亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

人工智能（AI）與無人飛行器（UAV）的融合顯著提升了平臺能力，尤其在增強態勢感知領域。本文系統綜述AI驅動技術提升無人機態勢感知的研究進展。開篇界定無人機作戰背景下"態勢感知"及其核心要素——感知、理解與預測。繼而探討機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理及數據融合等AI方法如何強化無人機環境感知與解析能力。研究覆蓋軍事、民用及商業領域AI增強型無人機態勢感知應用，重點包括：先進監視、目標捕獲、搜救行動、環境監測、交通人流監控、基礎設施巡檢及物流配送。同時剖析AI無人機實施中的技術挑戰（數據質量、實時處理、環境影響、可擴展性）與操作難題，并審視隱私隱憂及監管爭議等倫理法律議題。除文獻綜述外，本文提供詳實案例研究展示成功AI無人機應用，提煉實踐洞察與經驗教訓。研究還識別傳感器技術創新與AI算法突破等前沿趨勢，指明領域發展機遇。核心結論強調AI在提升無人機態勢感知方面的變革潛力，為構建更智能、自主、高效的空中系統鋪平道路。本綜述為研究者、從業者及政策制定者理解并利用AI-無人機技術交叉應用提供價值資源。

無人飛行器（UAV）作為多領域關鍵工具，憑借在危險/不可達環境作業能力及高性價比優勢實現廣泛應用。軍事領域，無人機通過實時情報與態勢感知能力，在監視偵察與戰術行動中降低人員風險并提升任務效能；民用場景涵蓋災害響應、農業監測、基建檢查及物流配送；搜救行動中無人機可快速覆蓋廣域復雜地形，顯著提升受困者定位與救援概率（Arjomandi等, 2006）。態勢感知作為無人機作業核心能力，包含感知（識別環境要素）、理解（解析要素關聯與意義）、預測（預判態勢演變）三級認知架構（Endsley, 1995, 1999），確保無人機安全高效達成作戰目標。

無人機動態作業環境的不可預測性要求實時數據處理與決策能力（Endsley, 1995）。傳統方法難以應對海量復雜數據，AI技術由此成為關鍵賦能器——機器學習、深度學習與計算機視覺等技術使無人機具備自主環境感知、模式識別、情境適應及智能決策能力。AI與無人機融合不僅提升作戰效能，更拓展應用邊界（Endsley, 1995）。本文旨在系統梳理AI增強無人機態勢感知的技術現狀，通過解析多元AI方法與應用案例，全面闡釋AI如何變革無人機作業模式，并揭示融合進程中的機遇與挑戰。綜述范圍涵蓋機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理及數據融合等AI方法在無人機態勢感知中的應用，輻射軍事、民用及商業多領域場景，重點解析AI如何提升無人機環境信息感知-理解-預測能力。

研究目標

? 闡釋態勢感知基礎概念及其在無人機作業中的戰略價值
? 分類評述增強無人機態勢感知的AI技術體系
? 剖析多領域AI驅動態勢感知的應用實踐
? 識別AI-無人機融合的技術瓶頸、操作挑戰及倫理法律風險
? 展望新興技術趨勢與未來研究方向

結構

第二章闡述文獻篩選標準與方法論；第三章解析態勢感知理論基礎、無人機系統及AI方法體系；第四章評述提升無人機態勢感知的AI模型研究；第五章探討AI與新興技術優化無人機態勢感知的未來路徑。

軍事行動中的通信平臺運用模式歷經重大變革，現已成為任務成功、快速決策及維持戰略優勢的核心要素。本文深入剖析現代軍事通信系統的革新性應用，聚焦網絡化通信、信號保障、網絡安全策略及多國部隊聯合作戰協同機制，同時著力攻克電磁頻譜擁堵、網絡威脅與惡劣環境下安全數據傳輸等關鍵挑戰。基于《野戰手冊6-02：作戰信號保障》及前沿科研成果，本研究系統闡述軍事通信技術最新進展及其對作戰效能的提升路徑，并前瞻性探索人工智能驅動通信平臺、量子加密技術與先進國防衛星網絡等未來發展方向。本研究的核心貢獻在于構建結構化人工智能通信工作流，通過融合量子安全加密、區塊鏈認證及天基協同系統，顯著增強多域作戰決策能力與體系抗毀性。

