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人工智能（AI）正在迅速改變社會的各個領域，軍事領域也不例外。隨著全球武裝部隊尋求保持技術優勢，人工智能已成為投資和發展的關鍵領域。本文探討了人工智能在不同軍種的多方面應用，研究了人工智能增強的特定武器系統，并分析了與軍事人工智能相關的優勢、劣勢和挑戰。此外，我們還將展望未來趨勢，討論在人工智能驅動的戰爭時代降低風險和維護全球安全的戰略。

人工智能在各軍種的應用

1.陸軍： 陸軍正在利用人工智能提高戰場意識、后勤保障和戰斗力。一些關鍵應用包括

a) 自主地面車輛： 人工智能驅動的無人地面車輛（UGV）可以執行偵察、運輸補給，甚至可以在極少人為干預的情況下參與作戰行動。

b) 預測性維護： 機器學習算法分析車輛和設備的傳感器數據，預測維護需求，從而減少停機時間，提高戰備狀態。

c) 優化士兵表現： 人工智能系統監控士兵的生理數據，優化訓練方案，提高戰斗表現。

2.海軍： 海軍部隊正在利用人工智能改善海上行動、水下作戰和艦隊管理：

a) 自主艦艇和潛艇： 人工智能使無人水面艦艇和水下艦艇能夠進行巡邏、收集情報，并有可能參與戰斗。

b) 反潛戰： 人工智能算法可以處理聲納數據，比人類操作員更有效地探測和跟蹤敵方潛艇。

c) 艦隊管理和后勤： 人工智能優化海軍后勤，預測維護需求，管理海上艦隊的供應鏈。

3.空軍： 人工智能正在徹底改變空戰、偵察和航空航天行動：

a) 自主無人機： 人工智能控制的無人機（UAV）可以執行偵察、攻擊目標，甚至可以成群行動。

b) 飛行員輔助系統： 人工智能副駕駛協助人類飛行員執行復雜任務，并有可能在緊急情況下接管任務。

c) 空中交通管制： 人工智能系統有助于管理日益擁擠的空域，既可用于軍事，也可用于民用。

4.太空部隊：隨著太空成為日益重要的軍事領域，人工智能正發揮著至關重要的作用：

a) 衛星管理：人工智能算法可優化衛星軌道、管理星座并預測與空間碎片的潛在碰撞。

b) 空間態勢感知： 機器學習增強了對在軌物體的跟蹤和識別，提高了空間領域的感知能力。

c) 自主太空飛行器： 人工智能驅動的航天器有可能在太空中開展維護、加油甚至進攻行動。

5.網絡指揮： 在網絡戰領域，人工智能正成為不可或缺的工具：

a）網絡防御： 人工智能系統可實時檢測和應對網絡威脅，保護軍事網絡免受攻擊。

b) 進攻性網絡行動： 人工智能可用于識別敵方系統的漏洞并自動發動網絡攻擊。

c) 信息戰： 機器學習算法可分析和生成心理戰和影響力活動的內容。

人工智能增強型武器系統

1.自主武器系統（AWS）： 這些武器也被稱為 "殺手機器人"，可以在不需要人工控制的情況下選擇并攻擊目標。例子包括

2.導彈防御系統： 人工智能提高了攔截來襲導彈的速度和準確性：

3.電子戰系統： 人工智能提高了干擾、欺騙和電子防護能力：

4.預測性維護系統： 人工智能可優化設備準備狀態，降低維護成本：

軍事人工智能的優勢

1.增強決策能力： 人工智能可以處理大量數據，并向指揮官提供快速、數據驅動的建議。

2.提高態勢感知能力： 人工智能驅動的傳感器和分析工具可提供更全面、更準確的戰場圖像。

3.降低人類風險： 自主系統可以執行危險任務，從而挽救士兵的生命。

4.提高效率： 人工智能可優化后勤、維護和資源分配，降低成本，提高作戰效率。

5.更快的反應時間： 人工智能增強型系統能比人類操作員更快地對威脅做出反應，可能在戰斗中提供關鍵優勢。

6.全天候運行： 與人類操作員不同，人工智能系統可以不疲勞地持續運行，保持警惕。

劣勢與挑戰

1.道德問題： 使用自主武器會引發有關人類決策在戰爭中的作用的重大道德問題。

2.可靠性和不可預測性： 人工智能系統在復雜的真實世界場景中可能會出現不可預測的行為，從而可能導致意想不到的后果。

3.易受黑客攻擊和欺騙： 由人工智能驅動的系統可能會被對手破壞，從而有可能將武器轉向操作者。

4.數據依賴性： 人工智能系統需要大量高質量的數據才能有效運作，而在作戰情況下，這些數據可能并不總是可用的。

5.缺乏人類判斷力： 人工智能可能難以應對需要換位思考、文化理解或復雜道德考量的細微決策。

6.升級風險： 人工智能戰爭的速度和效率可能會導致沖突迅速升級，潛在地增加大規模戰爭的風險。

7.擴散問題： 隨著人工智能技術越來越容易獲得，它有可能落入非國家行為者或流氓國家之手。

8.法律模糊性： 自主武器系統的使用會產生復雜的法律問題，涉及責任和遵守國際法。

軍事人工智能的未來趨勢

1.增強自主性： 未來的人工智能系統可能會擁有更強的決策能力，在運行過程中可能只需極少的人工監督。

2.人機協同： 先進的人工智能將與人類士兵并肩作戰，增強他們的能力和決策過程。

3.蜂群智能： 大批自主無人機或機器人將協調行動，以實現復雜的目標。

4.量子人工智能：量子計算與人工智能的結合將帶來前所未有的處理能力和解決問題的能力。

5.人工智能驅動的高超音速武器： 人工智能可能使高超音速導彈的研發更加精確、機動性更強。

6.認知電子戰： 人工智能將增強電子戰能力，使系統能夠實時適應和對抗敵方戰術。

7.地緣政治事件預測分析： 人工智能可用于預測潛在沖突，為戰略決策提供依據。

維護全球安全的戰略

1.國際法規和條約： 制定全面的國際協議來規范軍事人工智能的發展和使用至關重要。這可包括

a) 為自主武器系統制定明確的定義和類別。

b) 對武器系統所允許的自主水平設定限制。

