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闡述了虛實結合仿真的概念與內涵。根據技術思路的不同，從數字孿生、LVC 仿真和平行 系統三個領域總結了當前虛實結合仿真的發展現狀和存在的問題，分析對比了三種方式的異同和 優缺點，并闡述了其主要適用領域。針對目前軍事訓練、作戰試驗、裝備研發、維修維護遇到的 困難，以理論指導、案例對比、遷移運用的方式提出了基于虛實結合的解決方法。針對軍事領域 相關裝備和試驗的高保真性、保密性和安全性要求，提出了未來虛實結合仿真的發展方向。 虛實結合仿真是在全物理仿真難以做到，純 虛擬仿真的可信度無法達到要求時，應運而生的 一種仿真技術，半實物仿真是最早的虛實結合仿 真。其技術的快速發展要追溯到二十世紀四十年 代，是自動化武器誕生出來的時期，半實物仿真與其一同發展[1]。由于半實物仿真對導彈研制的 巨大意義，在這個時期，美國、蘇聯和歐洲等國 都對其投入了大量資源進行研究。特別是電子技 術發達的美國，在此領域更是獨占鰲頭。由此可 見，虛實結合仿真在誕生之初就與計算機性能和 計算能力緊緊關聯起來。 自 20 世紀 70 年代以來，計算機技術與芯片 制造技術飛速發展，摩爾定律一次次得到印證，與此同時，八十年代開始出現 LVC 仿真[2]，在 2002 年，由密歇根大學的 Michael Grieves 教授提 出了數字孿生的概念[3]，并闡述了數字孿生技術 在工業生產和產品管理中的應用前景。在 2004 年，王飛躍教授提出了平行系統的概念，指出平 行系統是一個自然的現實系統與對應的一個或多 個虛擬或理想的人工系統所組成的共同系統[4]。 虛實結合是完成系統的虛擬仿真和實際待測設備 互換互聯的結合方式，該方式能發揮虛擬系統仿 真具備的接口抽象、功能模擬和測試功能迭代開 發的特點，同時結合實際設備的真實性，使得測 試滿足全面、高效和可靠要求[5]。虛實結合的仿 真方式，充分調動了仿真系統中的數字資源和物 理資源，使原本如設計—建模—仿真—驗證呈線 性進行的開發流程，能在仿真與驗證階段并行開 展，有效提高了開發效率。 科技是軍隊戰斗力的重要組成部分，當一項 新技術問世時，我們應當首先考慮能否將其用于 軍事領域。當在科技的助力下，兩支軍隊的武器 技術存在代差時，勝利的天平就已經向武器技術 先進的一方傾斜了，這一傾斜在如今陸海空天電 網全域戰場中將會愈發明顯，這也是我軍不斷強 調科技興軍的原因之一。虛實結合技術作為未來 極有希望的新興技術，對戰斗力的促進作用已經 初步顯現，未來的發展趨勢也將難以估量。 本文聚焦于軍事應用，按照理論和技術的復 雜程度由淺入深的順序，調研了近年來虛實結合 的三個主要技術領域，即 LVC 仿真、數字孿生、 平行系統的學術成果和在軍事領域的應用。總結 了目前主要的應用方式和已有的工程成果，在此 基礎上指出了當下虛實結合應用存在的一些問 題，探索了虛實結合在軍事領域的應用前景和待 突破的技術，為未來虛實結合在軍事領域更好地 提升戰斗力提供了理論和方法參考，主要研究內 容如圖 1 所示。

