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為了真實地再現軍事行動，嚴肅的戰斗模擬要求建模實體具有合理的戰術行為。因此，必須定義作戰戰術、條令、交戰規則和行動概念。事實證明，強化學習可以在相關實體的行為邊界內生成廣泛的戰術行動。在多智能體地面作戰場景中，本文展示了人工智能（AI）應用如何制定戰略并向附屬單元提供命令，同時相應地執行任務。我們提出了一種將人類知識和責任與人工智能系統相結合的方法。為了在共同層面上進行交流，人工智能以自然語言下達命令和行動。這樣，人類操作員就可以扮演 "人在回路中 "的角色，對人工智能的推理進行驗證和評估。本文展示了自然語言與強化學習過程的成功整合。

RELEGS：針對復雜作戰情況的強化學習

為了獲得模型架構的靈感，我們研究了 DeepMind 的 AlphaStar 架構，因為它被認為是復雜 RL 問題領域的最先進架構。通過我們的架構（如圖 2 所示），我們提出了一種靈活、可擴展的行動空間與深度神經網絡相結合的適應性新方法。觀察空間的設計基于如何準備戰場的軍事經驗。通常使用地圖和可用部隊表。因此，模擬觀測被分為標量數據（如可用坦克數量及其彈藥）。同時，基于地圖的輸入作為視覺輸入提供給空間編碼器。

標量數據用于向人工智能提供幾乎所有場景細節的建議。其中包括有關自身部隊及其平臺的數據，以及有關敵方部隊的部分信息。輸入并非以絕對數字給出，而是采用歸一化方法來提高訓練效果。編碼器可以很容易地寫成多層感知器（MLP）；不過，使用多頭注意力網絡可以大大提高訓練后智能體的質量，因此應予以采用（Vaswani 等人，2017 年）。

為了理解地理地形、距離和海拔高度的含義，人工智能會被輸入一個帶有實體編碼的地圖視覺表示。顏色方案基于三通道圖像，這使我們能夠輕松地將數據可視化。雖然使用更多通道會給人類的圖形顯示帶來問題，但人工智能能夠理解更多通道。不同的字段類型和實體會用特殊的顏色進行編碼，以便始終能夠區分。這種所謂的空間編碼器由多個卷積層組成。最初，我們嘗試使用 ResNet-50 （He 和 Zhang，2016 年）和 MobileNetV3 （Howard 等，2019 年）等著名架構，甚至使用預先訓練的權重。然而，這并沒有帶來可接受的訓練性能。因此，我們用自己的架構縮小了卷積神經網絡（CNN）的規模。

為了測試和優化這一架構，我們使用了一個自動編碼器設置，并使用了模擬中的真實樣本。我們能夠將參數數量從大約 200 萬減少到大約 47000。此外，我們還生成了一個預訓練模型，該模型已與模擬的真實觀測數據相匹配。這一步極大地幫助我們加快了 RL 進程。

一個可選元素是添加語言輸入，為人工智能定義任務。雖然一般的戰略人工智能不使用這一元素，但計劃將其用于下屬智能體。這些智能體將以自然語言接收來自戰略人工智能的任務，并使用雙向門控遞歸單元（GRU）編碼器對其進行處理。

視覺數據、任務數據和標量數據的編碼值被合并并輸入核心網絡。根據 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997 年）的介紹，核心主要是一個擁有 768 個單元的長短期記憶（LSTM）組件。在軍事場景中，指揮官必須了解高價值資產的長期戰略規劃。在本模擬中，人工智能可以請求戰斗支援要素，這些要素在影響戰場之前需要長達 15 分鐘的時間。因此，人工智能必須了解未來任務的時間安排和規劃。在 RL 中使用 LSTM 網絡相當困難，因為它需要大量的訓練時間，而且會導致上面各層的梯度消失。因此，我們決定在 LSTM 上添加一個跳過連接，以盡量減少新增層的負面影響。

動作頭由一個自然語言處理（NLP）模型組成。這是一個非常簡化的動作頭模型，包含一個小型 LSTM 和一個額外的密集層，共有約 340000 個參數。其結果是一個尺寸為 8 x 125 的多離散動作空間。