c) 建立核查和合規機制，確保法規得到遵守。

2.倫理準則和人為控制： 實施強有力的倫理框架并保持人類對人工智能系統的有效控制至關重要：

a) 為軍用人工智能的設計和使用制定明確的道德準則。

b) 確保人類始終 "參與 "關鍵決策，尤其是涉及使用致命武力的決策。

c) 在自主系統中實施故障安全機制和人類控制能力。

3.透明度和建立信任措施： 促進各國在軍事人工智能發展方面的開放和信任：

a) 鼓勵分享有關人工智能能力和局限性的信息。

b) 建立有關軍事人工智能問題的國際對話論壇。

c) 進行聯合演習和模擬，以建立信任和理解。

4.人工智能安全研究： 投資研究以確保軍事人工智能系統的可靠性、穩健性和安全性：

a) 為人工智能系統開發嚴格的測試和驗證方法。

b) 研究使人工智能系統更具可解釋性和可解讀性的方法。

c) 探索使人工智能系統能夠抵御對抗性攻擊和操縱的技術。

5.防擴散工作： 防止先進的軍事人工智能技術擴散到可能破壞穩定的行為體：

a) 對敏感的人工智能技術和知識實施出口管制。

b) 加強國際合作，防止非法轉讓人工智能軍事能力。

c) 提供替代技術和發展援助，阻止一些國家追求軍事人工智能。

6.能力建設與教育： 確保軍事人員、決策者和公眾了解軍事人工智能的影響：

a) 為軍事領導人和軍事人員制定全面的人工智能教育計劃。

b) 促進公眾對軍事人工智能的倫理和安全影響的認識和討論。

c) 促進人工智能研究人員、倫理學家和軍事戰略家之間的跨學科合作。

7.危機溝通機制： 建立強大的溝通渠道，防止誤解和意外升級：

a) 專門為人工智能相關事件創建熱線和安全通信協議。

b) 在人工智能系統出現故障或意外行為時，制定共同的降級協議。

c) 進行定期演習，以測試和改進危機溝通程序。

將人工智能融入軍事系統既帶來了前所未有的機遇，也帶來了巨大的挑戰。雖然人工智能具有增強軍事能力、改善決策和減少人員傷亡的潛力，但它也引發了深刻的道德、法律和安全問題。人工智能在軍事領域的快速發展要求我們采取緊急行動，制定國際規范、法規和安全措施。在我們前進的道路上，必須在利用軍事人工智能的優勢和降低其風險之間取得平衡。這將需要持續的國際合作、強有力的治理框架，以及對保持人類對關鍵決策的控制的承諾。通過積極應對軍事人工智能帶來的挑戰，我們可以努力創造一個技術進步促進全球安全而不是破壞全球安全的未來。

參考來源：Ahmed Banafa's books

隨著當前人工智能和機器學習程序的快速發展，大多數國家都在優先發展新的和改進的自主系統，目的是以更快的反應速度、更低的成本和更少的人力來執行多項任務。現代戰爭正變得越來越自主，包括作戰在內的多項功能正被委托給日益復雜的程序和系統。本文旨在分析使用人工智能的武器系統在軍事上的應用，特別是巡飛彈藥。文章將分析這些系統當前的能力、在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）和最近的烏克蘭-俄羅斯戰爭（2022 年）中的應用，同時還將考慮當前和未來系統將面臨的法律和倫理挑戰。文章將從安全角度分析不同自主系統的當前應用和未來趨勢，并從法律和倫理角度分析主要挑戰。

導言

縱觀歷史，戰爭一直主要是人與人之間的摩擦行為，"是人與人之間的肉體較量，每個人都使用武力迫使我們的敵人按照我們的意愿行事"。在這一論點中，技術在戰爭中一直扮演著關鍵角色，往往通過其成功的條令運用來重塑作戰方式。事實上，諸如火器和火車的發明、機械化車輛和后來的裝甲車輛以及作戰飛機的發展，以及核武器的誕生等技術突破，不僅改變了戰爭戰術的動態，而且改變了應如何發動戰爭的戰略。在過去幾十年里，人工智能（AI）領域的技術成就使更新的系統越來越多地融入我們日常生活的許多方面，目前在信息和通信技術（導航、社交媒體算法等）、工業（流程自動化和優化）、市場營銷和銷售甚至醫療保健領域都有應用。人工智能系統也在軍事工業綜合體中大顯身手，既是提供支持功能的平臺，如情報、監視、導航和增強的指揮與控制（C2）能力，也是協助完成識別和選擇目標以及實施打擊等不同復雜任務的平臺。本文將分析人工智能的后一種功能、其目前的應用以及此類能力對國際人道主義法的挑戰。不過，在探討其軍事能力之前，有必要澄清什么是人工智能、自主系統與遙控平臺的區別，以及人與機器如何相互作用。

不同層次的自主性和當前人工智能在戰爭中的應用

人工智能有許多不同的定義。最簡單地說，人工智能可以定義為一種系統、程序或機器，能夠以類似人類的智能快速執行不同的復雜任務。由于人工智能技術在各個領域的廣泛應用和可能的應用（及影響），大多數國家的軍隊都實施了自己的人工智能戰略，以利用該技術的固有優勢，如增加反應時間、降低成本和更好地防御網絡威脅。在與武器系統集成方面，應區分兩個不同的類別：a) "自動"；b) "自主"。紅十字國際委員會（紅十字委員會）是這一領域的主要機構之一，該委員會認為，這兩類系統在自主程度、功能（即可執行的任務及其復雜性）以及最重要的人類控制或監督程度方面存在很大差異。自動系統可定義為 "非遠程控制，但一旦部署就能以自足和獨立的方式運作 "的武器。自動崗哨槍、傳感器融合彈藥和某些反車輛地雷就屬于此類武器。根據這一定義，一些軍事機構認為，無人機等無人駕駛航空系統（UAS）既不應被視為完全 "自動化"，因為它們可以遙控駕駛；也不應被視為完全遙控，因為導航、起飛和著陸等功能可以 "自動化"。英國國防部試圖為自動化系統提供一個包羅萬象的定義，即那些 "根據一個或多個傳感器的輸入，在邏輯上按照預先確定的規則進行編程，以提供可預測結果的系統"。

