的協調行動。分散式 SMPA 功能允許在戰場上進行分布式決策，提高了面對動態威脅時的適應性和復原力。在實際應用中，無人系統可以自主協調行動，應對不斷變化的任務目標，并實時適應不可預見的突發事件，而無需人工干預。

• 并行處理： 并行處理架構是現代軍用機器人技術的計算支柱，使無人系統能夠以前所未有的速度和效率執行復雜的任務。從多核 CPU 到專用圖形處理器，并行處理可加速建模、規劃和感知處理等計算密集型任務。計算能力的增強加快了決策速度，提高了軍用機器人在動態和不可預測環境中的性能。例如，具備并行處理能力的無人機（UAV）可以快速分析大量傳感器數據，識別潛在威脅，并在瞬間精確地執行規避動作，從而提高其在戰場上的生存能力和任務效率。

• 量子技術： 隨著量子計算和量子傳感前沿技術的發展，軍用機器人技術有望從量子技術的變革潛力中獲益。量子計算的處理速度有望呈指數級增長，加密能力也將得到增強，是開啟無人系統數據分析、優化和決策支持新領域的關鍵。在量子傳感方面，量子重力測量學和量子磁力測量學的進步為全球定位系統失效或降級的環境提供了前所未有的導航、制圖和態勢感知能力。量子增強軍事機器人技術的現實例子包括配備量子傳感器的自主無人機，這些傳感器能夠探測到顯示地下結構或隱藏威脅的微妙重力異常，從而提高無人平臺在有爭議環境中的作戰效能和生存能力。

• 生物技術： 隨著基因編輯、合成生物學和生物啟發設計領域的進步，生物技術與軍用機器人技術的交匯點呈現出一幅充滿可能性和倫理困境的圖景。從模仿自然生物復原力和適應性的生物工程材料，到增強人類認知和控制能力的神經假體設備，生物技術有望提高機器人系統在不同作戰環境下的能力和復原力。生物技術在軍事機器人學中的實際應用包括受鳥類和昆蟲飛行力學啟發而開發的仿生無人機，以及將源自生物組織的生物混合致動器和傳感器集成到機器人平臺中，使其能夠在不斷變化的環境條件下表現出逼真的行為和適應能力。

• 定向能（DE）武器： 除了計算和生物技術，定向能（DE）武器代表了軍事技術的顛覆性范式轉變，提供了一系列防御、威懾和兵力投送能力。定向能武器利用集中的電磁能使敵方目標喪失能力、受到破壞或摧毀，為提高無人系統在各種作戰環境中的殺傷力和有效性提供了新的機遇。從能夠使電子和通信系統失效的高功率微波武器，到用于精確瞄準和反無人駕駛飛機任務的激光系統，定向能武器提供了一種多用途、可擴展的手段，能以光速精度和最小的附帶損害來對付威脅。此外，致命性自主武器的單發成本低，彈夾幾乎無限，使無人系統能夠以前所未有的效率和效果抵御導彈齊射、蜂群攻擊和非對稱威脅，提高機器人平臺的生存能力，在有爭議和退化的環境中成功完成任務。

• 致命自主武器系統（LAWS）： 隨著軍用機器人技術領域的擴展，致命自主武器系統（LAWS）的開發和部署提出了有關戰爭性質和自主系統中人的作用的深刻倫理、法律和戰略問題。致命自主武器系統的定義是能夠在沒有人類干預的情況下獨立識別和攻擊目標的武器系統，它代表了武裝沖突行為模式的轉變，為提高殺傷力和效率提供了機會，也帶來了意外后果和倫理困境的風險。致命性自主武器系統在現實世界中的應用包括配備機載目標識別算法和決策能力的自主無人機，以及能夠根據預定接戰規則與敵軍交戰的無人地面車輛。然而，由于對問責制、相稱性和意外傷害風險的擔憂，一些國家和非政府組織聯合呼吁先發制人地禁止致命性自主武器系統，這凸顯了在戰爭中開發和使用自主武器需要國際規范、法規和道德準則的指導。

• 高超音速武器： 在戰略戰爭中，能夠以超過 5 馬赫的速度飛行的高超音速武器的發展和擴散為軍用機器人技術帶來了新的挑戰和機遇。與傳統彈道導彈不同，高超音速武器具有更強的機動性和不可預測性，使現有導彈防御系統難以對其進行跟蹤和攔截。現實世界中高超音速武器的例子包括由火箭發射的高超音速滑翔飛行器和全程由高速發動機驅動的高超音速巡航導彈。一些分析家認為，高超音速武器可以威懾對手，提高精確打擊能力的有效性，從而增強戰略穩定性，但另一些分析家則警告說，高超音速武器的時間線被壓縮，飛行路徑不可預測，因此存在誤判、意外升級和戰略不穩定的風險。此外，對高超音速導彈防御系統的經濟承受能力、技術可行性和實用性的擔憂，也引發了對高超音速戰爭戰略影響的質疑，以及對采取全面軍備控制措施以降低擴散和不穩定風險的必要性的質疑。

結論

軍用機器人新興技術的深度和廣度--從人工智能和量子技術到生物技術、定向能、致命自主武器系統和高超音速武器--為政策制定者、戰略家和技術專家帶來了復雜的機遇和挑戰。在人類探索這一技術前沿的復雜性時，我們必須高瞻遠矚、謹慎從事，并在追求 21 世紀的安全、穩定與和平的過程中堅定不移地堅持道德行為、國際法和人類尊嚴的原則，從而實現軍事機器人新興技術的整合與部署。

參考來源：Baiju NT

人工智能（AI）正在徹底改變我們的生活和工作方式。在軍事領域，人工智能正被用于開發新型武器、防御系統以及指揮和控制工具。利用人工智能做出決策和采取行動的智能戰爭機器正變得越來越普遍。

本文探討了人工智能在戰爭機器中的應用。文章討論了不同類型的智能戰爭機器、它們的潛在應用以及它們帶來的挑戰和機遇。

智能戰爭機器的定義

智能戰爭機器是一種利用人工智能做出決策和采取行動的機器。這些機器可以是自主的，也可以是半自主的。

• 自主戰爭機器能夠在沒有人類干預的情況下做出決策和采取行動。它們由人工智能控制，無需人工操作即可運行。
• 半自動戰爭機器由人類控制，但利用人工智能協助人類做出決策和采取行動。它們可用于自動執行任務或為人類操作員提供協助。

智能戰爭機器的類型

智能戰爭機器有許多不同類型。其中包括

• 自主武器，如人工智能武裝無人機和制導導彈。
• 自主車輛，如坦克和地面機器人。
• 自主防御系統，如反導彈防御系統和防空系統。
• 自主指揮和控制工具，如作戰計劃系統和決策系統。

智能戰爭機器的潛在應用

智能戰爭機器有可能改變戰爭的方式。它們可以提高軍事行動的準確性、效率和安全性。

智能戰爭機器的一些潛在應用包括

• 提高武器精度。智能戰爭機器可以利用人工智能比人類更精確地識別和跟蹤目標。這可以減少平民傷亡和附帶損害。
• 提高軍事行動的效率。智能戰爭機器可以將目前由人類執行的任務自動化。這可以讓人類騰出手來，專注于更復雜和更具戰略性的任務。
• 提高軍事行動的安全性。智能戰爭機器可以利用人工智能檢測和規避威脅。這有助于保護士兵免受傷害。

智能戰爭機器的挑戰與機遇

智能戰爭機器的使用帶來了一些挑戰和機遇。

挑戰：

• 升級風險。智能戰爭機器會增加沖突升級的風險。這是因為它們可以比人類更精確、更快速地攻擊目標。
• 失控風險。智能戰爭機器可能失去控制，造成附帶損害，甚至自行發動戰爭。
• 倫理問題。使用智能戰爭機器會引發倫理問題，如對自主機器造成的損害承擔責任。

機遇：

• 減少平民傷亡。智能戰爭機器可以更精確地識別和跟蹤目標，因此有助于減少平民傷亡。
• 提高軍事行動的效率和效力。智能戰爭機器可以解放人類，使其專注于更復雜和更具戰略性的任務，從而提高軍事行動的效率和效力。
• 創新的新機遇。智能戰爭機器的發展可為人工智能、機器人和控制系統等領域的創新帶來新的機遇。

