就在幾年前，美國空軍在競爭激烈的空域中使用人工智能（AI）操作無人駕駛飛行器（UAV）的想法在許多人看來還像是科幻小說。 美國軍隊在伊拉克和阿富汗的無競爭空域巧妙地使用無人機，徹底改變了高價值目標定位、近距離空中支援和其他任務，很少有人擔心對手會反擊。現在快進到2022年，空軍再次期待無人機來提高其戰斗力。中國，一個正在接近，或在某些情況下超過美國常規戰斗力水平的同行挑戰者。空軍領導人正在對下一代無人機技術——他們統稱為自主協作平臺（ACP）——下大賭注，以幫助恢復其對中國的常規作戰能力。

中國構成的戰略威脅、快速的技術進步以及越來越多的證據表明，ACP可以改善作戰結果，這些因素的結合使得美空軍、國防部（DoD）和工業界紛紛支持將ACP迅速推向戰斗空間。自冷戰結束以來，預算壓力迫使美空軍和其他軍種削減能力和戰備，以至于他們現在必須主要依靠數量較少的先進系統和不斷縮小的海外態勢。與此同時，中國正在接近與美國軍隊的常規力量對等，建立了一系列現代軍事技術和一支低成本導彈部隊，明確旨在讓美國和盟軍保持在可觸及的范圍。為了扭轉對中國的局面，美國空軍正在尋找低成本的方法來彌補其重大能力差距。空軍領導人打賭，他們可以利用快速的技術進步，特別是在人工智能和飛機設計與制造方面，計劃部署大量ACP作為解決其兵力結構缺陷的一部分。

本報告研究了ACP可能提供的角色、任務和能力，以提高空軍的戰斗力，以及其快速發展和部署使用所固有的機遇和挑戰。本報告重點關注ACP在穿透性打擊任務中的作用，因為它們對于滿足2022年國防戰略（2022 NDS）的要求至關重要，該戰略要求美國軍隊不給俄羅斯等快速奪取領土的機會。穿透性打擊涉及在對手空域深處使用先進的轟炸機，因此，在沖突的早期，在削弱和阻止對手的機動入侵部隊方面可以發揮關鍵作用。但這些任務需要一系列復雜的打擊、電子戰、制空和其他能力，所有這些都可能在大國沖突中給空軍帶來巨大壓力。通過與先進轟炸機協作來提供其中的一些能力，大量低成本ACP將會提高任務的有效性并降低作戰風險。

美空軍領導人認識到這一潛力，并將ACP與包括戰斗機、轟炸機、甚至機動部隊在內的有人駕駛飛機配對作為首要任務。當他們準備向國會申請大量資源以在2024財年開始采購ACP時，這些領導人必須向立法者、其他國防部（DoD）領導人、工業界和美國公眾準確傳達ACP將如何為美國的威懾和作戰能力做出貢獻，同時對未來的機遇和挑戰進行現實描述。米切爾研究所與來自空軍和國防工業的作戰員、科學家和工程師舉行了一次非保密的研討會，以研究這些問題。為了給分析打下基礎，要求研討會的專家確定ACP作戰概念和技術如何在阻止中國對臺的戰役中減輕先進轟炸機的風險并提高穿透性打擊任務的有效性，這是美國防部部隊規劃的節奏場景。

專家見解

在這個項目中形成的一個核心觀點是：大量低成本的ACP可以幫助彌補嚴重的部隊結構缺陷，這些缺陷現在威脅著空軍在大國競爭時代滿足作戰指揮官需求的能力。在研討會上，專家們提出了使用不同類型的ACP概念，以使對手的目標決策復雜化，迫使對手花費大量時間和資源來減少這種不確定性。專家們不認為ACP可以替代有人駕駛的隱形轟炸機和戰斗機的威懾和作戰能力。然而，他們得出的結論是，如果快速、低成本和大量部署ACP，可以幫助縮小空軍進行遠程穿透打擊以阻止大規模侵略的顯著能力差距。

美空軍和工業界專家對使用ACP來減少制空能力差距特別感興趣。制空是在高度競爭的環境中成功實施穿透性打擊任務的一個重要任務組合。他們還優先考慮將ACP用于情報、監視和偵察（ISR）。在這個角色中，他們可以騰出先進的轟炸機和攻擊戰斗機來專注于他們的主要任務——向目標投送武器。ACP在ISR角色中還可以減少隱形轟炸機傳感器的發射信號的需求；這一點很重要，因為轟炸機機組人員試圖避免在有競爭激烈的環境中發射信號，以減少被發現的概率。

與成本較低、能力適中的ACP相關的其他好處包括：在戰時產量激增潛力，以及對作戰損失的更高容忍度。為此，專家們傾向于ACP是可損耗的或可消耗的；空軍對其損失的容忍度相對較高，因為其實際成本相對較低，而且任務指揮官會認為其損失是值得的。最后，研討會的專家們傾向于選擇具有高度自主性的ACP。他們認為，自主性在以下方面具有優勢：在高度競爭的環境中盡量減少通信；創造機會部署更多的ACP，同時最大限度減少人類控制員的負擔；以及提高相對于對手的決策速度。

專家們對ACP能力和概念的偏好反映了2022年國家發展戰略（NDS）中概述的關鍵威懾方法，該戰略呼吁美國軍隊不僅要建設部隊以拒絕大規模侵略，而且要提高復原力并讓手付出代價。大量低成本的ACP可以為這三種方法做出貢獻，這表明ACP可以成為空軍支持2022年NDS目標的核心貢獻。

專家們還指出了將ACP引入空軍作戰單元有關的幾個挑戰。最關鍵的是，他們不確定支持ACP自主行動所需人工智能技術的成熟度，而且他們不確定“低成本”對ACP意味著什么。ACP的成本必須有多低才能提高戰士對戰斗損失的容忍度？鑒于空軍計劃在制造、飛機操作和維護方面采用創新方法以降低成本，傳統的飛機成本評估模式是否仍然適用？最后，專家們不確定美國防部是否有能力在危機中迅速擴大和多樣化ACP的生產基地，盡管他們認為這對于空軍在長期沖突中帶來足夠持久的戰斗力至關重要。

針對美空軍的建議

盡管確定了作戰、技術和預算方面的挑戰，但專家們普遍認為，迫切需要迅速部署ACP，以便向作戰指揮官提供一支有戰斗力的部隊。他們評估說，通過將ACP與先進的轟炸機組合在一起，可以大大降低穿透性打擊任務的風險，而且ACP特征，如低可觀察性和低成本傳感器也完全可以實現。然而，迅速投入使用這些飛機將需要立法者、國防部領導層和工業界的協調和形成一致的支持，因為將其納入作戰單元所需的變化規模很大。發起一場全面的ACP作戰實驗活動將為它們的實戰化奠定基礎，并向關鍵的利益者表明，空軍致力于這項工作。為此，米切爾研究所向空軍提出以下七項建議：

1.發布空軍飛行計劃，將ACP的發展與2022年國家發展戰略聯系起來，特別是與拒絕對手實現其戰役目標、提高兵力復原力和施加成本的目標聯系起來。空軍應公布一個ACP飛行計劃，以支持2024財年的預算請求，該計劃應：1）解釋為什么ACP是一個緊急優先事項；以及2）提供保持動態發展的基礎，可以根據技術和威脅環境的變化來調整ACP整合計劃。

2.發起一場全面的作戰試驗活動，以建立將原型機推向作戰單元所需的組織、流程、行業關系和文化。作戰試驗活動的直接目標應該是迅速加強美國的作戰能力和應對同行沖突的能力。換句話說，通過啟動一個新的項目，讓ACP盡快“上路”；然后繼續試驗，收集急需的數據，使技術適應作戰人員的需要。更長遠的目標應該是創造條件，使空軍組織、訓練和裝備部隊的方式發展到快速、持續和頻繁地將一代又一代的ACP投入作戰部隊的地步，這種努力需要跨越幾十年。

3.優先考慮模塊化，以實現學習、開發和生產的連續循環。空軍不應該“扔掉”那些沒有針對作戰需求進行優化的ACP，而是尋求通過人工智能軟件的更新來不斷提高其性能。這就需要模塊化：在機體上有一個標準的容器，可以隨著人工智能軟件的發展不斷接受新的人工智能系統和處理器。ACP的開發周期也應該利用在新的無人機等級中操作主導飛機所獲得的信息和經驗來改善后續機型。而且，隨著老式ACP的老化，可能會將它們用于不同的任務，如對手的空域，而不是將它們歸入廢品收購站。

4.用非保密的研討會和兵棋推演來補充正在進行的內部分析，以完善和展示ACP概念和技術。空軍應將兵棋推演和研討會作為更廣泛的美國防部社區、立法者及其工作人員和國防工業的場所，以提高他們對下一代無人機潛力的理解，以提高國防部在同行沖突中的作戰效率。

5.優先考慮大量部署具有適度能力的ACP；最初的機隊應包括具有制空能力的飛機。從米切爾研究所的研討會上收集到的信息表明，空軍應強調使用大量低成本ACP的作戰概念，特別是在進攻性和防御性制空任務中，以提高遠程穿透性打擊的殺傷力和生存能力。

6.確定適當的ACP成本評估方法。美國防部、空軍和工業界專家對如何評估ACP的成本并不一致。一些人認為，可以用傳統飛機的歷史成本數據來估計ACP的成本。其他人則認為，飛機設計和制造的新方法使這些數據變得不那么有用。空軍應該利用ACP的運行試驗工作來收集新的數據，以告知ACP成本評估的基本假設。