關鍵詞：軍事通信、安全網絡、戰場互聯、無線電系統、網絡安全、信號保障、戰術通信、國防人工智能

軍事行動效能高度依賴于可靠、安全、自適應的通信平臺。隨著現代戰爭向網絡中心化加速演進，跨陸、海、空、天、網多作戰域實時信息傳輸能力已成為戰略剛需。軍事通信系統通過集成先進無線電網絡、天基通信及加密數據傳輸技術，確保前沿部隊與指揮中心的無縫協同[1][3][5]。多國聯合作戰、特遣部隊行動及非對稱戰爭復雜性的持續攀升，進一步凸顯了在對抗環境中仍能穩定運行的高安全互操作通信基礎設施的戰略價值[6]-[8]。

現代軍事通信的核心環節——信號保障體系，在應對網絡攻擊、電子戰干擾及環境擾動時，持續提供強健網絡連接并保障信息流暢通。軍事條令強調通信網絡必須具備敏捷性、冗余度與生存能力，確保主信道受損時作戰力量仍可維持運轉[9][11]。美軍《野戰手冊6-02》確立的信號保障基本原則，涵蓋互操作性、網絡彈性及網絡安全策略等任務成功要素[17]。這些原則在決定作戰成敗的大規模戰役中至關重要，特別是維持指揮控制（C2）能力的關鍵作用[12][14]。軍事通信平臺從模擬向數字化的轉型帶來傳輸速率躍升、AI輔助網絡管理及自動化加密協議等優勢[15]-[17]。軟件定義無線電（SDR）、寬帶衛星網絡及AI驅動的網絡防御機制更顯著強化戰場通信能力，實現實時態勢感知與敏捷決策[4][10]。然而電磁頻譜擁堵、信號干擾威脅及敵對勢力網絡攻擊等挑戰依然嚴峻[7][9]。

網絡安全始終是軍事通信平臺的核心關切。網絡戰、間諜活動與數字破壞對軍事網絡構成重大威脅，需依托量子安全加密、高級密碼技術及AI入侵檢測系統構筑防護體系[6][8]。國防部信息網絡（DODIN）通過整合多層加密協議、區塊鏈認證及自適應防火墻機制，在安全數據傳輸中發揮關鍵作用[13][16]。人工智能與機器學習在自動化網絡安全響應及威脅檢測領域的應用，將持續革新軍事通信戰略[14]-[17]。

本文系統研究軍事通信平臺發展現狀、與現代國防技術融合路徑，以及電子戰與網絡安全威脅帶來的挑戰；同時探討量子加密、AI戰場組網、低軌（LEO）衛星通信系統等未來趨勢[2][5][12]。通過解析技術演進及其對軍事行動的影響，本研究旨在為國防領域安全彈性通信平臺的未來發展提供前瞻洞見[1][4][8]。

本研究的核心學術貢獻在于提出新一代軍事通信平臺的自適應工作流框架。通過融合AI驅動自動化、區塊鏈安全機制與低延遲天基互聯，創新性架構顯著提升對抗環境下的戰術協同能力、網絡彈性及實時態勢感知水平。

本文提出一種作戰模型，旨在預測交戰雙方的最優戰略行為，聚焦沖突全程的互動機制。該模型支持構建精細作戰場景、預測戰局走向并分析戰斗結果（含力量對比變化）。為驗證模型適用性與效能，選取三則案例研究：海戰（案例1）、奪島作戰（案例2）及陸戰（案例3）。本工作致力于強化戰略規劃能力，為決策者與戰略分析人員提供可操作洞見，指導未來決策制定。

作戰建模與仿真已成為軍事規劃、訓練與決策的核心工具，其運用先進方法模擬復雜場景、預判結果并優化策略。借助該技術可解析大量歷史戰役：分析師通過仿真推演探究系統運行機理，識別關鍵要素，并嘗試定位戰局可能轉向的關鍵時段（Washburn & Kress, 2009）。作戰仿真模型的應用價值在于提升效率與質量，降低模型開發復雜度與成本，同時支持敏捷構建仿真系統。這些模型涵蓋復雜環境中的人因、社會、文化及行為互動模擬，為軍事訓練、作戰規劃與決策流程提供支撐。模型還涉及機動、通信、交戰等核心流程，深化對復雜作戰場景的認知（Tolk, 2012）。建模與仿真的核心價值在于簡化復雜決策過程，揭示關鍵作戰參數對實施效果與最終結果的影響機制。

眾多研究沿用或拓展"蘭徹斯特方程"表征作戰動力學與對抗力量互動（Taylor (1974), Protopopescu et al. (1989), Keane (2011), Kress et al. (2018), Zhang (2023), Cangiotti et al. (2023)）。這些成果深刻塑造了戰爭建模的理論與實踐認知，其影響在現代作戰仿真中依然顯著。部分學者則倡導蘭徹斯特作戰模型的離散形式：Fox (2010) 強調連續模型與離散模型在表征作戰互動時的差異——離散模型相較流態連續模型，可提供更細粒度的作戰場景分析。離散模型還反映決策者行為相互影響的場景，將決策視為存在多重均衡的博弈過程，該方法能識別個體決策與集體行動衍生的邊際效應。