結論

智能戰爭機器的使用是軍事領域日益增長的趨勢。這些機器有可能改變戰爭方式，對全球安全產生重大影響。

必須認識到智能戰爭機器帶來的挑戰和機遇。需要制定機制來降低風險，抓住這些技術帶來的機遇。

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隨著當前人工智能和機器學習程序的快速發展，大多數國家都在優先發展新的和改進的自主系統，目的是以更快的反應速度、更低的成本和更少的人力來執行多項任務。現代戰爭正變得越來越自主，包括作戰在內的多項功能正被委托給日益復雜的程序和系統。本文旨在分析使用人工智能的武器系統在軍事上的應用，特別是巡飛彈藥。文章將分析這些系統當前的能力、在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）和最近的烏克蘭-俄羅斯戰爭（2022 年）中的應用，同時還將考慮當前和未來系統將面臨的法律和倫理挑戰。文章將從安全角度分析不同自主系統的當前應用和未來趨勢，并從法律和倫理角度分析主要挑戰。

導言

縱觀歷史，戰爭一直主要是人與人之間的摩擦行為，"是人與人之間的肉體較量，每個人都使用武力迫使我們的敵人按照我們的意愿行事"。在這一論點中，技術在戰爭中一直扮演著關鍵角色，往往通過其成功的條令運用來重塑作戰方式。事實上，諸如火器和火車的發明、機械化車輛和后來的裝甲車輛以及作戰飛機的發展，以及核武器的誕生等技術突破，不僅改變了戰爭戰術的動態，而且改變了應如何發動戰爭的戰略。在過去幾十年里，人工智能（AI）領域的技術成就使更新的系統越來越多地融入我們日常生活的許多方面，目前在信息和通信技術（導航、社交媒體算法等）、工業（流程自動化和優化）、市場營銷和銷售甚至醫療保健領域都有應用。人工智能系統也在軍事工業綜合體中大顯身手，既是提供支持功能的平臺，如情報、監視、導航和增強的指揮與控制（C2）能力，也是協助完成識別和選擇目標以及實施打擊等不同復雜任務的平臺。本文將分析人工智能的后一種功能、其目前的應用以及此類能力對國際人道主義法的挑戰。不過，在探討其軍事能力之前，有必要澄清什么是人工智能、自主系統與遙控平臺的區別，以及人與機器如何相互作用。

不同層次的自主性和當前人工智能在戰爭中的應用

人工智能有許多不同的定義。最簡單地說，人工智能可以定義為一種系統、程序或機器，能夠以類似人類的智能快速執行不同的復雜任務。由于人工智能技術在各個領域的廣泛應用和可能的應用（及影響），大多數國家的軍隊都實施了自己的人工智能戰略，以利用該技術的固有優勢，如增加反應時間、降低成本和更好地防御網絡威脅。在與武器系統集成方面，應區分兩個不同的類別：a) "自動"；b) "自主"。紅十字國際委員會（紅十字委員會）是這一領域的主要機構之一，該委員會認為，這兩類系統在自主程度、功能（即可執行的任務及其復雜性）以及最重要的人類控制或監督程度方面存在很大差異。自動系統可定義為 "非遠程控制，但一旦部署就能以自足和獨立的方式運作 "的武器。自動崗哨槍、傳感器融合彈藥和某些反車輛地雷就屬于此類武器。根據這一定義，一些軍事機構認為，無人機等無人駕駛航空系統（UAS）既不應被視為完全 "自動化"，因為它們可以遙控駕駛；也不應被視為完全遙控，因為導航、起飛和著陸等功能可以 "自動化"。英國國防部試圖為自動化系統提供一個包羅萬象的定義，即那些 "根據一個或多個傳感器的輸入，在邏輯上按照預先確定的規則進行編程，以提供可預測結果的系統"。

另一方面，還有 "自主 "武器系統，未來可能會由更先進形式的人工智能集成。雖然沒有一個統一的定義，但許多軍事手冊和國際機構似乎都同意一些核心特征。例如，紅十字國際委員會（ICRC）將自主武器系統定義為 "無需人工干預即可選擇目標并對其施以武力的武器；美國國防部（US DoD）將其定義為 "一旦啟動，無需人類操作員進一步干預即可選擇并攻擊目標的武器系統"，而英國國防部（UK MoD）則給出了如下定義："能夠理解更高層次意圖和方向的系統；根據這種理解和對環境的感知，這種系統能夠采取適當行動，實現理想狀態；它能夠從眾多備選方案中決定行動方案"。因此，從這些定義中可以看出，自主武器系統的共同特征是：a) 此類系統能夠執行多項功能；b) 無需人類監督和/或批準即可運行；c) （至少在未來）還能根據周圍環境的變化進行動態調整。

一些軍事部門還根據復雜程度對自主武器系統進行了進一步分類。例如，美國國防部根據自動化和控制程度，將自主武器系統分為三大類：1）"自主武器系統"（如上定義）；2）"人類監督自主武器系統"：旨在為人類操作員提供干預和終止交戰的能力；3）"半自主武器系統"：一旦啟動，僅用于攻擊人類操作員選定的單個目標或特定目標群（美國國防部，2023 年）。最后，自主武器系統還可根據其人機一體化、控制和監督的程度細分為三個不同類別：1）"人在回路武器"：僅能在人類指令下選擇目標和投放力量的系統；2）"人在回路武器"： 2）"人在環上武器"：可在人類操作員的監督下選擇目標和投放武力，人類操作員可控制其行動；以及 3）"人在環外武器"：能夠在沒有任何人類輸入或互動的情況下選擇目標和投放武力的系統。

目前已投入實戰的具有半自主能力、屬于 "人在回路中 "類別的武器系統包括 "法蘭克斯 "1-B 近防武器系統（CIWS），這是一種艦載 20 毫米火炮系統，可自主探測、跟蹤和攻擊目標（雷神公司，2023 年）；反火箭和防空平臺，如以色列的 "鐵穹 "和德國的 "歐瑞康天盾"，均可自主探測、跟蹤、選擇和交戰。目前具有一定程度自主功能的另一類武器系統是巡飛彈藥，其能力和使用情況將在接下來的章節中分析。

巡飛彈藥：目前的能力

過去十年中，巡飛彈藥的擴散和復雜性迅速增加。如今，20 多個國家正在生產和使用此類系統，預計未來幾年這一趨勢還將加劇。與無人機不同，巡飛彈藥是一種無人駕駛飛行器，旨在識別、跟蹤并在撞擊目標后用重量不等的爆炸彈頭在可視范圍外交戰。巡飛彈藥設計為便攜式、易于發射和一次性使用，使其成為火炮和復雜導彈系統的一種成本效益高、更安全、更靈活的替代品。事實上，得益于這些特點，它們能夠（根據制造商的說法）執行多種類型的任務（情報、監視、偵察、精確打擊、反炮擊等），同時在一定區域上空長時間巡飛，從而有更多的決策選擇。雖然目前使用的巡飛彈藥的大部分任務都是自動執行的，如起飛和著陸，但更先進的系統擁有不同程度的自主能力，如導航、目標探測、跟蹤，有些甚至是交戰。事實上，以色列的 "哈比 "和 "哈羅普 "無人機、俄羅斯的 "柳葉刀-3"、土耳其的 "Kargu-2 "以及美國的 "彈簧刀"（300 和 600 系列）等巡飛彈藥都配備了全球定位系統制導、光電和紅外傳感器以及圖像處理設備，使它們（在不同程度上）能夠自主識別和跟蹤目標。最值得注意的是，"哈比 "和 "哈羅普 "巡飛彈藥被許多分析家認為是自主武器系統的典范，能夠在有限甚至沒有人工干預的情況下攻擊目標（這里指的是來自防空系統的雷達信號）。Kargu-2 是最新的系統之一。它是 STM 于 2020 年為土耳其武裝部隊開發的一款小型四旋翼飛行器，遙控或自主飛行距離為 10 千米，飛行時間為 30 分鐘，據稱配備了電子光學（EO）和紅外（IR）相機，以及使用機器學習算法進行識別的自動目標識別（ATR）系統。它還能與其他機型組成蜂群。雖然該公司稱其系統采用了 "人在環內原則"，但聯合國專家小組進行的一項調查似乎表明，利比亞民族和睦政府可能已使用 Kargu-2 無人機自主 "攻擊目標，而無需操作員與彈藥之間的數據連接"。