7.多樣化遠程穿透性打擊彈藥。空軍應在更廣泛的兵力設計背景下開發ACP，考慮新一代彈藥如何提高生存能力，增強有人和無人飛機的攻擊力。研討會的專家們指出，迫切需要可由隱身轟炸機內部大量攜帶的較小中程（40納米至150納米）彈藥，以及可增強對高度移動目標進行穿透性打擊的游蕩彈藥。

8.增加空軍的預算，以創建一個結合ACP和下一代有人駕駛作戰飛機的兵力設計，進行決定性的協作行動。幾十年來的預算不足造成了一支高風險的空軍，缺乏與中國發生重大沖突和其他國防戰略優先事項所需的兵力能力、現代化能力和戰備狀態。要扭轉這種下降趨勢，需要在十年或更長時間內將預算增加3-5%，以獲得足夠數量的下一代有人駕駛作戰飛機，如B-21、NGAD和F-35，并為有望為美國作戰人員帶來重大優勢的新的、附加的ACP項目提供資金。

總之，米切爾研究所的研究表明，空軍的ACP計劃可以為執行穿透性打擊的美軍提供重要的作戰優勢。發展一支ACP兵力將要求空軍利用各種機會并應對新的挑戰，以大規模地設計、生產、操作和維持這些飛機。這種兵力設計方法的風險很高：研討會的結果表明，ACP可以抵消兵力結構的不足，以確保空軍能夠提供決定性的戰斗力，使ACP成為空軍支持2022年NDS戰略的核心，即拒止、復原力和施加成本。

無人駕駛飛行器（UAVs）或 "無人機 "在軍事方面的使用在過去20年里急劇增加，任務范圍從監視、偵察和情報到戰斗支持。技術的進步一方面導致了無人機能力和可靠性的提高，另一方面也降低了生產成本。此外，無人機的可用性也急劇增加，曾經是少數國家專屬的設備現在可以被所有國家的武裝部隊獲得，而且，正如最近的攻擊所證明的那樣，非官方部隊也可以獲得。在這種情況下，無人機可以成為任何沖突的一部分，軍事戰略家們必須將對無人機和潛在的無人機群的反應納入其作戰方案。因此，對無人機的防御必須成為任何成熟的軍事戰略的一個組成部分。本分析探討了無人機的大規模出現給軍隊帶來的概念和行動上的變化，包括與訓練和實施具體的反無人機部隊有關的理論和實際挑戰。首先，我們確定了與無人機和無人機群有關的威脅的演變。然后，我們總結了不同的可能反措施。最后，我們提出了部署這些對策的實際解決方案，特別是通過探索發展和部署專門的反無人機部隊的可能性，以及研究與高科技無人機敵人作戰而不是在傳統戰場上與士兵作戰相關的一些挑戰。

1 簡介

無人機--無人駕駛飛行器（UAVs）的俗稱--不再只出現在科幻小說和預測性小說中。事實上，它們正成為現代城市景觀中越來越常見的組成部分。由于它們的多功能性和可及性，民用無人機在用戶數量和用途的多樣性方面都在不斷增長。無人機的使用正被推廣到研究（Coops, Goodbody & Cao 2019）或應急響應（He, Chan & Guizani 2017）等不同領域。

民用無人機的這種能見度不應掩蓋無人機最初由軍方開發、用于軍事目的的事實。無人機的軍事應用很多，從與民用無人機類似的任務（如監視和偵察，但針對軍事或情報目標）到與UCAVs--無人駕駛戰斗飛行器的戰斗情況（Lucas 2014）。在不到二十年的時間里，無人機已經在支持美國在伊拉克和阿富汗的行動中發揮了重要作用（Sharkey 2011）。2019年9月14日對沙特阿拉伯Abqaiq和Khurais的國有石油設施的襲擊，使無人機在戰爭中的使用更進一步（Hubbard, Karasz & Reed 2019）。事實上，與以往無人機的軍事用途相比，這些攻擊并非由官方武裝部隊公開發起。盡管胡塞武裝運動（一個以也門為基地的伊斯蘭武裝運動）聲稱這次襲擊，但美國當局斷言，襲擊源自伊朗（Said, Malsin & Donati 2019）。Abqaiq-Khurais襲擊事件背后的真正主謀問題在這里并不重要；重要的是，最近在沙特阿拉伯發生的事件是一個縮影，即無人機不再是僅由少數國家掌握的獨家技術。無人機現在不僅可以被合法的武裝部隊用于軍事目的，而且還可以被無數其他國家使用，包括恐怖分子或其他非國家行為者。生產成本更低、更容易和更快的無人機的擴散，不僅重塑了設計和執行監視或偵察的方式，而且還提供了困擾或恐嚇潛在對手的新方法。此外，這種廉價和容易的無人駕駛裝置的擴散顯然提高了世界各地的沖突螺旋的風險（Boyle 2015）。無人機自主程度的提高也在質疑國防軍的反應。事實上，無人機可以從非自主性（需要人類飛行員的持續控制）到完全自主性（一旦發射，被編程為執行其任務而無需任何進一步的人類干預）。值得注意的是，在這個連續體的兩端之間可以存在所有可能的中間水平的自主性。此外，自主權可以通過預編程（從而限制了無人機發射后的適應可能性）或通過使用人工智能（AI）模塊來提供，為無人機提供更多的適應性。除了通過獲得專門的無人機機隊來提高自身能力外，開發反制措施對軍隊來說也是至關重要的。因此，在不久的將來，獲得適當的反無人機反應單位可能是軍事領導人的重點之一。

對無人機的防御必須成為任何全面的、長期的軍事動態的一部分。因此，武裝部隊將不得不適應這一新興的現實。應對無人駕駛威脅所需的變化并不純粹是概念性的；它們將必須轉化為行動上的變化。這些變化不僅必須發生在防御無人機的常規部隊（特別是在陸地/海洋界面）和準備反擊無人機的無人機部署部隊層面，而且還必須發生在軍事參謀的指揮和戰略層面。此外，由于無人機防御問題影響到所有軍種，因此陸軍、海軍和空軍參謀部都需要進行反思。從這個角度來看，本文將在分析這個問題的同時牢記三個操作性挑戰：分析背景和確定威脅，實施有效的反措施，并以適當的軍事人員部署這些反措施--特別是通過探索與發展、部署和維護專門的反無人機部隊有關的可能性和挑戰。

2.反制措施

2.1. 被動反制措施：保護和探測

在某種程度上，針對無人機的被動保護可以由物理基礎設施的設計和建造方式或其位置來提供。事實上，無人機是飛機。就像任何空中進攻一樣，無人機的目標需要從上面進入才能到達。地下設施和重度屏蔽的目標，用無人機可以攜帶的彈頭類型來摧毀更具挑戰性。敏感的軍事基礎設施曾經被建在偏遠地區。然而，這種被動的戰略不再那么有意義了。事實上，通過現代天基地球圖像，地球上幾乎沒有一個地方可以真正被認為是 "偏遠"。由于有了衛星圖像，如今相信一個潛在的結構性目標可以不被定位，或者軍事單位的行動可以不被注意，已經是烏托邦了。作為無人駕駛車輛，無人機嚴重依賴地理定位系統從其發射基地導航到其目標。因此，無人機很容易受到技術惡化的GPS信號，特別是GPS欺騙和GPS干擾的影響。然而，純被動的基礎設施保護所能做到的是有限的，而且在大多數情況下，這些限制已經達到了。事實上，像軍用SAASM（選擇性可用性反欺騙模塊）這樣的系統可以減輕美國軍隊產生的GPS欺騙的影響。還可以開發其他系統，使GPS接收機能夠檢測到欺騙或干擾的企圖。一旦檢測到GPS欺騙或干擾，無人機就有可能切換到其他的導航模式。事實上，無人機可以使用其他各種傳感器方法在GPS屏蔽的環境中進行導航，從視覺模式、紅外線、雷達、聲納（用于水下無人機）、電子/電磁探測到任何這些方法的組合。即使僅僅依靠衛星發出的信號，也可以開發出解決方案。事實上，使用非軍事級別的技術和算法的民間研究人員已經能夠獲得完整和動態的地理定位特征，盡管處于軍事GPS的拒絕區域，實際上打敗了美國軍隊的GPS信號改變系統（Voosen 2019）。將類似的方法應用于無人機導航，基本上可以使它們對GPS欺騙和GPS干擾免疫。

探測無人機是一項相當具有挑戰性的任務。由于大多數無人機體積小，無人機的雷達信號與鳥類的雷達信號沒有區別。此外，一些無人機具有隱身特性，要么是隱身配置（如美國制造的Kratos QX-222 Valkyrie），要么是涂層，旨在減少其雷達信號。因此，由于僅僅依靠雷達不是一個可行的選擇，必須設計出替代方法來探測接近的無人機。由于其搭載的系統和對無線或衛星信號的使用，無人機產生特定的、有時是重要的電子信號。然而，法拉第籠可以減少電子噪音。此外，如果無人機切換到其他引導模式，在接近目標時可以關閉無線或衛星通信--特別是對于不需要與人類操作員保持聯系的完全自主的無人機。視覺識別（例如，使用特定任務的人工智能或深度學習策略）可用于識別無人機。然而，它們的特征可以被設計成使模式識別具有挑戰性，特別是因為無人機通常處于運動狀態。

進行空中機動的無人機會產生噪音，它們的聲學特征因此可以暴露出來。目前正在開發各種音頻處理方法來解決無人機的定位問題（Rascon, Ruiz-Espitia & Martinez-Carranza 2019）。然而，幾個重要的問題限制了現實生活中的無人機聲學探測。事實上，無人機產生的噪聲是動態的，因為無人機通常處于運動狀態。此外，無人機產生的噪聲通常具有很低的信噪比。換句話說，在嘈雜的環境中探測無人機是相當困難的。因此，就其他探測策略而言，在聲學方法可以作為無人機探測的可靠來源之前，還必須做更多的研究。就像被動保護一樣，無人機探測也有其局限性。一旦在限制區或潛在目標附近探測到無人機，無人機防御戰略的下一步就是摧毀敵方單位。這就是接下來的章節將探討的內容。