多項研究通過多元分析路徑探索作戰關鍵維度：Peng, Zhai與Levitin (2016) 研究攻防雙方戰略博弈，引入"假目標"欺騙策略；Zhai等 (2017) 在兩人零和博弈框架下探討基礎設施防護，為防御策略提供重要洞見。其他研究聚焦影響戰果的核心要素：Jiang等 (2020) 提出"鯨群軍隊優化算法"（WAOA）——該算法作為Mirjalili與Lewis (2016) 所創鯨群優化算法（WOA）的高級迭代，通過戰略調整有效求解優化問題，并基于集體協同戰場策略提出武裝力量建設方案。

上述研究主要關注影響戰果的因素，而戰果評估仍是分析師面臨的挑戰性難題。Lee等 (2021) 強調戰場環境應作為建模關鍵因素（其可顯著改變戰斗結果），提出融合戰場環境與部隊數據的"戰斗勝者預測模型"，并設計約束條件下軍事資源優化框架。北約"網絡賦能能力指揮控制成熟度模型"（N2C2M2）（Alberts, Huber & Moffat, 2010）則深刻影響了作戰場景指揮控制成熟度討論。Koehler等 (2024) 的最新研究探索復雜自適應系統在"下一代+"作戰仿真中的應用，強調軍事決策中對動態適應性策略的迫切需求，推動作戰建模與仿真領域持續發展。

盡管作戰建模與仿真技術不斷進步，最優策略制定與方法優化仍存挑戰。相較現有研究，本文旨在構建融合戰略決策的"結構化數學框架"。傳統蘭徹斯特模型常預設確定性互動，本方法則引入"博弈論視角"表征戰略適應性，實現經典作戰建模與現代決策理論的創新融合。核心貢獻在于：分析作戰中參與者的有效戰略行為，探究其如何影響決策流程；同時預測戰果及潛在逆轉可能，深化對戰場戰略互動動力學的理解。

作戰模型對模擬戰斗、確定對抗力量間最優戰略行為不可或缺。本文提出方法論解答關鍵命題：當外部力量威脅國家實體存續時，行為體應采取何種戰略？所建模型識別影響戰果的核心要素，預測武裝沖突中各參與方的最優戰略行為，并通過"戰爭博弈"框架實現戰果預測——具體方法為對比動力系統解與"鷹鴿博弈"納什均衡（Smith & Price, 1973）。為驗證模型實用性，選取三類典型戰場案例：案例1（海戰）、案例2（奪島作戰）、案例3（陸戰），展現在多元作戰場景中的普適性與有效性。

為破解軍事智能裝備預測性維護中智能化與網絡化程度低、物理模型構建困難等問題，本研究針對人工智能技術在軍事智能裝備中的應用框架、關鍵技術及保障決策方法展開探索。通過將預測性健康管理（PHM）系統架構融入軍事智能裝備健康管理體系，充分發揮人工智能全域通信、泛在感知與自主學習等核心能力，實現軍事智能裝備健康管理的數據驅動化、智能化和網絡化轉型。本研究成果可為復雜戰場環境下軍事智能裝備保障提供參考路徑，有效降低運維成本，持續提升保障效能。

本文重點研究人工智能技術（AIT）在機電控制系統（MECS）中的應用：首先闡釋AIT基礎理論與概念框架，繼而開發現代化AIT核心技術，結合我國現代企業機電控制系統現狀剖析現存瓶頸，最終探究AIT與機械系統的融合路徑，重點討論其在機械電子孔口子系統與電氣控制系統集成中的實踐應用。

"軍事智能裝備"泛指具備預測、感知、分析、推理、決策及控制能力的裝備體系。其在裝備數控化基礎上演進為更高級形態，可顯著提升生產效能與制造精度。其發展關鍵技術涵蓋缺陷檢測與健康維護技術（如高端數控機床、工業機器人），而故障預測與健康管理（PHM）技術正成為未來保障體系的核心方向。隨著軍事智能裝備復雜度提升，構建部件或系統的精確數學模型愈發困難。利用裝備全生命周期多節點歷史數據進行建模，相較物理分析模型更有利于實現PHM功能。鑒于軍事智能裝備向信息化、智能化、網絡化演進，其維護流程也需同步實現網絡協同與智能決策。本研究聚焦PHM與人工智能的融合應用，著力提升軍事裝備智能保障的決策水平、力量編成、方法革新及效能增益，為PHM智能化與網絡化維護模式的落地實施提供支撐。

