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當下，全球國防工業正在快速進步發展和創新。更復雜的是，這些進步跨越了不同的技術，其中幾個關鍵的技術趨勢旨在改變2024年及以后的國防能力并加強國家安全行動。

關鍵要點

• 人工智能、3D 打印、超連接、網絡安全、數字孿生技術、可持續發展努力和軍事物聯網是 2024 年將塑造該行業的主要國防技術趨勢。

• 這些技術專注于增強國防能力、克服供應鏈問題、實現可持續發展目標和提高流程效率。

• 持續的數字化轉型對于應對國家安全的動態挑戰至關重要。

人工智能和機器學習

預計到 2024 年，人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 技術的國防應用將越來越多。根據行業分析：

• 人工智能和機器學習將用于優化復雜的國防行動，增強決策，實現預測分析，并提高整體軍事效率。

• 算法可以快速分析來自不同來源的大量數據，并確定可操作的見解，以獲得戰略優勢。

• 人工智能系統的自學習能力將有助于適應動態的戰斗情況。

• 通過人工智能實現日常任務的自動化將使人類的工作集中在批判性思維和任務規劃上。

• 人工智能虛擬助手、計算機視覺系統、自主無人機、網絡防御工具、兵棋推演模擬是一些應用。

• 全球軍事人工智能市場規模預計將從 2022 年的 62.6 億美元增長到 2028 年的 131.6 億美元，復合年增長率為 12.2%。

例如，美國國防部的 MAVEN 項目通過梳理無人機監控錄像并識別目標和模式，將人工智能用于地理空間分析。這加強了情報收集，并幫助作戰人員領先于新出現的威脅。

擴展人工智能應用

雖然人工智能已經被納入情報處理、網絡安全、后勤優化和模擬訓練環境等領域，但未來的國防應用正在迅速擴展：

1、自主系統

人工智能算法正在為自動駕駛補給卡車、損害評估無人機、3D 打印機器人和小隊支援陸地機器人等國防系統實現更大的自主性：

• 自主無人機蜂群，可以自我組織并根據任務態勢感知進行調整。
• 自動駕駛汽車可以在困難的地形上行駛，從而節省人力。AI 路徑規劃可最大限度地提高效率。
• 固定翼和四軸飛行器無人機可以自主監視戰場，降低風險。
• 醫療援助機器人可以自主疏散和治療受傷的士兵，進行初步護理。

2、AI 優化的通信

ML 模型可以對軍事通信進行編碼/解碼以確保安全性，并建議優化的波形協議。抗干擾、自愈網狀網絡可以保持連接。特別與新的戰術鏈路通信系統有關，或與戰場上5G通信系統的潛力有關（仍然存在一些局限性）。

3、增強的仿真環境

AI 生成越來越逼真的模擬環境，用于在各種場景中訓練戰斗機飛行員、坦克乘員和步兵部隊：

• 基于物理的損害建模可以準確地再現武器破壞和環境影響。
• 自適應敵方人工智能提供動態挑戰，以提高部隊的準備狀態。
• 模擬平民和村莊在執行任務時也會做出適當的反應。

4、對話式 AI 助手

像 Anthropic Clara 這樣的 AI 虛擬助手在理解自然語言和參與細致入微的對話方面表現出越來越強的能力：

• 助手可以成為私人導師，對新兵進行從協議、車輛維修到任務規劃等各個方面的培訓。
• 他們通過從討論中推斷出最佳策略來為指揮官提供建議。
• 作為服務人員的數字伴侶，它們可以減輕焦慮，提高動力和士氣。

這種對話代理在進行繁瑣的行政工作時，使關鍵的國防相關知識更容易獲得。隨著語言模型研究的指數級進展，到 2024 年，AI 助手自然交談的能力將發生轉變，從而大大提高其實用性。

人工智能賦能的國防系統已經取得了成功，但也面臨著訓練數據偏差、決策透明度問題和采用猶豫等挑戰。機器學習、神經網絡、預測分析和自然語言處理方面正在進行的研究重點是克服這些障礙，使人工智能在 2024 年成為不可或缺的力量倍增器。

高度互聯的國防生態系統

越來越多的技術轉向創建靈活且可互操作的多域防御生態系統。傳統上，陸地、空中、海洋、太空、網絡領域中不同的網絡和系統正在融合：

• 這種超連接性可實現跨多軍種任務和國際聯盟盟友的無縫數據和信息共享。
• 它得到了戰術邊緣云、私有云、混合模型等云計算模型的推動。

1、戰術邊緣云

分布式云基礎設施，專注于步兵巡邏隊、裝甲車等野戰單位。它提供：

• 用于低延遲戰場決策的本地存儲/計算。
• 實時匯總來自車身、車輛和無人機傳感器的數據。
• 人工智能從邊緣融合的傳感器饋送中提煉出可操作的情報。

2、私有國防云

針對國防數據主權、規模和安全需求定制的企業級云解決方案：

• 全球私有云提供了存儲、處理來自衛星、監視系統的情報的能力。
• 他們使用虛擬化安全地托管模擬器、ERP、計算機視覺應用程序。
• 內置的網絡安全工具，如加密、訪問控制，可保護敏感數據。

3、 混合模型

公有云、私有云和邊緣資源的組合，專為任務需求量身定制：

• 當工作負載快速擴展時，云爆發無縫到商業云。
• 跨戰術邊緣、私有云和公有云聚合數據。

BAE系統的聯邦云通過將空中、陸地、海洋、太空領域橋接到靈活的云架構上，實現超連接系統。美國國防部 JADC2 采用類似的混合云方法。到 2024 年，向彈性、可重構的多域云平臺的融合將加速，以實現超連接的國防任務。

Indra 正在歐洲聯合會中積極開發其中的一些解決方案，這些解決方案將在未來幾年內推動這些技術的采用。

4、網絡安全 - 捍衛數字前沿

網絡攻擊是一種嚴重且始終存在的國家安全威脅。高級持續性威脅、勒索軟件、供應鏈攻擊可能會削弱關鍵的防御基礎設施。

由敵對國家的復雜網絡組織正在不斷探測網絡的弱點，以提取情報或獲得未來破壞的訪問權限。因此，強大的網絡安全勢在必行。

5、IT/OT 融合

武器、車輛、工業控制系統等傳統信息技術 （IT） 和作戰技術 （OT） 系統正在通過 IP 網絡融合，以實現數據可訪問性：

• 這擴大了容易受到威脅的攻擊面，這些威脅可能從企業 IT 跨界到運營 OT 系統。
• 傳統的 OT 系統通常缺乏現代安全工具，從而導致漏洞。
• OT 平臺的入侵可能會對現實世界產生災難性的影響。