可解釋性已成為第三代人工智能的顯著特征之一，尤其是反人工智能技術的出現，迫使業 界重新思考人工智能的未來。文中結合電子戰面臨的現狀與挑戰，探討了黑箱模型的困惑、先驗知 識的缺位和安全與可信問題，并結合可解釋序列特征建模與識別、可解釋特征提取與模式識別、基 于知識圖譜的子圖匹配辨識等初步實踐與探索，給出了可解釋智能應用思考與建議，旨在為電子戰 裝備的智能化發展提供技術參考。當前，人工智能( Artificial Intelligence，AI) 日益 成為推動新一輪軍事變革的核心驅動力，加速戰爭 形態向智能化邁進。第一代 AI 以符號主義為核心， 采用物理符號模擬人類認知思維，利用專家知識、算 法，實現了知識驅動的智能; 第二代 AI 以連接主義 為核心，在神經網絡中建立“刺激－響應”連接，借助 數據、算法和算力，形成了數據驅動的智能。前兩代 AI 從不同側面刻畫人類心智，存在各自的局限性。 第三代 AI 將前兩代 AI 相結合，同時利用知識、數 據、算力和算法，建立可解釋的 AI 理論方法，實現安 全、可信、可靠的智能應用［1］。 第三代 AI 可解釋的最終目的是建立人類對 AI 在認知層面的信任。可解釋的內涵包含兩方面: 一 是打破黑箱，對智能算法本身的工作機理進行全局 解釋; 二是事后剖析，對智能算法的決策結果提供可 理解的局部解釋［2］。目前，學術界諸多的軍事智能 化研究文獻中，較多的關注點仍然是圍繞智能算法 的應用適配和效果提升展開，還較少聚焦研究智能 算法在軍事應用上的可解釋性問題［3－4］。然而對于電磁大數據領域而言，可解釋智能應用，才是確保軍 事應用安全、可信、魯棒的根本前提。 本文首先剖析了電子戰智能應用的現狀和挑 戰; 然后，結合可解釋脈沖序列特征建模與識別、信 號可解釋特征提取與模式識別、知識子圖匹配辨識 應用等探索實踐情況; 最后，探討了電子戰可解釋智 能應用的發展思考與建議，旨在為電子戰裝備發展 決策、科研工作提供參考。

不同于國內學者研究美海軍綜合火控——制空的角度，在詳細闡述美軍體系系統工程發展的基礎上， 深入研究 NIFC-CA 組成系統及其解耦與體系構建，進而系統剖析該體系項目在管理組織、研發機制及經費管理等 工程管理方面的創新舉措，總結了 NIFC-CA 在體系系統工程建設方面的優長之處。美海軍綜合火控——制空（naval integrated fire control-counter air，NIFC-CA）是一種新型網絡化分 布式遠程空中火力防御控制裝備體系，國內文獻也 譯為海軍一體化防空火控系統［1］。NIFC-CA 建設初 衷是解決美海軍超地平線攔截問題，經過多年發 展，其在作戰任務上漸進擴展，在體系能力上階梯 提升，在組成系統上牽引發展，降低了研發風險和 經費投入，能夠快速生成裝備體系作戰能力，具有 極高的研究和借鑒價值。 近年來國內諸多研究機構和學者開展了一系 列有關 NIFC-CA 體系的研究，取得大量成果。文獻 ［2］介紹了 NIFC-CA 體系的提出動因、發展概況等 基本情況。文獻［3-4］細致梳理了 NIFC-CA 體系的 組成系統及體系運行流程。文獻［5-7］對 NIFC-CA的協同指揮控制模式和協同預警探測機制進行深 入剖析。文獻［8］則研判了 NIFC-CA 的未來發展， 并提出相應的潛在對抗手段措施。總體上，目前有 關 NIFC-CA 體系的研究主要集中于其組成系統、 運行流程和作戰運用等方面。而作為典型體系系統 工程，NIFC-CA 在體系系統工程方面也頗具研究價 值，目前尚未發現國內相關研究。 本文主要從美軍體系系統工程角度研究 NIFCCA 組成系統解耦和體系構建關鍵設計，并探析了 縱橫結合組織管理結構和聯合開發機制等創新管 理措施，深入了解其在體系系統工程方面的優勢。

針對人機交互語音識別技術軍事應用的現狀，介紹語音識別技術的發展歷史，并對其軍事應用進行分析。 將關鍵詞識別技術應用于軍事場景中，介紹目前主流的幾種關鍵詞識別模型，并對其在軍事領域的應用進行展望。 結果表明，該分析能為語音人機交互技術應用于軍事裝備提供參考。

工業化時代，按鈕、開關、拉桿等被應用于機 器控制，是人機交互的主要手段。電子信息化時代， 新增了感應式觸摸屏、實體或虛擬數字鍵盤、軟件 菜單等人機交互手段，人機交互手段進一步豐富。 智能化時代，基于語音、肢體動作識別的非接觸式 新興人機交互手段因使用方式靈活、便捷等優勢， 在商用領域的發展和應用十分活躍。軍事裝備的人 機交互手段，因在高強度對抗的戰場環境中應用， 不但要求方式靈活、便捷，而且更為關注交互的快 速性和準確性，這是人機交互語音識別技術軍事化 應用發展的重點。

