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在技術進步重塑戰爭格局的時代，將人工智能（AI）、機器學習（ML）和自主系統融入國防戰略已不再是未來的概念，而是現實的演變。這些技術在提高電子戰（EW）能力方面的意義怎么強調都不為過，因為它們在作戰速度、效率和復雜性方面具有顯著優勢。成本更低、規模更小、資產更豐富的戰爭即將來臨，對烏克蘭戰爭時經常這樣評論。

蜂群戰術和認知電子戰

現代戰爭中潛在的變革性戰略之一是應用蜂群戰術，即使用多個自主單元執行協調任務。認知電子戰的蜂群資產，強調了這些戰術如何通過同時出現的一系列威脅來壓垮敵方系統。人工智能的集成使這些蜂群具有自主決策能力，從而大大提高了其有效性。這些系統可以根據實時戰場數據動態調整戰術，有效地適應反制措施并利用敵方防御的漏洞。

人工智能驅動的自主系統：戰爭的新領域

在繼續向完全自主系統轉變的過程中，一些討論強調了這些系統徹底改變戰爭的潛力。重點討論了在人工智能驅動的戰爭預警行動中使用無人機的問題。這些自主系統可以執行復雜的任務，處理大量的感知和信號數據，在瞬間做出有關干擾、欺騙或規避的決定。這些系統的獨立運行能力減輕了人類操作員的認知負擔，并允許采用更復雜、多層次的防御策略。無人機獨立運行是好事嗎？如何避免藍對藍？如何防止妥協或黑客攻擊？

自主戰爭中的信任與可靠性

將人工智能集成到關鍵軍事系統中會帶來一系列挑戰，尤其是在確保這些系統決策的可靠性和可信度方面。戰爭中的人工智能系統必須具有高度的可預測性，并通過模擬真實世界條件的模擬進行徹底審查。這不僅能確保作戰成功，還能防止因人工智能決策失誤而導致的災難性故障。我們如何進行這類培訓？我們是否擁有實時更新和更改這些系統的人員？

結論

未來戰爭，將人工智能和自主系統融入電子戰戰略是一個充滿希望而又充滿挑戰的前沿領域。這些技術重新定義軍事行動的潛力。然而，先進技術的成功和安全取決于嚴格的測試、驗證和持續改進，以符合道德標準和戰略目標。

戰爭的演變不僅需要技術進步，還需要一個堅實的治理和監督框架，以確保負責任地有效使用這些強大的工具。關于這些更新的技術，已經有很多話題和討論，人們普遍感到興奮，但也看到了一些目前仍被忽視的重要問題。如何控制這些資產？誰來控制這些資產？是否已經決定將這些資產像彈藥一樣作為消耗品，還是仍然期望保留這些資產？

參考來源： JED

隨著近年來人工智能（AI）和機器人技術的發展，無人系統集群因其提供人類難以完成且危險的服務的潛力而受到學術界和工業界的極大關注。然而，在復雜多變的環境中學習和協調大量無人系統的動作和行動，給傳統的人工智能方法帶來了巨大的挑戰。生成式人工智能（GAI）具有復雜數據特征提取、轉換和增強的能力，為解決無人系統集群的這些難題提供了巨大的潛力。為此，本文旨在全面考察 GAI 在無人系統集群中的應用、挑戰和機遇。具體來說，我們首先概述了無人系統和無人系統集群及其使用案例和現有問題。然后，深入介紹各種 GAI 技術的背景及其在增強無人系統集群方面的能力。然后，我們全面回顧了 GAI 在無人系統集群中的應用和挑戰，并提出了各種見解和討論。最后，我們強調了無人系統集群中 GAI 的開放性問題，并討論了潛在的研究方向。

圖1:本文的總體結構。

近年來，無人系統（UVs）已成為一種顛覆性技術，為日常生活的各個領域帶來了革命性的變化，其應用范圍從包裹遞送、民用物聯網（IoT）到軍事用途[1, 2]。具體來說，無人車指的是可以在有限或無人干預的情況下運行的車輛、設備或機器，例如，車上沒有人類駕駛員或機組人員。得益于這一特殊屬性，UV 可用于在具有挑戰性或危險的環境中執行任務。一般來說，無人系統可分為無人飛行器（UAV）、無人地面車輛（UGV）、無人水面航行器（USV）和無人水下航行器（UUV）。正如其名稱所示，每種無人系統都是為特定任務和環境而設計的。例如，UAV 被廣泛用于航拍、環境和野生動物監測以及監視 [3, 4]，而 UGV 則可用于運輸和炸彈探測等任務。不同的是，USV 和 UUV 分別用于水面和水下作業，包括海洋學數據收集、水下勘探和潛艇監視 [5，6]。

隨著近年來人工智能（AI）和機器人技術的發展，無人潛航器的概念已經發展到了一個全新的層次，即無人系統集群。從本質上講，無人系統集群是通過協調一組無人飛行器（如機器人、無人機和其他自主飛行器）來實現一個共同目標而設計的[7, 8]。實際上，無人集群中的每個系統都可以配備自己的傳感器、處理器和通信能力。為了讓它們高效地協同工作，人們采用了人工智能和機器人學的先進技術來協調它們的行為，并執行自主導航、自組織和故障管理等復雜任務 [7，9]。因此，與傳統的無人系統相比，無人系統集群擁有各種優勢。特別是，它們可以根據具體任務和要求動態調整車輛數量，從而提供可擴展性和操作靈活性。此外，如果無人系統群中有幾個無人系統無法運行，剩余的無人系統仍然可以協同工作，確保任務成功。這對于需要高彈性和魯棒性的任務尤其有用。最后，通過允許無人系統集群相互學習和協作，無人系統集群可以實現集群智能，即所謂的集體智能[10, 11]，從而大大提高運行效率和可靠性。

雖然在無人系統集群中發揮著重要作用，但傳統的人工智能技術仍面臨諸多挑戰。特別是，這些技術需要大量標注的訓練數據，而且只能在特定環境下才能獲得良好的性能。因此，它們極易受到環境的動態性和不確定性的影響，而環境的動態性和不確定性正是無人系統集群的特點，例如無人系統之間的動態連接、風和洋流的影響以及物聯網應用中傳感器的不確定性和多樣性。此外，傳統的人工智能方法在具有大量 UV 的復雜場景以及水下、偏遠地區和受災地區等具有挑戰性的環境中可能表現不佳。為了克服傳統人工智能技術面臨的這些挑戰，生成式人工智能（GAI）在理解、捕捉和生成復雜的高維數據分布方面具有開創性的能力，因此最近在文獻中被廣泛采用。鑒于 GAI 在 UV 集群中的潛力，本文旨在從不同角度全面探討 GAI 在實現群體智能方面的挑戰、應用和機遇。

文獻中有一些調查側重于人工智能在 UV 中的應用[12, 13, 14, 15]。例如，文獻[12]的作者研究了深度學習、深度強化學習和聯邦學習等傳統人工智能技術在基于無人機的網絡中的應用，而文獻[13]的作者則對機器學習（ML）在無人機操作和通信中的應用進行了更全面的調查。不同的是，在文獻[15]中，作者綜述了物聯網網絡中人工智能無人機優化方法，重點關注人工智能在無人機通信、群體路由和聯網以及避免碰撞方面的應用。同樣，文獻[7]也討論了 AI/ML 在無人機群體智能中的應用。值得注意的是，上述調查和其他文獻主要關注無人機和傳統人工智能方法。據我們所知，目前還沒有任何文獻對無人機群的 GAI 發展進行全面的調查。本文的主要貢獻可歸納如下。

• 介紹了 UV 集群的基本原理，包括其在空中、地面、水面和水下領域的設計和運行以及實際應用案例。
• 深入概述了常見的 GAI 技術，包括生成對抗網絡 (GAN)、變異自動編碼器 (VAE)、生成擴散模型、變換器和歸一化流。我們還詳細介紹了每種技術在 UV 群體中的主要優勢和挑戰。
• 全面回顧了 GAI 在 UV 集群各種問題中的應用，如狀態估計、環境感知、任務/資源分配、網絡覆蓋和點對點通信以及安全和隱私。通過回顧這些 GAI 應用，我們深入了解了如何將 GAI 應用于解決 UV 集群中新出現的問題。
• 介紹了 UV 集群中 GAI 的基本開放問題和未來研究方向，包括可擴展性、自適應 GAI、可解釋群體智能、安全/隱私和異構群體智能。

本文的整體結構如圖 1 所示。第二節介紹了 UV 集群的基本原理。第三節深入概述了不同的 GAI 技術及其優勢。然后，第四節深入探討了 GAI 在 UV 集群新問題中的應用。第五節強調了 GAI 在UV集群中的未決問題和未來研究方向。此外，表 I 列出了本文中使用的所有縮寫。

圖2:UV系統的基礎結構及其應用。

圖 5：探索創新范圍：本圖展示了 12 個突破性的模型結構，每個方面都有兩種不同的方法，以展示 GAI 在提高性能和應對UV集群挑戰方面的各種應用。每個模型都包含獨特的策略和解決方案，全面展示了該領域的技術進步。

狀態估計

狀態估計對 UVs 集群的應用至關重要，尤其是在自動駕駛和交通估計等領域。在導航或軌跡規劃過程中，位置、速度和方向等狀態變量對橫向決策起著至關重要的作用 [128]。然而，系統測量和機器人動態的隨機性會導致實際狀態的不確定性。因此，狀態估計的主要目標是根據現有的時間觀測結果推導出狀態變量的分布 [127]。

將 GAI 集成到 UV 的狀態估計中提供了廣泛的創新方法，每種方法都是針對特定挑戰和操作環境量身定制的。例如，在應對 UGV 交通狀態估計中數據不足的挑戰時，[121] 中的作者利用圖嵌入 GAN，通過捕捉道路網絡中的空間互連，為代表性不足的路段生成真實的交通數據。在這一提議的框架中，生成器使用類似路段的嵌入向量來模擬真實交通數據。同時，判別器會區分合成數據和實際數據，并對生成器進行迭代訓練，以優化這兩個部分，直到生成的數據在統計上與真實數據無異。與 Deeptrend2.0 等傳統模型[129]相比，這種方法不僅填補了數據空白，還大大提高了估計精度，平均絕對誤差的減少就是明證。交通狀態估計的這種進步凸顯了 GAI 在復雜交通場景中改善 UGV 導航和決策的潛力 [121]。

除標準 GAN 外，cGAN 也可用于根據原始測量結果生成相應的系統狀態估計變量 [123]。cGAN 框架采用傳感器的原始測量值作為條件約束，解決了在動態環境中準確估計多個無人機運動的難題。文獻[124]中的作者將 Social LSTM 網絡[130]的單個運動預測與 Siamese 網絡[131]的全局運動洞察相結合，實現了綜合運動狀態預測。這種方法在準確預測無人飛行器軌跡方面表現出色，這對有效的集群導航至關重要。通過有效地分離和融合單個運動和全局運動，基于 cGAN 的框架表現出色，與原始的 Social LSTM 相比，提高了多目標跟蹤的性能。

此外，VAE 在捕捉無人機無線信道中的時間相關性方面的應用凸顯了 GAI 在通信系統中的重要性，它通過生成真實、多樣的信道樣本，改善了信道狀態估計和信號清晰度[125]。這種探索延伸到了基于擴散的分數模型和深度歸一化流，用于生成復雜的狀態變量分布，展示了 GAI 以更靈活的方式建模和估計狀態的能力，從狀態變量（即位置、速度和方向）到這些分布的復雜高維梯度[126, 127]。

GAI 在 UV 集群狀態估計方面的多功能性體現在兩個方面：通過對抗機制生成缺失信息的能力和融合各種數據源進行綜合狀態分析的能力。這些能力可以在復雜的運行場景中實現更精確的狀態估計。

