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在軍事史上，2024 年可能是戰爭急轉直下進入數字化時代的一年。將人工智能（AI）、自動化和先進的機器人技術融入軍事行動不再是科幻小說中的概念。它已經到來，并且正在重塑全球戰場。從人工智能驅動的作戰系統到機器人無人機，未來的戰爭越來越不像是人類的戰爭。但是，這對全球安全、軍事戰略以及這一新領域必然帶來的倫理問題意味著什么？

作為新將軍的人工智能： 智能戰爭的力量

看看烏克蘭的 “復仇者 ”人工智能系統，它是現代戰爭的一個奇跡。這個由人工智能驅動的平臺每周能探測到數千個目標，展示了人工智能在實時作戰行動中的功效。不用再花幾個小時解讀情報；這些系統在眨眼之間就能分析數據并做出決策，就像湯姆-克蘭西（Tom Clancy）為你撰寫戰爭策略一樣。其意義是驚人的--人工智能可以減少人類在高風險情況下的參與，在提供精確性的同時，避免人類操作員的疲勞和失誤。當然，每個人心中都有一個大問題：有一天，人工智能是否會在沒有人類參與的情況下發出開火的命令？

戰壕中的機器人：無人機和機器人戰爭時代

戰場不再只是地面部隊的天下--現在是無人機在天上飛，機器人在移動。部署在中東的武裝機器狗可能聽起來像科幻恐怖片里的東西，但它們非常真實、非常有效。無人機已經從監視工具發展成為致命的戰斗機，這些機器人戰士可以處理后勤、監視和直接交戰等任務。從精確打擊到神風特攻隊任務，無人機正在改寫戰爭規則。無人機的效率、速度和多功能性使它們變得不可或缺。

但是，機器人是否可以勝任生死攸關的決策？這正是爭論的焦點所在。雖然擁有一支無人機軍隊聽起來很有趣，但自主殺人機器的道德影響充其量也是模糊不清的。

高超音速導彈：速度殺人

在導彈方面，事情發展得很快。全球大國都在研發高超音速導彈，這使得現代戰斗的風險大大增加。這些導彈的飛行速度是音速的五倍多，防御系統只需幾秒鐘就能做出反應。以色列的 “鐵穹”等防御系統已經在努力工作，但高超音速導彈帶來的新挑戰可能是現有技術無法應對的。速度，似乎是終極武器。

這樣做的目的很簡單：減少誤差，提高先發制人打擊的精確度，并確保敵人永遠不會發現它的到來。但問題是，雖然這些武器先進得令人難以置信，但它們的破壞潛力意味著犯錯的代價會成倍增加。還有什么可能出錯呢？

網絡戰：無聲戰場

在日益數字化的世界中，網絡戰正迅速變得與實體作戰一樣重要。雖然不像高超音速導彈或武裝無人機那樣顯而易見，但網絡能力正在軍事行動中發揮著決定性作用。從關閉電網到發動虛假信息攻勢，戰場已經延伸到你的筆記本電腦上。隨著人工智能融入網絡防御和進攻，未來的沖突完全有可能在開第一槍之前就分出勝負。

有人認為，網絡戰是 “偉大的均衡器”--是小國與軍事巨頭公平競爭的一種方式。但有了人工智能系統的掌舵，可能會面臨一個人類監督微乎其微的時代，而這正是事情變得危險的地方。

無人艦船和車輛：未來的海軍

既然可以派遣機器人，為什么還要拿人類的生命冒險呢？美國海軍正在引領無人系統的發展，其自主艦船已經在波斯灣航行。這些船只可以獨立運行，也可以與其他單位協調運行，從而減少了對人類船員的需求。自主陸地和空中飛行器也取得了類似的進步，將全機器人艦隊的夢想變為現實。

當然，這對人類士兵和水手來說更安全，但準備好把控制權交給機器了嗎？未來的海戰很有可能由機器人艦隊來指揮，它們能夠精準地執行任務，毫不猶豫。但如果這些系統被黑客攻擊或出現故障，會發生什么情況呢？

全球科技軍備競賽：對主導地位的追求

大國在導彈技術、電子設備和無人機（UAVs）方面取得了長足的進步。毫無疑問，正在目睹一場科技軍備競賽，其利害關系前所未有。

軍事技術的激增讓人們擔心，未來的戰爭可能更多的是誰擁有最好的小工具，而不是誰擁有最龐大的軍隊。在這個勇敢的新世界里，軍事優勢可能不是以軍隊的規模來衡量，而是以技術的先進性來衡量。

倫理困境： 人工智能與戰爭道德

在戰爭中整合人工智能和自主武器會引發一些嚴重的倫理問題。如果一架無人機決定消滅一個目標，如果出了問題，誰來負責？隨著機器承擔更多決策角色，正在進入未知領域。

公眾的擔憂與日俱增，許多人質疑讓機器做出生死攸關決定的道德性。此外，還有意外升級的風險--當人工智能系統把一個常規操作理解為侵略行為時，會發生什么？這些問題已不再是假設，全球社會有責任制定明確的指導方針，以免為時已晚。

戰場上的商業技術：現成解決方案的力量

現代戰爭中最引人入勝的趨勢之一也許就是使用現成的商業技術。在烏克蘭，民用無人機被改裝用于軍事用途，使戰場變成了一個高科技游樂場，即使是小角色也能產生重大影響。戰爭技術的 “大眾化”意味著尖端工具不再是超級大國的專屬領域。

這既令人振奮，又令人恐懼。一方面，它讓小國能夠更有效地保護自己。另一方面，它模糊了民用和軍用技術之間的界限，使監管和監督成為一場噩夢。更別提網絡安全方面的影響了。

協作式軍事平臺：共享與創新

隨著軍事技術的飛速發展，國家間的合作變得比以往任何時候都更加重要。北約共享人工智能技術、無人機系統和網絡防御系統的舉措體現了聯盟如何促進創新。這些合作平臺可以快速傳播新技術，幫助盟國始終站在軍事進步的最前沿。

這個想法很簡單：人多力量大。通過匯集資源、專業技術和數據，這些平臺建立起了應對共同威脅的統一戰線。隨著人工智能的飛速發展，合作是跟上現代戰爭需求的唯一途徑。

公眾認知：平衡敬畏與恐懼

可以理解，公眾對這些軍事科技進步的反應不一。一方面，人們對所展示的純粹技術實力感到敬畏。不可否認，機器人軍隊能夠自主作戰的想法很酷，有一種 “終結者 ”的感覺。另一方面，人們對戰爭的非人化以及可能出現的災難性錯誤或意外后果也越來越感到不安。

在 X（前 Twitter）等平臺上，關于自主武器的倫理和人工智能在戰爭中的影響的討論十分激烈。隨著公眾討論的不斷發展，軍事領導人顯然需要對如何使用這些技術保持透明，這不僅是為了贏得戰爭，更是為了贏得人心。

未來戰爭：高科技，低人類

這些進步的核心是戰爭方式的根本轉變。隨著人工智能、機器人和網絡技術占據中心位置，戰場正變得更加自動化、精確化，并有可能失去人性。這些技術的融合將重新定義未來幾十年的戰爭，從人類主導的決策轉變為機器計算的結果。

當我們站在這個新時代的邊緣時，面臨的挑戰將是如何在創新和責任之間找到平衡。戰爭可能再也不一樣了，但全球領導人有責任確保未來的戰斗服務于人類，而不是機器。

近年來，人工智能（AI）和機器學習（ML）技術融入社會的方方面面，堪稱一場革命。從醫療到金融，這些進步重塑了各行各業，改變了我們的生活方式。然而，在武裝沖突領域，人工智能和機器學習的影響尤為顯著，或許還存在爭議。

在戰爭中使用人工智能和機器學習帶來了復雜的機遇和挑戰，提出了深刻的倫理、法律和戰略問題。一方面，支持者認為這些技術有可能增強軍事能力、改善決策過程，甚至減少平民傷亡。與此相反，批評者則擔心自主武器系統有可能在人類無法控制的情況下運行，加劇現有的權力失衡，模糊戰爭中的責任界限。

一些人認為，這類技術可以最大限度地減少人為錯誤，提高作戰效率，而另一些人則警告說，如果這些系統發生故障或落入壞人之手，會產生道德影響，并可能造成災難性后果。

人工智能和機器學習技術正被廣泛應用于軍事領域，包括情報收集、監視、偵察和網絡戰。先進的算法被用來分析海量數據，以識別模式、預測敵方行為并優化軍事戰略。

人工智能和機器學習在武裝沖突中最突出的應用之一是開發和部署自主武器系統。這些系統通常被批評者稱為 “殺手機器人”，配備人工智能算法和傳感器，能夠在沒有人類直接干預的情況下識別和攻擊目標。美國和俄羅斯等國正在投入巨資開發自主無人機、坦克和其他平臺，這引發了人們對自主戰爭潛力及其倫理影響的擔憂。

改進決策是使用人工智能的另一個好處。更準確的數據分析有助于更好地鎖定目標。有了自動化技術，我們就能在戰斗中做出更明智、更安全的決策，幾乎不會出錯。無人機和人工智能可用于識別和傳達可能發生的風險或威脅。它們可以更準確地識別遠處的物體，為準備攻擊提供優勢。

人工智能和機器學習算法用于分析從各種來源收集的大量數據，包括衛星圖像、社交媒體信息和電子通信，以預測敵人的動向、識別潛在威脅和評估軍事戰略的有效性。例如，預測分析可以幫助軍事指揮官預測叛亂分子的襲擊，或識別與恐怖組織相關的行為模式。在他們的論文《機器學習與沖突預測： 使用案例 "一文中，Eric Bickel 和 Robert Brathwaite 強調了機器學習算法在預測武裝沖突及其結果方面的潛力。通過分析大量歷史數據，這些算法可以識別人類分析師可能忽略的模式和趨勢，從而更及時、準確地評估沖突動態。

此外，人工智能驅動的預測分析技術正被用于預測地緣政治發展、識別新興威脅和指導戰略決策。美國國防部和北約等組織認識到人工智能在加強軍事準備和威懾能力方面的潛力，正在大力投資人工智能驅動的情報分析和戰略規劃工具。

人工智能和基于機器學習的系統可以促進更快、更廣泛地收集和分析現有信息。這可以使人類在開展符合國際人道主義法（IHL）的軍事行動時做出更好的決策，并最大限度地減少對平民的風險。然而，同樣由算法生成的分析或預測也可能導致錯誤決策、違反國際人道法并增加平民風險。

人工智能驅動的網絡防御和進攻能力在現代戰爭中發揮著越來越重要的作用。人工智能算法被用來實時檢測和應對網絡威脅，識別敵方網絡中的漏洞，并發起有針對性的網絡攻擊。在網絡戰中使用人工智能帶來了與歸因有關的新挑戰，因為攻擊可以自主進行或由人工智能驅動的機器人進行，這使得確定攻擊來源變得十分困難。此外，人們還擔心人工智能支持的網絡戰有可能破壞關鍵基礎設施、操縱信息和破壞民主體制。惡意使用人工智能給國防和安全機構帶來了新的挑戰，需要采取強有力的措施來檢測、阻止和減輕網絡空間中新出現的威脅。

人工智能和機器學習技術徹底改變了無人駕駛飛行器（UAV）或無人機的能力。這些飛行器可以自主導航地形、識別和跟蹤目標，并根據傳感器數據做出實時決策。配備人工智能算法的無人機可在從反恐任務到邊境安全等廣泛的軍事行動中用于監視、偵察和精確瞄準。

軍事行動中的后勤和供應鏈管理，可以利用人工智能和機器學習算法進行優化。預測分析可幫助軍事規劃人員預測裝備和人員需求，確定高效的運輸路線，并最大限度地降低供應鏈中斷的風險。人工智能驅動的自動駕駛汽車和無人機也正在被探索用于向偏遠或危險地區的部隊運送物資。

人工智能和機器學習正在改變軍事訓練和模擬演習，為士兵和指揮官提供逼真的自適應訓練環境。由人工智能算法驅動的虛擬現實（VR）模擬可讓軍事人員在模擬戰斗場景中練習戰術演習、決策和任務規劃。這些訓練工具有助于提高戰備狀態和戰斗力，同時最大限度地降低人員和裝備面臨的風險。

人工智能可以改善傷兵的醫療支持和戰場保健。人工智能驅動的醫療診斷系統可以分析成像掃描和生命體征等醫療數據，幫助醫療服務提供者實時診斷傷情、預測結果并推薦治療方案。配備人工智能算法的自主醫療無人機也正在開發中，用于在戰區運送醫療用品和提供緊急醫療服務。

將人工智能和機器學習融入軍事行動還引發了對數據隱私、網絡安全以及惡意行為者利用自主系統漏洞的可能性的擔憂。隨著軍事組織越來越依賴于互聯網絡和數據驅動的決策過程，保護敏感信息和降低網絡攻擊風險已變得至關重要。

此外，圍繞在武裝沖突中使用人工智能和機器學習的倫理考慮是多方面的。將生死攸關的決策權交給機器的道德問題、意外后果的可能性以及戰爭中人類尊嚴受到侵蝕的問題都必須認真解決。

人工智能技術在武裝沖突中的普及引發了深刻的倫理困境。Rain Liivoja 在 “人工智能對武裝沖突法和武力使用的影響 ”一文中強調了解決自主武器系統的法律和道德影響的必要性。隨著人工智能系統在戰場上被賦予生死攸關的決定權，問責、責任和遵守國際人道主義法的問題迫在眉睫。我們面臨的挑戰是如何利用人工智能的所有能力來改善武裝沖突局勢中對國際人道法的尊重，同時保持對該技術重大局限性的認識，特別是在不可預測性、缺乏透明度和偏見方面。在武器系統中使用人工智能必須非常謹慎。

此外，在開發和部署人工智能軍事技術時，確保遵守國際人道主義法并堅持相稱性、區分性和必要性原則仍然至關重要。

盡管存在這些挑戰，但技術進步的步伐仍有增無減。托德-C-赫爾姆斯等人在“機器學習、人工智能和未來戰爭”一文中概述了人工智能對軍事行動和戰略競爭的變革性影響。各國正在投入大量資源進行研發，以便在不斷變化的現代戰爭中獲得競爭優勢。然而，隨著這些技術的不斷發展和在武裝沖突中的擴散，決策者、軍事領導人和國際社會必須共同努力，建立健全的法律框架、道德準則和規范，以管理這些技術的使用并確保問責制。

總之，人工智能和機器學習在武裝沖突中的興起既帶來了前所未有的機遇，也帶來了深刻的挑戰。雖然這些技術有可能徹底改變軍事能力并重塑戰爭的本質，但其部署必須以道德考量、法律原則以及維護人權和國際人道主義法的承諾為指導。在世界探索這一技術前沿的過程中，必須在創新和責任之間達成微妙的平衡，以確保未來人工智能和機器學習有助于和平與安全，而不是播下混亂和毀滅的種子。

參考來源：北約

在復雜多變的現代戰爭環境中，軍事指揮官面臨著鋪天蓋地的海量信息。要在巨大壓力下做出關鍵決策，就必須具備快速處理和分析來自不同來源的大量數據的能力。傳統的決策過程往往依賴于人類的直覺和經驗，容易受到認知偏差和局限性的影響。人工智能（AI）正在改變游戲規則，為提高軍事決策的速度、準確性和有效性提供了強大的工具。本文探討了人工智能驅動的決策支持系統（DSS）在軍事指揮與控制革命中的作用，提供了現實世界中的實例，并深入探討了它們在各個領域的不同應用。

理解人工智能驅動的決策支持系統

人工智能驅動的決策支持系統利用先進的算法、機器學習技術和數據分析來篩選海量數據、識別模式并生成可行的見解。這些系統不僅能進行簡單的數據處理，還能通過提供實時建議、預測分析和情景建模，幫助指揮官做出明智決策。通過將常規任務自動化，人工智能可將人類操作員解放出來，專注于戰略規劃和高層決策。將人工智能整合到軍事決策支持系統中，有可能顯著提高行動速度，降低人為錯誤風險，并最終提高任務成功率。

人工智能在軍事決策支持中的應用

態勢感知和情報分析： 軍事行動在很大程度上依賴于保持清晰準確的戰場圖像。人工智能可以從多種來源攝取和分析數據，包括衛星圖像、傳感器網絡、社交媒體和開源情報。這使指揮官能夠跟蹤敵人的動向、識別潛在威脅并預測對手的行動。人工智能促進了實時情報分析，使指揮官能夠根據最新信息做出明智決策。

戰略規劃和資源分配： 人員、裝備和后勤等資源的分配是軍事行動中一個復雜而關鍵的方面。人工智能可以通過考慮各種因素（包括任務目標、地形、敵方能力和后勤限制）來優化資源分配。通過情景建模和預測分析，人工智能可以幫助指揮官預測潛在的瓶頸，確保資源得到高效、有效的部署。