另一方面，還有 "自主 "武器系統，未來可能會由更先進形式的人工智能集成。雖然沒有一個統一的定義，但許多軍事手冊和國際機構似乎都同意一些核心特征。例如，紅十字國際委員會（ICRC）將自主武器系統定義為 "無需人工干預即可選擇目標并對其施以武力的武器；美國國防部（US DoD）將其定義為 "一旦啟動，無需人類操作員進一步干預即可選擇并攻擊目標的武器系統"，而英國國防部（UK MoD）則給出了如下定義："能夠理解更高層次意圖和方向的系統；根據這種理解和對環境的感知，這種系統能夠采取適當行動，實現理想狀態；它能夠從眾多備選方案中決定行動方案"。因此，從這些定義中可以看出，自主武器系統的共同特征是：a) 此類系統能夠執行多項功能；b) 無需人類監督和/或批準即可運行；c) （至少在未來）還能根據周圍環境的變化進行動態調整。

一些軍事部門還根據復雜程度對自主武器系統進行了進一步分類。例如，美國國防部根據自動化和控制程度，將自主武器系統分為三大類：1）"自主武器系統"（如上定義）；2）"人類監督自主武器系統"：旨在為人類操作員提供干預和終止交戰的能力；3）"半自主武器系統"：一旦啟動，僅用于攻擊人類操作員選定的單個目標或特定目標群（美國國防部，2023 年）。最后，自主武器系統還可根據其人機一體化、控制和監督的程度細分為三個不同類別：1）"人在回路武器"：僅能在人類指令下選擇目標和投放力量的系統；2）"人在回路武器"： 2）"人在環上武器"：可在人類操作員的監督下選擇目標和投放武力，人類操作員可控制其行動；以及 3）"人在環外武器"：能夠在沒有任何人類輸入或互動的情況下選擇目標和投放武力的系統。

目前已投入實戰的具有半自主能力、屬于 "人在回路中 "類別的武器系統包括 "法蘭克斯 "1-B 近防武器系統（CIWS），這是一種艦載 20 毫米火炮系統，可自主探測、跟蹤和攻擊目標（雷神公司，2023 年）；反火箭和防空平臺，如以色列的 "鐵穹 "和德國的 "歐瑞康天盾"，均可自主探測、跟蹤、選擇和交戰。目前具有一定程度自主功能的另一類武器系統是巡飛彈藥，其能力和使用情況將在接下來的章節中分析。

巡飛彈藥：目前的能力

過去十年中，巡飛彈藥的擴散和復雜性迅速增加。如今，20 多個國家正在生產和使用此類系統，預計未來幾年這一趨勢還將加劇。與無人機不同，巡飛彈藥是一種無人駕駛飛行器，旨在識別、跟蹤并在撞擊目標后用重量不等的爆炸彈頭在可視范圍外交戰。巡飛彈藥設計為便攜式、易于發射和一次性使用，使其成為火炮和復雜導彈系統的一種成本效益高、更安全、更靈活的替代品。事實上，得益于這些特點，它們能夠（根據制造商的說法）執行多種類型的任務（情報、監視、偵察、精確打擊、反炮擊等），同時在一定區域上空長時間巡飛，從而有更多的決策選擇。雖然目前使用的巡飛彈藥的大部分任務都是自動執行的，如起飛和著陸，但更先進的系統擁有不同程度的自主能力，如導航、目標探測、跟蹤，有些甚至是交戰。事實上，以色列的 "哈比 "和 "哈羅普 "無人機、俄羅斯的 "柳葉刀-3"、土耳其的 "Kargu-2 "以及美國的 "彈簧刀"（300 和 600 系列）等巡飛彈藥都配備了全球定位系統制導、光電和紅外傳感器以及圖像處理設備，使它們（在不同程度上）能夠自主識別和跟蹤目標。最值得注意的是，"哈比 "和 "哈羅普 "巡飛彈藥被許多分析家認為是自主武器系統的典范，能夠在有限甚至沒有人工干預的情況下攻擊目標（這里指的是來自防空系統的雷達信號）。Kargu-2 是最新的系統之一。它是 STM 于 2020 年為土耳其武裝部隊開發的一款小型四旋翼飛行器，遙控或自主飛行距離為 10 千米，飛行時間為 30 分鐘，據稱配備了電子光學（EO）和紅外（IR）相機，以及使用機器學習算法進行識別的自動目標識別（ATR）系統。它還能與其他機型組成蜂群。雖然該公司稱其系統采用了 "人在環內原則"，但聯合國專家小組進行的一項調查似乎表明，利比亞民族和睦政府可能已使用 Kargu-2 無人機自主 "攻擊目標，而無需操作員與彈藥之間的數據連接"。

最近沖突中的使用情況和效果

只是在最近幾年，巡飛彈藥才被廣泛用于沖突場景。本節將分析兩個使用此類系統的案例研究及其軍事影響。

a. 納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）

2020 年 9 月，阿塞拜疆部隊在納戈爾諾-卡拉巴赫東部地區發起進攻行動，該地區是阿塞拜疆與現已解體的亞美尼亞阿爾扎赫共和國之間的爭議地區。在這次進攻中，阿澤里部隊廣泛使用以前購買的以色列 Harop 和 Harpy-2 型彈藥，以及其他土耳其制造的無人機，有計劃地消滅目標。這些輕型 "自殺式無人機 "的射程可達 200 公里，可手動或自動操作，并配備 16 公斤重的爆炸彈頭。據 OSINT 消息來源稱，這些系統在 9 月攻勢的最初幾天發揮了巨大作用。事實上，由于這些系統具有反輻射能力，阿塞拜疆在 9 月 30 日期間和之后對亞美尼亞 T-72 坦克縱隊以及亞美尼亞地對空導彈防御系統和炮兵陣地發動了一系列精心協調的攻擊，為阿塞拜疆空軍在一些地區發動攻擊以及阿塞拜疆地面部隊奪取蘇沙等戰略要地鋪平了道路。考慮到亞美尼亞陸軍加強了大量武器庫，這些系統對亞美尼亞軍事裝備和人員造成的影響令人印象深刻。官方數字各不相同，但根據基于 OSINT 的研究，在短短大約 40 天的交火和沖突中，阿塞拜疆無人機和巡飛彈藥成功發現并摧毀了大量坦克、裝甲運兵車、火炮、雷達和防空導彈基地（9K33 Osa、遠程 S-300 和至少 1 個 Tor-M2KM）以及電子戰設備。可以說，阿塞拜疆軍事攻勢的成功在很大程度上歸功于對無人偵察機和自殺式彈藥的協調使用，這些彈藥由于體積小，成功地躲過了亞美尼亞防空系統的雷達信號。雖然亞美尼亞的防空導彈確實擊落了一些自殺式彈藥，但考慮到損失的相對數量，這些系統顯然在有效削弱亞美尼亞防御能力方面發揮了決定性作用。