環境感知

UV 的環境感知通常是指飛行器實時感知和了解周圍環境的能力 [142]。這是 UV 集群實現自主導航和完成任務的關鍵技術。這種技術通常涉及使用激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等傳感器與外部環境進行交互 [143]。GAI 的各種創新應用明顯推進了 UV 的環境感知領域，詳見表 III。例如，由于運動造成的運動模糊、不利的天氣條件和不同的飛行高度等內在限制，無人機經常捕捉到低分辨率的圖像。為解決這一問題，作者在 [132] 中介紹了一種名為 Latent Encoder Coupled Generative Adversarial Network（LE-GAN）的框架，旨在實現高效的高光譜圖像（HSI）超分辨率。LE-GAN 中的生成器使用短期光譜空間關系窗口機制來利用局部-全局特征并增強信息帶特征。判別器采用真實圖像和生成圖像的概率分布之間基于瓦瑟斯坦距離的損失。這種框架不僅提高了 SR 質量和魯棒性，而且通過學習潛空間中高分辨率 HSI 的特征分布，緩解了模式坍縮問題造成的光譜空間失真[132]。

除了通過提高遙感分辨率來改善 UV 的精度外，GAI 更常見的應用是生成合成數據集，這表明了數據不足導致模型精度降低的難題[138]。例如，一個名為軌跡 GAN（Trajectory GAN，TraGAN）的框架用于從高速公路交通數據中生成逼真的變道軌跡[133]。另一個基于 GAN 的框架名為 DeepRoad，用于自動駕駛系統的測試和輸入驗證 [134]，通過生成不同天氣條件下的駕駛場景來提高測試的可靠性。VAE 也被用于生成更真實、更多樣的碰撞數據，以解決傳統數據增強方法的局限性 [136]。此外，結合 VAE 和 GANs 的圖像轉換框架可用于將模擬圖像轉換為真實的合成圖像，以訓練和測試變化檢測模型 [135，137]，不過它們仍需要真實圖像作為參考。此外，[139] 中的作者介紹了一種利用文本到圖像擴散模型的方法，用于生成逼真、多樣的無人機圖像，這些圖像以不同的背景和姿勢為背景。通過合并背景描述和基于地面實況邊界框的二進制掩碼生成的 20,000 多張合成圖像，檢測器在真實世界數據上的平均精度提高了 12%。

GAI 的另一個應用領域是場景理解或字幕制作。這種方法包括使用 CLIP 前綴進行圖像字幕處理，將 UV 捕捉到的圖像的視覺內容轉化為準確的文本描述，以便在 UV 中進行決策[140]。另一種方法是部署生成知識支持變換器（GKST），通過融合來自不同車輛視角的圖像信息來增強特征表示和檢索性能。[141]. 這些技術的一個有趣方面是，它們能夠處理和解釋復雜的視覺輸入，提供與人類感知非常相似的上下文理解水平。這種能力在動態環境中尤為有益，因為在動態環境中，快速準確地解讀視覺數據對有效決策至關重要。

總之，GAI 的生成能力在 UV 的環境感知領域證明是非常寶貴的。從提高圖像分辨率到生成合成數據集、創建多樣化的測試環境以及推進場景理解，GAI 是推動 UV 演進和提高其理解周圍環境并與之互動的效率的基石技術。

自主程度

自主性是指系統在沒有人類干預的情況下執行任務或決策的能力[152]。自主水平代表了 UV 在完全依賴機載傳感器、算法和計算資源的情況下獨立運行的能力。在 UV 蜂群中，自主水平取決于各種因素，如任務的類型和復雜程度、規劃和執行路線的能力等 [153]。表 IV 說明了 GAI 的集成在推進這些自主能力方面的關鍵作用。

在 UV 集群合作戰略領域，GAI 的應用體現在生成對抗模仿學習（GAIL）與多智能體 DRL 的集成上。例如，作者在 [144] 中介紹了一種基于多智能體 PPO 的生成式對抗仿真學習（MAPPO-GAIL）算法，該算法采用多智能體近似策略優化來同時采樣軌跡，完善策略和價值模型。與傳統的 DRL 搜索算法相比，該算法將網格概率用于環境目標表示，將平均目標發現概率提高了 73.33%，而平均損壞概率僅降低了 1.11%。此外，GAIL 還可用于在虛擬環境中訓練無人機執行導航任務，從而適應復雜多變的場景 [146]。

此外，還提出了一種基于 VAE 的模型，名為 BézierVAE，用于車輛軌跡建模，特別是安全驗證。BézierVAE 將軌跡編碼到潛在空間，并使用貝塞爾曲線對其進行解碼，從而生成多樣化的軌跡。與傳統模型 TrajVAE 相比，BézierVAE 顯著減少了 91.3% 的重構誤差和 83.4% 的不平滑度[133]，大大提高了自動駕駛車輛的安全性驗證[147]。在自主機器人調度方面，COIL 利用 VAE 生成優化的定時調度，大大提高了運行效率 [148]。最后，在多智能體軌跡預測中，考慮到意圖和社會關系的復雜性，采用了受條件 VAE 啟發的 GRIN 模型來預測智能體軌跡。雖然復雜系統面臨挑戰，如遵守物理定律等上下文規則，但可以通過使用特定解碼器或代理模型來近似這些限制，從而應對挑戰[149]。

在 UV 的路由規劃中，變壓器架構與 DRL 相結合，用于優化多個合作無人機的路由。與傳統算法相比，該方法性能優越，并行處理效率高，可持續獲得高回報 [150]。

增強 UV 的自主性對其獨立和合作的集群行動至關重要。GAI 的生成能力應用于多個方面，從生成新軌跡到完善路由策略，以及在不同場景中模仿智能體的路由行為。這些多樣化的應用展示了動態和適應性強的解決方案，對于 UV 在復雜多變的環境中高效、獨立地導航和運行至關重要。

任務/資源分配

在多智能體 UV 群的任務和資源分配領域，GAI 引入了有效的方法，提高了這些系統的效率和適應性。傳統方法通常依賴于固定算法和啟發式方法，但這些方法并不總能滿足動態和復雜環境的要求 [159]。如表 V 所示，GAI 為這些具有挑戰性的場景提供了必要的靈活性。

有人提出了一種基于 GAIL 的算法，用于為 DRL 重建虛擬環境，其中生成器生成專家軌跡，判別器將專家軌跡與生成的軌跡區分開來 [154]。這種方法可以創建一個接近真實世界條件的虛擬邊緣計算環境。它為計算資源分配多智能體 DRL 方法提供了探索和推斷獎勵函數的場所，同時避免了任意探索造成的對用戶體驗的損害。此外，一種基于自動編碼器的方法被應用到匈牙利算法中，以減輕數據速率矩陣中出現的相同權重造成的信息模糊問題，尤其是在蜂窩用戶（CU）和設備到設備用戶（D2DU）之間的帶寬和功率資源分配中[155]。該方法利用潛空間作為超參數，提供了一個最佳的重構成本矩陣，以協助資源分配決策。

此外，作者在 [156] 中提出了一種基于擴散模型的人工智能生成最優決策（AGOD）算法。該算法可根據實時環境變化和用戶需求進行自適應和響應式任務分配。正如深度擴散軟行為者批判（D2SAC）算法所展示的那樣，該算法通過整合 DRL 進一步提高了功效。與傳統的 SAC 方法相比，D2SAC 算法在任務完成率方面提高了約 2.3%，在效用收益方面提高了 5.15%[156]。傳統的任務分配方法假定所有任務及其相應的效用值都是事先已知的，而 D2SAC 則不同，它可以解決選擇最合適服務提供商的問題，因為任務是實時動態到達的。與傳統方法相比，D2SAC 在完成率和效用方面都有顯著的性能提升。

在聯合計算和通信資源分配領域，由于 UV 的獨立性質和電池限制，有效管理的重要性在 UV 中更加突出。文獻[157]中提出的基于擴散的模型提供了一種先進的方法，用于設計語義信息傳輸的最佳能源分配策略。該模型的一個主要優勢是能夠迭代改進功率分配，確保在 UV 群動態環境造成的不同條件下優化傳輸質量。在傳輸距離為 20 米、傳輸功率為 4 千瓦的條件下，這種基于擴散模型的人工智能生成方案超過了其他傳統的傳輸功率分配方法，如平均分配（名為 Avg-SemCom）和基于置信度的語義通信（Confidence-SemCom）[157]，迭代次數約為 500 次，傳輸質量提高了 0.25。

另一方面，作者在論文[158]中提出結合 LLM 探索提升 GAI 在多智能體 UV 群任務和資源分配方面的能力。利用 LLM 先進的決策和分析能力，為每個用戶創建了獨立的 LLM 實例，以實現 "通過以下方式減少網絡能耗 "的初衷Δp=0.85W"轉化為一系列細節任務，如調整發射功率和信道測量。然后將結果提示給 LLM，由 LLM 添加后續任務并指示相關執行器采取行動。通過在 LLM 上的集成，無人機智能體成功地在 2 個回合內實現了省電目標。盡管進一步的仿真結果表明，當智能體數量增加時，當前的 GPT-4 在維持多個目標方面會遇到一些困難。這種整合標志著 UV 蜂群在自主性和功能性方面的顯著進步。

總之，GAI 大大推進了多智能體 UV 群的任務和資源分配領域。從創建生動的仿真環境供分配算法探索，到迭代調整分配策略和打破粗略的任務細節意圖，GAI 展示了處理動態環境和各種挑戰的強大能力。

網絡覆蓋和點對點通信

如第二節所述，UV 的一個關鍵應用是作為移動基站重建通信網絡[46, 47, 48, 49, 164]。在這種情況下，有效的定位策略至關重要，它能以有限的 UV 實現最大的用戶覆蓋范圍，從而確保無縫接入。此外，當 UV 蜂群以分層結構部署時，領導 UV 充當指揮中心，確保子 UV 之間的有效通信覆蓋對于任務分配和協作至關重要。如表 VI 所示，各種 GAI 可滿足高效網絡覆蓋和車對車（V2V）通信的需求。

雖然利用無人機作為移動站來提供動態無線通信中的臨時網絡鏈接正變得越來越流行，但由于無人機高度、移動模式、空間域干擾分布和外部環境條件等因素的不同，優化網絡可能非常復雜，這帶來了獨特的挑戰。為解決有限無人機的網絡覆蓋優化問題，作者在 [160] 中提出使用 cGAN。該框架包括一個用于建模和預測最佳網絡配置的生成器、一個用于評估這些配置在真實世界場景中的效率的判別器，以及一個用于適應性和可擴展性的編碼機制。基于 cGAN 的方法不僅保證了無人機的最佳定位，還簡化了計算復雜度。作者在文獻 [163] 中提出的另一種解決方案利用基于自我注意的變壓器來預測用戶的移動性，并改進空中基站的布置。變壓器模型能夠捕捉時空相關性并處理長輸入和輸出序列。與常規部署方案相比，基于變壓器的方案在覆蓋率方面取得了顯著提高，比常規方案提高了 31% 以上[167]，比基于 LSTM 的方案提高了 9% 以上。

在對 UV 蜂群中的安全導航至關重要的 V2V 通信領域，車輛經常會通過轉發圖像來交流環境數據。然而，由于傳輸中斷、環境噪聲和車輛運動造成的噪聲，這些圖像可能會被破壞。為解決這一問題，作者在 [162] 中整合了用于圖像復原和網絡優化的 GDM。GDM 可使車輛通過減少數據傳輸和通信延遲，將傳輸的圖像恢復到原始質量。基于隨機微分方程的 GDM 具有迭代特性，善于完善車聯網網絡解決方案，特別是在路徑規劃等領域。例如，GDM 以初步路徑啟動優化，然后根據關鍵性能指標逐步改進。該過程利用這些指標梯度來引導路徑修改，以實現最優解。與傳統的 DQN 方法相比 [168]，所提出的基于 GDM 的方法在 300 個歷時[162]的平均累積獎勵中實現了 100% 的增長。

總之，對于網絡覆蓋和可達性，GAI 可以直接生成定位策略，也可以充當編碼器，通過捕捉空間信息來增強傳統算法。在效率方面，GAI 可作為一個框架，利用語義信息減少數據傳輸，同時通過引導生成保持通信。然而，盡管這些發展代表了管理 UV 蜂群的飛躍，但仍有一些領域有待進一步探索。例如，[162] 中的作者提出了整合其他模式以提高通信效率的問題。這為未來研究在 UV 網絡中整合多模態數據處理提供了機會。這種探索可以大大提高這些技術對不同網絡拓撲結構和環境條件的適應性。此外，GAI 有可能促進 UV 蜂群部署中的自主決策，這為推動該領域的發展提供了一條大有可為的途徑。通過擴大 GAI 的應用范圍，研究人員可以針對各種復雜的現實世界場景進一步優化 UV。

