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隨著現代及未來戰爭無人裝備作戰任務迫切需求，無人機作戰已然從單機執行任務逐漸向蜂群作戰模式快速 演變，無人蜂群作戰優勢也在歷次局部戰爭中已暫露頭角。論文通過梳理近年來國內外無人蜂群作戰經典戰例，分析了無 人蜂群在對地作戰、對海作戰、對空作戰以及未來城市作戰等典型作戰環境中擔負的重要角色和任務使命。結合各軍事強 國近年來無人蜂群發展，剖析了目前無人蜂群發展的現狀以及未來實戰化應用亟需解決難點問題。最后預判了未來戰爭中 無人蜂群作戰的發展趨勢和作戰模式。

自首架無人機誕生后，其軍事化應用就得到軍 事強國高度重視。據悉，目前世界上無人機類型達 300 多種［1~3］ 。作為擁有“全球軍事戰略”的美國已 經發展配套成族、體系完整的無人機體系，最具代 表：“全球鷹”、“捕食者”、“死神”無人機；俄羅斯著 名的無人機有“海雕”、“鰩魚”無人機；我國軍用無 人機產品井噴式發展，典型的包括“彩虹”、“翼龍”、 “利劍”無人機。隨著軍事智能前沿技術快速發展， 加之戰場環境復雜惡劣、作戰成本高等原因，具有 情報偵察、體系生存、效費交換等優勢的無人蜂群 作戰受到各軍事強國的青睞。2017 年，敘利亞反 政府武裝利用無人蜂群重創俄羅斯在敘境內駐地， 這是無人蜂群用于實戰的雛形［4~6］ 。納卡沖突中， 阿塞拜疆使用大量廉價的安-2改造無人蜂群吸引亞美尼亞防空火力，僅24小時內就成功摧毀200余 套武器裝備，極大凸顯了無人蜂群的高效費比［7］ 。 俄烏沖突中，俄軍使用沙赫德-136 自殺無人機形 成的戰術蜂群具有殺傷威力大、可探測性低、難以 被摧毀、制造成本低等諸多優勢，極大增加了烏軍 的防空壓力和攔截成本［8］ 。

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

為了解當前美國海軍模擬訓練現狀和趨勢，對其模擬訓練系統進行分析。從物理屬性和培訓內容2 個維 度對18 個海軍模擬訓練系統進行系統分析，發現美國海軍正在升級現有設備、引進虛擬現實設備，主要用于個人/ 分 隊訓練；基于分析結果提出合理選擇模擬訓練系統、增加模擬系統的互操作、改進模擬訓練效果評價方式的建議。 結果表明，該分析可為我國海軍開展模擬訓練提供參考。 隨著中國、俄羅斯等國家軍事現代化不斷推進， 美國認為其全球作戰優勢正在被削弱。為降低全球 對稱和非對稱威脅，維持軍事震懾力，美國正在不 斷加快不同軍種的建設，提升多域作戰能力。美國 海軍是聯合作戰的重要力量，為保持海軍戰略與美 軍總體戰略一致性，先后發布了《海洋力量戰略教 育 2020》(Education for SeapowerStrategy 2020)[1]、 《海軍航空愿景 2030—2035》(Navy Aviation Vision 2030—2035)[2]等戰略文件，旨在打造并維持致命、 靈活、可快速部署的部隊。 提供有效的個人和集體訓練是提高士兵戰斗 力、戰略水平的關鍵。當前，美國海軍面臨多軍種 聯合作戰和實戰訓練等挑戰。為培養具備良好作戰 能力的領導者和戰士，美國海軍利用模擬訓練方式 幫助士兵“在戰斗中訓練”。模擬訓練是指真人操作 模擬系統來提升作戰能力，包括武器裝備技能、戰 略決策能力、通信能力等。為了解當前美國海軍模 擬訓練現狀和趨勢，對其模擬訓練系統進行分析， 以期掌握其模擬訓練特點，為我國海軍訓練提供 參考。

對美軍認知電子戰典型項目進行梳理，總結出需求分析精準、合作機制高效、技術架構開放三個發展特點，從協同智能、低功率零功率干擾、對抗組網信息系統、促進認知電子防御發展四個方面對發展趨勢進行了展望。

摘 要：隨著武器裝備信息化程度提升，戰場電磁環境日益復雜，新的威脅挑戰要求傳統電子戰需具備認知能力，以更快完成OODA循環。文中分析了認知電子戰的概念內涵和系統結構，對美軍認知電子戰典型項目進行梳理，總結出需求分析精準、合作機制高效、技術架構開放三個發展特點，從協同智能、低功率零功率干擾、對抗組網信息系統、促進認知電子防御發展四個方面對發展趨勢進行了展望，最后闡述了對抗強敵和自身發展兩方面的啟示。 關鍵詞：認知電子戰；電子戰；人工智能；美軍

來源：本篇節選自論文《美軍認知電子戰發展特點和趨勢研究》，發表于《中國電子科學研究院學報》第17卷第11期。

自1904年日俄海戰以來，電子戰作為一種新的戰爭形態開始走上歷史舞臺，經過百余年的發展，技術戰術不斷革新，已成為影響現代戰爭勝負的關鍵。近年來，大數據集和計算能力的發展，使以深度學習[1]為代表的智能算法得以實現，極大提高了人工智能檢測識別能力，2016年，人工智能圍棋程序AlphaGo[2]擊敗圍棋冠軍李世石，顯示出人工智能在完全信息博弈領域決策判斷的卓越能力。新一輪的技術革命推動戰爭向智能化演進，電子戰技術和手段也將不斷更新。 現代戰爭，武器裝備信息化程度提升，戰爭節奏加快，戰場電磁環境日益復雜。雷達、通信等電子戰的作戰對象加快向智能化發展，反偵察抗干擾能力逐漸增強。傳統電子戰面臨對新威脅感知難度大、目標自主感知與應變能力強、對抗組網信息系統難度大等嚴峻挑戰[3]，要求電子戰設備需要具備自主學習的“認知”能力。在信息化戰爭中，更快地完成感知環境→適應環境→做出決策→采取行動[4](Observe Orient Decide Act，OODA)循環的一方將取得戰爭的主動，無論作戰指揮還是武器裝備，都追求更短周期的OODA循環。具備學習能力的認知電子戰能降低人在回路的事務性負荷，顯著提升電子戰OODA循環速度，對環境復雜、烈度高、對抗強的現代戰爭適應能力更強。 美軍在認知電子戰概念開發、技術發展、裝備運用方面居于全球領先地位，現有研究[5-10]主要集中于概念、技術、系統組成、實現途徑等方面，對于美軍認知電子戰發展規律探索及發展路徑和對抗手段的思考研究較少。本文基于文獻資料分析，歸納梳理美軍認知電子戰能力建設特點規律和發展趨勢，為相關策略制定提供參考借鑒。