b. 烏克蘭-俄羅斯沖突（2022 年）

烏克蘭戰爭是迄今為止最廣泛使用 "自殺式無人機 "的戰爭，尤其是俄羅斯武裝部隊。據報道，在沖突的第一年，俄羅斯空軍由于在烏克蘭防空部隊手中損失了大量飛機而在空中優勢爭奪戰中失去了優勢，此后俄羅斯開始更加重視混合使用各種類型的偵察無人機，如扎拉 421 和奧蘭、埃勒龍系列，以及像柳葉刀-3 這樣的巡飛彈藥，還有數量更多的伊朗制造的沙赫德-136。后兩者已被用于打擊特定的高價值目標，如防空系統、炮兵陣地和其他靜態目標，以及前線后方數公里處的敏感民用基礎設施（發電站、輸電線路、水庫等）。

事實證明，沙赫德-136 尤其是俄羅斯武裝部隊的寶貴資產，也是烏克蘭地對空導彈（SAM）和火炮基地的頭疼問題。該系統于 2022 年 9 月被引入俄羅斯武庫，作為一種臨時且相對廉價的解決方案，旨在填補俄羅斯無人機艦隊和巡航導彈武庫耗盡所造成的能力缺口，同時由于西方長期制裁制造這些系統所必需的高科技組件，導致當地生產能力嚴重下降。沙赫德-136 系統是一種遠程 "單向攻擊 "巡飛彈藥，裝備有用于偵察的照片和視頻設備，以及 30 至 50 公斤重的爆炸彈頭。它的射程據稱超過 2000 公里，巡飛速度高達 180 公里/小時，可巡飛數小時。這些系統中的多個系統還可以從一輛普通卡車上 "齊射 "發射。就自主功能而言，Geran-2 系統非常簡單。最值得注意的是，得益于其導航系統以及衛星和無線電信號的結合，"杰蘭-2 "可以預先編程，自主飛行并攻擊預先設定的特定地點。最新型號還配備了俄羅斯 Komet-M 數字接收器，用于改進導航、信號和抗干擾。一些分析家不排除自殺式無人機的變型也可能安裝用于打擊硬目標的紅外攝像機，使系統能在末端階段直接、更準確、自主地飛向熱源。但這一能力尚未得到證實。與納戈爾諾-卡拉巴赫沖突類似，像 "Geran-2 "這樣的巡飛彈藥從戰術和戰略層面產生的影響都相當大。從作戰角度看，伊朗彈藥提供的更遠射程，加上其低廉的成本、低雷達探測率以及從前線任何地方大量發射的固有能力，正在日益擴大烏克蘭防空系統的缺口，從而使其他高價值目標，如炮兵陣地、補給和通信網絡以及關鍵基礎設施，更容易受到縱深攻擊。雖然大部分攻擊都能被動能防御系統（如 ZSU 和導彈防空系統）有效抵御，但由于隨時發射的系統數量龐大，一些系統還是設法穿過了烏克蘭的防空系統，摧毀了 4 輛自行榴彈炮、2 輛裝甲運兵車以及若干電力基礎設施。其數量之多、用途之廣、射程之遠、續航時間之長，使其非常適合于低成本的 SEAD 行動，以及探索和發現防御漏洞，為巡航導彈攻擊鋪平道路。

增強自主性的法律挑戰

國際人道主義法（IHL）是國際公法中關于限制戰爭對非戰斗人員有害影響的規則，在這一法律領域，包括巡飛彈藥在內的自主武器系統一直是學者們爭論的主題。法律學者已經確定了至少三個主要的法律挑戰，這些挑戰是由更多獨立自主系統的潛在發展和使用所帶來的。這些挑戰具體涉及 1949 年日內瓦四公約《第一附加議定書》規定的區分、相稱和預防規則，即

1. 它們區分合法目標與民用目標和平民的能力；

2. 附帶傷害平民和損壞民用物體的風險；

3. 人類操作員理解該系統并驗證其操作符合國際人道主義法的能力。關于第一點，有觀點認為，要使系統能夠自行區分合法與非法目標，就必須為其配備掃描儀和傳感器，使其能夠區分民用物體和軍事目標。然而，在戰爭中，環境往往會迅速發生變化，因此，這些事先根據特定條件和特定參數設計和編程的系統將無法考慮戰場上隨時間發生的所有變化因素和變量，并相應調整其交戰參數，從而導致潛在的不可預測的結果，以及攻擊中的歧視。即使在人類仍能控制觸發器的系統中，研究也表明，在快節奏、壓力大和不確定的條件下，操作員可能只是不加批判地過度依賴系統的建議，這種情況被稱為 "自動化偏差"。第二點與戰爭中的相稱性原則有關，該原則要求軍事指揮官在攻擊前采取一切可能的預防措施，以免造成與預期軍事優勢不相稱的過度損害（《第一附加議定書》第 51.5b 條）。因此，在決定自主實施攻擊時，這些系統需要通過定性分析來判斷對合法目標實施的攻擊是否被認為是相稱的，或者是否已經采取了所有可行的預防措施，從而使程序符合這一規則。有人認為，這種背景評估始終需要人類的判斷。第三點也是最后一點涉及自主系統的可預測性。事實上，為了遵守相稱性和預防性規則，指揮官必須確信他選擇使用的武器將以某種方式發揮作用，并將產生可預測的可靠效果。如果武器在任何環境或情況下的效果都無法控制或無法完全預見，那么他就有可能違反國際人道主義規則（同上）。紅十字國際委員會對這些與注入了更先進、更獨立的人工智能的日益自主的系統相關的法律和倫理風險尤為關注。紅十字國際委員會一直主張為自主武器系統的開發和使用制定一套全面的、具有約束力的規范和規則，例如限制目標類型、地理范圍和使用環境，并規定必須有人類監督。從這個意義上說，2016 年，在《聯合國特定常規武器公約》（CCW）的工作范圍內成立了一個政府專家組，討論與致命性自主武器系統領域的技術有關的問題。2019 年，政府專家小組通過了一份指導原則清單，旨在幫助成員國在討論致命性自主武器系統的法律和倫理風險時找到共同點。雖然政府專家小組定期召開會議討論此類問題，但制定此類系統監管框架的道路似乎還很遙遠，主要原因是對致命性自主武器系統尚無一個共同認可的定義，因為它需要涵蓋更廣泛的人機交互主題。