安全/隱私

安全和隱私是 UV 蜂群的重要方面，尤其是在軍事和監控應用中。將 GAI 集成到這些領域可為增強系統安全性和確保隱私提供創新解決方案。如圖 6 所示，一個有趣的潛在應用是利用 GAI 生成虛假數據或模擬通信活動的能力來充當 "蜜罐"，誤導潛在攻擊者并加強系統安全性[176]。LLM 生成的 "蜜罐 "可作為額外的保護層，傳播虛假信息，迷惑和誘捕攻擊者，從而增強蜂群的集體安全性。在蜂群網絡中創新性地使用語言處理技術，是保護自動駕駛汽車免受復雜網絡威脅的一個新領域。表七詳細介紹了 GAI 在 UV 蜂群安全和隱私保護中的應用。

自動駕駛 GAN（ADGAN）[169]是 GAI 在隱私保護領域的一個顯著應用。ADGAN 是一種基于 GAN 的圖像到圖像轉換方法，旨在保護車輛攝像頭位置數據的隱私。ADGAN 通過移除或修改圖像中的背景建筑物來實現這一目標，同時保留了識別交通標志和行人等其他物體的功能。語義通信是增強 UV 群安全性的有效手段，因為它能去除與任務無關的背景圖像。此外，ADGAN 引入了多判別器設置，提高了圖像合成性能，并提供了更強的隱私保護保障，可抵御更強大的攻擊者[169]。另一個類似的應用是基于 GAN 的框架，該框架通過改變可識別的特征來保護街景圖像中的身份隱私，例如用逼真的背景替換移動的物體 [172]。

在軌跡數據隱私方面，TrajGAN 通過生成合成軌跡來保護軌跡數據的隱私[170]。這些軌跡遵循與真實數據相同的分布，同時掩蓋了用戶的個人位置和身份。它們保留了真實數據的統計屬性，并捕捉到了人類的移動模式。不過，TrajGANs 在創建密集的軌跡表示時可能會面臨挑戰，特別是在時間戳和路段方面，而且可能無法識別數據中的一些罕見或特殊事件。為了進一步加強保護，作者在 [171] 中提出了 LSTM-TrajGAN 框架。該框架由三部分組成：一個生成器，用于生成和預測真實的軌跡配置；一個判別器，用于將這些配置與真實數據進行比較，以驗證其真實性和實用性；以及一個專門的編碼機制，利用 LSTM [177] 循環神經網絡對軌跡數據及其各自的時間戳進行時空嵌入。使用軌跡-用戶鏈接（TUL）算法作為攻擊者，對其隱私保護效果進行了評估[178]。在真實世界的語義軌跡數據集上進行評估后發現，與隨機擾動（66.8%）和高斯地理掩碼（48.6%）等傳統地理掩碼方法相比，所提出的方法能將攻擊者的準確率從 99.8% 降低到 45.9%，從而實現更好的隱私保護[179]。這些結果表明，LSTM-TrajGAN 可以更好地防止用戶被重新識別，同時保留真實軌跡數據的基本時空特征。

VAE 也被用于保護 UV 軌跡隱私。文獻[173]中的作者利用 VAE 創建合成車輛軌跡，通過在數據中添加噪聲來確保不同的隱私。這種方法有助于有效模糊車輛位置，但由于添加了噪聲，可能會導致一些數據失真。如文獻[174]所述，聯合學習中的變形器通過在網絡間只共享基本數據特征來提高自動駕駛的隱私性。這種方法提高了隱私性，但面臨著通信鏈路穩定性和外部干擾的挑戰。

為了保護車輛網絡安全，作者在文獻 [175] 中提出了一種基于變壓器的入侵檢測系統，為車輛網絡提供了一種復雜的解決方案。該系統采用自我注意機制分析控制器局域網（CAN）報文，將其準確地分類為各種車內攻擊，如拒絕服務、欺騙和重放攻擊。作者在 [174] 中提出的另一個基于變壓器的模型是將變壓器集成到聯合學習設置中。這種方法可以在自動駕駛汽車網絡中共享關鍵數據特征而不是原始數據。這種方法能最大限度地減少敏感數據的暴露，同時還能實現協同決策和計算，從而大大提高了隱私保護。

總之，GAI 在 UV 群中的應用徹底改變了安全和隱私措施，特別是在軍事和監控等敏感領域。"蜜罐 "和基于 GAN 的框架等技術展示了 GAI 在數據處理方面的能力，從而增強了安全性。此外，在針對軌跡隱私的聯合學習中實施 VAE 和轉換器，以及先進的入侵檢測系統，都凸顯了 GAI 在防范復雜網絡威脅方面的適應性和有效性。

UV安全和故障檢測

UV安全是另一個關鍵問題，包括系統故障的檢測、隔離和解決。與避免碰撞或為 UV 集群制定安全路徑規劃策略等與這些系統的自主水平更密切相關的其他安全問題不同[184]，UV 安全研究突出了 UV 系統內部漏洞（包括算法和硬件故障）帶來的獨特挑戰。該領域的研究旨在通過開發方法和技術，使這些系統能夠在潛在故障影響車輛性能或安全之前有效識別并排除故障，從而提高 UV 運行的整體可靠性和安全性。

監測運行參數以檢測 UV 系統故障對于確保其安全性和效率至關重要。有人提出了一種新穎的框架，該框架使用 LSTM 網絡與自動編碼器相結合，能夠從車輛性能數據中持續學習 [181]。這一框架增強了系統精確定位和逐步處理故障的能力。LSTM 在處理時間序列數據方面的能力使這種方法在各種因素都可能影響車輛性能的動態環境中尤為有效。LSTM 自動編碼器可以生成代表潛在故障場景的合成數據點，從而增強訓練數據集，使模型能夠從更廣泛的條件中學習，并根據模擬數據在檢測不同類型的無人機誤操作方面達到 90% 的準確率，在分類方面達到 99% 的準確率。這大大提高了 UV 系統的安全性和運行效率。在隨后的發展中[182]，無人機故障檢測和分類取得了進展，特別是通過基于 FPGA 的硬件加速，速度提高了四倍，而能耗卻降低了一半。這項研究進一步確定了 GAI 的關鍵考慮因素，表明模型計算可針對實時操作進行優化。在無人機群中的成功部署也表明，類似的策略可以提高 GAI 在動態環境和復雜任務協調中的性能。

另一方面，VAE 提出了在 UV 蜂群中進行故障和異常檢測的復雜方法。作者在 [180] 中提出了一種新方法，即在代表 UV 正常運行的數據上訓練 VAE。這種方法有助于 VAE 理解什么是標準性能。學習過程涉及輸入數據的重建，其中模型準確復制原始數據的能力是識別操作一致性的基礎。重構誤差與標準值的重大偏差預示著潛在的故障或異常。通過對輸入數據進行重構并計算所產生的誤差，基于 VAE 的方法在檢測故障和異常方面的平均準確率達到了 95.6%[180]。利用 VAE 映射關系能力的優勢在于，它們能熟練發現訓練數據集中不存在或未考慮的新故障或問題。這一特點確保了基于 VAE 的系統能夠在各種不可預測的場景中保持高水平的安全性和可靠性。在經常會遇到各種環境條件和操作挑戰的 UV 操作中，這一特性顯得彌足珍貴。然而，必須承認的是，VAE 的性能會受到各種因素的影響，其中包括 VAE 模型本身的復雜性、用于訓練的數據的質量和多樣性，以及將重建錯誤標記為潛在故障的特定閾值。

此外，作者在文獻[183]中利用時空變壓器網絡對電動汽車的電池故障進行診斷和故障預報，因為該網絡具有專門的架構，在提取多個時空尺度的關鍵特征方面表現出色。采用時空變壓器網絡進行車輛電池故障診斷和故障預報，在識別預警信號和預測不同時空尺度的故障方面表現出色。它利用車載傳感器數據分析和預測電池故障演變的能力完全符合 UV 的需求，因為 UV 的運行嚴重依賴于電池的完整性。通過集成這樣一個模型，預測性維護策略得到了極大的增強，可以在 24 小時到一周的精確時間窗口內及早發現異常并預測電池故障。這種方法不僅可以通過優化車輛計劃來減少停機時間，從而提高運營效率，而且在防范可能危及車輛安全的潛在電池故障方面也發揮著至關重要的作用。

在 UV 運行中，確保安全性和可靠性不僅包括檢測故障，還包括隔離受影響的組件以防止出現更多問題，并實施有針對性的解決方案來解決問題。例如，在傳感器故障導致信息丟失等相對較小的問題上，VAE 和 GAN 的使用說明了 GAI 在故障管理中的創新應用[185]。通過優化 VAE-CGAN 結構，這些模型可以重新生成缺失的時間序列數據，從而證明了它們在運行故障損害數據完整性的情況下的有效性。這一功能尤其適用于無人機農業監控等應用，在這些應用中，數據收集的連續性至關重要。

在解決危及 UV 蜂群運行的嚴重問題時，當前研究中一個引人入勝的方面是為脫穎而出的 "在哪里墜毀 "決策協議制定策略[186]。這一概念針對的是在發生嚴重故障時，UV 應如何以及在何處終止運行的預定協議需求，以最大限度地減少次生危害。這些協議包括無人機的緊急著陸區、USV 和 UUV 的特定下沉點以及 UGV 的受控停止措施。然而，這些預定義協議可能無法適應所有可能出現的情況。因此，將 GAI 集成到 UV 星群故障管理策略中為提高安全性提供了一種先進的方法。例如，通過分析實時傳感器數據和了解蜂群動態的復雜性，變形金剛能夠做出情境感知決策，為受損的 UV 準確識別最安全的終止點 [187]。采用這種 GAI 不僅可以改善關鍵故障的管理，還能降低二次事故的風險。

包括機器人、人工智能和無人機在內的軍事技術進步正在改變戰爭。目前，人工智能可用于監視、預測分析和戰斗支援等。然而，由于這項技術在軍事領域的潛在利用和操縱，出現了道德問題。在這種情況下，人工智能的發展可能導致地緣政治緊張局勢和軍備競賽，從而增加不穩定。從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任的部署至關重要。

引言

眾所周知，軍事技術在歷史上發生了重大變化，創新和進步改變了戰爭的方式。在此背景下，軍事技術繼續快速發展，機器人、人工智能、無人機等領域的不斷發展，塑造了戰爭的未來。

目前，人工智能（AI）有可能在提高士兵的戰斗能力方面發揮重要作用。據報道，自俄羅斯全面對烏行動以來，人工智能已被用于分析不同類型的數據，以加強決策和為目標提供信息，處理敵人的通信、面部識別技術和網絡防御，僅舉幾例。在這種情況下，人工智能在俄烏沖突中產生了一些影響，人工智能驅動的面部識別軟件還可以讓烏克蘭執法機構和記者識別俄羅斯士兵。

然而，重要的是要注意，雖然人工智能有可能徹底改變軍事行動，但它也引發了道德方面的考慮。因此，當今圍繞人工智能的最復雜的全球治理挑戰涉及其在國防和安全方面的應用。

目前，有聲音認為，人工智能在戰爭中的開發和使用應以謹慎監管和遵守國際人道法為指導，以確保負責任和負責任的部署。全球應努力建立強有力的規范，以促進人工智能和自主系統的負責任軍事使用。

人工智能的軍事應用

如今，人工智能正在顛覆軍事領域。據文獻報道，該技術可以通過多種方式部署在軍事行動中。在此上下文中，其中一些用途涉及以下問題：

-監視和偵察：人工智能驅動的無人機和衛星可以提供有關敵人行動的實時情報，使士兵能夠就自己的定位和戰略做出明智的決定。

• 決策支持：人工智能算法還可以通過分析大量數據、考慮各種因素并生成可操作的見解來幫助指揮官快速做出決策。這可以大大增強態勢感知能力并實現更快的響應時間。

• 戰斗支援：人工智能驅動的機器和機器人系統可以執行危險任務，例如爆炸物處理（EOD），從而降低人的生命風險。此外，這些系統還可以支持風險活動，例如在戰場上營救受傷的士兵。

