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引言

俄羅斯總統弗拉基米爾·普京宣布 2021 年為俄羅斯科技年，11 月被命名為人工智能 (AI) 月，這表明俄羅斯領導層對這一總括性術語的濃厚興趣。俄羅斯國防部門尤其被這些人工智能技術相關機遇所吸引。近年來，人工智能、機器人技術以及將自動化和自主性進一步整合到武器系統和軍事決策中，都被強調為俄羅斯武裝部隊現代化的優先事項。

2017 年，普京有句名言：“人工智能是未來，不僅是俄羅斯，也是全人類……誰成為這一領域的領導者，誰就成為世界的統治者”。引用這句話，分析人士經常將俄羅斯的發展歸因于、測試和使用武器化的 AI 來與當前領先的 AI 開發商：美國和中國在所謂的全球 AI 競賽或全球技術競賽中競爭的必要性。雖然認為競爭和追趕的需求是俄羅斯動機的一部分，但它對軍事人工智能的興趣不應僅僅歸因于對相對實力的追求。要了解俄羅斯圍繞人工智能、自治和自動化的辯論的深度和復雜性，需要審查有關其對俄羅斯軍隊的戰略影響、自治的好處和風險，以及更廣泛地說技術現代化和技術現代化的重要性的討論。俄羅斯在世界上的地位的創新。

本報告旨在概述面向國際受眾的不同概念和動機，這些概念和動機一直并正在指導俄羅斯政治和軍事領導人實現其追求武器化人工智能的雄心。首先，它概述了俄羅斯軍隊追求人工智能、自主和自動化背后的各種外部和內部因素。其次，它介紹了俄羅斯在這一領域的一些計劃、對其能力的了解以及加強這些計劃所面臨的挑戰。第三，它深入探討了俄羅斯關于自主，特別是自主武器系統的辯論，以及關于開發所謂的“殺手機器人”或自主戰斗機器人的倫理討論，這是一個經常使用的術語在俄語文學中。

該分析基于對開源材料的調查，包括媒體報道、新聞稿、官方聲明和演講、同行評議的文章和智囊團報告，以及俄羅斯軍事期刊上的出版物。作者希望將其作為正在進行的博士研究項目的第一步，以及對新興的關于俄羅斯如何看待武器化 AI 的英語文獻做出貢獻。

概念注釋

本報告分析了自主、自動化和人工智能的概念——這三個術語在俄羅斯和國外經常相互混淆。值得從探索這些概念開始。自動化是一種基于特定動作或規則序列將任務委派給機器的方式，從而使流程更具可預測性。自動化系統是“根據預編程腳本執行具有定義的進入/退出條件的任務”。自主性是一個更復雜的過程，廣義上的意思是“對機器進行編程以執行通常由人員執行的某些任務或功能人類”，但沒有詳細的規則，因此更難以預測。人工智能可以定義為“數字計算機或計算機控制的機器人執行通常與智能相關的任務的能力。” 人工智能及其子集，例如機器學習，以及其在計算機視覺、面部和聲音識別等方面的應用，可用于實現武器系統更高水平的自動化和自主性。自主武器系統通常被定義為“一旦啟動，無需人工操作員進一步干預即可選擇和攻擊目標的機器人武器系統。” 聯合國安理會 2021 年 3 月發布的一份報告表明，土耳其制造的 Kargu-2在利比亞內戰期間，游蕩彈藥系統被編程為以自主模式選擇和攻擊目標。這被世界各地的媒體描述為首次使用致命的“殺手機器人”。但是，尚不清楚該系統在攻擊時是否真正自主運行。

