近幾十年來，學術界對無人駕駛飛行器（UAV）的關注明顯激增。先進的無人飛行器能夠執行復雜的飛行動作、在復雜的空間內飛行，并在不斷變化的環境中執行復雜的任務，因此其發展備受關注。這些環境包括采礦、城市搜索與救援 (USAR)、軍事行動等部門，以及包括維護和修理地下基礎設施在內的一系列工業應用。進入密閉空間并在其中作業的迫切需求已成為迫使研究人員推進無人機技術的驅動力。這些進步旨在克服與在受限環境中工作相關的復雜性，解決無人機當前的局限性，同時提高其整體性能能力。

在本論文中，介紹了一套相互關聯的工具，旨在使無人飛行器能夠在受限空間內自主規劃飛行動作。為實現這一目標，本文提出了一種改進的 "教學-重復-再規劃"（I-TRP）迭代策略。該解決方案是一種離線-在線混合方法，包括三個階段戰略中的四個主要模塊。根據手工繪制的路徑（教學階段）和感知到的環境幾何特征，開發了具有新穎占用檢查特性的先進 3D 飛行走廊。此外，結合生成的飛行走廊，還開發了一種通用全局路徑規劃算法 Field D* 的增強版，以通過離線流程（重復階段）制定出近乎最優和平滑的拓撲等效路徑。最后，通過順序凸優化過程（重新規劃階段），制定出具有在線碰撞檢查和避障功能的局部規劃算法。利用無人飛行器機載傳感器捕捉到的地形信息，這種局部規劃可生成后優化的動態可行路徑。

后置參考路徑被用于制定一套包含飛機位置、姿態、速度和加速度的制導指令，以引導無人機飛行在生成的飛行走廊（可能具有復雜的幾何特征）內飛行。所開發的路徑跟蹤方法是通過使用非線性模型預測公式制定的。

所開發的 I-TRP 策略可引導自主無人機在幾乎任何結構化或非結構化環境中到達目的地，這些環境具有不同程度的幾何復雜性，從開放的自由空間到高度雜亂的環境不等。仿真結果表明，在適合實時飛行導航的高效計算過程中，所開發的 I-TRP 策略的能力優于現有機制。

近年來，人工智能（AI）和機器學習領域的進步為增強人類能力和提高各種自主系統的功能創造了前所未有的機遇，包括在國際安全領域。然而，在國防領域，訓練日益復雜的人工智能系統所需的高質量、高度多樣化和相關的真實世界數據集卻十分稀缺。因此，合成數據正逐漸成為開發和訓練人工智能系統的數據工具箱中必不可少的工具。合成數據的特點和潛在優勢，以及該技術在各個領域的成熟應用，使其成為圍繞在國際安全背景下使用人工智能的辯論的一個相關話題。

本入門指南簡要概述了合成數據，包括其特點、生成方式、增加的價值、風險以及在國防組織和軍事行動中的潛在用例。此外，本手冊還概述了現有的數據挑戰和限制，這些挑戰和限制促使合成數據成為開發日益復雜的人工智能系統的重要工具。

迄今為止，合成數據在國際安全領域的應用大多停留在實驗和探索階段。不過，合成數據的特點可對訓練人工智能系統產生有益影響。特別是，合成數據可以生成高度多樣化甚至新穎的數據集，對數據屬性進行精細控制，必要時自動注釋或標記數據，而且成本效益高。這本入門書探討了合成數據的主要特點如何使軍隊和國防組織受益，讓他們能夠在防御性和進攻性自主系統中集成能力更強、更可靠的人工智能系統。

雖然合成數據有利于訓練人工智能系統，并有助于緩解軍隊和國防組織面臨的一些數據問題，但它并不是靈丹妙藥，也伴隨著風險和挑戰。使用合成數據所帶來的好處將取決于各組織是否有能力駕馭這些風險，以便以負責任和安全的方式并按照法律要求和道德價值觀使用根據合成數據訓練的人工智能系統。

圖1所示。真實世界與合成數據

人工智能（AI）已經滲透到生活的許多領域，國防領域也不例外。從優化物流鏈到處理大量情報數據，人工智能在軍事領域都有應用。越來越多的人認為，人工智能將對未來戰爭產生重大影響，世界各地的部隊都在大力投資人工智能所帶來的能力。盡管取得了這些進步，但戰斗在很大程度上仍然是人類的活動。

通過使用人工智能支持的自主武器系統（AWS）將人工智能引入戰爭領域，可能會徹底改變國防技術，這也是當今最具爭議的人工智能用途之一。關于自主武器如何遵守出于人道主義目的而制定的武裝沖突規則和條例，一直存在著特別的爭論。

政府的目標是 "雄心勃勃、安全、負責任"。當然，我們原則上同意這一目標，但愿望與現實并不相符。因此，在本報告中提出建議，以確保政府以合乎道德和法律的方式在 AWS 中開發和使用人工智能，提供關鍵的戰略和戰場效益，同時實現公眾理解和認可。必須將 "雄心勃勃、安全負責 "轉化為實際執行。

政府必須尋求、建立并保持公眾對開發和使用人工智能的信心和民主認可，尤其是在 AWS 方面。從媒體對我們調查的報道中可以清楚地看出，人們對在預警系統中使用人工智能有著廣泛的興趣和關注。實現民主認可有幾個要素：

理解： 對自主武器的討論，以及在很大程度上對人工智能的討論，都受到追求議程和缺乏理解的困擾。我們的目標之一是為建設性辯論提供事實依據，政府的坦誠和透明將有助于這一進程。

議會的作用： 議會是開發和使用預警系統的決策中心。議會的監督能力取決于信息的可獲得性，取決于其預測問題而不是事后反應的能力，也取決于其追究部長責任的能力。政府必須在議會時間表中留出足夠的空間，并提供足夠的信息，以便議會（包括其專門委員會）有效地審查其人工智能政策。我們當然理解政策制定的內容可能高度敏感，但我們有既定的方法來處理此類信息。絕不能以保密為由逃避責任。

保持公眾信心： 對英國防部 "目前沒有開展監測或民意調查以了解公眾對使用自主武器系統的態度 "這一事實感到失望。政府必須確保在開發自動武器系統時適當征求公眾意見。它還必須確保道德規范處于其政策的中心位置，包括擴大英國防部人工智能道德咨詢委員會的作用。

實現以下目標對這一進程至關重要：

政府應以身作則，在國際上參與對 AWS 的監管。人工智能安全峰會是一個值得歡迎的舉措，但它并不包括國防。政府必須將人工智能納入 AWS，因為政府宣稱希望 "以包容的方式共同努力，確保以人為本、值得信賴和負責任的人工智能是安全的"，并 "通過現有的國際論壇和其他相關倡議支持所有人的利益"。

幾年來，國際社會一直在辯論如何監管人工智能系統。這場辯論的結果可能是一項具有法律約束力的條約，也可能是澄清國際人道主義法應用的非約束性措施--每種方法都有其擁護者。盡管在形式上存在分歧，但關鍵目標是加快努力，達成一項有效的國際文書。

其中的一個關鍵因素將是禁止在核指揮、控制和通信中使用人工智能。一方面，人工智能的進步有可能提高核指揮、控制和通信的效率。例如，機器學習可以提高預警系統的探測能力，使人類分析人員更容易交叉分析情報、監視和偵察數據，并改善核指揮、控制和通信的防護，使其免受網絡攻擊。

然而，在核指揮、控制和通信中使用人工智能也有可能刺激軍備競賽，或增加各國在危機中有意或無意地升級使用核武器的可能性。使用人工智能時，決策時間被壓縮，可能會導致緊張局勢加劇、溝通不暢和誤解。此外，人工智能工具可能會被黑客攻擊，其訓練數據可能會中毒，其輸出結果可能會被解釋為事實，而實際上它們只是統計上的相關性，所有這些都可能導致災難性的結果。

政府應采用可操作的 AWS 定義。令人驚訝的是，政府目前還沒有這樣的定義。英國防部表示，它對采用這樣一個定義持謹慎態度，因為 "此類術語已具有超出其字面解釋的含義"，并擔心 "在一個如此復雜和快速發展的領域，過于狹隘的定義可能很快過時，并可能無意中阻礙國際討論的進展"。然而，我們認為可以創建一個面向未來的定義。這樣做將有助于英國制定有意義的自主武器政策，并充分參與國際論壇的討論。

政府應確保在 AWS 生命周期的各個階段都有人類控制。人們對 AWS 的關注主要集中在由人工智能技術實現自主的系統上，由人工智能系統對從傳感器獲得的信息進行分析。但是，為了確保人類的道德代理權和法律合規性，對系統的部署進行人為控制是至關重要的。這必須以我們國家對國際人道法要求的絕對承諾為支撐。