戰術決策和行動路線分析： 在激烈的戰斗中，必須迅速果斷地做出戰術決策。人工智能可根據不斷變化的實地情況為指揮官提供實時建議。通過分析各種行動方案（COA）及其潛在結果，人工智能可幫助指揮官選擇最有利的行動方案，最大限度地降低風險，增加成功機會。

物流和供應鏈管理： 高效的后勤和供應鏈管理對維持軍事行動至關重要。人工智能可以優化補給路線，預測維護需求，管理庫存水平，確保部隊在需要的時間和地點獲得必要的補給和裝備。這可以減少后勤瓶頸，提高戰備狀態。

培訓與模擬：人工智能驅動的模擬可為軍事人員提供逼真的訓練環境，讓他們在沒有實戰風險的情況下練習和提高技能。人工智能可根據個人表現調整模擬，提供個性化的培訓體驗，加快學習進程。

人工智能在軍事決策支持中的實際應用案例

美國陸軍的 Maven 項目： Project Maven 是一項旗艦計劃，旨在利用人工智能分析無人機鏡頭并識別感興趣的物體。這項技術正被用于支持反恐行動，為地面部隊提供實時情報。

美國空軍的 Kessel Run 實驗室： Kessel Run 實驗室致力于開發人工智能工具，以簡化任務規劃和執行。這包括優化空中加油計劃、生成飛行計劃和預測維護需求。

美國海軍數字戰爭辦公室： 數字戰爭辦公室正在探索使用人工智能來增強海域意識、改善艦隊戰備狀態并開發自主能力。

以色列國防軍的阿爾法計劃： 阿爾法計劃正在利用人工智能分析情報數據、預測敵方行動并優化資源分配。

英國國防部的國防人工智能中心： 國防人工智能中心負責在英國武裝部隊中開發和部署人工智能能力。

人工智能在軍事決策支持中的優勢與挑戰

• 優勢：

增強態勢感知： 人工智能使指揮官能夠保持對戰場的全面和最新了解，從而改進決策。

更快、更準確的決策： 人工智能可將常規任務自動化，減少認知負荷，并提供實時建議，使指揮官能夠更快、更明智地做出決策。

改進資源分配： 人工智能可優化資源分配，確保資源得到高效部署。

增強培訓和模擬： 人工智能驅動的模擬可提供逼真的訓練環境，加快學習進程并提高戰備狀態。

提高作戰效率： 人工智能簡化了軍事行動的各個方面，從而提高了效率，降低了成本。

• 挑戰：

數據質量和可用性： 人工智能的有效性在很大程度上取決于數據的質量和可用性。軍事行動通常會從不同來源生成大量數據，這給數據整合、清理和管理帶來了挑戰。

算法偏差和可解釋性： 人工智能算法可能會從其所訓練的數據中繼承偏見，從而導致潛在的歧視性或不公平結果。確保人工智能決策的透明度和可解釋性對于建立信任和問責制至關重要。

網絡安全和脆弱性： 人工智能系統與其他計算機系統一樣，容易受到網絡攻擊。保護人工智能驅動的 DSS 不受黑客攻擊并確保其彈性，對于維護運行安全至關重要。

人機協作： 將人工智能融入軍事決策需要有效的人機協作。指揮官必須了解人工智能系統的能力和局限性，而人工智能的設計必須支持人類決策，而不是取代人類決策。

倫理和法律方面的考慮： 在軍事行動中使用人工智能會引發倫理和法律問題，尤其是在自主武器和可能產生意外后果等方面。制定明確的指導方針和法規對于確保負責任和合乎道德地使用人工智能至關重要。

人工智能在軍事決策支持中的未來

人工智能在軍事決策支持領域的未來大有可為，目前的研究和開發工作正在不斷突破可能的界限。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的進步有望進一步增強人工智能驅動的 DSS 的能力。人工智能與 5G 網絡、邊緣計算和物聯網 (IoT) 等新興技術的整合將實現戰術邊緣的實時數據處理和決策。

隨著人工智能的不斷發展，它可能會在軍事行動中發揮越來越突出的作用，改變指揮官的決策和作戰方式。然而，至關重要的是要解決與采用人工智能相關的挑戰和倫理考慮，以確保負責任地使用人工智能，造福人類。

結論

人工智能驅動的決策支持系統正在徹底改變軍事指揮和控制，為指揮官提供更快、更明智、更有效決策所需的工具。從增強態勢感知到優化資源分配和精簡后勤，人工智能正在改變軍事行動的各個方面。雖然挑戰依然存在，但人工智能在軍事決策支持方面的潛在優勢是不可否認的。隨著技術的不斷進步，人工智能將在塑造未來戰爭中發揮更大的作用。

競爭還是沖突？未來戰斗前奏的四個戰場

美國發現自己面臨著兩個強大的動力，它們不僅將決定美國的全球實力和影響力，還將決定世界秩序的軌跡。首先是持續的地緣戰略動態。其次是以人工智能為開端的新興技術浪潮，它必將重塑社會、經濟，更重要的是重塑戰爭的未來。在軍事上，這兩種動力正在四個戰場上強勢交匯--爭奪人工智能、網絡和信息領域以及整個電磁頻譜的領導權。 雖然勝負將由不僅僅是軍事領域的力量來源決定，但在所有四個領域實現超配的能力將至關重要。

• 人工智能之戰

從歷史上看，技術提高了戰爭的速度和規模。隨著人工智能在戰場上的滲透，可以預見這些趨勢將會加劇，戰爭的復雜性將遠遠超過人類的認知能力。可以利用大數據和人工智能快速識別并摧毀對手在所有領域的關鍵作戰系統。全球多個國家已日益重視人工智能在未來戰爭中的地位。

• 網絡空間之戰

與此同時，在網絡領域，關鍵基礎設施網絡中存在持續性威脅。它是一種系統性的行動，利用老舊軟件、過時硬件和竊取的信息滲透到基礎設施控制系統中。在發生危機或沖突時，可以利用嵌入式訪問權限來降低甚至摧毀對手的關鍵基礎設施。簡而言之，在全球沖突格局下，已開始將網絡戰融入競爭、危機和沖突的全過程。

• 敘事之爭

在信息領域，對手持續發起信息攻勢。這些行動正在給現實世界帶來影響。大量機器人、國家秘密支持的頻道以及虛假網頁正在毒化公共廣場。

在信息戰的組織、訓練和裝備方面缺乏全面的方法，在競爭--危機--沖突的整個過程中缺乏整合，這些都為更加協調一致地打擊外國惡意影響和威脅對手的信息領域帶來了挑戰。

• 頻譜爭奪之戰

正如在烏克蘭所展示的那樣，當前和未來的頻譜 “地形 ”很可能是擁擠的、有爭議的和受限制的。數以千計的無人機被電子戰（EW）擊落，美國提供的制導彈藥偏離目標，未能控制電磁輻射的指揮所和后勤樞紐被迅速摧毀。美軍在很大程度上依賴于持續、可靠地獲取電磁頻譜（EMS），以及在戰斗中阻止敵方獲取電磁頻譜的能力。在過去的戰爭中，美軍曾在基本寬松的電磁環境中開展作戰行動，發揮了其在偵察和打擊方面的優勢。然而，隨著對手能力的不斷增強，將電子戰設想為更大的作戰體系的一個綜合組成部分。這一作戰概念的目的之一是破壞共同作戰圖景、將部隊調入戰區以及指揮和控制部隊的能力。俄羅斯本已是一個強大的電子戰對手，在對烏行動過程中，也獲得了復雜的作戰能力。

競爭的愿景

美國面對地緣政治動態、新技術創新的浪潮以及戰爭性質的迅速轉變，其將采取何種措施、如何應對？哪些現有機構將重新構想和調整，以發揮軍隊的優勢？該如何計劃、協調和執行精確、密集和覆蓋面廣的軍事行動？在征兵之際，如何培訓和吸引精通數字技術的勞動力？

在SCSP最新報告《競爭力愿景》中，其概述了一系列建議，以應對這些挑戰并保持軍事和創新優勢：

• 主導頻譜

一體化戰爭。必須建立一個有彈性、由人工智能驅動的全域指揮與控制架構，該架構可匯聚信息、整合領域、利用算法生成的分析結果、在規劃和決策中放大人類的認知能力、提供優先目標提名并協調攻擊。五角大樓正在實施的 “聯合全域指揮與控制 ”是朝這一方向邁出的一步，但未來戰斗的速度、范圍和復雜性要求更大的付出和更高的自動化程度。具體來說，需要傳感器和射手的無縫集成，以及自動生成目標和使用武器--盡管是在經過明確驗證的地理圍欄交戰區內。

數字化戰爭。未來作戰環境的速度和復雜性要求更好的端到端集成，這不僅包括從戰略到戰術的集成，還包括域內和域間的集成。這種整合可以從信息和網絡領域開始，對手正在這些領域對關鍵基礎設施、知識產權、關鍵研究和認知空間發動不對稱戰爭。美軍采取的一種可能方法是在網絡司令部（CYBERCOM）內整合網絡、信息和電磁頻譜任務式指揮。這還將包括建立一個信息戰處，統一組織、培訓和裝備從事數字戰爭的人員。發展和培訓一支為數字化做好準備的勞動力隊伍，還可能需要建立一所文職數字服務學院，為未來的聯邦工作人員提供本科和專科教育，為進入數字前沿做好準備。該單元的使命是培養、教育、培訓和激勵數字技術領導者和創新者。

• 指揮未來

人工智能時代的作戰與技術優勢。目前，國防部門內部對未來作戰空間的評估、部隊的設計與發展、新型能力的試驗以及獲取抵消能力的職責是分散的、零碎的。為切實進行大規模創新、采用和適應，并構建一支聯合未來部隊，國防部門應成立聯合未來司令部。作為國防部長的直接下屬機構，聯合未來司令部的領導人將負責掃描前景，了解新技術將如何改變戰爭的速度和特點，為部隊的設計提供預見和應對這些變化的處方，為部隊的使用制定未來概念，以及--至關重要的是--為獲取聯合使用的特定新興能力提供資源。重要的是，聯合未來司令部可以成為私營部門、學術界、投資界以及盟國和合作伙伴的一站式服務機構，以推動解決未來的聯合和聯盟挑戰。

創新作為盔甲。隨著威脅在速度、復雜性和影響范圍上的轉變，未來的沖突不太可能局限于特定的戰區或領域。因此，必須精通技術，以威懾對手。優先投資關鍵技術本身就是一種威懾戰略。此外，在戰爭前沿占據先發優勢可以削弱對手對其投資、能力和作戰概念的信心。如果國防部門加以適當利用，人工智能和新興技術就能鞏固聯合部隊遏制侵略和在各種沖突中取得勝利的能力。與此同時，國防部門還應確定一套屬性來指導新作戰概念的發展，首先是加速決策、可擴展性和適應性，然后著手發展聯合部隊以反映這些屬性，并使其具備這些屬性所要求的能力。

• 人才的熔爐 培養面向未來的人才。持續、成功的創新需要合適的人才。這需要對人力資本、新興技術、未來作戰概念和多領域挑戰進行新的思考。作為重新思考的一部分，應在各軍種內部建立數字化職業發展途徑，培養具有專業技術知識的人才。充分提高所有軍警人員和文職人員在數據和人工智能行動方面的技能也應成為重中之重。應進一步接受從私營部門到國家服務部門的人才交叉流動。現有項目表明，國防部門與私營部門之間的交叉融合是可能的，也是實現互利的途徑。最終，私營部門將獲得在敏捷戰爭的動態環境中擁有真正的硬實力經驗的人才。

• 擬打造與盟友和合作伙伴的互通性 在基層進行整合。未來戰斗的復雜性將給現有的聯盟和合作伙伴關系帶來壓力。由于人工智能的采用率和盟友之間的復雜程度可能會有所不同，這將變得更加嚴峻。這些挑戰迫使美國及其盟友和合作伙伴以全新的方式進行整合。僅有互操作性已經不夠了；要應對未來戰爭的復雜性，就必須實現集成和互換。因此，需要確保整個人工智能堆棧的兼容性，最好是在一開始就確保這種兼容性，以使未來的聯合部隊能夠發揮作用。換句話說，人工智能和相關能力必須與各自的工業基礎協同發展。

結論

今天的戰場是未來復雜戰爭的前奏。針對不斷變化的戰爭特點進行快速創新的能力將成為威懾、勸阻和擊敗對手的重心和關鍵。因此，必須贏得這場創新力量的競賽。重新調整國防組織實體的要素，重新設想如何指揮和控制軍事行動，將人工智能的進步轉化為指揮的領先優勢，并吸引、培訓和留住合適的人才。

(美國國防部/佩吉-弗里森）

隨著國際緊張局勢的加劇，從中東到太平洋，以及當前沖突在全球范圍內的擴展，如俄烏戰爭，正在目睹近代史上前所未有的升級。這種緊張局勢的影響不僅跨越地理范圍，而且隨著近年來技術的飛速發展，還延伸到了太空和網絡空間領域。最近，人工智能已成為未來戰爭和整個國防領域發展的一個核心方面。例如，法國海軍宣布計劃將人工智能用于水下聲學戰的信號分析。同樣，意大利國防巨頭萊昂納多公司在幾周前向分析師介紹情況時預測，到2028年，其與國防相關的網絡安全、太空和人工智能工作將增加四倍。這清楚地表明了一個趨勢，即人工智能正日益成為戰爭概念和整個國防部門的精髓。這意味著，了解人工智能對于確定國防部門和戰爭的未來至關重要。正如最近發表的見解《人工智能污染：信息戰的未來威脅》一文中所述，人工智能日益普遍地融入各種流程，其影響已遠遠超出了單純的網絡空間。必須理解人工智能的融合和影響，超越迄今為止的理解。在此背景下，人工智能正在推動安全層面的逐步融合。

本文的前提是以關于人工智能污染的一文中提出的觀點為基礎，分析人工智能目前是如何影響國防部門和全球安全的，并展望其可能帶來的潛在發展。例如，對當前軍事條令、結構和方法的分析揭示了人工智能有可能填補的空白，同時也會產生新的漏洞。根據最新的洞察發現，可以了解軍事動態的潛在重塑，進而了解國家實力和力量投射的潛在改變。目標是研究人工智能作為一種新的媒介將如何影響地區安全綜合體的概念。這可能會導致沖突的徹底轉變，例如中東地區各行為體之間的沖突。本研究不僅旨在展望和分析人工智能如何改變武器裝備和當前軍備系統的效率，還旨在了解人工智能如何從根本上重新定義安全范式，改變對戰爭和安全的理解。這不僅從學術角度來看至關重要，對各國政府和國防機構來說也是如此，因為重新定義國防政策以適應這些根本性變化的能力將是塑造下一世紀未來安全格局的關鍵優勢。本文旨在從對當前事件和趨勢的技術分析入手，為讀者提供對潛在發展的整體理解，進而明確人工智能可能對國防部門，進而對全球安全產生的潛在作用和影響。

本文探討的主要問題是，基于哥本哈根國際安全研究學院提出的區域安全綜合體理論（RSCT），人工智能已經和將要如何影響安全和地緣政治。該理論強調，區域層面的地緣政治動態應被視為相互依存的，并像區域集群一樣運作，主要由地理上的鄰近性驅動。安全被視為一個社會建構的概念，由每個地區行為者的觀念、利益和互動所決定。這與建構主義密切相關，建構主義強調社會建構和意識形態因素在塑造國家和國際體系中其他行為體的行為和互動方面的重要性。地區安全綜合體國家間的互動在地理上一致的集團內形成了安全上的相互依存。本文還將引用地區安全綜合體理論的一個修正版本，即 “安全化模式”，它有助于理解受影響國家之間復雜的聯系網絡，以及事件如何影響這些聯系。總之，本文將強調理解人工智能如何通過技術、程序和條令的宏觀變化影響更廣泛的宏觀區域動態的重要性。

本文提出了對人工智能的新理解，即人工智能是源于網絡空間領域的戰爭領域的整合者。在這一擴展過程中，人工智能越來越多地與人類因素互動，導致人工智能污染現象成為日益相關的安全威脅。結論是，缺乏一種旨在均衡整合各國不同的軍事條令和人類動態，以及不同模型之間不同的人工智能邏輯的整體方法，在軍事行動日益缺乏靈活性方面發揮了重要作用。這反過來又增加了軍事進程的脆弱性，影響了防御和力量投射能力。因此，當務之急是制定戰略，考慮人工智能帶來的錯綜復雜的動態變化，以保持軍事和國防結構的穩健性和適應性。理解和實施這種綜合方法對于未來的軍事效率和國家安全至關重要。

人工智能滲透：加速戰爭領域的融合

為了理解人工智能與國防部門之間的關系，首先需要理解和定義 “戰爭領域” 這一概念。這些領域包括武裝部隊為實現其戰略目標而參與沖突的各種物理和虛擬空間。主要領域包括陸、海、空、天和網絡，每個領域都具有獨特的特點，需要專門的戰術、技術和戰略。