【在人工智能進步的幫助下，武器系統可以在自主范圍內進一步發展，承擔更多任務，并最終在戰場上取代人類】

圖1. 武器系統的自主性

同時，這些領域之間的能力并不總是相同的。在俄羅斯的案例中，自動化和無人機器人系統的開發比集成更現代的基于機器學習的系統更先進。俄羅斯軍事文獻中經常提到的“自動化”（автоматизация）過程——其他術語包括“機器人化”（роботизация）、“智能化”（интеллектуализация）或“數字化”（дигитализация）并不是一個新現象。 俄羅斯在自動化和遠程控制武器系統方面的能力相對優于其在人工智能總稱下整合機器學習和廣泛技術的其他子元素的能力。許多軍事決策者和分析人士的立場是，借助人工智能的進步，武器系統可以在自主范圍內進一步發展，承擔更多任務，并最終在戰場上取代人類。

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

【前 言】

什么是 JADC2？

聯合全域指揮與控制 (JADC2) 是美國國防部 (DOD) 的概念，旨在將來自所有軍事部門（空軍、陸軍、海軍陸戰隊、海軍和太空部隊）的傳感器連接到一個網絡中。傳統上，每個軍種都開發自己的戰術網絡，這與其他軍種不兼容（例如，陸軍網絡無法與海軍或空軍網絡連接）。通過 JADC2，國防部設想創建一個“物聯網”網絡，將眾多傳感器與武器系統連接起來，使用人工智能算法幫助改進決策。

美國國防部 (DOD)聯合全域指揮與控制 (JADC2) 戰略描述了迫切需要集中力量推動部門行動，以增強其的聯合部隊指揮官在所有作戰領域和整個電磁頻譜范圍內指揮聯合部隊所需的能力，以威懾、并在必要時在全球任何時間、任何地點擊敗任何對手。

JADC2 戰略為識別、組織和提供改進的聯合部隊指揮和控制 (C2) 能力提供了愿景和方法，并說明了對手已經關閉了其賴以取得作戰成功的許多能力和方法優勢。作為一種方法，JADC2 支持使用創新技術開發物資和非物資解決方案選項，同時愿意修改現有政策、權力、組織結構和作戰程序，從而為聯合部隊指揮官提供信息和決策優勢。

【總 結】 全球安全環境的迅速變化正在對美國軍隊以及聯合部隊獲取、維持和保護信息和決策優勢的能力提出重大的新挑戰。此外，必須預見未來的軍事行動將在退化和競爭的電磁頻譜環境中進行。這些挑戰需要部門一致和集中的努力，以現代化如何開發、實施和管理 C2 能力，以在所有作戰領域、跨梯隊以及與任務伙伴合作。

JADC2 為塑造未來聯合部隊 C2 能力提供了一種連貫的方法，旨在產生作戰能力，以便在所有領域和合作伙伴的所有戰爭級別和階段感知、理解和行動，在相關的速度。作為一種方法，JADC2 超越了任何單一的能力、平臺或系統。它提供了一個機會，可以加速實施所需的技術進步和聯合部隊進行 C2 的方式的理論變革。 JADC2 將使聯合部隊能夠使用越來越多的數據，采用自動化和人工智能，依靠安全和有彈性的基礎設施，并在對手的決策周期內采取行動。

這一戰略的成功實施需要整個國防部 (DoD) 的集中承諾。為此，JADC2 戰略闡明了“感知”、“理解”和“行動”三個指導 C2 功能，以及額外的五個持久工作 (LOE) 來組織和指導行動以提供物資和非物資JADC2 能力。 LOE 是： (1) 建立 JADC2 數據企業；（2）建立JADC2人類企業； （3）建立JADC2技術企業； (4) 將核 C2 和通信 (NC2/NC3) 與 JADC2 集成； (5) 使任務伙伴信息共享現代化。

該戰略得到 JADC2 戰略實施計劃的支持，該計劃確定了 JADC2 的最終狀態、關鍵目標和任務，并與已建立的部門當局、論壇和流程合作，以同步和簡化工作，以優先考慮、資源、開發、交付和維持JADC2 能力。現有的軍種和機構開發和采購流程通常會產生無法滿足全域 C2 作戰需求的特定域能力。 JADC2 方法將覆蓋這些現有流程，旨在促進從根本上改進的跨域聯合能力的發展。