政府應確保其采購程序是為人工智能世界而適當設計的。英國防部的采購工作缺乏問責制，過于官僚化。特別是，英國防部缺乏軟件和數據方面的能力，而這兩者都是人工智能發展的核心。這可能需要革命性的變革。如果需要，那就改變吧；但時間緊迫。

無人飛行器/無人機（UAV）技術的最新進展極大地推動了無人飛行器在軍事、民用和商業領域的應用。然而，為無人機群建立高速通信鏈路、制定靈活的控制策略和開發高效的協同決策算法等方面的挑戰，限制了無人機群的自主性、魯棒性和可靠性。因此，越來越多的人開始關注協作通信，使無人機群能夠自主協調和通信，在短時間內合作完成任務，并提高效率和可靠性。本研究全面回顧了多無人機系統中的協作通信。我們深入探討了智能無人機的特點及其自主協作和協調所需的通信和控制要求。此外，還回顧了各種無人機協作任務，總結了無人機蜂群網絡在密集城市環境中的應用，并介紹了使用案例場景，以突出基于無人機的應用在各個領域的當前發展情況。最后，我們確定了未來需要關注的幾個令人興奮的研究方向，以推進無人機協作研究。

無人飛行器中的協作

起初，單無人機系統用于導航、監視和災難恢復，每個無人機作為一個孤立的節點直接與中央地面站連接。然而，在單無人機系統中，由于無人機在指定區域內獨立運行，因此更容易出現系統和通信故障。此外，無人機在網絡中獨立工作還需要更長的時間和更高的帶寬來完成任務。相比之下，在多無人機系統中，無人機共同工作以實現共同目標。例如，無人機可以協同工作，生成高分辨率圖像和三維地圖，以確定救災過程中的熱點區域。同時，配備嗅探器的無人機可以探測到高濃度的甲烷，從而找到破損的天然氣管道。因此，無人機還可以在不危及救援人員生命的情況下提供水和食物。因此，協調與合作對于在多無人機環境中實現理想性能至關重要。本節將詳細討論協作式無人機的要求和挑戰，如智能、通信、控制和協作。此外，我們還將介紹最先進的協作通信方法，以突出無人機網絡的貢獻和局限性。

A 智能無人機

傳統無人機的主要組成部分包括傳感、通信、控制和計算單元 [25]。傳感單元由集成在無人機上的多個傳感器組成，用于不同的目的，如評估高分辨率物體、溫度估計、光探測和天線配置[36]。同時，通信單元使無人機能夠相互通信并與中央控制站交換信息。強制控制單元通常控制傳統無人機的操作，包括避免碰撞、路徑規劃、目標跟蹤和資源管理。然而，與中央控制單元的頻繁通信以及無人機與無人機之間有限的通信能力限制了無人機獨立完成任務的自主性和協作性。例如，在救災行動中，具有自主功能的多架無人機可以執行協作功能，如一組無人機可以檢查危險區域，而其他無人機可以執行醫療援助補給投放任務，幫助災民。此外，配備高分辨率攝像頭和資源管理算法的無人機可以執行智能決策，將損失降到最低。同時，當無人機對城市環境中的風向模式有了更深入的了解后，它們可以利用這些知識避開亂流，選擇能量最小的路線，而無需頻繁接受控制單元的指令。

同樣，具有協作通信能力的智能無人機可以執行各種分布式操作，并為智慧城市應用做出獨立決策[32]。例如，在城市環境中工作的無人機需要與其他傳感設備、機器、機器人、無人機和人進行高度協調和協作，才能執行某些操作。因此，加強合作和對部署環境的了解有助于無人機與周圍物體進行無縫互動，以處理監測到的數據并做出實時決策，從而提高復雜環境中的安全性和可靠性[37]。同樣，無人機可以通過對城市環境中周圍物體的語義理解來提高物體識別能力，從而更好地理解和設計與周圍環境互動的方法。

然而，由于缺乏高效的智能自主無人機對無人機通信機制，無法實現無人機的獨立飛行、軌跡形成、目標定位和數據操作決策，這阻礙了基于無人機的應用范圍。因此，為了從無人機的天然特性（如高機動性、靈活部署和不同類型傳感器集成）中獲益，有必要更加關注無人機的自主性和智能協作通信能力集成，以提高無人機作為一個團隊了解環境、共享知識和資源以做出智能決策的性能，而無需高度依賴中央控制的系統指令[38]。

B 通信要求

在多無人機系統中，無人機之間以及無人機與中央骨干基礎設施之間都要進行通信，以順利完成各種指定任務。無人機與基礎設施網絡之間的通信一般遵循兩種通信模式，即無人機與基礎設施之間的通信和無人機與無人機之間的通信，以交換數據并確保高水平的連接性，從而實現協作通信。本節將詳細討論這兩種模式的通信要求。

1. 無人機對基礎設施： 如圖 2 所示，無人機對基礎設施通信可實現無人機與基礎設施網絡之間的信息傳輸，使用的平臺包括地面平臺、高空平臺（HAP）和衛星。無人機可充當通信中繼站、用戶或基站，以建立有效的通信。在無法直接聯系的情況下，無人機作為中繼器可在地面站和遠程基礎設施之間提供無線覆蓋。無人機作為中繼器具有許多優勢，如覆蓋范圍大、速度快、通信信道清晰、易于部署、數據轉發模式可靠等 [39]，[40]。無人機還可以作為用戶將任務卸載到邊緣服務器，從而以較低的延遲增強覆蓋范圍 [41]。與此同時，當無人機作為基站工作時，它們能為異構網絡提供更靈活的通信服務解決方案，因為它們能實現更好的 LoS 傳播、可擴展性和更高的運行高度[42]。本節重點介紹使用上述各平臺實現高效無人機群的主要通信要求。

2. 無人機對無人機通信： 除了無人機與基礎設施之間的通信外，有效的無人機對無人機鏈路可使無人機群克服各種基本挑戰，如自主飛行、避免碰撞、分布式處理和聯合行動。最新文獻提出了提供無人機對無人機通信的多種方法，包括衛星通信鏈路、Wi-Fi 鏈路、超高頻（UHF）鏈路、蜂窩通信鏈路、長距離廣域網（LoRAWAN）和自由空間光學（FSO）鏈路。本節將討論這些不同方法對實現穩定可靠的無人機對無人機通信的要求。

C 控制要求

由于無人飛行器體積小、成本低，因此需要一種成本效益高的控制系統，能夠在起飛、著陸、懸停、機動性、高度控制、定位和避免碰撞等方面實現靈活的移動和軌跡跟蹤。下文將討論無人機的主要控制要求：

• 起降：無人機可分為固定翼和旋翼兩種，兩者對起降都有特定要求。固定翼無人機的起飛和降落需要跑道，而旋轉翼無人機可以垂直起飛和降落，從而提高了其在各種民用領域的適用性[69]-[71]。在文獻[72]中，作者提出了一種混合垂直起降 VTOL 解決方案，該方案將固定翼和旋轉翼無人機的功能集成在一個平臺上，從而實現了長續航時間和高飛行效率。VTOL 方法需要一個固定翼位置控制器、旋轉翼位置控制器、過渡控制器和基于氣動特性的 VTOL 混合器，以實現過渡和提高飛行穩定性。在另一項工作[73]中，不同的 PID 控制器用于沒有跑道和發射回收設備的 VTOL，通過控制指令實現平穩運行。此外，在現有文獻[74]-[76]中，還介紹了使用可見光攝像傳感器、全球定位系統和 IMU，利用 PID 控制器進行起降的各種解決方案。

• 受控運動和懸停： 無人飛行器的旋翼使用螺旋槳，可實現滾動、推力控制、俯仰、偏航和六個自由度的旋轉、機動和懸停。無人飛行器的控制算法可調整滾轉、俯仰和偏航，以實現在 X 軸、Y 軸和 Z 軸上的穩定旋轉。現有研究提出了各種控制無人機運動的模型，例如，Thu 等人在文獻[77]中根據 "+"和"×"飛行配置，模擬了著名的四旋翼飛行器控制系統，以實現靈活的運動和機動。在另一項研究[78]中，設計了一個動態模型來控制無人飛行器在一個旋轉軸上的運動。Elkaim 等人在文獻[79]中介紹了一種無人機控制系統，該系統利用位置、速度和高度估計來控制無人機的運動和軌跡形成。另一篇論文[80]介紹了一種自主無人機飛行控制系統，該系統集成了全球定位系統，可生成最佳飛行路徑。此外，現有文獻還對油門運動、狀態信息和機載傳感組件進行了分析和建模，以實現穩定機動和懸停 [81]-[83]。