結論：未來會怎樣？

在過去幾年中，巡飛彈藥的發展、使用和能力都有所提高。最近在納戈爾諾-卡拉巴赫和烏克蘭發生的沖突表明，它們能以相對低廉的價格有效打擊前線后方的高價值目標，通常可替代巡航/SEAD 導彈和火炮系統，在某些情況下，其射程甚至超過它們。然而，正如其他作者所言，巡飛彈藥也有可能用于其他目的，如早期預警和近距離空中支援。在過去幾年中，歐洲各國對投資采購現有或開發本地解決方案的興趣日益濃厚，而大國作為該領域的技術領導者之一，正在從烏克蘭戰爭中吸取教訓，以制定使用和防御巡飛彈藥的進攻和防御條令。就此類系統的能力而言，發展趨勢似乎是提高系統的自主性，這在很大程度上是由于人工智能在機器學習和深度學習領域的進步，以及需要規避預警設備造成的無線電信號干擾，而 AWS 對這些干擾是免疫的。事實上，一些自主系統已經在使用商業化的先進人工智能軟件和硬件，這些軟件和硬件使用不同的傳感器，能夠通過分析大量數據自動識別物體并對其進行分類。例如，烏克蘭武裝部隊最近推出了一款名為 "Saker "的人工智能無人機，它既能進行第一人稱視角（FPV）攻擊，也能在人類監督下自主識別目標并可能與之交戰，其目的是限制反應時間，并消除干擾的影響，否則操作員將無法直接控制。最后，關于與國際人道主義法相關的難題，雖然一些西方國家，最著名的是美國和英國，已經實施了開發和使用 "負責任的 "人工智能和自主系統的指導方針和法規，如全面審查和在交戰階段持續的人類監督，但其他國家可能并不傾向于這樣做。其背后的原因是，由于其生產成本低廉、用途廣泛，再加上易于與日益先進的人工智能集成，大規模生產能夠自主實施攻擊的系統（即使效率較低）將更具優勢，這一點在烏克蘭已經可以看到。

參考來源：MONDO INTERNAZIONALE

本文深入探討了當前頂尖的人工智能技術，即生成式人工智能（Generative AI）和大型語言模型（LLMs），如何重塑視頻技術領域，包括視頻生成、理解和流媒體。文章強調了這些技術在制作高度逼真視頻中的創新應用，這是在現實世界動態和數字創造之間架起橋梁的一大飛躍。研究還深入探討了LLMs在視頻理解方面的高級能力，展示了它們在從視覺內容中提取有意義信息方面的有效性，從而增強了我們與視頻的互動。在視頻流媒體領域，本文討論了LLMs如何有助于更高效和以用戶為中心的流媒體體驗，適應內容交付以滿足個別觀眾偏好。這篇全面的綜述貫穿了當前的成就、持續的挑戰和將生成式AI和LLMs應用于視頻相關任務的未來可能性，強調了這些技術為推動視頻技術領域的進步——包括多媒體、網絡和人工智能社區——所持有的巨大潛力。

影響聲明—本文通過研究生成式人工智能和大型語言模型（LLMs）在視頻生成、理解和流媒體中的集成，為視頻技術領域做出了貢獻。對這些技術的探索提供了它們在增強視頻內容的真實性和互動性方面的潛力和局限性的基礎理解。LLMs在視頻理解方面的探索為可訪問性和互動的進步奠定了基礎，有望提高教育工具的效能、改進用戶界面和推進視頻分析應用。此外，文章強調了LLMs在優化視頻流媒體服務中的作用，導致更個性化和帶寬高效的平臺。這可能會顯著惠及娛樂行業，提供適應個人偏好的自適應流媒體解決方案。通過識別關鍵挑戰和未來研究方向，文章指導了將AI與視頻技術融合的持續努力，同時提高了人們對潛在倫理問題的認識。其影響力超越了學術界，鼓勵在視頻技術中負責任地發展AI和制定政策，平衡技術進步與倫理考量。

近年來，由于視頻相關技術的激動人心的進步，視頻內容的創建、分析和傳遞都經歷了重大突破。學術界和工業界已共同推動視頻處理領域可能性的極限，從創建逼真的視頻到理解復雜的視覺環境以及優化視頻流媒體以改善用戶體驗。整合生成式AI和大型語言模型（LLM）可以在視頻相關領域開辟激動人心的可能性。 隨著創造逼真且上下文一致的視頻的能力，視頻創作已成為一個引人入勝的研究領域。研究人員已在利用深度學習方法如生成對抗網絡（GANs）制作揭示細節且捕捉現實世界動態本質的電影剪輯方面取得了重大進展。然而，如長期視頻合成一致性和對生成內容的精細控制等挑戰仍在探索中。

視頻理解方面也有類似的發展，該領域涉及從視頻剪輯中提取重要信息。傳統技術依賴于手工創建的特征和視頻動態的顯式建模。最近在語言和視覺方面的進步取得了顯著進展。像OpenAI的GPT等預訓練的基于變換器的架構在處理和生成文本數據方面展示了令人印象深刻的才能。這些LLM對于視頻理解任務，如字幕、動作識別和時間定位，具有巨大的潛力。

此外，由****于對高質量、高分辨率和低延遲視頻服務的需求日益增加，改善視頻傳遞已變得越來越重要且具有挑戰性。帶寬限制、網絡抖動和不同用戶偏好顯著阻礙了無縫和沉浸式的流媒體體驗。通過提供感知上下文的視頻分發、實時視頻質量改進和根據用戶偏好的自適應流媒體，LLM提供了一個克服這些困難的激動人心的方法。

