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軍用機器人技術是一個起源可追溯到一個多世紀前的領域，近幾十年來得到了飛速發展。從早期的制導彈藥到當代的無人駕駛車輛，軍事技術的格局不斷被創新和戰略需要所塑造。在本論文中，我們將深入探討傳統軍用機器人技術與新興技術的融合，研究它們對戰爭的影響、倫理方面的考慮以及未來的潛在發展軌跡。

軍用機器人技術的演變

從歷史上看，軍用機器人技術包含多種形式，包括地雷、魚雷和早期制導彈藥。在過去的八十年里，軍事機器人技術取得了長足的進步，如無人駕駛的空中、地面、水下和水面飛行器的發展。這些創新技術具有雙重目標：一是使人類免受傷害，二是確保行動的可靠性和精確性。

技術基礎

現代軍用機器人技術的基礎建立在關鍵技術支柱之上：

• 電子微型化： 電子微型化的迅猛發展推動了軍用機器人設計和功能的范式轉變。過去幾十年來，半導體技術、集成電路和微機電系統（MEMS）的進步使電子元件的微型化達到了前所未有的程度。這場微型化革命賦予了機器人更強的傳感能力，從高分辨率成像和激光測距到復雜的雷達和激光雷達系統，不一而足。通過縮小傳感器和處理單元的占地面積，電子微型化促進了將復雜的功能集成到小巧靈活的機器人平臺中，使它們能夠在動態環境中導航，感知微妙的線索，并以無與倫比的精度和效率執行關鍵任務。

• 電信： 先進的電信技術預示著軍用機器人技術進入了一個連接與協作的新時代。從遠程衛星通信到短程無線協議，無人系統可利用的電信能力范圍已呈指數級增長，從而實現了分布式機器人網絡的無縫數據交換和實時指揮與控制。高帶寬通信信道促進了傳感器數據、遙測數據和態勢感知信息的傳輸，使人類操作員有能力從遠程指揮中心或部署的平臺對機器人操作進行遠程監控、監督和干預。此外，安全通信協議和加密算法的進步確保了機器人資產之間傳輸數據的保密性、完整性和可用性，降低了被對手截獲、篡改或利用的風險。

• 全球定位： 無處不在的全球定位系統（GPS）技術已成為現代軍用機器人技術的關鍵，為機器人在不同戰區提供精確定位、導航和定時能力。通過利用軌道衛星群，全球定位系統使無人系統能夠確定其確切的地理坐標、同步其內部時鐘，并準確無誤地導航預定路線。這種時空意識有助于促進任務規劃、路線優化和目標捕獲，提高機器人平臺在動態和有爭議環境中的自主性、可靠性和有效性。此外，將全球定位系統與慣性導航系統（INS）和地形測繪算法相結合，可使機器人在全球定位系統失效或性能下降的環境中保持對態勢的感知，確保在不利條件下的操作彈性和任務連續性。

• 新興技術 隨著技術創新范圍的擴大，各種新興技術匯聚在一起，重新定義了軍用機器人技術的能力和可能性。從人工智能（AI）的前沿到量子技術的先鋒，這些顛覆性的力量有望推動無人系統進入自主性、適應性和戰略優勢的新時代。在地緣政治競爭和技術日新月異的背景下，將這些新興技術融入軍用機器人技術預示著戰爭模式的轉變，為決策者、戰略家和倫理學家提供了前所未有的機遇，也帶來了深刻的挑戰。

• 人工智能（AI）： 人工智能（AI）是技術革命的前沿，其特點是算法、神經網絡和機器學習模型能夠模仿人類的認知功能。在軍用機器人領域，人工智能有望增強無人系統的感知能力、決策能力和適應能力，使其能夠自主導航復雜環境，并精確高效地執行關鍵任務。人工智能在軍事機器人領域的實際應用包括能夠執行偵察任務的自主無人機，以及配備智能導航系統、能夠穿越崎嶇地形并自主躲避障礙物的無人地面車輛。此外，人工智能驅動的預測分析和模式識別算法使機器人平臺具備了預測維護能力，能夠在動態和不可預測的作戰環境中進行主動維護干預，最大限度地提高戰備狀態。

• 概率機器人技術： 概率機器人技術代表了無人系統感知環境和與環境互動方式的范式轉變。這些技術通過將不完善的傳感器數據整合到模型和計劃中，減輕了 “感知-模型-計劃-行動”（SMPA）循環中固有的不確定性。同步定位與制圖（SLAM）為機器人導航和制圖帶來了革命性的變化。即使在動態和不確定的環境中，SLAM 也能使機器人自主地實時感知和測繪周圍環境。這意味著增強了軍事應用中的態勢感知能力，使無人系統能夠導航復雜地形，以前所未有的精度和效率執行任務。

• 網絡化： 將軍用機器人集成到網絡系統中開創了協同作戰的新時代，互聯網無處不在的連接性使之成為可能。機器人可通過網絡通信無縫共享傳感器數據、建模信息和規劃策略，促進多個智能體之間的協調行動。分散式 SMPA 功能允許在戰場上進行分布式決策，提高了面對動態威脅時的適應性和復原力。在實際應用中，無人系統可以自主協調行動，應對不斷變化的任務目標，并實時適應不可預見的突發事件，而無需人工干預。

• 并行處理： 并行處理架構是現代軍用機器人技術的計算支柱，使無人系統能夠以前所未有的速度和效率執行復雜的任務。從多核 CPU 到專用圖形處理器，并行處理可加速建模、規劃和感知處理等計算密集型任務。計算能力的增強加快了決策速度，提高了軍用機器人在動態和不可預測環境中的性能。例如，具備并行處理能力的無人機（UAV）可以快速分析大量傳感器數據，識別潛在威脅，并在瞬間精確地執行規避動作，從而提高其在戰場上的生存能力和任務效率。