最近沖突中的使用情況和效果

只是在最近幾年，巡飛彈藥才被廣泛用于沖突場景。本節將分析兩個使用此類系統的案例研究及其軍事影響。

a. 納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）

2020 年 9 月，阿塞拜疆部隊在納戈爾諾-卡拉巴赫東部地區發起進攻行動，該地區是阿塞拜疆與現已解體的亞美尼亞阿爾扎赫共和國之間的爭議地區。在這次進攻中，阿澤里部隊廣泛使用以前購買的以色列 Harop 和 Harpy-2 型彈藥，以及其他土耳其制造的無人機，有計劃地消滅目標。這些輕型 "自殺式無人機 "的射程可達 200 公里，可手動或自動操作，并配備 16 公斤重的爆炸彈頭。據 OSINT 消息來源稱，這些系統在 9 月攻勢的最初幾天發揮了巨大作用。事實上，由于這些系統具有反輻射能力，阿塞拜疆在 9 月 30 日期間和之后對亞美尼亞 T-72 坦克縱隊以及亞美尼亞地對空導彈防御系統和炮兵陣地發動了一系列精心協調的攻擊，為阿塞拜疆空軍在一些地區發動攻擊以及阿塞拜疆地面部隊奪取蘇沙等戰略要地鋪平了道路。考慮到亞美尼亞陸軍加強了大量武器庫，這些系統對亞美尼亞軍事裝備和人員造成的影響令人印象深刻。官方數字各不相同，但根據基于 OSINT 的研究，在短短大約 40 天的交火和沖突中，阿塞拜疆無人機和巡飛彈藥成功發現并摧毀了大量坦克、裝甲運兵車、火炮、雷達和防空導彈基地（9K33 Osa、遠程 S-300 和至少 1 個 Tor-M2KM）以及電子戰設備。可以說，阿塞拜疆軍事攻勢的成功在很大程度上歸功于對無人偵察機和自殺式彈藥的協調使用，這些彈藥由于體積小，成功地躲過了亞美尼亞防空系統的雷達信號。雖然亞美尼亞的防空導彈確實擊落了一些自殺式彈藥，但考慮到損失的相對數量，這些系統顯然在有效削弱亞美尼亞防御能力方面發揮了決定性作用。

b. 烏克蘭-俄羅斯沖突（2022 年）

烏克蘭戰爭是迄今為止最廣泛使用 "自殺式無人機 "的戰爭，尤其是俄羅斯武裝部隊。據報道，在沖突的第一年，俄羅斯空軍由于在烏克蘭防空部隊手中損失了大量飛機而在空中優勢爭奪戰中失去了優勢，此后俄羅斯開始更加重視混合使用各種類型的偵察無人機，如扎拉 421 和奧蘭、埃勒龍系列，以及像柳葉刀-3 這樣的巡飛彈藥，還有數量更多的伊朗制造的沙赫德-136。后兩者已被用于打擊特定的高價值目標，如防空系統、炮兵陣地和其他靜態目標，以及前線后方數公里處的敏感民用基礎設施（發電站、輸電線路、水庫等）。

事實證明，沙赫德-136 尤其是俄羅斯武裝部隊的寶貴資產，也是烏克蘭地對空導彈（SAM）和火炮基地的頭疼問題。該系統于 2022 年 9 月被引入俄羅斯武庫，作為一種臨時且相對廉價的解決方案，旨在填補俄羅斯無人機艦隊和巡航導彈武庫耗盡所造成的能力缺口，同時由于西方長期制裁制造這些系統所必需的高科技組件，導致當地生產能力嚴重下降。沙赫德-136 系統是一種遠程 "單向攻擊 "巡飛彈藥，裝備有用于偵察的照片和視頻設備，以及 30 至 50 公斤重的爆炸彈頭。它的射程據稱超過 2000 公里，巡飛速度高達 180 公里/小時，可巡飛數小時。這些系統中的多個系統還可以從一輛普通卡車上 "齊射 "發射。就自主功能而言，Geran-2 系統非常簡單。最值得注意的是，得益于其導航系統以及衛星和無線電信號的結合，"杰蘭-2 "可以預先編程，自主飛行并攻擊預先設定的特定地點。最新型號還配備了俄羅斯 Komet-M 數字接收器，用于改進導航、信號和抗干擾。一些分析家不排除自殺式無人機的變型也可能安裝用于打擊硬目標的紅外攝像機，使系統能在末端階段直接、更準確、自主地飛向熱源。但這一能力尚未得到證實。與納戈爾諾-卡拉巴赫沖突類似，像 "Geran-2 "這樣的巡飛彈藥從戰術和戰略層面產生的影響都相當大。從作戰角度看，伊朗彈藥提供的更遠射程，加上其低廉的成本、低雷達探測率以及從前線任何地方大量發射的固有能力，正在日益擴大烏克蘭防空系統的缺口，從而使其他高價值目標，如炮兵陣地、補給和通信網絡以及關鍵基礎設施，更容易受到縱深攻擊。雖然大部分攻擊都能被動能防御系統（如 ZSU 和導彈防空系統）有效抵御，但由于隨時發射的系統數量龐大，一些系統還是設法穿過了烏克蘭的防空系統，摧毀了 4 輛自行榴彈炮、2 輛裝甲運兵車以及若干電力基礎設施。其數量之多、用途之廣、射程之遠、續航時間之長，使其非常適合于低成本的 SEAD 行動，以及探索和發現防御漏洞，為巡航導彈攻擊鋪平道路。

增強自主性的法律挑戰

國際人道主義法（IHL）是國際公法中關于限制戰爭對非戰斗人員有害影響的規則，在這一法律領域，包括巡飛彈藥在內的自主武器系統一直是學者們爭論的主題。法律學者已經確定了至少三個主要的法律挑戰，這些挑戰是由更多獨立自主系統的潛在發展和使用所帶來的。這些挑戰具體涉及 1949 年日內瓦四公約《第一附加議定書》規定的區分、相稱和預防規則，即

1. 它們區分合法目標與民用目標和平民的能力；

2. 附帶傷害平民和損壞民用物體的風險；

3. 人類操作員理解該系統并驗證其操作符合國際人道主義法的能力。關于第一點，有觀點認為，要使系統能夠自行區分合法與非法目標，就必須為其配備掃描儀和傳感器，使其能夠區分民用物體和軍事目標。然而，在戰爭中，環境往往會迅速發生變化，因此，這些事先根據特定條件和特定參數設計和編程的系統將無法考慮戰場上隨時間發生的所有變化因素和變量，并相應調整其交戰參數，從而導致潛在的不可預測的結果，以及攻擊中的歧視。即使在人類仍能控制觸發器的系統中，研究也表明，在快節奏、壓力大和不確定的條件下，操作員可能只是不加批判地過度依賴系統的建議，這種情況被稱為 "自動化偏差"。第二點與戰爭中的相稱性原則有關，該原則要求軍事指揮官在攻擊前采取一切可能的預防措施，以免造成與預期軍事優勢不相稱的過度損害（《第一附加議定書》第 51.5b 條）。因此，在決定自主實施攻擊時，這些系統需要通過定性分析來判斷對合法目標實施的攻擊是否被認為是相稱的，或者是否已經采取了所有可行的預防措施，從而使程序符合這一規則。有人認為，這種背景評估始終需要人類的判斷。第三點也是最后一點涉及自主系統的可預測性。事實上，為了遵守相稱性和預防性規則，指揮官必須確信他選擇使用的武器將以某種方式發揮作用，并將產生可預測的可靠效果。如果武器在任何環境或情況下的效果都無法控制或無法完全預見，那么他就有可能違反國際人道主義規則（同上）。紅十字國際委員會對這些與注入了更先進、更獨立的人工智能的日益自主的系統相關的法律和倫理風險尤為關注。紅十字國際委員會一直主張為自主武器系統的開發和使用制定一套全面的、具有約束力的規范和規則，例如限制目標類型、地理范圍和使用環境，并規定必須有人類監督。從這個意義上說，2016 年，在《聯合國特定常規武器公約》（CCW）的工作范圍內成立了一個政府專家組，討論與致命性自主武器系統領域的技術有關的問題。2019 年，政府專家小組通過了一份指導原則清單，旨在幫助成員國在討論致命性自主武器系統的法律和倫理風險時找到共同點。雖然政府專家小組定期召開會議討論此類問題，但制定此類系統監管框架的道路似乎還很遙遠，主要原因是對致命性自主武器系統尚無一個共同認可的定義，因為它需要涵蓋更廣泛的人機交互主題。