• 預測分析：人工智能可以分析大量數據，包括情報報告、監控錄像和社交媒體帖子，以預測潛在威脅并識別模式。這可以幫助軍事戰略家做出明智的決策并為各種情況做好準備。

• 自主武器系統：人工智能可用于開發自主武器平臺，無需人工干預即可識別和打擊目標。這些系統可以大大提高軍事行動的有效性和效率。

• 虛擬訓練和模擬：人工智能可用于創建逼真的虛擬訓練環境和模擬，以提高士兵的技能和戰備狀態。通過模擬各種戰場場景，士兵可以針對不同情況進行訓練，提高他們在壓力下的戰術能力和決策能力。

• 后勤和供應鏈管理：人工智能驅動的后勤系統可以優化部隊、設備和物資的流動，確保高效部署并最大限度地減少停機時間。

• 網絡安全和反情報：人工智能算法可以實時檢測和響應網絡威脅，增強軍事網絡和系統的網絡安全。此外，基于人工智能的反間諜方法還可以通過分析大量數據和檢測異常來幫助識別潛在的漏洞和滲透。

人工智能在軍事領域的影響

目前，在軍事領域使用人工智能有幾個后果。眾所周知，人工智能在戰爭中的影響是復雜的，需要持續的對話和國際合作，以確保負責任和負責任的使用。在這種情況下，其中一些后果如下：

• 提高效率和準確性：人工智能可用于自動化各種軍事任務，從而提高決策、瞄準、戰略規劃和增強戰場能力的效率和準確性。這可能導致更快、更有效的軍事反應。

• 倫理考慮：在戰爭中使用人工智能引發了倫理問題。配備人工智能的自主武器系統可能會在沒有人為控制的情況下執行行動。誰應對人工智能武器的行動負責的問題變得復雜，引發了關于問責制和潛在侵犯人權行為的辯論。

• 不對稱性增加：先進的人工智能技術可能會擴大擁有人工智能能力的國家與無法獲得人工智能能力的國家之間的鴻溝。這可能導致力量失衡，可能加劇地緣政治緊張局勢和沖突。

• 軍備競賽升級：人工智能在戰爭中的發展和部署可能導致各國軍備競賽加劇。每個國家都可能努力超越彼此的人工智能能力，這可能導致更高的沖突和不穩定風險。

• 易受利用：用于戰爭的人工智能系統可能容易受到對手的利用、黑客攻擊或操縱。這可能會對國家安全構成風險，并導致不可預測的后果。

• 潛在的意外后果：人工智能系統可以根據算法和模式做出決策，而這些算法和模式可能并不總是考慮倫理或道德影響。人工智能驅動的軍事行動可能導致意外的平民傷亡或附帶損害。

結論

隨著時間的推移，軍事技術有了顯著的發展，提高了軍事行動的有效性和效率，提高了士兵的戰斗能力。通過這種方式，機器人技術、人工智能和無人機的進步正在塑造戰爭的未來。目前，人工智能可以通過多種方式部署，包括監視和偵察、預測分析、自主武器系統、決策支持、戰斗支持、虛擬訓練和模擬、供應鏈管理、網絡安全和反情報等。

然而，由于自主武器系統可能在沒有人為控制的情況下執行行動，因此出現了倫理問題。擁有人工智能能力的國家之間日益不對稱可能導致地緣政治緊張局勢和沖突。此外，人工智能在戰爭中的發展和部署也可能導致軍備競賽，增加沖突和不穩定的風險。此外，人工智能系統可能容易受到利用、黑客攻擊或操縱，并且可能并不總是考慮倫理或道德影響，從而可能造成意外的平民傷亡或附帶損害。

從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任和負責任地部署這項技術至關重要。

參考來源：The Future of Technology

航空航天和國防領域正在經歷一場變革，其主要驅動力是將人工智能（AI）和機器學習（ML）技術集成到為軍事設計的傳感器、武器和信息系統中。在精確度、快速決策和穩健性至關重要的環境中，人工智能/機器學習已成為一項關鍵技術，可加快對態勢的理解和決策，提高作戰效率。這些技術使軍事行動更有可能克服 "戰爭迷霧"，人工智能/機器學習基于無休止和持續的信號收集，而不是人眼可見的跡象，使感官和態勢理解更加敏銳。這些部門的獨特要求，如多域作戰、極端條件下的應變能力、高風險決策、互操作性和先進的安全措施，為人工智能發揮重大影響創造了條件。

市場驅動力和獨特需求

航空航天和國防領域轉向人工智能有幾個關鍵因素：

1.快速準確的決策：軍事行動在時間和空間上都具有決定性意義。人工智能系統快速處理和分析海量數據的能力對于實時做出戰略和行動決策至關重要。挖掘來自不同來源和領域的信息并快速融合這些數據，可為決策者提供可在短周期內實施的行動情報，從而在分配的時間和空間內產生預期效果。

2.彈性和可靠性： 人工智能應用程序必須在各種具有挑戰性的環境中始終如一地運行；其建議和響應必須可信、可靠，并且不會出現商業大型語言模型（LLM）所遇到的 "幻覺"。信心和信任是軍事人工智能系統中最重要的因素，能讓用戶利用這些系統發揮最大價值。安全和信心不應是設計功能，而應是軍事人工智能系統基線基礎設施的一部分。此外，還應考慮物理安全和安保問題，采用分布式系統、邊緣處理以及強大而有彈性的網絡，使人工智能隨時隨地為作戰部隊提供支持。

3.道德和受控的自動化：無論是否有制衡機制來實現人類的信任，軍事系統的高風險都要求人工智能系統納入并遵守道德標準，并允許人類在不減慢整個流程的情況下進行監督。盡管 "道德標準 "是一個不固定的術語，取決于設計者和用戶的法律、文化、宗教和社會背景，但它為人工智能操作定義了 "游戲場地 "和邊界，就像戰爭法定義了作戰人員在戰時能做什么或不能做什么一樣。

4.先進的安全措施：鑒于國防行動的敏感性，人工智能系統必須具備無與倫比的網絡安全能力，消除系統訓練和操作過程中的不利和惡意行為。人工智能系統依賴于網絡、信息、數據饋送以及通過訓練嵌入的算法。在設計或訓練過程中篡改這些基礎，或在系統運行階段對其進行惡意操作，都可能會給用戶和依賴系統帶來巨大風險和意想不到的后果。因此，從早期設計階段就應考慮安全措施，包括風險檢測、規避和應對。

領先企業及其影響

研究了數十家公司的產品，觀看了演示，并在展覽和會議上聽取了官員的介紹。通過研究，掃描了市場上專為軍事行動設計或能夠支持軍事用途的人工智能系統。使用現有最好的人工智能工具進行研究，但即使這樣也需要大量的人工分析才能提供符合標準的可用信息。在第一部分中，挑選了五個在軍事行動中表現出色的人工智能系統。

洛克希德-馬丁公司

為何選擇：作為行業領導者，洛克希德-馬丁公司是將人工智能廣泛應用于國防領域的典范。他們的 AI Factory 計劃展示了他們在該領域推進 AI/ML 技術的承諾。它提供了一個安全的端到端模塊化生態系統，用于訓練、部署和維持可信賴的人工智能解決方案。其功能側重于從開發到部署和維護的自動化，應用 MLOps 解決方案（機器學習運營）來驗證、解釋、保護和監控所有機器學習生命周期階段，并創建可跨項目重復使用的參考架構和組件。

影響：從作戰飛機到太空探索，洛克希德-馬丁公司通過其人工智能驅動的解決方案影響著全球國防戰略，樹立了行業標準并為未來的技術進步鋪平了道路。

Palantir科技公司

為何選擇： Palantir 在大數據分析領域舉足輕重，為情報收集和作戰計劃提供人工智能平臺。他們的 AIP 平臺為綜合解決方案奠定了基礎，通過向決策者提供相關信息、利用可用傳感器增強信息以及根據對信息、紅軍和藍軍戰術、技術和程序（TTP）的理解向決策者提供相關的、可操作的響應，從而增強軍事組織的能力并使其同步化。

影響： Palantir AIP 將大型語言模型和尖端人工智能的力量結合起來，激活數據和模型，以安全、合法和合乎道德的方式從最高度敏感的環境中獲取信息。他們的系統利用信息源的可追溯性和可信推理，在復雜的國防環境中實現數據驅動決策，說明人工智能在作戰計劃和情報行動中的重要性與日俱增。

安杜里爾工業公司

為何選擇：Anduril Industries 站在將人工智能整合到自主系統和監控技術的前沿，改變傳統的防御戰略，采用可信賴的有人無人操作能力。

影響：他們的任務自主方法是從邊境安全和態勢感知發展而來的。他們的 Lattice AI 操作系統重新定義了防御方法，引入了分布式任務自主，采用由小型人類團隊操作的眾多無人系統。核心軟件提供傳感器融合、目標識別和跟蹤、智能網絡、指揮和控制。與其他解決方案不同的是，Anduril 的方法是通過添加可操作的使能因素，將其人工智能的覆蓋范圍擴展到 Lattice 核心之外--在安全領域，這些使能因素包括 Sentry 傳感器、Anvil 和 Roadrunner 反制措施。在進攻性打擊任務中，例如在美國陸軍的 "空中發射效應 "中，該系統通過Altius長續航時間傳感器、Fury Attritable飛機和Altius 700M效應器，將Anduril的移動自主概念發揮到極致。作為一個集成解決方案，它通過擴展覆蓋范圍、能力和態勢感知，使人類能夠使用自主系統，同時使作戰人員能夠更快地做出更好的決策。

C3.ai公司

為何選擇：C3.ai 的突出之處在于其將各種人工智能工具整合到 AI-Readiness 中的戰略，這是一個安全、統一的平臺，具有可信任、彈性和可互操作的可擴展系統，可在整個生命周期內連接和管理復雜且不同的資產。

影響： 通過提高決策和運營效率，C3.ai 的解決方案優化了資源管理和維護計劃，證明了人工智能在提高國防資產的可用性和使用壽命方面的作用，同時還能保持高安全標準。為支持引入人工智能驅動的解決方案，該公司提供了一個人工智能開發工作室，將技術評估加速到數天，并在數周或數月內完成應用開發和部署，而不是數年。

赫爾辛公司

為何選擇：赫爾辛公司代表了新一輪專注于專業人工智能應用的國防初創企業，他們得到歐洲主要國防企業的支持，凸顯了赫爾辛公司在人工智能國防市場的潛力和影響力。

影響：赫爾辛公司在情報分析和決策支持方面的人工智能解決方案利用先進的目標識別和人工智能賦能的電子戰技術，與其他合作伙伴的解決方案一起，必將成為雄心勃勃的未來空戰系統（FCAS）這一任務系統的人工智能支柱的一部分。赫爾辛公司專為現代戰爭量身定制，將為未來提供獨一無二的人工智能國防和航空應用。自 2022 年以來，赫爾辛公司一直活躍在烏克蘭，為前線作戰提供能力和技術。

結論

正如這些領先公司所展示的那樣，航空航天和國防領域正在走向以人工智能為中心的未來。市場格局多種多樣，發展迅速。每家公司都以獨特的方式塑造人工智能的市場、技術和未來，凸顯了人工智能對全球國防和航空航天戰略的變革性影響。這一趨勢增強了當前的能力，為軍事和太空行動開辟了新的可能性，標志著國防技術進入了一個新時代。