目的 對軍事領域中人機協作的應用現狀和理論現狀進行歸納與分析，指出未來的發展趨勢，旨 在為人機協作軍事系統的技術發展和設計研究提供理論方向。方法 以無人機系統、無人車系統、無人 艇系統的實際應用場景為代表，分析人機協作的軍事應用現狀；剖析軍事背景下國內外人機協作任務分 配、人機交互方式、人機交互界面設計、人機協作效能評估的研究進展；綜合前人的研究現狀對未來的 研究發展趨勢進行總結。結論 根據國內外研究的現狀、熱點與趨勢可知，人機協作的任務分配需綜合 考慮人員行為和任務時序等因素，以提高人機協作效率，探尋更優的分配模式；多模態智能交互將成為 未來人與無人集群交互的主流形態，多通道結合的信息交流將改變操作員與指控系統互動的方式，實現 人與無人集群的高效交互；態勢認知是未來智能戰場面臨的挑戰，人機協作為智能態勢認知領域的研究 奠定了基礎。

隨著戰場信息化趨勢的發展，現代化戰場的整體 規模不斷擴大，戰場要素也愈加復雜，涉及多目標任 務和多資源的體系化作戰成為了主要的戰爭形態。人 機協作是指發生在人和自動化之間的協同交互，通常 被稱作 Human-Agent Teaming 或者 Human-Automation Collaboration[1]。在軍事層面，龐大的有人/無人協同 系統會參與到信息化戰場的協同作業中，復雜的操作 任務和作戰資源需要作戰體系具備規劃任務和自主 完成目標的能力[2]。因此，在復雜多變的戰場環境下， 自主規劃系統及監督指揮人員的協同作業顯得至關 重要[3]。人機協同作戰一直是軍事領域的研究熱點， 是指將無人系統與有人系統進行有機融合，基于共享 任務或信息的形式完成共同目標，這是智能化戰爭中 具有代表性的作戰方式之一[4]。基于對相關領域的研 究及應用資料的調查，美軍于 2003 年的伊拉克戰爭 中首次實現了有人/無人機協同作戰，通過有人機指 揮“MQ-1 捕食者”無人機發射導彈，實現作戰目標 物的發射打擊任務[5]。當前，國內外對無人機領域的 人機協作應用研究愈加廣泛。為實現資源的最大化利 用，通常采用單一操作員監督多個無人機的作戰模 式，但這種方式往往會增加人機系統的總體操作負 荷[6]。例如，美國在 2018 年的“拒止環境下無人機 協同作戰 CODE”項目中采用單一操作員控制多架無 人機的模式，執行偵察、打擊等作戰任務[7]。隨著未 來作戰化的趨勢向協同一體化的方向發展，在操作者 層面和武器平臺層面，實現資源的合理利用及充分配 置是人機協同作業的重要目標。 隨著人工智能、大數據等技術的發展，智能計算 等高新技術廣泛應用于軍事領域中的指揮控制系統、 無人作戰系統及輔助決策系統等自動化系統[8]。上述 系統注重人工智能技術的應用，突破了戰場環境下人 類生理疲勞等方面的限制，通過與人類合作來執行作 戰任務，形成人機協同作戰系統。人機協同作戰主要 有以下三種類型：第一種是智能化無人系統指引有人 系統實施作戰；第二種是智能化無人系統輔助有人系 統實施作戰；第三種是智能化無人系統掩護有人系統 實施作戰[4]。在人機協作系統中，智能系統運行速度 快，適用于執行規范化的繁雜任務，而人擔任監督規 劃的角色，通常在指定或突發階段，與智能系統聯合 完成協同作業[3]。然而，值得注意的是，雖然當前的 自動化系統能夠在一定程度上實現智能化任務，但是 在態勢感知及知識理解等方面仍存在固化思維，難以 完全替代人類[9]。例如，在指揮控制系統中，人類可 以發揮態勢感知的能力優勢，分析敵方的作戰意圖， 合理地分配作戰任務。而自動化系統主要是程序化的 定量感知，對動態的戰場環境感知的靈活度較低[10]。 總體來說，智能化作戰系統距離全自主性仍有較大差 距，需要和操作人員聯合完成作戰任務。 綜上所述，人和智能系統相互配合、執行任務， 可以發揮各自的優勢，提高作戰效率。人機協作過程 涉及任務分配、人機交互、效能評估等諸多方面，只 有實現各層面的高效融合和技術突破，才能達到理想 的協同作戰效果。然而，在動態、大規模的作戰環境 下，受限于智能技術的發展程度及未知的戰場態勢等 因素，人機協同技術仍處于探索階段，有許多工程技 術方面的難題需要解決，比如如何實現合理的協同任 務分配、如何實現靈活的人機交互等問題。因此，現 階段的研究重點是探究如何將人的經驗知識與機器智 能高效融合，最大化地發揮人機協同作戰系統的效能。

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。

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。