結論：未來會怎樣？

在過去幾年中，巡飛彈藥的發展、使用和能力都有所提高。最近在納戈爾諾-卡拉巴赫和烏克蘭發生的沖突表明，它們能以相對低廉的價格有效打擊前線后方的高價值目標，通常可替代巡航/SEAD 導彈和火炮系統，在某些情況下，其射程甚至超過它們。然而，正如其他作者所言，巡飛彈藥也有可能用于其他目的，如早期預警和近距離空中支援。在過去幾年中，歐洲各國對投資采購現有或開發本地解決方案的興趣日益濃厚，而大國作為該領域的技術領導者之一，正在從烏克蘭戰爭中吸取教訓，以制定使用和防御巡飛彈藥的進攻和防御條令。就此類系統的能力而言，發展趨勢似乎是提高系統的自主性，這在很大程度上是由于人工智能在機器學習和深度學習領域的進步，以及需要規避預警設備造成的無線電信號干擾，而 AWS 對這些干擾是免疫的。事實上，一些自主系統已經在使用商業化的先進人工智能軟件和硬件，這些軟件和硬件使用不同的傳感器，能夠通過分析大量數據自動識別物體并對其進行分類。例如，烏克蘭武裝部隊最近推出了一款名為 "Saker "的人工智能無人機，它既能進行第一人稱視角（FPV）攻擊，也能在人類監督下自主識別目標并可能與之交戰，其目的是限制反應時間，并消除干擾的影響，否則操作員將無法直接控制。最后，關于與國際人道主義法相關的難題，雖然一些西方國家，最著名的是美國和英國，已經實施了開發和使用 "負責任的 "人工智能和自主系統的指導方針和法規，如全面審查和在交戰階段持續的人類監督，但其他國家可能并不傾向于這樣做。其背后的原因是，由于其生產成本低廉、用途廣泛，再加上易于與日益先進的人工智能集成，大規模生產能夠自主實施攻擊的系統（即使效率較低）將更具優勢，這一點在烏克蘭已經可以看到。

參考來源：MONDO INTERNAZIONALE

在未來智能化戰爭中，瞬息萬變的戰場態勢對防空反導武器系統的探測感知和指揮決策提出了新的挑戰。本文聚焦智能感知技術賦能未來防空反導作戰裝備，剖析了智能感知概念及內涵，圍繞防空反導“觀察、定位、決策、行動”（OODA）環以及典型作戰流程，梳理感知對抗形態，主要包括預警與反預警、探測與反探測、跟蹤與反跟蹤、干擾與反干擾；揭示了智能感知對抗的核心科學問題是特征的隱匿與識別，給出了感知對抗技術在OODA環中的主要應用場景；最后，提出了提高防空反導裝備智能感知對抗水平所需的關鍵技術發展建議。隨著智能時代的日益臨近以及高超聲速武器的 實戰化應用，超視距遠程突襲、無人飛行器集群作戰、 隱身偵察與打擊、分布式殺傷與干擾等各種新型作戰 樣式不斷涌現，使得未來戰場作戰的不確定性大幅增 加［1-4］ ，這對防空反導作戰體系提出了新的嚴峻挑戰。 如何利用一切手段縮短指揮員在“觀察、定位、決策、 行動”（Observe， Orient， Decide and Act，OODA）環中 的決策時間，突破隱身或弱小集群目標的探測識別難 題，解決對臨近空間高超聲速進攻導彈的早期預警和 感知問題，提升紅外/電磁干擾對抗技術，已成為現代 化防空反導戰爭中亟需解決的問題。 美、俄等軍事強國把人工智能視為“改變戰爭游戲 規則”的顛覆性技術［5］ 。武器系統的智能感知技術可加 快空天態勢監控設備和防空反導預警系統的數據處理 速度，彈上智能系統能夠對防御導彈進行目標識別與 飛行自主控制。事實上，智能感知是武器裝備智能化 的核心，感知對抗是戰場上敵我在信息域上的較量。

本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

人工智能技術的飛速發展令其成為軍事領域應用的熱門技術之一，人工智能技術為軍事后勤領域提供更好發 展條件的同時，也對其提出更高要求。論文先分析了當前人工智能技術在軍事領域的發展方向，闡述了在軍事后勤領域關 于人工智能技術的運用，提出對智能化后勤進一步發展的啟示，要想在未來戰爭中占據優勢，必須合理地在提高監控、后勤 保障、態勢感知以及網絡作戰等方面將人工智能技術積極多元的運用起來。

1. 引言

人工智能技術在大數據時代的飛速發展，已經 滲透到了醫療保障、物流運輸、教育服務、數據通 信、智能汽車、智能監控及工業應用等各行各業，彰 顯出了人工智能作為新興科技的價值和發展潛 力［1］ 。此外，在軍事領域人工智能技術發揮著不可 替代的作用，例如網絡通信安防、智能文件管理、智 能識別以及情報分析等［2］ 。推動人工技術更新迭 代的重要因素之一是其帶來可觀的經濟效益，人工 智能技術在市場上的發展趨勢一直高居不下，為市 場創造出不可估量的財富，截止2019年底，數據顯 示我國實體經濟產業在人工智能板塊的規模高達 570億元。近年來，人工智能技術的運用在不知不 覺中改變了國民的生活，對于軍事領域來說，更加 需要利用人工智能技術為軍隊提供支撐［3］ 。美國 第 45 任總統特朗普在 2020 年初批準了一項法規， 限制所有關于人工智能類的軟件出口，其中包括各 種無人機、衛星和傳感器以及能夠自動識別軍用、 民用目標的軟件，這一舉措就是為了阻止其他國家 利用美國相關技術，研制出功能更強、水準更高、成 本更低的軍事領域人工智能產品［4］ 。從中不難看出，人工智能技術已是當前各個國家大力發展的對 象，人工智能技術運用的成敗在未來戰爭中將成為 軍隊能否取得制勝先機的關鍵要素之一［5］ 。

2 人工智能技術在軍事領域的應用發展方向

自人工智能問世后，這幾十年的時間中有不少 專家都在研究、分析人工智能可以代替人類工作的 可能性，其中以 CarlB.Frey 和 MichaelOsborne 兩位 學者牽頭的“TheFutureofEmployment”研究最具代 表性，如表 1 所示，羅列了部分軍地部分工種崗位 被人工智能替代的可能性。 表 1 雖然只是對部分和軍事領域類似的工種 進行了預測，但是也不難看出人工智能在軍事領域 的發展方向。人工智能對于指揮、管理的工種替代 可能性較小，對于部分支援、保障類的工作任務可 替代性就比較高一些。人工智能已經是現代戰爭 中和未來戰爭中不可或缺的一部分［7］ ，當前人工智 能在軍事領域的發展方向，可以大致概括為以下幾 個方面。

1）作戰平臺

人工智能在軍事領域的應用一直以來受到各 界關注，各國在陸、空、海以及太空等其他系統中大 量的融入人工智能技術［8］ 。利用人工智能技術可 以開發出更加高效、減少人工操作的智能化戰爭系 統，除此之外在減少人工維護的工作量同時，還提 高了戰爭系統各方面的性能，未來隨著技術的發 展，或許還能夠自動與高速武器開展協同工作。

2）網絡安全

在整個軍事系統里，最容易遭到惡意攻擊的無 疑是網絡系統，一旦受到攻擊，有可能軍事系統會 受到破壞，一些重要、機密的信息也可能會丟失。在網絡安全這一板塊配置人工智能系統不僅可以 保護計算機以及各個程序、數據不被惡意訪問，還 可以利用人工智能技術開發對應的反擊程序來應 對這些非法攻擊。

3）目標識別

目前許多研究人員為了提高在復雜的作戰環 境中對于目標識別的精準度在不斷地朝著開發人 工智能技術。利用這項技術可以讓軍隊在分析文 檔信息、數據或者其他非結構化內容的時候，更加 深層次地理解潛在作戰領域的可能性，同時還可以 提升軍事系統識別目標位置的性能。正在開發人 工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準 確性。這些技術使軍隊能夠通過分析報告、文檔、 新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解 潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智 能提高了這些系統識別目標位置的能力。支持人 工智能的目標識別系統的能力包括基于概率的敵 人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶 頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的 緩解策略。例如，DARPA（美國國防部高級研究計劃 局）在 激 烈 競 爭 環 境 中 的 目 標 識 別 和 適 應 （TRACE）計劃使用了機器學習技術在合成孔徑雷 達（SAR）圖像的幫助下自動定位和識別目標。