• 飛行中控制： 無人機的位置和速度等狀態信息用于引導和控制無人機進行著陸或物體跟蹤等精確操作。遙控航空模型自動駕駛儀（RAMA）在文獻[84]中有詳細描述，它利用高度、角速度和位置信息來設計小型無人機的控制系統。此外，PID 控制器也引起了學術界和工業界對無人機自主運行的極大關注 [85]。集成 PID 自動駕駛儀可實現一整套無人機自主導航和實時操作的航空電子設備 [86]。此外，PID 控制器還能提高可靠性，并以最小的誤差和能耗將飛行中的無人機穩定在預定軌跡上。

• 避免碰撞：這是無人機設計中確保無人機自主飛行的基本要求。現有文獻 [80]、[87] 提出了各種方法，如 GPS 導航和不同的防撞傳感器來避免碰撞。此外，根據現有研究[88]、[89]，廉價的商用傳感器（如紅外、壓力和高度傳感器）可以很容易地集成到無人機飛行系統中，以估計與障礙物的距離，從而控制其移動。此外，無人機的精確位置估計和軌跡規劃也是避免碰撞的基本要求[90]。

D 協同執行任務

本節將全面介紹協作通信方面的現有發展。無人機的協同任務允許多架無人機共享信息，以分布式的方式低成本、高效率地執行各種任務，并提高靈活性、魯棒性和容錯性。近年來，人們提出了一些協作通信架構，主要側重于將無人機網絡與 WSN、Ad-hoc 網絡和物聯網范例整合起來，以實現有效監測和數據收集[91]。此外，還提出了一些基于蜂群的方法，用于協作軌跡規劃、路由選擇和目標定位。

1. 基于蜂群的協作通信： 最近有幾項研究利用無人機群在短時間內協作完成任務，具有更好的覆蓋范圍、可靠性和效率。

2. 無人機群網絡的深度強化學習： 在過去幾年中，強化學習技術已被廣泛應用于提高無人機蜂群網絡在復雜環境中的路徑規劃、導航和控制性能[97], [98]。

3. 軌跡形成： 協作軌跡形成可使多個無人機找到從起點到目標點的最佳路徑。這是無人機系統的新興研究領域之一，因為協同路徑規劃可最大限度地降低定位成本、改進機動決策并有助于避免碰撞 [109]-[111]。

4. 合作目標定位： 精確定位可為目標指示、空中拍攝、數據傳感和空對地攻擊帶來顯著優勢[121]。

5. 數據收集： 在過去的幾年中，人們引入了許多協作通信機制，以改善遠程數據收集體驗[128]。

6. 協同決策： 無人機的自主操作需要做出復雜的決策，以實現應用目標，如消除威脅或時間緊迫的救援行動。這些復雜決策受到信息不足、高度不確定性、延遲和任務耦合的影響 [137]。

為了應對一個日益動態的作戰環境的挑戰，必須適應技術發展的快速步伐。無人系統（UxS）在改善美國海岸警衛隊的卓越任務方面發揮著關鍵作用，并擁有巨大的前景。無人系統可以幫助找到遇險的海員。它們可以提高在海上探測非法毒品和移民販運的能力，這樣就可以最有效地分配有限的船只、船舶和飛機。UxS可以成為監測世界各地非法、未報告和無管制（IUU）捕撈活動的有力工具。在不斷變化的北極地區，UxS可以幫助破冰船的導航，跟蹤冰山和增加的船只交通，并監測其他商業活動的增長。未來將在一個可互操作的系統的互聯范圍內采用UxS，并使人工智能得到有效的整合，以便在這樣的情況下和更多的情況下向海岸警衛隊的操作員提供可操作的數據。能夠實現最佳人機協作的UXS為海岸警衛隊提供了改變游戲規則的機會。

海岸警衛隊還將有目的地在復雜的海洋環境中抵御和管理無人系統。將采用適合海岸警衛隊在所有領域的海上安全作用的反無人系統能力，以幫助確保海洋運輸系統（MTS）的安全。此外，自動化、自主化和無人駕駛系統的采用有望改變海運業。

雖然海岸警衛隊成功的關鍵一直是人，但無人駕駛系統提供了提高勞動力的性能和效率的前景，并作為一個真正的力量倍增器。海岸警衛隊將尋求調整要求、采購、收購和資金，以確保UXS能夠以需要的速度交付，并與勞動力和現有資產相結合。擁抱和整合UxS將在復雜和不斷變化的環境中促進海上安全和保障。

無人系統的變化、威脅和機遇

引言

海岸警衛隊的一系列廣泛的任務要求海岸警衛隊的人員和漁船、艦艇、飛機和海岸站都要做到最好。然而，海洋領域繼續迅速變化并提出新的挑戰。"當今世界的變化步伐正在加快。地緣政治戰略競爭、經濟動蕩、氣候變化影響、勞動力期望值的變化、不斷發展的技術和新興的海洋用途正在匯聚在一起，推動服務發生變化。" 非法、無管制和未報告的捕撈活動已取代海盜行為成為最大的全球海事威脅之一。毒品和移民的非法販運正在向更遠的地方轉移，并持續對公眾構成威脅。北極地區的海事活動正在增加。自然災害繼續威脅著海洋上和海洋附近的人們。對海岸警衛隊服務的需求是強烈的，并繼續增長。

在一個不斷變化的海洋領域中保持意識和執行管理，仍然是幾乎所有海岸警衛隊任務的核心。在國內，"海洋環境的新興用途--包括近海能源生產、無人駕駛船只和航空系統的使用以及商業空間活動--正在迅速擴大，對現有的監管和操作框架提出了挑戰。" 更廣泛地說，"國家競爭者、暴力極端分子以及日益強大和有能力的跨國犯罪組織（TCOs）都在繼續試圖利用海上的薄弱治理、岸上的腐敗和海洋領域意識的差距來獲得經濟和政治優勢。" 這些變化給海岸警衛隊的任務執行帶來了威脅和機遇，同時也增加了對海岸警衛隊海上領域意識的需求，以支持美國和全球利益。

技術在不斷進步，提供了新的工具和能力，可以幫助執行海岸警衛隊的任務。"技術的快速發展，對海岸警衛隊服務不斷增長的需求，越來越多的動態操作環境，以及全球戰略競爭，使目前執行任務的方式更加緊張。必須加強競爭優勢，以配合影響海洋領域的變化速度。這是對行動的呼吁"。

UxS創造了機會，以新的方式將人員、資產、系統和數據結合起來，以創造一支更加靈活的部隊。UxS可以填補覆蓋面的空白，提高對形勢的認識。UxS還可以提供新的能力，以增強載人任務。UxS可以將人類從一些任務中經常是骯臟的、偶爾是枯燥的、有潛在危險的工作中解放出來。UxS不能單獨執行任務，但它們可以幫助保持人員準備狀態，直到正好需要海岸警衛隊人員的時刻。

海岸警衛隊已經雇用了一些UXS，但主要是以分離和以平臺為中心的方式進行的。海岸警衛隊已經經歷了一些項目的成功，如國家安全快艇上的中程無人駕駛航空系統（UAS），以及在海岸警衛隊各水上和岸上單位使用的短程UAS。當與其他技術無縫整合時，作為技術生態系統的一部分，無人機系統可以成為一個力量倍增器，將傳感器與作戰決策者通過資產、網絡、數據系統、高級分析和信息共享平臺聯系起來，并具有更高的速度和效率。必須保持靈活和適應性，以追求這一變革性變化。

雖然無人駕駛系統為海岸警衛隊的就業提供了機會，但它們已經被海洋環境中的所有類型的行為者所使用，而且應該預期它們的存在將大幅增長。公民使用無人駕駛系統正在無意中影響著政府和商業船只以及沿海設施的日常運作。商業航天公司正在使用無人駕駛的駁船進行作業，航運公司正在將自主系統甚至完全自主的車輛納入其船隊。麻醉品販子已經建造了小型的自制無人潛水艇，以秘密地在海上邊界非法運輸毒品。應該預料到，無人駕駛系統將在海洋環境中變得無處不在，必須為其影響做好準備。