未來智能化作戰形態演變

高端技術的廣泛運用正在深刻改變制勝機理。信息力已超越火力成為戰爭勝負的決定性要素，控制取代摧毀成為壓制對手的首選手段。作戰體系中集群單元的影響力超越傳統集中兵力效果，催生出三大新型作戰樣式：基于集群協同的"新型智能作戰"（亦稱分布式協同戰）、基于多域集群的"集群攻防戰"、以及創新理論體系衍生的"電磁全維戰"，三者共同構成未來智能化戰爭的基本形態。

摘要：

本綜述研究了經典軟件設計模式如何提升大型語言模型（LLM）驅動的代理型人工智能系統中通信的可靠性與可擴展性，重點聚焦于模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）。文章考察了基于 LLM 的代理的基礎架構及其從孤立運行向復雜多代理協作演進的過程，分析了在這一轉變中出現的關鍵通信難題。 本研究重新審視了多個成熟的軟件設計模式，包括中介者（Mediator）、觀察者（Observer）、發布-訂閱（Publish-Subscribe）和代理（Broker）模式，并分析了它們在構建符合 MCP 框架的代理交互結構中的適用性。為闡明這些交互機制，文中提供了概念圖示與形式模型，以描繪通信路徑并優化數據流動。 此外，文章還探討了適應不同代理自主性與系統復雜度的架構變體，并通過實時金融處理與投資銀行等領域的實際應用，展示了這些設計模式與 MCP 如何滿足特定的運行需求。最后，文章總結了當前尚待解決的挑戰、潛在的安全風險，以及推動強健、可互操作且具備可擴展性的大型語言模型多代理生態系統發展的未來方向。

1. 引言

**1.1 基于 LLM 的智能體式 AI 與多智能體系統的興起

大型語言模型（Large Language Models，LLMs）正經歷一次范式轉變——從作為靜態的信息提供者（通常嵌入于對話型智能體中）演化為具備自主決策與任務執行能力的計算型智能體，即所謂的智能體式人工智能（agentic AI）[1]。這一轉變標志著智能體式 AI 的興起，LLM 被賦予了與外部系統交互、隨時間存儲與提取信息，以及執行可操作行為的能力[2]。

這些增強后的智能體專為完成那些需要迭代推理、規劃、記憶與工具使用的任務而設計——這些能力是傳統 LLM 因上下文窗口受限、易產生幻覺以及難以處理復雜行為序列等限制所無法勝任的[3]。 隨著任務需求超出單一智能體的能力范圍，**由多個 LLM 智能體組成的多智能體系統（LLM-MAS）**應運而生。這類系統通過在多個智能體之間分配認知任務，實現協作式問題求解與專業化分工[4]。這一演進趨勢背后的動因在于：許多現實世界任務過于復雜，單一智能體難以勝任，需要通過有組織的交互實現智能的擴展[5]。關鍵在于，LLM-MAS 的整體表現不僅取決于個體模型的性能，而更取決于這些智能體在架構上如何實現通信、協調與知識共享[6]。

盡管早期的 LLM 在單智能體場景中表現強勁，但在涉及長期依賴、上下文連續性和工具使用策略的任務中卻表現不足。智能體式 AI 通過將 LLM 嵌入具備規劃、記憶和模塊化推理功能的框架中來填補這些能力空缺[4]。然而，即便具備這些增強功能，孤立運行的智能體仍然存在局限。向多智能體協作的轉變，反映出人們認識到：結構化的智能體間通信所產生的分布式智能[7]，是應對高復雜度場景的關鍵。最終，LLM-MAS 所展現的智能，更源自系統層級的整體設計，而非任何單一智能體[8]。

---

**1.2 智能體間通信在復雜 AI 工作流中的關鍵作用

在多智能體系統中，尤其是由大型語言模型（LLM）驅動的系統中，智能體之間的通信是協調與共享目標的基石。正是通過通信，智能體才能對齊任務目標、共享上下文理解，并協同規劃行動[5]。 然而，這種依賴通信的方式本身也帶來了巨大的挑戰。在多智能體系統中，相比于單個智能體自身的能力局限，智能體之間交互的復雜性更容易成為導致系統性失敗的根源。常見的問題包括目標不一致、任務驗證機制薄弱、系統擴展性受限、面臨安全攻擊威脅，以及缺乏被廣泛接受的健壯通信協議架構標準。 在基于 LLM 的多智能體系統中，通信不僅僅是信息的傳遞媒介，它更是群體推理的基礎機制。然而，正是這種優勢也成為潛在的弱點：支持智能體協同工作的通信通道，同樣也可能傳播錯誤、放大設計缺陷，甚至暴露系統于諸如“中間人智能體攻擊”（Agent-in-the-Middle, AiTM）等對抗性攻擊之下。因此，LLM-MAS 中的通信存在一個核心張力：它既是智能涌現的關鍵媒介，又是潛在的系統脆弱點——如果設計不當，可能削弱整個系統的安全性與可靠性。 因此，構建具有韌性、語義一致性和結構良好的通信架構不是可選項，而是打造可信、穩健且可持續發展的下一代智能體式 AI 系統的核心前提[11]。