論文摘編如下，僅供學術交流

海上無人系統是未來智能化、無人化戰爭中的重要組成部分，已經成為世界各國海上競爭新的制高點，在國家和國防安全方面將扮演越來越重要的角色。本文從國家智能無人戰略發展需求出發，從戰略規劃和概念引領、技術研究和裝備研發、系統演示和能力驗證三個層面系統分析了當前國內外海上無人系統及其技術的發展現狀，凝練了當前海上無人系統技術各方面發展趨勢和面臨的挑戰，論證提出了未來海上無人系統發展中需攻克的關鍵技術。據此結合實際發展情況和未來發展趨勢，分析提出了海上無人系統的重點發展方向，最后從總體思路、體系構成、裝備發展、技術攻關四個不同層面提出了推動海上無人系統持續、穩步、快速發展的對策建議，以期促進我國海洋裝備發展。

一、 前言 黨的二十大報告提出要以國家戰略需求為導向，集聚力量進行原創性、引領性科技攻關，堅決打贏關鍵核心技術攻堅戰。在軍事智能技術發展推動下，無人系統將對未來戰爭產生非對稱、顛覆性作用，在智能化海戰中的地位日益突出[1]。2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，將無人系統作為四個主要研究方向之一[2]，由此可見，無人系統已成為我國實現創新型國家和世界科技強國的重點關注領域。海上無人系統作為無人系統中的重要組成部分，在未來國家海上競爭中的地位日益突出，關乎國家和國防安全，是世界軍事強國搶占軍事競爭戰略制高點的重要途徑[3~5]。 海上無人系統是指以海洋為活動空間，具有無人化、智能化、自主性等特點的平臺裝備或應用系統，是現代智能化革命的產物。典型的海上無人系統有無人水面艇（USV）、無人水下航行器（UUV）、水下無人預置系統等。在人工智能（AI）技術的支撐下，海上無人系統可執行復雜多樣化任務，具備有人裝備難以比擬的應用優勢[6]。近年來，國內外在海上無人系統裝備和技術方面開展了大量研究，特別是以美國、俄羅斯和歐洲等為代表的國家和地區都加強了海上無人系統裝備技術和應用部署的研究；國內雖起步較晚，但近年來在海上無人系統技術研發和裝備研制方面大力投入、快速推進。隨著裝備日益智能化，海上無人系統從有人指揮控制向無人自主、有人 / 無人協同、集群組網方向發展，未來將逐步開展海上無人自主和跨域協同作戰能力生成[1]。 本文針對無人系統戰略發展需求，從戰略規劃和概念引領、技術研究和裝備研發、系統演示和能力驗證三個層面總結分析了海上無人系統的發展現狀。為解決當前海上無人系統技術發展各方面面臨的挑戰，論證提出未來海上無人系統發展中需攻克的關鍵技術和重點發展方向，并從總體思路、體系構成、裝備發展、技術攻關四個不同層面提出未來海上無人系統發展的對策建議，以期為我國未來海上無人系統及相關技術的持續、穩步和快速發展提供支撐。

二、 海上無人系統的發展現狀

近年來，世界各國越來越重視海上無人系統的發展，在作戰概念以及發展規劃的頂層引領下，各國持續增加經費投入、加大研發力度，通過關鍵技術攻關，相關裝備性能水平不斷提升，發展出了成體系的基礎平臺和裝備系統，并通過演習演示等實際應用，逐步迭代升級，提升裝備能力和體系運用能力。

（一） 戰略規劃和概念引領

在新一輪科技革命和世界海軍強國競爭的雙重驅動下，無人系統在海戰中的地位日益突出，以無人對有人將對戰爭勝負產生非對稱、顛覆性作用，無人裝備已經成為世界軍事強國構建新型海上作戰體系、搶占軍事競爭戰略制高點的重要途徑。因此，各國高度重視海上無人系統發展，紛紛制定發展規劃。以美國為代表，自2000年以來，已先后發布了8個無人系統發展路線圖，提出了未來無人系統發展的總體思路和架構。在以水面無人艇、水下無人航行器為代表的無人系統方面形成了詳細的發展規劃，明確了使命任務、級別類型、關鍵技術等內容，有力支撐了海上無人系統的發展。2021年，美國海軍部又發布了最新的《美國海軍部無人作戰框架》，進一步提出加速將無人系統融入未來艦隊，確保海上軍種協作，最大化無人系統對國家安全的價值。 同時“網絡中心戰”“分布式作戰”“多域戰”“遠征前進作戰”“馬賽克戰”等新的作戰概念層出不窮。海上無人系統作為新質力量，一方面有力支撐了新作戰概念的實現，拓展了作戰單元維度和獨立部署能力，加快了海上無人作戰力量體系化實戰能力形成；另一方面引領了海上無人作戰力量分布協同發展，對通信網絡和一體化指揮控制等都提出了新的要求，進一步引領了有人 / 無人新型海上作戰體系的發展。

（二） 技術研究和裝備研發

在戰略規劃以及作戰概念牽引下，海上無人系統在平臺、載荷、控制、應用等方面開展了一系列技術攻關，各種類型的海上無人系統和平臺裝備層出不窮，技術性能快速提升。

1. 單平臺技術發展

目前，典型的海上無人平臺有無人水面艇、無人水下航行器、水下無人預置系統等，另外還有如水下仿生航行器、水空跨介質航行器等新概念和新構型海上無人平臺。 （1）無人水面艇 無人水面艇可承擔警戒巡邏、反水雷、偵察預警、反潛、通信中繼等任務。無人水面艇發展早期以中小型為主，為增強多任務能力和平臺通用性，在傳感器和任務載荷技術發展支撐下，搭載載荷從單一任務模塊向通用任務模塊發展，例如美“斯巴達偵察兵”無人艇通過通用任務模塊設計，能夠在1 h內完成多種“即插即用”型任務模塊的裝配[4]。近年來，隨著任務和應用范圍逐步擴大，為增強負載和自持能力，無人水面艇的艇型結構向大型發展。2010年美國國防高級研究計劃局（DARPA）率先開展了“海上獵手”大型反潛無人艇項目[5]。2020年以來，美軍又陸續啟動了中型無人水面艇（MUSV）、大型無人水面艇（LUSV）、海上無人值守船（NOMARS）、幽靈艦隊 / 霸主計劃等中大型無人水面艇項目[6,7]。 國內無人水面艇發展同期也經歷了從普通艇型向特殊艇型發展的過程，平臺執行任務能力也由單任務向多任務轉變。比較典型的有珠海云州智能科技股份有限公司、中國船舶集團有限公司等單位研制的無人水面艇，初期以執行特定任務為主，目前則向著多任務能力方向發展[8,9]，例如中國船舶集團有限公司研制的JARI-USV多用途無人作戰艇，具備態勢感知、火力打擊等多任務遂行能力，如圖1所示。