4）態勢感知和威脅監控

在軍事戰爭中除了要及時收發數據信息以外， 在強對抗環境下還要預處理之前所收集的信息，分 析、整理具有價值的數據，利用信息整合形成情報 優勢。情報信息涵蓋了多方面的數據內容，例如電 子情報、地理空間情報、開源情報、全動態視頻、音 頻、社交媒體等方面。這些情報信息在數據中心進行存儲，可以通過索引搜索出相關的內容，發送這 些數據實現數據共享。人工智能實時對這些數據 進行先進分析，將通知和警告發送到設備上，分析 人員在進行反饋。在向指揮官發送信息時，指揮官 可以根據這些數據，分析態勢、及時判斷敵方的作 戰部署，從而做到真正意義上的知己知彼，感知戰 場動態。以人工智能為基礎的情報收集系統如圖 2所示。

把人工智能技術作用到執行 ISR（情報監控） 任務中可以通過兩個方面進行。一方面是將人工 智能技術運用到無人機、無人駕駛領域［9］ ，這一部 分的運用主要是為了解決在極端、惡劣的天氣、環 境影響下任務執行不會受到影響，從而更好地協同 工作、輔助部署部隊。另一方面是用人工智能來分 析和處理數據信息。在人工智能系統中，可以通過 預設的功能來查找無人機偵察視屏里出現的一些 異常畫面，識別目標。如果讓人類去負責這一部分 的操作，不僅會耗費時間，并且效率也不高，但是利 用人工智能技術就可以在短短的幾小時內完成這 些任務。

5）戰斗模擬與訓練模擬

戰斗模擬與訓練模擬與訓練是一個多學科領 域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起 來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署 的各種作戰系統。美國正在將越來越多的投資應 用于模擬和培訓。美國海軍和陸軍都在進行戰爭 分析［10］ ，這促成了一批數字孿生傳感器模擬程序的 啟動。美軍目前已經招募 Leidos、SAIC、AECOM和 OrbitalATK等公司來支持其相關研究計劃。圖3展 示了 KWM 公司所研發的一款戰斗模擬方艙，該方 艙具備適用于武器制造商的模擬系統，通過全景仿 真可將載具全組人員完全納入模擬流程，能夠提供 逼真的戰斗體驗，該方艙模擬練習時能提供高達每 練 1000 次 CGF（兵力生成計算），可以實現指揮控 制系統和無線電電路的仿真，能夠通過設備聯網進行營連排三級訓練以及綜合武器射擊模擬。圖 4 展示了該方艙所模擬出的效果。

6）智慧勤務

美國在 2018年的時候就提出要重視利用計算 機技術實現軍事后勤的改變，其中最為重視的就是 數字化手段對于智能化后勤發展的影響。美國在 軍事價值鏈上沿用了傳統的數據（data）、信息（in?formation）、知識（knowledge）、智慧（wisdom）體系， 嘗試把大量的后勤數據轉換成DIKW體系，以此來 完成裝備后勤保障決策，DIKW體系如圖5所示。

智能化后勤在智能化戰爭的環境中可以進一 步和作戰系統進行協作。通過信息化手段更加仔 細、精準地將后勤的物資進行分類管理和統計，其 中，最主要的是可以實時分析戰場情況，捕捉到潛 在的數據信息，將這些內容提供給指揮員，幫助他 們做出決策。如果各種條件允許的情況下，甚至可 以根據當前戰況分析直接給出最佳作戰方案，此時 智能化后勤是作戰系統下的子模塊之一。

4 人工智能技術在軍事后勤的具體應用

4.1 綜合情報感知

綜合情報感知涵蓋了人員信息、物資信息、戰 場信息、武器裝備信息這四個方面［11］ 。人員信息感 知實現了對后勤資源的精準調度，其具備的能力除 了可以收集戰場上士兵的移動軌跡和位置外，還具 備傷員定位搜救和情況遠程回送的功能；物資信息 感知具備支撐物資管理、查詢等功能，實現了軍需 物資從生產到使用的整個過程跟蹤與監控這一目 標，物資信息包含了像槍彈、燃料、藥品等各種軍需 物資在運輸和使用過程中其狀態數據內容的收集 和處理；戰場信息感知實現了對于敵方在戰場上的 部署、行動、武器裝備這類信息的收集和發送，為部 隊在定位敵方目標以及評估敵方戰斗力等方面提 供數據支撐；武器裝備信息可以實現各類武器裝備 位置、武器使用狀態、各個設施的信息收集，可以在 部隊武器裝備、設施方面為部隊提供支持，如圖 6 展現了一種全資產可視系統。

4.2 智能設施控制

人工智能在軍事后勤領域的運用主要體現在 監控板塊，簡單來說，智能設施控制就是可以遠程 監視與控制軍用智能化設施、裝備，像無人機、無人 駕駛、自動化控制系統等軍用智能設施（圖 7）。利 用智能設施中的傳感器系統實現對設施的遠程監 視，利用智能設施的控制器和處理器傳輸的指令和 程序實現對自動化執行任務的遠程控制。目前軍 隊也在這一方面開展相關研究，使用人工智能輕松 檢測軍用艦隊組件異常并快速分析故障原因；使用 無人駕駛汽車按照設定好的地面補給［12］ ，規劃一線 戰場和部隊基地進行物資等資源補給，從而降低后 勤補給部隊人員在戰場上可能面臨的風險，同時減 少運輸成本及優化人力操作的工作，如美國陸軍與 IBM公司合作，使用Watson人工智能平臺來幫助預 先識別Stryker戰車的維護問題等。

4.3 戰傷醫療救護

在現實戰爭現場中，受傷的士兵大部分無法第一時間獲得醫療援助，一是因為傷員的受傷程度遠 遠超出了現場醫護人員的救治能力范圍，二是有可 能因為該片區醫護人員數量配備不足。所以在戰 場上要先對受傷的士兵進行分類，受傷較為嚴重的 士兵應該最先得到醫療救護。因此人工智能技術 為醫療救助開辟了新領域，美國的遠程醫療與先進 技術研究中心與CR（組合變量）分析公司在軍事醫 療領域開展合作，研發自動加固戰斗傷員護理系 統，該系統主要是針對戰場上傷員的診斷和指令， 但是就目前的技術發展限制，該系統還沒有完全獨 立出來成為一個完整的自動醫療救助系統，更像是 一款智能軟件，它能輔助醫護人員診斷傷員的受傷 情況，監測傷員身體情況并且及時為病人提供治療 服務。同時，為了更好地在遠程手術以及人員疏散 活動中給人類士兵提供保障服務，美國特別重視將 人工智能技術與機器人手術系統（RSS）及機器人 地面平臺（RGP）進行集成，在惡劣的環境下，利用 人工智能配置的醫療系統可以分析、整理出軍人的 歷史病例輔助醫生進行治療等。

4.4 信息分析融合

信息分析與融合能力包括多級信息融合與綜 合信息統計分析。在戰場上，將傷員的地理位置、 移動軌跡以及心跳速率等信息進行融合，從而分 析、判斷傷員的受傷情況是否嚴重，利用多類型傳 感器將聲音、光照、電磁、心率等產生的信息進行融 合；戰場上想要更加精準的判別敵方的行動部署等 信息，就要對戰場上敵方士兵、人員或者設備的活 動軌跡以及武器裝置的類型這類信息進行融合、分 析，幫助指揮員更準備判斷當前戰場上的態勢。