• 量子技術： 隨著量子計算和量子傳感前沿技術的發展，軍用機器人技術有望從量子技術的變革潛力中獲益。量子計算的處理速度有望呈指數級增長，加密能力也將得到增強，是開啟無人系統數據分析、優化和決策支持新領域的關鍵。在量子傳感方面，量子重力測量學和量子磁力測量學的進步為全球定位系統失效或降級的環境提供了前所未有的導航、制圖和態勢感知能力。量子增強軍事機器人技術的現實例子包括配備量子傳感器的自主無人機，這些傳感器能夠探測到顯示地下結構或隱藏威脅的微妙重力異常，從而提高無人平臺在有爭議環境中的作戰效能和生存能力。

• 生物技術： 隨著基因編輯、合成生物學和生物啟發設計領域的進步，生物技術與軍用機器人技術的交匯點呈現出一幅充滿可能性和倫理困境的圖景。從模仿自然生物復原力和適應性的生物工程材料，到增強人類認知和控制能力的神經假體設備，生物技術有望提高機器人系統在不同作戰環境下的能力和復原力。生物技術在軍事機器人學中的實際應用包括受鳥類和昆蟲飛行力學啟發而開發的仿生無人機，以及將源自生物組織的生物混合致動器和傳感器集成到機器人平臺中，使其能夠在不斷變化的環境條件下表現出逼真的行為和適應能力。

• 定向能（DE）武器： 除了計算和生物技術，定向能（DE）武器代表了軍事技術的顛覆性范式轉變，提供了一系列防御、威懾和兵力投送能力。定向能武器利用集中的電磁能使敵方目標喪失能力、受到破壞或摧毀，為提高無人系統在各種作戰環境中的殺傷力和有效性提供了新的機遇。從能夠使電子和通信系統失效的高功率微波武器，到用于精確瞄準和反無人駕駛飛機任務的激光系統，定向能武器提供了一種多用途、可擴展的手段，能以光速精度和最小的附帶損害來對付威脅。此外，致命性自主武器的單發成本低，彈夾幾乎無限，使無人系統能夠以前所未有的效率和效果抵御導彈齊射、蜂群攻擊和非對稱威脅，提高機器人平臺的生存能力，在有爭議和退化的環境中成功完成任務。

• 致命自主武器系統（LAWS）： 隨著軍用機器人技術領域的擴展，致命自主武器系統（LAWS）的開發和部署提出了有關戰爭性質和自主系統中人的作用的深刻倫理、法律和戰略問題。致命自主武器系統的定義是能夠在沒有人類干預的情況下獨立識別和攻擊目標的武器系統，它代表了武裝沖突行為模式的轉變，為提高殺傷力和效率提供了機會，也帶來了意外后果和倫理困境的風險。致命性自主武器系統在現實世界中的應用包括配備機載目標識別算法和決策能力的自主無人機，以及能夠根據預定接戰規則與敵軍交戰的無人地面車輛。然而，由于對問責制、相稱性和意外傷害風險的擔憂，一些國家和非政府組織聯合呼吁先發制人地禁止致命性自主武器系統，這凸顯了在戰爭中開發和使用自主武器需要國際規范、法規和道德準則的指導。

• 高超音速武器： 在戰略戰爭中，能夠以超過 5 馬赫的速度飛行的高超音速武器的發展和擴散為軍用機器人技術帶來了新的挑戰和機遇。與傳統彈道導彈不同，高超音速武器具有更強的機動性和不可預測性，使現有導彈防御系統難以對其進行跟蹤和攔截。現實世界中高超音速武器的例子包括由火箭發射的高超音速滑翔飛行器和全程由高速發動機驅動的高超音速巡航導彈。一些分析家認為，高超音速武器可以威懾對手，提高精確打擊能力的有效性，從而增強戰略穩定性，但另一些分析家則警告說，高超音速武器的時間線被壓縮，飛行路徑不可預測，因此存在誤判、意外升級和戰略不穩定的風險。此外，對高超音速導彈防御系統的經濟承受能力、技術可行性和實用性的擔憂，也引發了對高超音速戰爭戰略影響的質疑，以及對采取全面軍備控制措施以降低擴散和不穩定風險的必要性的質疑。

結論

軍用機器人新興技術的深度和廣度--從人工智能和量子技術到生物技術、定向能、致命自主武器系統和高超音速武器--為政策制定者、戰略家和技術專家帶來了復雜的機遇和挑戰。在人類探索這一技術前沿的復雜性時，我們必須高瞻遠矚、謹慎從事，并在追求 21 世紀的安全、穩定與和平的過程中堅定不移地堅持道德行為、國際法和人類尊嚴的原則，從而實現軍事機器人新興技術的整合與部署。

參考來源：Baiju NT

人工智能（AI）正在徹底改變我們的生活和工作方式。在軍事領域，人工智能正被用于開發新型武器、防御系統以及指揮和控制工具。利用人工智能做出決策和采取行動的智能戰爭機器正變得越來越普遍。

本文探討了人工智能在戰爭機器中的應用。文章討論了不同類型的智能戰爭機器、它們的潛在應用以及它們帶來的挑戰和機遇。

智能戰爭機器的定義

智能戰爭機器是一種利用人工智能做出決策和采取行動的機器。這些機器可以是自主的，也可以是半自主的。

• 自主戰爭機器能夠在沒有人類干預的情況下做出決策和采取行動。它們由人工智能控制，無需人工操作即可運行。
• 半自動戰爭機器由人類控制，但利用人工智能協助人類做出決策和采取行動。它們可用于自動執行任務或為人類操作員提供協助。