圖1 JARI-USV多用途無人作戰艇 （2）無人水下航行器 無人水下航行器具有隱身性能好、效費比較高、機動性能好、作戰用途廣等優勢[10]，主要承擔海洋環境監視和調查、情報 / 偵察 / 監視、反水雷、時敏打擊、反潛戰、特種作戰等任務。在各國頂層戰略規劃文件指導下[8]，無人水下航行器已實現了多層次、全方位、體系化發展，例如美國Bluefin、REMUS系列等[9~13]。目前部分國家的海軍中已裝備中小型無人水下航行器，但為增強平臺任務能力，近幾年加快了概念更新、遂行功能任務更多的大型UUV發展，如美國的“虎鯨”“蛇頭”，俄羅斯的“大琴鍵”等大型察打一體UUV等。憑借更強的載荷能力和自持能力，有效支撐了察打一體、載荷輸送、信息搜集、通信互聯、支援保障等能力。 我國UUV發展雖然起步較晚，但近幾年也進入快速發展時期。各種類型的UUV呈系列化快速發展態勢，例如中國科學院沈陽自動化研究所的CR系列、“潛龍”系列UUV[11,12]（見圖2），天津大學的“海燕”系列水下滑翔機；民用系列化中小型UUV產品種類更是繁多。同時，UUV在長航時、大海深等能力方面不斷提升，天津大學“海燕-L”號于2018年挑戰了水下續航4個月[11]，“海燕-X”號于2020年完成了水下10 619 m持續現場觀測，哈爾濱工程大學的“悟空”號于2021年實現了10 896 m水深獨立工作等。

圖2 “潛龍”系列無人水下航行器

（3）無人水下預置系統

無人水下預置系統是一類搭載有不同類型載荷，預先部署在敏感海域中，可在水下長期待機、遠程喚醒的全自主的新概念水下無人系統，具有隱蔽性好、長期潛伏、任務多樣、無人員傷亡等優點。美國為強化其前沿存在能力，引領開發了“海德拉”（Hydra）、上浮式有效載荷（UFP）、前沿部署能源和通信前哨站（FDECO）等為代表的無人水下預置系統[12]，還構建了以近海水下持續監視網絡（PLUSNet）、可部署自動分布式系統（DADS）為代表的水下預置感知網絡[1]；俄羅斯研制了“賽艇”海底導彈系統[13,14]。另外，還有用于水下導航、通信以及能源補給的水下預置系統，例如中國科學院海洋研究所研發的深海潛標完成了深海6000 m的觀測數據實時傳輸，初步構建了覆蓋深淺海域，包含移動固定、打擊探測載荷的水下無人預置裝備體系，推動形成了新型前沿預置作戰概念，形成了分布式跨域作戰能力。

（4）新概念海上無人平臺

隨著仿生、跨介質等前沿技術發展，近年來一系列新概念、新構型的海上無人平臺快速發展。在仿生方面，西北工業大學研制了系列化仿蝠鲼水下航行器，具備滑撲一體自主變形能力，實現了與魚和諧混游[11]。在跨介質方面，水空跨介質航行器發展迅速，國內外研制了固定翼、多旋翼等不同形式的跨介質航行器，部分采用仿生學設計思想，兼顧水下航行和空中飛行能力，有效拓展了任務域，例如加拿大舍布魯克大學的“海鴨”、麻省理工學院的“飛魚”、美國哈佛大學的仿生撲翼昆蟲、北卡羅來納州立大學和特力丹科學與成像公司聯合開發的“鷹鰩”[15]、英國帝國理工學院研制的“AquaMAV”、北京航空航天大學的“鰹鳥”、上海交通大學的“龍虱-Δ”等[13,16]。

2. 集群協同技術發展

由于海上無人系統個體在一定程度上仍存在載荷和任務能力有限、作戰功能較為單一等不足，導致獨立執行復雜任務存在一定困難。目前，一方面通過大型化發展，增加無人系統負載以提升任務能力，另一方面通過多無人系統集群、多無人系統跨域協同，利用集群協同所具有的任務能力強、任務范圍廣、抗毀重構性強、執行任務意志堅決等優勢，彌補單平臺能力不足，提高多任務適應能力。因此，在突破群組協同控制和組網通信等關鍵技術基礎上，海上無人系統集群控制與組網協同成為發展重要方向。

在無人集群技術研究方面，早期國內外開展了以程控為主的編隊控制測試和演示，智能化水平相對較低。近年來，由美國海軍研究署牽頭分別于2014年和2016年開展了兩次無人水面艇“蜂群”演示，在“數據融合系統（DADFS）”和“感知與指控系統（CARACaS）”支撐下，實現了無人水面艇集群從行動協同、任務協同到任務自協同，整個控制回路無需人工參與，智能無人集群技術初具雛形[14]。2018年美國SwarmDiver微型無人潛航器集群系統，通過采用蜂群算法實現集群決策，并具備與其他無人水下航行器協同能力。2021年哈佛大學Blueswarm魚型水下機器人首次在水下機器人領域展示了具有內隱協調的復雜三維群體行為，展示了一個分散但具有自主性的集群系統，具備高度自主性和靈活性。

在跨域協同技術研究方面，美國、英國、法國等國家通過作戰概念驗證，重點突破跨域通信和指控能力，初步解決了與無人系統集群協同作戰密切相關的集群發射回收、編隊機動、自主控制與任務管理、信息共享、跨域通信指控等關鍵技術問題[17~21]。2015年DARPA啟動的跨域海上監視和瞄準項目，構建了一種能夠跨域執行監視與瞄準任務的“系統之系統”體系結構，形成能夠快速響應、無處不在的進攻能力，迫使對手大幅提升海上行動成本。另外還有“潛艇-UUVs-UAV”子母式協同作戰系統、歐盟Grex項目、海上無人系統研究OCEAN2020項目、法國Action項目[22,23]等。國內相比國外起步較晚，還處于通信自組網與簡單任務決策演示驗證階段。2018年中國科學院沈陽自動化研究所聯合多家單位完成了空海一體化立體協同觀測試驗（見圖3），實現了弱通信、低空近海復雜環境狀態下對海上快速移動小目標的自主精確跟蹤和調查取證，是國內首次多平臺跨域技術驗證試驗[24]。