首先，陸域的特點是高度動能戰爭，敵對雙方部隊為控制土地和人口中心而交戰。這一領域涉及直接的物理對抗和地面部隊、坦克和大炮的部署，以確保戰略要地的安全并影響沖突的結果。另一方面，海域對一個國家的力量投射能力至關重要。這體現在利用航空母艦和海軍艦隊在遠離本土的地方開展長期行動或對領海實施控制。海權對于維持全球存在、確保海上安全和支持兩棲作戰至關重要。空域以其極強的機動性和實現對對手的空中優勢為目標。對天空的控制使戰略優勢成為可能，使空中偵察、精確打擊和快速部隊部署成為可能。空中力量對進攻和防御行動都至關重要，影響著軍事行動的整體效果。太空領域雖然是最新的領域，但正變得越來越重要。它包括對衛星和天基基礎設施的控制，對電信、導航和戰略意識至關重要。太空領域的主導地位為情報搜集、導彈防御和協調其他領域的軍事行動提供了巨大優勢。最后，網絡領域橫跨前面提到的所有領域。它的動能最小，但影響卻最深遠。網絡戰涉及對信息系統、網絡和數據的操縱和破壞。它是社會中大部分人進行互動和運作的媒介，使其成為防御和進攻行動的關鍵領域。從通信到指揮和控制系統，網絡領域影響著現代戰爭的方方面面，因此在當代軍事戰略中不可或缺。

了解這些領域有助于概括每個領域在地區安全綜合體理論（RSCT）中的重要性和潛在作用。RSCT 為分析地區安全動態如何受到這些領域相互作用的影響提供了一個框架。例如，對海域和空域的控制可以極大地影響地區力量平衡和地緣政治穩定。同樣，網絡和太空領域的主導地位也會影響通信和信息優勢，從而改變戰略態勢。通過將人工智能融入這些領域，可以進一步提高軍事能力和效力。人工智能可以改善決策、優化資源配置，并使所有領域的行動更加精確和高效。然而，人工智能也會帶來新的弱點和挑戰，因此有必要全面了解其中涉及的技術和人為因素。

總之，戰爭領域的概念是理解人工智能與國防部門之間關系的基礎。每個領域都帶來了獨特的挑戰和機遇，它們與人工智能的結合有可能改變現代軍事行動。在繼續探索這種關系的過程中，必須考慮戰爭在地區和全球安全背景下的戰略影響和不斷演變的性質。

資料來源 GAO-19-570, GAO 對國防部信息的分析

既然已經解釋了每個領域，那么就可以開始分析人工智能與這些領域的關系了。首先，必須明白，人工智能與網絡空間有著內在聯系，它是網絡空間的一個實體。然而，如前所述，它的影響范圍遠遠超出了這個層面。這是因為，人工智能并不局限于一個僅僅傳輸或操縱信息的空間。相反，它是一個主動的代理，能夠對輸入做出反應，不斷發展，并與網絡空間以外的外部力量相互作用。因此，從網絡領域開始，人工智能正日益將其影響力擴展到其他戰爭領域。它正在成為戰略決策中必須考慮的因素，不僅與網絡戰有關，而且還包括在地面行動的士兵等。這種不斷擴大的影響要求對人工智能有更廣泛的了解，并將其融入各種軍事戰略和行動中。

資料來源：埃德溫-拉克斯，TRENDS 研究與咨詢公司

例如，將人工智能融入武器和識別系統可能意味著指揮官需要找到偽裝和部署部隊的新方法。此外，軍事組織和程序目前的運作方式可能會被重新定義，通過將人工智能整合到流程中來提高其運作效率，這就需要采用不同的人力。從這一宏觀視角，可以看到人工智能的橫向發展和日益普及。這一發展意味著這些不同的戰爭領域正變得比以往任何時候都更加相互關聯，而人工智能則是它們之間的共同點。

超越武器系統的人工智能：重新定義戰爭范式

從前面提出的觀點出發，可以看到，人工智能在國防技術中的推動作用越來越深遠，有可能導致戰爭態勢發生根本性變化，這種變化源于技術進步，并轉化為更廣泛的戰略影響。

然而，重要的是要明白，這些變化不僅是人工智能本身的結果，也是人工智能與人的因素相互作用的結果。軍隊的有效性不僅在于其武器裝備，還在于其組織、官僚體系和條令，實質上就是軍隊的運作方式和對其使命的認識。

這些要素因組織而異，也因國家而異。例如，歐洲軍隊和美國軍隊在處理戰爭領域的方法上存在若干差異，而這些差異反過來又影響了將人工智能融入其進程的結果。歐洲軍隊的方法一般具有更全面和以個人為中心的特點，這能增強對突發事件的應變能力，促進即興和創造性解決方案的發展。然而，這是以專業化、高效率的軍事流程為代價的。另一方面，美軍在很大程度上依賴于不斷優化的既定專業方法。然而，這種依賴往往導致在將這些專業化方法整合為一個具有凝聚力的整體愿景時面臨挑戰，并且在應對優化流程未考慮到的意外事件時面臨更大困難。

由此可以看出，人工智能的整合可能會有很大的不同，這不僅是由于技術上的差異，也是由于每個軍隊和國家的文化、結構和對人工智能的總體態度。這就引出了一個新的視角，即人工智能對國防的影響不僅取決于技術進步，還取決于軍事領導層歷來低估的人為因素。

為此，必須重新思考和更新戰爭領域的概念，將人類/政策領域納入其中，作為人工智能與國防政策理念相關的一個基本橫向要素。這種變化意味著組織與人工智能之間會產生新的動態關系，同時也會出現新的脆弱性。例如，操作自動化軍事流程的人工智能可能會被利用來調節依賴于它的人類和軍事結構，從而降低效率或造成損害。就美軍而言，這可能會利用其高度依賴政策的方法，導致不可預測性增加。相反，在大多數歐洲國家的軍隊中，人工智能可能會通過操縱情緒來利用以個人為中心的方法，導致個人做出低效或自毀的決定。

這些重大漏洞源于人類與人工智能之間日益增強的互動，有可能將人工智能轉化為最危險的內部威脅。在設想軍事組織的核心和國防政策的未來時，必須考慮到這一脆弱性。至關重要的是，不僅要對這些未來情景做出反應，還要積極主動地重新定義國防的愿景。通過認識和解決這些復雜性，可以更好地為人工智能融入國防做好準備，確保技術和人為因素和諧平衡，以取得最佳成果。

人工智能如何重新定義力量動態

既然已經從微觀層面探討了人工智能的影響，研究了人工智能與軍事組織和人類的關系，那么將放大視野，了解人工智能的整合對不同軍隊之間力量動態的廣泛影響和總體效果。正如在最近關于人工智能污染的見解中所討論的，人工智能應被視為現有動力的加速器和放大器。這意味著，人工智能不僅能提高大型成熟軍隊的效率和流程，還能擴展小型軍隊的能力。通過利用人工智能，較小的軍隊可以在網絡空間站穩腳跟，通過擴大其網絡影響力和能力來彌補其缺乏強大武器庫和有限人力的不足。這也為利用大型軍隊對人工智能的依賴提供了機會，有可能利用人工智能來對付它們。矛盾的是，規模較小的軍隊可能更有能力識別和應對人工智能污染以及人工智能帶來的內部威脅。

規模較小的軍隊之所以具有更高的敏感性，是因為它們的流程和組織結構對內部變化更為敏感。在成員間人際關系至關重要的環境中，更容易發現行為或官僚流程的變化。因此，規模較小的軍隊通常更能抵御人工智能污染。相比之下，嚴重依賴預定組織流程的大型軍隊更容易受到人工智能污染的影響。他們對這些流程結果的依賴往往使他們看不到人與人之間的動態關系，而這些動態關系可能預示著對人工智能的對抗性利用。因此，不加批判的共識和對標準化程序的依賴因軍隊規模而加劇，成為現代軍隊的重大弱點，而這些軍隊正日益將人工智能整合到其武器系統和官僚程序中。這表明，在規模較大的軍事組織中，人工智能的脆弱性本來就更大，而在規模較小的軍事組織中，這些脆弱性則會得到一定程度的緩解"。

這種轉變導致了安全競爭環境的部分公平化。規模較小的軍隊傳統上沒有能力挑戰規模較大的軍隊，但現在可以利用人工智能進行更復雜的網絡攻擊，并破壞規模較大的對手依賴人工智能的內部流程。這會阻礙決策和作戰效率，而這對現代軍隊的運作至關重要。

目前，人工智能的 “腐敗 ”或污染尤其令人擔憂。如前文所述，利用人工智能的機會之窗不僅受到人工智能程序技術限制的影響，還受到其與用戶和流程關系的影響。不同的軍隊有不同的方法，這意味著人工智能不僅可以被訓練成通過虛假信息直接攻擊程序，還可以利用組織如何操作人工智能和執行其流程的漏洞"。

例如，谷歌搜索最近實施的人工智能概述。該功能根據在互聯網上找到的結果，為輸入谷歌的問題提供簡短的答案。人工智能的這種應用很容易受到人工智能污染的影響，因為它們對在線信息的依賴性使其很容易被人利用，傳播虛假信息，從而改變搜索結果。這些人工智能概述對最終用戶的影響深度還受到用戶與該功能交互方式的影響。他們會核實信息嗎？他們是否以特定的方式執行答案以解決問題？對這些互動的進一步研究和分析可能會開辟網絡戰的新領域，強調心理和間接的內部破壞，而不是直接攻擊（如 DDoS）或人工智能軟件本身。這種情況正變得越來越真實，美國空軍最近整合 NIPR-GPT 就是一個例子。盡管這種新的人工智能模式仍處于初始階段，但它強烈地預示著人工智能將在軍事流程中發揮無處不在的作用。

出于這些原因，必須發展新的網絡安全概念，并重新評估不同軍種在戰爭中的互動方式。

重塑全球安全范式

通過進一步放大，注意到軍事組織內部流程最基本的改變是如何對更宏觀的戰略動態產生重大影響的。具體來說，人工智能的應用重塑了安全和網絡戰的概念，對國家間更大范圍的地緣政治動態及其追求戰略目標的方式產生了深遠影響。例如，利用人工智能來支持后勤線路的規劃和實施、部署周期的安排以及飛行員飛行時間的確定，可以大大提高美軍在中東地區的作戰能力。然而，在這些過程中過度依賴人工智能，再加上以政策為中心的方法，可能會被國家代理人所利用。這些代理人可以通過直接的網絡攻擊來操縱和扭曲人工智能的能力，而人工智能本身對人工智能的依賴會使網絡攻擊變得更加有效和擴大，還可以通過人工智能污染，破壞人工智能使用的地面數據，如衛星地形數據和地面情報以及在線開源情報。

例如，這些代理人可以在人工智能的幫助下攻擊衛星網絡，改變地形報告，利用人工智能對當地民眾施加心理影響，并傳播虛假的在線數據。這種被破壞的情報一旦被人工智能利用，就會產生后勤路線，軍事資產可能會不由自主地暴露在較小規模部隊的直接攻擊之下，從而有可能擾亂美軍在該地區的后勤工作。此外，由于與歐洲同行相比，美國軍事人員通常更依賴于高效的政策和預先確定的流程，因此在感知人工智能輸出的改變和中斷方面可能會缺乏意識。

此外，將人工智能融入軍事行動也會改變戰略決策的制定和執行方式。人工智能系統本質上是基于數據輸入和編程算法運行的，這意味著任何對數據的破壞或篡改都可能導致戰略規劃和執行出現重大失誤。這可能會產生連鎖效應，導致部隊調動、供應鏈管理，甚至關鍵行動的時間安排出現誤判。這些漏洞突出表明，必須采取強有力的網絡安全措施，開發能夠抵御外部攻擊和內部錯誤的人工智能系統。

這種情況可能意味著，伊朗的代理人雖然規模較小、裝備較少，但有可能擴大其能力，擾亂或影響對美國在海灣地區軍事基地的空中補給，改變無人機的航線和打擊能力，并使伊朗有能力暫時躲避西方的軍事能力，實施遠遠超出目前想象的打擊。這是一個巨大的戰略風險，軍事領導層需要通過對戰略動態的重新認識以及對軍事進程和網絡安全采取不同的方法來應對這一風險。

此外，人工智能在軍事行動中的地緣政治影響超出了眼前的戰術問題。在國防戰略中實施人工智能會影響國際關系，因為各國可能會根據自身的軍事能力和軍事資產的使用情況，將人工智能增強的能力視為威脅或機遇。軍事領域人工智能發展的競爭性質可能導致安全動態升級，各國和地方行為體不斷努力在人工智能能力方面超越對方，從而使全球安全動態進一步復雜化。這進一步增強了國際合作與對話的重要性，以管理與軍事領域人工智能相關的風險，并制定可防止升級和促進穩定的規范和法規。

總之，雖然人工智能為增強軍事能力提供了巨大潛力，但它也帶來了新的脆弱性和戰略風險，必須加以謹慎管理。軍事領導層不僅要注重將人工智能有效地融入其行動中，還要制定全面的戰略來降低相關風險。這包括投資網絡安全，培養警惕文化，減少人員對預定流程的依賴，以及參與國際努力，規范和管理人工智能在軍事環境中的使用。只有通過這種多層面的方法，才能充分發揮人工智能的優勢，同時最大限度地降低軍事升級的潛在風險。

結論

正如所見，人工智能在國防部門和現代軍隊中的逐步應用正在打開潘多拉魔盒。這種新技術的不可預測性是由其快速發展、適應性強以及對其應用效果的片面理解造成的。不過，正在逐步顯現的變量將決定它對戰爭動態和實施機構產生影響的程度和類型。與此同時，可以看到，這種劇烈的變化將需要對地緣政治動態、網絡安全和軍事條令有新的理解，從而更好地融入人工智能帶來的變化。

此外，人工智能系統的整合不僅僅是技術或作戰上的轉變，它還代表著軍事戰略和政策的根本性轉變。部署人工智能將需要對人員進行全面培訓，并對指揮控制結構進行重大調整，以充分發揮該技術的潛力。此外，倫理方面的考慮也將變得越來越重要，因為在作戰場景中使用人工智能會引發問責、決策以及人工智能污染可能造成意外后果等問題。

最后，人工智能系統的整合將帶來國家和軍隊之間力量平衡的變化，這將在不久的將來重新定義不同的地區安全綜合體和安全概念。這種轉變很可能會導致新的聯盟和競爭，因為不同的集團將尋求采用或對抗人工智能能力。在這種不斷變化的格局中，保持戰略優勢將是至關重要的，這就需要不斷創新，適應人工智能日新月異的技術發展。

參考來源：TRENDS Research & Advisory

無人駕駛飛行器（UAV）已成為各行各業的變革性技術，為軍事和民用領域的復雜挑戰提供了適應性強的解決方案。通過集成人工智能（AI）和機器學習（ML）算法等尖端計算工具，無人機不斷擴展的能力為進一步發展提供了平臺。這些進步極大地影響了人類生活的方方面面，促進了一個無與倫比的高效便捷時代的到來。大型語言模型（LLM）是人工智能的關鍵組成部分，在部署的環境中表現出卓越的學習和適應能力，展示了一種不斷發展的智能形式，有可能接近人類水平的熟練程度。這項工作探索了將無人飛行器與大型語言模型集成以推動自主系統發展的巨大潛力。我們全面回顧了 LLM 架構，評估了它們與無人機集成的適用性。此外，我們還總結了最先進的基于 LLM 的無人機架構，并確定了將 LLM 嵌入無人機框架的新機遇。值得注意的是，我們側重于利用大型語言模型來完善數據分析和決策過程，特別是在無人機應用中增強光譜傳感和共享。此外，我們還研究了 LLM 集成如何擴展現有無人機應用的范圍，從而在災難響應和網絡恢復等緊急情況下實現自主數據處理、改進決策和加快響應時間。最后，我們強調了未來研究的關鍵領域，這些領域對于促進大型語言模型與無人機的有效整合至關重要。

圖 3：集成 LLM 的無人飛行器的應用。

五十多年來，無人駕駛飛行器（UAVs）因其卓越的自主性、機動性和適應性而成為人們關注的焦點，增強了包括監視[1, 2]、監測[3, 4]、搜索和救援[5]、醫療保健[6]、海上通信[7]和無線網絡供應[8]在內的廣泛應用。這些奠基性成就推動了人工智能（AI）與無人機的結合。特別是在 2010 年代，無人機技術和人工智能的進步達到了一個關鍵時刻，為各種應用帶來了巨大效益。例如，人工智能無人機采用人臉識別和實時視頻分析技術來加強偏遠地區的安全和監控[9, 10, 11]。在農業領域，帶有人工智能模型的無人機可分析作物健康狀況，實現精準耕作，提高資源效率和產量[12, 13]。同時，人工智能驅動的無人機可優化物流路線規劃和庫存管理，簡化倉庫作業并提高交付效率[14, 15, 16]。