鑒于這些進展，本研究徹底分析了生成式AI和LLM在生成、理解和流式傳輸視頻方面的潛力。我們回顧了現有工作，試圖回答以下問題： ? 提出了哪些技術，并正在徹底改變上述視頻研究領域？ ? 為了推動上述視頻服務中生成式AI和LLM方法的使用，還有哪些技術挑戰需要解決？ ? 由于采用生成式AI和LLM方法，引發了哪些獨特的關注？ 我們希望吸引多媒體、網絡和人工智能社區的關注，以鼓勵對這一迷人且迅速發展的領域的未來研究。

我們設想生成式AI和大型語言模型（LLM）在視頻的整個生命周期中發揮關鍵作用，從生成、理解到流媒體。該框架跨越了三個主要的計算機科學社區，即人工智能、多媒體和網絡。人工智能社區正在見證前所未有的發展速度，從2021年到2022年僅用了大約一年的時間就從能夠進行文本到圖像生成的模型發展到能夠進行文本到視頻生成的模型。現在甚至有演示展示了僅使用提示就能創建3D視頻的能力。因此，我們可以想象生成式AI將對視頻生成行業變得更為重要，超越甚至完全替代傳統的生成方法。視頻理解在許多情況下都很有用，例如場景分割、活動監控、事件檢測和視頻字幕，這是一個獲得越來越多關注的新興方向。自2023年以來，像GPT-4和Video-ChatGPT [8]這樣的最先進產品也顯著提升了LLM理解圖像和視頻等多模態輸入的能力。就視頻流媒體而言，LLM還有改進流媒體管道幾個關鍵步驟的有趣潛力。例如，一個理解能力改進的模型可以把握視頻場景的語義意義，并通過相應地改變編碼率來優化傳輸。此外，如點云這樣在XR游戲中廣泛使用的3D視頻流媒體，可以從LLM對周圍環境的理解中受益，預測用戶下一刻的視野范圍(FoV)來進行內容預取。

A. 主要組成部分 生成式AI和LLM之間的協同作用已在視頻生成領域開辟了新的前沿，打造與現實幾乎無法區分的視覺效果。這些技術共同豐富了數字景觀，創造了創新內容如下（第IV-A節）： ? 生成對抗網絡（GANs）利用生成網絡和判別網絡之間的創造性對抗過程來理解和復制復雜模式，產生逼真的視頻樣本。 ? 變分自編碼器（VAEs）生成連貫的視頻序列，提供了一個結構化的概率框架，用于無縫地融合敘事上合理的幀。 ? 自回歸模型創建的序列中，每個視頻幀都邏輯上從上一個幀繼承，確保敘事和視覺的連續性，吸引觀眾。 ? 擴散模型將復雜的文本敘述轉換為詳細和高分辨率的視頻，推動文本到視頻合成的界限。 接下來，LLM通過提供富有情境的解釋和描述來增強視頻理解，促進更深入的視頻內容參與（第IV-B節）： ? 視頻字幕使用LLM生成富有洞察力和準確的描述，以自然語言捕捉視覺內容的本質，使視頻更易于搜索和訪問。 ? 視頻問答利用LLM的情境理解能力處理復雜的觀眾詢問，提供增值且深入的觀看體驗的回應。 ? 視頻檢索和分割由LLM革新，它們解析和分類視頻內容為可理解的段落，簡化了龐大視頻庫的可搜索性和導航性。 最后，LLM可以通過優化帶寬使用、個性化內容交付和增強觀眾互動等方式重新定義流媒體景觀（第IV-C節）： ? 帶寬預測通過分析過去和現在的網絡數據的LLM進行改進，預測未來需求以主動分配資源，從而確保流暢的流媒體。 ? 視點預測通過LLM對內容和用戶行為的理解增強，預測視頻中的下一個焦點區域，提供量身定制且沉浸式的觀看體驗。 ? 視頻推薦和資源分配通過LLM的分析能力得到提升，將觀眾偏好與內容匹配并管理網絡資源，提供定制化且高效的流媒體服務。

前美國防部長馬克·埃斯珀（Mark Esper）曾經說過：“歷史告訴我們，那些率先利用新一代技術的人往往在未來幾年的戰場上擁有決定性的優勢”。

人工智能與機器學習技術對戰場的影響

人工智能和機器學習將在塑造現代戰場方面發揮關鍵作用。這些技術增強了態勢感知能力，優化了決策，并提供了競爭優勢。

從用于偵察的自主無人機到用于供應鏈管理的預測分析，它們的影響是深遠的。在烏克蘭的行動凸顯了這些技術的應用：由克里斯·希爾博士領導的陸軍物資司令部分析小組利用作戰數據在需要時協助需求規劃，同時無縫預測和協調需求。快速處理此類大量數據的能力允許實時威脅檢測和響應，從而挽救生命和資源。

此外，人工智能有助于開發復雜的網絡防御系統，并支持創造更智能、適應性更強的武器。簡而言之，人工智能和機器學習正在通過提高效率、準確性和整體有效性來徹底改變戰爭。隨著我們繼續開展活動和運營，并在全球范圍內進行投資，情況將保持不變。

總的來說，指揮官和領導者必須信任這項技術，才能在聯合全域作戰中證明其有效。當務之急是，所有梯隊的領導者都必須考慮如何制定和實施與家鄉站的數據訓練策略——以及戰斗訓練中心的參與——以建立對技術的信心，以便領導者能夠以信任的速度運作。

在不斷變化的戰爭環境中，技術進步不斷塑造著武裝部隊的作戰方式。從南北戰爭期間的加特林機槍到二戰期間的DUKW兩棲車輛和M-3半履帶運兵車，技術一直影響著我們的戰斗方式。

在這些進步中，人工智能和機器學習已成為游戲規則的改變者，無疑將徹底改變現代戰場。它們的整合在軍事行動的各個方面，從情報收集到決策等方面都帶來了前所未有的改進。

量子計算和機器學習可以在幾秒鐘內做出比傳統工作人員在軍事決策過程中更多的行動方案，這允許決策速度，這將給我們帶來決定性的優勢。

隨著戰爭性質的變化，我們正處于一個戰略轉折點，正如現已退休的馬克·米利將軍在 2023 年 7 月發表的“聯合部隊季刊”文章《戰略拐點：戰爭性質中最具歷史意義和最根本的變化正在發生——而未來籠罩在迷霧和不確定性中》中所闡明的那樣。