圖3 空海一體化立體協同觀測試驗

（三） 系統演示和能力驗證

在技術研究和裝備研發基礎上，國外近年來加速推進海上無人系統技術演示驗證，并通過軍事演習等活動，對海上無人系統技術在任務中的關鍵能力進行應用驗證和迭代升級。 2016年英國在“無人戰士”（unmanned warrior）軍事演習中演示了25種無人系統的情報 / 監視 / 偵察、反潛、反水雷作戰能力，展示了持久高效執行自主反潛任務和實時交換數據的能力。在2016年和2017年的美國“先進海軍技術演習”（ANTX）中，美國利用開發的跨域無人系統協同作戰控制架構“先進任務管理與控制系統”（AMMCS），成功完成了跨域無人協同的演示驗證。2017年的演示實現了同時控制8個無人系統（包括無人水下航行器、無人水面艇、無人機）對水下目標進行定位和攻擊。2019年美國“先進海軍技術演習”中，使用“金槍魚-9”無人潛航器、通用無人水面艇、瀕海戰斗艦以及核潛艇等作戰平臺演示了有人 / 無人平臺、系統跨域協同探測和識別等潛在作戰概念。2016—2019年，美國每年組織的無人演習逐步實現了協同組網、行動協同、任務協同、有人 / 無人協同的迭代發展，驗證了海上無人系統的偵察、反潛、反水雷、護航等協同任務能力。 2021年4月，美國海軍在圣迭戈附近海域首次開展“無人綜合作戰問題-21”演習。演習著眼高端戰爭需求，將多域有人、無人能力整合到各種有挑戰性的作戰場景中，開展了情報偵察和監視，目標跟蹤和精確打擊，空中、水面、水下無人系統以及有人 / 無人編隊協同、無人“蜂群”作戰等演習科目，旨在加強有人 / 無人協同作戰能力建設，積累混合艦隊作戰運用經驗，標志著美國海軍編組有人 / 無人協同作戰邁出實質性步伐[25]。2023年5月，美國太平洋艦隊又開展了“無人系統綜合作戰問題23.1”演習，聚焦驗證無人系統運用情況，測試和開展“艦隊中心”概念和能力，重點關注海上和水下遠程火力、監視偵察、指揮控制以及情報能力。 通過系統演示和能力驗證，推動了海上無人系統新型裝備列裝、舊型裝備升級，提升了態勢感知、協同作戰能力，擴展了作戰域，任務執行向多樣化發展，指揮控制向智能化發展。由于無人平臺的智能化水平短期內尚無法達到有人平臺程度，未來有人 / 無人系統高效協同將是發展的重要方向。

三、 海上無人系統發展趨勢與面臨挑戰

（一） 發展趨勢

綜合當前發展現狀，無人水面艇、無人水下航行器、無人水下預置系統等海上無人系統逐步形成了多層次、全方位、體系化的裝備譜系，呈現出平臺關鍵性能持續提升、載荷功能逐漸多樣、自主能力不斷增強等發展特點。 在平臺關鍵性能方面，逐步向長航時、遠航程、大深度方向發展，以適應未來跨域、多維、立體戰場要求；在任務載荷方面，逐步向綜合化、通用化、模塊化發展，可根據任務需求搭載不同載荷，與其他有人 / 無人系統搭配形成協同作戰體系；在單體智能化方面，單個無人平臺逐步具備環境信息感知、數據預評估與處理、自主決策、自學習等能力。 在未來協同作戰發展趨勢下，集群、跨域成為研究熱點。在智能集群協同方面，集群控制向全自主協同模式發展，使命任務由單一的偵察、監視、跟蹤等向多任務轉變；在跨域協同方面，單平臺從單域運行向水空跨介質多域航行發展，多平臺從單域協同向多平臺跨域協同方向發展，作戰模式和作戰空間更加靈活和廣闊。

（二） 面臨挑戰

目前隨著技術的發展，海上無人系統裝備逐步走向應用，但在發展和應用過程中也面臨著諸多挑戰。

1. 平臺方面

動力能源的限制。海上無人平臺特別是水下無人平臺，由于其自身質量和體積等的限制，單體負載能力有限，搭載的能源和動力裝置功率有限，約束了無人平臺的續航能力和機動能力，在一定程度上限制了其活動范圍，對能源保障提出了較高要求，同時也限制了其搭載的任務載荷，因此單個海上無人平臺在獨立執行長期復雜任務方面面臨極大挑戰[17]。 復雜環境的影響。由于海上無人平臺長期處于復雜、惡劣的高動態條件下，對海上無人系統的復雜環境適應性提出了挑戰，特別是復雜高動態環境中系統任務能力以及系統可靠性等，都直接關系到任務是否能夠順利執行[18,19]。而對于無人水下預置系統，深遠海部署和使用方式的特殊性對裝備在深水高壓、海水腐蝕、微生物污損、海底沉積物影響等嚴苛環境條件下的適應性和可靠性都提出了挑戰[21]。 新型構型的設計。隨著仿生、跨介質等新型海上無人系統的發展，在新型構型方面提出了更復雜的設計要求。例如，跨介質航行器需要平臺兼顧空中巡飛、平穩入水、水下巡航和穩定出水等不同階段的環境介質特性，在構型設計時需考慮水空介質對結構設計不同要求所帶來的影響，并克服入水瞬間由于氣液密度差異引起的巨大沖擊力和出水時自由液面效應及水冢效應影響，這對跨介質構型的設計提出了巨大挑戰。

2. 通信組網方面

由于海洋環境的復雜性和特殊性，海上無人系統面臨著復雜惡劣通信環境的嚴重制約。無人水面艇受天線限制，惡劣海況下會影響其與其他平臺以及與岸上的通信距離，并且通信組網在無人艇集群數量較多、距離較遠時將面臨很大挑戰[18]。而對于無人水下平臺，由于海水介質的特殊性，現有手段水下通信距離短且效率低，在很大程度上制約了水下無人平臺之間以及與外界之間的信息傳遞[19]，弱通信約束條件下協調控制難，導致難以實時有效掌控其狀態。組網通信上面臨的挑戰，在一定程度上影響了無人平臺融入現有海上裝備體系，同時也成為目前限制海上無人集群協同運用效能發揮的重要因素之一。

3. 集群協同方面

復雜態勢信息一致性。態勢感知是無人系統必須具備的能力和解決的問題，由于構成集群協同的海上無人系統所搭載載荷獲得的信息在感知方式、數據類型、數據尺度、噪聲水平等方面都存在顯著差異，同時海上無人集群協同系統處在復雜、高動態性的環境中，所感知信息和信息傳輸都容易被各種因素干擾，因此對于協同感知來說，將不同無人系統得到的感知信息進行統一融合和表述，是態勢感知信息共享共用的關鍵，是海上無人系統集群協同應用需要解決的重要問題。 實時智能決策控制。集群協同中不同無人系統在進行智能決策和控制時，將以協同系統中獲得的各類數據為基礎，這些數據包括不同大小維度的環境信息、任務信息、目標信息等，這些信息數據為實現全局最優決策提供了基礎。但是多維度復雜約束下的實時決策控制給算法實現帶來了實時性問題，并且由于多約束作用，最優決策求解也會遇到局部極小和不可解的問題，這些都給實時智能決策控制帶來了挑戰。