了解海岸警衛隊任務的變化、機會和風險，使能夠構建一個愿景，為戰略制定方向。

作戰概念：UXS，作戰/戰術ISR

隨著技術的飛速發展和威脅環境變得更加復雜，今天的海軍行動經常面臨著具有挑戰性的決策空間。人工智能（AI）的進步為解決海軍行動中日益復雜的問題提供了潛在的解決方案。未來的人工智能系統提供了潛在的意義深遠的好處--提高對態勢的認識，增加對威脅和對手能力和意圖的了解，識別和評估可能的戰術行動方案，并提供方法來預測行動方案決定的結果和影響。人工智能系統將在支持未來海軍作戰人員和保持作戰和戰術任務優勢方面發揮關鍵作用。

人工智能系統為海戰提供了優勢，但前提是這些系統的設計和實施方式能夠支持有效的作戰人員-機器團隊，改善作戰情況的不確定性，并提出改善作戰和戰術結果的建議。實施人工智能系統，以滿足海軍應用的這些苛刻需求，給工程設計界帶來了挑戰。本文確定了四個挑戰，并描述了它們如何影響戰爭行動、工程界和海軍任務。本文提供了通過研究和工程倡議來解決這些挑戰的解決思路。

引言

人工智能是一個包括許多不同方法的領域，目的是創造具有智能的機器（Mitchell 2019）。自動化系統的運作只需要最小的人類輸入，并經常根據命令和規則執行重復性任務。人工智能系統是自動化機器，執行模仿人類智能的功能。它們將從過去的經驗中學習到的新信息融入其中，以做出決定并得出結論。

如表1所述，人工智能系統有兩種主要類型。第一種類型是明確編程的專家系統。Allen（2020，3）將專家系統描述為手工制作的知識系統，使用傳統的、基于規則的軟件，將人類專家的主題知識編入一長串編程的 "如果給定x輸入，則提供y輸出"的規則。這些系統使用傳統的編程語言。第二種類型是ML系統，從大型數據集中進行訓練。ML系統自動學習并從經驗中改進，而不需要明確地進行編程。一旦ML系統被 "訓練"，它們就被用于操作，以產生新的操作數據輸入的結果。

表1. 兩類人工智能系統

人工智能系統--包括專家系統和學習系統--為海軍提供了巨大的潛力，在大多數任務領域有不同的應用。這些智能系統可以擴展海軍的能力，以了解復雜和不確定的情況，制定和權衡選擇，預測行動的成功，并評估后果。它們提供了支持戰略、作戰計劃和戰術領域的潛力。

本文確定了工程設計界必須解決的四個挑戰，以便為未來海戰任務實施人工智能系統。表2強調了這四個挑戰領域。這些挑戰包括：（1）復雜的海戰應用領域；（2）需要收集大量與作戰相關的數據來開發、訓練和驗證人工智能系統；（3）人工智能系統工程的一些新挑戰；（4）存在對手的人工智能進展，不斷變化和發展的威脅，以及不斷變化的人工智能系統的網絡弱點。本文側重于海軍戰爭的四個挑戰領域，但認識到這些挑戰可以很容易地被概括為整個軍隊在未來人工智能系統可能應用的所有戰爭領域中廣泛存在的挑戰。

表2. 為海軍實施人工智能系統的四個挑戰領域

挑戰一：戰爭復雜性

人工智能正被視為一種能力，可應用于廣泛的應用，如批準貸款、廣告、確定醫療、規劃航運路線、實現自動駕駛汽車和支持戰爭決策。每個不同的應用領域都提出了一系列的挑戰，人工智能系統必須與之抗衡，才能成為一種增加價值的可行能力。表3比較了一組領域應用的例子，從潛在的人工智能系統解決方案的角度說明了挑戰的領域。該表在最上面一行列出了一組10個因素，這些因素對一個特定的應用程序產生了復雜性。根據每個因素對作為實施人工智能的領域的整體復雜性的貢獻程度，對六個應用領域的特征進行了定性評估。顏色代表低貢獻（綠色）、中貢獻（黃色）和高貢獻（紅色）。

表3中最上面一行顯示的特征包括： (1)認識上的不確定性水平（情況知識的不確定性程度），(2)情況的動態性，(3)決策時間表（可用于決策的時間量），(4)人類用戶和人工智能系統之間的互動所涉及的錯綜復雜的問題、 (5）資源的復雜性（數量、類型、它們之間的距離以及它們的動態程度），（6）是否涉及多個任務，（7）所需訓練數據集的復雜性（大小、異質性、有效性、脆弱性、可獲得性等 8）對手的存在（競爭者、黑客或徹頭徹尾的敵人），（9）可允許的錯誤幅度（多少決策錯誤是可以接受的），以及（10）決策后果的嚴重程度。該表的定性比較旨在提供一個高層次的相對意義，即基于一組樣本的貢獻因素，不同應用領域的不同復雜程度。

表3. 影響應用復雜性的因素比較

對于所有的應用領域來說，人工智能系統的工程都是具有挑戰性的。人工智能系統在本質上依賴于具有領域代表性的數據。獲得具有領域代表性的數據會帶來基于數據大小、可用性、動態性和不確定性的挑戰。決策時間--由情況的時間動態決定--會給人工智能系統工程帶來重大挑戰--特別是當一個應用領域的事件零星發生和/或意外發生時；以及當決策是時間緊迫的時候。具有更多決策時間、充分訪問大型數據集、直接的用戶互動、完善的目標和非致命后果的應用，如貸款審批、廣告、醫療診斷（在某種程度上）面臨工程挑戰，但其復雜程度較低。確定最佳運輸路線和為自動駕駛汽車設計AI系統是更復雜的工作。這些應用是動態變化的，做決定的時間較短。航運路線將在可能的路線數量上具有復雜性--這可能會導致許多可能的選擇。然而，航運錯誤是有空間的，而且后果通常不會太嚴重。對于自動駕駛汽車來說，決策錯誤的空間非常小。在這種應用中，決策失誤會導致嚴重的事故。

影響開發支持海戰決策的人工智能系統的因素在表3所示的所有類別中都具有高度的復雜性。因此，戰術戰爭領域對工程和實施有效的人工智能系統作為解決方案提出了特別棘手的挑戰。表4強調了導致這種復雜性的海戰領域的特點。作為一個例子，海軍打擊力量的行動可以迅速從和平狀態轉變為巨大的危險狀態--需要對威脅保持警惕并采取適當的反應行動--所有這些都是在高度壓縮的決策時間內進行。戰術威脅可能來自水下、水面、空中、陸地、太空，甚至是網絡空間，導致需要處理多種時間緊迫的任務。由于海軍和國防資產在艦艇、潛艇、飛機、陸地和太空中，戰術決策空間必須解決這些分散和多樣化資源的最佳協作使用。制定有效的戰術行動方案也必須在高度動態的作戰環境中進行，并且只有部分和不確定的情況知識。決策空間還必須考慮到指揮權、交戰規則和戰術理論所帶來的限制。人類作為戰術決策者的角色增加了決策空間的復雜性--信息過載、操作錯誤、人機信任和人工智能的模糊性/可解釋性問題等挑戰。最后，對于戰術決策及其可能的后果來說，風險可能非常大。

表4. 導致戰術決策復雜性的因素

解決高度復雜的決策領域是對海軍的挑戰。人工智能為解決海軍作戰的復雜性提供了一個潛在的解決方案，即處理大量的數據，處理不確定性，理解復雜的情況，開發和評估決策選擇，以及理解風險水平和決策后果。Desclaux和Prestot（2020）提出了一個 "認知三角"，其中人工智能和大數據被應用于支持作戰人員，以實現信息優勢、控制論信心和決策優勢。約翰遜（2019年）開發了一個工程框架和理論，用于解決高度復雜的問題空間，這些問題需要使用智能和分布式人工智能系統來獲得情況意識，并做出適應動態情況的協作行動方案決定。約翰遜（2020a）建立了一個復雜的戰術場景模型，以證明人工智能輔助決策對戰術指揮和控制（C2）決策的好處。約翰遜（2020b）開發了一個預測分析能力的概念設計，作為一個自動化的實時戰爭游戲系統來實施，探索不同的可能的戰術行動路線及其預測的效果和紅色部隊的反應。首先，人工智能支持的C2系統需要描述戰術行動期間的復雜程度，然后提供一個自適應的人機組合安排來做出戰術決策。這個概念包括根據對目前戰術情況的復雜程度最有效的方法來調整C2決策的自動化水平（人與機器的決策角色）。約翰遜（2021年）正在研究這些概念性工程方法在各種防御用例中的應用，包括空中和導彈防御、超視距打擊、船舶自衛、無人機操作和激光武器系統。