2.2. 主動反制措施：破壞

無人機并非沒有弱點。士兵們可以使用一些策略來禁用或摧毀敵方的無人機。然而，沒有任何解決方案是完美的，而且可以開發出反措施來對付這些反措施。因此，最佳的反無人機戰略應該結合幾種方法，以確保反無人機部隊的最大效率（表1）。

• 直接射擊 直接射擊通常是對UCAV攻擊的主要反應類型。值得注意的是，直接射擊可以由人類射手或通過自動反空防系統進行。不過，這種解決方案有幾個限制。首先，無人機可能相對較小，而目標的大小可能是一個射擊技巧的挑戰。第二，直接射擊可能會受到能見度不足的阻礙（由于日/夜周期，視線中的障礙物，或大氣條件）。第三，直接射擊很容易被無人機群的攻擊所淹沒。

• 狩獵型無人機 防御者可以使用無人機來獵殺敵方的無人機。在這種情況下，防守方在操作無人機時有幾個主要優勢。由于防守方的無人機通常在離發射點很近的地方操作，所以自主性不是問題--與攻擊方的無人機相比，攻擊方的無人機在到達目標之前必須覆蓋更遠的距離。此外，如果配備了適當的武器，防衛型無人機可以用作飛行射擊平臺，它也可以用于 "自殺模式"，旨在通過直接碰撞摧毀攻擊型無人機。最后，防御型無人機對與制導和導航有關的問題的脆弱性大大降低。事實上，一架無人機可以在大約245米的直視范圍內進行視覺操作（Li等人，2019）。這個距離--取決于人的特征而不是無人機的類型--對于對抗配備了相對較小的彈頭的無人機的攻擊仍然是合理的。不過，這種策略仍然有幾個限制。所有與直接射擊有關的限制都適用于狩獵型無人機。此外，獵殺型無人機具有無人機的通常弱點（包括其搭載的電子系統容易被破壞或被劫持）。此外，部署狩獵無人機所需的時間可能使它們在敵方UCAVs的突然襲擊中難以及時使用。

• 導彈 導彈和其他自主彈頭可以用來摧毀無人機。導彈的速度和精度足以摧毀無人機。然而，這簡直就像用錘子打死一只蒼蠅。雖然理論上是可行的，但使用自主導彈來摧毀無人機并不是一個具有成本效益的解決方案。雖然無人機越來越便宜，但與導彈有關的成本仍然很重要。自主導彈是一次性使用的武器這一事實也有助于使這一解決方案過于昂貴，無法現實地大規模部署。

• 激光武器 激光武器是以激光為基礎的定向能量武器，即以窄光束的形式連貫地發射電磁輻射--放大的光的系統。當到達目標時，激光束會向目標傳遞相當大的能量，使其燃燒，或以其他方式引發重大損害（Coffey 2014）。跟蹤目標運動的可能性（"跟蹤 "目標）和光束達到最大強度的聚焦區域使激光武器完全適合于小型移動目標，如無人機。因此，目前全世界正在開發幾種反無人機的激光武器也就不足為奇了。然而，由于激光武器是基于光束，它們對大氣條件和煙幕非常敏感。此外，如果光被反射到遠離目標的地方，激光的影響就會大大降低。因此，在無人機上涂抹燒蝕材料或用鏡子覆蓋可以有效地對抗大多數激光武器，或至少大大降低其效率（Hambling 2016）。

• 微波武器 無人機的運作依賴于大量的搭載系統的工作，從傳感器到自主處理系統。摧毀搭載的電子設備就等于讓無人機失效。微波武器的目的就是要做到這一點。與激光武器一樣，微波武器是定向能量武器。然而，雖然一些激光武器已經投入使用，但微波武器目前仍主要是實驗性的。此外，使用法拉第籠來保護登船的電子系統（這一點已經可以實現，甚至使用3D打印機技術）可能代表了對這種類型的武器的強有力的反制措施。

• 電子和通信系統的弱點 與其試圖使用微波武器等手段破壞搭載的電子系統，另一種反無人機戰略是利用這些系統及其固有的連接性。即使是最自主的無人機也需要訪問外部資源，如用于導航的GPS信號。因此，無人機通過Wi-Fi、GPS、無線電波等連接。- 這些通信渠道中的每一個都是進入其內部系統的潛在入口。即使沒有軍事級別的技術，也很容易利用傳輸協議，然后利用其硬件/軟件的漏洞（Dey等人，2018）。無人機很容易受到GPS欺騙、GPS攻擊、干擾、無人機特定的惡意軟件（"maldrones"）和無線攻擊（Kerns等人，2014）。盡管軍用無人機系統通常比民用無人機受到更多的保護（例如，通過使用加密的GPS信號進行導航），但它們遠不是不受黑客攻擊的。對無人機的電子系統或功能的攻擊可能有各種目的。1）向無人機的導航系統提供錯誤的信息，誘發無人機的 "失明 "和迷失方向，導致改道或墜機，2）入侵無人機系統，破壞硬件/軟件系統或獲取信息或數據，或3）控制無人機。讓無人機墜毀而不是簡單地摧毀它可能有好處，例如恢復與無人機的導航、傳感器或武器系統有關的部件或信息（特別是通過反向工程）。劫持是通過斷開無人機與初始控制器的連接并替換這種連接來實現的。值得注意的是，無人機劫持可以用另一架無人機作為平臺來完成。劫持的無人機將控制附近的無人機，同時在它們之間飛行，形成一個被奴役的無人機艦隊。然而，利用無人機電子系統的弱點來破壞無人機的企圖也可以被反擊。至于基于微波的攻擊，可以通過將無人機的電子部件固定在法拉第籠（旨在阻擋電磁場的結構）中來對抗專注于電子的方法。網絡安全和基于軟件的技術也可以實施，以使無人機系統更難被黑客攻擊，包括使用加密來保護庫文件，使用混淆器來防止反編譯，檢查GPS延遲和子幀數據，保護Wi-Fi和開放端口，或改善無線電通信安全（Dey等人，2018）。

• 防御性無人機群 上面提到的方法都不足以應對無人機群的攻擊。事實上，無論選擇何種系統，防御性能力都會被數量龐大的自主攻擊單元所淹沒。在這里，一個有趣的應對策略可能是部署另一個無人機群，即有大量的無人機準備在攻擊時起飛。防守的無人機不一定需要協調。事實上，雖然不協調的、自主的或半自主的無人機顯然會錯過一些目標，或使兄弟無人機（即屬于同一蜂群的無人機）陷入 "友軍火力"，但蜂群潛在目標數量的增加，加上防御無人機數量的增加，會使相當一部分攻擊無人機被摧毀的概率足夠高，從而導致攻擊蜂群的重大破壞。盡管使用無人機群來對抗另一個無人機群是一個有效的策略，但這不會導致攻擊機群的完全毀滅。因此，這種方法很可能需要與其他方法（通常是直接射擊）相結合，以消除蜂群的殘余。然而，如果進攻的無人機數量最初被防守的蜂群大幅減少，直接開火的效率就會大大增加。也就是說，兩個蜂群的碰撞可能會產生額外的煙幕和某種程度的混亂，這反過來可能會降低射手消滅最后的攻擊者的能力。與單個防衛無人機一樣，為作戰目的部署的防衛無人機群可能面臨無人機部署速度的問題。在決定UCAV儲存區和發射平臺的位置時，應牢記這一點。

3.發展一支特殊的隊伍

從作戰的角度來看，應對軍事戰場上目前和未來無人機的增加，需要發展和部署專門的反無人機部隊。作為這些部隊成員的士兵將面臨與其他士兵不同的現實；與高科技無人駕駛的敵人作戰與在常規戰場上與士兵作戰是不同的。

3.1. 技術專長

即使反無人機部隊在武裝部隊中仍然有限，其成員的培訓也將面臨重要挑戰。事實上，反無人機部隊的成員必須展示大量的技術專長，不僅與無人機有關，而且在操作和維護特定的反無人機設備方面也是如此，這對常規部隊來說是非常規的（例如，激光武器或微波系統）。因此，從訓練的角度來看，反無人機部隊的成員必須同時接受戰斗訓練和技術訓練。雖然作戰專業知識在軍隊和軍事教育和培訓基礎設施中顯然很普遍，但科學和技術的情況并非如此。重要的是要注意到，傳統的戰斗技能和新興技術的專業知識之間的這些問題性互動--以及在這兩個領域培訓人員的相關問題--并不是作戰軍事單位所特有的。這確實是現代安全的一個更具全球性的問題，與建立一支具有生物技術專業知識、能夠應對當前國際威脅的情報和反情報工作隊伍有關的戰略和實際挑戰就是例證（Guitton 2020）。因此，確保士兵能夠獲得特定科學和技術知識的解決方案不一定在單一單位的獨家培訓中找到。相反，從本質上講，該解決方案是多學科的。因此，小型專業單位的培訓可以在不同的軍事專業中共享。就反無人機部隊而言，士兵應該掌握的一些具體技術知識可能與專門從事遠程探測的偵察部隊相似或至少有些相似。對于一個特定的國家來說，找到足夠多的專業部隊進行共享或跨學科的訓練，肯定有助于減少與組建有關的成本，有助于建立更大的人力資源基礎以進行招募，從而為反無人機部隊提供更強大的勞動力。