除主模型外，還有一個單獨的價值網絡部分。價值網絡使用核心 LSTM 的輸出，并將對手信息串聯起來傳遞給 MLP。然后，MLP 可以精確預測價值函數。通過對手信息，價值網絡對模擬有了一個上帝般的地面實況視圖。由于該網絡只與訓練相關，因此可以在不干擾訓練完整性的情況下進行。

本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

無人集群的協同控制策略是影響其軍事應用效益的關鍵技術問題. 系統闡述了 5 類主要的無人集群協同控制策略： “領導者-跟隨者” 模型、虛擬結構控制策略、基于行為的控制策略、人工勢場法和基于人工智能的控制策略, 并對比分析各自優劣勢；重點研究了協同偵察、協同打擊和協同救援 3 類典型軍事應用場景, 對每類應用場景的軍事需求、實現策略和主要挑戰進行剖析；對未來無人集群的軍事應用發展趨勢給出預測分析.

從現階段的技術發展看，機器智能從計算、分析等多方面已經超越人類，智能化必將成為指揮控制系統的未來 發展方向。論文對指揮控制系統現狀進行了闡述，對未來指揮控制系統發展進行了設想，為我軍指揮控制系統的完善和發 展提出建議。

指揮控制系統是在聯合作戰背景下，通過對資 源的組織、協調和決策，可為協同作戰行動提供精 準高效指揮支持的中樞系統，是作戰體系中不可或 缺的一部分。隨著各領域科學的發展與進步，現代 戰場環境態勢復雜多變，對抗節奏較比過去明顯加 快，數據量空前龐大。面對錯綜復雜的戰爭環境， 人工智能技術可為指揮控制系統提供支持，在戰爭 需求和技術進步的推動下，發展智能化指揮控制系 統將是世界各國的必然選擇。 然而，發展指揮控制智能化要走的路還很長。 本文從指揮控制系統及典型的人工智能系統及產 品的發展現狀出發，結合人工智能技術對指揮控制 系統的應用進行展開，提出指揮控制系統智能化的 發展思路，為我國發展指揮控制智能化提供參考。

將人工智能（AI）融入軍事行動是一個持續討論和爭論的話題。在眾多人工智能應用中，像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型（LLM）在自然語言處理、理解和生成方面展現出了前所未有的能力。本文探討了 LLMs 在軍事規劃革命中的潛力，并強調了它們帶來的挑戰和機遇。

LLMs： 人工智能的突破

過去幾年中，LLM 在人工智能研究領域取得了長足進步，展示了其理解上下文、生成連貫文本甚至翻譯語言的能力。這些模型給人留下了深刻印象，在新聞、客戶服務和科學研究等各個領域都得到了應用。

軍事規劃領域的LLM

軍事規劃是一個復雜的過程，需要分析大量信息，如敵方能力、兵力和后勤。LLM 可以幫助軍事規劃人員快速處理和分析這些數據，簡化規劃流程，減少人為錯誤的可能性。在軍事規劃中使用 LLM 可以帶來以下好處：

1、改進決策： 通過分析歷史數據，LLMs 可以洞察各種戰略的潛在結果，幫助軍事規劃人員做出更明智的決策。此外，LLM 還能通過評估潛在對手的行為模式來預測其行動。

2、增強交流： LLMs 可以生成復雜數據集的自然語言摘要，使軍事人員之間更容易交流關鍵信息。這可以提高對態勢的認識，并做出更明智的決策。

3、有效分配資源： LLM 可以通過分析供應鏈數據和預測未來需求來優化軍事資源的分配。這有助于最大限度地減少浪費，確保資源用在最需要的地方。

4、定制培訓： LLM 可以根據每個士兵的需求和能力創建定制的訓練場景。這樣可以提高訓練效率，最大限度地發揮每個士兵的潛能。

5、士氣和心理健康支持： LLM 可以通過自然語言對話為士兵提供心理支持，協助進行壓力管理并解決心理健康問題。

挑戰與關切

盡管有諸多優勢，但在軍事規劃中實施 LLMs 還面臨一些挑戰和問題：

1、數據安全： 在軍事規劃中使用 LLM 需要處理高度敏感的信息。確保這些數據的安全性和保密性至關重要。軍事組織必須投資于強大的網絡安全措施，以保護其數據免遭未經授權的訪問和潛在泄漏。