5 啟示

5.1 智能化戰爭模式改變后勤保障理念

智能化戰爭將成為未來戰爭中的核心部分，而 后勤保障部分的服務對象也將是各種智能化作戰 裝備所構成。在智能化戰爭中，其以“靈活”為核心 的工作機理也將替代之前戰爭中以“快”為核心的 理念［13］ ，因此給傳統的后勤保障系統帶來了挑戰， 后勤系統要不斷調整各個模塊下的功能需求，以適 應智能武器裝備的快速改變，不斷地推動后勤朝著 智能化的趨勢發展。 當前智能化戰爭要求后勤保障的領域廣、內容 多、方法多、對象多元化以及時效性高等，所以必須 利用新一代計算機技術和智能技術搭建一套完整 的后勤保障體系，滿足資源可視化、可控化，可以自 動生成作戰方案的現實需求。不難想象，在未來戰 爭中或許國家會投放大量的無人機、機器人等智能 化武器到戰場上，因此就會有大量的任務分配給后 勤保障模塊，例如裝卸任務、物資運輸、戰地醫療服 務和裝置維修等等。利用人工智能技術分析、整理 繁雜的后勤保障需求，在進一步分析解刨當前作戰 環境、條件后，可以更加高效地去組織開展智能化 后勤保障的行動。

5.2 智能化后勤需要高新技術支撐賦能

在各國分別頒布了關于人工智能技術、大數據 等國防戰略相關條例后，我國在 2017 年也發布了 《新一代人工智能發展規劃》，該規劃中詳細的向人 們展示了人工智能技術將在醫療保障、物流運輸、 教育服務、智能汽車、智能監控各行各業發光發 熱。智能化后勤裝備在當前戰爭中已經顯露鋒芒， 例如炒菜機器人、無人機運輸、無人值守機房等，從 傳統裝卸、運輸物資等方面延伸到了工程保障和生 化探測等領域，其功能多維度發展。 新一代計算機技術的發展，云計算、物聯網技 術和機器學習等技術作用到軍事領域，可以更加精 準地保障作戰部隊，搭建起多方位保障體系，在無 人操作的環境下實現作戰以及保障任務。雖然目 前技術還需要不斷發展，但是在解決這些技術問題 后，智能機器人醫生、智能運輸配送等技術將真正 走向戰場上，執行各種復雜且難度大的任務。

5.3 后勤智能化建設依賴配套發展途徑

從當前人工智能技術在我國裝備后勤的應用 來看，為了更好建設智能化后勤，適應未來戰爭需 求，可以首先從以下途徑開展： 1）頒布相關條例，統一標準。現有的一些裝備 數據相關條例以及標準大部分都是有戰區等自行 制定的，缺少規范、統一的條例，導致在后勤裝備管 理維修過程中許多數據記錄留檔過于簡單，導致數 據記錄不夠精準，在后面的分析過程中會降低數據 的可靠性。因此需要制定統一的標準，加強頂層設計，給人工智能技術的運用打下基礎。 2）構建、完善信息系統。當前現有的裝備系統 功能不一、種類繁多，每個系統的標準規范都有所 差別，導致信息系統在數據共享、聯通性能方面較 差，致使大部分數據都沒有完全發揮其作用。為了 更好地發揮后勤裝備數據的優勢，推動智能化后勤 裝備系統的建設，必須要搭建、整合統一的信息系 統平臺。 3）加強軍地合作。將后勤系統和人工智能技 術等高新技術結合發揮軍地融合的優勢，解決后勤 管理系統在記錄記錄、傳輸、存儲、分析數據的過程 中出現的各類疑難雜癥，促進智能化后勤裝備體系的構建。

6 結語

隨著計算機技術發展進程的不斷推進，我國也 更加重視計算機技術在軍事領域的運用和研究，物 聯網技術、大數據、云計算以及人工智能技術也將 成為我國軍事研究的重點技術之一。這些技術的 運用可以更好地保障作戰部隊，實現在無人操作的 環境里完成所要執行的任務，豐富、擴展智能化后 勤的保障手段。由此可見，信息化、智能化的戰爭 是未來戰爭的主要核心部分，必須合理地將人工智 能技術運用起來，在提高監視、后勤保障、態勢感知 以及網絡作戰等方面加強人工智能技術的運用與 研究。目前在軍事領域，人工智能技術的運用還需 要我們長時間的研究、分析和總結，所以我們更要 緊抓這場計算機技術的改革，在技術實現和加強戰 略合作兩方面進行研究，為了提高我國的國防實力將人工智能技術更加深入地利用到未來戰爭中。

軍事環境產生了大量的重要數據，需要使用機器學習對其進行處理。它通過分析產生的大量信息來學習和預測可能的場景的能力提供了自動學習和決策支持。本文的目的是提出一種應用于軍事組織的機器學習體系結構模型，并以應用于非軍事組織體系結構模型的文獻計量學研究為支撐。為此，進行了截至2021年的文獻計量學分析，制作了戰略圖并對結果進行了解釋。所使用的信息是從科學界廣泛接受的一個主要數據庫ISI WoS中提取的。沒有直接使用軍事消息來源。本工作分為五個部分: 軍事領域的機器學習研究; 使用SciMat、Excel和VosViewer工具解釋我們的研究方法; 該方法基于數據挖掘、預處理、聚類歸一化、戰略圖及其結果分析來研究軍事背景下的機器學習; 在此基礎上，我們提出了一種軍事應用的概念架構; 最后，我們給出結論，在這里我們將看到機器學習最重要的領域和最新的進展，在這個例子中，應用到軍事環境中，分析大量數據，提供效用，機器學習和決策支持。

機器學習(ML)通過利用來自不同來源(包括大數據應用程序)的大量可用信息，實現了許多任務的自動化。它的使用目前正在廣泛的傳播，而ML已經成為我們日常生活中[1]的重要組成部分。在軍隊中，智能應用的使用也加速了[2]的發展。例如，韓國國防部大幅增加了其信息，隨著越來越少的情報分析師，他們需要應用人工智能(AI)技術來準確、及時地處理所有信息[3]。另一個值得注意的例子是軍事設備和機器對石油的依賴。這也是ML發揮作用的地方，因為軍事后勤必須基于明智的推理[4];因此，我們看到了ML是如何融入軍事世界的。本文的目的是提出一個體系結構模型，以反映如何在軍事環境中實際應用數學模型。在這個架構中，我們解決了在軍事環境中使用最頻繁的數據、算法和應用等方面的問題。

在開展這項工作的同時，正如我們將在第2節中看到的，我們研究了相關工作，注意到在這一新興主題中很少有綜述工作，這引起了我們對對主要科學數據庫之一Web of Science進行到2021年及包括2021年的文獻計量分析的興趣。在本節中，我們還提出了一個概念架構，以一種實際的方式在非軍事組織中應用ML，因為在軍事領域中沒有反映這種架構的作品。本工作中使用的文獻計量方法在第3節中解釋，我們將主要使用SciMat文獻計量分析工具，能夠在一個縱向框架[5]中執行科學的繪圖分析。通過這一分析，我們建立了一個戰略圖，其中我們確定了ML應用于軍事領域的主要領域。在第4節中，我們應用所描述的方法來根據起源進行分析:我們看到了ML應用于軍事世界的主要科學領域; 在第5節中，一旦完成了文獻計量分析，我們現在可以重新定義第2節中提出的概念架構，特別是針對軍事組織。最后，我們得出了一些結論，其中我們揭示了所獲得的結果與發現的主要主題領域和結論。

圖1 用于軍事組織的數據驅動架構

這篇文章主要側重于人工智能技術在智能武器裝備中的研究與應用。描述了人工智能的定義，人工智能技術的 發展以及美國對人工智能的重視。探討了人工智能在智能武器裝備中的關鍵技術，包括目標定位與識別技術、 自主攻擊技術、分布式作戰或蜂群作戰技術、作戰機器人技術等，并進一步闡述了在關鍵技術中應該突破的技 術性問題。列舉了人工智能技術在智能武器裝備中的應用實例，對人工智能技術的發展作了總結與展望。

**1. 引言 **

當今時代，國際間的事務深度復雜變化，充滿著不確定性和不穩定性。智能武器裝備對于一個國家 起著非常重要的作用。隨著科技的不斷發展，人工智能技術應用于智能武器裝備顯然成為現代智能武器 裝備發展的一種趨勢。本文的研究內容主要包括目標定位與識別技術、自主攻擊技術、分布式作戰或蜂 群作戰技術、作戰機器人技術。目標定位與識別技術就是利用人工神經網絡，仿照生物機理，搭建像人 一樣的神經網絡，把數據集中的數據輸入到神經網絡中，通過不斷學習和訓練取得訓練模型，從而實現 對目標的定位與識別。自主攻擊技術在本文中主要通過流程圖的形式呈現出來，自主攻擊的核心技術主 要是通過人工智能技術中的目標定位與識別技術、智能認知系統、智能決策系統、智能路徑規劃、智能 控制技術，實現對目標的自主攻擊。分布式作戰或蜂群作戰技術中，主要闡述了智能體之間的關系，現 在的分布式或蜂群作戰的發展概況以及所存在的不足。探討了作戰機器人應該具備的特點和屬性以及研 究作戰機器人需要具備的知識，闡述了現階段作戰機器人需要解決的技術問題。