3.2. 隱身訓練

與任何旨在對抗特定類型敵人的特種部隊一樣，反無人機士兵的訓練需要考慮到其目標的特點。無人機的主要特征之一是其非常高的機動性。由于其小尺寸和自主性，UCAVs可以極快地部署，并在被發現之前深入到先進的防線中。因此，為了消滅UCAVs，反無人機部隊也需要具有極高的機動性。反無人機部隊必須能夠迅速與他們的目標作戰。然而，鑒于無人機的多功能性，他們也需要能夠迅速脫離，從一個戰場轉移到另一個戰場。此外，無人機在所有類型的戰場上都能發揮作用，包括高密度的城市地區，甚至是水陸交接地區。不過，反無人機部隊的機動性不應簡單理解為空間上的機動性，也應理解為概念上的機動性。事實上，反無人機部隊需要能夠從一種戰斗模式切換到另一種模式，這取決于他們所針對的UCAVs的具體阻力。

無人機的另一個特點是它們大量使用各種傳感器。因此，反無人機部隊的機動性應伴隨著一定程度的隱蔽性。反無人機部隊應該能夠快速移動，并且在這樣做的同時盡可能不被注意。這種 "隱蔽性 "也應該延伸到戰場之外。事實上，無人機戰爭是一種嚴重基于信息的戰爭。由于無人機通常是部分自主的，指揮無人機至少需要對敵人的防御系統有一定程度的了解。雖然反無人機部隊的存在可以產生有效的勸阻作用，但這種部隊應該對其確切的設備和部署信息保持盡可能的保密，因為這將使他們更難以反擊--如果面對敵人的UCAVs，這將有助于他們達到最大的效果。值得注意的是，戰場上的隱身和戰場外的謹慎之間的這種關系并不是什么新鮮事。事實上，在歷史上，它已經在信息收集至關重要的沖突中被概念化。例如，Hensōjutsu，將日本封建武士的偽裝技術組合在一起，是Jintonpō的一部分，即 "獲得隱形的方法"。在數字時代，隱身術更進了一步。反無人機部隊的成員在使用虛擬空間時應保持謹慎，避免公開明智的內容或發布可能提供直接或間接信息的項目。如果被發現，反無人機部隊的成員可能會成為外國情報機構操縱的特權目標（Guitton 2019）。

3.3. 心理支持

無人駕駛戰斗的出現為所有接觸無人機的人創造了新形式的戰斗壓力--包括士兵和平民。軍事無人機飛行員已經多次被報道在戰斗事件中經歷了重要的心理壓力（Sharkey 2011）。鑒于反無人機部隊，顧名思義，主要是向無人機而非人類開火，這似乎與防衛無人機的操作者不太相關。然而，通過UCAVs進行打擊的方式是發生心理壓力的一個突出因素（Sharkey 2011），無論目標是否為人類，這使得防衛性無人機飛行員遭受類似結果的風險成為現實。雖然創傷后應激障礙（PTSD）通常被視為無人機飛行員心理健康問題的旗幟，但UCAV操作員報告了廣泛的心理健康問題，包括危險的酒精使用、抑郁癥、中度或嚴重的焦慮，以及亞臨床PTSD癥狀（Chappelle等人，2014；Phillips等人，2019）。雖然在美國空軍UCAV飛行員通常遠程操作無人機，即從美國境內的安全地帶而不是直接在戰場上操作，但這一人群中PTSD的發生率很高，盡管低于從部署中返回的軍事人員（Chappelle等人，2014）。與其他士兵相比，UCAV操作員的心理健康問題風險不一定增加，然而，較高比例的無人機飛行員患有與心理健康有關的重大功能障礙（菲利普斯等人，2019年）。

除了與工作時間和軍事與民用領域之間的困難定位有關的因素外，基于美國空軍經驗的研究--可以說代表了最大的作戰UCAV操作員群體--表明，UCAV操作員感到對旁人的傷害或死亡負有共同責任的戰斗相關事件的數量是發生PTSD癥狀的重要預測因素（Chappelle等人，2019）。特別是在無人機群的背景下，一些無人機可能成功穿越目標的防御。因此，防衛無人機的操作者，或者，專門負責防衛無人機的士兵，很可能會暴露在關于對旁觀者（在這種情況下，他們負責保護無人機攻擊的士兵或平民）的潛在傷害的類似情況下，對他們的心理健康有潛在的類似結果。除了這種增加的風險因素外，其他因素也可能增強反無人機部隊士兵的心理脆弱性。這主要是指高度的壓力，與普通部隊相比，反無人機部隊的壓力更大，這主要是由于對無人機攻擊的反應時間（從發現無人機到做出反應的時間）比大多數常規軍事部隊要短。

最后，在無人機將發揮重要作用的戰斗背景下，反無人機部隊可能很快成為優先目標，從而為其成員帶來更多壓力。因此，希望發展反無人機部隊的軍隊必須考慮到這些因素，并實施強有力的心理健康監測計劃，以確定潛在的脆弱士兵，并在需要時部署強有力的心理和精神醫療支持。

結論

無人機曾經局限于少數國家的武裝部隊，現在已經很普及了。隨著任務范圍的擴大，從監視和情報到戰斗，無人機在城市和非城市環境中的作戰能力，以及它們越來越多的可用性，無人機在作戰領域的存在在不久的將來只會增加。新興技術正在使無人機變得越來越可靠，越來越難以對付。

隨著無人機變得越來越普遍，各國都加大了在該領域的研究力度。這場捉迷藏游戲的馬達是技術。然而，贏得與無人機開發商的軍備競賽是一場永無止境的游戲。事實上，對于我們仍然可以控制的少數元素，技術的發展可能會使目前的防御措施大量過時。然而，反無人機防御不僅僅是技術問題，也是人和組織問題。因此，解決方案不能在純粹的技術方面找到，而必須包括人的層面。反無人機的最佳戰略將依賴于小型的、專業的、在技術和戰斗技能方面具有混合專長的單位，具有高度的機動性，并能快速應對危機。這樣的單位應該能夠快速部署在戰場上。這不僅會提高反應的效率，而且還能實現重大的規模經濟--因為部署一支專門的部隊比動員一個龐大但不專業的營隊更有成本優勢。能夠部署反無人機的多模式反應，并獲得這樣做的人力專長，對任何國家來說都是至關重要的，不論其規模和相對軍事力量如何。較小的國家在這樣做時甚至可能比最大的軍事力量有更多的相對優勢。

我們在過去幾十年中所看到的只是冰山一角。我們正處于技術引起的大規模社會變革的黎明。技術將大規模地改變戰爭。人工智能和戰斗機器人很快就會出現在戰場上。在這種情況下，反無人機部隊可能是我們從作戰角度對未來戰爭的第一瞥。因此，反無人機部隊很可能成為未來戰爭部隊的組織、訓練和實施的模板。

人工智能（AI）在過去十年中在全球技術市場中占據領先地位，觸及工業的各個領域的應用，從人們熟悉的智能家電和消費電子的例子到國防。美國和中國代表著世界上最大的兩個經濟體。兩國都在參與人工智能技術競賽，在全球市場和戰場上實施這項技術。

中美人工智能技術競賽在兩個方面給美國帶來了困境：經濟和國防。如果中國成功地創造出完全自主的人工智能無人機并在全球市場上傳播，它將擁有經濟和戰場上的優勢。人民解放軍（PLA）武器庫中的完全自主的人工智能無人機將提供戰斗空間的實時畫面、先發制人的優勢、拒絕向鄰國開放水域和領土、控制貿易路線和有爭議的島嶼，并對美國在印度太平洋司令部（INDOPACOM）的全球力量投射產生負面影響。本論文試圖研究人工智能如何代表全球經濟和戰場上的關鍵因素，它在印度洋司令部能發揮什么具體功能，以及美國如何在與中國的競爭中贏得這場競賽。

在國家間的競爭中，擁有技術優勢的國家在歷史上能夠獲得優勢，盡管代價是破壞國際關系的穩定。這在歷史上表現為火藥、飛機、化學武器、英格瑪機、雷達、核武器和衛星的發明。在冷戰后和21世紀之交，常規威脅已經發展到新的技術領域。除了美國防部（DoD）公認的陸、海、空領域之外，還增加了兩個新的層面：太空和網絡空間。太空領域包括衛星和高超音速巡航導彈，以取代舊的彈道系統；網絡領域，隨著萬物互聯（IoE）的發明，保護國家免受黑客攻擊、商業機密和知識產權（IP）的盜竊。隨著網絡和太空領域的發展，空中領域現在采用了遙控飛機（RPA）作為無形的智能體。此外，新出現的人工智能（AI）技術，以其顯著的適應性，將把空域推向比RPA今天提供的更多的自主性。盡管人工智能的理論基礎可以追溯到20世紀50年代（Anyoha，2020年），但直到公開展示機器在某一特定領域超越人類智力時，它才成為一個討論的話題。

幾個世紀以來，計算科學已經從算盤發展到二進制邏輯，再到現代計算機，并繼續在私人和政府部門蓬勃發展。美國面臨的安全困境是，如果中國在人工智能技術方面的進步超過了美國，然后中國將其軍事化，美國將再次站在英格瑪機器和斯普特尼克的錯誤一邊。它將被留在另一個行為者的能力和意圖不確定性的斗篷中，其可能將美國從印度-太平洋地區的戰區中取代。

人工智能技術競賽與美國的核戰爭理論和太空競賽并不完全相同。因為這項技術在私營部門的應用非常廣泛，并不專屬于國防工業，所以需要一個更窄的形式。狹義的人工智能（NAI）對于它所構建的特定任務是獨一無二的。與物聯網類似，NAI的政策是基于每個國家如何實施的。人工智能與軍事技術的結合，國家關于人工智能的理論，公共和政府部門的貨幣投資，以及實現人工智能優勢的國內政策都特別有趣。這項技術具有巨大的力量潛力，國家可以利用它來對付他們的對手。研究它的軍事潛力并制定防御戰略以維持力量平衡，對于美國，尤其是印度太平洋戰區來說是當務之急。這篇論文研究了美國和中國是如何建立和維持它們的力量的。