4. 跨域協同方面

多平臺跨域高效協同面臨異構數據融合、跨介質通信、高動態任務分配控制等關鍵問題挑戰。跨域協同系統中平臺的傳感器具有多源性、異構性，隨著傳感器節點的增多，數據呈現指數型增長，異構數據融合計算的挑戰性巨大；跨介質通信時存在信息容量和延遲的差異，致使組網通信信息傳遞的網絡拓撲存在高動態性、鏈路質量存在頻動性，跨介質通信亟待理論突破；針對跨域協同作戰面臨的高對抗、時敏環境中存在態勢變化，需多平臺跨域無人系統具備實時任務調整和重規劃能力，高動態任務規劃控制理論急需發展。 在跨域協同應用中，由于無人水面艇、無人水下航行器等不同域無人系統在指揮控制方式上的差異，需要更加高效智能的指揮和干預方法，保證有效地實現不同域無人系統的集群協同運用，優勢互補，充分發揮各自的能力。目前，海上無人系統還難以完全獨立執行任務，應用中需要根據任務情況和執行過程對無人系統進行指揮和干預。通過人機協同的方式執行使命任務，在未來一段時期內都將是無人裝備的主要運用方式。

四、 海上無人系統發展重點關鍵技術

針對海上無人系統技術發展所面臨的挑戰，未來重點針對海上無人平臺、系統智能技術、跨域協同、指揮控制、應用支撐等方面開展關鍵技術研究。

（一） 海上無人平臺總體技術

海上無人平臺需要適應復雜海洋環境，才能可靠發揮其能力，需要重點突破總體結構、動力能源、可靠性等方面的關鍵技術。總體結構方面，針對深遠海復雜海洋環境，開展高強度復合材料結構成型技術、長時耐壓防腐蝕技術、模塊化集成技術等，支撐平臺在深遠海環境中持續執行任務；動力能源方面，重點開展高比能能源系統技術、深遠海能源自持及補給技術等，滿足海上無人系統長效自持運行；可靠性方面，重點針對惡劣環境下平臺設備組件可靠性設計、自主檢測維護技術等開展研究，保證無人系統的持續有效運行；新構型設計方面，針對仿生、跨介質等不同要求，重點開展高效靈活仿生設計、跨介質總體構型設計等技術研究，推動新概念平臺發展。

（二） 海上無人系統智能關鍵技術

海上無人系統的智能化是實現和提升海上無人系統任務能力的關鍵，對于單個海上無人平臺，需要具備環境信息感知、數據預評估與處理、自主決策等能力，對于海上無人集群需要具備集群控制、態勢感知、信息共享、任務規劃等能力。在智能環境感知方面，針對復雜海洋環境感知信息多源性、異構性、動態性等特點，開展智能數據關聯與數據融合[20]、協同目標狀態預測、協同態勢理解等技術研究；在智能決策控制方面，為應對高對抗、高動態環境任務，需要重點開展面向任務的智能自主控制、自適應動態編隊、協同任務規劃與決策等技術研究，實現海上無人系統在時間、空間、功能上的統一控制協調、高度自主協作。在集群智能方面，為形成具備體系開放、彈性互聯、動態重構、自組織協同、集群認知等特性的海上無人集群，重點開展集群信息共享交互、集群態勢智能認知、集群智能控制等關鍵技術研究，支撐無人集群成為一個自組織、自適應協作的整體。另外，針對生物集群智能行為特征機理、無人集群智能演進技術等開展探索研究，通過生物集群智能行為機理助推無人系統集群群體行為智能水平提升。

（三） 海上無人系統跨域協同關鍵技術

海上無人系統的跨域協同是無人系統自主性的升華，是平臺能力提升的倍增器，關鍵技術涉及多平臺跨域協同系統的態勢信息融合、通信組網和任務協同規劃等。在多源態勢信息融合方面，為充分發揮各無人平臺運動和信息獲取優勢，發展無人平臺邊緣計算的廣域分布式數據融合技術，通過跨域邊緣節點構建數據信息融合處理體系，提升目標融合精度和全域態勢一致性。在跨介質通信組網方面，為克服跨介質信息交互和電磁環境強干擾的問題，加強跨域通信網絡資源狀態動態監測和調整技術，設計抗干擾措施與時空一致性保障手段，實現跨域通信鏈路的有效可靠[23]。在高動態任務協同規劃方面，為能夠快速響應作戰指令，提高跨域作戰體系的作戰能力，需發展跨域無人系統高動態任務協同規劃技術，具備戰場態勢強實時動態變化下的戰場資源分配、沖突消解和聯合任務能力。

（四） 海上無人系統指揮控制關鍵技術

海上無人系統的指揮控制是復雜多樣的無人系統融合成一個組織有序、適應力強、穩定性好的統一整體，是應對未來高彈性作戰任務及海洋環境變化的關鍵。海上無人系統指揮控制涉及指揮控制架構、有人 / 無人協同等。在指揮控制架構設計方面，面對海上復雜多樣的任務，可參考水面艦艇編隊和自然生物群集群控制開展指揮控制體系架構設計，保證無人系統組織有序、適應力強；在有人/無人協同方面，發展人機高效協同技術，通過有人指揮和干預，在當前技術條件下保證無人集群應用有效落地，通過有人 / 無人集群協同作戰，優勢互補，充分發揮各自的能力。

（五） 海上無人系統支撐關鍵技術

海上無人系統支撐技術主要指保障海上無人系統作戰使用的相關技術，是系統能力發揮的重要基礎，涉及通信、導航、定位、能源等。海上無人系統支撐關鍵技術重點關注信息網絡、導航定位、綜合保障等方面。在信息網絡方面，針對海洋復雜特殊環境，開展通用數據鏈技術[21]、自適應網絡通信技術、新型水下通信技術等方面研究，實現海上無人平臺與指控站、無人平臺之間、無人平臺與中繼設備、武器系統與操作平臺之間的指令和信息傳輸。在導航定位方面，基于傳統及新型導航定位技術，開展新型導航原理、復合導航定位、集群協同導航定位等技術研究，探索水下導航通信網絡基礎設施建設，解決環境復雜、信息源少、任務范圍廣等要求下的導航定位問題。在綜合保障方面，針對布放回收、能源補給、檢測維修等內容，重點開展復雜環境下通用布放回收裝置設計、水下精確導引對接技術、高動態大功率無線電能傳輸技術、綜合快速維修保障技術等研究，為系統任務轉換、狀態恢復和任務再執行提供各種保障。