該戰略提供了六項指導原則，以促進整個部門在提供物資和非物資 JADC2 改進方面的努力的一致性。這些原則是： (1) 在企業層面設計和擴展信息共享能力改進； (2) 聯合部隊 C2 改進采用分層安全功能； (3) JADC2 數據結構由高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構組成； (4) 聯合部隊 C2 必須在退化和競爭性電磁環境中具有彈性； (5) 部門開發和實施過程必須統一，以提供更有效的跨領域能力選擇； (6) 部門開發和實施過程必須以更快的速度執行。

JADC2 戰略的結論是，迫切需要使用企業范圍內的整體方法來實施物資和非物資 C2 能力，以確保聯合部隊指揮官在整個競爭過程中獲得和保持對抗全球對手的信息和決策優勢的能力。

【報告概要】

認識到地面自主系統需要在未知的任務中運行，北約正在對地面車輛自主移動建模和仿真進行投資，以改進和準備未來運作。來自世界各地的北約工程師和科學家正在努力而有目的地塑造未來的作戰能力，并作為地面部隊保持準備和彈性。隨著北約展望未來，地面車輛界有機會幫助塑造陸軍在實現國家和國際安全目標方面的獨特作用。隨著情報、監視、目標獲取和偵察能力的快速發展，確保自主機動性和操作變得更加重要。北約的未來部隊必須能夠并準備好在極端條件下執行各種任務，因此它必須準備好運用地面力量/地面部隊，以在整個軍事行動中實現戰略成果。

地面自主系統是許多北約國家未來軍事戰略的關鍵部分，商業公司正在競相開發自主系統以率先進入市場。在這場部署這些系統的競賽中，仍然缺乏對這些系統的能力和可靠性的了解。自主地面系統的一項關鍵性能衡量指標是其在道路上和越野時的機動性。自主武器系統的開發和部署通常指向幾個軍事優勢，例如作為力量倍增器，更重要的是，可能需要更少的作戰人員來完成特定任務。與商業自治系統不同，軍隊必須在可能不存在道路的未知和非結構化環境中運作，但物資必須到達前線。在戰場上，機動性是生存能力的關鍵，指揮官知道在什么地形上部署哪種車輛至關重要。指揮官需要有能力評估自己和敵方部隊在作戰區域的車輛機動性，這將增加對任務規劃的信心，并降低因車輛受損而導致任務失敗的風險。

北約國家聯合探索評估地面自主系統性能和可靠性的方法，制定一項戰略，以制定一個總體框架，以開發、整合和維持先進的載人和地面自主系統能力當前和未來的力量。該活動利用了 AVT-ET-148、AVT-248 和 AVT-CDT-308 在下一代北約參考移動模型 (NG-NRMM) 上的結果，并共同證明了自動駕駛汽車具有專門的建模和仿真要求關于流動性。隨后，開發了任務領域，并組建了團隊以開展以下工作：

• 自主軍事系統 M&S 的挑戰和特殊要求；

• 與自主軍事系統相關的定義；

• 當前可用于評估自主系統移動性的軟件；

• 評估移動性與數據通信的相互依賴性的方法；

• 以NG-NRMM AVT-248 結果為基礎，確定評估自主系統越野機動性的方法。

這項工作提供了一份文件，簡要概述了現有能力、計劃的未來活動以及后續研究任務組 (RTG) 的戰略方向。這份總結報告將詳細介紹這些成就，并為自主導航框架的開發和實施提供建議。

為藥物開發人員而不是計算機科學家寫的，這一專論采用了一種系統的方法來挖掘科學數據源，涵蓋了從化合物篩選到先導化合物選擇和個性化藥物的合理藥物發現的所有關鍵步驟。第一部分明確地分為四個部分，討論了不同的可用的數據來源，包括商業和非商業的，而下一節著眼于數據挖掘在藥物發現中的作用和價值。第三部分比較了多藥理學最常見的應用和策略，其中數據挖掘可以大大提高研究工作。書的最后一部分是致力于復合測試的系統生物學方法。