第二章介紹了人工智能的概念，并概述了目前美國消費類電子產品和使用人工智能功能的電子產品的市場價值，讓讀者對這一新興技術有一個貨幣視角。它還定義了人工智能在國防方面的作用。

第三章回顧了全球化社會中技術競爭的廣泛概念，并介紹了中國作為一個崛起的大國和國際競爭者的地位。它描述了為什么這種技術從個人到國家的角度都很重要，這種技術競賽與太空競賽有什么不同，并從廣泛的地緣政治方面研究了中國是什么樣的行為者。

第四章研究了軍事航空如何納入NAI以及自主無人機將如何改變戰斗空間。本章重點關注美國已經在進行的具體人工智能進展，并將其應用于空域，以解釋天空中的狹義人工智能是如何成為首次打擊和保持對對手的戰略優勢的關鍵。

第五章對比了美國和中國為贏得這場技術競賽所追求的架構設計。這些對比包括每個國家的立法和基礎組織，知識產權保護，以及政府與私人產業和教育部門在實現人工智能首要地位方面的互動。

第六章從風險投資（VC）與政府支出的角度分析了人工智能的融資，討論了國防部門的人工智能技術的收購過程，并比較了每個國家之間的現有貨幣數據。

第七章研究了在沒有關于在戰場上使用完全自主性的國際交戰規則（ROE）的情況下，狹義的自主人工智能無人機如何呈現出錯綜復雜的道德困境。

不斷發展的顛覆性技術被證明是軍事領域的游戲規則改變者，并正在改變戰爭的特征。新技術大大縮小了部隊與指揮和控制之間的空間、時間和信息差距。戰略和戰役層面的直接接觸戰正在逐漸成為過去。對敵人的遠程非接觸性影響成為實現戰斗和行動目標的主要方式。軍事機器人可以在所有的戰爭行動和所有的地形中發揮重要作用。世界上領先的軍隊正在開發機器人技術，使他們在戰場上獲得決定性的優勢。印度的對手正在開發這種技術，以便在未來的戰斗中充當力量倍增器。這項技術的發展對印度陸軍至關重要，因為它具有巨大的潛力，可以使地面上的士兵以更有效的方式執行其任務。它在巡邏、監視、掩蔽區的行動、探測和消除爆炸裝置、提高生存能力、后勤支持和軍事設施的安全方面的應用需要得到利用。完全自主的挑戰需要分析，但士兵與機器人的合作是一項可能的任務，特別是在印度的條件下。利用機器人技術將拯救寶貴的人類生命，但不一定能取代士兵，因為邊境的兩個戰線上都需要有地面部隊。為半自主士兵-機器人協作量身定做的解決方案值得關注，也是印度陸軍未來長期需求的必要條件。

中心思想

印度陸軍不可避免地需要分析和發展機器人能力，以便在戰場上為其提供決定性的優勢。本文分析了與該技術有關的各個方面，它的應用及它在各種地形中的應用，發展和應用中的挑戰，并為印度陸軍提供建設性的建議。

機器人軍事技術

機器人和人工智能（AI）是技術和認知智能的結合，用于模擬、處理信息和知識，在機器中建立模仿人類行為的能力。它是一種變革性的技術，在軍事領域有巨大的應用。軍用機器人是自主機器人或遙控移動機器人，設計用于監視、后勤、安全和攻擊性任務等軍事應用。這種軍用機器人是用若干代碼和算法組裝而成的。人工智能將在未來的戰爭中發揮更大的作用，使戰場機器人化，但并不完全否定人類參與的必要性。因此，人工智能、相關硬件、傳感器和控制機器人的綜合網絡構成了軍用機器人執行軍事任務的關鍵因素。根據要求，軍用機器人可以開發出不同的形狀和尺寸，它們可以是遠程控制的，也可以是完全自主的。根據應用，機器人可以被開發為攜帶不同類型的有效載荷。根據應用要求，傳感器、探測器、武器、編程軟件和其他有效載荷可以裝備在軍事用途的機器人上。 軍用機器人可大致分為無人駕駛航空器（UAV）、無人駕駛地面車輛（UGV）和水下無人駕駛車輛。這些可以進一步分為半自動和自動。 本文將主要關注陸地部分，該技術對印度士兵起到了促進作用和伙伴的重要性。

• 人工智能將在未來的戰爭中扮演更大的角色，使戰場自動化，但并不完全否定人類參與的需要

優勢

自主/半自主機器的創建不是為了成為 "真正的'道德'機器人"，而是為了遵守戰爭法則和交戰規則（ROE）。因此，影響人類士兵草率決定的疲勞、壓力、情緒、腎上腺素等都被去除；不會有個人所做的決定對戰場造成的影響。 軍事機器人可以不知疲倦地工作，減少人類的工作量，也減少戰場上的傷亡。它們是準確的，因此消除了人類的錯誤。使用機器人技術同樣能提高生產力，增強盈利能力。 這些機器可以在惡劣的天氣條件下，在核、生物、化學污染區等危險情況下工作。

全球趨勢

領先的發達國家正在開發能夠在有/無人類干預的情況下進行作戰行動的機器人。到2022年，美國的軍用機器人產業預計將達到308.3億美元，從2017年到2022年的年復合增長率為12.92%。 美國正在建立一個下一代作戰員，可以使用所有可用的數據來幫助決策，以減少風險，管理不確定性，并提高致命性。 被稱為 "超能作戰員"的機器人機器通過提供技術援助來縮短OODA環路內的時間，從而使美國特種作戰司令部（USSOCOM）的特種作戰人員具有認知上的優勢。

美國還開發了一些機器人系統，如FLIR系統公司的Centaur，一種遠程操作的中型無人地面車輛（UGV），為作戰人員提供了探測、確認、識別和處理諸如簡易爆炸裝置等危險材料的能力。 多用途戰術運輸車（MUTT）是一種跟隨士兵的UGV，在他們的路線上為他們攜帶裝備。MUTT也可以在戰場上運送受傷的士兵，以便其他士兵可以繼續他們的行動。遙控的MUTT可以在人類之前偵查一個地區，也可以用來發射武器。Themis"（履帶式混合模塊化步兵系統）是一種多功能UGV，旨在減少戰場上的部隊數量。該機器人有一個開放的架構，可以配備輕或重機槍、40毫米榴彈發射器、30毫米自動炮和反坦克導彈系統。它有一個自穩定的遙控武器系統，可以在大范圍內提供高精確度，也可以在白天和晚上發揮作用。Throwbot 2.0是Recon Robotics公司制造的可投擲機器人，僅重0.6公斤，可在室內和室外環境中發揮作用。這種軍用機器人實時傳遞情報和偵察信息。它是一個超輕量級的防水機器人，可以被扔到野外的任何地方，并被設計成可以在各種地形上爬行。

俄羅斯武裝部隊已經發展了UGV方面的專業知識，URAN6在敘利亞進行了嘗試和測試，Uran -9目前正在開發中，以支持步兵行動。他們經常對無人系統保持一種務實的態度，利用T-72（Shturm）和T-90（Prokhod）主戰坦克以及BMP-3（Vikhr）步兵戰車等舊平臺，將這些平臺轉換為可選擇的載人作戰系統，可以在無人模式下遠程操作。Uran-9的特點是 "一個遠程操作的炮塔，可安裝不同的輕型和中型口徑的武器和導彈。Sorantik正在開發的另一種UGV被指定用于偵察和火力支援任務，但也可以承擔掃雷和巡邏任務。該車可以在全自動模式下運行，但也可以由作戰員直接控制。

• 軍用機器人可以不知疲倦地工作，減少人類在戰場上的工作量和傷亡，同時消除決策中的人為錯誤

山地戰中部署

印度北方邊境的多山地形給武裝部隊帶來了巨大的挑戰。空中機器人平臺可以通過利用第三維度來提高對形勢的認識。可以獲得峰頂以外的實時信息，通過人工智能算法處理，無論是在無人機上還是在操作員端，都可以提供實時的目標情報。一系列微型到遠程的無人機現在正被各種軍隊用于監視。通過武裝UCAVs和游蕩彈藥，半自動的精確瞄準也是可行的。配備有合適的傳感器和攝像機的地面機器人可以執行不同的任務，移動機器人可以遠程操作進行偵察巡邏，并將視頻和圖像傳回給操作員。機器人實際上可以充當巡邏隊中領先的先遣偵察員的伙伴。配置一個機器人以登上和降低山地高度和障礙物是一個挑戰，可以通過改變設計使其更加靈活、堅固和使用更多的動力來克服。該系統必須被設計成既能克服樓梯等規則形狀的障礙物，又能克服巖石、倒下的樹木和其他雜物等不特定形狀的障礙物。"設計基準是能夠走上45度傾斜的平坦表面或不規則的障礙。有時要求高達50度或更陡峭"。

在被雪覆蓋的山區進行搜索和救援是另一個應用，軍隊中使用的機器人可以在拯救生命方面發揮關鍵作用。大多數傷亡是由于延遲向受害者提供必要的援助而發生的。許多國家正在大力投資，以最大限度地縮短反應時間，以挽救最大數量的生命。它們可以由士兵從一個指揮中心遠程操作。在某些情況下，它們甚至可以自主地工作。美國的Vecna技術公司正在開發戰場提取輔助機器人（BEAR），它可以從戰場上營救士兵而不危及人的生命。