五、 海上無人系統重點發展方向及對策建議

海上無人系統的發展，要緊盯總體戰略規劃、任務使命需求、核心關鍵技術、重點平臺系統和應用演示迭代等方面，按層次逐步推動技術和裝備的發展。

（一） 重點發展方向

在平臺總體方面，從長期發展視角建立完整的平臺總體規劃路線，明確不同層次子系統定義，設計不同子系統之間的接口標準化和兼容性規則，形成海上無人系統平臺標準化規范。同時通過國內國外多領域交流合作，共同推進技術進步和總體標準化工作。 在系統智能方面，基于當前智能化技術的快速發展，在信息處理和決策方面，增強智能學習算法的魯棒性和可擴展性，實現海上無人系統的自主決策和智能控制。采用深度學習、神經網絡等技術，推進智能學習模型模擬訓練，提高海上無人系統的感知、識別和自主決策能力。 在跨域協同方面，通過采用海上通信衛星、第五代移動通信技術（5G）、軍事物聯網等技術，加強海上、空中、陸地等多領域間的信息互聯互通，增強海上無人系統與其他領域的協同能力，促進跨域合作和技術創新。加強對跨域通信網絡的建設和維護，建立海上無人系統的數據共享機制，促進跨領域融合。 在指揮控制方面，建立完善的指揮控制系統，包括人機交互、自主任務規劃和動態路徑規劃等功能，實現對無人系統的遠程監控和控制。在實現這一目標的過程中，注重基于任務需求開展指揮控制系統的人性化設計，提高用戶體驗，同時加強對指揮控制系統的安全防護。 在系統保障方面，為了確保海上無人系統的穩定運行，建立健全的后勤保障體系，包括設備維護、故障診斷和修復、備件保障等方面。同時，加強后勤保障技術研究，提高關鍵部件的維修、更換等技術能力，以確保復雜環境下的適應性和穩定性。

（二） 對策建議

1. 總體思路上，堅持戰略引領，突出新型無人裝備體系化發展 準確把握未來戰爭形態，將海上無人系統作為必須搶先發展的戰略領域。以使命任務為牽引，堅持問題導向、聚焦實戰，堅持體系設計、攻防并舉，堅持創新驅動、打破常規。按照“高端加強、中端扶持、低端放開”的策略，遵循平臺通用化、系列化、標準化和載荷綜合化、組合化、模塊化發展思路，強化基型平臺發展，夯實平臺技術基礎，以先進成熟的基型主線為中心輻射發展，真正形成基礎扎實的體系化裝備。同時注重深海、極地等未來戰略空間和跨域、集群等前沿方向，實現新型無人裝備體系化發展。

2. 體系構成上，遵循穩步前進，推進有人 / 無人融合化發展 深入開展戰爭設計研究，圍繞我國戰略和國家安全需求，以切實解決具體問題、滿足國家軍事需求為根本，依據自身環境和優勢，構建完善具有我國特色的海上無人裝備體系，有效發揮國家戰略需求支撐作用。考慮和遵循技術發展現實，未來一定時期內以構建有人 / 無人協同體系為目標，穩步前進，按照先小規模后大規模、先同域后跨域、先少人后無人的思路，積極探索海上無人系統體系運用，滿足多樣化任務需求。重視海上無人系統融入現有裝備體系問題，針對融合基礎條件、技術體制、操作系統、一體化網絡信息體系、無人系統集成驗證等方面開展針對性的籌劃和研究，促進體系真正融合。

3. 裝備發展上，緊跟前沿科技，加快無人系統智能化發展 結合當前智能技術特別是軍事智能技術的發展，緊跟大數據、云計算、物聯網等前沿科技，加速前沿理論和技術在無人系統中的轉化和應用，通過智能加持，統籌推進海上無人系統智能化發展。按照現有裝備“+智能”以及新型裝備“智能+”的發展模式，對于現有海上無人系統裝備，通過智能技術增量，提升智能水平，進一步發揮使用效能；對于未來發展的海上無人系統裝備，通過智能化設計，使其具有智能屬性。在海上無人系統智能化水平不斷提升的基礎上，瞄準未來全域任務需求，通過軍事智能技術創新應用，加快實現海上無人系統跨域協同、自主集群、智能博弈對抗等能力。

4. 技術攻關上，著眼自主創新，大膽探索智能無人技術自主化發展 在海上無人系統重點關鍵技術攻關上，以偵察預警為優先、察打一體為方向，著眼技術自主創新，大膽探索，掌握關鍵核心技術。瞄準海上無人系統能力短板，在組網通信、導航定位以及探測識別等傳統瓶頸技術方面，持續深入重難點問題攻關，提升水下自主作戰能力；瞄準新型海上無人系統發展趨勢，在跨域、仿生等新概念技術方面，積極探索創新，挖掘創新技術轉化應用，助推我國智能無人裝備自主發展；瞄準海上無人系統集群、跨域協同運用，在集群控制、集群智能、跨域協同、跨域指控等技術方面，挖掘智能技術應用潛力，推進未來海上無人系統集群、跨域多維化發展。通過在技術攻關上自主創新，走出自主化發展之路，為占領無人系統發展領域制高點奠定基礎。 參考文獻 [1] 邱志明 , 馬焱 , 孟祥堯 , 等 . 水下無人裝備前沿發展趨勢與關鍵技術分析 [J]. 水下無人系統學報 , 2023 , 31 1 : 1 ? 9 . [2] 張衛東 , 劉笑成 , 韓鵬 . 水上無人系統研究進展及其面臨的挑戰 [J]. 自動化學報 , 2020 , 46 5 : 847 ? 857 . [3] 徐玉如 , 蘇玉民 , 龐永杰 . 海洋空間智能無人運載器技術發展展望 [J]. 中國艦船研究 , 2006 , 1 3 : 1 ? 4 . [4] 張波 , 王磊 , 李英軍 . 無人艇的發展趨勢 [J]. 科技視界 , 2016 : 301 ? 302 . [5] 唐波 , 孟荻 , 范文濤 . 水面無人艇在水面艦艇編隊水下防御的發展展望 [J]. 數字海洋與水下攻防 , 2022 , 5 2 : 121 ? 126 . [6] 邱志明 , 羅榮 , 王亮 , 等 . 軍事智能技術在海戰領域應用的幾點思考 [J]. 空天防御 , 2019 , 2 1 : 1 ? 5 . [7] 孔維瑋 , 馮偉強 , 諸葛文章 , 等 . 美軍大中型水面無人艇發展現狀及啟示 [J]. 指揮控制與仿真 , 2022 : 1 ? 6 . [8] 楚立鵬 , 鄢宏華 , 范強 , 等 . 國外水下無人潛航器及其通信技術發展綜述 [J]. 中國電子科學研究院學報 , 2022 , 17 2 : 112 ? 118 .