2、道德考慮因素： 在軍事規劃中部署 LLM 會引發道德問題，即決策自動化程度可能會提高。隨著人工智能系統變得越來越復雜，人類決策與機器決策之間的界限可能會變得模糊，從而導致人們擔心在出現錯誤或失敗時的問責和責任問題。

3、技術局限性： 雖然 LLM 在自然語言理解方面取得了顯著進步，但它們也并非沒有局限性。這些模型有時會產生不準確或有偏見的結果，從而可能導致錯誤的決策。軍事組織必須認識到這些局限性，并確保人類的專業知識仍然是規劃過程中不可或缺的一部分。

4、對技術的依賴： 過度依賴 LLM 可能會導致人類分析能力下降和對技術的過度依賴。軍事規劃人員必須在利用 LLM 的力量與保持人類參與決策過程之間取得平衡。

合作機會

軍事組織、學術界和私營部門之間的合作有助于應對軍事規劃中與 LLM 相關的挑戰。以下是一些潛在的合作途徑：

1、分享最佳實踐： 軍事組織可以相互學習在規劃過程中實施 Lating LLMs 的經驗。分享最佳實踐有助于找出潛在的隱患，確保最有效地利用這些先進的人工智能工具。

2、聯合研究計劃： 軍事組織、學術界和私營部門之間的合作研究計劃可以推動 LLM 的創新發展。這可以創建更先進的模型，更好地應對軍事規劃人員面臨的獨特挑戰。

3、道德準則： 為在軍事規劃中使用 LLMs 制定道德準則，有助于消除人們對決策自動化程度提高的潛在后果的擔憂。軍事組織、人工智能研究人員和倫理學家之間的合作可以制定原則，在人工智能的益處與人的責任和義務之間取得平衡。

4、培訓與教育： 聯合培訓和教育計劃可以幫助軍事人員發展必要的技能，以便在規劃過程中有效實施 LLM。這可以包括有關 LLM 技術方面的培訓，以及有關人工智能在軍事行動中的道德和法律影響的教育。

5、互操作性： 開發可互操作的人工智能系統可促進軍事組織之間的無縫通信和信息共享，確保將 LLM 有效納入多國軍事規劃工作。

結論

大型語言模型的強大功能為軍事規劃帶來了巨大的變革機遇。雖然在實施過程中會遇到一些挑戰和問題，但軍事組織、學術界和私營部門之間的合作有助于克服這些障礙，最大限度地發揮 LLM 在軍事行動中的潛力。通過利用人工智能的力量并保持技術創新與人類專業知識之間的平衡，軍事組織可以改進決策、加強溝通、優化資源分配，并更好地支持其人員的福祉。

作者：Chad Scott

原文來源：Crossroads of Power

隨著軍用地面無人系統研究的深入，單一的地面無人機動平臺或任務載荷很難滿足現代戰場的需求，只有任務載荷和機動平臺協同發展，地面無人系統才能在戰場中真正形成戰斗力。為進一步推動任務載荷與機動底盤協同技術的發展，綜述了搭載任務載荷軍用地面無人系統的發展背景、研究現狀及技術特點，分別從多層次多維度的環境建模、基于多模態數據的通行度估計、基于多智能體協同建模的協同規劃控制優化方法三方面對其關鍵技術進行闡述，總結了相關的研究框架和重點，并對搭載任務載荷軍用地面無人系統未來的發展方向進行了展望。

近年來，由于軍用地面無人系統在戰場中的廣 闊應用前景，世界各國紛紛投入大量的研制資源， 軍用無人系統發展迅猛[1]。軍用地面無人系統一般 由地面無人機動平臺與具有執行特定任務的上裝任 務載荷構成，如偵察設備[2-4]、火力打擊設備[5-6]、排 爆設備[7-8]等。軍用地面無人系統在執行協同打擊、 機動偵察等復合任務中，可以獲取多模態的態勢信 息[9]，通過集中式算法快速處理多源信息進而下達 作戰指令；而有人作戰系統中車長、炮長、駕駛員 需要三人協同完成任務，因此在安全性、可靠性、 靈活性上軍用無人系統均具有優勢。順應陸軍新型 的非接觸、非對稱、零傷亡的作戰模式，搭載任務 載荷的軍用地面無人系統開始成為戰場環境中重要 的作戰力[10]。2015年，俄羅斯首次將軍用地面無人 系統投入敘利亞戰場，利用地面無人系統與無人機 形成空地一體戰斗集群系統，俄軍以零傷亡的代價 消滅了近兩百名恐怖分子。2020年7月，美國陸軍將 重型無人戰車納入作戰部隊單位，參加了科羅拉多 州卡森堡的士兵作戰試驗，成功完成相關測試。2023 年，在俄烏沖突中，俄羅斯在烏克蘭軍事沖突區中 投入“馬克”軍用無人打擊系統。