6、零信任和欺騙策略

零信任和欺騙網絡安全策略越來越受歡迎。

• 零信任要求在授予任何訪問權限之前進行嚴格的身份驗證和最低權限授權。這樣可以最大程度地減少攻擊爆炸半徑。

• 欺騙使用陷阱和誘餌來檢測威脅行為者并研究他們改進國防的工具。

7、網絡殺傷鏈分析

將威脅映射到網絡殺傷鏈包括入侵和攻擊進展：

• 偵察 - 敵人識別目標，收集有關漏洞的情報
• 武器化 - 對針對攻擊目標量身定制的惡意軟件有效負載進行編碼
• 投遞 - 發送帶有惡意鏈接的網絡釣魚電子郵件以下載有效負載
• 利用 - 執行代碼以觸發緩沖區溢出等漏洞
• 安裝 - 為持久性而安裝的惡意軟件，隱藏在注冊表項中
• 指揮和控制 （C2） - 打開用于遠程訪問的加密通道
• 動作 - 實現網絡攻擊目標 - 數據泄露、破壞

分析被破壞的殺傷鏈階段有助于調查，提高恢復和防御工事。

到 2024 年，高級持續性威脅的規模和復雜程度預計將增長。因此，網絡安全必須與陸、空、天防一起提升為一項關鍵的戰略能力。

增材制造材料

2024 年，由于新型高強度、多功能可打印材料的出現，國防 3D 打印能力正在擴大：

1、高性能聚合物

PEKK、PPSF/PPSU 等耐熱/耐化學腐蝕聚合物可為飛機、衛星、船舶和核應用提供耐用的 3D 打印部件。

2、先進金屬合金

鋁、鈦、鎳和鋼合金在車輛、武器和植入物方面具有優于傳統材料的強度重量比。

3、智能材料

壓電材料、形狀記憶合金和聚合物在模擬時會改變形狀/性能。這允許實時重新配置天線、機翼、傳感器。

4、生物相容性材料

生物打印利用明膠、纖維素、透明質酸材料來打印皮膚移植物、軟骨、骨骼和肌肉組織，以提供快速的現場醫療援助。

5、多材料3D打印

將聚合物、金屬和智能材料結合到一次打印中，可實現定制和多功能。防御系統可以通過交換材料輕松升級。

6、3D打印

3D打印技術也稱為增材制造，通過基于數字模型逐層沉積材料來構建結構。對于國防應用：

• 3D打印正在通過分布式按需制造幫助克服供應鏈瓶頸，從而降低成本和交付時間。飛機、陸地系統、船只可以通過 3D 打印制造。
• 它支持軍事裝備的敏捷原型設計、定制和持續升級。新的武器和車輛原型可以有效地進行測試和迭代。
• 輕量級 3D 打印無人機、車輛和武器部件可降低燃料使用量。共形 3D 打印天線可提高通信能力。
• 便攜式 3D 生物打印機允許現場提供醫療救助。食物、備件、避難所也可以按需制造。
• 據估計，從 2022 年（15 億美元）到 2030 年（140 億美元），3D 打印國防市場將以 25% 的復合年增長率增長。

法國陸軍已經利用 Ultimaker S5 3D 打印機按需制造專門的車輛零件、天線等。英國皇家海軍的新型自主船HMS Tamar還具有多個3D打印部件，以實現靈活性。3D打印技術在多材料制造、打印速度、零件強度和精度方面的持續改進將推動其在2024年的國防采用。

數字孿生和數字主線

數字孿生技術創建了一個物理實體（如飛機、車輛、基地等）的虛擬仿真模型，這些實體通過一個通用的數據環境相互連接。它支持：

• 身臨其境的 3D 可視化，用于逼真的防御系統表示。
• 對各種真實世界的場景進行建模，以評估無風險環境中的結果。
• 通過模擬遠程識別問題，以最大限度地減少停機時間。
• 準確跟蹤車隊健康狀態。
• 通過交互式數字環境對人員進行有效培訓。

數字主線需要一個通信框架，該框架將整個產品生命周期（從構思、設計、生產到部署）的數字孿生連接起來。它將促進：

• 設計模型、仿真、傳感器、執行器等之間的無縫數據集成。
• 在多個用戶之間共享不斷發展的系統見解。
• 克服數據孤島，獲得對決策至關重要的整體視圖。

根據 MarketsandMarketsTM 的數據，航空航天和國防的數字孿生和線程市場將以 16.5% 的復合年增長率從 15 億美元（2022 年）增長到 30 億美元（2027 年）。

BAE系統公司與Microsoft合作，采用其基于云的數字孿生解決方案。它提供了身臨其境的 3D 環境、模擬和數據集成，這對于他們的獵人級護衛艦計劃至關重要，從構思到部署。到 2024 年，基礎仿真、云計算、物聯網、AR/VR、數據集成和安全功能的成熟將刺激數字孿生和線程技術在國防中用于高級系統工程項目。

可持續性

航空航天和國防部門越來越關注通過脫碳工作和采用綠色技術實現環境可持續性：

• 政府法規和組織承諾正在推動全球軍隊到 2050 年實現凈零排放的可持續發展目標。
• 正在評估氫電和電動飛機等新興航空航天技術，以取代現有的基于燃料的推進系統。氫氣和混合動力推進在飛行過程中排放的溫室氣體極少。
• 電動飛機還可以實現更安靜、更隱蔽的飛行，這對任務至關重要。
• 氫燃料電池、生物燃料和太陽能系統也被評估為更清潔的能源替代品。
• 制造和維護流程正在數字化，以提高效率。人工智能正被用于優化航空航線和飛行剖面，以最大限度地減少排放和能源使用。
• 材料和設備的回收和再利用計劃已經擴大。供應鏈正在進一步本地化，以減少物流碳足跡。