在海軍作戰中實施人工智能系統的一個額外挑戰是在戰術邊緣施加的限制。分散的海軍艦艇和飛機的作戰行動構成了戰術邊緣--在有限的數據和通信下作戰。"在未來，戰術邊緣遠離指揮中心，通信和計算資源有限，戰場形勢瞬息萬變，這就導致在嚴酷復雜的戰地環境中，網絡拓撲結構連接薄弱，變化迅速"（Yang et. al. 2021）。戰術邊緣網絡也容易斷開連接（Sridharan et. al. 2020）。相比之下，許多商業人工智能系統依賴于基于云的或企業內部的處理和存儲，而這些在海戰中是不存在的。在戰術邊緣實施未來的人工智能系統時，必須進行仔細的設計考慮，以了解哪些數據和處理能力可用。這可能會限制人工智能系統在邊緣所能提供的決策支持能力。

在軍事領域使用人工智能必須克服復雜性的挑戰障礙，在某些情況下，人工智能的加入可能會增加復雜性。辛普森等人（2021）認為，將人工智能用于軍事C2可能會導致脆弱性陷阱，在這種情況下，自動化功能增加了戰斗行動的速度，超出了人類的理解能力，最終導致 "災難性的戰略失敗"。Horowitz等人（2020）討論了通過事故、誤判、增加戰爭速度和升級以及更大的殺傷力來增加國際不穩定和沖突。Jensen等人（2020）指出，人工智能增強的軍事系統增加的復雜性將增加決策建議和產生的信息的范圍、重要性和意義的不確定性；如果人類決策者對產出缺乏信心和理解，他們可能會失去對人工智能系統的信任。

挑戰二：數據需求

實施人工智能系統的第二個挑戰是它們依賴并需要大量的相關和高質量的數據用于開發、訓練、評估和操作。在海戰領域滿足這些數據需求是一個挑戰。明確編程的專家系統在開發過程中需要數據進行評估和驗證。ML系統在開發過程中對數據的依賴性甚至更大。圖1說明了ML系統如何從代表作戰條件和事件的數據集中 "學習"。

ML系統的學習過程被稱為被訓練，開發階段使用的數據被稱為訓練數據集。有幾種類型的ML學習或訓練--它們是監督的、無監督的和強化的方法。監督學習依賴于地面真相或關于輸出值應該是什么的先驗知識。監督學習算法的訓練是為了學習一個最接近給定輸入和期望輸出之間關系的函數。無監督學習并不從地面真相或已知的輸出開始。無監督學習算法必須在輸入數據中推斷出一個自然結構或模式。強化學習是一種試錯法，允許代理或算法在獎勵所需行為和/或懲罰不需要的行為的基礎上學習。所有三種類型的ML學習都需要訓練數據集。在部署后或運行階段，ML系統繼續需要數據。

圖1顯示，在運行期間，ML系統或 "模型 "接收運行的實時數據，并通過用其 "訓練 "的算法處理運行數據來確定預測或決策結果。因此，在整個系統工程和采購生命周期中，ML系統與數據緊密相連。ML系統是從訓練數據集的學習過程中 "出現 "的。ML系統是數據的質量、充分性和代表性的產物。它們完全依賴于其訓練數據集。

圖1. 使用數據來訓練機器學習系統

美國海軍開始認識到對這些數據集的需求，因為許多領域（戰爭、供應鏈、安全、后勤等）的更多人工智能開發人員正在了解人工智能解決方案的潛在好處，并開始著手開發人工智能系統。在某些情況下，數據已經存在并準備好支持人工智能系統的開發。在其他情況下，數據存在但沒有被保存和儲存。最后，在其他情況下，數據并不存在，海軍需要制定一個計劃來獲得或模擬數據。

收集數據以滿足海軍領域（以及更廣泛的軍事領域）的未來人工智能/ML系統需求是一個挑戰。數據通常是保密的，在不同的項目和系統中被分隔開來，不容易從遺留系統中獲得，并且不能普遍代表現實世界行動的復雜性和多樣性。要從并非為數據收集而設計的遺留系統中獲得足夠的數據，可能非常昂貴和費時。數據收集可能需要從戰爭游戲、艦隊演習、系統測試、以及建模和模擬中收集。此外，和平時期收集的數據并不代表沖突和戰時的操作。海軍（和軍方）還必須教導人工智能系統在預計的戰時行動中發揮作用。這將涉及想象可能的（和可能的）戰時行動，并構建足夠的ML訓練數據。

數據收集的另一個挑戰是潛在的對抗性黑客攻擊。對于人工智能/ML系統來說，數據是一種珍貴的商品，并提出了一種新的網絡脆弱性形式。對手可以故意在開發過程中引入有偏見或腐敗的數據，目的是錯誤地訓練AI/ML算法。這種邪惡的網絡攻擊形式可能很難被發現。

海軍正在解決這一數據挑戰，開發一個數據基礎設施和組織來管理已經收集和正在收集的數據。海軍的Jupiter計劃是一個企業數據和分析平臺，正在管理數據以支持AI/ML的發展和其他類型的海軍應用，這些應用需要與任務相關的數據（Abeyta，2021）。Jupiter努力的核心是確定是否存在正確的數據類型來支持人工智能應用。為了生產出在行動中有用的人工智能/ML系統，海軍需要在游戲中保持領先，擁有能夠代表各種可能情況的數據集，這些情況跨越了競爭、沖突和危機期間的行動范圍。因此，數據集的開發和管理必須是一項持續的、不斷發展的努力。

挑戰三：工程化人工智能系統

第三個挑戰是，人工智能系統的工程需要改變傳統的系統工程（SE）。在傳統系統中，行為是設定的（確定性的），因此是可預測的：給定一個輸入和條件，系統將產生一個可預測的輸出。一些人工智能解決方案可能涉及到系統本身的復雜性--適應和學習--因此產生不可預見的輸出和行為。事實上，一些人工智能系統的意圖就是要做到這一點--通過承擔一些認知負荷和產生智能建議，與人類決策者合作。表5強調了傳統系統和人工智能系統之間的區別。需要有新的SE方法來設計智能學習系統，并確保它們對人類操作者來說是可解釋的、可信任的和安全的。

SE作為一個多學科領域，在海軍中被廣泛使用，以將技術整合到連貫而有用的系統中，從而完成任務需求（INCOSE 2015）。SE方法已經被開發出來用于傳統系統的工程設計，這些系統可能是高度復雜的，但也是確定性的（Calvano和John 2004）。如表5所述，傳統系統具有可預測的行為：對于一個給定的輸入和條件，它們會產生可預測的輸出。然而，許多海軍應用的人工智能系統在本質上將是復雜的、適應性的和非決定性的。Raz等人（2021年）解釋說，"SE及其方法的雛形基礎并不是為配備人工智能（即機器學習和深度學習）的最新進展、聯合的多樣化自主系統或多領域操作的工程系統而設想的。" 對于具有高風險后果的軍事系統來說，出錯的余地很小；因此，SE過程對于確保海軍中人工智能系統的安全和理想操作至關重要。

表5. 傳統系統和人工智能系統的比較

在整個系統生命周期中，將需要改變SE方法，以確保人工智能系統安全有效地運行、學習和適應，以滿足任務需求并避免不受歡迎的行為。傳統的SE過程的大部分都需要轉變，以解決人工智能系統的復雜和非確定性的特點。在人工智能系統的需求分析和架構開發階段需要新的方法，這些系統將隨著時間的推移而學習和變化。系統驗證和確認階段將必須解決人工智能系統演化出的突發行為的可能性，這些系統的行為不是完全可預測的，其內部參數和特征正在學習和變化。運營和維護將承擔重要的任務，即隨著人工智能系統的發展，在部署期間不斷確保安全和理想的行為。

SE界意識到，需要新的流程和實踐來設計人工智能系統。國際系統工程師理事會（INCOSE）最近的一項倡議正在探索開發人工智能系統所需的SE方法的變化。表6強調了作為該倡議一部分的五個SE重點領域。除了非決定性的和不斷變化的行為，人工智能系統可能會出現新類型的故障模式，這些故障模式是無法預料的，可能會突然發生，而且其根本原因可能難以辨別。穩健設計--或確保人工智能系統能夠處理和適應未來的情景--是另一個需要新方法的SE領域。最后，對于有更多的人機互動的人工智能系統，必須仔細注意設計系統，使它們值得信賴，可以解釋，并最終對人類決策者有用。