無人機具有體積小、靈活性強、航拍視野廣等特點，廣泛應用于警用巡查、城市交通監管、天氣監測、 電力巡檢、應急救援救災等行業。近年來，隨著計算機視覺領域的蓬勃發展，基于深度學習的目標檢測 技術逐漸應用于無人機領域，并不斷得到改進和加強。本文系統性地闡述了基于深度學習的目標檢測技 術發展歷程和研究現狀。針對現階段無人機航拍影像小目標多、背景復雜、目標尺度變化大的特性，歸 納和分析了近期對無人機目標檢測的相關研究。最后，展望了基于深度學習的無人機目標檢測技術的未 來發展趨勢。 隨著科技的發展，無人機(UAV)已經擺脫了過去的軍事用途，逐漸擴展到民用和商用領域。隨著無 人機技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為無人機應用領域的重要研究內容[1]。將目標檢測 技術應用于無人機上，實現在航拍視角下對地面場景的目標檢測和識別。然而，在無人機航拍圖像中， 檢測對象多為小目標，受航拍視角影響，目標尺度變化較大；圖像背景復雜，目標對象易被遮擋。給無 人機的目標檢測帶來了諸多挑戰[2]。常規的目標檢測算法應用于無人機上難以保證檢測精確度，優化無 人機的目標檢測性能成為了無人機應用領域的重要研究內容[3] [4]。本文首先介紹基于深度學習的目標檢 測研究進展，然后總結現階段無人機領域目標檢測的研究難點，針對小目標檢測、背景復雜、多尺度變 化三個方面進行改進和優化的各類方法進行了闡述。最后，對未來無人機目標檢測的研究方向做出了展 望。

隨著無人機戰技性能的不斷提升以及戰術戰法的廣泛運用,無人機蜂群協同作戰給當前防空系統帶來了全新的挑戰。通過梳理分析近年來無人機蜂群作戰運用案例,總結了當前無人機蜂群作戰運用的特點,闡述了發展反無人機蜂群作戰指揮控制系統的必要性和緊迫性。由此,結合當前世界各軍事強國反無人機蜂群作戰指揮控制系統的現狀,對未來反無人機蜂群作戰指控系統發展提出了一些啟示建議。

近年來，世界各國大力推進軍用無人機裝備技術 的發展，加上自組網通信、人工智能、無人控制等技術 的迅猛發展，無人機蜂群作戰作為一種全新的作戰模 式［１］登上了歷史舞臺，其可以在極端惡劣條件下，零傷 亡、高效率地協同完成預警探測、欺騙干擾、通信中繼、 超飽和式打擊等作戰任務［２］ 。隨著無人機蜂群作戰運用不斷成熟，其給世界各 國防空系統帶來了新的挑戰，反無人機蜂群作戰體系 建設也成了世界各國關注的重點［３］ 。美、俄、英、以色 列等軍事強國不斷探索反無人機蜂群的新用法，其中 包括電磁脈沖炮、高功率微波武器、高能激光武器、電 子干擾、密集炮、網捕等手段，美國每年都進行“黑色飛 鏢”反無人機試驗［４］ 來提高反無人機作戰能力。在反 無人機蜂群作戰中，除了作戰武器外，指揮控制系統也 是反蜂群作戰的核心中樞，其貫穿了預警探測、信息處 理、決策分析、武器控制等全流程作戰，也是世界各國 大力發展的重點之一。本文分析了無人機蜂群作戰運用的主要特點，介 紹了當前世界各國反無人機蜂群作戰指控系統發展現 狀，并對反無人機蜂群作戰指揮控制系統未來發展方 向進行分析闡述。