參考來源：DEFENSE UPDATE

人工智能在指揮與控制（C2）系統中的集成標志著軍事行動的變革性轉變。從歷史上看，C2 一直依賴于結構化的層次結構和決策過程，這些過程在指揮鏈上過濾信息，命令下達。然而，人工智能的出現帶來了范式轉變，提高了這些操作的速度和效率。人工智能系統可以處理遠遠超出人類能力的大量數據，提供前所未有的態勢感知和預測性洞察力，從而為實時決策提供信息。這些系統還可以識別數據中的模式和異常情況，向指揮官提供建議，并可能在威脅出現之前識別威脅。因此，人工智能集成將徹底改變 C2，提供以前無法達到的動態和精確度，但它也提出了必須謹慎管理的重要道德、運營和安全考慮因素。未來的挑戰在于利用人工智能的優勢，同時確保強有力的監督，并在戰爭中保持人類判斷的不可替代的元素。

人工智能 （AI） 預示著軍事決策的新時代，從根本上改變了指揮與控制 （C2） 系統。在這個人工智能驅動的時代，決策不再受到人類局限性的限制。AI 算法篩選和分析海量數據集，以人類操作員無法想象的速度提供見解和建議。這些功能已成功集成到 C2 系統中，例如軍用車輛的預測性維護和 AI 輔助監控，從而增強了對大量圖像數據中潛在威脅的檢測和識別。

人工智能驅動決策的速度和效率為軍事行動提供了關鍵優勢。例如，人工智能可以在復雜的后勤場景中快速提出資源的最佳分配建議，或者根據實時戰場數據提出機動建議，從而提高作戰節奏和戰略靈活性。然而，這些系統并非沒有挑戰。人工智能的整合需要嚴格的監督，以確保在軍事領導層建立的道德和戰略框架內做出決策。人為干預協議對于保持自動化的好處和人類判斷的必要性之間的平衡至關重要，特別是在具有重大道德和法律影響的決策中。

在態勢感知方面，人工智能是游戲規則的改變者。通過不斷分析來自各種傳感器和情報來源的數據，人工智能系統為指揮官提供了全面、實時的戰場畫面。這種增強的態勢感知能力可以做出更明智、更及時的決策，從而有可能改變交戰過程，有利于任務成功。此外，人工智能的預測能力可以預測敵人的行動，從而實現主動而不是被動的策略。隨著 C2 系統與人工智能集成的發展，軍方在其武器庫中獲得了一個強大的工具，增強了人類的能力并推動了現代戰爭的發展。

在軍事行動領域，許多國家都在追求將人工智能整合到指揮與控制（C2）系統中，每個國家都有其獨特的戰略目標和技術能力。一個值得注意的例子是美國的 Project Maven，它利用機器學習算法處理大量視頻數據，增強了無人機的監視操作。研究結果凸顯了人工智能在顯著提高目標識別過程的速度和準確性方面的潛力。另一個例子是英國皇家海軍的人工智能計劃，正在試驗人工智能，以增強復雜、敵對環境中的決策能力。這些案例研究展示了人工智能對運營效率的重大影響，但也強調了需要嚴格的測試和驗證，以確保結果符合國際法和道德標準。吸取的經驗教訓表明，雖然人工智能具有深遠的優勢，但必須謹慎管理其與C2系統的集成，在能力增強與維護人類監督和道德行為之間取得平衡。

以色列在其鐵穹防御系統中使用人工智能，以驚人的準確性攔截傳入的威脅，展示了人工智能與 C2 系統的集成。同樣，大國在軍事人工智能方面取得的進步包括開發用于監視和目標行動的先進自主無人機。這些案例研究表明，人工智能可以提高決策準確性和響應時間，但它們也揭示了透明度的迫切需要，尤其是在自主參與中，以避免意外后果。這些例子強調了將人工智能整合到 C2 系統中的有節制方法的重要性，確保這些強大的工具在既定道德框架的范圍內得到負責任的使用。

參考來源：Medium

盡管人工智能作為宣傳工具的使用一直備受關注，但烏克蘭和以色列的熱點沖突正被證明是加速人工智能和其他信息技術工具在戰場上使用的活實驗室。特別是在烏克蘭，有報道稱，人工智能甚至被用于自主瞄準打擊目標。以色列國防軍（IDF）對人工智能的使用則更為隱秘，但它肯定被用作瞄準輔助工具，以擊敗來自加沙哈馬斯的鋪天蓋地的導彈攻擊。

烏克蘭在拒絕了其他 10 個國家的人工智能項目后，開發出了自己的人工智能，因為烏克蘭確信本國開發的人工智能會更有益處，而且可以規避向商業公司報告的任何要求。烏克蘭的人工智能主要集中在龐大的攝像頭和無人機網絡提供的計算機視覺數據上。例如，名稱和目標字符識別（OCR）可以快速識別伊朗制造的 "沙赫德 "神風無人機，而不是標準導彈。 人工智能還有助于烏克蘭自己的導彈瞄準。這些人工智能工作大多由烏克蘭的 IT 陸軍完成，據說他們有 25 萬人，其中許多人在創新的 "蝸牛車庫 "里工作，而他們的預算只有西方 IT 公司的一小部分。人工智能還被用于分析俄羅斯的無線電通信和清除地雷。與此同時，俄羅斯在軍事領域的人工智能應用似乎陷入了雄心壯志與實際用途之間的脫節，尤其是自主無人機，據說供不應求。

一些通訊社報道稱，無人化嚴重的烏克蘭已經更進一步，允許配備人工智能的無人機在某些情況下不受人類控制地識別和攻擊目標，從而引發了戰場上 "機器人殺手 "的幽靈。美國軍方已經啟動了一項為期兩年的 "復制者 "計劃，準備投入數千套價格相對低廉的自主系統，主要是為了應對大國在海軍艦艇等領域的數量優勢。澳大利亞一家名為 "Anduril "的公司（以《指環王》傳奇中的一把劍命名）正在向烏克蘭提供可發射彈藥、由人工智能驅動的 "幽靈鯊 "海上無人機。

雖然烏克蘭似乎正在使用自主人工智能來攻擊坦克等大型物體，但它幾乎可以指名道姓地攻擊單個士兵。據《時代》雜志報道，備受爭議的 Clearview 公司免費提供的面部識別系統已經識別出 23 萬多名參與烏克蘭戰爭的俄羅斯士兵和官員。Clearview 系統被用于偵測滲透者、識別親俄民兵和合作者，甚至烏克蘭稱被越過俄羅斯邊境綁架的兒童。Clearview 技術標志著 "戰斗識別系統 "的首次使用，該系統有可能被用于鎖定敵方關鍵人員。例如，一架攜帶彈藥的人工智能無人機可以在原地徘徊，直到發現一名反對派將軍。

與此同時，在立志成為 "人工智能超級大國 "的以色列，人工智能技術正在協助對加沙的哈馬斯目標進行快速定位空襲--該系統被稱為 "火力工廠"，但其針對軍事目標的準確性目前尚不得而知。人工智能還幫助抵御來襲的導彈襲擊，這些導彈試圖以數量優勢壓倒以色列引以為傲的 "鐵穹 "導彈防御系統。以色列國防軍（IDF）越來越多地使用人工智能，并將其應用于移動平臺，如新型 "巴拉克 "超級坦克。巴拉克 "坦克的一個主要特點是配備了 "鐵視角 "頭盔，通過一系列外部傳感器和攝像頭，坦克乘員只需按下按鈕，就能 "看穿車輛的裝甲"。

主要得益于人工智能，坦克能夠在戰場上獨立學習、適應、導航和瞄準。以色列國防軍表示，一對 "巴拉克 "坦克將能夠執行以前需要一個坦克排才能完成的任務。

大多數分析家都認為，烏克蘭和以色列正被證明是在戰斗中加速使用人工智能的前所未有的試驗基地，而這一發展在和平時期通常需要更長的時間。現在，人工智能系統正在接受來自真實戰爭的真實數據的訓練，這意味著人工智能將在下一場武裝沖突中發揮更大的作用和效力，而下一場武裝沖突很可能包括人工智能自主作戰。

參考來源：techstrong.ai

新一代由人工智能（AI）增強和支持的自主武器系統（AWS），尤其是蜂群戰術無人機的迅速擴散，可能會對未來戰爭中的威懾、核安全、升級和戰略穩定產生重大影響。融合了人工智能系統的新興迭代無人機系統將預示著未來沖突中射程、精度、規模、協調、智能和速度的增強將產生強大的相互作用。反過來，核武軍事強國之間升級的 "要么使用，要么失去"局勢的風險，以及使用不可靠、未經驗證和不安全的預警系統所帶來隨之而來的危險將會增加，并可能帶來災難性的戰略結果。

廣泛的人工智能（AI）增強型自主武器系統（AWS）的擴散可能會對核安全和未來戰爭的升級產生重大戰略影響。一些觀察家預計，復雜的人工智能增強型自動武器系統不久將被部署到一系列 ISR 和打擊任務中。專家們普遍認為，人工智能機器學習系統是實現完全自主系統的基本要素。即使預警系統僅用于常規行動，其擴散也會產生破壞穩定的影響，并增加意外核升級的風險。例如，人工智能增強型無人機群可能會被有核國家用于針對地面防空系統的進攻性出動，以保衛其戰略資產（如發射設施及其隨附的指揮、控制和預警系統），并對較弱的有核國家施加壓力，迫使其在 "要么使用，要么失去"的情況下使用核武器進行反擊。

人工智能和自主性方面的最新進展大大提高了軍事大國對開發一系列預警系統作戰價值的認識，這有可能使致命權力下放給預警系統的前景變得越來越不可抗拒，但卻會破壞穩定。也就是說，捍衛或奪取戰略對手（傳統上保守的軍隊）尖端作戰資產的技術優勢，可能會避免部署不可靠、未經驗證和不安全預警系統的潛在風險。因此，當前人工智能機器學習軟件的技術局限性（脆性、可解釋性、機器學習的不可預測性、易被顛覆或 "數據中毒"，以及人工智能系統易受偏見影響）是穩定和升級的主要風險。可以肯定的是，在核領域部署這些不成熟的新生系統將產生嚴重后果。

根據目前對新興技術的了解，人工智能增強的先進常規能力（如網絡武器、精確彈藥和高超音速武器）的新迭代將加劇軍事升級的風險，尤其是無心和意外的升級。核能力與非核能力的混合和糾纏以及戰爭速度的加快可能會破壞戰略穩定。雖然學術文獻廣泛討論了新興技術帶來的潛在升級風險，但迄今為止，對軍事人工智能加劇這些風險并引發意外升級的可能性的研究還很有限。本文探討了人工智能增強型無人機蜂群如何以及為何會影響有核大國之間的戰略穩定。

人工智能兵力倍增的無人機蜂群

從概念上講，自主系統將結合視覺感知、語音、面部識別和決策工具等人工智能技術，在不受人類干預和監督的情況下執行一系列核心的空中攔截、兩棲地面攻擊、遠程打擊和海上行動。目前，只有少數武器系統在沒有人類干預的情況下選擇和攻擊目標。游蕩攻擊彈藥（LAMs）--也稱為 "游蕩彈藥 "或 "自殺式無人機"--根據預先設定的目標標準追擊目標（如敵方雷達、艦艇或坦克），并在其傳感器探測到敵方防空雷達時發動攻擊。與巡航導彈（設計用于實現類似功能）相比，LAMs 利用人工智能技術擊落來襲彈丸的速度比人類操作員更快，而且可以保持飛行（或游蕩）的時間比人類操作的彈藥要長得多。與現有的由人類操作的自動化系統（例如有人系統和遙控無人機）相比，像 LAMs 這樣的預警系統會使國家可靠地預測和識別自主攻擊的能力變得更加復雜。

例如，一架低成本的 "獨狼 "無人機不太可能對 F-35 隱形戰斗機構成重大威脅，但數百架人工智能機器學習自動無人機蜂擁出動，即使在防御嚴密的地區，也有可能躲過并壓倒對手的尖端防御能力。此外，這些系統的隱形變體與小型化電磁干擾器和網絡武器一起，可用于干擾或顛覆對手的目標傳感器和通信系統，破壞其多層防空體系，為無人機蜂群和遠程隱形轟炸機進攻做好準備。例如，2011 年，在克里奇美國空軍基地，在中東操作 MQ-1 和 MQ-9 無人機的飛機駕駛艙系統感染了惡意軟件，暴露了美國系統易受網絡攻擊的弱點。不過，未來將人工智能技術迭代整合到隱形戰斗機（如 F-35 戰斗機）中，可能會抵消這種威脅。美國研制的有人駕駛 F-35 戰斗機很快就能利用人工智能控制小型無人機蜂群在飛機附近執行感知、偵察和瞄準功能，包括針對無人機群攻擊的反制措施。未來，無人機和無人支援平臺續航時間的延長有可能提高無人機蜂群在這類反制措施下的生存能力。