表6.人工智能系統工程中的挑戰（改編自：Robinson，2021）。

SE研究人員正在研究人工智能系統工程所涉及的挑戰，并開發新的SE方法和對現有SE方法的必要修改。Johnson（2019）開發了一個SE框架和方法，用于工程復雜的適應性系統（CASoS）解決方案，涉及分布式人工智能系統的智能協作。這種方法支持開發智能系統的系統，通過使用人工智能，可以協作產生所需的突發行為。Johnson（2021）研究了人工智能系統產生的潛在新故障模式，并提出了一套跨越SE生命周期的緩解和故障預防策略。她提出了元認知，作為人工智能系統自我識別內部錯誤和失敗的設計方案。Cruz等人（2021年）研究了人工智能在空中和導彈防御應用中使用人工智能輔助決策的安全性。他們為計劃使用人工智能系統的軍事項目編制了一份在SE開發和運行階段需要實施的策略和任務清單。Hui（2021年）研究了人類作戰人員與人工智能系統合作進行海軍戰術決策時的信任動態。他制定了工程人工智能系統的SE策略，促進人類和機器之間的 "校準 "信任，這是作為適當利用的最佳信任水平，避免過度信任和不信任，并在信任失敗后涉及信任修復行動。Johnson等人（2014）開發了一種SE方法，即協同設計，用于正式分析人機功能和行為的相互依賴性。研究人員正在使用協同設計方法來設計涉及復雜人機交互的穩健人工智能系統（Blickey等人，2021年，Sanchez 2021年，Tai 2021年）。

數據的作用對于人工智能系統的開發和運行來說是不可或缺的，因此需要在人工智能系統的SE生命周期中加入一個持續不斷的收集和準備數據的過程。Raz等人（2021）提出，SE需要成為人工智能系統的 "數據策劃者"。他們強調需要將數據策劃或轉化為可用的結構，用于開發、訓練和評估AI算法。French等人（2021）描述了需要適當的數據策劃來支持人工智能系統的發展，他們強調需要確保數據能夠代表人工智能系統將在其中運行的預期操作。他們強調需要安全訪問和保護數據，以及需要識別和消除數據中的固有偏見。

SE界正處于發展突破和進步的早期階段，這些突破和進步是在更復雜的應用中設計人工智能系統所需要的。這些進展需要與人工智能的進展同步進行。在復雜的海軍應用以及其他非海軍和非軍事應用中實施人工智能系統取決于是否有必要的工程實踐。SE實踐必須趕上AI的進步，以確保海軍持續的技術優勢。

挑戰四：對抗性

海軍在有效實施人工智能系統方面面臨的第四個挑戰是應對對手。海軍的工作必須始終考慮對手的作用及其影響。表7確定了在海軍實施人工智能系統時必須考慮的與對手有關的三個挑戰：(1)人工智能技術在許多領域迅速發展，海軍必須注意同行競爭國的軍事應用進展，以防止被超越，(2)在海軍應用中實施人工智能系統和自動化會增加網絡脆弱性，以及(3)海軍應用的人工智能系統需要發展和適應，以應對不斷變化的威脅環境。

表7. AI系統的對抗性挑戰

同行競爭國家之間發展人工智能能力的競賽，最終是為了進入對手的決策周期，以便比對手更快地做出決定和采取行動（Schmidt等人，2021年）。人工智能系統提供了提高決策質量和速度的潛力，因此對獲得決策優勢至關重要。隨著海軍對人工智能解決方案的探索，同行的競爭國家也在做同樣的事情。最終實現將人工智能應用于海軍的目標，不僅僅取決于人工智能研究。它需要適當的數據收集和管理，有效的SE方法，以及仔細考慮人類與AI系統的互動。海軍必須承認，并采取行動解決實施人工智能系統所涉及的挑戰，以贏得比賽。

網絡戰是海軍必須成功參與的另一場競賽，以保持在不斷沖擊的黑客企圖中的領先地位。網絡戰的特點是利用計算機和網絡來攻擊敵人的信息系統（Libicki, 2009）。海軍對人工智能系統的實施導致了更多的網絡攻擊漏洞。人工智能系統的使用在本質上依賴于訓練和操作數據，導致黑客有機會在開發階段和操作階段用腐敗的數據欺騙或毒害系統。如果一個對手獲得了對一個運行中的人工智能系統的控制，他們可能造成的傷害將取決于應用領域。對于支持武器控制決策的自動化，其后果可能是致命的。海軍必須注意人工智能系統開發過程中出現的特殊網絡漏洞。必須為每個新的人工智能系統實施仔細的網絡風險分析和網絡防御戰略。海軍必須小心翼翼地確保用于開發、訓練和操作人工智能系統的數據集在整個人工智能系統的生命周期中受到保護，免受網絡攻擊（French等人，2021）。

威脅環境的演變是海軍在開發AI系統時面臨的第三個對抗性挑戰。對手的威脅空間隨著時間的推移不斷變化，武器速度更快、殺傷力更大、監視資產更多、反制措施更先進、隱身性更強，這對海軍能夠預測和識別新威脅、應對戰斗空間的未知因素構成了挑戰。尤其是人工智能系統，必須能夠加強海軍感知、探測和識別新威脅的能力，以幫助它們從未知領域轉向已知領域的過程。他們必須適應新的威脅環境，并在行動中學習，以了解戰斗空間中的未知因素，并通過創新的行動方案快速應對新的威脅（Grooms 2019, Wood 2019, Jones et al 2020）。海軍可以利用人工智能系統，通過研究特定區域或領域的長期數據，識別生活模式的異常（Zhao等人，2016）。最后，海軍可以探索使用人工智能來確定新的和有效的行動方案，使用最佳的戰爭資源來解決棘手的威脅情況。

結論

人工智能系統為海軍戰術決策的優勢提供了相當大的進步潛力。然而，人工智能系統在海戰應用中的實施帶來了重大挑戰。人工智能系統與傳統系統不同--它們是非決定性的，可以學習和適應--特別是在用于更復雜的行動時，如高度動態的、時間關鍵的、不確定的戰術行動環境中，允許的誤差范圍極小。本文確定了為海戰行動實施人工智能系統的四個挑戰領域：（1）開發能夠解決戰爭復雜性的人工智能系統，（2）滿足人工智能系統開發和運行的數據需求，（3）設計這些新穎的非確定性系統，以及（4）面對對手帶來的挑戰。

海軍必須努力解決如何設計和部署這些新穎而復雜的人工智能系統，以滿足戰爭行動的需求。作者在這一工作中向海軍提出了三項建議。

1.第一個建議是了解人工智能系統與傳統系統之間的差異，以及伴隨著人工智能系統的開發和實施的新挑戰。

人工智能系統，尤其是那些旨在用于像海戰這樣的復雜行動的系統，其本身就很復雜。它們在應對動態戰爭環境時將會學習、適應和進化。它們將變得不那么容易理解，更加不可預測，并將出現新型的故障模式。海軍將需要了解傳統的SE方法何時以及如何在這些復雜系統及其復雜的人機交互工程中失效。海軍將需要了解數據對于開發人工智能系統的關鍵作用。

2.第二個建議是投資于人工智能系統的研究和開發，包括其數據需求、人機互動、SE方法、網絡保護和復雜行為。

研究和開發是為海戰行動開發AI系統解決方案的關鍵。除了開發復雜的戰術人工智能系統及其相關的人機協作方面，海軍必須投資研究新的SE方法來設計和評估這些適應性非決定性系統。海軍必須仔細研究哪些新類型的對抗性網絡攻擊是可能的，并且必須開發出解決這些問題的解決方案。海軍必須投資于收集、獲取和維護代表現實世界戰術行動的數據，用于人工智能系統開發，并確保數據的相關性、有效性和安全性。

3.第三個建議是承認挑戰，并在預測人工智能系統何時準備好用于戰爭行動方面采取現實態度。

盡管人工智能系統正在許多領域實施，但海軍要為復雜的戰術戰爭行動實施人工智能系統還需要克服一些挑戰。人工智能系統在較簡單應用中的成功并不能保證人工智能系統為更復雜的應用做好準備。海軍應該保持一種現實的認識，即在人工智能系統準備用于戰爭決策輔助工具之前，需要取得重大進展以克服本文所討論的挑戰。實現人工智能系統的途徑可以依靠建模和模擬、原型實驗、艦隊演習以及測試和評估。可以制定一個路線圖，彌合較簡單應用的人工智能和復雜應用的人工智能之間的差距--基于一個積木式的方法，在為逐漸復雜的任務開發和實施人工智能系統時吸取經驗教訓。

海軍將從未來用于戰術戰爭的人工智能系統中獲益。通過安全和有效地實施人工智能系統，戰術決策優勢的重大進步是可能的。此外，海軍必須跟上（或試圖超越）對手在人工智能方面的進展。本文描述了為在海戰中實施人工智能系統而必須解決的四個挑戰。通過對這些新穎而復雜的人工智能系統的深入了解，對研究和開發計劃的投資，以及對人工智能技術進步時限的現實預期，海軍可以在應對這些挑戰方面取得進展。