在這些進步中，大型語言模型（LLMs）最近獲得了極大關注，因為它們能讓系統從應用行為中學習并優化現有系統[17, 18]。各種采用變換器架構的大型語言模型，如生成式預訓練變換器（GPT）系列[19]、來自變換器的雙向編碼器表示法（BERT）[20]和文本到文本傳輸變換器（T5）[21]，都表現出了基本的能力。由于在大型數據集上進行了廣泛的訓練，它們在理解、生成和翻譯類人文本方面表現出色，這使它們在機器人、醫療保健、金融、教育、客戶服務和內容創建等應用領域具有重要價值。此外，這些模型在實時數據處理、自然語言理解和生成、內容推薦、情感分析、自動應答、語言翻譯和內容摘要等方面的熟練程度也為無人機領域創造了機遇。例如，它們能使無人機對動態環境變化和通信需求做出快速反應[22, 23]。它們的自適應學習能力有助于根據接收到的數據不斷改進操作策略，從而加強決策過程[24]。此外，無人機支持多種語言的能力拓寬了其在全球行動中的適用性，對于智能城市、醫療保健、救援行動、應急響應、媒體和娛樂等不同應用領域的無人機通信尤為重要[25, 26, 27]。

近期文獻[28, 29, 30]探討了將大型語言模型納入無人機通信系統，以增強與人類操作員以及無人機之間的互動。傳統上，無人機根據預編程指令運行，動態交互能力有限。然而，集成大型語言模型可以支持自然、直觀的通信方法。例如，大型語言模型可以用自然語言解釋和響應命令，從而簡化無人機控制，并允許處理復雜的實時任務調整。這使無人機在各種應用中成為適應性更強、更實用的工具[31]。大型語言模型可根據通信上下文或環境數據增強無人機的自主決策能力[32, 33]。例如，在搜救行動中，無需人工輸入，大型語言模型就能分析信息和環境數據，確定優先級和行動。在多無人機行動中，大型語言模型可促進更好的通信和協調，管理和優化無人機之間的信息流，提高整體效率和效果。大型語言模型還可以從收集到的大量數據中生成摘要、見解和可行建議，從而提高數據處理和報告能力。此外，大型語言模型經過訓練可識別通信數據中的模式和異常情況，這對于預先防范和解決潛在問題至關重要 [34, 35]。例如，如果無人機發送的數據不一致，大型語言模型可以快速檢測到異常情況并向操作員發出警報。大型語言模型可增強通信協議的可擴展性和適應性，根據新數據或操作變化自動學習和適應新協議，確保無縫通信。利用模擬數據對大型語言模型進行預訓練有助于了解任務條件和要求，從而在任務期間進行實時調整，以實現最佳性能。

將大型語言模型集成到無人機通信系統的潛力激發了這項工作。我們全面分析了以無人機集成為重點的現有 LLM 方法，以突出在擴展當前無人機通信系統能力方面的優勢和局限性。綜述總結了最先進的 LLM 集成架構，探討了將 LLM 納入無人機架構的機會，并討論了與 LLM 集成相關的頻譜感知和共享問題。我們旨在展示大型語言模型如何優化通信、動態適應新任務以及處理復雜數據流，從而提高無人機在應急響應、環境監測、城市規劃和衛星通信等各個領域的效率和多功能性。此外，我們還探討了部署人工智能驅動的無人機所面臨的法律、倫理和技術挑戰，強調負責任和有效的整合，為推進無人機技術以滿足未來需求奠定基礎，并探索人工智能在無人機系統中的創新應用。

貢獻

本文的貢獻概述如下：

• 首先，我們對各種 LLM 架構進行了深入分析，評估了它們集成到無人機系統中的適用性和潛力。這一評估有助于了解最先進的 LLM 模型在不同無人機應用中的能力和有效性。
• 然后，我們探討了各種基于 LLM 的無人機架構，為無人機技術如何通過集成復雜的人工智能模型實現發展提供了一個綜合視角。此外，我們還強調了可進一步受益于 LLM 集成的領域。
• 之后，我們將討論通過 LLM 集成增強無人機的光譜傳感和共享能力。介紹了 LLM 集成對無人機優化頻譜感知、數據處理和決策的影響。
• 最后，我們展示了 LLM 與無人機框架的集成如何擴展無人機在各個領域的能力，包括監視和偵察、應急響應、投遞以及在緊急情況下增強網絡連接。此外，我們還確定并強調了未來研究的關鍵領域，這些領域對于大型語言模型與無人機系統的成功有效集成至關重要。

未來有望徹底改變各種領域；因此，最近有幾篇評論文章對這一主題進行了探討。例如，[44, 45, 46]研究了大型語言模型架構，[47, 48, 49, 50]概述了訓練過程、微調、邏輯推理和相關挑戰，以解決其局限性，從而在各領域廣泛采用基于大型語言模型的系統。文獻[36]對基于 LLM 的智能體進行了全面分析，重點關注其構建、應用和評估。這些智能體具備復雜的自然語言理解和生成能力，無需人工干預即可運行。它們以復雜的方式與環境和用戶進行交互，因此需要在社會科學、自然科學和工程學等不同領域整合先進的人工智能技術，以完成交流和解決問題等任務。另一項工作[37]深入研究了基于 LLM 的人工智能體的開發和使用，強調了它們在推進人工通用智能方面的作用。大型語言模型因其語言能力被認為是創建多功能人工智能體的基礎，而語言能力對于各種自主任務至關重要。作者提出了一個基于大腦、感知和行動組件的框架，以提高智能體在復雜環境中的表現。在 [38] 一文中，作者對大型語言模型與人類期望相一致所面臨的挑戰和取得的進展進行了認真研究。通過增強 LLM 匹配的技術解決了誤解指令和有偏差的輸出等問題。研究還探討了數據收集策略、訓練方法和模型評估技術，以提高理解和生成類人響應的性能。另一項研究[39]探討了部署大型語言模型所面臨的挑戰，尤其是在資源緊張的環境下。研究討論了量化、剪枝和知識提煉等模型壓縮技術，以提高效率和適用性。雖然 [40, 41] 研究了大型語言模型面臨的挑戰，包括龐大的數據集管理和高昂的成本，但他們指出了僅靠增加模型規模無法克服的局限性。文獻[30]探討了生成人工智能（GAI）在改善無人機通信、網絡和安全性能方面的應用。文章介紹了一個 GAI 框架，以提高無人機的聯網能力。文獻[22]調查了無人機群在動態環境中面臨的挑戰，討論了各種用于增強協調性和功能性的 GAI 技術。在 [42] 中，作者探討了大型 GenAI 模型通過改進無線傳感和傳輸來增強未來無線網絡的潛力。他們強調了這些模型的好處，包括提高效率、降低培訓要求和改善網絡管理。在另一項研究[43]中，作者調查了大型語言模型在無線通信和網絡中開發高級信號處理算法的應用。他們探索了使用大型語言模型為復雜任務生成硬件描述語言代碼的潛力和挑戰，重點是通過軟件定義無線電進行代碼重構、重用和驗證。這種方法大大提高了生產率，減少了計算挑戰。盡管 [30, 22] 廣泛關注 GAI，但大型語言模型在無人機通信系統中的具體應用仍有待探索。這一空白凸顯了一個有待研究的領域。表 I 總結了現有研究的主要重點和關鍵發現。

本文接下來的內容安排如下。在第二節中，我們概述了大型語言模型，介紹了該領域的基本概念和發展情況。第三節專門探討用于無人機的大型語言模型，我們討論了 LLM 技術在無人機系統中的集成和適應性。第四節重點討論無人機通信中大型語言模型的網絡架構，研究支持無人機網絡中大型語言模型功能的結構設計。第五節討論無人機中大型語言模型的頻譜管理和監管。第六節探討了大型語言模型在無人機通信中的應用和使用案例，概述了這些技術的實際應用和帶來的好處。第七節探討了在實施集成 LLM 的無人機時所面臨的挑戰和需要考慮的因素，討論了潛在的障礙和操作方面的注意事項。第八節專門討論了未來方向和研究機會，提出了在無人機中進一步探索和發展大型語言模型的潛在領域。最后，第九節總結了我們的研究結果，并對我們研究的廣泛意義進行了反思。

LLM與無人機

由于在各種應用中對集成 LLM 的無人機系統的興趣日益濃厚，最近出現了一些研究成果。例如，在 [68] 中，作者為四旋翼無人機引入了基于視覺的自主規劃系統，以提高安全性。該系統預測動態障礙物的軌跡，并利用 NanoDet 精確檢測障礙物和卡爾曼濾波精確估計運動，生成更安全的飛行路徑。此外，該系統還采用了 GPT-3 和 ChatGPT 等大型語言模型，以促進更直觀的人機交互。這些大型語言模型實現了自然語言處理（NLP）過程，使用戶能夠通過簡單的語言指令控制無人機，而無需復雜的編程知識。它們將用戶指令轉化為可執行代碼，使無人機能夠以自然語言執行任務并提供反饋，從而簡化了控制過程。無人機可以以臨時和網狀方式運行，形成動態網絡，而無需依賴已有的基礎設施。因此，當建立永久性網絡基礎設施不切實際時，如災難響應、軍事行動或環境監測，無人機就顯得尤為重要。ad-hoc 和網狀網絡都增強了無人機在自動移動過程中配置和保持連接的能力。它們不斷發現新的鄰居，并能根據網絡的拓撲結構和流量條件調整路由，從而提高了可擴展性和靈活性[69]。將大型語言模型集成到無人機通信中，可增強無人機了解網絡狀況并根據網絡特性生成見解的能力，從而突出其適應性和響應能力，以快速適應不斷變化的環境條件和操作需求。大型語言模型還有助于無人機了解網絡流量模式，以便推薦減少延遲和提高吞吐量的自適應協議，特別是在這些網絡中常見的多變條件下。它們還有助于模擬或建模各種情況下的網絡行為，幫助無人機部署的規劃和決策過程。因此，加入 LLM 可以加強數據分析，提高無人機之間的數據交換效率。大型語言模型具有處理和學習海量數據的能力，可使無人機在路線規劃、數據轉發和網絡配置方面做出明智的決策。例如，針對無人機故障或環境障礙，大型語言模型可以迅速計算出替代路線或重新配置網絡，以維持連接性和性能。此外，大型語言模型通過為無人機配備先進的認知能力，使無人機能夠理解和執行復雜的指令，并與人類操作員或其他自主系統進行更自然的交互，從而提高無人機的自主水平。

此外，大型語言模型還能分析無人機的數據（如運行日志和遙測數據），在潛在故障或維護需求發生之前對其進行預測。這種預測能力可大大提高無人機的可靠性和使用壽命，減少停機時間和維護成本。安全性也是分散式 ad-hoc 網絡最關心的問題；大型語言模型可通過模式識別和異常檢測識別潛在威脅，并模擬攻擊場景以制定更強大的安全措施，從而增強安全協議。大型語言模型還能優化無人機網絡內帶寬和電力等關鍵資源的分配。大型語言模型通過了解和預測網絡需求來動態分配資源，從而最大限度地提高效率，延長無人機的運行時間。它們改善了人類操作員與無人機網絡之間的界面，提供更直觀的控制和反饋系統，包括生成網絡狀態自然語言報告，或將復雜的網絡數據轉化為決策者可操作的見解。此外，大型語言模型還能解決特設網絡固有的可擴展性難題。當無人機數量發生變化時，它們會動態調整網絡協議和配置，確保網絡無論規模大小都能保持穩定高效。通過集成 LLM 功能，無人機 ad-hoc 網絡可以變得更加智能、反應靈敏和高效，從而顯著提高其在各種應用中的有效性。

本節將詳細介紹不同的大型語言模型，并討論它們為基于無人機的通信系統帶來的機遇。

BERT賦能無人機

如上一節所述，BERT 是 NLP 領域頗具影響力的模型，由谷歌研究人員開發，于 2018 年發布[20]。BERT 的開發代表了 NLP 領域的一個轉折點，通過充分利用每個單詞周圍的上下文，為機器處理和理解人類語言提供了一種更加細致有效的方法。BERT 采用預訓練和微調階段。在預訓練階段，模型在大型文本語料庫中進行訓練，這些任務旨在幫助模型學習一般語言模式。這些任務包括預測句子中的屏蔽詞（即屏蔽語言模型 (MLM)）和預測兩個句子在邏輯上是否相互銜接（即下一句預測 (NSP)）。在預訓練之后，BERT 會根據特定任務（如問題解答或情感分析）的需要，使用額外的數據進行微調 [70, 71]。

BERT 的引入大大提升了 NLP 任務的技術水平。在命名實體識別[72, 73]、情感分析[74, 75]，特別是問題解答和自然語言推理等任務的排行榜上，BERT 的性能有了明顯的提高，在這些任務中，來自兩個方向的全句子上下文對于理解微妙之處至關重要。此外，BERT 還激發了許多變化和改進，從而開發出了不同的模型，如魯棒性優化 BERT 方法（RoBERTa）[76]、來自變換器的精餾雙向編碼器表示（DistilBERT）[77]和精簡 BERT（ALBERT）[78]，這些模型使用 BERT 的原始架構和訓練程序來優化其他因素，如訓練速度、模型大小或增強性能。

整合 BERT 可顯著提高無人機在各個領域的性能。例如，在應急響應場景中，BERT 可以幫助無人機理解災害管理團隊發出的復雜的自然語言指令。此外，BERT 還能解釋和總結來自無人機傳感器和報告的信息，這在需要快速總結大量視頻數據的監控任務中尤為重要。此外，BERT 還能快速分析和解讀來自多個來源的數據，從而及時做出明智的決策，這在環境監測中對評估森林火災或污染等情況至關重要。此外，BERT 還能熟練地解析和理解指令，確保多架無人機之間的精確協調，這對于在具有挑戰性的環境中運送物資的復雜物流操作至關重要。最近，在文獻[79]中，作者介紹了一種創新的端到端基于語言模型的細粒度地址解析框架（LMAR），該框架明確設計用于增強無人機交付系統。傳統的地址解析系統主要依賴于用戶提供的興趣點（POI）信息，往往缺乏準確交付所需的精度。為了解決這個問題，LMAR 采用語言模型來處理和完善用戶輸入的文本數據，改進了數據處理和正則化，提高了無人機投遞的準確性和效率。在另一項研究成果[80, 81]中，作者為無人機開發了增強型安全和取證分析協議，以支持各行各業無人機使用量的增加，包括那些容易被犯罪分子濫用的領域。他們引入了一個命名實體識別系統，從無人機飛行日志中提取信息。該系統利用帶有注釋數據的微調 BERT 和 DistilBERT 模型，大大提高了對無人機相關事件取證調查至關重要的相關實體的識別率。文獻[82]的作者側重于通過從大規模非結構化無人機數據中構建標準化知識圖譜，提高無人機在智能戰爭中的目標識別能力。作者引入了一個兩階段知識提取模型，并集成了 BERT 預訓練語言模型來生成字符特征編碼，從而提高了未來無人機系統信息提取的效率和準確性。

GPT賦能無人機

OpenAI 開發的 GPT 系列代表了大型語言模型在設計和功能上的重大演進，可增強文本生成、翻譯、摘要和問題解答等各種自然語言處理任務[83]。第一個架構 GPT-1 于 2018 年 6 月推出，它基于轉換器模型，使用了轉換器架構的解碼器塊堆疊。GPT-1 使用 BooksCorpus 數據集進行了語言建模任務（預測句子中的下一個單詞）的預訓練，該數據集包含 7000 多本獨特的未出版書籍（總計約 8 億個單詞）。經過初步預訓練后，監督學習針對特定任務進行了微調 [19, 83]。

GPT-2 于 2019 年 2 月發布，在其前身的基礎上進行了大幅擴展，最大版本具有多達 48 層，1600 個隱藏單元，48 個注意頭，15 億個參數[84]。GPT-2 使用了一個 WebText 數據集，該數據集是通過搜索從 Reddit 上至少有三個向上投票的帖子中鏈接出來的網頁而創建的。這產生了一個約 40GB 文本數據的多樣化數據集。GPT-2 繼續使用無監督學習方法，僅利用語言建模進行預訓練，而不針對具體任務進行微調。這證明了該模型從語言理解到特定任務的泛化能力[85]。2020 年 6 月發布的 GPT-3 是有史以來最大的人工智能語言模型之一，擁有 1750 億個參數。它包括 96 層，有 12 288 個隱藏單元和 96 個注意頭[86]。它是在一個更加廣泛和多樣化的數據集上訓練的，包括授權數據、人類訓練者創建的數據和公開數據的混合，規模遠遠大于 GPT-2。GPT-2 和 GPT-3 使用無監督學習模型，展示了從大型數據集學習的卓越能力[87]。GPT-4 建立在先進的變壓器式架構上，與前代產品 GPT-2 和 GPT-3 相比，在規模和復雜性上都有顯著提升。該模型利用 “人的反饋強化學習 ”進行了微調，并采用了公開的互聯網數據和第三方提供商授權的數據。不過，與架構有關的具體細節，如模型大小、硬件規格、用于訓練的計算資源、數據集構建和訓練方法等，尚未公開披露[88]。