例如，美國空軍和海軍已經測試了全電動和混合動力飛行演示器，測試了零排放飛行。2035年后的目標是對所有新購置的空氣系統進行優化，以實現可持續性。國防脫碳目標的實現取決于新興綠色技術的成熟，到 2024 年，投資將超過 14 億美元，這將進一步推動。

軍事物聯網

物聯網 （IoT） 范式正在通過智能互連傳感器、設備、武器系統和其他資產共同構成軍事物聯網 （IoMT） 應用于國防和航空航天領域。

相關應用包括：

• 通過智能倉庫跟蹤傳感器、液位檢測器、監控系統進行集成基地管理。
• 自動化庫存監督和物流計劃優化。
• 改進設備監控，通過設備磨損傳感器進行預測性維護。
• 通過生物傳感器和 GPS 跟蹤增強士兵健康監測，以做出適當的醫療響應。
• 通過融合多個聯網傳感器（如衛星、無人機、雷達）提供決策支持。
• 在地面基礎設施發生故障時，利用彈性網狀網絡進行安全通信。

MarketsandMarketsTM 估計，到 2025 年，軍事物聯網市場規模將從 2020 年的 18.8 億美元達到 44.2 億美元，復合年增長率為 13.5%。

泰雷茲集團利用 IoMT 對關鍵的航空航天和國防設備進行預測性維護。智能傳感器數據饋送到 AI 模型中，可提前檢測異常并采取預防措施。到 2024 年，具有底層 5G、衛星通信網絡、基于 AI 的分析和強大的網絡安全的 IoMT 將成為軍事行動不可或缺的一部分。

參考來源：Eusebio Rodriguez

自 1950 年代以來，人工智能以一種非凡的方式發展，它不僅改變了行業，也改變了我們的日常生活。世界各地的武裝部隊正在以多種方式整合人工智能的使用，由于該領域尚未受到監管，因此正在探索和開發各種基于人工智能的自主系統。眾所周知，基于人工智能的自主系統的首次使用是由DARPA（美國）開發的動態和分析重新規劃工具（DART），用于安排供應鏈和個人移動，以解決其軍隊的后勤效率問題。從那時起，它已經走了很長一段路，在最近的沖突和戰爭中，以破壞性的方式觀察到基于人工智能的自主系統的大規模使用。自主無人機在超出任何反措施范圍的高度等待，以便對系統選擇的目標進行有效的精確打擊。這可能是最簡單但最有效的例子之一，可以詳細說明現代作戰基礎設施如何過渡到集成自主系統。除了具有高有效性和效率的優勢外，這些系統還為士兵提供了3D（沉悶，骯臟和危險）任務的安全，并優化了高昂的作戰成本。

人工智能使用計算機系統模擬自然智能，在該系統中，它感知和感知數據，分析數據，從數據集中學習，然后將其用于所需的決策，而無需人類參與。對于人類來說，圖像是根據存儲在人腦中腦回溝細胞結構中的圖像來感知和理解的，而在 AI 模型中，具有具有權重的神經網絡算法的計算機處理器在數學上學習和感知相同的圖片。

人工智能是機器學習 （ML）、深度學習 （DL） 和自然語言處理 （NLP） 等多個領域的龐大通用集合，它們是根據可用數據集的大小解決各種問題的工具。人工智能的目標是創建一個可以智能和獨立運行的系統。任何 AI 模型的這一目標都涉及培養解決問題的能力、允許持續學習、鼓勵智能、促進創造力以及實現人與 AI 的協同作用。人工智能可以根據它應該執行的任務類型，分別在不熟悉的領域或特定的已知需求中大致分為廣義或狹義。人工智能模型基于傳感器輸入的數據，根據算法處理數據以解釋、預測或采取行動。然后，系統可以分析或提供反饋以適應或自我學習。所有這些都屬于 ML、DL、NLP、語音識別、專家系統、優化、機器人技術、計算機視覺形成自主系統。

基于人工智能的系統的軍事用例很多，涵蓋了上述所有技術，以了解軍事行動的確切動態。這些系統是作戰系統、戰略決策算法、數據處理單元、兵棋推演中的戰斗模擬、目標識別、威脅監測、蜂群、游蕩彈藥、高效的后勤方法、因果關系護理和疏散。 基于人工智能的武裝部隊自主系統由一組多個復雜的子系統組成，其中可能包括傳感器/感知系統、通信設備、基于機器學習和訓練數據的決策算法的執行器，這些執行器不需要任何人工干預即可執行所需的任務。這些系統可以根據其功能和操作分為各種類別，如無人機/無人機/機器人平臺/蜂群或其他作戰系統。

自主系統旨在通過收集信息并在沒有任何人工干預的情況下長時間工作，在不斷變化的環境中實現一系列目標。他們可以自己思考。雖然它們有一個人工智能核心，包括傳感器、通信系統、執行器、基于機器或深度學習的決策算法，但它們也需要是冗余的，與按照道德和法律框架制定的網絡安全措施相結合，應該有足夠的人機界面。

根據戰略用途的類型和特定地理位置的戰術需求，這些自主系統以各種形式設計。最常見的是地面車輛（履帶式、輪式或腿式）和無人機，它們也可以作為集群運行。 海洋自主系統旨在根據情況需要在水下或水面上移動。該系統將武器或傳感器安裝在地面或空中平臺上，專為戰斗、ISR、后勤、目標/火控、搜索和救援等特定作戰場景而設計。自主通信網絡旨在最有效地利用已部署的資源，以實現連續的信息流。以類似的方式，成群的無人機或地面車輛在網狀網絡上工作，其算法旨在避免碰撞，同時在定義的空間中作為一個組保持凝聚力。一群類似于鳥類的無人機在成群結隊、上學和覓食方面工作，而不會因冗余而影響操作必要性。

自主系統是有利的，因為它們可以降低士兵的生命風險，因此可以處理各種對人類來說骯臟、沉悶或危險的任務，如解除爆炸物、敵對條件下的 ISR、戰斗、CI/CT 操作、巡邏、快速反應、搜索和救援、惡劣地形中的后勤、長期操作、事故預防和醫療應用。

這些自主系統的開發、集成、部署和維護是有成本的，但從長遠來看，通過負責任的規劃和決策，它們在整體成本效益方面具有優勢。自主系統降低成本的方式和手段是減少人員費用，減少損失風險，優化資源及其分配，降低維護成本，提高任務效率，減少燃料消耗，操作靈活性，可擴展性和規模經濟。