21世紀，沖突地區的上空出現了無人駕駛飛行器（UAVs），也就是眾所周知的無人機。過去二十年來，在武裝沖突地區內外，無人機的部署已變得非常普遍。無論它們是否有武器，無人機都在當代沖突的作戰方式上留下了印記，并為國家和非國家行為者提供了使用致命武力的新方法。無人機為交戰各方提供了 "天空中的眼睛"，是關于敵人行蹤的全天候情報來源。 無人機在沖突地區上空盤旋，借助廣泛的機載傳感器系統和相機，通過執行情報、監視、目標獲取和偵察（ISTAR）來收集戰場信息。這些功能支持了無人機的作用，將其與地面或空中的其他武器系統聯系起來，并利用傳感器數據來確定目標，或者用機載火箭、導彈或炸彈直接攻擊目標。無人機在戰爭中的應用給軍隊帶來了多種優勢，如提高態勢感知能力和消除飛行員的風險，同時也相對便宜。

最初，美國（US）主導了武裝和非武裝無人機的生產和部署，以色列和中國緊隨其后。2001年9月11日恐怖襲擊發生后不久，美國就在阿富汗上空使用無人機追蹤基地組織成員，它很快感到有必要在其 "捕食者 "無人機上加裝導彈，而在此之前，這些無人機都是非武裝的。 武裝無人機是奧巴馬總統領導下的美國秘密定點清除計劃的標志。以色列在2011年之前已經在其定點清除計劃中使用武裝無人機，但直到2022年夏天才公開承認。在過去五年里，土耳其等其他國家在利比亞、敘利亞北部、土耳其南部和伊拉克的行動中大量使用無人機，發揮了主導作用。無人機正在成為反叛亂行動和軍事干預行動的首選武器，利比亞戰爭就是一個例子，它通常被稱為 "世界上最大的無人機戰區"。 在這些地方，人們可以看到各種類型的軍用無人機的廣泛傳播和擴散。

談到無人機的生產和出口，土耳其、伊朗和中國等國家已經加入了無人機生產國的行列，渴望在無人機市場上發揮巨大作用。這些新的無人機大國一直在向一系列以前不是無人機用戶的非西方國家，如埃塞俄比亞、尼日利亞、利比亞和阿塞拜疆出口他們的Bayraktar TB-2s、Mohajer-6s和Orlan-10s，而且還向非國家武裝團體，如真主黨和也門的Ansar Allah（更有名的Houthis）。根據無人機研究中心的數據，2019年有95個國家有活躍的軍事無人機計劃，而2010年有此類計劃的國家為60個，增加了58%。這些國家總共擁有約30,000架無人機。同樣，在這些國家擁有的武裝無人機的數量和類型方面，也有明顯的擴大和多樣化。 技術先進的軍隊不再享有對無人機使用和出口的壟斷；其他幾十個國家也加入了它們的行列，擴大其無人機能力。正如無人機專家丹-格納所解釋的那樣，這一發展不可避免地影響到武裝沖突的未來。

除了使用武裝無人機的國家行為體領域的轉變，擁有和部署無人機的非國家武裝團體（NSAG）也在增加。他們從其盟友那里獲得了無人機技術和培訓；例如，也門的胡塞武裝從伊朗獲得了無人機部件。此外，非國家武裝團體還能獲得商業無人機，對其進行改裝，使其成為可用于戰斗的武器。像伊拉克和敘利亞伊斯蘭國（ISIS）和真主黨這樣的武裝團體已經將其制造具有打擊能力的民用無人機的工作專業化和產業化，徹底改變了非國家武裝團體的無人機能力。他們的無人機制造和使用知識已經轉移到其他NSAG，擴大了軍用無人機的部署領域。這些商用現成（COTS）無人機說明了軍用和民用無人機之間的模糊區別：一架業余無人機只需花幾百歐元甚至幾十歐元就能在網上買到，但只需在上面裝上彈藥，就能輕易變成武器。非國家武裝團體對消費類技術的使用與商業無人機公司的激增相輔相成，使各種國家和非國家行為者都能獲得廉價的技術。非國家武裝團體手中武器化的COTS無人機的發展，加上各種國家生產、出口和使用無人機，導致了重要的法律、倫理和政治問題，例如，出口管制條例、保護平民和降低使用武力的門檻。

不幸的是，國際規則和條例沒有跟上無人機生產、出口和部署的爆炸性國際增長的步伐。盡管在95個擁有積極軍事無人機計劃的國家中，有63個被認為主要擁有外國制造的無人機，但沒有多邊機制來全面監管無人機和無人機技術的出口和后續使用。現有的幾個軍控制度--導彈技術控制制度（MTCR）、瓦森納協議、歐盟關于武器出口的共同立場和國際武器貿易條約（ATT）--提供了一些指導。然而，由于無人機生產商或用戶的參與度有限，對某些類型的無人機關注度狹窄，或者缺乏強有力的、具有法律約束力的規則，這些協議都未能有效地監管無人機出口。專門指導無人機部署和出口的第一次嘗試是美國2015年的一項政策，該政策導致了關于武裝無人機出口和使用的聯合宣言，該宣言由54個國家簽署并在2016年發布。然而，該宣言被各國、專家和民間社會組織批評為非包容性的，因為它是由美國起草的，幾乎沒有其他國家或專家的意見，它的范圍有限，措辭模糊，而且由于宣言的自愿性質，沒有現實意義。基于這一聯合聲明，美國一直在與一小群國家合作制定 "武裝無人駕駛飛行器的出口和后續使用的國際標準"，然而，完整的文件尚未公布。

完全依靠自主系統的技術在推動海底領域的環境研究方面發揮了重要作用。無人潛水器（UUV），如美海軍研究生院的UUV研究平臺，在推進用于研究目的的自主系統的技術水平方面發揮了作用。使用自主系統進行研究正變得越來越流行，因為自主系統可以將人類從重復性的任務中解脫出來，并減少受傷的風險。此外，UUVs可以以相對較低的成本大量制造。此外，由于計算和電池技術的進步，UUVs可以在沒有人類干預的情況下承擔更多的擴展任務。

UUV的重要部分之一是控制系統。UUV控制系統的配置可能會根據車輛的有效載荷或環境因素（如鹽度）而改變。控制系統負責實現和保持在目標路徑上的穩定飛行。PID控制器在UUV上被廣泛實施，盡管其使用伴隨著調整控制器的巨大成本。由于兩個主要問題，陡峭的成本并不能提供穩健或智能解決方案的好處。

第一個問題是，PID控制器依賴于復雜的動態系統模型來控制UUV。動態系統模型有簡化的假設，使控制問題得到有效解決。當假設不成立時，PID控制器可以提供次優的控制，甚至會出現完全失去控制的情況。第二個問題是，PID控制器并不智能，不能自主學習。PID控制器需要多名工程師和其他人員花數天時間收集和分析數據來調整控制器。調整PID控制器是一項手動任務，會帶來人為錯誤的機會。

在使用深度強化學習方法進行自主車輛控制系統方面，有很多正在進行的研究，并且已經顯示出有希望的結果[1,2]。深度強化學習控制器已被證明優于執行路徑跟蹤任務的UUV的PID控制器[3]。此外，與PID控制器相比，基于深度強化學習的控制器已被證明能夠為無人駕駛飛行器（UAVs）提供卓越的姿態控制[4-5]。雖然這個例子不是專門針對UUV的，但這個來自空中領域的概念可以轉化到海底領域。

一些最流行的深度強化學習算法被用于自主車輛控制系統的開發，包括近似策略優化（PPO）[6]和深度確定策略梯度（DDPG）[7]算法。本研究將重點關注DDPG算法。DDPG算法是一種角色批判型的深度強化學習算法。Actor-Critic算法同時學習策略和價值函數。Actor-Critic算法的概念是：策略函數（演員）根據當前狀態決定系統的行動，而價值函數（批評家）則對行動進行批評。在深度強化學習中，政策和價值函數是由DNNs近似的，在本研究中具體是多層感知器（MLPs）。

與UUV的傳統PID控制器相比，基于DDPG算法的深度強化學習控制器有兩個主要好處。第一個好處是，DDPG算法是無模型的。它不需要任何關于車輛或環境動態的知識來提供最佳控制。因此，它避免了有效解決復雜的車輛或環境動態系統模型所需的簡化假設的弊端。其次，基于深度強化學習的控制系統可以被自主地調整（訓練）。與PID控制系統相比，這將減少調整基于深度強化學習的控制系統所需的資源。