智能戰爭機器的類型

智能戰爭機器有許多不同類型。其中包括

• 自主武器，如人工智能武裝無人機和制導導彈。
• 自主車輛，如坦克和地面機器人。
• 自主防御系統，如反導彈防御系統和防空系統。
• 自主指揮和控制工具，如作戰計劃系統和決策系統。

智能戰爭機器的潛在應用

智能戰爭機器有可能改變戰爭的方式。它們可以提高軍事行動的準確性、效率和安全性。

智能戰爭機器的一些潛在應用包括

• 提高武器精度。智能戰爭機器可以利用人工智能比人類更精確地識別和跟蹤目標。這可以減少平民傷亡和附帶損害。
• 提高軍事行動的效率。智能戰爭機器可以將目前由人類執行的任務自動化。這可以讓人類騰出手來，專注于更復雜和更具戰略性的任務。
• 提高軍事行動的安全性。智能戰爭機器可以利用人工智能檢測和規避威脅。這有助于保護士兵免受傷害。

智能戰爭機器的挑戰與機遇

智能戰爭機器的使用帶來了一些挑戰和機遇。

挑戰：

• 升級風險。智能戰爭機器會增加沖突升級的風險。這是因為它們可以比人類更精確、更快速地攻擊目標。
• 失控風險。智能戰爭機器可能失去控制，造成附帶損害，甚至自行發動戰爭。
• 倫理問題。使用智能戰爭機器會引發倫理問題，如對自主機器造成的損害承擔責任。

機遇：

• 減少平民傷亡。智能戰爭機器可以更精確地識別和跟蹤目標，因此有助于減少平民傷亡。
• 提高軍事行動的效率和效力。智能戰爭機器可以解放人類，使其專注于更復雜和更具戰略性的任務，從而提高軍事行動的效率和效力。
• 創新的新機遇。智能戰爭機器的發展可為人工智能、機器人和控制系統等領域的創新帶來新的機遇。

結論

智能戰爭機器的使用是軍事領域日益增長的趨勢。這些機器有可能改變戰爭方式，對全球安全產生重大影響。

必須認識到智能戰爭機器帶來的挑戰和機遇。需要制定機制來降低風險，抓住這些技術帶來的機遇。

參考來源：?????????????? ???????????????? ??????????

當今的威脅形勢瞬息萬變，能否在充分了解情況的基礎上做出以數據為導向的決策，關系到任務的成敗。然而，傳統的分析方法往往無法應對現代國防和情報行動所面臨的大量復雜數據。

這正是知識圖譜驅動的先進人工智能（AI）提供變革性解決方案的地方。通過利用大型語言模型和知識圖譜的協同作用，軍事領導人和分析人員可以獲得基于背景的洞察力，從而領先于新出現的威脅，并自信地做出關鍵決策。

任務成功的背景要求

國防領域的有效決策需要對行動背景有細致入微的了解，即形成現實世界場景的實體、關系和特定領域知識的錯綜復雜的網絡。在人命關天、容錯率極低的情況下，這種背景意識至關重要。

獨立的人工智能模型雖然功能強大，但缺乏可靠支持關鍵任務應用所需的上下文基礎。這些模型通常是在廣泛的互聯網數據基礎上訓練出來的，容易產生幻覺、與事實不符，而且對國防部隊面臨的復雜作戰現實缺乏敏感性。

知識圖譜為人工智能提供了一個專為國防領域量身定制的豐富、結構化的知識庫，從而彌補了這一關鍵差距。這些圖對現實世界的概念、實體（人員、組織、地點等）及其相互關聯的關系進行建模，捕捉可靠的決策支持所需的深層背景。

知識圖譜與大型語言模型的協同作用

通過將大型語言模型（LLM）與知識圖譜相結合，我們可以釋放出強大的協同效應，將 LLM 的生成能力與圖譜中編碼的結構化上下文知識相結合。這種混合方法通常被稱為 "情景（上下文）人工智能"，它允許 LLM 生成不僅流暢連貫，而且基于相關的、經過驗證的事實和特定領域知識的響應。

例如，負責分析潛在威脅場景的情境人工智能系統可以利用知識圖譜來了解相關行為體、其動機、歷史模式和地緣政治背景。有了這些豐富的背景知識，LLM 就能生成細致入微的評估、可行的建議和應急計劃，以應對錯綜復雜的局勢。

在國防和情報領域的應用

情境人工智能在國防和情報領域的應用意義深遠：

• 威脅評估與分析： 情境人工智能可以從多個來源（情報報告、開源信息、傳感器數據等）攝取和合成大量數據，以提供深入的威脅評估、識別潛在風險并提出緩解策略。
• 任務規劃與執行： 通過對作戰環境、資源和目標進行建模，情境人工智能可以生成優化的行動方案、識別潛在風險并在執行過程中提供實時決策支持，從而為任務規劃提供支持。
• 情報分析： 情境式人工智能可以在情報領域的大背景下，通過連接不同的信息碎片，發現隱藏的模式、浮現關鍵的洞察力并提出假設。
• 訓練和模擬：知識圖譜可以捕捉和編碼經驗豐富人員的深層機構知識和最佳實踐，從而使情境人工智能能夠生成逼真的培訓場景，并支持用于任務演練的沉浸式模擬。