在整本書中，工業和學術藥物發現策略被處理，貢獻者來自兩個領域，使一個知情的決定，何時和哪些數據挖掘工具使用自己的藥物發現項目。

一般來說，從數據庫中提取信息稱為數據挖掘。數據庫是一種數據集合，其組織方式允許方便地訪問、管理和更新其內容。數據挖掘包括數字和統計技術，可以應用于許多領域的數據，包括藥物發現。數據挖掘的功能定義是使用數值分析、可視化或統計技術來識別數據集中重要的數值關系，從而更好地理解數據并預測未來的結果。通過數據挖掘，我們可以得到一個模型，該模型將一組分子描述符與諸如功效或ADMET特性等生物關鍵屬性聯系起來。所得模型可用于預測新化合物的關鍵屬性值，為后續篩選確定優先級，并深入了解化合物的構效關系。數據挖掘模型范圍從簡單的、由線性技術導出的參數方程到復雜的、由非線性技術導出的非線性模型。文獻[1-7]提供了更詳細的信息。

這本書分為四個部分。第一部分涉及藥物發現中使用的不同數據來源，例如，蛋白質結構數據庫和主要的小分子生物活性數據庫。第二部分重點介紹數據分析和數據豐富的不同方法。在這里，我們提出了對HTS數據挖掘和識別不同目標命中的工業見解。另一章展示了強大的數據可視化工具在簡化這些數據方面的優勢，從而促進了它們的解釋。第三部分包括多種藥理學的一些應用。例如，在化學基因組學時代，數據挖掘可以為配體分析和目標捕捉帶來積極的結果。最后，在第四部分，系統生物學方法被考慮。例如，讀者被介紹到綜合和模塊化分析方法，以挖掘大分子和表型數據。結果表明，該方法能夠降低高維數據的復雜性，并為整合不同類型的組學數據提供了一種方法。在另一章中，建立了一套新的方法，定量地衡量化學品對生物系統的生物影響。

機器學習模型和數據驅動系統正越來越多地用于幫助在金融服務、醫療保健、教育和人力資源等領域做出決策。機器學習應用程序提供了諸如提高準確性、提高生產率和節約成本等好處。這一趨勢是多種因素共同作用的結果，最顯著的是無處不在的連通性、使用云計算收集、聚合和處理大量細粒度數據的能力，以及對能夠分析這些數據的日益復雜的機器學習模型的更好訪問。

開發負責任的人工智能解決方案是一個過程，涉及在人工智能生命周期的所有階段與關鍵利益相關者(包括產品、政策、法律、工程和人工智能/ML團隊，以及最終用戶和社區)進行輸入和討論。在本文中，我們主要關注ML生命周期中用于偏見和可解釋性的技術工具。我們還提供了一個簡短的章節，介紹了AI公平性和可解釋性的限制和最佳實踐。

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《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。

Enterprise Java Microservices是一個示例豐富的教程，展示了如何將大型Java應用程序設計和管理為一個微服務集合。

對這項技術

當您從小型、簡單的組件構建大型應用程序時，它們更容易開發和維護。Java開發人員現在可以使用各種支持微服務應用程序開發的工具，包括適當大小的應用程序服務器、開放源碼框架和定義良好的模式。最重要的是，您可以使用現有的Java技能構建微服務應用程序。

關于這本書

Enterprise Java Microservices教會您設計和構建基于jvm的微服務應用程序。您將首先了解微服務設計與傳統Java EE應用程序的比較。作者Ken Finnigan介紹了一些基本概念以及實現這些概念所需的工具和技術。您將發現用于容錯的生態系統組件，如Netflix Hystrix，并掌握恰到好處的應用服務器(JeAS)方法。為了確保順利運行，您還將檢查監視、安全性、測試和部署到云上。