無人機中的 GPT 系列代表了人工智能與無人機技術的創新交叉，可在從增強型控制系統到完全自主的任務執行等廣泛領域增強無人機的功能、自主性和交互能力 [89，90]。例如，GPT 系列集成可使無人機熟練地執行以普通語言提供的指令。例如，操作員發出在特定坐標處檢查橋梁狀況的指令后，無人機就會設計出飛行路徑，并執行橋梁檢查的所有必要步驟，而無需對每個步驟進行人工輸入。同樣，它還可以根據飛行期間收集的數據生成詳細報告，將這些模型與無人機的傳感器和數據收集系統集成后，可以自動生成文字說明，突出強調任務結果和檢測到的異常情況等各個方面[91]。因此，人類操作員無需查看大量原始數據，就能更容易地理解無人機觀察到的情況。例如，Tazir 等人在文獻[89]中將 LLM 系統 OpenAI 的 GPT-3.5-Turbo 與無人機模擬系統（即 PX4/Gazebo 模擬器）集成，創建了基于自然語言的無人機控制系統。系統架構的設計目的是通過基于 Python 的中間件提供的聊天機器人界面，實現用戶與無人機模擬器之間的無縫交互。Python 中間件是核心組件，負責在聊天機器人（GPT-3.5-Turbo）和 PX4/Gazebo 模擬器之間建立通信渠道。它處理來自用戶的自然語言輸入，使用 OpenAI API 將這些輸入轉發給 ChatGPT 模型，檢索生成的響應，并將其轉換為模擬器可以理解的命令。ChatGPT 通過 PX4 命令和解釋提供指導和支持，從而增強了無人機模擬系統的交互性和可訪問性。它還通過復雜的人工智能驅動界面促進無人機的控制和管理。在另一項工作[92]中，作者將先進的 GPT 模型和密集字幕技術集成到自主無人機中，以增強其在室內檢測環境中的功能。所提出的系統使無人機能夠像人類一樣理解和響應自然語言命令，從而提高了無人機的可及性，使沒有高級技術技能的操作人員也能輕松使用無人機。無人機的密集字幕模型通過分析飛行過程中捕獲的圖像來生成詳細的對象字典，從而促進這種類似人類的交互。這些字典使無人機能夠識別和理解環境中的各種元素，并根據預期和意外情況動態調整其行為，從而提高無人機在各種環境條件和應用中進行室內檢測的效率和準確性。

此外，在需要快速決策的動態或復雜環境中，GPT 系列可以通過處理實時數據和通信提供幫助，根據數據提供建議或自動決策。例如，搜救行動可以分析來自多個無人機的實時視頻饋送和文本報告，綜合信息，并建議重點關注的區域或調整搜索模式 [29]。通過建立一個分散的蜂群智能系統，無人機可以共享信息并做出群體決策，從而在增強無人機之間的協作通信方面發揮重要作用。例如，無人機可以使用自然語言相互報告狀態和發現，根據共同目標協調行動，并在群組之間優化任務分配，而無需持續的人工干預[93]。GPT 系列還能模擬各種通信場景，通過生成逼真的任務場景和響應，為無人機的培訓提供有力的培訓，使操作員能夠處理不同的情況，從而提高他們在實際操作中的響應能力[91]。

無人機文本到文本轉換器（T5）

谷歌于 2019 年 10 月推出了 T5 模型，并采用了一種新穎、精簡的方法來處理各種 NLP 任務，將其重構為文本到文本問題 [94]。傳統模型需要針對不同任務采用不同的架構，并產生不同的輸出，而 T5 模型則不同，它將所有任務的輸入和輸出標準化[95]。每個 NLP 任務（如翻譯、摘要、問題解答或文本分類）都被視為從給定文本生成新文本。因此，T5 對所有任務都采用了統一的模型架構。這種簡化簡化了模型訓練和部署流程，因為只需對架構進行最小的修改，就能在多個任務中訓練相同的模型[21]。例如，在翻譯任務中，輸入是英文文本，輸出是法文文本，兩者都只被視為單詞序列。T5 以自我監督的方式在大量文本語料庫上進行預訓練，主要使用與 BERT 類似的掩蔽語言模型任務的變體。這種預訓練使模型能夠有效地理解和生成自然語言。之后，通過調整訓練數據以適應文本到文本格式，T5 可在特定任務中進行微調。T5 的多功能性使其適用于廣泛的應用，包括語言翻譯、文檔摘要和情感分析（通過生成描述性標簽來解釋文本情感）。它還能生成適當的文本答案，在問題解答方面表現出色[96]。

無人機可以集成 T5 框架，以提高無人機操作的效率。與 GPT 和 BERT 類似，T5 也能改進無人機的命令解釋和響應生成，將操作員用自然語言發出的復雜命令解釋并轉換為無人機的可執行指令。T5 還能根據無人機收集的數據生成全面的任務報告，包括總結主要發現、突出異常現象和描述勘測區域，以用于環境監測或災害響應應用。此外，T5 還能通過處理來自無人機傳感器和攝像頭的數據流執行實時操作，提供即時、可操作的見解。例如，在搜救行動中，T5 可以快速匯總視覺和傳感器數據，以描述潛在的關注區域或危險，幫助更有效地指導救援工作。與此同時，T5 還能解釋來自一個無人機的信息，并為其他無人機生成適當的響應或命令，從而顯著提高無人機協同任務的性能，促進各種應用領域的無縫團隊合作，包括管理飛行模式、避免碰撞或協調區域監控的時間安排等。

T5 輔助無人機通信還能實現自動故障排除和反饋，例如，如果無人機在運行過程中遇到問題或異常情況，它可以通過解釋錯誤信息或傳感器數據并以自然語言生成故障排除步驟或建議來提供幫助。這還可以擴展到向操作員提供有關任務進展的實時反饋，或提出調整建議以提高運行效率。此外，T5 還能根據歷史數據或潛在的未來情況生成模擬任務場景和對話，用于培訓目的。

用于無人機的極限學習網絡（XLNet）

XLNet 是一種先進的 NLP 模型，由谷歌和卡內基梅隆大學的研究人員聯合開發[62]。BERT 采用的是 MLM 方法（即隨機屏蔽和預測句子中的某些單詞），而 XLNet 采用的是基于排列的訓練策略。這種方法在訓練過程中考慮了句子中所有可能的單詞排列，使模型能夠根據前后其他單詞提供的所有潛在語境預測目標單詞。這種方法大大提高了語境理解的靈活性和深度。此外，與 BERT 不同的是，基于排列的訓練使 XLNet 能夠捕捉到更豐富的語言上下文理解，而 BERT 只專注于預測屏蔽詞，可能會遺漏上下文的細微差別 [97，98]。

此外，XLNet 在訓練過程中不依賴單詞屏蔽，從而避免了 BERT 在預訓練和微調階段之間的差異，使不同操作階段的行為更加一致。XLNet 還融合了自回歸語言建模（如 GPT 系列）和自動編碼（如 BERT）的策略，在不遵守固定序列順序的情況下進行自回歸訓練。相反，它根據不同的排列組合來預測單詞，從而增強了其理解和生成能力[99]。因此，XLNet 通過有效利用完整的句子結構實現更深入、更準確的上下文理解，在包括問題解答、自然語言推理和文檔排序在內的多項 NLP 任務中表現出卓越的性能[100, 101, 102]。

由于 XLNet 采用了復雜的語言處理過程，因此將其集成到無人機中可提供獨特的優勢 [103, 104]。XLNet 基于置換的訓練可實現對上下文更細致、更全面的理解，這使其在解釋上下文可能變化很大的復雜指令或環境數據時尤為有效。例如，在搜救任務中，作戰環境復雜多變，XLNet 可以實時對上下文繁重的指令進行更可靠的解釋。同樣，由于 XLNet 考慮了輸入數據的所有排列組合，因此在應對現實世界無人機任務中常見的噪聲或不完整輸入時更具魯棒性。在通信可能中斷或不完整的戰斗或災難響應場景中，這一功能尤其有益。XLNet 根據上下文預測缺失信息的能力可以保持無人機操作的有效性。

通過知識集成增強無人機表征（ERNIE）

百度研究院于 2019 年 6 月推出 ERNIE，將世界知識整合到預訓練的語言模型中[58]。它將結構化的世界知識整合到語言模型的訓練中，是語言理解領域的一次重大進化。與依賴大量文本數據來學習語言模式的傳統模型不同，ERNIE 通過將知識圖譜納入訓練過程來增強這些模型。知識圖譜是存儲世界信息的結構化數據庫，機器可以通過包含實體（如人、地點和事物）及其關系來理解和處理。

ERNIE 可在傳統文本語料庫和知識圖譜上進行訓練。通過知識圖譜，ERNIE 可以理解和表示與各種實體相關的復雜關系和屬性[105]。這種訓練包括兩個關鍵部分：文本數據和知識集成。文本數據與 BERT 或 GPT 等其他模型類似，ERNIE 通過處理這些海量文本來學習語言的句法和語義模式。同時，知識整合組件使 ERNIE 能夠同時從知識圖譜中學習，吸收現實世界實體及其相互關系的結構化信息。因此，這一過程使 ERNIE 能夠從線性文本和涉及現實世界事實和關系的多維角度理解上下文。整合知識圖譜能讓 ERNIE 更深入地理解語言語義，因為它能將單詞和短語與現實世界的實體及其屬性聯系起來。這種能力使它能更好地完成需要細微理解的任務，如問題解答和命名實體識別 [106，107]。

此外，ERNIE 利用外部知識的能力有助于它提供與上下文相適應的回答或分析，尤其是在特定主題的背景知識至關重要的情況下。它還能更好地處理語言中的歧義，因為來自知識圖譜的附加數據能根據相關實體的更廣泛的上下文，澄清可能混淆或不清楚的文本[108]。ERNIE 的應用范圍廣泛，影響深遠，尤其是在需要深入理解和上下文意識的領域。例如，ERNIE 可利用其集成知識庫來回答需要理解文本之外的復雜問題，如歷史事實或有關人物或地點的具體細節。ERNIE還能理解查詢中與所學知識有關的深層含義，提供更相關、更精確的答案，從而提高語義搜索引擎的性能。

ERNIE具有將知識圖譜中的結構化世界知識與文本數據整合在一起的獨特能力，這將大大有利于無人機通信。例如，與傳統的語言模型相比，ERNIE 可以更有效地解釋操作員發出的復雜的、與上下文相關的命令。例如，如果操作員發出的命令涉及地理或操作術語，ERNIE 對知識圖譜的整合使其能夠更準確地理解和執行命令。在陌生地區執行復雜任務時，這一點至關重要，因為在這種情況下，對當地地理和術語的準確理解十分必要。ERNIE 還展示了基于環境數據和任務目標的有效自主決策能力，因為它可以同時處理當前任務數據和綜合知識，從而做出明智的決策。例如，在環境監測中，ERNIE 可根據其對環境科學的廣泛了解，識別地貌中的具體特征或異常現象，從而幫助進行更有效的數據收集和分析。

在搜救或災難響應等關鍵任務中，ERNIE 還表現出較高的實時態勢感知屬性，可應用其語義理解能力，根據其知識圖譜解釋實時數據輸入（如視覺或傳感器數據）。這有助于快速識別相關實體或情況，例如識別歷史上已知的危險區域或解讀遙感數據中的人類活動跡象。在多無人機場景中，ERNIE 可通過理解和管理無人機之間的信息交流，促進更好的溝通和協調。它可以根據與任務目標相關的相關性和緊迫性對通信進行解釋和優先排序，利用其語義理解能力確保無人機和諧運行。

此外，在培訓目的方面，ERNIE 可以生成背景豐富的模擬場景，將真實世界的知識納入培訓練習，幫助更好地理解如何在復雜場景中與無人機互動，加強他們對真實世界行動的準備。與其他大型語言模型類似，任務完成后，ERNIE 可協助生成詳細的事件報告和匯報，其中包括觀察數據和基于綜合知識的背景見解，以便對任務結果進行語義分析。因此，ERNIE 通過利用其整合和利用廣泛的知識圖譜以及文本數據的能力，可以顯著增強無人機通信系統的能力，使其在復雜的作戰環境中更加智能、反應更快和更有效。這使得ERNIE對于先進的無人機應用特別有價值，因為傳統的語言模型可能無法理解和處理復雜的上下文信息。

用于無人機的雙向和自動回歸變換器（BART）

Facebook 開發的 BART 在變換器框架內結合了自動編碼和自動回歸技術的優勢，使其在處理序列到序列任務時異常有效[109]。BERT 主要用于理解和預測同一輸入文本中的元素，而 BART 則不同，它針對需要生成或轉換文本的任務進行了優化。它的訓練方法是用各種噪聲函數對文本進行破壞，如標記屏蔽、文本填充，并學習如何重建原始文本 [110, 70]。BART 的訓練使其具備了處理各種應用的能力，包括文本摘要（可生成較長文檔的簡明版本）和文本生成（適用于創建內容或生成對話）。此外，BART 的功能還擴展到機器翻譯和數據增強，使其成為將輸入文本轉化為連貫且與上下文相適應的輸出序列的多功能工具 [111]。

將 BART 集成到無人機中具有多種優勢，特別是在涉及復雜文本處理和生成的任務中。例如，BART 可以加強任務報告的編寫和解釋，從大量監視數據或傳感器讀數中自動生成簡明摘要，從而有助于更快地做出決策和通報情況。BART 還善于生成連貫的文本序列，用于自動回復或指示無人機操作員，特別是在需要快速準確通信的場景中。

此外，BART 還能在搜救行動中改進實時策略調整，以解讀傳入的數據，并根據不斷變化的情況提供最新的任務目標或方向。它還能將嘈雜、不完整的文本數據轉化為可理解的信息，因此在無人機操作的動態和挑戰性環境中特別有價值，可確保通信在復雜的情況下仍保持清晰和上下文相關。

無人機不同大型語言模型的比較

對用于無人機的不同大型語言模型（即 BERT、GPT、T5、XLNet、ERNIE 和 BART）進行比較后發現，它們具有針對無人機操作各個方面的獨特能力，反映了各自獨特的架構和訓練方法。例如，BERT 擅長從單詞的兩個方向理解上下文，因此在解釋復雜命令和從任務數據中提取相關信息方面非常有效。它特別適用于對傳感器數據或操作指令的精確理解至關重要的任務，例如在監視或監測任務中，深入的上下文知識至關重要。相比之下，GPT 擅長生成連貫、擴展的文本輸出，有利于創建詳細的任務報告或進行對話。這種模式非常適合需要敘述式更新或交互式通信以生成操作日志或匯報報告的無人機模擬訓練。

而 T5 具有很高的通用性，可將任何基于文本的任務轉換為文本到文本的格式，簡化了各種類型通信的處理過程。事實證明，它在無人機通信任務中非常有效，如翻譯不同語言或協議之間的通信、匯總大量勘探數據以及將原始傳感器輸出轉換為可操作的文本格式。另一方面，XLNet 采用基于置換的訓練方法，對語言上下文的理解比 BERT 更靈活、更全面。這種模型有助于復雜、動態的操作環境，如搜索、救援和災難響應，在這些環境中，實時解釋和響應上下文繁重的指令至關重要。

同樣，ERNIE 通過知識圖譜整合外部知識，增強了對語言的語義理解，非常適合需要深入理解特定術語或概念的任務，如涉及特定生態數據的環境監測應用。雖然 BART 在自動編碼和自動回歸模型的優勢方面有所折損，但它在理解和生成文本方面表現出色。它非常適合用于編寫精確、上下文準確的任務報告或總結詳細監測數據的說明，在這種情況下，保持信息的完整性和簡潔的表達方式至關重要。

因此，總而言之，BERT 和 XLNet 憑借對上下文的深刻理解，在理解指令方面非常有效，而 XLNet 則在動態環境中提供了額外的靈活性。同時，GPT 和 BART 擅長創建連貫、廣泛的文本，其中 BART 在文本轉換任務中提供了額外的功能。T5 在文本轉換任務中具有廣泛的適用性，可滿足各種通信需求。ERNIE 在整合專業知識對準確操作和決策至關重要的應用場景中表現突出。因此，可以根據無人機任務的具體要求納入每種模型，以確保通信保持有效和高效，適應無人機操作的復雜性和挑戰。表 II 重點介紹了各種 LLM 模型，包括其主要特點、在無人機領域的應用以及集成到無人機系統中的挑戰。