印度軍隊在從連隊到更高的總部和彈藥到后勤基地的許多基地/地點駐扎。在這些邊境地區的安全和防御是一個挑戰，可以有效地開發機器人來保護這些基地的安全。美國已經開發了機器人狗，它是一種靈活的移動機器人，以前所未有的機動性瀏覽地形，使你能夠自動完成常規檢查任務和安全地捕獲數據，該系統已經部署在美國的各個基地。

在沙漠和半沙漠地形中利用機器人

沙漠/半沙漠地帶的行動通常以機動性為特點。機動性是贏得戰斗的一個決定性因素。UGVs在機械化戰爭中帶來了一場革命，提供了相應的機動性。半自動的UGVs可以幫助偵察部隊實現對局勢的了解，就像眼睛和耳朵一樣。除了可以在UGVs中內置大量的傳感器外，它們還可以發射無人機作為天空中的眼睛，也可以作為無線電通信的中繼。對己方和敵方機械化編隊的實時地理定位、圖像、坦克、物體的自主識別可以證明是一個游戲規則的改變者。需要開發一個UGV和半自主坦克的組合，它可以在進攻戰中穿透敵人的蓄意防御，通過建立一個機器人射擊陣地系統來支持戰術編隊的防御行動，為前進的單位和分隊提供火力掩護，并壓制敵人的武器系統。還可以開發機器人用于炮兵偵察和為地基火炮的發射提供服務。可以利用UGV進行工兵偵察、布雷、掃雷、在雷區和其他障礙物中清理出一條通道并支持其談判。他們還可以在敵人的火力影響區布置煙幕。最后，UGV可以在后勤方面發揮重要作用，作為移動后勤縱隊的一部分，還可以協助傷員撤離。

機器人是反恐行動的重要工具

機器人在全球反恐戰爭中發揮了重要作用，它們被用來探測和消除可能爆炸的可疑物體。機器人可以在近距離戰斗中充當領頭的偵察兵或進入者，它們不僅可以探測到威脅，還可以在最初的炮擊中首當其沖，然后將恐怖分子消滅。它們可以作為士兵的伙伴，在城市戰斗中發揮作用。偵察機器人也被稱為 "投擲機器人"，是 "小而輕的機器人，足夠堅固，可以通過窗戶或門縫投擲。該機器人配備了一個攝像頭，可以在不派人的情況下看到建筑物內的情況"。這些低端機器人可以很容易地被開發出來，以便在建筑物/房間干預之前立即了解情況。反簡易爆炸裝置機器人可用于識別和拆除封閉區域、建筑物、道路和車輛中的簡易爆炸裝置和其他危險物品。它們需要被整合到炸彈探測系統中。根據反簡易爆炸裝置的任務，它們可以攜帶各種有效載荷。

挑戰

• 印度的軍事技術發展系統以一種孤立的方式進行。這是能力發展的垂直領域內不信任的一個因素。這一挑戰需要得到解決。

• 根據分配的任務為前線部隊配備模塊化設備是一個挑戰。這些系統應該是多功能的、可互操作的，并且有能力整合到武裝部隊現有的和先進的結構中。

• 為系統開發綜合網絡，使其在各個層面上運行是另一個重大挑戰。

• 邊界沿線不同的地形和天氣條件要求不同的電力需求和高效的傳輸系統，以獲得更高的速度、靈活性、準確性、耐久性和堅固性。

• 與移動機器人平臺之間傳輸的數據，特別是視頻，其安全性至關重要，需要采取足夠的措施來建立安全的網絡和加密，并采取強有力的ECCM措施。

建議

• 印度陸軍的機器人系統需要圍繞七個主要技術/原則進行開發：算法、數據、軟件程序、綜合網絡、軍民合作、綜合研究與開發和強大的制造。

• 這些技術需要在一個屋檐下以綜合方法開發，作為政府的整體方法。

• 正如本文所建議的那樣，原型開發應該以部門（地形）為基礎，口號應該是小規模開始，快速測試和大規模。

• 研究和開發的預算應該是專用的和長期的，目的是針對中小微企業和私營企業。如果一個公司/行業的研究沒有資金，而且對產品沒有確定的需求，那么它就不會投資于技術。隧道的盡頭必須有光，才能讓印度的年輕人的思想繁榮起來。

結論

人工智能和機器人不再是小說或基于科幻的好萊塢電影的單純想象，它們現在是一個現實。勇敢的、英勇的血肉之軀的士兵需要與智能材料和更聰明的非人類士兵合作，他們不關心獎章、徽章或在調度中的提及。發達國家正在開發這種技術，它正在改變戰爭的特征。印度IT行業擁有巨大的領域知識，并被印度和國外的民用產業在多個領域利用。這種人才需要被利用來開發這種技術以促進國家安全。這項技術的發展對于提高印度軍隊的能力至關重要，需要采取措施來建設這些能力。

COGLE（COmmon Ground Learning and Explanation）是一個可解釋人工智能（XAI）系統，自主無人機向山區的野外部隊運送物資。任務風險隨地形、飛行決定和任務目標而變化。這些任務由人類加人工智能團隊參與，用戶決定兩架人工智能控制的無人機中哪一架更適合執行任務。這篇文章報告了該項目的技術方法和發現，并反思了復雜的組合問題對用戶、機器學習、用戶研究和XAI系統的使用環境所帶來的挑戰。COGLE創建了多種模式的解釋。敘述性的 "What"解釋比較了每架無人機在任務中的表現，以及基于使用反事實實驗確定無人機能力的 "Why"。可視化的 "Where"解釋突出了地圖上的風險，以幫助用戶解釋飛行計劃。研究的一個分支是研究這些解釋是否有助于用戶預測無人機的性能。在這個分支中，一個模型歸納的用戶研究顯示，決策后的解釋在教用戶自己確定哪架無人機更適合執行任務方面只有很小的作用。隨后的思考表明，用決策前的解釋來支持人類加人工智能的決策是一個更好的背景，可以從組合任務的解釋中受益。

引言

COGLE（COmmon Ground Learning and Explanation）是一個可解釋的人工智能（XAI）系統，用于自主無人機向山區的野戰部隊運送物資。COGLE中的任務是在一個模擬的世界中進行的，其中有山區和森林環境、水體和結構。圖1顯示了一個任務地圖和人工智能控制的無人機的飛行計劃。黃色的棒狀圖顯示了徒步旅行者的位置。彎曲的箭頭顯示了無人機的飛行計劃。地圖下面的時間線顯示了無人機沿其飛行計劃的高度。地圖上的符號表示物體。尖尖的符號是太高的山，無法飛過。曲線頂的符號是低矮和高大的山麓。綠色區域是草地。樹木形狀的符號代表森林。

最初，我們使用ArduPilot SITL1，它可以高保真地模擬低空飛行器的動作。ArduPilot的詳細模擬所需的計算資源被證明是不方便的，對于任務的戰略規劃來說是不必要的。低空飛行控制在商業自動駕駛飛機和業余無人機中被廣泛實施。為了專注于任務規劃，我們開發了一個精度較低的模擬模型（"ArduPilot Light"），在一個回合制的網格世界中，有五級高度和八個獨特方向。我們在ArduPilot SITL的API上模擬了ArduPilot Light的兼容編程接口（API）。圖2說明了COGLE的模擬網格世界的粗粒度，用于任務規劃。

圖 1 共同地面學習和解釋 (COgLE) 域中任務的示例地圖

圖 2 來自 COGLE 飛行學校的插圖展示了具有五個離散高度的模型以及當包裹從不同高度墜落時墜落區的擴大范圍

當無人機與處于同一高度或更高的障礙物飛得太近時，它們就會有墜毀的危險。如果無人機在森林、高山麓或水面上釋放其包裹，那么其包裹可能被損壞。包裹可能無法降落在河流、樹木或高山腳下。無人機飛得越高，其包裹在傘降過程中可能漂移得越遠。一個人工智能飛行員可能會在任務的開始、中間或結束時承擔風險。飛行員在任務中的早期決定會以微妙的方式與后來的決定產生互動。例如，在飛行計劃的早期，關于如何避開障礙物的選擇可能會導致在很晚的時候無法安全地接近選定的地點來投放包裹。

使用COGLE的早期版本，我們對用戶進行了自我解釋的研究，正如Gary Klein, Robert Hoffman, 和Shane Mueller等人所描述的。這樣的研究可以為參與者提供一個關于他們自己想要和使用的解釋種類的視角。用于無人機的人工智能飛行員是基于我們早期的深度強化學習者（RL）。他們在非常簡單的任務中表現出奇怪和次優的循環行為。研究參與者引用了無人機行為的觀察模式，指的是推斷的目標、效用和無人機的偏好。

在研究過程中，當被要求做出預測時，參與者經常的回答是 "我不知道"。研究參與者在自我解釋方面很有創意（"它怕水！"），但他們沒有可靠的依據來確定他們的解釋是否正確。事實證明，我們早期的人工智能控制的無人機的奇怪行為是由于他們有限的訓練造成的。

摘要

兵棋模擬是一種決策工具，可以為利益相關者分析的場景提供定量數據。它們被廣泛用于制定軍事方面的戰術和理論。最近，無人駕駛飛行器（UAVs）已經成為這些模擬中的一個相關元素，因為它們在當代沖突、監視任務以及搜索和救援任務中發揮了突出的作用。例如，容許戰術編隊中的飛機損失，有利于一個中隊在特定戰斗場景中勝利。考慮到無人機的分布可能是這種情況下的決定性因素，無人機在超視距（BVR）作戰中的位置優化在文獻中引起了關注。這項工作旨在考慮敵人的不確定性，如射擊距離和位置，使用六種元啟發法和高保真模擬器來優化無人機的戰術編隊。為紅軍蜂群選擇了一種空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast，作為案例研究。優化的目的是獲得一個藍軍蜂群戰術編隊，以贏得對紅軍蜂群的BVR戰斗。采用了一個確認優化的穩健性程序，將紅軍蜂群的每個無人機的位置從其初始配置上改變到8公里，并使用兵棋方法。進行了戰術分析以確認優化中發現的編隊是否適用。