讓人類脫離

由于軍事指揮官關注的是如何嚴格控制 "升級階梯 "上的各個等級，因此從理論上講，他們應該反對將過多的決策權下放給機器--尤其是在涉及核武器的情況下。然而，軍事強國之間的競爭壓力，以及對其他國家在開發和部署軍事人工智能（以及人工智能可能賦予權力的 AWS）方面占據上風的擔憂，可能會壓倒“人在環內”。值得強調的是一個注意事項。下文描述的無人機蜂群用途并不假定軍方一定能在短期內實施這些 AWS。當然，人工智能研究人員和分析人員對各國在部署人工智能預警機群時面臨的重大作戰挑戰存在分歧，特別是與機器對機器通信、復雜和有爭議環境中的機群協調以及電池技術等有關的問題。

一些著名的研究人員認為，盡管還存在技術挑戰以及法律和倫理方面的可行性，但很可能在幾年內就能看到可運行的 AWS。與使用自主控制武器和自主瞄準有關的道德和倫理考量十分復雜，爭議很大；人類創造自主控制技術來攻擊人類本身就存在問題。美國國防部前副部長羅伯特-沃克（Robert Work）認為，美國在使用軍事力量時 "不會將致命的決定權交給機器"。然而，沃克補充說，這種自我克制可能會受到戰略競爭對手的考驗，"他們比我們更愿意將權力下放給機器，隨著競爭的展開，我們將不得不就如何更好地競爭做出決定"。然而，將人類的判斷從危機決策過程中移除，并預先將權力下放給自主系統，可能會嚴重挑戰核武器在未來戰爭中的安全性、復原力和可信度。

歷史上有許多險些發生核失誤的例子，這表明人類的判斷對于降低誤判和誤解的風險，以及在危機期間對手的意圖、紅線和使用武力的意愿非常重要。然而，盡管有這些先例，全球防務界仍未充分認識到不可預測的人工智能增強型自主系統在動態、復雜，甚至可能是先驗未知的環境中運行所帶來的風險。為了規避這些風險，一些競爭對手計劃將人工智能融入無人機和無人潛航器（UUV），利用人工智能機器學習技術執行蜂擁任務。據報道，某國戰略家研究了 "蜂群 "無人機的數據鏈技術，強調網絡架構、導航和抗干擾軍事行動，尤其是針對美國航母的行動。

無人機蜂群與新的戰略挑戰

成群使用的無人機非常適合對對手的核和非核機動導彈發射器、核動力彈道導彈潛艇及其附屬輔助設施（如 C3I 和預警系統、天線、傳感器和進氣口）實施先發制人的攻擊和核-ISR 任務。一些觀察家認為，自主系統（如美國國防部的 "海上獵人"--一種自主水面飛行器原型）可能會使水下領域變得透明，從而削弱隱身 SSBN 的二次打擊威懾作用。不過，這一假設在技術上是否可行還存在很大爭議。由于這些技術上的挑戰，在可預見的未來，冷戰時期以相互確保摧毀（MAD）為基礎的核威懾很可能不會受到人工智能增強的反威懾能力的挑戰。

一方面，一些專家認為，這些平臺成群部署，可以改變反潛戰（ASW），使海上核威懾幾乎成為多余。另一方面，其他專家認為這種假設在技術上還為時過早，因為：AWS 上的傳感器不太可能可靠地探測到深潛的潛艇；這些傳感器（以及無人機本身）的探測距離會受到遠距離電池電量的限制；而且，鑒于執行威懾任務的 SSBN 穿越的區域廣闊，即使部署大量的自主蜂群執行偵察任務，被探測到的幾率也微乎其微。

盡管旨在克服反潛戰中潛艇靜音挑戰（降低成本、減小尺寸和探測范圍）的傳感器技術不斷進步，但仍存在一些技術挑戰，包括：多個系統之間的水下通信；處理功率要求；電池壽命和能源生成；以及系統擴展。因此，現代反潛戰能力非但沒有使潛艇成為多余，反而降低了潛艇的效能，減緩了潛艇在巡邏區的部署速度，使其無法進入射擊位置，并破壞了攻擊的協調性。

傳感器、通信和處理技術（尤其是大數據分析和機器學習）的最新進展可能成為未來反潛和水下支援平臺（如無人潛航器、無人水面飛行器（USV）和無人機）的顛覆性變革技術，用于實時定位和攻擊潛艇，并增強潛艇及其附屬武器系統的隱身性和耐久性。人工智能機器學習和大數據分析的結合可提高冷戰時期的靈敏度技術，以探測潛艇的輻射和化學排放，進而實現在遠程反潛作戰（可能是 "開火即忘"）中探測和提示魚雷搜索器的新能力。但目前，這一假設的技術可行性仍存在很大爭議。

在這些自主系統對潛艇偵察產生改變游戲規則的戰略影響之前，需要在動力、傳感器技術和通信方面取得重大進展。然而，無論這種新興能力的真實性如何，只要認為核能力面臨新的戰略挑戰，就會引起核武對手之間的不信任，尤其是在戰略力量不對稱的情況下。自主能力--如 DARPA 的 "海上獵手"--展示了自主武器如何加速完成迭代瞄準周期，以支持聯合作戰；從而降低國家核二次打擊能力的可靠性和生存能力，并可能導致 "要么使用，要么失去"的局面。

因此，在短期內，人工智能對核威懾產生的最重要的不穩定影響可能是將自主性與一系列機器學習增強型傳感器相結合，這可能會削弱各國對其二次打擊能力存續的信心，從而引發報復性的第一次打擊。計算性能呈指數級增長，加上可實時快速處理數據的機器學習技術的進步，將使無人機群有能力執行日益復雜的任務，如獵殺迄今為止隱藏的核威懾力量。簡而言之，未來人工智能的迭代能力將不斷增強，能夠在融合擴大和分散的數據集的基礎上進行預測，然后定位、跟蹤和瞄準地下發射井（特別是移動式洲際彈道導彈發射器）、隱形飛機、SSBN 和卡車或鐵路運輸豎起發射器（TEL）中的戰略導彈。

人工智能增強蜂群的戰術可能性

以下三種情況說明了人工智能增強型無人機群可能執行的戰略行動。

首先，可部署無人機群執行核-ISR 行動，以定位和跟蹤分散的（核與非核）移動導彈發射器及其隨附的輔助 C3I 系統。具體來說，集人工智能注入的 ISR、自主傳感器平臺、自動目標識別（ATR）系統和數據分析系統于一體的無人機群可提高傳感無人機的效率和速度，以確定移動導彈的位置并躲避敵方防御。然后，這些蜂群提供的衛星圖像和信號情報可提示隱形戰斗機或武裝無人機摧毀這些導彈。

未來，人工智能增強型無人機群可用于定位和跟蹤移動導彈發射器等分散目標，壓制敵方防空系統，為裝備常規或核載荷的高超音速自主運載系統群掃清道路。高超音速助推滑翔武器（HGVs）利用助推滑翔技術推進裝有常規載荷（以及潛在核載荷）的彈頭，其開發和部署可能最終會加劇目標模糊問題，增加意外升級的風險，進而降低核門檻。

由于尋找移動導彈本身就很困難，因此即使在使這種能力（甚至是對其脆弱性的認識）方面稍有改進，也可能改變戰略游戲規則。根據蘭德公司的分析，"對常規武裝導彈的追逐可能導致具備核能力的導彈部隊遭到削弱"，從而破壞危機的穩定性，并造成 "要么使用，要么失去 "的局面。因此，先進的人工智能增強型無人機群的自主性可能會加劇共混問題集，進而增加戰略不穩定性。

其次，無人機群可能會增強傳統的常規武器和核武器運載系統（例如洲際彈道導彈和潛射彈道導彈），并可能納入高超音速變體（下文將詳細討論）。人工智能的應用很可能會增強運載系統的瞄準和跟蹤能力，并提高無人機群對抗當前一代導彈防御系統的生存能力。例如，高超音速助推滑翔武器的技術進步--特別是與巡航導彈、導彈防御能力結合部署，并得到無人機群的支持--可以瞄準對手的高價值資產，如雷達、反衛星武器、移動導彈發射器、C3I 系統以及用于支持核導彈和常規導彈的 TEL。然而，無人機群對這些系統的依賴性（類似于下文討論的網絡防御）可能使其更容易受到攻擊，例如來自欺騙、操縱、數字干擾和電磁脈沖的攻擊。

為了降低這些脆弱性，傳感器無人機群編隊可以應用人工智能增強的 ISR 來加強情報收集、群內通信和分析，擴大其行動的地理范圍，并監測對無人機群的潛在威脅，從而讓無人機群的其余部分不受束縛地開展進攻活動。例如，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）最近測試了無人機群如何在極少（或被拒絕）通信的高威脅環境中進行協作并協調戰術決策。

第三，無人機群戰術同樣可以增強國家壓制對手防御系統（如防空系統、導彈防御系統和反潛防御系統）的能力，為解除攻擊掃清道路。無人機群可能配備網絡或電子戰（EW）能力（除了反艦導彈、反輻射導彈或常規巡航導彈和彈道導彈外），以干擾或摧毀對手的預警探測和 C3I 系統，為更廣泛的進攻行動打前站。例如，在傳統防御中，一國可以通過拒止戰術，用配備電子戰或網絡武器的無人機群攻擊敵方的傳感器和控制系統，削弱敵方的綜合防空系統（如欺騙和電磁脈沖攻擊），同時部署單獨的無人機群，吸引敵方武器系統的火力，保護敵方的傳感器，從而為出動常規（可能還有核）武裝無人機和遠程隱形轟炸機掃清道路。

相反，無人機群可能會加強各國的導彈防御，以抵御這些進攻性威脅。例如，無人機群可以形成一道防御墻，吸收來襲的導彈炮彈，將其攔截或作為誘餌，利用搭載的激光技術使其偏離航道。

揭開冷戰核威懾的水下之謎？

在海洋領域，UUV、USV 和 UAV 在人工智能支持的群內通信和 ISR 系統的支持下，可同時部署在進攻性和防御性反潛行動中，以飽和敵方防御，并定位、削弱和摧毀其核武或非核攻擊潛艇。由于現代柴電潛艇（SSK）和 SSBN 采用了隱身技術，尤其是聲學特征極小，再加上協調此類行動的巨大挑戰，因此即使在相對有利的條件下，從艦艇（甚至從另一艘潛艇）跟蹤潛艇也是一項具有挑戰性的行動。

一些專家預計至少十年內這種技術上可靠有效的能力還無法投入使用，而另一些專家則比較樂觀。從戰術角度看，無人機群不需要覆蓋整個海洋（或完全透明的海洋）就能有效探測和跟蹤潛艇。英國海軍少將約翰-高爾（John Gower）認為，"在公海上構想一個可行的搜索和探測計劃"，相對均勻的傳感器分布可能就足夠了，只需要 "多則數萬、少則數十萬的 UUV"。此外，移動傳感平臺的進步可使無人機群在潛艇出港時通過咽喉（或網關）定位潛艇，然后自主跟蹤潛艇。這樣，機器學習增強型 UUV 和 USV 的新迭代可能會補充甚至完全取代通用 SSBN 和載人水面飛行器在扼守點跟蹤敵方潛艇的傳統作用，同時在 UUV 上安裝稀疏分布和移動分布的網絡系統傳感器。