將大型語言模型集成到無人機中的網絡架構

將大型語言模型與無人機集成，需要部署先進的語言處理能力，以實現復雜的決策和交互能力。無人機平臺由基本硬件組成，包括配備飛行控制硬件的無人機本身、攝像頭和激光雷達等傳感器以及 Wi-Fi、LTE 和衛星等通信模塊。它還包括用于實時數據處理過程的小型機載計算機。在大型語言模型集成中，輕量級版本的大型語言模型直接部署在無人機上，通過邊緣人工智能實現快速自主決策。對于更復雜的計算，無人機數據被傳輸到云服務器，由更強大的大型語言模型進行分析，然后將結果發回無人機。地面控制站為這些操作提供支持，使操作員能夠通過直接視距或衛星通信遠程監視和控制無人機，并使用安全數據鏈路進行數據傳輸。該系統的運行涉及幾個關鍵功能。無人機通過機載傳感器收集數據，捕捉視覺圖像、環境數據或與其任務相關的特定讀數。這些數據要么在本地處理，要么發送到地面站或云服務器，具體取決于任務的復雜程度和機載處理單元的能力。無人機上的嵌入式 LLM 處理簡單任務的數據過程，以做出實時決策。對于更復雜的決策，數據會被發送到云端，由功能強大的大型語言模型對其進行分析，做出決策或產生見解，然后再傳輸回無人機。根據這些經過處理的數據和大型語言模型做出的決策，無人機執行各種行動，如優化飛行路徑、與環境互動，或執行特定任務，如投遞、監視或數據收集。反饋和學習是該系統不可或缺的一部分，任務中的數據被用來重新訓練或完善大型語言模型，提高其準確性和決策能力。這種持續的反饋回路有助于模型適應特定的環境，以實現最佳的任務性能。因此，大型語言模型與無人飛行器的集成為無人飛行器的操作提供了重大改進，為提高能力和效率開辟了廣闊的前景。

圖 2 展示了與 LLM 集成的無人機系統的綜合架構，其中無人機從傳感器收集數據。這些數據包括文本、音頻和視頻等各種類型，被輸入到集成式 LLM 架構中。LLM 處理這些數據，并將結果輸出到決策層，然后由決策層向飛行控制器、傳感器系統、能源系統和有效載荷管理系統等運行組件發出指令。

圖 2：LLM 集成無人機系統的綜合架構。

此外，地面控制和基站是無人機運營基礎設施的關鍵要素，作為指揮和控制中心，它們負責處理從飛行授權和監控到數據處理和部署管理等一切事務。將大型語言模型與地面控制和基站集成在一起，可大大增強無人機的管理和操作。例如，大型語言模型可通過解釋和處理自然語言命令或查詢，顯著改善無人機與其控制站之間的通信。它能讓操作員更直觀地與無人機互動，使復雜的命令更容易執行，并減少人為錯誤的可能性。

大型語言模型可以處理地面控制站從無人機接收到的實時數據，就飛行路徑、任務調整和應對不斷變化的環境條件做出即時決策。大型語言模型還能以比人類快得多的速度分析海量數據，提供重要見解，從而快速做出決策，優化無人機操作，確保任務成功。此外，大型語言模型還能利用歷史和實時數據，在機械故障、電池耗盡或惡劣天氣條件等潛在問題出現之前進行預測。這種預測能力可確保提前采取預防措施，提高無人機運行的安全性和可靠性。

此外，大型語言模型還能自動執行飛行調度、無人機狀態監控和數據收集管理等常規任務，從而提高復雜決策和運營戰略的效率。大型語言模型還能自動對數據進行分類、提取相關信息并生成綜合報告，從而大大有助于改進數據處理和分析。此外，它們還能分析圖像和傳感器數據，以識別模式或異常情況，從而為監視、環境監測和基礎設施檢查等任務提供幫助。大型語言模型可以根據積累的數據創建詳細的模擬和訓練場景，為操作員提供逼真多樣的訓練體驗，提高無人機操作員的技能，確保他們為復雜的作戰場景做好更充分的準備。

此外，集成到地面站和基站的大型語言模型具有先進的模式識別能力，可以加強安全協議。它們可以檢測潛在的網絡威脅和未經授權的訪問嘗試，確保無人機操作免受數字入侵。此外，大型語言模型還能根據任務要求預測可用無人機和支持設備的最佳使用情況，從而優化資源分配。大型語言模型還能促進無人機操作中使用的系統和軟件之間更好的互操作性，通過充當理解和轉換各種數據格式和協議的橋梁，確保不同平臺之間的無縫集成和通信。這樣，無人機任務就能實現高效管理、卓越的決策支持、更高的安全性和有效性。大型語言模型的這種廣泛應用為其有針對性地用于增強頻譜傳感能力奠定了基礎。

此外，鑒于頻譜傳感在確保無人機有效射頻（RF）通信方面的關鍵作用，尤其是在復雜或擁堵的環境中，大型語言模型的集成證明是非常有益的，可以通過復雜的數據處理技術顯著增強無人機的頻譜傳感能力。這種集成加深了對動態射頻條件的理解，這些條件在共享頻率或高干擾水平的區域十分普遍，無人機系統能夠智能地識別和利用最佳頻段。這種能力大大提高了無人機通信網絡的可靠性和效率，這對于在射頻密集的環境中保持穩健的鏈路和確保成功執行無人機操作至關重要，而傳統方法可能會失敗。因此，本調查報告強調了在頻譜傳感中集成 LLM 的關鍵需求，并在隨后的章節中深入探討了其機遇和挑戰。

大型語言模型輔助無人機的頻譜管理和監管

無人機依賴射頻通信完成各種任務，包括遙控、遙測、數據傳輸以及與地面站的連接。頻譜感知是一項關鍵技術，可增強無人機的射頻通信能力，使無人機能夠識別和利用對其任務至關重要的適當頻率范圍。此外，在無人機共享頻段或遇到快速變化的射頻條件的環境中，這一點尤為重要[112, 113]。因此，通過準確感知頻譜，無人機可動態調整其通信參數，如信道選擇和功率控制，以防止干擾主用戶并優化其通信性能 [114]。此外，頻譜感知還可提高無人機的運行效率，使無人機能夠就頻段選擇做出明智決策，從而確保有效利用可用頻譜資源，并將干擾現有無線系統的風險降至最低 [115，116]。

此外，頻譜傳感在實現認知無線電功能[117, 112]、動態頻譜接入[118]、避免干擾[117]和確保無人機通信系統符合法規要求[119]方面也發揮著重要作用。例如，認知無線電允許無人機系統根據實時頻譜感知結果自適應地選擇和切換不同的頻率信道或頻段，使無人機能夠找到并利用最合適、最不擁堵和無干擾的頻段進行可靠高效的通信[120]。動態頻譜接入允許無人機訪問可用頻譜資源，動態確保無人機在優化通信鏈路的同時避免干擾現有用戶。此外，頻譜傳感還能增強無人機檢測附近是否存在其他射頻設備或系統的能力，從而促進共存和避免干擾。如果檢測到干擾或潛在沖突，無人機可自主或半自主地改變工作頻率或調整通信協議以避免干擾[121]。

監管框架和合規考慮因素

世界各地的監管機構，如美國聯邦通信委員會（FCC），都制定了頻譜使用指南，以確保公平使用，并防止包括無人機在內的各種技術和服務之間發生沖突。這些指導方針指定了無人機使用的特定頻段，以避免與商業、住宅和應急通信發生沖突，從而在無人機服務日益增長的需求與傳統頻譜用戶的需求之間取得平衡。這些機構制定了動態頻譜訪問規則，特別是在無人機與其他設備共享頻譜的頻段。該框架涉及協議和技術，使無人機能夠在不干擾現有用戶的情況下檢測和利用空閑頻率。遵守這些框架對于合法、高效地運營無人機至關重要。

為確保合規，無人機運營商必須考慮幾個關鍵方面。例如，無人飛行器必須配備先進的頻譜傳感技術，能夠可靠地識別可用和被占用的信道，防止未經授權使用被占用的頻率。無人飛行器在運行時還必須盡量減少對其他頻譜用戶的干擾，遵守功率限制、頻率邊界以及旨在降低信號干擾風險的操作協議[122]。此外，有必要實施軟件解決方案，幫助管理頻譜使用，確保遵守當地和國際法規，實現頻譜管理諸多方面的自動化，減輕無人機運營商的負擔，降低違規風險。

在無人機頻譜管理中整合大型語言模型

最近的研究極大地推動了無人機操作中的頻譜感知和共享應用，重點關注提高通信效率和減少干擾的幾個關鍵方向。Shen 等人[123]介紹了一種三維時空傳感方法，利用無人機的移動性在異構環境中進行動態頻譜機會檢測。文獻[124]和[125, 126]中的作者開發了在認知無線電系統中優化頻譜感知和共享的方法，通過管理與地面鏈路的干擾來提高無人機的通信性能。Chen 等人[127]的研究重點是無人機集群之間的頻譜接入管理，以減少干擾；Xu 等人[128]的研究重點是無人機中繼系統中的發射功率分配和軌跡規劃，以實現設備之間的有效數據中繼。

在另一項研究[129]中，Qiu 等人利用區塊鏈技術確保地面和空中系統之間頻譜交易的隱私和效率。Hu 等人[130] 重點研究了利用契約理論平衡宏基站和無人機運營商利益的頻譜分配策略。Azari 等人[131] 比較了人口稠密城市場景中的底層和疊加頻譜共享機制，強調了疊加策略在保持無人機和地面用戶服務質量方面的有效性。雖然無人機的頻譜感知和共享技術取得了重大進展，但現有研究尚未廣泛探討大型語言模型的集成問題。整合大型語言模型可通過增強頻譜感知能力，實現更動態、更高效地使用通信頻率，從而徹底改變無人機領域[132]。大型語言模型可以解釋和分析無人機上頻譜傳感器產生的大量數據。憑借先進的自然語言處理能力，它們可以從非結構化數據中提取有意義的見解，促進實時智能決策。大型語言模型還能通過分析歷史數據和當前通信模式，預測頻譜可用性和潛在干擾。因此，無人機可以主動調整其通信參數，如信道選擇和功率水平，以保持最佳性能。

此外，大型語言模型可以處理傳感器數據，并識別表明潛在頻率沖突或擁堵區域的模式。然后，無人機可自主進行調整以避免這些問題，從而提高運行效率并降低通信故障風險。此外，大型語言模型還可以通過對頻譜條件和用戶行為進行更深入的分析，協助在頻率選擇方面做出更明智的選擇，從而為認知無線電的增強做出貢獻。這種整合增強了無人機選擇最不擁堵和最有效信道的能力。LLM 的持續學習和適應能力還能優化無人機的頻譜訪問策略，確保無人機根據實時數據和復雜算法利用最佳可用頻率。大型語言模型還可以通過持續監測合規參數和適應法規變化，確保無人機在合法的頻譜分配范圍內運行。大型語言模型還可以通過分析通信模式和環境數據，為干擾管理和遵守監管框架做出重大貢獻。大型語言模型可以更準確地檢測潛在干擾源，并建議立即采取糾正措施加以避免。

大型語言模型在無人機中的應用和使用案例

監視和偵察應用

大型語言模型具有先進的認知和分析能力，可顯著提高無人機監視系統的效率、準確性和有效性[2]。集成 LLM 后，無人機可以更高效地處理和分析大量視覺數據，實現實時圖像識別、目標檢測和態勢感知。大型語言模型在識別視頻流或圖像中的特定物體、個人、車輛或活動方面表現出色，可提供對軍事和民用監控行動至關重要的詳細見解。它還能使無人機更加自主地進行操作，在沒有人類持續監督的情況下對周圍環境進行解讀并做出反應，在反應時間緊迫的復雜或敵對環境中大顯身手。

此外，配備大型語言模型的無人機可以根據任務目標和不斷變化的地面實際情況，實時決定飛行路線、重點區域以及何時捕捉關鍵鏡頭。NLP 可讓無人機理解和處理人類語言，使其能夠接收和解釋更復雜的命令和查詢。此外，大型語言模型還能通過分析模式和歷史數據來預測潛在的安全威脅或興趣點。這種預測能力允許采取主動監視措施，無人機可以更密切地監視可疑區域，或提醒人類操作員注意根據所學模式檢測到的異常活動或異常點。它還可以通過將大量收集到的數據匯總為可操作的情報，在飛行過程中處理和分析數據，從而加強實時決策支持。在條件瞬息萬變的監視和偵察任務中，它能做出快速、明智的決策[133]。

應急響應和災害管理

大型語言模型與無人機結合用于應急響應和災害管理，可大大提高應急行動的效率、準確性和有效性。大型語言模型可快速分析無人機收集的圖像和傳感器數據，在災害發生后立即評估受損程度，包括識別受阻道路、受損建筑和洪水區域 [134]。由于能夠實時了解態勢，配備了 LLM 的無人機可幫助應急人員確定需要緊急關注的區域的優先次序，并規劃最有效的應對措施 [135]。

在執行搜索和救援任務時，時間至關重要，因此具有 LLM 功能的無人機可以自主掃描大片區域，利用物體識別和模式檢測來確定幸存者的位置。它們可以在沒有人類直接引導的情況下在具有挑戰性的地形中航行，從而加快搜索行動并提高營救遇險人員的機會。此外，由于災害破壞了通信網絡，與大型語言模型集成的無人機可以建立臨時通信網絡，充當空中中繼器，促進救災人員與受災群眾之間的通信。大型語言模型可優化無人機的位置和路由，以確保最大的覆蓋范圍和網絡效率。

此外，無人機還能通過分析歷史數據和當前天氣報告，在潛在災害發生前對其進行預測，從而提高備災能力。這種預測能力使當局能夠主動部署無人機，監測危險區域，并啟動先發制人的疏散或其他緩解措施。此外，大型語言模型可以通過分析需求評估和資源可用性來管理后勤方面的問題。他們利用無人機確保食品、水和醫療設備等物資得到最佳分配和運送，尤其是運送到因災害而難以通過傳統方式到達的地區[136]。

此外，無人機還能在損失分析和恢復規劃中發揮重要作用，對損失進行詳細評估，跟蹤恢復進度，并隨時間推移分析數據，為重建工作提供指導。大型語言模型可以模擬不同的恢復場景，幫助規劃者做出以數據為導向的決策，以更具彈性的方式重建基礎設施。鑒于應急響應涉及數據的敏感性，大型語言模型可確保無人機收集和傳輸的所有信息都經過安全加密，并防止未經授權的訪問。它們監控數據流，以發現表明存在威脅的異常情況，從而在混亂情況下保護關鍵信息。大型語言模型通過將復雜的數據轉化為可操作的見解和直觀的報告，增強了無人機與人類操作員之間的互動。這樣，應急響應人員就能根據無人機以易于理解的格式提供的綜合分析結果，快速有效地做出明智決策。

送貨服務和物流

集成了大型語言模型的無人機可以通過優化路線、加強客戶互動和提高運營效率來改變送貨服務和物流[79]。大型語言模型可以處理復雜的數據集，包括交通模式、天氣條件和地理數據，從而動態優化送貨路線。這可確保更快的送貨時間，并有助于降低運營成本。大型語言模型可以實時調整這些路線，以適應不斷變化的條件，確保盡可能高效地送貨[137]。

無人機可以使用 LMM 與客戶互動，實時更新送貨狀態、回答詢問，甚至處理投訴或特殊指示。互動的增強提高了客戶滿意度，簡化了交付過程，減少了客戶服務中對人工干預的需求。大型語言模型能讓無人機在執行投遞任務時自主決策。例如，當遇到意想不到的障礙或緊急情況時，無人機可以決定最佳行動方案，無論是改變路線、等待許可還是返回基地。即使在不可預測的情況下，這種自主程度也能確保交付服務的可靠性和一致性。此外，他們的主動方法還能防止停機，延長無人機機隊的使用壽命，并確保技術問題不會打亂投遞計劃。

此外，大型語言模型還能在重量分布、包裹大小和交付優先級方面提供協助，確保每架無人機都能高效裝載，最大限度地提高交付能力，減少所需的行程次數。大型語言模型可持續分析交通和天氣數據，實時調整無人機飛行計劃，以維持送貨時間表，尤其是在惡劣天氣條件或擁堵空域，確保安全準時送貨。

環境監測和野生動物保護

大型語言模型可以處理和分析無人機收集的大量環境數據，如圖像、溫度讀數和污染程度。收集到的數據可用于識別環境趨勢和異常情況，如植被變化、水質變化或污染物的存在 [138、139、140、141]。LLM 可以快速分析這些數據，并為自然保護主義者和環境科學家提供可行的見解。大型語言模型還可以通過分析無人機捕獲的視頻和音頻記錄來幫助跟蹤和研究野生動物，從而在沒有人類在場的情況下識別動物個體、跟蹤其動向并觀察其一段時間內的行為，這可以減少人類互動給動物造成的壓力和行為變化 [142，143]。

此外，與傳統方法相比，與大型語言模型集成的無人機可以更高效地繪制大面積和無法進入的區域的地圖。大型語言模型可以分析收集到的地理數據，繪制詳細的棲息地地圖，包括隨時間的變化。這些信息對于管理自然保護區、規劃重新造林項目或評估人類活動對自然棲息地的影響至關重要。大型語言模型還可以利用歷史和持續監測數據來預測未來的環境狀況和野生動物趨勢。這些預測可以為保護工作提供信息，例如預測實施物種保護措施的最佳時間和地點，或預測影響生物多樣性的生態變化。