確保信任和問責

雖然情景人工智能潛力巨大，但將其部署到關鍵任務防御應用中需要一個強大的信任和問責框架。知識圖譜通過編碼事實性的、可驗證的知識并實現透明的推理過程，為此奠定了重要的基礎。

此外，人工智能的道德原則，如公平性、可解釋性和人類監督，必須嵌入到這些系統的開發和部署中。這將確保情境人工智能能夠增強人類決策者的能力，同時遵守最高的問責和負責任使用標準。

迎接國防創新的未來

隨著威脅的演變和現代戰爭復雜性的加劇，知識圖譜和情景人工智能的整合成為國防部門和特種作戰部隊的戰略要務。通過利用這一變革性技術的力量，可以獲得決定性的優勢，在日益動蕩的世界中保持任務準備狀態并保障國家安全。

注：任務準備（戰備）：指軍隊、組織或個人為完成任務所做的準備工作，包括物資、裝備、人員、訓練等方面的準備。

近年來，大型語言模型（LLM）的集成徹底改變了機器人技術領域，使機器人能夠以類似人類的熟練程度進行交流、理解和推理。本文探討了LLM對機器人學的多方面影響，討論了利用這些模型的關鍵挑戰和機遇。通過對LLM在機器人核心元素——通信、感知、規劃和控制中的應用進行分類和分析，我們旨在為尋求將LLM集成到其機器人系統中的研究者提供可行的見解。

我們的研究主要集中在GPT-3.5之后開發的LLM上，主要是基于文本的模式，同時也考慮了用于感知和控制的多模態方法。我們提供全面的指導原則和示例，以便初學者能夠輕松接觸基于LLM的機器人解決方案。通過教程級別的示例和結構化的提示構建，我們展示了如何將LLM引導的增強功能無縫集成到機器人應用中。本綜述為研究人員在不斷發展的LLM驅動的機器人技術領域中的導航提供了路線圖，提供了全面的概述和實用的指導，以利用語言模型在機器人開發中的潛力。

在過去的十年中，我們見證了機器人學領域在應用語言模型（LMs）方面取得了顯著的進展。這些進展不僅包括類似人類的交流能力，還包括機器人的理解和推理能力，從而顯著提高了它們在從家庭雜務到工業操作等各種任務中的效率。在早期工作中，這些成功源于統計模型分析和預測語言表達中的詞匯。這些模型使機器人能夠解釋人類命令，理解上下文，表征世界，并與人類互動，盡管理解的深度有限。隨后，采用了具有自我注意機制的Transformer架構，尤其是像BERT這樣的預訓練語言模型，提高了捕捉復雜模式的能力，同時為特定任務進行微調。然而，這些模型的性能通常取決于有限的數據集，限制了它們把握更深層次上下文理解和在不同場景中泛化的能力。

隨著大型語言模型（LLMs）的發展，基于語言的機器人引入了各個領域的創新變化，如信息檢索、推理任務、環境適應、持續學習和改進等。這些LLMs，以其龐大的參數規模和在互聯網規模數據集上的訓練為特征，為下游任務提供了零次和少次學習能力，而不需要額外的參數更新。這些顯著的進步來自于文獻中定義為“在小模型中不存在但在大模型中出現的能力”的突現能力。這些能力顯著增強了機器人在理解、推斷和響應開放式指令方面的性能，利用了廣泛的常識知識。此外，稱為提示工程的提示創建技術使LLMs能夠通過自由形式的語言描述或互動對話，整合更豐富的上下文信息，促進了泛化推理。引入上下文學習能力使LLMs能夠根據提供的指示或示例中的提示生成預期格式的輸出，如JSON、YAML或PDDL，甚至代碼。最近的LLMs，如GPT-4，通過與外部機器人工具（如規劃器或翻譯器）的整合，進一步擴展了能力。

盡管LLMs具有多樣的能力，但它們的利用面臨幾個挑戰。首先，LLMs經常生成不準確或意外的響應。由于機器人執行的安全性是最重要的部署因素，基于LLM的機器人應用需要過濾和糾正機制以確保安全。其次，如上下文學習等突現能力尚不可預測且不一致。即使是對輸入文本的輕微更改也可能導致響應的不可預測變化。第三，精心設計的提示使機器人能夠有效地利用LLMs的能力，但缺乏支持機器人系統關鍵組件的系統化指導，阻礙了無縫集成。因此，我們需要研究LLMs在機器人中的逐部件參與，以了解其限制和安全性。 當前，各種綜述已開始探索LLMs與機器人的交集，主要關注LLM驅動的機器人應用或互動維度。然而，仍然存在在機器人系統的關鍵元素，包括通信、感知、規劃和控制方面提供全面評論和可操作見解的空白。此外，研究者們還在探索廣泛的預訓練大容量模型領域，稱為基礎模型，尋求跨模態Transformer模型的泛化能力。然而，這一廣闊領域涵蓋了廣泛的機器人學和多樣的方法論，使得新興研究者錯過深入的評論和指導。 在本文中，如圖1所示，我們旨在分類和分析LLMs如何增強機器人系統的核心元素，以及我們如何指導新興研究者在每個領域內整合LLMs，以促進智能機器人的發展。我們根據三個關鍵問題結構化本文： ? Q1: LLMs在每個機器人領域中如何被利用？ ? Q2: 研究人員如何克服LLMs的集成限制？ ? Q3: 在每個領域產生最低功能所需的基本提示結構是什么？