---

**1.3 模型上下文協議（MCP）：一種通用互操作性標準

模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）由 Anthropic 于 2024 年底提出，是一種開放的互操作性標準，旨在簡化并統一 AI 模型與外部工具、系統及結構化數據之間的連接方式。MCP 常被稱為“AI 應用領域的 USB-C”，目標是成為通用的接口層，大幅降低在多平臺間集成的復雜性。 MCP 的核心目標是解決長期存在的“N × M”集成瓶頸問題：即每一個 LLM 都需為每種數據源或工具單獨編寫對接代碼，造成工程重復、系統脆弱且維護困難。MCP 提供了一種統一協議，使任意 AI 助手都可以與任何兼容的服務、工具或數據集交互，從而極大簡化集成流程[14]。 MCP 采用客戶端–主機–服務器的架構模式，使用 JSON-RPC 實現通信，支持持久化、具備狀態感知的通信會話。它還定義了嚴格的數據攝取格式、元數據注釋規則、平臺無關的模型協調方式，以及安全的雙向連接機制。這種結構化方法不僅提升了互操作性，也增強了系統的可追蹤性與可管理性。 MCP 更深遠的影響在于推動 AI 基礎設施朝著模塊化、可組合的方向演進。與其構建大量定制化連接導致系統混亂，不如通過 MCP 實現組件之間的清晰解耦，使工具、模型與數據層能夠獨立替換與升級。這種模塊化架構大幅減少工程負擔、加快創新速度，同時為可擴展、可審計且面向未來的 AI 部署奠定基礎。 此外，MCP 還提供了明確的消息結構與通信生命周期定義，支持關鍵的合規性與監控功能——這是在企業級與監管密集型場景中不可或缺的能力。

---

**1.4 綜述范圍與貢獻：連接設計模式、LLM 智能體與 MCP

本綜述融合了大型語言模型（LLM）驅動的智能體式 AI、經典軟件設計方法論，以及新興的模型上下文協議（MCP）三方面的研究進展，目標是為構建魯棒、可擴展的智能體間通信框架提供系統性指導。 本文探討了如何將久經驗證的軟件架構設計模式，適配到以 LLM 為基礎的現代多智能體系統中，并將 MCP 定位為推動互操作性與結構化協作的核心支柱。 通過理論模型與概念圖示，本文分析了通信動態、系統復雜度與數據交換效率。同時，本文還評估了這些設計策略如何在面對智能體自主性提升與系統復雜化時保持可擴展性。 文章還結合實時金融系統與投資平臺等現實應用場景，展示在這些關鍵領域中，強健的智能體協同架構如何滿足運行需求。最終，本文旨在為開發者與系統架構師提供一個切實可行的框架，用于構建安全、高效、可維護的基于 LLM 的多智能體生態系統。

本文通過探討巴以沖突中人工智能與無人機打擊軍事精準性的關聯，提出基于研究的AI武器系統監管策略，并為沖突解決及和平進程指明方向。以"正義戰爭"理論、"技術決定論"及"安全困境"理論三重框架為基礎，整合多維度視角分析人工智能對軍事行動的復雜影響，包括倫理后果與巴以沖突的戰略結果。研究發現：人工智能正通過無人機打擊重塑巴以沖突的軍事格局。在軍事精準性層面，AI技術支持精密數據分析，顯著提升目標識別與監控能力。然而，AI融入無人機作戰引發國際法與軍事倫理的嚴峻挑戰——即使AI驅動的精準打擊亦無法消除平民傷亡風險，其在加沙等人口稠密區的使用道德合理性引發廣泛爭議。本文指出，巴以沖突中AI與無人機精準性的未來發展需平衡技術進步與倫理考量。通過強化人類監督、問責機制及人道主義原則，相關方可在降低戰爭風險的同時發揮AI優勢。此類多維度方法對促進負責任的軍事行動及增強和平前景至關重要。研究建議建立緊急協議機制，允許實時重新評估無人機打擊決策（尤其在巴以沖突等快速變化的戰場環境），以預防非預期傷害。但最根本的是，必須解決巴以沖突的根源問題。盡管和平之路充滿挑戰，本地與國際行為體的持續承諾仍是實現持久解決方案的關鍵。