索引詞：優化方法，計算機模擬，無人駕駛飛行器（UAV），自主智能體，決策支持系統，計算智能。

I. 引言

兵棋是在戰術、作戰或戰略層面上模擬戰爭的分析性游戲，用于分析作戰概念，訓練和準備指揮官和下屬，探索情景，并評估規劃如何影響結果。這些模擬對于制定戰術、戰略和理論解決方案非常有用，為參與者提供了對決策過程和壓力管理的洞察力[1]。

最近，無人駕駛飛行器（UAVs）作為一種新的高科技力量出現了。利用它們來實現空中優勢可能會導致深刻的軍事變革[2]。因此，它們的有效性經常在兵棋中被測試和評估。

由于具有一些性能上的優勢，如增加敏捷性、增加過載耐久性和增加隱身能力，無人機已經逐漸發展起來，并在許多空中任務中取代了有人系統[3]。然而，由于戰斗的動態性質，在視覺范圍之外的空戰中用無人系統取代有人平臺是具有挑戰性的。在空戰中，無人機可以被遠程控制，但由于無人機飛行員對形勢的認識有限，它將在與有人平臺的對抗中處于劣勢。然而，這種限制可以通過自動戰斗機動[4]和戰術編隊的優化來克服。此外，使用無人機可以允許一些戰術編隊和戰略，而這些戰術編隊和戰略在有人駕駛的飛機上是不會被考慮的，例如允許中隊的飛機被擊落，如果它有助于團隊贏得戰斗。文獻中最早的一篇旨在優化超視距（BVR）作戰中的飛機戰術編隊的文章[5]表明，空戰戰術是用遺傳算法（GA）進行優化的候選方案。該實施方案采用分層概念，從小型常規作戰單位建立大型編隊戰術，并從兩架飛機的編隊開始，然后是四架飛機，最后是這些飛機的倍數。在模擬中沒有對導彈發射進行建模。當一架飛機將其對手置于武器交戰區（WEZ）的高殺傷概率（Pkill）區域內一段特定時間，簡化的交戰模擬器就宣布傷亡。事實證明，所提出的方法的應用是有效的，它消除了團隊中所有沒有優化編隊的飛機，并為整個優化編隊的飛機團隊提供了生存空間。

Keshi等人[6]使用了與[5]相同的分層概念，從由兩架飛機組成的元素中構建大型戰術編隊。模擬退火遺傳算法（SAGA）被用來優化編隊，使其能夠克服對局部最優解的收斂。對16架飛機的編隊進行了優化，提出的最優解表明SAGA比基本的GA更有效。最后，為了探索一個穩健的SAGA，對不同的馬爾科夫鏈進行了比較，事實證明自調整馬爾科夫電流更適合所提出的問題。

Junior等人[7]提出使用計算機模擬作為一種解決方案，以確定BVR空戰的最佳戰術，使擊落敵機的概率最大化。在低分辨率下使用通用參數對飛機和導彈進行建模，并改編了名為COMPASS的模擬優化算法，模擬了兩架飛機對一架飛機的BVR戰斗。低分辨率模型假定在水平面的二維空間內有一個均勻的直線運動。使用優化的戰術表明，擊落敵機的平均成功率從16.69%提高到76.85%。 Yang等人[8]提出了一種方法來優化飛機對一組目標的最佳攻擊位置和最佳路徑。該工作考慮到飛機能夠同時為每個目標發射導彈，并將飛機與目標有關的攻擊性和脆弱性因素作為評價攻擊位置的指標。一個高保真模擬被用來模擬每個導彈的飛機、雷達、導彈和WEZ的動態特性。這項工作并沒有解決在BVR戰斗場景中優化一組飛機對另一組飛機的編隊問題。

Li等人[9]提出了一種基于指揮員主觀認識的編隊優化方法，即在空戰中目標設備信息不確定的情況下選擇飛機編隊的問題。首先，計算戰斗機的戰斗力，這是通過指揮員的主觀認識評估目標戰斗力的基礎。戰斗機的戰斗力以能力的形式表現出來，包括攻擊、探測、生存能力、通信、電子戰、預警系統等。因此，通過采用前景理論和綜合模糊評估來優化空戰訓練。最后，一個應用實例證明了該方法在小規模空戰中的可行性。作者聲稱，利用戰斗力評估戰斗情況的能力為優化空戰訓練提供了一種新的方法。

?zpala等人[10]提出了一種在兩個對立小組中使用多個無人駕駛戰斗飛行器（UCAVs）進行空戰的決策方法。首先，確定兩隊中每個智能體的優勢地位。優勢狀態包括角度、距離和速度優勢的加權和。在一個團隊中的每個智能體與對方團隊中的每個智能體進行比較后，每個航空飛行器被分配到一個目標，以獲得其團隊的優勢而不是自己的優勢。為一對對立的團隊實施了一個零和博弈。對許多智能體參與時的混合納什均衡策略提出了一種還原方法。該解決方案基于博弈論方法；因此，該方法在一個數字案例上進行了測試，并證明了其有效性。

Huang等人[11]開發了新的方法來處理UCAV編隊對抗多目標的合作目標分配和路徑規劃（CTAPPP）問題。UCAV的編隊是基于合作決策和控制的。在完成目標偵察后，訓練指揮中心根據戰場環境和作戰任務向每架UCAV快速傳輸任務分配指令。UCAV機動到由其火控系統計算出的最佳位置，發射武器裝備。合作目標分配（CTAP）問題通過增強型粒子群優化（IPSO）、蟻群算法（ACA）和遺傳算法（GA）來解決，并在歸因、精度和搜索速度等方面進行了比較分析。在進化算法的基礎上發展了UCAV多目標編隊的合作路徑規劃（CPPP）問題，其中提供并重新定義了獨特的染色體編碼方法、交叉算子和突變算子，并考慮燃料成本、威脅成本、風險成本和剩余時間成本來規劃合作路徑。

Ma等人[12]開展的工作解決了在BVR作戰場景中優化兩組（R和B）無人機對手之間的優勢地位問題。一個無人機ri∈R對一個無人機bj∈B的優勢是通過ri和bj之間的距離、ri的導彈發射距離的下限和上限、ri的高度和bj的高度之差以及ri的最佳發射高度來估計的。決定性的變量是無人機在兩組中的空間分布和每架飛機在這些組中的目標分配。無人機在三維作戰空間BVR中的可能位置被簡化（離散化），通過立方體的中心位置來表示。每個無人機組都有一組立方體。優化問題被建模為一個零和博弈，并被解決以獲得納什均衡。

Ma等人[12]提出的工作沒有使用高保真模擬來分析無人機空間分布的選擇和分配給它們的目標對BVR作戰的影響。高保真模擬對飛機、雷達、導彈及其導彈的WEZ的動態特性進行建模。這些動態特性也影響到BVR作戰時每架飛機的行動觸發，因此也影響到最終的結果。例如，如果在兩組無人機之間第一次沖突后的時間窗口內考慮高保真BVR作戰模擬，新的沖突可能會發生，直到模擬結束。因此，每個在交戰中幸存的無人機將能夠選擇一個新的目標，這取決于可用目標的優勢值。在[12]中沒有考慮與無人機行為有關的不確定性。有關敵方無人機在戰術編隊中的確切位置及其導彈發射距離的信息是行為不確定性的例子。這兩個信息和上面描述的其他信息在BVR戰斗中是相關的：它們直接影響飛機之間的交戰結果。

在這項研究中，我們試圖解決文獻中發現的一些局限性，如低分辨率模擬、與敵人有關的不確定性的處理以及缺乏對優化解決方案的穩健性的確認，旨在提高兵棋結果的質量。我們的目標是驗證哪些藍色蜂群的戰術編隊可以在BVR戰斗中戰勝紅色蜂群。作為一個案例研究，RED蜂群使用了空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast[13]。為了評估BLUE蜂群解決方案的穩健性，我們解決了新的問題，改變了RED蜂群每架飛機的位置，目的是估計新的RED蜂群編隊對BLUE蜂群的優化戰術編隊的效率的影響。

我們使用自主智能體和高保真計算機模擬來優化BVR戰斗中的無人機戰術編隊，考慮與敵人相關的不確定性，如戰術編隊中的位置誤差和導彈發射距離。統一行為框架（UBF）被采納為創建自主智能體的基礎。飛機和導彈在三維環境中用六個自由度（DoFs）建模。

該程序將在接下來的章節中進一步討論。

本文研究了人工智能（AI）在近期至中期內可能在核武器系統中的應用，并評估了其益處、風險和戰略穩定影響。分析表明，人工智能在核武器系統中的應用既不全是好事，也不全是壞事，需要根據具體的應用和地緣政治環境來考慮。然而，由于人工智能在核武器系統中的實施似乎是不可避免的，隨著技術的成熟和國際社會對戰略穩定影響的更好理解和討論，建議現在采取一些行動來實現利益和管理風險。

執行總結

在大多數擁有核武器的國家正在使其核武庫現代化或多樣化的時候，人工智能（AI）在軍事應用方面的重大技術進步表明，人工智能將不可避免地被探索用于核武器系統。然而，伴隨著巨大的利益，相關的風險和對戰略穩定的影響也隨之而來。