為了回答這些問題，我們專注于在引入GPT-3.5之后開發的LLMs。我們主要考慮基于文本的模式，但也審查了感知和控制領域的多模態。然而，為了進行深入審查，我們將調查限制在LLMs而非基礎模型上。 此外，我們提供了全面的提示工程指南和示例，旨在使初學者能夠訪問基于LLM的機器人解決方案。我們的教程級示例展示了如何通過引入四種類型的示例提示——對話提示用于互動定位，指令提示用于場景圖生成，計劃提示用于少次計劃，以及代碼生成提示用于獎勵生成——增強或替換機器人組件的基本功能。通過提供提示構建的規則和技巧，我們概述了生成預期格式輸出的良好設計提示的過程。這些原則確保了機器人應用中有效的LLM引導增強，無需參數調整。

本文的其余部分安排如下。第2節概述了機器人學中LMs和LLMs的歷史背景。第3節評審了LLMs賦能機器人通過語言理解和生成進行交流的方式。第4節調查了LLMs如何感知各種傳感器模態并推進感知行為。第5節和第6節分別組織了基于LLM的計劃和控制研究。在第7節中，我們提供了提示工程的全面指南，作為LLM在機器人中集成的起點。最后，第8節總結了這篇綜述。

無人機在軍事上的應用越來越廣泛和深入，尤其是無人機集群在協同探測、全域打擊、戰術騙擾等作戰任務中，發揮著越來越重要作用，可靠高效的無人機集群博弈方法是當前的研究熱點。本文將反事實基線思想引入到無人機集群對抗博弈環境，提出面向多無人機場景的反事實多智能體策略梯度(Counterfactual multi-agent policy gradients, COMA)博弈方法；在具有連續無限狀態、動作的無人機作戰環境中，構建基于多智能體深度強化學習的無人機集群對抗博弈模型。利用多智能體粒子群環境(Multi-agent particle environment, MPE)對紅藍雙方無人機集群進行非對稱性對抗實驗，實驗結果表明COMA方法在平均累積獎勵、平均命中率和平均勝率方面均優于目前流行的深度強化學習方法。最后，通過對COMA方法的收斂性和穩定性的深入分析，保證了COMA方法在無人機集群對抗博弈任務上的實用性和魯棒性。