**2. 人工智能定義 **

人工智能就是利用人工的技術手段使得機器更加智能。人工智能這一名稱的提出距今已有 60 多年， 2015 年人工智能得到了進一步發展，時至今日，人工智能仍然是一個火熱的研究方向之一，人工智能涉 及到生活的方方面面，人臉識別、智能醫療診斷、智能火星探測車等都是利用人工智能技術服務于人類 的實例。人工智能的迅速發展離不開各學科的相互發展。人工智能屬于社會科學與自然科學的交叉學科， 具有高度技術性和專業性的特點，涉及到包括數學、神經科學、計算機科學、哲學和認知科學、控制科 學、生物科學等多門學科[1]。人工智能大致包含的學科如圖 1 所示。

3. 人工智能技術的發展及美國的重視

人工智能技術的迅速發展，一般認為可以分為 4 個階段，以數學等為基礎的弱人工智能階段，以運 算與感知為基礎的強人工智能階段，以認知為基礎的通用人工智能階段和超級人工智能階段[2]。目前世 界各國都高度重視對人工智能技術的研究、開發和應用，但是，現在的人工智能技術仍處在弱人工智能 階段。人工智能技術的主要發展層次大致分為 3 個層級的智能，包括運算、感知和認知，即機器要具有 高效快速運算的能力，同人類類似或超越人類的記憶和存儲信息的能力，同人類的視覺、聽覺、觸覺相 似的感知能力，像人一樣能理解推理、能夠知識表達和會思考的認知能力[3]。根據美國、俄羅斯、印度、日本、國際軍控和裁軍組織，瑞典軍事研究所等媒體和組織對 2020 年世 界軍事強國的排名，排名第一的仍然是美國。美國作為軍事強國之所以保持其軍事強國地位離不開強大 的經濟實力和尖端的軍事科學技術。近年來，隨著人工智能技術的迅速發展，引起了以美國為首的現代軍事強國高度重視。從 2016 年起至 今，美國對于人工智能技術在軍事領域的研究與應用格外重視。2016 年，人工智能技術在全球盛行，也引 起了美國軍方的高度關注，美國為了應對各種復雜嚴峻的軍事挑戰，提出了第三次“抵消戰略”，提出了一 系列優先發展技術的新型作戰概念，例如“分布式作戰”“蜂群”“作戰云”等，美國政府要求優先發展人 工智能技術，推動“智能化導彈”“智能無人機”“無人自主空中加油”等相關人工智能技術在軍事方面的 研究與應用。美國的《國防戰略》，將先進與智能計算、大數據、自主智能、智能機器人等新型人工智能技 術作為美國在軍事領域打贏智能化戰爭的核心技術。2019 年 11 月 21 日，美國國會在《人工智能與國家安 全》報告中指出，人工智能是一個新興創新發展的技術，對維護國家安全具有舉足輕重的重要意義。2020 年，美國加大人工智能領域投入和布局。2021 年，美國在人工智能相關研發項目上投資超過 60 億美元。美 國國會已經指示國防部聯合人工智能中心在 4 月底之前向國會國防委員會提供一份國防部所有人工智能活 動的清單。這充分表明，美國對人工智能的重視，尤其是在軍事領域，美國更加傾注于人工智能技術的發展。

4. 人工智能在智能武器裝備中的關鍵技術

智能武器裝備的核心是先進技術，將人工智能技術應用到智能武器中，將大大增強軍事戰斗力。本 文主要探究了 4 種人工智能技術在智能武器裝備中的作用，分別為目標定位與識別技術、自主攻擊技術、 分布式作戰或蜂群作戰技術、作戰機器人技術。

4.1. 目標定位與識別技術

作戰狀態中，以對敵軍武器及敵人進行精準打擊為目的，這就需要智能武器裝備在外部環境干擾的 情況下，采用武器內部的自主定位與識別系統對敵方目標精準定位與識別，人工智能技術中的目標定位 與識別技術顯得尤為重要。目前，以卷積神經網絡為基礎的深度學習、機器學習是各國在目標定位與識 別研究領域之一，它主要解決的是在目標定位與識別中的準確度和效率。基于計算機視覺的低層理論是 卷積神經網絡[4]。如圖 2、圖 3 所示。由圖可知，卷積神經網絡的運算方式是從一端輸入相關的信息數據，經過卷積神經網絡的隱藏層， 最后從另一端輸出運算模型。例如，通過數據集、YOLO 系列算法等，將處理后的圖像數據輸入到卷積 神經網絡結構，通過優化參數學習率、激活函數、分類函數等參數的優化，進行不斷的迭代與訓練，提 取數據的特征，從而獲得目標定位與識別模型，通過測試程序調用卷積神經網絡學習和訓練好的模型， 實現對目標的定位與識別功能。在人工智能研究領域，目標定位與識別方面要具有良好的魯棒性，包括 精準定位、精準識別、運算效率高、中央處理器消耗低、數據集樣本量少、無需人為設定參數等，還應 該具有最優的回歸函數、損失函數、神經網絡的激活函數等。目前，上述技術還需進一步突破。

戰時狀態下的環境錯綜復雜，智能武器裝備在目標定位與識別中擁有核心算法是不可或缺的條件。 這里分別列舉了 2019 年、2020 年、2021 年的人工智能目標定位與識別的高性能算法模型，如表 1 所 示。戰時狀態下，毫秒必爭，敵軍的目標處于變動的狀態，快速精準鎖定目標與實現精準識別打擊功能 是現代武器裝備作戰具備的必要條件，如圖 4 所示。圖中為陸地作戰的場景，智能化的戰場，首要任務 是精準定位與識別目標，采用基于人工智能技術的自主定位識別系統，能夠快速鎖定目標，實現對目標 的精準打擊。

4.2. 自主攻擊技術

自主攻擊技術無需遠程人員操控，只是依賴于智能武器裝備本身所攜帶的傳感器、計算機、智能芯 片等先進部件，對敵方的信息自動搜索、識別、智能決策、選擇與自主攻擊。最具代表性的是無人作戰 機，使得無人作戰機不僅具有隱身的功能，還應具有自行完成起飛、自主攻擊，返回與降落等功能，其 中，自主攻擊是取得勝利的關鍵因素。圖 5 為自主攻擊技術流程圖。

上圖中，無人作戰機主要是通過自主攻擊系統實現對目標的自主攻擊。自主攻擊系統依賴的核心是智能裝備中的人工智能技術，它包含目標定位與識別、智能認知與決策、攻擊軌跡的生成、智能控制等關鍵技術。首先，無人作戰機獲取攻擊目標，這一步主要是通過基于深度學習的算法來實現。其次，是對目標的認知和決策，通過智能認知和決策算法對攻擊的目標篩查與檢測，實現精準攻擊目標的目的。無人作戰機獲得智能認知、決策后，接下來就需要對攻擊目標的軌跡進行規劃，主要采用的是軌跡路徑規劃算法。在智能控制部分，主要采用的是智能控制算法，實現多功能、全方位的智能控制，包括武器控制系統、目標定位與識別、攻擊軌跡的生成、飛行控制等。上述是實現自主攻擊功能的大致流程，但上述的每一部分所采用的技術都還不成熟，還需進一步研究。以下分別就上述技術的簡單論述。

4.2.1. 智能認知系統

智能認知系統是人工智能技術之一[23]，無人作戰機具有智能認知的功能才能夠自主攻擊目標。認知 計算是建立在神經網絡和深度學習的基礎之上，基于人工智能和信息科學的技術平臺，這些平臺包括機 器學習、推理與表達、自然語言處理、計算機視覺、人機交互、定性空間表示等技術，通過運用認知科 學知識構建模擬人類思維過程的系統。智能認知系統離不開認知計算，目前，量子認知計算成為認知計 算發展的一大方向[24]-[29]。量子認知計算是當代量子計算與認知科學相結合的一個新型邊緣學科，通過 對認知科學中的現象進行建模，運用量子理論的計算方法，研究與描述人的認知及其決策的交叉科學。量子認知計算通過人的大腦接受外界所獲得的數據信息，經過人的大腦的加工處理，通過某種方式轉換 成內在的心理活動和心智活動，進而支配人的行為的信息加工過程，應用量子理論的數學形式為語言符 號、人類記憶符號、演繹推理、人類判斷邏輯等，以突破傳統認知科學的障礙。量子認知計算構架如圖 6 所示。