大型語言模型可以為參與環境保護項目的利益相關者自動生成報告和演示文稿。大型語言模型可將復雜的數據綜合成易于理解的格式，從而促進調查結果和建議的交流更加透明，使決策者更容易理解問題并采取行動。此外，在資源往往有限的保護項目中，大型語言模型可以優化無人機和其他資源，通過在最佳時間安排無人機飛行、規劃航線以覆蓋關鍵區域，以及確保以具有成本效益的方式收集數據，從而確保最大的覆蓋范圍和數據收集效率。

利用集成了 LLM 的無人機進行衛星和高空平臺通信

將大型語言模型與無人機集成以增強衛星和高空平臺（HAP）通信，需要利用先進的分析和認知能力來改進數據中繼、處理和自主決策[25]。由于無人機在衛星和高空平臺通信網絡中充當移動節點或中繼點，特別是在直接通信受到地理障礙阻礙或臨時需要額外帶寬的地區。大型語言模型可以動態管理這些連接，優化地面站、衛星、HAP 和終端用戶之間的數據流。它們可以通過無人機對數據路由進行實時決策，以提高網絡彈性并減少延遲。大型語言模型可使無人機自主導航到能最有效地彌合衛星、HAP 和地面網絡之間通信差距的位置。這在災區或需要臨時通信增援的大型公共活動期間尤其有用。配備了 LLM 功能的無人機可以分析環境數據、衛星路徑和網絡需求，從而在無人干預的情況下確定最佳位置 [144]。

大型語言模型可通過分析衛星和 HAP 通信中使用的無人機的遙測和運行數據，在潛在的系統故障或次優性能成為關鍵問題之前對其進行預測。這種預測性維護能力可確保無人機的正常運行時間更長，可靠性更高，從而發揮這些關鍵作用。大型語言模型可以實時處理和壓縮無人機上的數據，然后再將其轉發給衛星或 HAP。這就減少了數據傳輸所需的帶寬，加快了通信速度。大型語言模型可采用先進的算法，根據當前的網絡條件和數據優先級確定最有效的數據編碼和傳輸方式。

集成了 LLM 的無人機可根據不斷變化的環境條件、干擾或網絡負載的變化調整其通信協議，以保持與衛星和 HAP 的有效鏈接。大型語言模型可以從過去的通信中學習，預測最佳通信窗口，并調整頻率或調制方案以提高連接質量。此外，對于在復雜環境中運行的無人機而言，大型語言模型可通過處理來自衛星和 HAP 傳感器等多個來源的數據來增強態勢感知能力。這有助于對無人機的定位、通信策略，甚至避免沖突或危險的緊急機動做出明智的決策。集成大型語言模型可實現可擴展的靈活通信網絡，無需進行大規模重新配置即可適應不同的需求。無人機可以快速部署，以擴大網絡能力，應對不斷增長的通信需求，或覆蓋臨時的衛星或 HAP 覆蓋缺口。

實施大型語言模型與無人機集成的挑戰和考慮因素

為無人機通信實施大型語言模型是一個新方向，必須應對一系列挑戰和考慮因素，以確保無人機應用的有效性和安全性。本節重點介紹在無人機領域有效采用大型語言模型必須考慮的幾個基本挑戰。

計算資源和功耗

大型語言模型需要大量的計算能力和能源才能有效運行 [145，146]。然而，無人飛行器的機載計算能力和電源有限，受限于輕量化設計的需要，無法確保更長的飛行時間和運行效率。處理大型模型所需的功耗會迅速耗盡無人機的電池，從而減少執行關鍵任務的時間 [147，8]。此外，增加額外資源會極大地影響無人機的效率，從而使大型語言模型的集成變得更加復雜。要解決這些問題，關鍵是要通過修剪不必要的參數和使用量化技術來簡化大型語言模型，從而以更少的功耗減小模型大小并提高處理速度[148]。邊緣計算可通過在本地處理數據，進一步緩解對高帶寬連接的需求 [149]。

此外，先進的人工智能硬件，如圖形處理器（GPU）[150]、現場可編程門陣列（FPGA）[151]和模型提煉技術[152]，也有助于優化計算需求。實施自適應系統，根據當前需求調整資源使用情況，也有助于有效管理功耗，在不影響性能的情況下確保運行效率。

通信延遲

在使用大型語言模型進行涉及實時數據處理和決策的無人機操作時，通信延遲挑戰尤為關鍵。例如，導航、監視和戰術響應要求盡量減少數據處理和決策延遲。然而，當大型語言模型需要大量計算資源時，標準的解決方案是將這一處理過程卸載到基于云的服務器上。雖然這種方法利用了強大的計算能力，但由于從無人機到云服務器再到云服務器之間的通信延遲，它本質上會帶來延遲。當關鍵的即時響應影響到任務的有效性和安全性時，這種延遲可能會造成危害[25]。

為緩解這些問題，無人機可通過集成微處理器、圖形處理器或定制專用集成電路（ASIC）等先進計算資源來增強機載處理能力，從而更高效地處理復雜算法。平衡計算能力與延遲需求至關重要，可通過采用混合處理過程進行優化。這包括直接在無人機上處理緊急、實時的處理過程，同時將更復雜、時間敏感性較低的任務委托給云。這種策略有助于平衡計算負荷，并根據特定任務的緊迫性和復雜性調整響應時間。此外，建立強大的近場通信網絡和利用邊緣計算解決方案可以進一步減少延遲。通過本地服務器或附近配備邊緣服務器的其他無人機，將處理能力置于離無人機更近的位置，可顯著縮短通信距離和時間，提高無人機操作的整體響應速度[153, 154]。

模型的穩健性和可靠性

模型的魯棒性和可靠性是部署無人機通信的關鍵，因為基于模型輸出的決策會導致重大后果[46]。例如，由于模型依賴于從訓練數據中學到的模式，而訓練數據可能無法充分涵蓋現實世界中所有可能的情況，因此在新情況或邊緣情況下，模型可能會產生不可預測或不正確的輸出[155]。在必須快速、準確做出決策的動態環境中，這種風險尤其高，無人機的運行往往就是這種情況[64, 103]。利用新數據對模型進行持續更新和再訓練，有助于模型從最近的經驗中吸取教訓，并適應可能遇到的變化或新情況。這種適應包括納入無人機遇到的新情況的數據，擴大模型的理解和響應范圍。例如，建立一個系統，定期將無人機任務的數據反饋到模型的訓練程序中，從而完善和更新其算法。

此外，在依賴大型語言模型進行關鍵操作時，基于模擬的測試和驗證至關重要。在各種模擬條件下對這些模型進行測試，對于識別在惡劣天氣條件、通信中斷或異常任務參數等復雜情況下可能出現的故障或反應弱點至關重要。還可以實施強大的故障安全機制，在模型輸出不確定或超出預期參數時，通過設定需要人工干預的閾值或條件，防止因模型輸出不正確而采取有害行動。實施冗余系統還可以在執行前對關鍵決策進行雙重檢查，增強的錯誤處理功能可以在不中斷無人機運行的情況下處理大型語言模型的意外輸出[156]。

與現有系統集成

先進的大型語言模型需要與無人機現有的硬件和軟件模塊（如飛行控制、導航系統、通信協議和數據處理單元）無縫互動，每個模塊都有其獨特的規格和操作要求，以增強無人機操作過程中的決策和通信。將大型語言模型集成到這些不同的框架中既復雜又耗時，有可能導致大量的開發和測試時間，以確保全面的兼容性和功能性。因此，采用模塊化方法進行系統設計，可以在不中斷系統的情況下集成、移除或更新單個大型語言模型組件，從而極大地簡化大型語言模型的集成工作。模塊化設計具有靈活性和可擴展性，可滿足不同任務或操作調整的特定需求[26]。

此外，確保新的 LLM 組件與現有系統的互操作性也至關重要 [157]。盡管不同的系統和軟件應用程序是獨立開發的，但互操作性允許它們進行有效的通信和協同工作。通過分階段測試和部署，將大型語言模型逐步集成到無人機系統中，也可以降低集成的復雜性。它還能發現并解決具體問題，而不會出現系統大面積故障的風險。此外，有必要制定定期更新和維護的系統方法，以確保集成的大型語言模型保持有效，并確保整個系統適應新的技術進步或操作要求的變化[155]。

數據安全與隱私

在無人機操作中集成大型語言模型會引發有關數據安全和隱私的重大問題，主要是因為這些模型經常處理敏感數據，其中可能包括在監視任務中收集的個人信息。這種數據類型非常容易受到破壞，一旦泄露，可能會導致嚴重的隱私侵犯和其他安全問題。實施強有力的數據安全措施對于降低這些風險至關重要。因此，強大的數據加密是確保數據在傳輸和存儲過程中不被未經授權的用戶訪問的根本[158]。

此外，還必須建立強大的訪問控制機制，限制只有授權人員才能訪問數據，從而防止任何未經授權的數據篡改或泄漏。遵守數據保護法規也至關重要。這些法規旨在保護數據的隱私性和完整性，要求企業采取嚴格措施保護所有個人信息。通過遵守這些準則，無人機運營商可以幫助確保大型語言模型處理的敏感數據的安全，最大限度地降低違規風險，維護信息的保密性和完整性[159]。

未來研究方向

本節考慮了之前討論的挑戰和考慮因素，概述了未來的研究方向。它強調了需要立即關注的研究領域，以通過 LLM 集成提高無人機的智能、效率和適應性。這種探索對于克服當前的局限性和釋放無人機在各領域應用的全部潛力至關重要。

無人機 LLM 算法的進展

在無人機操作日益復雜和需求不斷增加的推動下，無人機通信 LLM 技術的未來工作方向和機遇是豐富多樣的。新方案應側重于開發 LLM 算法，使無人機能夠根據有關天氣、地形和電磁干擾的實時數據動態調整通信協議和策略。這種自適應能力可大大提高無人機在災難響應和軍事行動中的效率，因為在這些行動中，條件可能會發生快速且不可預測的變化 [37, 160]。

未來的工作應整合大型語言模型，以增強無人機群的智能，從而實現模仿生物系統的復雜群體行為。此外，未來的研究還需要關注算法，使單個無人機能夠根據蜂群的集體輸入做出決策，優化飛行路徑和任務分配，以提高效率并降低能耗 [155]。這項技術有望應用于從大規模農業監測到搜救任務等領域，在這些領域中，多無人機的協調行動至關重要。

此外，改進糾錯和信號處理對于在具有挑戰性的環境中保持通信完整性至關重要。未來的研究需要探索深度學習模型，以預測和補償信號衰減，并開發抗干擾能力更強的新型調制和編碼形式。在擁擠的城市地區或惡劣的天氣條件下，信號丟失會嚴重影響無人機的運行，因此這項技術尤其有益[161, 68]。

未來的工作還應將 LLM 增強型無人機通信的應用范圍擴展到新的領域，如人道主義援助、環境監測和物流。未來的研究需要探索如何在緊急情況下部署配備先進 LLM 和通信技術的無人機，以提供實時更新和分發援助，在最少人工參與的情況下監測野生動物或環境變化，并通過自主交付服務簡化供應鏈。

大型語言模型與新興技術的整合

將大型語言模型與新興技術相結合可為無人機通信系統帶來巨大的進步。例如，結合可重構智能表面（RIS）可優化信號處理算法，并根據實時環境和交通數據動態配置 RIS，從而顯著提高無人機通信的效率和可靠性[162]。它還可以通過優化數據傳輸來優化遠程病人監測和遠程醫療，從而改善從智能城市到增強醫療保健機會等各種環境。此外，大型語言模型還能支持對身臨其境的體驗至關重要的高帶寬和低延遲通信，從而提高增強現實（AR）和虛擬現實（VR）應用的性能[163, 164]。

此外，將大型語言模型與 5G/6G 技術集成可顯著增強無人機的通信能力，因為這些網絡可提供更高的帶寬和更低的延遲[165]。它使無人機能夠流式傳輸高清視頻以執行監視或檢查任務，實時接收更新以進行動態任務調整，并以更好的協調性參與蜂群行動。將配備 LLM 的無人機與物聯網設備連接起來，將使無人機在智能城市和工業環境中的操作更具互動性和響應性。無人機可以充當物聯網網絡中的移動節點，收集和處理各種來源的數據，并在飛行中做出決策。這種集成在災難響應場景中尤為有用，無人機可以評估損失、檢測異常并與其他物聯網設備通信，從而有效管理應急服務 [166，167]。

此外，將大型語言模型與邊緣計算平臺集成可以分散數據處理，減少云計算場景中涉及的延遲，使無人機能夠在網絡邊緣執行實時數據分析。這種能力可使無人機在執行關鍵任務（如跟蹤移動目標或在復雜地形中導航）時更快地做出決策，而無需等待遠程處理數據的過程[168]。同樣，用可處理視覺和感官數據的專用神經網絡來增強大型語言模型，可提高無人機了解環境并與之互動的能力。它能讓無人機執行更復雜的識別任務，例如在搜救行動中識別特定的個人，在基礎設施檢查中檢測結構問題，或監測農田的病蟲害模式。

此外，量子計算集成還能成倍提高大型語言模型的處理能力，使其能夠更高效地處理龐大的數據集。量子增強型大型語言模型可以優化飛行路徑和通信協議，遠遠超出目前的能力，從而降低運營成本，提高數據量大的任務的效率[169]。

LLM 集成無人機系統的計算效率和電源管理優化

為有效實施 LLM 集成無人機操作，新方案應側重于通過刪除對提高無人機通信性能無顯著貢獻的參數來降低 LLM 的計算復雜度。未來的工作可以采用剪枝方案來減少模型大小和計算負荷，使其更適用于資源有限的設備。未來的方案還應注重采用量化技術，降低模型參數的精度（如從浮點數到整數），從而大幅減少模型大小，加快推理時間，同時降低功耗。此外，無人機還可以受益于邊緣計算服務，這種服務可以進行本地數據處理，而無需將數據傳回中央服務器。這降低了持續高帶寬連接的必要性，并通過在無人機和邊緣設備之間分配計算負荷來幫助執行復雜的模型。

此外，未來的硬件設計應明確針對人工智能任務。采用 GPU。針對人工智能干擾進行優化的 FPGA 或 ASIC 可顯著提高功耗和計算效率，與通用處理器相比，每瓦性能更優越。模型提煉是未來可以重點研究的另一種有效策略，它包括訓練一個較小的 “學生 ”模型來復制較大的 “教師 ”模型的性能。經過提煉的模型可以保持較高的精確度，但只需要很少的計算資源，因此適合部署在功能有限的設備上。根據當前需求和可用電力動態調整計算資源的系統可以優化電力使用。例如，當電池電量較低或無需進行詳細處理時，無人機可以部署簡化版模型[170]。因此，未來關注這些策略可以大大提高將復雜的大型語言模型集成到無人機系統中的可行性。這些方法有助于平衡模型性能與無人機平臺實際限制之間的權衡，確保既能利用先進的 NLP 功能，又不影響無人機的運行效率。

減少延遲的技術

為了解決延遲問題，無人機可以通過利用先進的計算資源（如微處理器、GPU 或定制 ASIC）來增強機載處理能力，從而高效執行復雜的機器學習算法。未來的方案應根據每個無人機任務的具體要求，考慮計算能力和延遲之間的權衡，以有效地應對這些挑戰。混合方法可能特別有效，即無人機在機上執行關鍵的實時處理過程，而將更復雜但時間敏感性較低的任務卸載到云端。因此，它可以平衡計算負載，并根據任務的緊迫性和復雜性優化響應時間。例如，集成智能路由算法可以在考慮當前網絡條件、任務復雜性和處理要求緊迫性的情況下，動態確定處理數據的最佳位置。

此外，未來的方案還應探索穩健的近場通信網絡和邊緣服務器部署的可能性，以便在網絡邊緣以更快的處理速度和更低的延遲執行計算密集型任務。

標準化工作和協議改進

將先進的大型語言模型集成到無人機操作中是一項復雜的挑戰，因為這些模型必須與現有的各種無人機硬件和軟件系統進行無縫交互[23]。無人機的各個組件，包括飛行控制模塊、導航系統、通信協議和數據處理單元，都有各自獨特的規格和操作需求。這種多樣性可能導致開發和測試時間延長，而這是確保完全兼容和功能性所必需的。

未來的工作重點應放在采用模塊化系統設計上，以便在不破壞整體系統完整性的情況下輕松添加、移除或更新各個組件[171]。此外，未來的工作必須確保不同的系統和軟件應用程序即使是獨立開發的，也能進行有效的通信和協同工作。因此，它們可以采用無人機行業廣泛接受的標準化數據格式和通信協議。這有助于大型語言模型理解并遵守既定標準，從而使集成過程更加順暢。