無人機 (Unmanned aerial vehicle, UAV) 集群是由若干配備多種任務載荷的低成本小型無人機 組成的無人化作戰系統，通過自主學習共同完成特定復雜作戰任務. 作為典型的多智能體系統，無 人機集群以難防御、強進攻、低成本、自主學習，使用靈活等優勢深刻改變著現代戰爭模式 [1～4].隨著無人機智能化水平的提高和集群控制技術的飛速發展，無人機集群對抗自主決策方法將成為未 來無人機作戰的關鍵技術. 解決無人機集群對抗自主決策問題的一種思路是利用進化方法，進化方法是一類受生物進化理 論啟發而形成的計算方法，常用于解決優化、搜索和對抗等問題，其核心思想是通過模擬生物進化 的過程，找到問題的最優或次優解. John Kaneshige 等 [5] 使用人工免疫機制解決空戰機動選擇問 題，將敵機視為抗原，通過相對位置速度表征，將機動動作視為抗體，利用遺傳算法和進化算法模 仿免疫系統對應抗原的自適應能力，這種機制使得智能體具有較強的記憶能力，能記錄過往成功的 經驗以在相似場景下快速響應. Duan 等 [6] 提出了一種基于捕食者-獵物粒子群優化 (Predator-prey particle swarm optimization，PP-PSO) 的博弈方法，將多無人機作戰任務建模為雙人博弈，并通過 PP-PSO 方法來解決. 周文卿等 [7] 針對多無人機協同飛抵作戰空域完成作戰任務的問題進行了建 模，利用蟻群算法和所提的多無人機控制算法進行仿真實驗，實驗表明該算法能有效提升無人機集 群空戰獲勝率. Isler 等 [8] 將隨機策略與獅子追捕策略結合，研究了兩個追蹤者對一個高速運動逃 跑者的協同追捕算法，在簡單連通多邊形環境中驗證了所提算法的有效性. Chen 等 [9] 利用模糊規 則對多無人機空戰問題進行離散化，并采用粒子群優化方法求解納什均衡，該方法解決了協同博弈 問題，模擬結果呈現了該方法的可行性和有效性. 然而，用進化方法解決博弈問題需要固定一個策 略并且和對手博弈多次，或者與對手的仿真模型進行大量模擬博弈. 盡管獲勝頻率作為該策略獲勝 概率的無偏估計，可用于指導下一輪策略選擇，然而每一次策略的調整都源于多次博弈. 僅有每一 輪比賽的最終結果會被納入考慮，而博弈過程中的中間事件將被忽略. 如果對抗獲勝，就會認為這 次對抗中所有的動作都有功勞，而與每一步具體動作有多關鍵無關. 這些功勞甚至會被分配給那些 從未出現的動作. 因此，進化方法在面對多智能體長時間持續性對抗任務時能力略顯不足. 解決無人機集群對抗自主決策問題的另一種思路是利用強化學習方法 [10]. 強化學習是一種對 目標導向與決策問題進行理解并自動化處理的計算方法，它常用馬爾可夫決策過程建立數學模型， 已在解決智能決策方面體現出不俗能力和良好發展態勢，特別是在復雜動態博弈環境中. 強化學習 在智能體和環境交互的靈活性方面具備天然優勢 [11]. 強化學習利用智能體與環境的直接交互來學 習，不需要可仿效的監督信號和對周圍環境的完全建模，在解決持續性復雜決策任務時有較大優勢. 多智能體強化學習是強化學習的一個分支，其研究多個智能體在共享環境中相互作用，并通過智能 體的學習來實現其目標. 無人機集群屬于典型的多智能體系統，與單智能體強化學習相比，多智能 體強化學習的復雜度更高、更難以訓練：一方面隨著智能體數量的增加，相應的策略空間呈指數級 增加，其難度遠超圍棋等棋類游戲；另一方面隨著異構智能體的加入，多智能體間需要更高效和可 靠的通信、協作和配合. 近年來，隨著 AlphaGo [12]、AlphaGo Zero [13]、AlphaZero [14]、AlphaStar [15]、AlphaFold [16] 等深度強化學習 (Deep reinforcement learning, DRL) 方法的出現，深度強化學習已成為一個熱門 的研究方向. Deepmind 提出了基于值方法的深度 Q 網絡 (Deep Q-networks, DQN) [17]，率先將 深度神經網絡與 Q-Learning 相結合，為深度強化學習的發展奠定了堅實基礎. 隨后產生了許多基于 DQN 的變種，如 Dueling DQN [18]、Double DQN [19] 等，并獲得了更好性能. 針對無人機集群博弈的復雜性和強化學習自身特點，一些學者應用強化學習對無人機集群博弈 進行了研究. Gong 等 [20] 針對多無人機協同空戰問題，建立了多無人機空戰環境. 提出了一種基于 網絡化分散的部分可觀測馬爾可夫決策過程 (NDec-POMDP) 的空戰協同策略框架，仿真結果驗證了所提協同空戰決策框架的可行性和有效性. 陳燦等 [21] 基于多智能體強化學習理論，建立多無人 機協同攻防演化模型，提出一種多無人機協同攻防自主決策方法，提高了多無人機攻防對抗的效能. Li 等 [22] 基于強化學習的演員-評論家框架，在無人機的演員網絡中引入門循環單元，使得無人機 能根據歷史決策信息做出合理決策，采用注意力機制來設計集中式的評論家網絡，并在無人機集群 空戰場景中對算法進行了驗證. Zhang 等 [23] 提出了一種基于注意力機制的深度強化學習分布式方 法，該方法設計了可用于無人機協作短程作戰任務的獎勵函數，并采用 Unity3D 無人機仿真平臺進 行了訓練. 但是，在多智能體強化學習環境中，如果團隊內部共同完成一個任務，則智能體會共享一個獎 勵函數，從而帶來多智能體的信用分配問題，即無法區分團隊中某個智能體的策略對整個團隊任務 的貢獻. 如果不考慮信用分配問題，則可能導致智能體學到的策略是局部最優 [24]. 雖然可以為每 個智能體設計單獨的獎勵函數，但這些單獨的獎勵在合作環境中并不普遍存在，也不能鼓勵單個智 能體為更大的團隊利益犧牲，這將在很大程度上阻礙多智能體在挑戰性任務中的學習效率. Foerster 等 [25] 提出了反事實多智能體策略梯度 (Counterfactual multi-agent policy gradient, COMA) 方法， 該方法利用反事實基線來減少估計方差，并解決了多智能體信用分配問題. 事實上，在無人機集群對抗博弈中，無人機集群內部往往需要協調和配合，以提高整體任務完 成率. 如何最大化無人機之間的協同，對信用進行合理分配，以獲得最優的無人機行為策略，仍是當 前需要面對的主要挑戰. 本文將 COMA 方法引入到具有無限連續狀態和動作的無人機作戰環境中， 基于無人機動力學和攻防態勢，設計符合實際環境的擊敵條件和獎勵函數，構建基于多智能體深度 強化學習的無人機集群對抗博弈模型. 紅藍雙方無人機采取不同的對抗博弈方法，利用多智能體粒 子群環境進行非對稱性對抗實驗，使用平均累積獎勵、平均命中率和平均勝率作為評價指標. 結果 表明平均累積獎勵能夠收斂到納什均衡，COMA 方法比其它流行的深度強化學習方法更具優越性， 對 COMA 方法收斂性和穩定性的驗證分析保證了其在無人機集群對抗任務上的實用性和魯棒性.

在現代軍事行動中，陸海空三軍的整合與協調對于成功完成任務至關重要。為了促進這種整合，人工智能指揮與控制（C2）系統已成為強有力的工具。這些系統利用人工智能、數據分析和自主決策的能力來增強態勢感知、優化資源分配和提高作戰效率。本文全面探討了人工智能 C2 系統的相關背景、科學、技術和工藝。文章還重點介紹了正在塑造一體化軍事行動格局的當前和未來項目。

背景

傳統的 C2 系統在很大程度上依賴人工處理和傳播信息，這往往會導致延誤和錯誤。然而，人工智能的出現改變了這些系統，它可以對海量數據進行實時分析，并為指揮官提供可操作的見解。人工智能算法可以識別模式、預測結果并提供決策支持，從而更高效、更有效地管理海陸空一體化行動。

科學、技術和工藝

人工智能支持的 C2 系統包含一系列科學原理、技術和工藝，它們有助于提高系統的功能和效率：

• 機器學習：機器學習算法有助于系統從歷史數據和實時數據中學習，不斷提高系統性能。這些算法分析傳感器數據、情報報告和作戰數據中的模式，為指揮官提供有價值的見解和決策建議。C2 系統通常采用監督學習、無監督學習和強化學習技術來訓練人工智能模型。

• 數據融合：數據融合技術在整合傳感器、衛星和情報數據庫等不同來源的信息以創建全面準確的作戰圖景方面發揮著至關重要的作用。人工智能算法分析并整合這些來源的數據，為指揮官提供統一的最新態勢感知。融合方法包括傳感器融合、特征級融合和決策級融合，它們將不同抽象層次的數據結合在一起。