這個基于人工智能的自主系統領域正在隨著新技術的發展而增長，以增強軍事能力。這些系統充當了力量倍增器，確保了速度和精度，操作的連續性，并具有更好的數據處理和分析能力。這些不斷發展的自主系統與軍事戰略相結合，將導致戰爭的新面貌，使它們成為任何現代作戰部隊不可或缺的資產，確保提高效率，降低生命風險并節省成本，但是，負責任地部署這些系統存在道德，法律和政策相關的問題，以避免任何意外和不希望的情況，因為對手也將開發導致沖突的此類系統。降低與自主系統相關的任何風險至關重要，包括負責任的決策、保持監督和故障安全檢查。

參考來源：Narendra Tripathi中校

本章從軍事人機協同（HMT）的角度出發，提出了分析、設計和評估國防技術的有意義人機控制（MHC）的方法。方法基于三個原則。首先，MHC 應被視為指導分析、設計和評估所有階段的核心目標。其次，MHC 影響社會技術系統的所有部分，包括人類、機器、人工智能、交互和環境。最后，移動健康中心應被視為一種跨越較長時期的屬性，既包括事先控制，也包括多方參與者的實時控制。為了描述實現 MHC 的宏觀設計方案，我們提出了各種團隊設計模式。此外，還介紹了一個案例研究，在該案例研究中，將其中一些方法應用于設想 HMT，讓機器人和士兵參與到軍事背景下的搜救任務中。

人類控制的高級設計框架

在前面的章節中，我們已經論證了多器官功能障礙是一種動態的復雜屬性，它具有社會技術、道德和時間維度。因此，設計 MHC 也是一個復雜的過程，不能用簡單的清單或瀑布式設計方法來體現。要在一個智能體團隊中實現并保持 MHC，需要在系統的分析、設計和評估等迭代階段進行仔細考慮。一些相關的考慮因素如下圖所示。

圖 1：HMT 中 MHC 的高級設計框架。

本文介紹了生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）在虛假信息（數字化社會的主要威脅之一）背景下可以發揮的作用。提出了一個研究框架，用于為虛假信息模擬生成定制的基于智能體的社交網絡，從而在討論公開挑戰的同時理解和評估這些現象。

生成式人工智能（GenAI）的出現從根本上重塑了數字內容創作領域，影響了我們制作圖像、視頻、音頻和文本的方式。目前，人工智能模型可以根據簡單的語言提示所提供的語境制作出非常逼真的內容。GPT-4 (OpenAI)、Claude (Anthropic)、PaLM 和 LaMDA (Google)、LLaMA (Meta AI)、Chinchilla (Deep Mind) 和 Alpaca (Stanford) 等出色的 LLM 極大地增強了根據給定上下文生成文本的能力。同樣，DALLE 2（OpenAI）、Stable Diffusion（Runway）和 IMAGEN（Google）等圖像生成模型也引入了一種新方法，用于創建能準確描繪現實生活場景的圖像。值得注意的是，Phenaki（谷歌）和 Gen-2（Runway）等文本到視頻模型也取得了重大進展[1]。

這些生成技術配備了開源模型和可訪問的界面，對編程、娛樂、教育和藝術等一系列領域的生產力產生了積極影響。在學術和研究領域，特別是對社會科學家而言，這些工具為創建逼真的內容、模擬人類行為或定制行為實驗提供了新的機會[2]。大型企業和大學最近進行的試驗凸顯了這些人工智能工具在自我指導生活模擬、開放世界實驗、心理研究和社會模擬等領域的潛力[3]。

在這種情況下，我們不難認為 GenAI，尤其是大型語言模型（LLMs），是應對當今社交媒體中出現的主要威脅之一（即虛假信息）的有力武器。也就是說，惡意實體利用社會網絡的超級連接性，故意傳播虛假或誤導性信息，欺騙或操縱人們的信仰、觀點或行動。最近的研究表明，這些欺騙技術在社交媒體中非常有效，例如在政治選舉中[4]。

在本研究中，將深入探討 LLMs 作為一種創新方法在受控實驗環境中理解、模擬和評估虛假信息的潛力[5]。在傳統背景下，虛假信息主要圍繞假新聞傳播和影響的理論建模，以及利用社交媒體數據進行檢測和評估。這一領域要解決幾個問題，包括審查事件的復雜性，因為沒有真相基線來確認影響活動的目標、策略和參與者；缺乏各種操縱行為的標記數據集；在第三方平臺測試技術對策的不可行性；或必須有人參與才能衡量欺騙活動的認知影響[6]。

反之，LLM 正被用于用體現人類行為的智能體來真實地統治系統，取代數學模型和靜態實驗[7]。這一進步為創建控制信息交換的上下文、用戶和功能的任何信息環境打開了大門，導致基于智能體的生成式社會網絡成為沙盒。在這些受控場景中，可以對紅色智能體進行編程，以模擬定制的虛假信息攻擊，從而進一步分析其演變過程和對個體網絡的影響。因此，我們認為 LLM 有可能緩解虛假信息領域的一些普遍挑戰。本文深入探討了研究機會，并指出了實現這些設想目標所面臨的尚未解決的突出挑戰。

研究機會

隨著 GenAI（特別是 LLMs）的進步，本文闡明了這些技術在社交媒體和虛假信息研究方面的潛在研究機會。

O1. 基于智能體的生成式社會網絡

基于智能體的社會系統的創建涉及開發和實施計算模型，模擬社會背景下個體的互動和行為[2]。這些系統通常旨在模擬真實世界的社會動態，從而探索和分析復雜的社會現象[7]。

傳統的智能體系統雖然有助于模擬社會動態，但也存在局限性。它們依賴于預定義的規則，這限制了它們模擬現實世界中不可預知性的能力、適應性和可擴展性。然而，LLM 可以增強這些智能體的自主性，讓它們在預設規則的范圍之外做出獨特的反應或行動，從而使模擬更加動態和逼真[3]。此外，它還能模擬錯綜復雜的決策過程或實現 OODA（觀察、定向、決策、行動）循環，使智能體能夠對廣泛的情況和互動做出反應。