算法戰爭與不可抗力自主武器

如果一個國家認為其可生存核武器（尤其是核潛艇）的可信度受到威脅，那么無人機群等常規能力很可能會在戰略層面上產生破壞穩定的影響。因此，即使蜂群出擊不打算作為(或確實在技術上有能力)解除武裝的第一次打擊，這種行動的可行性本身就會破壞穩定。此外，人工智能的速度可能會使防御者處于明顯的劣勢，從而產生更多的動機，先發制人打擊技術上更勝一籌的軍事對手。因此，一個國家認為其二次打擊能力越不安全，就越有可能支持在其核武器綜合體中使用自主系統來增強其戰略力量的生存能力。分析家保羅-沙爾（Paul Scharre）認為，"在蜂群作戰中獲勝可能取決于是否擁有最好的算法來實現更好的協調和更快的反應時間，而不僅僅是最好的平臺"。

AWS 集速度、持久性、范圍、協調性和戰場規模于一身，將為各國在有爭議的反介入/區域拒止（A2/AD）區域內投射軍事力量提供極具吸引力的非對稱選擇。在復雜的機器學習神經網絡的強化下，有人和無人機聯合作戰有可能阻礙美國未來在南海的航行自由行動。如果在巡航導彈和高超音速滑翔能力中注入人工智能和自主能力，那么在近距離遭遇戰將變得更加復雜、更易發生事故，并在常規和核層面上破壞穩定。據報道，大國正在開發和部署 UUV，以加強其水下監測和反潛能力，作為建立 "水下長城 "以反制美國水下軍事優勢這一更廣泛目標的一部分。例如，美國的人工智能增強型 UUV 有可能威脅到大國的核彈道導彈潛艇和非核攻擊潛艇。因此，即使美國的 UUV 只對大國的非核（或非戰略）攻擊潛艇艦隊構成威脅，大國的指揮官也可能會擔心新生的、噪音相對較小的（與美國和俄羅斯的 SSBN 相比）海基核威懾力量會更容易被削弱。

因此，核領域新軍事技術的部署對各國的影響因其戰略力量結構的相對強度而異。此外，機器學習傳感器技術的進步可以更準確地探測到大國SSBNs，這可能會加強大國政府的擔憂，即它正被一個軍事上更強大的國家--尤其是美國--作為目標。要驗證這一設想的真實性，需要更好地了解大國在使用核能力和非核戰略能力方面的想法，以及這些想法如何影響大國對局勢升級風險的態度。

結論

自主武器被認為是一種風險相對較低的不可抗力，其交戰規則模糊不清，在缺乏強有力的規范和法律框架的情況下，很可能會成為一種越來越有吸引力的不對稱工具，削弱軍事上占優勢的對手的威懾力和決心。例如，空基和海基無人機與復雜的神經網絡相連，可以支持有人和無人聯合作戰，監視和控制海域，有可能阻礙美國未來的航行自由行動。如果為巡航導彈和高超音速滑翔能力注入人工智能和自主能力，那么在近距離遭遇戰將變得更加復雜，更易發生事故，并在常規和核層面上破壞穩定。

總之，盡管仍然存在技術挑戰（尤其是對動力的需求），但機器人系統群與人工智能機器學習技術的融合可能預示著在未來沖突中，射程、精度、質量、協調、智能和速度的提高將產生強大的相互作用。

參考來源：蒙特雷米德爾伯里國際研究所詹姆斯-馬丁防擴散研究中心（CNS）

人工智能（AI）究竟是什么？它與電子戰（EW）的未來有什么關系？人工智能正在改變我們所做的一切嗎？如果忽視人工智能，那將是一個錯誤。眾所周知，特斯拉采用了人工智能算法，特別是卷積神經網絡、遞歸神經網絡和強化學習。從根本上說，這些算法可以匯編來自多個傳感器的數據，分析這些數據，然后做出決策或向最終用戶提供信息，從而以驚人的速度做出決策。這一過程以指數級的速度發生，超過了人腦的處理速度。因此，從根本上說，人工智能是機器像人類一樣執行認知功能的能力。

人工智能可以駕駛汽車、撰寫學期論文、以適當的語氣幫你創建電子郵件，因此，它在軍事領域的潛在應用也是理所當然的。具體來說，就是整合人工智能電子戰及其提供的潛在能力轉變。雖然 "電子戰 "一詞已經使用了相當長的一段時間，但將人工智能注入這一領域為提高速度和殺傷力和/或保護開辟了新的途徑。

電子戰包含一系列與控制電磁頻譜有關的活動，傳統上一直依賴人類的專業知識來探測、利用和防御電子信號。然而，現代戰爭的速度和復雜性已經超出了人類操作員的能力。這正是人工智能的優勢所在，它帶來的一系列優勢將徹底改變電子戰的格局。

將人工智能融入電子戰的首要好處之一是增強了實時處理和分析海量數據的能力。在數字時代，戰場上充斥著來自通信網絡、雷達系統和電子設備等各種來源的大量信息。人工智能算法可以迅速篩選這些數據，識別出人類操作員可能無法識別的模式、異常情況和潛在威脅。這種能力不僅能提高威脅檢測的準確性，還能大大縮短響應時間，使友軍在快速演變的局勢中獲得關鍵優勢。

在這種情況下，人工智能賦能的兵力倍增器就出現了，它能在面對復雜多變的局勢時做出更高效、更有效的決策。現代戰場會產生大量電子信號，需要快速準確地識別。人工智能驅動的算法擅長篩選這些數據、辨別模式，并識別在以往場景中可能被忽視的信息。這使兵力能夠迅速做出反應，以更快的速度做出關鍵決策。

此外，人工智能還具有適應和學習新信息的能力，這一特性在電子戰領域尤為有利。電子威脅和反制措施處于不斷演變的狀態，需要反應迅速和靈活的策略。人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的情況迅速調整戰術，持續優化性能，而無需人工干預。這種適應性對于對抗復雜的電子攻擊和領先對手一步至關重要。

人工智能與電子戰的融合還為指揮官提供了更先進的決策工具，比歷史標準更詳細、更快速。人工智能算法可以分析各種場景，考慮地形、天氣以及友軍和敵軍兵力等因素。這種分析為指揮官提供了全面的戰場情況，使他們能夠在充分了解情況的基礎上做出決策，最大限度地提高任務成功的概率，最大限度地降低潛在風險。此外，人工智能驅動的模擬可以演繹不同的場景，使軍事規劃人員能夠完善戰略，評估不同行動方案的潛在結果。美國今年早些時候進行了一次以印度洋-太平洋地區為重點的演習，將大語言模型（LLM）作為規劃和決策過程的一部分。一位演習成員稱贊了系統 "學習 "的成功和速度，以及系統成為戰場上可行資源的速度。另一個例子是，利用已輸入人工智能系統的數據對目標清單進行優先排序，人工智能系統能夠考慮瞄準行動、網絡，從而比操作人員更快、更全面地了解戰區情況。

不過，必須承認，要完成人工智能整合，還存在一些潛在的障礙。首先，美國防部大多數實體無法直接獲得人工智能技術。大多數從事前沿人工智能工作的組織都是商業公司，它們必須與軍事系統合作或集成。這可能會受到美國現行預算和研發流程的阻礙。此外，美國的這些流程進展緩慢，人工智能技術很有可能無法融入美國兵力。還有潛在的道德和安全考慮。隨著人工智能系統在探測和應對威脅方面承擔更多責任，人類的監督和控制水平也會出現問題。為了與戰爭法則保持一致，需要有人工參與，而不是完全依賴人工智能來做出攻擊決策。任何時候，只要有可能造成人員傷亡、附帶損害或其他問題，就需要人類做出有意識的知情決策，而不能任由人工智能自生自滅。在人工智能自主決策和人工干預之間取得適當的平衡至關重要，以防止意外后果或機器在沒有適當問責的情況下做出生死攸關的選擇。

最后，人工智能的整合引發了對潛在網絡漏洞的擔憂。雖然人工智能可以提高電子戰的速度和準確性，但它也為試圖操縱或破壞人工智能系統的惡意行為者帶來了新的攻擊途徑。要保護這些系統免受網絡威脅，就必須采取強有力的整體網絡安全方法，同時考慮到人工智能驅動的電子戰的硬件和軟件層。

最后，不可否認，將人工智能融入戰爭預警的潛在戰略利益是巨大的。人工智能處理海量數據、適應不斷變化的條件和支持決策過程的能力有可能重塑現代戰爭的格局。隨著兵力越來越依賴技術來保持在數字化作戰空間中的優勢，負責任地開發和部署人工智能驅動的預警系統將是必要的。 如何在技術創新、人工監督和安全措施之間取得適當平衡，將決定能在多大程度上實現這些優勢，同時又不損害戰略目標或道德考量。美國采購系統面臨的挑戰也將在人工智能集成中發揮關鍵作用。人工智能在電子戰中的變革力量有可能改變游戲規則。問題是：它會嗎？人工智能將如何融入新型 EC-37B Compass Call 和 NexGen 干擾機等未來平臺？陸軍是否會將人工智能納入其推動營級決策的努力中？這些都是值得探討的問題，但有一點是肯定的：電磁作戰界必須繼續接受創新思維，因為我們知道未來的戰斗將在電磁頻譜中開始和結束。人工智能將在現代戰爭的新時代發揮關鍵作用。

雷達和電子戰（EW）等軍事應用測試和測量系統的設計人員正在加緊使用人工智能（AI）解決方案，以便更好地測試認知功能。同時，現代數字架構的采用也推動了軍事測試需求的增長。

人工智能（AI）和機器學習（ML）工具正在進入國防系統的幾乎每一個領域，從制造、雷達系統開發、航空電子設備到軟件開發和測試測量系統。

NI 公司（德克薩斯州奧斯汀）航空航天、國防與政府研究與原型開發解決方案營銷經理 Jeremy Twaits 說："人工智能不僅影響測試系統本身的能力，還影響我們的測試方式。"人工智能使系統更具適應性，其行為會根據訓練數據集發生變化。有了人工智能，工程師必須了解系統性能的界限，并使用測試方法來滿足系統部署時可能遇到的最關鍵和最可能的情況。

人工智能工具還能在電子戰系統中實現認知功能。羅德與施瓦茨公司（Rohde & Schwarz，馬里蘭州哥倫比亞市）航空航天與國防市場部雷達與 EW（電子戰）全球市場部門經理 Tim Fountain 說："通過為客戶配備工具，提供高帶寬、長時間射頻記錄和回放系統，用于在操作相關的射頻環境中訓練認知系統，從而幫助客戶交付支持 AI/ML 的系統"。

他繼續說："此外，認知系統還可用于提取和分類 ELINT（電子情報）接收器捕獲的寬帶數據中的新型發射器。我們的客戶一再告訴我們，他們面臨的一個挑戰是，他們并不缺少來自采集活動的數據，但對這些信號進行標記、分類、排序和地理定位仍然是一項人工任務，由于時間和預算壓力，分析人員往往會忽略這項任務"。

軍事用戶對數據量的要求只增不減，這給系統設計人員和系統測試人員帶來了更大的壓力。

Keysight 航空航天/國防和政府解決方案集團（加利福尼亞州圣克拉拉市）總經理 Greg Patschke 說："隨著高速捕獲技術的發展，我們能夠收集的數據量正以指數級速度增長。這些大型數據集帶來了分析信息和得出結果的挑戰。目前，我們正在使用無監督機器學習工具來加快洞察之路。我們可以使用智能算法來識別感興趣的信號，對信息進行分類，并識別數據中的模式和異常。利用這項技術為我們打開了一扇通往全新數據分析世界的大門，而這在以前是不可行的"。

由于系統的復雜性，在定義測試場景的同時，通過人工智能系統實現適應性將至關重要。

Twaits指出："幾乎不可能在每一種可能的情況下進行測試，但業界必須定義關鍵的測試場景和模型。"由于真正測試和信任人工智能系統的動態性和挑戰性，測試平臺必須具備適應性，以應對未來的測試場景和要求。例如，NI 的 COTS（現成商用）硬件可以與 MathWorks 的軟件工具（如深度學習工具箱）相連接。NI 和 MathWorks 合作展示了如何利用軟件定義無線電 (SDR) 對訓練有素的神經網絡進行空中測試和評估，以對雷達和 5G 新無線電信號進行分類。