• 自主決策：人工智能系統具有根據預定義規則、算法和任務目標進行自主決策的能力。這些系統會評估多種選擇、評估風險，并根據不斷變化的情況動態調整計劃，從而提高指揮和控制流程的速度和效率。規則系統、專家系統和遺傳算法等技術被用于實現 C2 系統的自主決策。

• 通信和聯網：人工智能賦能的 C2 系統依賴于先進的通信和網絡技術，以確保不同平臺、單元和指揮中心之間的無縫信息交換。高速數據鏈路、安全通信協議和互操作系統可實現及時準確的信息共享，有助于改進聯合行動。衛星通信、以數據為中心的網絡和軟件定義網絡等技術被用來建立強大而高效的通信網絡。

當前項目

幾個正在進行的項目體現了人工智能 C2 系統在海陸空一體化作戰中的進步和潛力：

美國聯合全域指揮與控制 (JADC2)

JADC2 項目旨在開發一種先進的網絡系統，將所有軍事領域的傳感器、平臺和決策過程整合在一起。人工智能在加強信息共享、協作規劃和決策以提高行動靈活性和有效性方面發揮著關鍵作用。該項目側重于利用人工智能實現快速數據融合、實時分析和自主決策能力。

北約的聯合任務網絡（FMN）

FMN 是一個側重于為多國軍事行動建立網絡化指揮和控制基礎設施的項目。FMN 的目標是整合不同的國家系統、提高互操作性和增強態勢感知能力，從而實現高效的聯合行動。該項目強調基于人工智能的數據融合、智能決策支持和安全通信協議。

中國的智能指揮控制系統

中國正在積極發展集陸、空、海、天和網絡能力于一體的智能指揮控制系統。人工智能技術是該系統的關鍵組成部分，可實現不同領域的數據融合、實時分析和自主決策。該項目旨在通過先進的人工智能 C2 能力，提高中國軍事行動的有效性和協調性。

未來項目

人工智能 C2 系統在海陸空一體化作戰中的未來潛力巨大。以下是一些有望塑造未來格局的著名項目：

一體化防空與導彈防御系統 (IAMD)

IAMD 是一個未來項目，旨在加強防空和導彈防御系統的整合與協調。人工智能支持的 C2 系統將通過整合來自各種傳感器和平臺的數據，在探測、跟蹤和攔截敵機威脅方面發揮重要作用。這些系統將實現快速決策和高效的防御資源分配，確保有效防范空中威脅。

DARPA 計劃

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）正積極投資于人工智能 C2 系統的研發計劃。這些計劃旨在為軍事行動中的可解釋人工智能、人機協作和動態決策推進人工智能技術。DARPA 的努力將有助于提高人工智能指揮和控制系統的作戰效能、信任度和復原力。

結論

借助人工智能、數據融合、自主決策和通信技術的力量，人工智能指揮與控制系統正在徹底改變陸海空一體化行動。正在進行的項目，如 JADC2、FMN 等，都在推動這一領域的創新。IAMD 和 DARPA 計劃等未來項目將繼續推動人工智能 C2 系統的發展，使軍事行動更加高效、有效和一體化。通過利用人工智能的潛力，軍隊可以實現卓越的態勢感知、更快的決策和優化的資源分配，最終在復雜的作戰環境中取得更大的任務成功。

參考來源：SIAM

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

在技術飛速發展的時代，戰爭的面貌正在發生重大轉變。人工智能（AI）與軍事系統的結合正在徹底改變我們進行戰爭的方式。

本文將深入探討人工智能在戰爭中的迷人世界，重點關注認知戰爭的概念以及人工智能在塑造未來戰斗中的作用。

認知戰爭： 新領域

認知戰爭代表著軍事行動模式的轉變。它戰略性地利用人工智能和機器學習來影響對手的認知過程。

其目的是操縱決策過程，制造混亂，最終獲得戰略優勢。這種方法利用人工智能的力量來增強人的能力，因此越來越被認為是現代戰爭中的有力工具。

認知戰爭最顯著的實例之一是國防科技初創公司 Anduril 開發的 "幽靈 4 "無人機。這架無人機是人工智能融入軍事系統的見證。它配備了人工智能，可以在地面單個操作員的控制下執行各種偵察任務。它利用機器學習來分析圖像和識別目標，展示了人工智能在增強軍事能力方面的潛力。

盡管如此，重要的是要以平衡的視角來看待這一發展。雖然幽靈 4 無人機代表了軍事技術的重大進步，但它也提出了幾個問題。

在戰爭中使用人工智能，尤其是能夠做出決策的自主系統，會帶來新的復雜性和不可預測性。如果這些系統出現故障或被對手利用，就有可能產生意想不到的后果。

此外，在戰爭中使用人工智能所涉及的倫理問題也是一個一直爭論不休的話題。機器在戰場上做出生死攸關決定的前景是一個有爭議的問題。雖然人工智能通過接管危險任務有可能減少人員傷亡，但缺乏人類判斷力和責任感是一個主要問題。

最后，在認知戰爭中使用人工智能有可能使沖突升級。操縱對手決策過程的能力可能導致誤判和誤解，增加沖突風險。因此，制定明確的規則和條例來規范人工智能在戰爭中的使用以降低這些風險至關重要。