與UUV的傳統PID控制器相比，基于DDPG算法的深度強化學習控制器有兩個主要好處。第一個好處是，DDPG算法是無模型的。它不需要任何關于車輛或環境動態的知識來提供最佳控制。因此，它避免了有效解決復雜的車輛或環境動態系統模型所需的簡化假設的弊端。其次，基于深度強化學習的控制系統可以被自主地調整（訓練）。與PID控制系統相比，這將減少調整基于深度強化學習的控制系統所需的資源。

在利用降低精度來提高強化學習的計算效率方面，目前的研究很有限。[11]的作者展示了如何使用量化技術來提高深度強化學習的系統性能。文獻[12]的作者展示了一種具有6種方法的策略，以提高軟行為批評者（SAC）算法低精度訓練的數值穩定性。雖然正在進行的研究集中在基準強化學習問題上，但這一概念在科學應用上相對來說還沒有被開發出來，比如使用深度強化學習代理對UUV進行連續控制。

本研究將證明在混合精度和損失比例的情況下，訓練DDPG代理對UUV的連續控制不會影響控制系統的性能，同時在兩個方面使解決方案的計算效率更高。首先，我們將比較用固定和混合數值精度訓練的DDPG代理的性能與1自由度速度控制問題的PID控制器的性能。我們將研究用固定和混合精度訓練DDPG代理的訓練步驟時間。其次，本研究將研究DNN大小和批量大小的閾值，在此閾值下，用混合精度訓練DDPG代理的好處超過了計算成本。

本文的其余部分結構如下。問題表述部分將提供關于DDPG算法、NPSUUV動力學、PID控制和混合數值精度的簡要背景。實驗分析部分將描述本研究中運行的數值實驗的設置和結果。最后，在結論和未來工作部分將描述整體工作和未來計劃的工作。

為了面對軍事防御的挑戰，軍隊及其戰術工具的現代化是一個持續的過程。在不久的將來，各種任務將由軍事機器人執行，以實現100%的影響和0%的生命風險。國防機器人工程師和公司有興趣將各種戰略自動化，以獲得更高的效率和更大的影響，因為陸地防御機器人的需求正在穩步增長。在這項研究中，軍事防御系統中使用的陸地機器人是重點，并介紹了各種類型的陸地機器人，重點是技術規格、控制策略、戰斗參與和使用目的。本研究還介紹了陸地機器人技術在世界軍事力量中的最新整合，其必要性，以及各國際防務公司對世界經濟的貢獻，表明其在軍事自動化和經濟穩定中的優勢。本報告還討論了近期發展的局限性和挑戰、機器人倫理和道德影響，以及與機器人安全有關的一些重要觀點和克服近期挑戰的一些建議，以促進未來的發展。

引言

為了加強軍事防御系統，必須大力發展和提高智能自主戰略能力。在大多數第一世界國家，研究國防技術改進是實現軍事防御現代化的優先事項。未來戰爭的特點可以根據不同領域的沖突進行分析，如：海洋、陸地、空中、網絡、太空、電磁和信息。隨著現代智能和機器人技術的改進，跨域（X域）和多域戰略也需要被關注。無人自主X域（多域）系統，簡稱UAxS，現在是研究和發展的重點，以使軍事力量更加強大、有力和智能。圖1展示了多域和X域的戰爭模式。

圖 1：多域和 X 域戰爭模型

現代防御機制可以在四個相互關聯的領域進行研究：先進的戰艦、良好的通信、人工智能和自主武器。這基本上意味著在軍事防御系統中實施機器人技術。在戰場上，一支裝備精良的機械化部隊是指揮官非常重要的資產。在戰爭中，指揮官必須專注于火力、機動性、人機合作、決策、支持裝甲和指揮步兵。在未來，機器人和自動化系統將通過提供支持和減少負擔來幫助解決這些問題，因為這些系統將更加智能、可靠和合作。在最近的軍事活動中，機器人和自主技術被用于偵察、設備供應、監視、掃雷、災難恢復、受傷士兵的檢索等（Dufourda, & Dalgalarrondo, 2006；Akhtaruzzaman, et al., 2020）。

為了確保可靠的使用和獲得最高的技術影響，機器人必須在半自動化、自動化和人機交互工程方面進行良好的設計。無人地面車輛（UGV）很有前途，在國防應用中具有很大的潛力，在這些應用中高度需要更快和可靠的通信鏈接（鏈接預算）和快速獲取信息（RAtI）（Akhtaruzzaman, et al., 2020）。機器人的價值比人的生命還要低。機器人在感知、檢測、測量和分析方面速度更快。機器人沒有任何激情或情感，不會像人類那樣感到疲勞或疲倦，而是在極端和關鍵條件下保持運作。在不久的將來，機器人將成為作戰計劃和參與的核心技術（Abiodun, & Taofeek, 2020）。它們將能夠通過智能傳感器技術與環境溝通，通過建模理解環境，理解人類的行動，定義威脅，服從命令，以更高的處理能力獲取信息，通過信息交換和共享與其他機器人互動，通過先進的控制技術自主適應敵對環境，并通過強大的計算能力與自動生成的程序應用智能進行自我學習（Akhtaruzzaman, & Shafie, 2010a, 2010b; Karabegovi?, & Karabegovi?, 2019）。

在不久的將來，UGV系統將成為軍事行動的關鍵技術，因為它們將確保幾乎零人力風險，不需要將人力直接安置到戰斗中。UGV系統還將能夠開放各種設施，如負載、自動監視、邊境巡邏、風險降低、障礙物清除、力量倍增器、遠程操縱、信號中繼等（Sathiyanarayanan等人，2014）。陸地防衛機器人必須能夠適應各種崎嶇的地形、惡劣的環境和非結構化的區域，同時發揮指定的作用并保持指揮層次。作為軍事部隊的一種程度，陸地機器人不能給團隊帶來任何額外的工作負擔。因此，必須實施有效的人工智能（AI）工程，以實現UGV或陸地機器人與行動部隊之間可靠的人機合作。

今天的智能機器人或自主武器仍然處于狹義人工智能（ANI）的水平（Horowitz，2019年），或者以某種方式處于ANI和通用人工智能（AGI）之間。這反映出它們還沒有準備好在災難或戰爭等敵對情況下完全自主并做出可靠的決定。人類擁有在很大程度上應用感知經驗的智慧，能夠適應環境，并能在關鍵情況下做出適當的決定。如果這些能力能夠被植入機器人的大腦，該系統就可以說是AGI系統。盡管與人類相比，機器人可以抵御枯燥、骯臟和危險的工作，但它們包括一些有限的功能，如航點或目標導向的導航、障礙物檢測、障礙物規避、威脅檢測、人類檢測和識別、定位、地圖構建、通過圖像和聲音處理提取信息，以及與其他機器人的某種合作。因此，如果能確保機器人和人類之間的良好合作，機器人將在人類的監督下自主工作，那么軍用地面機器人將是最有效的。

本研究對軍用陸地機器人系統、最近的技術進步、應用和道德影響進行了回顧。一些發達國家和不發達國家的現狀，以及通過推進和發展軍事武器、自動化武器和智能技術對世界經濟的工業影響，都反映在審查研究中。本文還闡述了參與戰爭的機器人倫理以及該技術對道德國家的影響。該研究主要試圖通過確定最近的差距、局限性和技術進步的倫理影響，來確定地面機器人技術的最新應用和實施情況。

無人機系統（UAS）在美國軍事行動中越來越突出。作為其現代化戰略的一部分，美國防部（DOD）目前正在開發先進的無人機，以及可選的載人飛機。在過去幾十年中，軍隊使用無人機執行各種任務，包括：

• 情報、監視和偵察；
• 近距離空中支援；
• 物資補給；
• 通信中繼。

分析人士和美國防部認為，無人機可以在許多任務中取代載人飛機，包括

• 空中加油；
• 空戰；
• 戰略轟炸；
• 作戰管理和指揮控制（BMC2）；
• 壓制和摧毀敵人的防空系統；
• 電子戰（EW）。

此外，美國防部正在開發一些實驗概念，如飛機系統體系、群集和致命自主武器，以探索使用未來幾代無人機的新方法。在評估潛在新的和未來無人機項目、任務和概念的撥款和授權時，國會可能會考慮以下問題：

• 能夠作為致命自主武器的無人機的擴散及其對全球軍備控制的影響；
• 與載人飛機相比，未來無人機的成本；
• 無人機對人員和技能的影響；
• 作戰和作業概念；
• 無人機技術的普及。