在目標檢測技術的驅動下，被賦予智能感知能力的無人機得以實現高效靈活的數據收集能力。隨著無人機 的普及與智能技術的成熟，無人機視角下的目標檢測在諸多領域中作為關鍵核心技術，具有重要的研究意義。為了 進一步促進無人機視角下目標檢測研究的發展，本文對無人機視角下的目標檢測算法進行了全面的總結，并對已有 算法進行了歸類、分析和比較。首先，介紹無人機視角下的目標檢測概念，并總結了無人機視角下目標檢測所面臨 的目標尺度、空間分布、樣本數量、類別語義以及優化目標等五大不均衡挑戰。**在介紹現有研究方法的基礎上，本 文特別整理并介紹了無人機視角下目標檢測算法在交通監控、電力巡檢、作物分析和災害救援等實際場景中的應用。**然后，重點闡述從數據增強策略、多尺度特征融合、區域聚焦策略、多任務學習、以及模型輕量化等方面來提升無 人機視角下目標檢測性能的方法，總結這些方法的優缺點并分析了其與現存挑戰之間的關聯性。之后，全面介紹基 于無人機視角的目標檢測數據集，并呈現已有算法在兩個較為常用的公共數據集上的性能評估。最后本文對無人機 視角下目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。

0. 引言

計算機視覺技術為無人機賦予了自主感知、分 析和決策能力，而目標檢測則是提高無人機感知能 力的關鍵技術之一。無人機結合智能目標檢測技術 可充分發揮其高機動性優勢，在廣闊的空中視野中 定位感興趣目標，進而實現靈活高效的數據收集能 力。在目標檢測技術的驅動下，無人機在交通監控 （Byun 等，2021）、電力巡檢（Abdelfattah 等， 2020）、作物分析（Osco 等，2021a）和災害救援 （Bo?i?-?tuli? 等，2019）等多個領域中展現出廣闊 的應用前景。例如在交通監控領域，無人機可以空 中飛行進行偵測，不受道路限制，具有速度快、自 由度高、視野寬廣等優點。當交通事故等突發事件 發生時，無人機可以第一時間進行響應，到達現場 進行圖像采集與分析，為應急救援與管理提供及時 有效的數據支撐。在深度學習的驅動下，目標檢測 技術獲得了長足的發展，取得了諸多令人矚目的成 就。然而，大多數研究聚焦于地面視頻監控圖像的 分析，面向無人機視角圖像的目標檢測還未得到充 分的研究。目前，即使是最好的目標檢測算法，在 無人機圖像上的平均精確率也難以達到40%（Cao 等，2021）。

**無人機視角下的目標檢測之所以難，其主要原 因在于無人機圖像存在尺度變化、疏密分布、目標 數量較多且小目標占比較高等問題，特別是無人機 高分辨率圖像高計算需求與現階段低功耗芯片有 限算力之間的矛盾難以平衡。**相對于地面視角拍攝 的自然圖像，無人機視角下的廣闊視場意味著更為 復雜的場景和更加多樣的目標，在提供更為豐富的 可視化信息的同時，也帶來了更多無用噪聲的干擾。特別是無人機視角下，圖像中的目標往往因遠端拍 攝、背景遮擋或光照影響等因素檢測難度較大，需 要使用高分辨率圖像提供更多的信息以達到較好 的檢測效果。這極大地增加了目標檢測算法的計算 開銷與內存需求，特別是直接使用未經過特殊設計 的通用目標檢測算法將帶來難以承受的計算開銷 與內存需求，進一步加劇了目標檢測的難度。在實 際應用場景中，往往面臨著類似于識別車輛種類這 種細粒度分類的問題，這些相似目標給模型正確識 別目標帶來了巨大的挑戰。此外，受限于現實世界 中的目標數量，無人機視角下某些類別的樣本數量 往往極為有限，這種數據不均衡的狀況也對模型的 學習能力提出了更高的要求。因此，緊密地結合智能目標檢測技術，針對無 人機圖像的特性設計行之有效的方法，促使模型學 習理解無人機視角下的視覺數據，對于無人機在實 際場景中充分發揮其效用是至關重要的。無人機視 角下的目標檢測在應用廣泛的同時面臨著諸多挑 戰，具有深刻的現實意義與重要的研究意義。對無 人機視角下的目標檢測展開研究將有助于推動目 標檢測領域的進一步發展，增強目標檢測在面對真 實場景時的應用能力。