LLM 為模擬任意數量的用戶和創建逼真的有機互動提供了一個獨特的機會，這項任務在過去具有相當大的挑戰性，但如今卻可以生成基于智能體的社會網絡。人工智能驅動的智能體具備適應流動場景的能力，能產生連貫、多變和逼真的沙盒[8]。在圖 1 中，使用 GPT4 和三個隨機用戶啟動了一個模擬。從零開始，在沒有任何背景的情況下，每個智能體都能感知模擬的社交網絡，保留其感知和行動的記憶，并據此進行互動或發布內容，從而更新模擬環境。

圖 1. 由 GPT-4 管理的三個智能體用戶的合成社交線程

O2. 可定制的虛假信息環境

基于生成式智能體的社交網絡為再現量身定制的情境（如虛假信息情境）提供了重要機會[9]。這一過程可能涉及三個組成部分：智能體描述和屬性、共同語境信息和邏輯規則。

首先，智能體的描述和屬性是每個智能體個體行為的驅動力。這些因素千差萬別，可能包括智能體的網絡角色（人類用戶、組織或機器人）、背景、簡介、思想、社會人口特征和行為[6]。仔細定義這些屬性，就能產生多種多樣的智能體，準確地代表現實世界社交網絡中的用戶[8]。不僅可以模擬來自不同意識形態、國家或年齡的多樣化用戶，還可以模擬具有惡意目的的用戶，如制造爭議、進行非法互動以支持未經證實的主張或有機生成陰謀內容。關于惡意用戶，DISARM 框架可配置不同類型虛假信息攻擊的戰術、技術和程序（TTPs），例如，計劃戰略和目標、目標受眾分析、開發敘事和內容、建立社會資產和合法性、微目標和選擇渠道、提供內容、最大化曝光和在信息環境中持續存在。

此外，共同背景信息提供了塑造環境的更廣泛的社會和群體方面[10]。它包括事件、事實、社會經濟因素和其他影響智能體在網絡中的行為和互動的要素。例如，上個月失業率大幅上升，戰爭爆發，或由于假新聞的日益猖獗而導致社會兩極分化。此外，還可以誘導虛假信息傳播背后的因素，如情緒因素、不確定性、缺乏控制或偏見。多種變量和因素的結合有助于制作一個特定的真實場景，模擬虛假信息是如何傳播的。

同時，邏輯規則決定了信息環境的設置和運行，從而迫使這些復雜系統在真實世界中運行[7]。生成信息的數量和用戶參與互動的概率可以是高級參數，用于影響社交網絡的動態、影響力、擴散以及信息在網絡中共享和傳播的其他方面[11]。這些規則配置智能體的行為，從而影響社交網絡的整體動態。

考慮一個選舉舞弊場景。首先，定義智能體屬性，包括普通公民、政治活動家、散布虛假信息的機器人和官方選舉賬戶的特征，每個人都有獨特的特征和行為。這就為 LLM 所利用的每個用戶創建了特定的上下文。其次，LLM 在交互過程中還會考慮到背景信息，如選舉在即、潛在的投票違規行為和當前的政治氣候。最后，還設定了管理信息共享、影響確定和網絡對新信息的響應的邏輯規則，以編制模擬和 LLM 使用的工作流程。

O3. 評估虛假信息的影響

使用 LLM 和基于智能體的社會場景為在受控場景內研究虛假信息提供了一個難得的機會，這主要是由于在真實世界環境中評估這些攻擊的復雜性。具體來說，根據上述 DISARM 框架，虛假信息攻擊的最后階段是評估效果。

具體來說，虛假信息策略往往與常規信息流交織在一起，因此區分、隔離和分析其實際影響具有挑戰性。另一方面，模擬環境提供了一個安全可控的環境，可以引入和研究不同類型的虛假信息攻擊，而不受現實世界的相關限制[11]。它還為實驗新的欺騙理念提供了一個獨特的試驗場。事實上，從這些研究框架中可以生成合成的標注數據集，不過需要人工審核或半自動系統對其進行評估[12]。

此外，在虛擬沙盒中，可以調整和跟蹤各種變量，如 TTP、強度和操縱操作的性質，以及智能體的屬性和上下文。通過采用適當的框架和模型，可以估算出特定虛假信息策略的有效性。此外，還可以仔細研究智能體概況或情景背景等變量的影響[5]。

圖 3 展示了兩個智能體在面臨選舉舞弊威脅時的觀點演變過程，這兩個智能體分別是 40 歲的公民和憤怒的青少年。每個人一開始都對選舉結果有自己的看法。成人起初保持中立，盡管受到了虛假信息的干擾，但他仍然對系統抱有信心，因為他的觀點更加詳盡。相反，預先設定了憤怒情緒的青少年在與社交網絡互動后，反映更為簡單，并開始質疑選舉結果的合法性。這個例子表明，情緒狀態、年齡和對預期結果的確認偏差等因素會在很大程度上影響對虛假信息的易感性和觀點的改變。

圖 3. GPT-4對智能體意見管理中虛假信息的影響

O4. 技術反制措施測試

在基于智能體的社交網絡中，可以模擬并獨立配置針對虛假信息的技術反制措施（對策），而無需依賴大型公司[9]。DISARM 框架提出了應對技術措施，如內容靜音、刪除、限制相同內容的傳播率、創建競爭性敘述、實時事實核查或為內容添加元數據。也就是說，所有這些應對措施都可以在模擬中進行測試。

從這個意義上說，LLM 具有創建良性智能體的優勢，而這些智能體可以作為打擊虛假信息的有力輔助工具。這些智能體可以提供另一種說法，為誤導性信息添加上下文，根據可信度、情感或真實性對信息進行實時檢查，并利用其分類能力標記可疑內容[12]。在圖 4 中，我們命令 GPT-4 模擬對第一條投票舞弊信息進行事實檢查，并為巨魔帖子添加上下文橫幅。此外，它還會根據情感和真實性對每條信息進行分類。兩個智能體的意見不再受到有關選舉的陰謀論的干擾，在兩種情況下都對民主結果保持信心。

上述模擬緩解技術可在受控沙盒中進行評估，以證明其在虛假信息環境中的有效性。在沒有保護措施的情況下（圖 3）和有反制措施的情況下（圖 4），對智能體接觸虛假信息時的信念和反應進行比較，可以證明應對策略的有效性。從這個意義上說，事實核查、上下文信息和內容標記等保護機制消除了成年公民的不確定性或青少年表達的疑慮。此類比較研究可為制定更有效的反虛假信息戰略提供寶貴的見解。