智能化戰場態勢評估是實現智能化作戰指揮的基礎和關鍵。隨著機器學習的快速發展和在軍事領域的廣泛應用,以及戰場數據獲取能力的提高,基于機器學習的數據驅動的戰場態勢評估成為目前研究的熱點。對戰場態勢評估的概念和基于機器學習的戰場態勢評估研究現狀進行了概述,分析了現有基于機器學習的戰場態勢評估存在的問題,并對其解決思路和研究方法進行了展望。

戰場態勢評估是作戰指揮活動的核心環節，是有 效實施作戰指揮決策的前提和依據［１］ 。隨著大量的預 警探測設備、傳感器的廣泛應用，獲取的大量戰場態勢 數據已經遠遠超出了指揮員的分析和處理能力。而信 息化作戰的快節奏又對態勢評估的時效性和準確性提 出了更高要求。因此，必須要通過智能化的手段來輔 助指揮員完成態勢評估。智能化戰場態勢評估是實現 智能化作戰指揮的基礎和關鍵。智能態勢評估既可以 有效提高指揮員評估態勢的速度，又可以彌補指揮員 主觀判斷的局限，增強態勢評估的準確性［２］ 。本文對戰場態勢評估的概念和基于機器學習的戰 場態勢評估研究現狀進行了概述，分析了現有基于機 器學習的戰場態勢評估存在的問題，并對其解決思路 和研究方法進行了展望。

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。

呈現 "多重困境 "的跨領域同步動能和網絡行動是多域作戰的基本原則。然而，最近關于網絡能力與動能作戰的實踐和研究表明，由于行動的同步性不足或缺乏對網絡效果的協調和控制，在創造聯合效果方面存在困難。本文概述了在未來涉及北約和近鄰對手的高強度沖突中進行綜合網絡和動能行動所需的三項要求。首先，軍事物聯網（IoMT）與人工智能（AI）支持的指揮和控制（C2）能力相結合，以實現網絡和動能的綜合作戰；其次，多域編隊與網絡指揮部或其各自的組織機構相整合，以實現全戰區網絡戰役的協調；第三，基于分散決策和分散執行的網絡任務指揮理論，以實現加速的作戰速度。該分析提出了三個比較國家的研究--美國、英國和德國--以評估將網絡能力納入2030年高強度沖突的多領域作戰概念的狀況。它還提供了一套關于技術能力、新的組織結構和理論變化的初步建議，以促進網絡與動能的更好整合。

本篇節選自論文《美軍網絡化協同電子戰發展劃代初探》，發表于《中國電子科學研究院學報》第17卷第3期。

摘 要：網絡中心戰理念在美軍電子戰領域的落地催生出了網絡化協同電子戰的理念,而近年來隨著人工智能領域的快速發展,**美軍網絡化協同電子戰又呈現出了一些新特點與趨勢。**文章在對美軍網絡化協同電子戰發展現狀進行綜述的基礎上,嘗試從網絡中心戰與人工智能這兩大驅動要素的維度,對美軍網絡化協同電子戰的代際劃分進行研究與探索。**關鍵詞：**網絡化協同電子戰；網絡中心戰；代際劃分；體系智能

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論文全文摘編如下

僅供學術交流與參考

從美國防高級研究計劃局**“狼群”電子戰項目算起,網絡化協同電子戰發展大概經歷了20多年的歷史。無論是從電子戰能力本身,還是從組網能力角度來看,網絡化協同電子戰都已經取得了長足進展。近年來,隨著人工智能技術的發展,網絡化協同電子戰發展又呈現出一些新的特點。 1 網絡中心戰理念從1998年美國海軍提出美軍網絡中心戰(Network Centric Warefare, NCW)理念**以來,已有20多年。在信息領域技術高速發展的當今,該理念與物聯網、云計算、大數據、人工智能等新技術領域實現了非常完美的融合。 大約1980年,以太網的發明者羅伯特·梅特卡夫率先提出了如下理論[1]:全連通設備所構成系統之系統價值隨著設備數量平方的增長而增長,如圖1所示,該理論即為“梅特卡夫定律”的雛形。

1993年,記者喬治·吉爾德對該理論進行了修訂與改良,描述為“一個通信網絡的價值與網絡中用戶數量的平方成正比[2],這一定律為美軍網絡中心戰奠定了理論與指導原則基礎。 1998年,美國海軍中將亞瑟·塞布勞斯基率先提出了網絡中心戰理念[3]。

**2001年,美國國防部向國會遞交了《網絡中心戰》報告及其附件[4],**系統闡述了網絡中心戰概念、美軍已經開展的相關工作、經驗與教訓、未來發展思路、各軍種/國防部機構在網絡中心戰方面的具體項目等。這一報告是網絡中心戰理念發展歷程中的里程碑式成果。 自此,該理念在美軍戰術、理論、技術、裝備發展過程中起到了非常好的指導作用,美軍也借此機會實現了快速的能力躍升。此后,網絡中心戰理念逐步為更多國家的軍方所接納,影響力持續至今。而網絡中心戰在電子戰領域的落地則催生出了網絡化協同電子戰。

2 美軍網絡化電子戰發展綜述**網絡化協同電子戰的理論基礎是網絡中心戰。盡管關于網絡化協同電子戰尚無明確、嚴格的定義,但從其網絡中心戰機理出發,文章對其內涵進行如下界定“網絡化協同電子戰是網絡中心戰理念在電子戰領域應用的特例,指的是通過網絡化協同手段綜合提升電子戰裝備個體、群體、體系的能力,其中,這些能力包括電子戰支援、電子防護、電子攻擊、電子戰效能評估等多方面能力。” 盡管在當前階段網絡中心戰理念已經非常成熟,但基于網絡中心戰理念的網絡化協同電子戰仍處于上升發展階段。**之所以出現這種情況,主要原因可總結如下。其一,電子戰自身特點決定了其對網絡中心戰理念依賴性更強,導致電子戰領域網絡中心化潛力仍然非常巨大、很多方向尚未挖掘。其二,人工智能領域的異軍突起,為“人工智能+網絡中心戰”型的電子戰領域迎來快速發展機遇。尤其是借助分布式人工智能強大的個體能力提升,電子戰有望實現“網絡化體系智能”這一高階目標。而目前距離這一目標還有很長的路要走。 **近年來,美軍網絡化協同電子戰領域發展非常迅速,且全面得到了各個軍種的認同。**尤其是美海軍,作為網絡中心戰理念的倡導者與提出者,不僅從軍種層面提出了分布式殺傷理念[5],更是不遺余力地致力于將網絡中心戰理念引入電子戰領域,并于2010年提出了電子戰協同與控制理念[6],如圖2所示,旨在實現美國海軍艦載、機載、無人機載、彈載電子戰系統的協同與控制。

美國國防部、各軍種目前仍非常重視網絡化電子戰能力的發展,并開發了一系列項目,典型項目如表1所示。 3 網絡化協同電子戰代際劃分初探

**文章建議將網絡化協同電子戰發展劃分為4個階段：連通階段、協同階段、群體智能階段、體系智能階段，如圖3所示。**其中,連通階段和協同階段又可歸入“非人工智能時代”的發展階段,群體智能階段和體系智能階段則可歸入“人工智能時代”的發展階段。這些階段可以從多方面進行解讀。需要說明的是,**這些階段劃分的依據是技術與戰術,即技術水平與使用方式而不是時間,因此沒有明確的時間點劃分。**而且,考慮到美軍各軍種在網絡化電子戰方面技戰術水平不盡相同,甚至同一軍種的不同項目的技戰術水平也不盡相同,例如,先進艦外電子戰(Advancedoff-ship Electronic Warfare,AOEW)和“復仇女神”,因此,會存在技戰術層面不同代際的項目、系統同時存在的情況。

根據經驗,給出各階段的資源需求如圖4所示,從圖中大致可以看出,隨著網絡化協同電子戰逐步進入人工智能時代,其最大的資源需求變化體現在個體智能需求的提升、帶寬需求的下降、協同需求的提升。