“我們必須努力比敵人少犯錯，”他說。這要求我們的聯合特遣部隊在聯合作戰概念的指導下進行根本性轉變。隨著我們過渡到一個新的戰爭時代，如果我們要贏得“比敵人少犯錯”的戰斗，我們必須確保聯合部隊被納入人工智能和機器學習的整合中。

同時，全面了解戰場對于軍事成功至關重要，人工智能和機器學習將使軍隊能夠利用大數據和實時信息的力量來增強態勢感知能力。配備人工智能算法的自主無人機可以以無與倫比的效率執行偵察任務，捕獲有關敵人動向、地形狀況和潛在威脅的數據。這些信息可以快速處理，使指揮官能夠在使用傳統方法所需時間的一小部分內做出明智的決定。

這種增強的態勢感知能力不僅可以最大限度地降低士兵的風險，還可以對新出現的威脅做出積極反應。簡而言之，訪問可以快速處理和分析的數據，為指揮官和作戰人員的實時決策提供信息，這將改變戰場上的游戲規則。

利用人工智能和機器學習等技術將塑造我們如何在未來的戰斗中采用這一概念，并決定我們如何培訓和發展梯隊領導者，以便在競爭、危機或沖突中利用這項革命性技術。

在“軍事評論”最近的一篇文章中，堪薩斯州萊文沃思堡陸軍聯合武器中心司令米爾福德·比格爾中將談到了我們必須如何通過減少對材料的依賴和提高對信息維度的利用來優化指揮所。

人工智能對提高決策速度的至關性

在混亂的戰爭中，瞬間的決策可以決定戰斗的結果。

正如在第二次世界大戰期間的中途島海戰中所看到的那樣，在那場海戰中，決策速度決定了成敗。人工智能和機器學習算法旨在處理大量數據并識別人類可能遺漏的模式。這些工具將改變組織如何更快地做出更好的決策。

將那些經常在“數據脫節”環境中作戰的戰場最邊緣的指揮官提升到行動指揮官和上層之間費力的信息流的犧牲品。

這種能力有助于軍事領導人做出更明智的決策，從選擇最佳戰略到根據實時情報評估最佳行動方案。從歷史數據中得出的預測分析還可以幫助預測敵人的動向并識別其防御中的潛在弱點。這是對指揮官現在利用的人類情報和信號情報流的一大補充。

人工智能對軍事行動方法的影響

最后，利用這項技術可以采取更有計劃、更有效的軍事行動方法，從而最大限度地減少傷亡并提高任務成功率。

戰略競爭對手正在部署能力，通過所有領域的多層對峙來對抗對手，這將要求在太空、網絡、空中、海上和陸地上擊敗多層對峙。實時檢測和響應威脅的能力是現代戰爭的重要組成部分。

人工智能驅動的系統可以同時監控多個數據源，從衛星圖像到截獲的通信。通過實時分析這些數據，算法可以識別異常和潛在威脅，從而立即向軍事人員發出警報。這種積極主動的方法能夠實現快速響應和反擊，防止對手占據上風。

無論是對關鍵基礎設施的網絡攻擊還是敵軍的移動，人工智能驅動的威脅檢測系統在維護軍事行動的安全性和完整性方面都具有顯著優勢。

后勤和供應鏈管理是任何軍事行動的命脈。在全球綜合后勤環境中，有太多相互作用的變量，維持者無法有效監控。

如今，人員只能通過各種數據流對車隊和供應商品的歷史數據進行監控。正如 Lone Star Analysis 的 John Price 在 2021 年 8 月發表在“軍事嵌入式系統”上的一篇文章中所寫的那樣，“計算機系統可以提供持續的評估，并且有足夠的機器智能，預測就會變得強大。

人工智能和機器學習通過預測需求模式、識別供應短缺和簡化分銷路線來優化這些流程。這包括人工智能驅動的基于車輛狀態的維護，該維護監控車輛的各個方面，從進氣到排氣以及其中的所有點。

因此，我們將范式完全從工廠轉移到了工廠，現在需求從散兵坑傳到了工廠。基于車輛狀態的維護利用預測性和規范性分析，同時提供持續診斷以及提供問題預測和解決方案處方，從而使人員能夠專注于進行特定調整，以優化軍用車隊的運營可用性。

這不僅確保了部隊擁有必要的資源，而且還最大限度地減少了浪費并降低了成本。通過自動化重復性任務和優化路線，武裝部隊可以更有效地分配資源，并在速度和效率方面保持競爭優勢。這種由人工智能和機器學習實現的精確維持確保響應符合需要，或者從散兵坑移動到工廠，而不是從工廠轉移到散兵坑。

同時，現代戰爭超越了傳統戰場，也包括了網絡領域。人工智能和機器學習在制定針對網絡威脅的自適應防御策略方面發揮著至關重要的作用。

美國防部的OODA - 觀察，定位，決策和行動 - 是作戰人員使用數據不僅實現有根據的決策，而且及時定位的循環。這些技術可以快速識別和響應網絡攻擊，分析模式以區分正常的網絡活動和可疑行為。此外，人工智能驅動的網絡安全系統可以從以前的攻擊中吸取教訓，并不斷提高其檢測和消除新出現的威脅的能力。

隨著世界的不斷發展，沖突的性質也在不斷變化。人工智能和機器學習已成為現代軍事武器庫中不可或缺的工具。他們處理大量數據、加強決策和實現實時響應的能力改變了武裝部隊的運作方式。

從提高態勢感知到徹底改變供應鏈管理和網絡安全，這些技術正在塑造戰爭的未來。

美國防部致力于遵循“設計即使用”的方法，在聯合全域作戰中利用這項技術。在開發解決方案時，每種服務都有不同的要求。

美國陸軍的要求可能是移動中的士兵或地面戰車;相比之下，對于空軍來說，這個案例可能是前沿空軍基地所需要的。

隨著向前邁進，這些技術的整合對于保持軍事優勢和確保軍事人員在現代戰場上的安全和成功仍然至關重要。借助人工智能和機器學習，無疑將能夠“以最先的速度”到達那里。

參考來源，David Wilson，美國陸軍維持司令部司令

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

背景

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

科學、技術和工藝

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

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

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

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

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

當前項目

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

美國聯合全域指揮與控制 (JADC2)