核指揮、控制和通信（NC3）以及自主核武器系統，兩個應用領域被認為最有可能在近期和中期內利用人工智能的進步。本文設想了人工智能在這兩個領域可以發揮的具體功能，并分析了潛在的積極和消極后果。

在NC3中，人工智能可被用于加強可靠的通信和預警系統，補充決策支持，或實現自動報復性發射。其影響有很大的不同。用人工智能加強通信可靠性和決策支持工具具有可識別的益處，風險相對較低，而且可能是穩定的，盡管它仍然需要更多的技術研究以降低風險，以及對穩定影響進行更深入的策略探索，以避免挑起軍備競賽。然而，人工智能應用于自動報復性發射是高度危險的，應予以避免。

對于自主核武器系統來說，人工智能與傳感器和其他技術都需要復雜的能力，如障礙物探測和機動性，自動目標識別，以及更遠的距離和徘徊能力。今天的技術和算法在可靠地識別物體、實時響應、在沒有GPS的情況下規劃和控制路線以及防御網絡攻擊方面面臨挑戰。鑒于技術的不成熟，完全自主的核武器系統是非常危險的。這些風險，加上這些武器可能造成的不穩定，表明在技術得到更好的理解和證明之前，禁止完全自主系統是有道理的。

對于每個擁有核武器的國家來說，人工智能的具體應用和納入時機將取決于生產或現代化的時間表、感知到的好處和需求、技術能力和投資水平，以及風險接受程度。為了鼓勵安全應用，并在人工智能逐漸被引入核武器系統時幫助盡量減少風險和對戰略穩定的負面影響，建議如下：

• 美國國家安全事務應優先考慮研究低技術風險的方法和人工智能在高后果應用中的故障安全協議。只要不危及國家安全，這些研究應公開發表。此外，應考慮與國際合作伙伴進行合作研究，并鼓勵其他擁有核武器的國家進行具有相同目的的研究。

• 擁有核武器的國家應該就人類操作者在核武器系統中的作用和禁止或限制在其核武器系統中使用人工智能的問題采取政策并發表聲明。

• 國際社會應增加關于在核武器系統中使用人工智能的影響的對話，包括人工智能如何影響戰略和危機穩定，并探索國際合作或制定國際規范、標準、限制或禁令可能有益的領域。

• 除了分析和建議之外，本文還對與核武器系統相關的人工智能技術進行了總結，為那些還不太了解人工智能的人提供背景。

引言

人工智能（AI）被廣泛認為是革命性變革的催化劑，其應用范圍包括金融、交通、醫療保健和戰爭等多個領域。在這些領域和其他領域，技術發展的速度既讓人對AI的益處充滿熱情，也讓人對可能出現的末日情景感到震驚。 新人工智能技術的快速發展和實施也迫使人們建立國家人工智能道德標準和政策，試圖實現不斷進步所帶來的好處，同時阻止負面的社會后果。人工智能的軍事應用正在引起人們的特別關注，一些國家已經開始公開討論這一領域的探索政策。同時，聯合國已經就戰場上的致命自主武器系統舉行了會談，約有30個締約國呼吁制定禁止這些系統的條約。

今天，人工智能的軍事應用包括情報收集和分析、后勤、網絡戰、信息戰、指揮和控制以及自主或半自主車輛。許多這些人工智能軍事應用旨在提高枯燥、臟亂或危險任務的效率。隨著人工智能的發展，其在軍事上的應用可以通過實現自主車輛群等概念來徹底改變戰爭。

由于人工智能有廣闊的應用領域，美國、俄羅斯和中國都認為人工智能的軍事潛力非常重要，這并不奇怪，盡管具體的優先事項有些不同。美國軍方看重人工智能以保持總體技術優勢。俄羅斯總統普京曾說，誰領導人工智能，誰就會 "成為世界的統治者"，他主張俄羅斯將人工智能用于自主機器人和車輛。中國軍方一直在追求人工智能提供的超越美國優勢的機會，并有一個通過廣泛的 "智能化 "戰爭和軍民融合來超越美國的戰略。俄羅斯和美國軍隊在區域軍事交戰中積極嘗試使用人工智能，而中國還沒有在戰場上使用人工智能。聯合國在2019年舉行的 "人工智能軍事化 "研討會上得出結論，人工智能軍事努力對國際和平與安全的影響仍不清楚，這種不確定性產生了恐懼，加劇了對風險的看法。

人工智能技術與軍事和商業應用有關，包括常規武器和核武器。由于潛在的后果很嚴重，人工智能在核武器系統中的應用似乎進展較慢，或者可能比其他軍事應用更隱蔽。然而，隨著人工智能的軍事應用與核武器系統的現代化和多樣化同步發展，人工智能應用于核武器系統的潛力可能會越來越大。

人工智能在商業和常規武器應用中的進步和成熟為核武器系統的潛在應用提供了啟示。需要仔細研究核武器系統的具體潛在應用，以了解其益處、風險和穩定性影響，從而指導未來的技術和政策考慮，并啟動有意義的國際對話。一些研究報告已經發表，概述了人工智能在核武器系統中的潛在應用，核威脅倡議協會（NTI）已經發表了一篇關于將數字技術，包括人工智能，納入美國核武器系統的安全和政策影響的論文。它為技術和政策界提供了建議，以便在進一步開發和實施人工智能在核武器系統中的應用之前加以考慮。

該文件分為三個部分：

• "與核武器系統應用相關的人工智能特征"描述了可能提供最大利益或引入最大風險的特征。

• "人工智能在核武器及其作戰系統中的應用"涉及人工智能在核武器系統中的潛在應用，是本文的核心。重點是在近期（0-5年）和中期（5-10年）可以想象的應用，特別是核指揮、控制和通信（NC3）和自主權。在與支持核企業相關的領域還有其他潛在的人工智能應用，包括戰爭游戲和規劃、物理安全、導彈防御以及核擴散和軍備控制協議監測。這些都被簡單地討論了，但不是本文的重點。

• "建議"確認了人工智能在核武器系統中的預期使用，以及保持低核風險和維持或加強核戰略穩定的愿望。

作者

吉爾-赫魯比于2018年11月至2019年11月在NTI擔任首屆山姆-納恩杰出研究員，并于2019年11月至2021年7月繼續作為杰出研究員在NTI兼職工作。2021年7月，她被確認為能源部負責核安全的副部長。2015年7月至2017年5月，赫魯比擔任桑迪亞國家實驗室主任，這是她在桑迪亞從事核武器、核不擴散、生物防御、國土安全和科技領域工作34年的巔峰之作。

這篇論文是在赫魯比擔任薩姆-納恩杰出研究員時發起的，并在她擔任杰出研究員期間完成。除了在NTI的工作之外，從2017年到她被確認為副部長之前，赫魯比在國家科學院國際安全和軍備控制委員會中做出了貢獻，包括主持研究 "核擴散和軍備控制監測、探測和核查。國家安全優先事項（臨時報告）"。此外，她還在多個委員會和咨詢委員會任職，是工程界女性的代言人。

赫魯比擁有普渡大學的學士學位和加州大學伯克利分校的碩士學位，均為機械工程專業。

M. Nina Miller在2019年夏季和秋季期間在NTI實習。她目前是麻省理工學院安全研究和國際關系專業的博士生。她的研究重點是安全、技術和政治心理學的交叉問題，包括戰略決策和自主武器。米勒擁有威廉瑪麗學院和圣安德魯斯大學聯合學位課程的國際關系文學士（國際榮譽）學位，她以一級榮譽的成績畢業。

【簡介】隨著深度表示學習的發展，強化學習（RL）已經成為了一個強大的學習框架，其可以在高維度空間中學習復雜的規則。這篇綜述總結了深度強化學習（DRL）算法，提供了采用強化學習的自動駕駛任務的分類方法，重點介紹了算法上的關鍵挑戰和在現實世界中將強化學習部署在自動駕駛方面的作用，以及最終評估，測試和加強強化學習和模仿學習健壯性的現有解決方案。

論文鏈接： //arxiv.org/abs/2002.00444

介紹：

自動駕駛(AD)系統由多個感知級任務組成，由于采用了深度學習架構，這些任務現在已經達到了很高的精度。除了感知任務之外，自主駕駛系統還包含多個其他任務，傳統的監督學習方法已經不再適用。首先，當對agent行為的預測發生變化時，從自動駕駛agent所處的環境中接收到的未來傳感器觀察到的結果，例如獲取市區最佳駕駛速度的任務。其次，監督信號（如碰撞時間（TTC），相對于agent最佳軌跡的側向誤差）表示agent的動態變化以及環境中的不確定性。這些問題都需要定義隨機損失函數來使其最大化。最后，agent需要學習當前環境新的配置參數，預測其所處的環境中每一時刻的最優決策。這表明在觀察agent和其所處環境的情況下，一個高維度的空間能夠給出大量唯一的配置參數。在這些場景中，我們的目標是解決一個連續決策的問題。在這篇綜述中，我們將介紹強化學習的概念，強化學習是一種很有前景的解決方案和任務分類方法，特別是在驅動策略、預測感知、路徑規劃以及低層控制器設計等領域。我們還重點回顧了強化學習在自動駕駛領域當中各種現實的應用。最后，我們通過闡述應用當前諸如模仿學習和Q學習等強化學習算法時所面臨的算力挑戰和風險來激勵使用者對強化學習作出改進。

章節目錄：

section2: 介紹一個典型的自動駕駛系統及其各個組件。

section3: 對深度強化學習進行介紹，并簡要討論關鍵概念。

section4: 探討在強化學習基本框架上對其進行更深層次，更加復雜的擴展。

section5: 對強化學習用于自動駕駛領域的所面臨的問題提供一個概述。

section6: 介紹將強化學習部署到真實世界自動駕駛系統中所面臨的挑戰。

section7: 總結