人工智能指計算機通過環境自適應能力，高效精準地模擬人類活動的技術（Emegha, 2024）。過去數十年沖突演變見證了自主性增強，民用與軍用領域中致命性自主武器系統持續增長。報告顯示，當前無人機及自主武器領域的發展主要由人工智能與機器人技術的突破性進步驅動（Hasain, 2024; 《環球時報》, 2024）。

巴以沖突因先進AI技術的引入發生深刻演變。Petrovski等（2022）指出，AI賦能的無人機已成為軍事行動關鍵工具，提供前所未有的精準性與作戰效能。據Ekelhof（2024）闡釋，人工智能作為當代最具變革性的技術，其發展可追溯至1956年——約翰·麥卡錫與同事首提"人工智能"概念后已逾六十年。

如霍姆斯等人（2022）所述并經林等人（2023）佐證，人工智能指能夠執行通常需人類智能任務的設備或計算機系統。具備AI能力的武器系統因潛在威脅人類種族而引發特殊關切，巴以沖突即為明證。歷史上，自以色列建國以來，巴以雙方因領土控制爭端長期陷入沖突。舒、宋與張（2023）指出，巴以沖突根源可追溯至英國托管時期及1947年11月29日聯合國分治方案。

2023年10月7日，巴勒斯坦哈馬斯運動襲擊以色列音樂節及周邊社區，造成超1300人死亡、1300余人被俘。此次事件導致被譽為全球最安全防御系統的以色列"鐵穹"被突破，其國土陷入脆弱狀態。報告披露這是以色列自1948年5月14日建國以來首次遭遇此類危機。哈馬斯史無前例的襲擊造成以方重大傷亡與人員劫持，隨即引發以軍強力反擊——包括對加沙的無人機空襲（哈辛，2024；戴蒙，2024）。沖突已導致包括戰斗人員與平民在內的重大生命損失，且局勢持續每日演變（塔庫拉與塔庫拉，2024）。

此輪沖突激增引發諸多亟待妥善解決的法律與倫理困境，尤以AI武器系統在機遇中暗藏威脅最為突出。爭議焦點在于：基于AI的無人機應用及武器系統因其卓越表現顯著增加了認知功能向機器的委派，而此類機器或對人類種族構成致命威脅。AI技術的這種雙刃劍特性，正是本研究需探究巴以沖突中AI與無人機軍事精準性關聯的動因——旨在提出基于研究的AI武器系統監管策略，并為和平解決沖突指明前進路徑。

人工智能在軍用無人機中的集成及其對軍事精準性的影響

過去數十年間，民用與軍用系統的自主性持續增強，而當前對自主武器的關注主要源于人工智能（AI）與機器人技術的突破性進展（Panwar, 2023）。研究顯示，巴以沖突因先進技術引入發生顯著演變——AI賦能的無人機已成為軍事行動關鍵工具，提供前所未有的精準性與作戰效能（Hasian, 2024; Ekelhof, 2024; Frantzman, 2022）。基于AI的應用與系統存在重大風險：這些系統表現出的卓越性能導致認知功能向機器的大規模委派，致使AI在無人機打擊中提升軍事精準性的行為對該沖突產生深遠影響。

AI能識別模式并預測潛在結果，輔助戰略規劃與行動執行。但社會戰略后果往往難以隔離戰斗人員與平民。Frantzman（2022）指出機器學習算法無法使交戰方有效區分戰斗人員與非戰斗人員，所謂"降低平民傷亡與附帶損害"存有爭議。AI通過功能自動化減少人員在沖突區域的危險暴露（Onyigbuo, 2024）。AI增強自主無人機的作戰能力——半自主與全自主無人機的研發標志著巴以沖突軍事實力的重大進步（Ekelhof, 2024）。

需強調AI在該沖突中通過目標識別與監視發揮關鍵作用：AI技術支持精密數據分析，顯著提升目標定位與監控能力。在無人機行動中，AI系統高效處理整合多元來源信息（衛星圖像、社交媒體及偵察數據），構建全面態勢感知以支撐精準軍事決策（Panwar, 2023）。Hasian（2024）認為巴以沖突的動態特性要求快速決策，AI與軍用無人機的集成能實現實時決策支持。Petrovski等（2022）證實AI可實時分析傳輸數據，使指揮官基于最新情報及時決策。然而將致命決策權委派給機器，引發了關于戰爭問責制與自主系統道德影響的倫理關切。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