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

北約的聯合任務網絡（FMN）

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

中國的智能指揮控制系統

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

未來項目

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

一體化防空與導彈防御系統 (IAMD)

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

DARPA 計劃

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

結論

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

參考來源：SIAM

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

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

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

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

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

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

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

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

3 掌握情況和減少人為錯誤

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

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

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

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

4 技術和倫理方面的考慮

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

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

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

結論

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

參考來源：CEEEP

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。

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

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

認知戰爭： 新領域

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

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

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

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

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

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

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

數字化、透明戰爭時代

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

精確武器的影響

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

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

未來： 人工智能驅動的變革

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

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

即將結束...

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

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

這些問題不僅是技術問題，更是深刻的哲學問題，涉及我們的價值觀和原則。

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

我們如何防止這種濫用？

我們如何在利用人工智能的好處和防范其潛在風險之間取得平衡？

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

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

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

LLMs： 人工智能的突破

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

軍事規劃領域的LLM

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

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

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

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

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

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

挑戰與關切

盡管有諸多優勢，但在軍事規劃中實施 LLMs 還面臨一些挑戰和問題：

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

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

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

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

合作機會

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

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

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

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

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

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

結論

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

作者：Chad Scott

原文來源：Crossroads of Power

多模態人機交互旨在利用語音、圖像、文本、眼動和觸覺等多模態信息進行人與計算機之間的信息交換。在生理心理評估、辦公教育、軍事仿真和醫療康復等領域具有十分廣闊的應用前景。本文系統地綜述了多模態人機交互的發展現狀和新興方向，深入梳理了大數據可視化交互、基于聲場感知的交互、混合現實實物交互、可穿戴交互和人機對話交互的研究進展以及國內外研究進展比較。本文認為拓展新的交互方式、設計高效的各模態交互組合、構建小型化交互設備、跨設備分布式交互、提升開放環境下交互算法的魯棒性等是多模態人機交互的未來研究趨勢。

受益于物聯網的發展,人機交互設備在人們的 日常生活中得到了廣泛應用。 近年來,計算機視覺、 手勢識別和人工智能等技術蓬勃發展,頭戴式設備、 顯示屏和傳感器等硬件技術取得了明顯的進步,人 機交互不再局限于單一感知通道(視覺、觸覺、聽 覺、嗅覺和味覺)的輸入輸出模態(Bourguet,2003)。 多模態人機交互旨在利用語音、圖像、文本、眼 動和觸覺等多模態信息進行人與計算機之間的信息 交換。 其中包括人到計算機的多模態信息輸入與計 算機到人的多模態信息呈現,是與認知心理學、人機 工程學、多媒體技術和虛擬現實技術等密切相關的 綜合學科。 目前,多模態人機交互與圖像圖形領域 中的各類學術和技術聯合得越來越緊密。 多模態人 機交互技術作為人—機—物的技術載體,在大數據 與人工智能時代,其學術和技術發展前沿與圖像圖 形學、人工智能、情感計算、生理心理評估、互聯網大 數據、辦公教育和醫療康復等領域發展息息相關。 多模態人機交互研究最早出現在 20 世紀 90 年代, 多項工作提出了將語音和手勢融合在一起的交互方 法 ( Pavlovic 等, 1997; Ando 等, 1994; Cassell 等, 1994)。 近幾年,沉浸式可視化( Jansen 等,2014)的 出現為人機交互提供了一個新的多模態交互界面: 一個融合了視覺、聽覺和觸覺等多個感知通道的沉 浸式環境。

在學術 界, 多 模 態 人 機 交 互 的 學 術 成 果 在 IEEE-TPAMI( IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)、IEEE-TIP( IEEE Transaction on Image Processing)、IEEE-TASLP( IEEE / ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing)、IEEE-TNNLS(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems )、 ACM-TOCHI ( ACM Transactions on Computer-Human Interaction) 等國際 期刊和 CHI(Computer-Human Interaction)、UbiComp (Ubiquitous computing)、CSCW(ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing)等國際會議呈現穩步增長,創新成果層 出不窮。 在產業界,語音、人臉和手勢等新型交互的應用 從噱頭轉趨理性,聚焦于車載、直播等特定場景。 觸 屏搭配一種新模態的交互方式,是當前多模態交互 產品落地的主要形態。 增強現實等新型輸出/ 顯示 模態的技術逐漸成為未來多模態人機交互產品新的 主要場景。 各國政府高度重視多模態人機交互。 在“十三 五”期間,我國設立多項重大重點項目支持多模態 人機交互方向的研究。 例如,國家重點研發計劃項 目“基于云計算的移動辦公智能交互技術與系統”、 “多模態自然交互的虛實融合開放式實驗教學環 境”等。 美國海軍開始構建下一代艦艇多模態人機 交互模式,采用全息化的指揮模式,通過佩戴視覺和 觸覺傳感器對艦船進行控制。 英國海軍公布的 T2050 未來水面艦艇概念,以多模態人機交互的方 式,有效提高工作效率。

本文旨在綜述多模態人機交互的最新進展,幫 助初學者快速了解和熟悉多模態人機交互領域;對 多模態人機交互方式進行分類整理,幫助該領域的 研究者更好地理解多模態人機交互中的各種技術; 對多模態人機交互領域面臨的機遇和挑戰進行梳 理,啟發相關研究者做出更有價值的多模態人機交 互工作。 本文將從多模態信息輸入與多模態信息輸出兩 方面對多模態交互技術進行綜述。 其中,多模態信 息輸入過程涉及可穿戴交互技術以及基于聲場感知 的輸入交互技術。 多模態信息呈現過程涉及大數據 可視化交互技術、混合現實交互技術以及人機對話 交互技術。 下面分別從大數據可視化交互、基于聲 場感知的交互、混合現實實物交互、可穿戴交互和人 機對話交互 5 個維度介紹多模態人機交互的研究進 展。 內容框架如圖 1 所示。