圖 4. 在 GPT-4 管理的虛假信息環境中采取反制措施的效果

O5. 輔助個性化認知培訓

網絡安全意識和認知培訓為提高人類能力提供了解決方案，特別是在使用云、移動、物聯網和社交網絡等技術生成的復雜系統中，因為這些技術會產生海量信息。意識是一個在心理學中定義明確的概念，已成為多項研究的主題，旨在將其原理轉化到網絡安全領域。特別是，需要采取教育干預措施，在社交媒體和虛假信息場景中培養這種意識。通過評估安全指標，可以了解網絡安全的現狀，預測安全風險、潛在攻擊以及隨著時間推移可能產生的影響[9]。

在這種情況下，基于智能體的生成式社交網絡可以成為旨在改進社交媒體安全培訓和認知意識課程的教育框架的基礎。具體來說，現實世界中的受訓者可以在這些真實場景中學會識別誤導性信息、識別潛在偏見或辨別兩極分化的情況。此外，虛假信息環境可以由 LLM 支持，以適應特定個人或群體的需求，在培訓期間提供明確的幫助，并根據學生的行動、反應和表現，在網絡演練過程中允許一定程度的靈活性。

圖 5 顯示了 GPT-4 根據兩個不同用戶的個人需求量身定制的基于選舉舞弊的指導性培訓練習，這兩個用戶分別是第一次參加投票且不習慣使用社交媒體的青少年和每天在社交網絡上花費八小時的資深政治影響者。前者缺乏經驗，不了解政治話語的復雜性，可能尚未發展出批判性思維來辨別誤導性和情緒化的說法。后者意識到了政治的復雜性和當前的兩極分化，需要提高認識才能正確行事，避免進一步助長社會分裂。出于教育目的，該系統可以利用 LLM，在飛行過程中根據個人描述進行調整，提供實用的背景標語，并顯示精確的理論課程。這種適應性可確保實際情況的復雜性不斷變化，以應對學生在連續練習中回答問題時發現的挑戰，從而實現持續學習。

圖 5. 基于 GPT-4 的智能體對人類進行虛假信息培訓

開放性挑戰

如前所述，LLM 為推動虛假信息研究提供了令人興奮的機遇。此外，所述機遇可以映射到基于智能體的生成式社交網絡的高級框架中。具體來說，圖 6 所示的框架由五個相互關聯的模塊組成，每個模塊都具有一定的特性和功能。首先，"定義 "組件負責對組成框架的實體進行建模，然后在模擬環境中重新創建。也就是說，模擬塊包含模擬實體，即 LLM 驅動的智能體、社交網絡本身和虛假信息模塊，而虛假信息模塊又包括進攻和防御框架。值得注意的是，機會 O1 與生成智能體和社交網絡的模擬有關，而進攻框架則與機會 O2 綁定。然后，仿真模塊負責從認知、社會和防御角度評估模擬環境中的整體情況。在這里，認知和防御評估分別與機會 O3 和 O4 對應。最后但同樣重要的是，"開發 "模塊將該框架與其他有價值的工具連接起來，以充分發揮其潛力，并從不同角度讓人類行動者參與其中。在我們的設想中，這樣一個組件包含可視化模塊、社交媒體可視化界面、培訓平臺（即與機遇 O5 相關的網絡范圍）和實時網絡態勢感知（CSA）模塊。

事實上，圖 6 顯示了擬議概念框架與分析機會之間的緊密聯系。然而，將這些機遇整合到虛假信息領域也會面臨一些挑戰，需要認真考慮。圖 6 也突出顯示了這些挑戰，包括每個模擬實體。在本節中，將對主要挑戰進行細致描述，并添加提示以幫助研究人員解決這些挑戰，從而研究并在可能的情況下減輕數字環境中的虛假信息威脅。

圖 6. 基于智能體的生成式社交網絡的機遇與挑戰概念框架

C1. 智能體建模、模擬和評估

首先，對 LLM 驅動的智能體在虛假信息背景下的行為建模可以說是一個難題。事實上，這種建模應考慮與模擬智能體的不同個性有關的幾個方面。從這個意義上說，必須定義每個智能體的個人特征，如年齡、性別、興趣和個人信仰等。這些特征至關重要，可能會影響智能體在模擬社交網絡中的行為和態度，這一點已在前面有關研究機會的示例中說明。此外，每個智能體都應具備屬性和目標，并將利用這些屬性和目標做出決策、形成觀點以及與總體模擬進行交互。也就是說，還應考慮智能體的異質性，如不同程度的影響力、可信度和易受說服性。從這個意義上說，有效的提示設計對于溝通和塑造 LLM 驅動的智能體至關重要。特別是，最好能結合上下文信息來促進智能體的行為，并在提供極其具體的指示與允許創造性和動態性之間取得平衡。然而，由于 LLM 的內部過程是隨機的，因此以清晰、可解釋的方式設計和實施行為是一項艱巨的任務。

此外，模擬這些智能體也是一項挑戰。在圖 6 中，我們將模擬生成智能體與模擬環境進行持續互動。特別是，它們會感知來自社交網絡的一些信息，并因此根據自身特點采取行動。從這個意義上說，虛假信息研究中最重要的問題之一在于理解和模擬虛假信息是如何在社交網絡中傳播并影響個體的。從這個意義上說，將心理模型和認知理論整合到 LLM 中，為模擬和研究驅動人類接收、分析和傳播虛假信息的心理機制提供了一個難得的機會[9]。