隨著技術快速發展，空中交互模式日益復雜，智能空戰已成為多智能體系統領域前沿研究方向。在此背景下，大規模空戰場景的動態性與不確定性帶來顯著挑戰，包括可擴展性問題、計算復雜性及多智能體協同決策難題。為解決這些問題，我們提出一種基于圖結構與零階優化的多智能體強化學習（MADRL）新型自主空戰決策方法——GraphZeroPPO算法。該方法創新性地將GraphSAGE圖網絡與零階優化融入MADRL框架，通過圖結構適應多智能體系統高動態與高維特性，利用高效采樣策略實現導彈發射快速決策，同時借助零階優化有效探索全局最優解。最后，我們展示了在1v1與8v8空戰場景下的仿真實驗及對比結果。研究表明，該方法能有效適應大規模空戰環境，同時實現高勝率與快速決策性能。

當今的一體化和聯合作戰需要借助利基技術來保持戰略優勢和作戰效能。近來，數字孿生技術已成為軍事應用領域的變革范例。本文全面回顧了世界各地正在進行的數字孿生研究，介紹了各種案例研究和研究成果。本文論述了數字孿生的定義，澄清了圍繞數字孿生概念的一些迷思，介紹了數字孿生在戰略和戰術方面的影響，并列出了在軍事應用中采用該技術所面臨的挑戰。最后，本文概述了數字孿生技術在聯合作戰中的持續發展和整合的未來前景，強調需要制定適應性戰略，以充分發揮其潛力，同時應對相關挑戰。

數字孿生的應用不僅限于一般的產品生命周期或研發。與國防應用類似，數字孿生的應用也不僅限于維護或保養。數字孿生的適應性、實施效率、互操作性、結果的保真度和準確性等特點使其成為一種利基技術，最適合于多元而復雜的聯合作戰機制。利用強大的數字孿生技術，可以克服各軍種裝備、訓練和偏見的個性。隨后的段落將重點介紹數字孿生技術在軍事應用方面的已知和成熟應用。

作戰和任務規劃

數字孿生技術正在航空領域做出巨大貢獻。航空的本質是昂貴和多維的。此外，飛機的培訓、測試和維護也是非常昂貴和動態的。空中行動受到安全、天氣和敵方戰術的限制，這些都需要通過培訓來適應。OEM 手冊和程序通常對操作和維護的限制等方面進行指導。因此，可變因素可能很多，但學術或設計方面的限制將其松散地捆綁在一起。可用于擴展和測試這些操作參數的資源有限或無法模擬。在這些情況下，數字孿生就派上了用場。數字孿生技術在機載傳感器的輔助下，為飛行員提供油耗、航線預測、機身壓力、剖面圖或導彈發射驗證等方面的實時動態解決方案。此外，基于歷史數據，還可以根據飛機在戰斗或日常飛行中的行為預測未來的行動。可能出現的部件故障、疲勞和警報系統等方面可以增加飛機的價值并提高對態勢的感知能力。

自適應飛行器制造（AVM）是美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于 2010 年啟動的一個項目，旨在縮短武器系統的研發周期和成本。數字孿生有望在網絡空間、模擬、實驗、加工、測試和生產等所有作戰領域為這些系統提供幫助。美國 F35 戰斗機克隆預測組件故障、未來性能、預期壽命和故障率。美國陸軍正在與威奇托州立大學合作構思數字孿生技術的使用，以提高 “黑鷹 ”直升機機隊的效率和訓練水平。通用電氣已經啟動了一個技術加速中心，將運營商、工程師和制造商聚集在一起，加強數字孿生技術的適應性。由于能夠監控機載傳感器的數據并在其數字孿生系統上驗證參數，它可以確定復雜戰爭的作戰方式。在一項基于模型的系統工程研究中，數字孿生技術被用于無人機，通過任務目標的實現來驗證航線選擇過程。研究結果令人滿意，具有開創性。在圖 4（a 和 b）中，無人機正在執行最后一英里投送任務，為友軍目標提供補給，如藍色所示。根據其歷史記錄，系統已通過機載傳感器（電子戰數據、地理位置數據、敵方武器系統的射程等）獲得了敵方存在的信息。現在，這些數據已在無人機的數字孿生系統中試用。根據目標時間、有效載荷、速度、航程和續航時間等任務目標，數字孿生系統將在規定時間內優化航線。本研究中的數字孿生提出了 A、B 和 C 三條路線，并建議選擇 B 路線，以確保無人機免受對手攻擊。根據模擬設置和風險評估，這是最不受攻擊的路線。