在軟件中定義測試功能

人工智能在測試解決方案中的應用得益于在軟件中植入測試和測量系統功能的能力。

Patschke 說："在測試和測量行業，不斷需要改進測量軟件的功能。EW 測試的專業性往往要求軟件具有一定程度的創新性和靈活性，而這在其他行業通常是看不到的。例如，與雷達/預警機有關的到達角（AOA）測試需要軟件和硬件的無縫配對，以適當應用實時運動學并準確計算 AOA 結果"。

他繼續說："幾年前，[測試]軟件還不具備這種功能，但隨著客戶要求和需求的變化，像 Keysight 這樣的公司已經進行了調整，以滿足這些需求。客戶要求系統具有靈活性，以便在新的挑戰出現時滿足他們的需求。滿足這些需求的唯一方法就是不斷升級我們的軟件，盡可能增加新的功能，這樣就可以不斷地將硬件重新用于多種用途"。

對標準化和快速周轉的需求也需要更多的軟件功能。

Fountain 說："客戶告訴 R&S 最緊迫的問題是，他們需要快速、可驗證和可重復的測量，而且通常是基于標準的測量。"客戶通常沒有時間或內部專業知識來開發特定的測量功能，因此可能會依賴供應商將該測量功能作為附加功能提供，或者在某些情況下使用事實上的行業工具集（如 Matlab 和/或 Simlink）來支持快速軟件/硬件功能，特別是隨著 FPGA（現場可編程門陣列）和 GPU（圖形處理器）在測量數據流中變得越來越普遍。(圖 1）。

[圖1 ? 羅德與施瓦茨公司提供集成記錄、分析和回放系統（IRAPS）。IRAPS可用于需要寬帶寬、長時間射頻記錄和回放的實驗室和靶場射頻記錄和回放應用，如雷達測試和靶場電子戰（EW）效果評估。］

NI 雷達/EW 業務開發經理 Haydn Nelson 說："在軟件中定義測試系統是整個航空航天工業趨勢的體現，通常被稱為基于模型的系統工程。"推動系統級模型和要求的標準化使軟件成為定義自動測試系統不可或缺的一部分。

Nelson 繼續說："對于雷達和電子戰來說，由于雷達的多任務性質和電子戰的保密性質，這具有挑戰性。定義、開發、評估和部署新方法和技術是一個復雜的過程。隨著威脅的不斷發展，用戶需要更快地獲得新系統，而測試和評估流程不能阻礙這一進程。軟件定義的測試系統對于在保持系統能力和性能敏感性的同時滿足速度要求至關重要。

對更多實驗室測試的需求也在推動軟件定義測試系統的發展。Nelson 說："我們看到的一個具體要求是，能夠在實驗室中以現實的方式進行更多測試，而無需面對固定和鎖定測試系統的挑戰。在公開范圍測試之前，測試的次數越多，新方法或新技術獲得最終用戶信任的信心就越大。共享數據和證明能力與開發能力本身同樣重要。"

雷達/預警要求

跨越多個領域的復雜對抗性威脅對雷達和預警系統的性能提出了更高的要求，從而給測試系統設計人員帶來了更大的壓力，要求他們提供準確、高效的解決方案。

"總體而言，趨勢是不斷提高測量精度和降低相位噪聲，"Fountain 說。"精度和相位噪聲直接關系到描述雷達性能的能力。在電子戰方面，我們看到，在擁擠和有爭議的作戰環境的推動下，高度復雜的電磁場景正朝著更高保真模擬的方向發展。"

雷達和預警系統的數字架構要求和現代化努力也要求測試系統具有多功能性。

NI 的 Twaits 說："從高層次上講，測試和評估的要求是由采用現代數字架構驅動的，這些架構要求在單個系統中進行功能、參數和系統級測試，以及分割數字和射頻系統以進行獨立測試的方法。"此外，許多傳統雷達和預警系統正在進行現代化改造，而傳統的測試平臺靈活性太差，無法滿足新系統功能的測試要求。現代化不會帶來無限的測試預算。新系統和升級要不斷平衡預算和時間交付壓力所帶來的限制，而適應不斷變化的要求本身就是一種要求"。

帶寬需求也對測試系統提出了更高的要求。"從技術上講，在電磁頻譜戰（EMSO）領域，實戰系統正朝著更寬的帶寬、更高的頻率、更大的頻率靈活性和更強的抗威脅能力方向發展。因此，[測試和測量]設備必須能夠生成和分析具有適當規格的波形，快速調整，并創建逼真的場景，在接近真實的運行條件下對被測設備施加壓力。"

測試系統還能在系統部署前的設計過程中盡早發現缺陷，從而降低長期生命周期成本。

Twaits說："按時、按預算交付的一個關鍵方面是制定測試策略，以便在設計過程中及早發現缺陷。露天靶場測試成本高昂，對于測試早期設計既不可行也不實際。例如，在雷達測試中，客戶正在尋找硬件在環系統，該系統可將真實目標注入到正在測試的雷達系統中。這使他們能夠盡早、頻繁地測試系統，盡早消除問題，并針對各種情況對雷達進行評估"。

NI 提供的雷達目標生成 (RTG) 軟件使客戶能夠將 PXI 射頻矢量信號收發器 (VST) 作為閉環實時雷達目標生成器來操作。它為工程師提供了一個單一模塊，既可作為標準雷達參數測量設備，也可作為 RTG，具有很強的能力和靈活性，適合最終用戶的調整。通過完全開放的列表模式，用戶可以定義多達 1000 萬個測試目標，以硬件速度進行排序，從而以在露天靶場上無法實現的方式刺激雷達。

電子戰系統的作用是對抗和探測復雜的敵對威脅，而測試系統的作用則是使作戰人員不僅能高效而且能安全地利用這些系統。

Patschke 指出："EW 測試的核心是確保人員和設備都做好應對各種電磁威脅的準備，從而保證部隊的安全。隨著 EW 測試環境越來越先進，客戶需要生成盡可能逼真的模擬。要做到這一點，就必須生成能模擬現實條件的高保真動態場景。過去，這需要大量的設備，而這些設備在使用中往往缺乏通用性。現在，客戶不僅希望他們的設備具有更高水平的能力，如更寬的帶寬和更多的輸出端口，而且還希望它能以更緊湊的尺寸提供更大的靈活性。Keysight 推出了包括最新 M9484C 矢量信號發生器在內的可擴展、開放式架構 EW 測試和評估產品組合，滿足了客戶的這些期望。"(圖 2）

[圖2 ? Keysight 的 M9484C 矢量信號發生器是一個四端口信號源，還能產生脈沖對脈沖輸出。這種單一信號發生器能夠取代四個老式信號源]。

Fountain 對發展趨勢的最后評論是："人們希望從露天靶場測試轉向封閉實驗室，這主要是由于露天測試的復雜性、成本以及測試產生的射頻輻射可能被不受歡迎的聽眾截獲"。

開放架構/MOSA 計劃

Fountain 說，在測試和測量層面，他并沒有看到這些計劃有多少活動。"測量系統在操作層面有一些利基應用，模塊化架構（如 MOSA[模塊化開放系統方法]和 SOSA[傳感器開放系統架構]）的優勢和附加成本將適用于這些應用，但在大多數情況下，測試和測量設備是在實驗室中，需要一個可控的環境來提供高度的測量精度。"

Nelson說："從許多方面來看，SOSA等標準架構在嵌入式設計中采用的理念與NI在模塊化PXI平臺測試和測量設計中采用的理念非常相似：制造模塊化、靈活和可互操作的系統。模塊化開放式架構的這三個目標是未來軍用嵌入式系統取得成功的關鍵，使系統能夠在今天設計，并在明天進行低成本升級。NI 的測試和測量方法與這一目標不謀而合。擁有模塊化、可擴展、靈活和可升級的嵌入式系統意味著測試系統也必須是模塊化、可擴展、靈活和可升級的，以適應不斷變化的要求、能力和接口。我們相信，與開放式架構計劃的模塊化方向一致的模塊化測試系統將有助于實現這一新嵌入式系統理念的承諾。"

Keysight 的 Patschke 說："投資新產品的客戶希望確保其傳統設備和系統能夠與升級后的平臺協同運行。"這不僅是一項節約成本的措施，而且還能通過延長舊產品的使用壽命來減少浪費，同時使整個系統保持最新狀態。開放式架構平臺將可持續發展作為優先事項，同時又不犧牲升級能力。Keysight 在設計下一代系統時非常重視開放式架構的實施。"

展望未來

人工智能和軟件定義的測試系統正在為現在以及未來的雷達和 EW 測試系統的更多能力鋪平道路，例如軟件定義雷達、頻譜共享、數字孿生等領域。

Patschke說："未來美國國防部（DoD）客戶的系統測試可能發展的一個途徑就是數字孿生技術的進步。"這些系統利用基于模型的系統工程（MBSE）方法生成數字化的真實測試場景，這些場景通常會考慮到外部變量，而以前的虛擬測試方法無法做到這一點。理論上，'數字孿生'概念可以將大多數（如果不是全部）物理系統工程活動轉換為虛擬活動。在進行物理測試不切實際、真實世界的效果難以再現的情況下，"數字孿生 "有可能增加廣泛的價值。隨著客戶尋求更可靠、更具成本效益的測試手段，數字孿生選擇可能會變得更具吸引力。

Fountain 說，未來幾年有四個關鍵領域將推動測試和測量技術的發展：

• 頻譜共享： 頻譜帶正被重新部署到 CBRS（無線網絡）等商業應用中，這就要求進行更全面、更精確的共存測試。
• 軟件定義雷達： 從模擬脈沖雷達到全數字調制雷達（每個脈沖都可以調制）的轉變已經實現了雷達與合作資產之間的通信。但這不僅僅是雷達和通信，還包括 EW，包括 EP 和 EA，以及集成到單一平臺的[軍事通信]。
• 量子傳感和量子雷達仍處于早期階段，但如果這些技術能在 "實戰 "中發揮作用，它們將改變沖突的根本結構。
• 從傳統的基于脈沖描述符字（PDW）的環境生成轉向基于高保真同相（IQ）的系統，這推動了對更高帶寬射頻生成能力的需求。

雷達和預警系統對靈活性和多功能性的需求也成為測試和測量需求的一個特點。

"納爾遜說："我們已經看到許多要求測試系統像瑞士軍刀一樣的需求：客戶希望測試設備能在單一系統中完成所有功能。

"我們經常收到這樣的請求：要求配置的系統在進行雷達目標生成等系統級測試的同時，還能進行參數測試，并能進行射頻記錄和回放。這些要求結合在一起，就很難在保持可接受的尺寸、重量和功率的同時，以具有成本效益的方式完成測試。只有采用模塊化系統，在封閉的特定功能與使用開放軟件擴展功能之間取得平衡，才能做到這一點。我們看到的趨勢是，現代測試系統必須像它們所測試的系統一樣具有多功能。

在過去的幾年里，人工智能（AI）系統的能力急劇增加，同時帶來了新的風險和潛在利益。在軍事方面，這些被討論為新一代 "自主"武器系統的助推器以及未來 "超戰爭 "的相關概念。特別是在德國，這些想法在社會和政治中面臨著有爭議的討論。由于人工智能在世界范圍內越來越多地應用于一些敏感領域，如國防領域，因此在這個問題上的國際禁令或具有法律約束力的文書是不現實的。

在決定具體政策之前，必須對這項技術的風險和好處有一個共同的理解，包括重申基本的道德和原則。致命力量的應用必須由人指揮和控制，因為只有人可以負責任。德國聯邦國防軍意識到需要應對這些發展，以便能夠履行其憲法規定的使命，即在未來的所有情況下保衛國家，并對抗采用這種系統的對手，按照其發展計劃行事。因此，迫切需要制定概念和具有法律約束力的法規，以便在獲得利益的同時控制風險。

本立場文件解釋了弗勞恩霍夫VVS對當前技術狀況的看法，探討了利益和風險，并提出了一個可解釋和可控制的人工智能的框架概念。確定并討論了實施所提出的概念所需的部分研究課題，概述了通往可信賴的人工智能和未來負責任地使用這些系統的途徑。遵循參考架構的概念和規定的實施是基于人工智能的武器系統可接受性的關鍵推動因素，是接受的前提條件。