一個明顯的例子是利用認知偏差來塑造生成智能體的個性，如確認偏差或可得性偏差[13]，這將對研究人員大有裨益，他們將能夠重新生成與預先存在的信念或容易獲取的信息相一致的有機虛假信息內容。例如，可以對 LLM 進行編程，使其生成有說服力的虛假（或半真實）敘述，從而利用個人的確認偏差，強化其現有觀點，進而影響其決策過程。通過這種方式，該模型可以生成與特定目標受眾相呼應的量身定制的虛假信息，從而提高虛假信息被消費和傳播的總體概率。此外，LLM 還可以借助認知理論來識別人類決策過程中的漏洞。具體來說，法律信息模型可以模擬人類內在的認知限制或啟發式方法，例如有界理性（影響次優決策）或可用性啟發式方法（影響情感決策過程）。這樣，LLMs 就能生成威脅性的虛假信息，試圖利用這些弱點作為最終目標。舉例來說，虛假信息內容可以利用個人有限的注意力，使他們由于時間限制和缺乏詳盡的事實核查而更容易受到這種威脅。盡管如此，這些認知機制對智能體的模擬和行動的影響也應加以衡量（最好加以調整），以實現逼真的模擬。

C2. 社交網絡建模、模擬和監測

為了研究在虛假信息背景下使用 LLM 的情況，并在可能的情況下打擊這種現象，必須對現實的社交網絡進行模擬和建模。顯然，這些過程相當復雜，因為現代社交網絡包含一些固有特征，在模擬時需要特別注意。從這個意義上說，如圖 6 所示，信息環境是概念框架的核心組成部分。具體來說，它與智能體雙向互動（通過通知相關社會事件和接收更新），并從紅色框架（注入虛假信息）和藍色框架（通過部署技術對策保護信息生態系統）獲得輸入。

特別是，研究人員應設計和開發有意義的模型，模擬用戶互動和交流模式，以捕捉社交網絡的復雜性[7]。開發包含互動、推薦、傳播和社會影響動態的代表性社交網絡模型，對于準確模擬虛假信息在社區內的傳播至關重要。這項任務主要包括分析以下內容：

• 直接交流： 捕捉用戶如何通過消息、評論或直接互動進行直接交流。這一特征反映了社交網絡中的個人聯系和對話。
• 信息共享： 模擬用戶之間如何共享和傳播（非）信息。這包括在網絡中分享鏈接、文章或任何其他內容。
• 用戶參與： 捕捉用戶對不同類型內容的參與。這包括用戶與不同帖子、評論或討論的互動。

顯然，所有這些事件都應通知到智能體，由其感知信息并動態調整自己的行為，從而執行相應的操作。在這一循環中，強迫智能體采取特定的微調行為顯然是復雜的，尤其是考慮到復雜的社交網絡中同時存在大量事件和多個模擬用戶。另一方面，信息環境是紅色框架的目標，例如，根據 DISARM 分類法生成虛假信息。當然，這種威脅也可能是由參與社會環境的 LLM 智能體產生的。在這種情況下，模擬網絡應能適應虛假信息的注入，修改上述用戶之間的互動和交流模式。此外，作為虛假信息活動的后果，藍色框架會部署技術反制措施。從這個角度看，社交圖譜也應能夠根據所選反制措施的性質進行動態調整。

最后但并非最不重要的一點是，必須研究和評估虛假信息的擴散和放大，如影響力和回音室。更具體地說，信息擴散是指信息通過社會網絡從一個實體傳播到另一個實體的過程。就虛假信息研究而言，評估虛假信息內容如何在社交網絡中傳播和放大尤為重要。要實現這一宏偉目標，考慮到大量用戶和關系，每當發起虛假信息活動時，監控整個社交圖譜的狀態至關重要。

C3. 虛假信息建模、模擬和評估

要充分利用虛假信息研究的能力，可以說，對虛假信息活動進行建模和模擬是該框架的核心要素。然而，從設計和技術角度來看，這些過程都具有挑戰性。

從第一項任務開始，虛假信息建模顯然是文獻中眾所周知的研究課題。然而，正如圖 6 所示，它與智能體之間的關系也提供了巨大的研究機會和挑戰。具體來說，設計虛假信息攻擊和反制措施至關重要，因為它們應該在社交網絡中真實模擬，以研究其動態并衡量其影響。一方面，必須確定虛假信息攻擊的主要目標和范圍。在這方面，所涉及的人群（及其內在屬性）、目標社交渠道和攻擊持續時間對于創建一個逼真的模型至關重要。一旦確定了目標，該模型就應能夠創建與目標相一致的虛假信息內容，同時考慮到信息的含義（如文章、帖子等）和信息本身（如語氣、風格等）。在這一階段，DISARM 框架可以幫助塑造虛假信息攻擊，此外，還可以使模型具有可復制性，并隨時與研究界共享。

另一方面，我們也考慮了防御的觀點，因為我們相信模擬智能體可以成為部署反制虛假信息攻擊的主要行動者。與紅色框架相反，藍色框架無法與通用框架聯系起來，因此，除傳統的事實核查、媒體審查、內容刪除等措施外，提出更多的應對措施也是這一過程的挑戰之一。一旦正確建模，就必須在社交網絡中模擬防御行動，以便可能發現智能體的行為差異和反應，例如，反制措施有效，智能體理解了虛假信息攻擊，或者相反，他們拒絕反制措施，信任虛假信息宣傳。觸發臨時和無代理反制措施的可能性也很吸引人，以便觀察是否出現任何社會動態變化。

建模和模擬階段結束后，評估社會圖譜中虛假信息攻擊和反制措施的有效性或低效性至關重要[14]。要實現這一目標，第一站就是創建有意義的指標，以衡量其對生成智能體的行為和動態的影響。例如，從個體和群體的角度評估不同的虛假信息攻擊（如針對不同主題、具有不同模式等）對智能體的感知和隨之采取的行動的影響將是有益的。從這個意義上說，要完成這項任務顯然是很困難的，這主要是由于社會互動的復雜性、行為模擬的多樣性以及可能的攻擊等等。同樣，每當啟動一項反制措施時，系統都需要對其有效性進行監控和評估。即使在這種情況下，社交網絡的內在特性也會使任務更加艱巨。此外，可以說不同的反制措施（如社區標簽、事實核查等）會對社交互動產生不同的影響，從而增加了評估過程。然后，應評估攻擊-防御模式的效果。具體來說，一旦虛假信息攻擊和補救措施的模型和模擬都取得成功，交替執行不同模式的紅藍任務就值得關注。

結論

本文討論了 LLM 對虛假信息研究的影響。從生成可定制的虛假信息環境，到基于這些環境對用戶進行意識培訓，有許多研究方向可能真正具有開創性。不過，文獻也指出了使用這些技術的一些倫理問題。其中有些是很普遍的問題，比如將其用于欺騙目的或傳播社會偏見[14]，而另一些則可能是虛假信息領域特有的問題，比如它有可能將這項研究武器化。