數字化、透明戰爭時代

2023 年標志著數字化、透明化戰爭的到來。烏克蘭戰爭就是這一新時代的明顯例證。由于衛星、數字痕跡和用戶在社交媒體上生成的內容提供了全面的透明度，全世界都看著俄羅斯在烏克蘭邊境集結兵力。在這個時代，再也不可能用陸海空三軍偷襲另一個國家了。這些兵力造成的死亡和破壞也無法掩蓋。這種透明度迫使兵力調整戰略，以更加分散的方式移動和機動。

精確武器的影響

精確武器的出現又一次改變了戰爭的游戲規則。這些武器可以用一枚成本效益高的導彈摧毀價值數百萬的平臺。這一現實正在改變軍隊、海軍和空軍的組織、裝備和作戰方式。

在烏克蘭沖突中，精確武器成功打擊了裝甲車輛和飛機，凸顯了其有效性。現在的挑戰是降低這些武器的成本和復雜性，各國正在緊急開展這項工作。

未來： 人工智能驅動的變革

人工智能與戰爭的結合必將推動國家對抗沖突的方式發生深刻變革。機器人技術、自主性、連通性、安全云中的數據以及人工智能的進步將導致武裝力量迅速發展為有人、無人和自主能力的團隊。

這一轉變的意義將不亞于 Airbnb 和 Uber 等數字平臺對各自行業的影響。然而，盡管發生了這種轉變，戰爭的本質將保持不變--意志的較量，理性、情感和機遇的混合

即將結束...

我們深入研究了人工智能與戰爭，發現自己正站在一個新時代的懸崖邊上。將人工智能融入軍事系統的確是一把雙刃劍。一方面，它有望徹底改變戰爭，增強軍事能力，并有可能減少人員傷亡。另一方面，它也提出了深刻的倫理道德問題，作為一個社會，我們必須努力解決這些問題。

例如，在認知戰爭中使用人工智能會帶來機器做出生死攸關決定的幽靈。我們能把如此關鍵的決策交給算法嗎？在自主系統主導的領域，我們如何確保問責制？

這些問題不僅是技術問題，更是深刻的哲學問題，涉及我們的價值觀和原則。

此外，人工智能在戰爭中的潛在濫用也是一個重大問題。如果落入壞人之手，這些技術可能會被用來加劇沖突、操縱輿論或侵犯人權。

我們如何防止這種濫用？

我們如何在利用人工智能的好處和防范其潛在風險之間取得平衡？

關鍵是要以謹慎和負責的態度對待它。我們必須促進有關這些問題的公開對話，鼓勵不同的觀點和嚴謹的辯論。

只有通過這樣的討論，我們才有希望以負責任和合乎道德的方式在戰爭中利用人工智能的力量。

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。

軍事環境產生了大量的重要數據，需要使用機器學習對其進行處理。它通過分析產生的大量信息來學習和預測可能的場景的能力提供了自動學習和決策支持。本文的目的是提出一種應用于軍事組織的機器學習體系結構模型，并以應用于非軍事組織體系結構模型的文獻計量學研究為支撐。為此，進行了截至2021年的文獻計量學分析，制作了戰略圖并對結果進行了解釋。所使用的信息是從科學界廣泛接受的一個主要數據庫ISI WoS中提取的。沒有直接使用軍事消息來源。本工作分為五個部分: 軍事領域的機器學習研究; 使用SciMat、Excel和VosViewer工具解釋我們的研究方法; 該方法基于數據挖掘、預處理、聚類歸一化、戰略圖及其結果分析來研究軍事背景下的機器學習; 在此基礎上，我們提出了一種軍事應用的概念架構; 最后，我們給出結論，在這里我們將看到機器學習最重要的領域和最新的進展，在這個例子中，應用到軍事環境中，分析大量數據，提供效用，機器學習和決策支持。

機器學習(ML)通過利用來自不同來源(包括大數據應用程序)的大量可用信息，實現了許多任務的自動化。它的使用目前正在廣泛的傳播，而ML已經成為我們日常生活中[1]的重要組成部分。在軍隊中，智能應用的使用也加速了[2]的發展。例如，韓國國防部大幅增加了其信息，隨著越來越少的情報分析師，他們需要應用人工智能(AI)技術來準確、及時地處理所有信息[3]。另一個值得注意的例子是軍事設備和機器對石油的依賴。這也是ML發揮作用的地方，因為軍事后勤必須基于明智的推理[4];因此，我們看到了ML是如何融入軍事世界的。本文的目的是提出一個體系結構模型，以反映如何在軍事環境中實際應用數學模型。在這個架構中，我們解決了在軍事環境中使用最頻繁的數據、算法和應用等方面的問題。

在開展這項工作的同時，正如我們將在第2節中看到的，我們研究了相關工作，注意到在這一新興主題中很少有綜述工作，這引起了我們對對主要科學數據庫之一Web of Science進行到2021年及包括2021年的文獻計量分析的興趣。在本節中，我們還提出了一個概念架構，以一種實際的方式在非軍事組織中應用ML，因為在軍事領域中沒有反映這種架構的作品。本工作中使用的文獻計量方法在第3節中解釋，我們將主要使用SciMat文獻計量分析工具，能夠在一個縱向框架[5]中執行科學的繪圖分析。通過這一分析，我們建立了一個戰略圖，其中我們確定了ML應用于軍事領域的主要領域。在第4節中，我們應用所描述的方法來根據起源進行分析:我們看到了ML應用于軍事世界的主要科學領域; 在第5節中，一旦完成了文獻計量分析，我們現在可以重新定義第2節中提出的概念架構，特別是針對軍事組織。最后，我們得出了一些結論，其中我們揭示了所獲得的結果與發現的主要主題領域和結論。

圖1 用于軍事組織的數據驅動架構