圖4 (a)任務計劃10 (b)系統建議路線

軍事工程與裝備

美國空軍和美國國家航空航天局（NASA）提出了機身數字孿生體（ADT）框架，旨在用更健全、更概率化、基于風險的精確系統取代傳統的確定性單機跟蹤系統。該系統還通過了加拿大國家研究委員會（NRC）的驗證。NRC 將 ADT 定義為 “as-built/as-maintained 飛機機身系統的數字表示，即對as-built 飛機機身系統進行多物理場、多尺度、概率性的綜合仿真，該仿真使用最佳可用模型、傳感器信息和輸入數據，以反映和預測相應單個飛機機身系統在整個壽命期間的活動/性能”。NRC 對 ADT 的設想如圖 6 所示。它由五個構件組成。其中 1 是通用機隊數據庫，2 是單個數字孿生系統，3 是定量風險評估，4 是單個物理飛機，5 是貝葉斯推理。

圖 6：NRC 對 ADT 的設想

無人機已成為現代戰爭中不可或缺的一部分，其向更大自主性的演進是不可避免的。本研究探討了軍用無人機向智能化、最小程度依賴人類方向發展的軌跡，并詳細介紹了必要的技術進步。我們模擬了無人機偵察行動，以確定和分析新出現的挑戰。本研究深入探討了對提高無人機智能至關重要的各種技術，重點是基于物體檢測的強化學習，并提供了實際實施案例來說明這些進步。我們的研究結果證實了增強軍用無人機智能的巨大潛力，為更自主、更有效的作戰解決方案鋪平了道路。

圖 3 智能無人機偵察場景和應用技術。

在最近的沖突中，如俄羅斯入侵烏克蘭和亞美尼亞-阿塞拜疆戰爭，無人機被認為是不可或缺的力量。目前，大多數可用于作戰的無人機都是遙控的。雖然無人機在一定程度上實現了自動化，但由于技術和道德問題，仍需要操作人員。從戰術角度看，無人機的最大優勢是 "低成本 "和 "大規模部署"。然而，這兩個優勢只有在無人機無需操作人員即可控制時，也就是無人機智能化時才能發揮作用。

自主無人機本身并不是一個新概念，因為人們已經進行了廣泛的研究。例如，我們生活在一個無人機用于送貨和搜救任務的時代 [1]、[2]、[3]。然而，民用智能無人機技術能否直接用于軍事目的呢？我們的答案是'不能'，因為軍用無人機的操作在以下情況下與民用無人機有明顯區別。首先，軍用環境比民用環境更加復雜。想想特斯拉在未鋪設路面的道路上自動駕駛時，駕駛員必須干預的頻率有多高。軍事行動并不發生在 "鋪設良好的道路上"。此外，軍事行動涉及在任意地點分配任務。其次，伴隨軍事行動而來的是敵人無數次的反擊。這些反作用包括主動和被動拒絕，主動拒絕包括試圖攔截，被動拒絕包括隱藏和欺騙。這些敵方活動增加了問題的復雜性。第三，由于軍事的特殊性和安全性，缺乏與軍事行動相關的數據。例如，缺乏坦克和運輸機發射器（TEL）的鳥瞰數據，而這些都是物體探測的常用目標。第四，軍用智能無人機執行任務時需要考慮安全和道德問題。智能無人機在執行任務時如果缺乏穩定性，就會產生不可預測的行為，導致人員濫傷和任務失敗。從倫理角度考慮，即使無人機的整體操作實現了智能化，也需要有最終攻擊決策由人類做出的概念。換句話說，關鍵的考慮因素不應該是無人機是否能自主做出攻擊決定，而是無人機如何提供信息，協助人類做出攻擊的最終決定。這些倫理問題與人類的責任和機器的作用有關。

鑒于這些軍事方面的考慮，對自主軍用無人機和民用無人機的研究應以不同的理念推進。有關軍用智能無人機的研究正在積極進行中，但與民用研究不同的是，大部分研究都沒有進入公共領域。因此，本研究有以下目標。

• 首先，考慮到軍事行動的特殊性，本研究探討了智能軍用無人機的概念。

• 其次，我們對該領域出現的各種問題進行案例研究，從工程師的角度看待這些問題，并討論從案例研究中得出的直覺。

圖 1. 智能無人機在民用領域的工程研究

智能偵察無人機案例研究

軍用無人機根據其使用目的分為偵察、攻擊、欺騙、電子戰和作為目標等類別 [38]，[39]。在本案例研究中，我們重點關注偵察無人機的智能化。案例研究中的無人機以韓國 "Poongsan "公司的無人機為模型。根據應用模塊的不同，該模型可以執行多種任務。不過，本研究使用的是配備偵察模塊的無人機。模塊包括攝像頭、LRF、GNSS 等傳感器和系統。在規范假設方面，假定無人機能夠配備物體檢測和強化學習神經網絡。

圖 4. 用于訓練 YOLOv4 微型目標檢測模型的跟蹤車輛圖像。

圖 12. 根據 Unity 中的情景驗證技術應用