此外，今后的工作重點應是采用分階段的方法，逐步將大型語言模型集成到無人機系統中，以確保兼容性和性能，并建立一個由專門團隊進行定期更新、維護和培訓的系統框架，以適應技術進步并保持有效集成。

可靠性增強策略

為了提高集成了 LLM 的無人機通信系統的可靠性，今后的工作應側重于采用先進的糾錯技術和穩健的算法，以確保即使在不利條件下也能保持通信的可靠性。對基于 LLM 的無人機系統進行初步測試時，還應考慮通信信道的冗余性，使用多個通信信道和備份系統來防止任何單一信道出現故障。

未來的工作還應該側重于人工智能驅動的預測性維護，通過集成人工智能工具來預測和安排維護，以防止故障發生。這有助于最大限度地減少停機時間，延長通信組件的使用壽命[68]。此外，未來的方案應采用動態路由和頻譜管理技術，實施人工智能驅動的動態路由算法和頻譜管理方法，以優化數據傳輸的可用頻率和路徑。這種方法有利于適應不斷變化的環境條件和通信流量，提高整個系統的彈性。此外，還必須對集成了 LLM 的無人機系統廣泛開展基于人工智能的培訓和模擬，以確保它們能夠處理各種操作環境和突發情況，從而提高可靠性。

未來的工作還應強調建立實時監控和決策支持系統[29]。這些系統至關重要，因為它們能對無人飛行器的健康和通信狀態進行持續評估，并能提出建議或自動采取糾正措施。

干擾緩解方案

基于 LLM 的無人機通信在各個領域都需要干擾緩解方案，從商業快遞服務到基本的應急響應行動，不一而足。為了滿足這些需求，未來的研究必須開發出能夠實時動態識別和緩解干擾的先進信號處理算法 [172]。這涉及采用機器學習模型，特別是基于歷史數據和實時輸入預測和抵消干擾模式的深度學習技術 [173，174]。

此外，新方案還應探索波束成形技術，以提高信號清晰度和強度。這可以通過實施智能天線技術來實現，該技術可自適應地聚焦和引導波束遠離干擾源，或使用多天線發送和接收信號，從而減少干擾影響[175, 176]。加強頻譜管理策略對于優化頻率使用、避免造成或遭受干擾也至關重要。這包括開發 LLM 驅動模型，根據無人機的任務要求和頻譜環境動態分配帶寬和調整頻率。

未來的工作重點還應放在集成認知無線電功能上，使無人機通信系統能夠自動改變頻率以避免干擾。探索開發 LLM 算法可使無人機感知其運行環境，并在必要時就跳頻或調制調整做出智能決策。

此外，改進無人飛行器之間的網絡協調以共同管理和緩解干擾也至關重要。這需要未來對分散決策模型進行研究，通過大型語言模型，無人機能夠共享干擾源信息，并協同決定最佳通信路徑和協議。此外，加強無人機通信以抵御可能造成干擾或破壞通信的惡意攻擊也至關重要。另一個重點領域是利用大型語言模型開發檢測和響應系統，以識別和消除復雜的信號干擾和欺騙技術。

監管宣傳和政策建議

隨著基于 LLM 的無人機通信系統越來越多地融入各行各業[132]，有關這些技術的監管宣傳和政策建議的未來方向和研究機會也越來越重要。未來的主要重點應是制定全面的政策，解決安全、隱私和道德標準問題，同時促進無人機操作的創新和集成。這需要與監管機構合作，制定明確的指導方針，以適應 LLM 和無人機技術的快速發展。

未來的工作必須確保數據通信的安全性，因為無人機要處理和傳輸大量潛在的敏感數據 [177]。因此，必須采取措施保護這些數據免遭破壞和未經授權的訪問，同時保障數據的完整性和個人隱私 [178]。此外，今后的工作應繼續關注制定空域使用法規，通過確定無人機如何與現有空中交通融合以及定義無人機操作的特定區域或高度來防止沖突和事故。與此同時，隨著無人機越來越多地基于人工智能做出自主決策，確定人工智能決策的問責措施至關重要；如果這些決策導致不良后果，確定由誰負責至關重要。因此，制定人工智能行為標準，確保人工智能系統透明，其行為可追溯，并建立法律框架來解決責任和合規問題。此外，隨著技術的發展，持續監測和修訂這些政策對于維持一個支持技術進步和保護公眾利益的環境至關重要[15]。

結論

本文介紹了大型語言模型與無人機集成的變革潛力，開創了自主系統的新時代。我們全面分析了 LLM 架構，評估了它們在增強無人機能力方面的適用性。我們的主要貢獻包括詳細評估了用于無人機集成的 LLM 架構，并探索了基于 LLM 的前沿無人機架構。這為開發更加精密、智能和反應靈敏的無人機操作鋪平了道路。此外，通過 LLM 集成改進光譜傳感和共享的重點為數據處理的進步開辟了新的途徑，這對無人機系統內的穩健決策至關重要。我們展示了通過集成大型語言模型而擴大的現有無人機應用范圍。我們強調了這是如何使無人機在各種應用中具有更強的自主性和更有效的響應能力，并最終提高不同領域的可靠性和功能性。本文最后概述了未來需要研究的關鍵領域，以充分發揮 LLM-UAV 集成的優勢。所討論的進展為未來奠定了基礎，在未來，無人機將超越其傳統角色，發展成為復雜集成系統的關鍵組成部分，釋放人工智能的全部潛力。這項工作可以作為持續技術進步的基石，推動我們走向這樣一個未來：大型語言模型和無人機技術之間的協同作用可以通過實現前所未有的自動化和高效率水平來徹底改變各個領域。

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。

在當前的現代戰爭時代，人工智能已成為國防領域的變革力量，極大地增強了各個領域的作戰能力。從精密飛機的預測性維護到無人機的自主操作和先進的網絡防御機制，人工智能的整合正在重塑軍事戰略和戰術。這項技術提高了人臉識別和威脅檢測等系統的效率和精確度，也徹底改變了后勤管理、模擬訓練和作戰支持。此外，人工智能的作用還擴展到改善語言翻譯，以便在執行國際任務時更好地進行溝通，以及通過在健康問題升級之前預測其發生，提高健康和醫療準備狀態。本文深入探討了人工智能對國防部門產生深遠影響的十個具體實例，展示了人工智能在維護國家安全和作戰優勢方面的關鍵作用。

1. 預測性維護

由人工智能（AI）驅動的預測性維護是美軍管理其關鍵設備維護方式的重大進步。該技術利用人工智能分析從嵌入軍事資產的眾多傳感器收集到的數據。這些傳感器持續監測設備狀況，捕捉大量數據點--從溫度波動到振動和聲學信號。人工智能算法實時處理這些數據，在實際問題出現之前識別出可能預示著潛在故障或維護需求的模式和異常。

舉例說明： 美國空軍在其針對 F-35 Lightning II 戰斗機的 "基于狀態的強化維護"（CBM+）計劃中采用了人工智能。通過分析從機載傳感器收集到的數據，人工智能可在潛在系統故障發生前對其進行預測。

影響： 這減少了計劃外維護，提高了飛機的可用性，并大幅削減了與緊急維修相關的成本，確保這些關鍵資產在需要時可隨時執行任務。

2. 自主無人機

美軍中的自主無人機是人工智能融入現代戰爭的典范，可在沒有人類直接控制的情況下執行從偵察任務到定點打擊等各種任務。這些無人機配備了先進的傳感器和人工智能算法，能夠在困難的地形中導航、識別目標，并根據收集到的數據做出決策。空軍的 Skyborg 項目等計劃旨在開發可與有人駕駛飛機并肩飛行的自主無人機僚機，為飛行員提供支持并提高其能力。人工智能提供的自主性不僅能提高作戰效率，還能降低作戰場景中的人員生命風險。

舉例說明： 美國陸軍的 "Project Maven "項目利用人工智能分析無人機捕獲的視頻，自動識別感興趣的物體并進行分類。該項目旨在部署可在戰場上自主操作的人工智能驅動無人機。

影響： 通過降低操作員的認知負荷和提高數據分析速度，人工智能無人機可增強態勢感知和決策能力，從而提高地面部隊的任務效率和安全性。

3. 網絡防御

在網絡防御領域，人工智能改變了美國軍方的游戲規則，為防范威脅國家安全的網絡攻擊提供了關鍵優勢。人工智能系統會監控網絡流量，尋找可能預示著網絡威脅的異常模式，實時分析這些威脅，并在沒有人工干預的情況下啟動防御協議。隨著時間的推移，人工智能從過去的攻擊中學習的能力會提高其有效性，使其成為網絡武器庫中的寶貴工具。這種主動防御機制對于保護敏感軍事數據和維護關鍵國防基礎設施的完整性至關重要。

舉例說明： 五角大樓的人工智能驅動項目--聯合人工智能中心（JAIC）--專注于利用人工智能技術進行網絡安全防御，利用人工智能來檢測和應對表明潛在網絡威脅的網絡行為異常。

影響： 這種積極主動的網絡安全方法使美軍能夠在威脅造成危害之前迅速將其消除，從而保護對國家安全至關重要的關鍵信息和通信系統。

4. 面部識別與監控

人工智能驅動的面部識別對于加強美軍內部的安全措施至關重要。從基地安全到識別監控錄像中的個人，人工智能能夠快速、準確地識別人臉，其作用不可估量。這項技術在高度安全的環境中尤其有用，因為在這種環境中，核實個人身份至關重要。此外，在更廣泛的監控任務中，人工智能可以處理大量視頻數據，在不同環境中發現感興趣的人，幫助情報機構收集關鍵信息，而無需傳統意義上的人工勞動。

舉個例子： 軍事基地和高度警戒區采用人工智能面部識別系統來監視和控制進出。這些系統與監控攝像頭集成，可根據面部特征掃描和識別個人。

影響： 強化的安全協議可確保只有獲得授權的人員才能進入敏感地點，從而降低間諜活動和未經授權進入的風險。這項技術還有助于監控公共場所的可疑活動，加強基地的整體安全。

5. 后勤與供應鏈管理

在后勤和供應鏈管理方面，人工智能大大提高了軍事行動的效率和響應能力。通過分析過去和當前物流業務的數據，人工智能可以預測未來的供應需求，優化庫存管理。這種預測能力可確保部隊在知道需要之前就能得到所需的物品，從而始終保持戰備狀態。例如，人工智能算法可以建議最有效的補給路線，避免潛在危險并縮短運輸時間。這不僅能提高效率，還能大大降低與軍事物流相關的風險和成本。

舉例說明： 美國海軍的后勤人工智能集成（LAI）計劃利用人工智能優化海軍艦艇的零部件庫存，預測何時應該更換零部件，并管理全球網絡的供應。

影響： 這可減少海上設備故障，最大限度地縮短停機維修時間，從而提高艦隊的機動性和執行任務的效率，確保高戰備狀態。

6. 訓練和模擬

人工智能增強型訓練和模擬可提供逼真的場景，幫助士兵為各種戰斗情況做好準備。這些人工智能系統能適應每個士兵的學習速度和風格，提供個性化訓練，提高學習效果。模擬環境可以再現各種復雜的戰斗場景，讓部隊體驗不同的戰略和結果并做出反應。這種訓練對于幫助士兵為實戰做好準備、提高他們的決策技能以及減少實際軍事行動中的傷亡都是非常寶貴的。

舉例說明： 美國陸軍的 "合成訓練環境"（STE）計劃整合了人工智能，以創建身臨其境、完全交互的訓練環境，這些環境可以復制真實世界的條件，并適應單個士兵的訓練需求。

影響： 這種量身定制的訓練方法可提高士兵在壓力下的戰術技能和決策能力，從而提高他們在作戰場景中的表現，降低行動中的傷亡率。

7. 戰斗和戰術支援

在戰斗和戰術支持方面，人工智能在協助士兵在戰場上進行決策和行動執行方面發揮著至關重要的作用。人工智能系統可以實時處理和分析各種來源的數據，提供對任務成功至關重要的可操作情報。例如，人工智能算法可用于操作宙斯盾作戰系統等防御系統，該系統可自主探測、跟蹤和攻擊敵方威脅。這不僅增強了人類操作員的能力，還能更快地應對不斷變化的威脅。

舉例說明： 人工智能已集成到美國海軍的宙斯盾作戰系統中，該系統使用人工智能同時跟蹤 100 多個目標，并實時決定使用艦載武器與哪些威脅交戰。

影響： 這種能力大大增強了艦艇對飛機和導彈等空中威脅的防御能力，從而在保護海軍艦艇及其船員的同時，保持卓越的態勢感知和反應能力。

8. 威脅探測和態勢感知

在加強威脅探測和態勢感知方面，人工智能應用整合了來自衛星、傳感器和情報報告的數據，以提供潛在威脅的綜合視圖。例如，THAAD 等導彈防御系統利用人工智能來區分來襲射彈和誘餌，計算最佳攔截軌跡，并執行防御動作。這種快速處理能力在高風險場景中至關重要，因為在這些場景中，人類的反應時間可能不足以有效對抗快速移動的威脅。

舉例說明： 末端高空區域防御（THAAD）系統采用人工智能技術，根據彈道分析和威脅評估，提高跟蹤、區分和攔截來襲彈道導彈的能力。

影響： 這種高精度攔截能力大大改善了美國對導彈威脅的防御態勢，為國家安全和保護盟國領土做出了重大貢獻。

9. 語言翻譯與交流

在需要使用不同語言的部隊之間開展合作的多國行動中，人工智能促進的語言翻譯和交流至關重要。實時人工智能翻譯器可使美軍士兵與盟軍和當地民眾進行有效溝通，打破可能阻礙軍事行動的語言障礙。這些工具不僅可用于直接交流，還能快速翻譯文件和截獲的信息，確保不會因語言差異而丟失關鍵信息。

舉例說明： 美國特種作戰司令部（USSOCOM）利用人工智能驅動的翻譯設備，可在海外行動中實時翻譯 80 多種語言，實現美軍與當地盟友或平民之間的無縫溝通。

影響： 這項技術減少了誤解，改善了與當地部隊和社區的合作，這對維和任務和國際軍事合作的成功至關重要。

10. 健康與醫療準備

在健康和醫療領域，人工智能通過預測健康問題和優化患者護理，增強了軍事醫療設施的能力。人工智能算法分析健康數據，預測部隊中疾病或壓力相關疾病的爆發，以便及時干預。在作戰場景中，人工智能驅動的系統可以通過提供實時診斷和治療方案來協助醫護人員，從而提高受傷人員的存活率。人工智能的這一應用可確保軍隊保持健康并隨時做好戰斗準備，最大限度地減少停機時間，最大限度地提高作戰效率。

舉例說明：美國國防衛生局 (DHA) 利用人工智能監測和分析軍事人員的健康趨勢，預測疾病的爆發或確定與壓力有關的傷害的流行區域。

影響： 這種前瞻性可實現早期干預、更好的資源分配和量身定制的醫療服務，確保部隊保持健康并具備執行任務的能力，從而保持軍隊的整體戰備狀態和有效性。

結束語

正如本文所探討的那樣，人工智能深刻地改變了國防部門，增強了能力，簡化了操作，并為軍事領域的技術整合設定了新標準。從人工智能驅動的預測性維護和自主無人機，到復雜的網絡防御系統和健康監測，所討論的例子都強調了人工智能在多方面提高效率和效能的巨大潛力。國防部門對人工智能研發的持續投資必須保持技術優勢并應對新出現的挑戰。人工智能的戰略實施強化了國家安全，確保美軍在日益復雜的全球環境中保持適應性并做好準備。

參考來源：DigitalDefynd

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

以人工智能為代表的新興技術正日益成為影響全球戰略穩定的新變量。作為引領新一輪科技革命的戰略技術，人工智能在國家安全和軍事領域具有顛覆性的潛力。世界主要軍事大國已將軍用人工智能視為戰略競爭新的 制高點。人工智能軍事化的加快推進改變了傳統戰爭模式以及國際軍事競爭態勢。在常規武器領域，人工智能技術擁有增強自主武器威懾、參與輔助決策及 維護網絡安全的能力，可以推動傳統戰爭模式的顛覆性變革，加速戰爭邁向智能化。在核武器領域，人工智能技術與核導彈預警系統、核指揮和控制系統以及自主核運載平臺迭代融合，可以增強核國家核威懾力量，推動核決策走向智能化。從長遠角度來看，人工智能技術的軍事化應用或將改變現有戰略力量的平衡，削弱核國家核威懾的能力，增加危機意外升級的可能性，鼓勵軍備升級和軍備競賽，沖擊和挑戰以核威懾力量為基礎的戰略穩定，進而動搖甚至可能 破壞現有全球戰略穩定的根基。國際社會應聚焦人工智能軍事化過程中相關技術、結構、機制和治理方面的建設，探索降低人工智能軍事應用引發戰略穩定風險的路徑，為建立新型全球戰略穩定體系創造有利條件。