一般來說，使用 LLMs 存在固有風險。正如由專家和公眾人物簽署的《人工智能風險聲明》所反映的那樣，欺騙性風險是多方面的、復雜的。這對社交工程、社交媒體和認知安全的影響尤為明顯，這些領域由于依賴數字內容和用戶的內在信任而十分脆弱。主要威脅可能包括人工智能驅動的魚叉式網絡釣魚、深度假冒、大規模虛假信息活動或人工智能驅動的系統漏洞利用[15]。生成性誤用能夠為欺騙目的制造超逼真的內容，對網絡生態系統構成新的威脅[14]。其危險性在于它們不僅能制作逼真的內容，還能制作符合語境和針對受眾的內容，從而增加成功欺騙的可能性。2023 年 6 月的一個案例是普京令人信服的深度偽造視頻，其目的是虛構烏克蘭入侵俄羅斯領土的動員信息，并成功滲入主流新聞頻道。更具體地說，這項研究的潛在發展也可用于負面目的，例如將模擬環境與真實社交網絡連接起來，以策劃虛假信息宣傳活動，或分析哪種虛假信息攻擊能對某些總統候選人的投票產生最大影響。

這種緊張關系經常出現在適用雙重用途困境的研究場景中，例如在網絡安全方面，研究網絡攻擊以找到適當的防御方法，或試驗可用于治療的新藥物。因此，考慮到目前存在的倫理問題，在這種背景下開展的研究應仔細論證，并以有益于社會的應用為目標，例如調查技術或人為對策的效果，以減少虛假信息的傳播，或開發提高認識的培訓工具，以提高我們普通民眾的信息素養技能。最終，這些應用將需要被最終用戶所采用，因此，我們應采用以人為本的方法，并掌握使用這些工具所需的掃盲技能。

總之，本文認為，虛假信息和 LLM 是一個很好的組合，有許多潛在的研究應用，可以發展成為有影響力的工具。然而，技術、人類和倫理方面的挑戰也是巨大的，需要在未來十年開展前沿研究，以超越上述差距。如果研究得當，這項多學科研究將有助于對抗對 21 世紀社會構成重大威脅的虛假信息危險。

本項目的目標是利用智能體間通信基礎設施提高多智能體任務分布式協調的效率。在這個項目的第一階段，我們探索了基于共識捆綁算法(CBBA)的增強，用于預算約束下的分布式任務分配。CBBA技術的局限性在于，所有智能體必須預先知道環境，并且必須清楚地定義具有已知代價和回報的任務。這種技術顯然不適合在未知環境下的合作任務，因為智能體間必須一起探索和即興發揮他們的行動。在本項目的第二階段，我們研究了在未知環境下，智能體只有部分觀測的任務合作技術。本研究以多智能體捕食博弈為平臺。目標是讓智能體共同定位和捕獲獵物。智能體對環境和獵物的逃跑算法沒有先驗知識。他們相互交流，以獲得超出自己局部觀測的環境信息。基于對環境的局部理解，智能體選擇自己的行動，包括移動到哪里以及是否與其他智能體通信，以最大化團隊獎勵。應用強化學習來優化智能體的策略，使游戲以最少的步驟完成。

我們第二階段研究的主要貢獻是信念圖輔助多智能體系統(BAMS)。信任映射表示智能體在融合傳入消息后維護環境的隱藏狀態。通過將信念圖與強化學習框架集成，并向信念圖提供反饋，我們加速了訓練并提高了系統可以接收的獎勵。在不同復雜程度的環境中，使用捕食者和獵物合作游戲來評估BAMS的性能。與具有消息傳遞功能的現有多智能體模型相比，BAMS提供了以下優點：

1)訓練收斂速度加快68%，使用BAMS模型訓練的智能體完成游戲的步數減少了27.5%。

2)性能穩健：應用模式下，智能體的數量不必與訓練環境相同。

3)對智能體之間的通信信息進行加密。BAMS中的信息是智能體對環境信念的學習表征的向量。它們不僅包含關于智能體和環境的當前和未來狀態的信息。每個數字與智能體或環境的任何物理屬性都不對應。除非有經過訓練的BAMS模型，否則不可能解碼信息。

4)智能體在訓練過程中達成默契。從實驗結果來看，使用BAMS訓練的智能體似乎可以在沒有明確通信的情況下理解彼此的意圖。

5)解碼后的信念圖為智能體的決策提供了一個粗略的解釋。在BAMS中，信念圖解碼器與策略網絡一起訓練。通過將信念圖與實際圖進行比較，系統接收到額外的反饋通道，從而監督訓練過程。在執行過程中，信念圖提供了一種解釋智能體隱藏狀態的方法，可以進一步用于解釋智能體的行為。

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

0. 引言

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

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

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

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

無人機已經成為我們日常生活中的常見物品，具有多種用途。其中許多目的涉及用戶將無人機控制與另一項活動相結合的戶外場景。傳統的交互方式依賴于占用雙手的物理或虛擬操縱桿，從而限制了無人機的可用性。

本文研究了最小和微妙的人-無人機交互的可行性和可用性。本文設計了一種單手人-無人機交互方法，利用三種模態:力、觸摸和IMU。在智能手機上對這些模態的三種不同組合進行原型設計后，通過兩個用戶實驗對它們與當前的商業標準進行評估。這些實驗幫助我們找到了在用戶性能、感知任務負載、手腕旋轉和交互區域大小之間達成妥協的模態組合。在此基礎上，文中選擇了一種能夠在小尺寸環型設備上體現用戶細微行為特點的方法，并在環型設備上實現了該方法，其任務完成時間比雙手商用基線快16.54%。 最后一項有12名參與者參與的實驗表明，由于Ring的體積和重量都較小，它比在手機上實現的相同方法表現出更好的性能。此外，用戶一致認為該設備在控制移動無人機方面更有幫助。

研究結果為通過無人機控制的手指增強設備尋找微妙有效的交互提供了重要的設計線索。使用我們的原型系統和多模態手指設備的用戶可以通過微妙的手腕旋轉(俯仰和滾動手勢)和在微型區域內不可察覺的拇指按壓來控制無人機。

機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）

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