目標檢測作為計算機視覺領域的基礎研究，已 有學者對此進行研究與總結，并發表許多優秀的綜 述。Zou等人（2019）梳理了400多篇關于目標檢測 技術發展的論文，系統而全面地展現了目標檢測領 域。Oksuz等人（2020）則從目標檢測中存在的類別 不平衡、尺度不平衡、空間不平衡以及優化目標不 平衡等四大不平衡問題出發，對現有的目標檢測算 法進行了深入的總結。Chen等人（2020）則從小目 標四大基礎方法的角度出發，總結并分析了小目標 檢測的相關優化思路。曹家樂等人（2022）回顧并 總結了基于單目相機的視覺目標檢測方法，并對比 介紹了單目目標檢測和雙目目標檢測的國內外研 究進展情況。然而，以上綜述對于無人機視角下目 標檢測的關注不夠，未能系統地梳理無人機視角下 的目標檢測方法和面臨的挑戰。 **聚焦到無人機視角下的目標檢測，Mittal等人 （2020）關注低空無人機數據集，評估并總結了當 前流行的目標檢測算法，但是局限于簡單的性能對 比，沒有深入的總結分析。**Sambolek等人（2020） 介紹了在搜索和救援行動中使用無人機的可能性， 并提供了在無人機圖像中檢測相關人員的方法概 述。Srivastava等人（2021）則關注無人機圖像的車 輛檢測，從提高精度和減少計算開銷兩個方面回顧 了這些工作。Bouguettaya等人（2021）則關注于無 人機視角下的車輛檢測應用，總結并介紹了多種網 絡結構對于改善車輛檢測的貢獻。江波等人（2021） 對常見的航空影像數據集進行了梳理，并對近期的 無人機目標檢測研究進行了歸納和分析。楊浩然等 人（2022a）則對目標檢測相關算法進行了簡單的優 缺點分析。然而，這些綜述對于無人機視角下面臨 的挑戰總結不夠系統，算法方面的趨勢總結較為薄 弱，而且對于目標檢測算法的實際應用闡述也較少。

與以往關注通用領域的目標檢測綜述或僅關 注于無人機相關的特定應用場景下的綜述不同，**本 文著重于對無人機視角下的目標檢測這一意義重大且極具挑戰性的研究領域進行系統且深入的分 析與總結。**本文首先簡要闡述無人機視角下目標檢 測的重要研究意義，然后將對無人機視角下目標檢 測領域中存在的挑戰進行系統的歸納和總結，隨之 將介紹并分析無人機視角下的目標檢測優化思路， 包括數據增強、多尺度特征融合、區域聚焦策略、 多任務學習、模型輕量化以及其他優化策略等。本 文將特別展示無人機視角下目標檢測算法的應用， 闡明該研究的實際意義。此外，本文將介紹無人機 視角下適用于檢測任務的相關數據集，并在常用的 數據集上分析對比現有算法的檢測性能。最后，對 本文內容進行簡要的總結，并討論無人機視角下的 目標檢測未來可能的研究方向和發展趨勢。

智能化分布式協同作戰具有高度集成、自組織、自決策、效費比高等特點，勢必將成為未來戰場上行之有效的作戰模式。從作戰理念的核心思想、體系架構的組成要素及其突出特點三個方面出發，論述了智能化分布式協同作戰的概念與內涵。首先，概括介紹了國內外先進的智能化分布式協同作戰系統項目，重點闡述了相關項目的發展目的和技術特點；隨后,詳細分析了推動智能化分布式協同作戰系統發展的關鍵技術，包括態勢感知與認知技術、信息融合與目標跟蹤技術、分布式協同任務規劃技術以及一致性控制與協同制導技術；最后，根據對國內外相關項目和關鍵技術研究成果的分析，從平臺設計過程和技術特點出發提出相關發展建議，為智能化分布式協同作戰體系總體架構設計與關鍵技術攻關提供重要參考。