從上圖可知，為了實現智能認知，主要有 3 部分組成，以基礎學科為依托，通過認知計算算法使得 機器計算能力更強，認知計算更廣，與量子科學中的量子算法相結合，從而使得量子認知計算的功能接 近于人類的認知功能。將量子認知計算技術應用到智能武器裝備，實現智能武器裝備具備認知功能是現 今研究的課題之一。

4.2.2. 智能決策系統

未來戰場必將是智能化的戰場，智能決策在智能武器裝備中起著關鍵性的作用。智能決策主要分為 3 個層次：人來決策、輔助決策、機器自主決策。人來決策的主體是人，戰時狀態下，通過遠程操控， 由人來做出決策。輔助決策是人通過借助外在智能設備做出科學決策。最理想的狀態是機器能夠像人一 樣的智能甚至超越人的智能做出精準、高效、合理的決策。借助人工智能技術使得機器自主決策是智能 決策研究的重要方向之一。智能決策系統結構如圖 7 所示。

從圖 7 可以看出，要想實現機器自主決策，機器應當具備方法庫、數據庫、模型庫和知識庫 4 個主 要模塊。方法庫是存儲方法模塊的系統，有各種為了解決問題的算法組成；數據庫是收集數據信息、存 儲數據信息和加工處理數據信息的模塊系統；模型庫存儲著各種模型，用于支持決策系統；知識庫是對 輸入和輸出智能系統的信息數據進行編碼和解碼，包括知識定量和定性的表示，知識表達，知識推理決 策等。4 個主要模塊相互作用，從而實現對問題的智能決策。智能決策算法模型是目前研究的重要課題 之一[30]。人工智能技術中，馬爾可夫決策算法和決策樹算法是典型的代表。

4.3. 分布式作戰或蜂群作戰技術

分布式作戰包括空中分布式作戰、陸路分布式作戰、海上分布式殺傷、水下分布式作戰、空間分布 式結構等，蜂群作戰是一種仿照生物作戰的結構體系，如圖 9 所示。圖 9 作為一個分布式作戰體系結構，由一個指揮中心控制多個智能體，這里用智能體 1、2、3、4、 5 表示。每一個或多個智能體與指揮中心之間、多個智能體之間相互關聯，協同作戰，包括自主攻擊、 智能規避威脅、信息數據高速傳輸與共享等，形成一個亂中有序的蜂群作戰模式。作戰狀態下，智能武器裝備之間不僅可以協調配合，還可以協同配合，通過自主協同、群體智能技 術提高作戰能力，具有靈活性強，對抗性強的特點。目前，分布式作戰或蜂群作戰應該在以下方面還需 取得進一步研究。一是戰場信息化網絡技術。由單一智能體轉為多智能體，智能體之間需要由協調轉為協同，在特定 戰場中，依賴于智能網絡組成的作戰體系，要求智能體之間的數據傳輸極強，實時性極高，能夠保證智 能體之間的穩定性、可靠性。二是分布式或蜂群人工智能技術。戰時狀態下智能體要具有智能定位與識別目標、智能決策、智能控 制、智能協同、智能認知、自組織等作戰能力，這就需要在分布式或蜂群人工智能技術方面取得新突破。三是分布式或蜂群協同作戰技術。分布式或蜂群作戰，每一個子成員都是一個智能體，既能夠單獨 完成任務，也可以協同自身以外的子成員完成任務，單個或多個智能體之間都具有自主控制、自主決策、 自主認知的能力，這就需要在協同作戰技術上取得新突破。四是分布式或蜂群編隊控制技術。作戰環境中，只有一定的戰術策略才能夠贏得戰場的主動權。分 布式或蜂群之間要具有極高效的控制能力，包括自主控制、障礙回避，自主威脅識別能力，需要在編隊 控制技術上取得新進展。

4.4. 作戰機器人技術

作戰機器人作為未來戰爭的主力軍，是擁有人類智慧的參戰者，從作戰指揮到協同推進，從物質運 輸到偵查勘探以及實戰進攻都扮演著重要的角色，必須具備自我認知與推理能力、定量或定性空間表示、 知識表示、智能規劃、感知與認知能力等。如圖 10 所示。圖 10 為作戰機器人的概念圖，環境為地面作戰，要求機器人之間協同配合，精準識別目標，對目標 進行精準打擊，這就需要機器人獲取外界信息和高效計算的能力，智能控制能力等。除了上述的作戰場 景的之外，智能作戰無人機、水下智能機器人、空間智能機器人等都可以在復雜不確定的環境下參與作 戰。作戰機器人技術主要包含以下方面。一是如何賦予機器人人的的智慧或者超越人的智慧。復雜的作戰環境下，要求機器人必須要有人的 感知能力、認知能力、創造力，機器人的靈活性和靈敏性必須能夠達到人的靈活性和靈敏性，應當具備 群體智能的能力。二是作戰機器人自我隱蔽技術。戰爭狀態下，要求作戰機器人要具有極強的隱蔽性，動作靈活，特 別是偵查機器人，不能夠發出噪聲。三是作戰機器人超長待機技術。戰場中環境復雜多變，機器人必須保證自己的能量不受威脅，長期 作戰情況下，機器人要具有獲取能量自我補充的能力。四是人工智能芯片技術。作戰機器人的智能芯片有待發展，智能芯片作為機器人的核心部分，需要 具備更加完備的能力。將人工智能技術應用到作戰機器人已成為該領域研究的一大方向。

5. 人工智能技術在智能武器裝備中的應用

人工智能武器應當具有機智的決策、理性的辨別目標能力，具有明辨自然語言的能力，是一種能夠 對外部環境具有極強的洞察力、實時應對各種復雜挑戰，能認知會思考的武器系統[32]。科技發展至今， 利用人工智能技術的智能武器裝備也在不斷研制和應用，例如，目前美國的聯合全域指揮控制系統 (JADC2)正處在研發階段，根據五角大樓的最新規劃，現代軍隊總參謀部的每一個組成部分，包括作戰計 劃、信息采集、情報收集、后勤與保障、通信和決策都將移交給由傳感器、計算機和軟件、算法和模型 組成的復雜集合體負責。所有這些組成部分隨后都會被整合進一個“綜合各個系統的系統”。最終，這 種多系統集合體可能會代替人類的職能，甚至超越人類所應承擔的職能，以此來代替美軍高級將領及其 資深參謀所承擔的大部分職能。如圖 11 所示。除了 JADC2 外，美軍在役或在研的智能化導彈主要有戰術戰斧、遠程反艦導彈(LRASM)、標準-3、 灰狼等，它們都是運用人工智能技術的產物，將人工智能技術應用到導彈中，使得智能導彈具備自主識 別目標和自主攻擊的能力。以下是不同的智能化導彈、類型和狀態的基本情況，如表 3 所示。在分布式作戰和蜂群作戰方面，2020 年 9 月，俄羅斯軍方采用蘇-57 戰斗機進行試驗，在真實作戰 條件下，利用一架蘇-57 戰斗機作為指揮和控制多架蘇-35 戰斗機，執行協同攻擊任務。美國軍方也正在 利用新型 F-35 戰斗機進行類似的分布式作戰或蜂群作戰試驗。另外，灰狼巡航導彈試驗成功也將具備蜂 群攻擊的能力。不過，無論是分布式作戰，還是蜂群作戰，目前還處于初級試驗階段。其核心是先進的 算法模型和合理的數據以及高效的運算能力，因此還需要不斷探究。

類似的，利用人工智能技術在軍事中的應用實例還包括在信息化武器裝備中的應用[33]、在導彈領域 的應用[34]、導彈控制技術[35]、美軍智能武器裝備的發展等[36]，雖然這些人工智能技術有些已經付諸 實踐之中，有些還在研究中，但是總體還不夠成熟，需要進一步的研究與技術突破。