根據經驗,給出各階段的主要能力如圖5所示,從圖中大致可以看出,隨著網絡化協同電子戰不斷向前推進,個體電子戰能力并未提升,甚至不斷下降,但體系對抗能力不斷提升,進而帶來了實戰作戰效能的質的飛躍。從點對點式的電磁博弈,逐步演變為體系破擊式電磁博弈。最終帶來的結果就是電磁頻譜領域的博弈復雜度、不確定性、動態性、涌現性、突然性等方面大幅提升。

3.1 連通階段這一階段體現了網絡中心戰理念在電子戰領域具體落地的萌芽,其觀點也比較“樸素”,即,先在電子戰典型系統、平臺之間搭建起諸如數據鏈等連通性手段,解決“電子戰系統連接”這一基本問題、解決有無問題。由于處于網絡中心戰理念發展的初級階段,因此,這一階段的項目大多具備探索性特點,即,主要出發點是“探究一下組網究竟能夠為電子戰帶來哪些新增益”。 這一階段的典型項目包括了DARPA的“狼群”項目,以及美國空軍的“舒特”計劃(前期研究階段)。“狼群”項目于2001年左右啟動,也就是說,網絡中心戰理念剛剛得到美軍普遍認同,該項目就開始研發了。

“狼群”系統是一個小型的難以偵測的地面傳感器網絡,各個“狼”之間的直線距離約為1km,確切的分布取決于地形的復雜程度,在城市作戰中,這種傳感器可以放在建筑物屋頂上。它們一般部署在干擾目標周圍100m以內,互相之間用網絡連接起來,可干擾地域大約100km×100km。單個“狼”是一種隱蔽的、300mm×120mm咖啡罐大小的傳感器,可用直升機人工布撒、用無人機投放或火炮發射。一旦被投放,單個的“狼”(傳感器)就伸開機械腿并升起天線,自己激活———即通過GPS實現自定位,然后組成一個約5~12個節點的“狼群”。該系統具有自己的任務規劃工具,可以優化各個“狼”部署的位置,并且只要一個“狼”可以與另外任何一個“狼”通信,那么它就可以接入到整個網絡中。“狼群”可以根據需要被重新指派任務。在攻擊目標時,也可自行建立子網,對關鍵節點進行干擾、監聽或侵入。每個狼都是非常靈巧的,某一套損壞時,并不會削弱整個網絡的工作。“狼群”傳感器還可以裝在無人機上,被稱為“飛狼”。“狼群”功能包括三方面:電子戰支援功能,竊聽無線電通信輻射信號,鑒別無線電臺的類型;發射干擾和欺騙信號,這些信號將破壞敵人清晰的無線電通信;監視各系統的狀態,協調各系統之間的工作。 “舒特”計劃是美空軍從傳感器到射手的無縫一體化作戰網絡的計劃之一。前期研究階段的“舒特”計劃又稱作“羅盤呼叫”機載傳輸數據鏈/通用數據鏈計劃。“舒特”計劃旨在將情報監視與偵察平臺RC-135V/W“聯合鉚釘”飛機與進攻性信息作戰平臺EC-130H“羅盤呼叫”飛機、進攻性防空作戰平臺F-16CJ飛機進行橫向一體化。這將為作戰指揮官提供一個可以實現時間敏感目標瞄準的已驗證的作戰體系結構。**“羅盤呼叫”飛機和“聯合鉚釘”飛機的一體化可以通過先進戰斗空間信息系統來完成,先進戰斗空間信息系統是一個與通用數據鏈兼容的廣播網絡****,F-16飛機通過改進型數據調制解調器接入網絡。**當然,隨著“舒特”計劃不斷通過實飛測試提升自身能力,最終階段實現的能力遠超“連通階段”,已達到了“協同階段”的極致乃至已經觸碰到了“群體智能階段”的能力門檻。3.2 協同階段這一階段體現了網絡中心戰在電子戰領域的成熟與深化。即,在解決連通性的基礎上,根據所連通的具體電子戰平臺、系統,打造既能支撐互操作、融合等需求,如射頻級、中頻級融合等需求,又能支撐定制化能力需求,如電子攻擊、戰場網絡攻擊等的協同能力。 這一階段的典型項目包括了美空軍后期演示階段的“舒特”計劃和美海軍的AOEW項目。

美空軍“舒特”計劃進入后期演示階段以后,無論是在協同能力方面,還是在作戰效能方面,都較之前期研究階段得到了大幅提升。其特點可總結為“三網一體+三效一體”。

“三網一體”指的是“舒特”計劃所依賴的協同環境,**包括如下三個網絡：**1)NCCT網絡,這是一個“鏈、接口、算法一體化網絡”,通過寬帶數據鏈實現EC-130H、RC-135V/W、F-16、“高級偵查員”等平臺的互聯互通,通過專門開發的數據融合與精確定位算法實現情報融合、精確輻射源定位等核心功能,通過機器到機器接口實現多平臺自適應互操作與數據共享；2)前沿部署的無人機偵察網絡,該網絡的主要功能包括抵近式組網偵察、簡單數據融合,以彌補RC-135V/W粗粒度偵察的不足；3)地面深度信息融合網,該網絡的主要功能是實現網絡化深度信息融合與分析。 “三效一體”指的是“舒特”計劃所能實現的“電磁-賽博-火力”三個維度的作戰效能,具體包括:1)平戰結合的偵察效能,舒特計劃的偵察能力可概括為“以雄厚的平時偵察能力為基礎,結合精確的戰時偵察,實現可支撐攻擊決策的情報”;2)“軟硬兼施”的“電磁-賽博-火力”一體化攻擊能力,舒特計劃的攻擊功能主要包括硬殺傷和軟殺傷兩類。 AOEW項目的核心有效載荷為AN/ALQ-248電子攻擊吊艙,該吊艙搭載于艦載直升機上,可以獨立工作,也可通過Link-16數據鏈和軟殺傷協同系統與AN/SLQ-32系統協同工作。AN/SLQ-32同樣能檢測來襲導彈并確定其方向,兩者通過信息共享,實現艦-機協同電子戰作戰,為艦船提供分層的整體防護能力。3.3 群體智能階段****隨著人工智能的不斷發展,電子戰系統、平臺等個體的智能化程度越來越強大。再結合無人系統的廣泛應用,逐步形成了一種以無人群體智能為主要特征的網絡化協同電子戰系統。與協同階段相比,這一階段的最主要特點就是個體、群體智能化不斷提升,進而促進了電子戰快速、高質量殺傷鏈的形成。 這一階段的典型項目為DARPA的“小精靈”電子戰無人機集群項目。“小精靈”項目是一個將“網絡化協同”、“電子戰”這兩大要素發揮到極致的項目。網絡化協同方面,可實現快速發射后的即時組網能力。作為速度至少為0.7馬赫高速移動的空中平臺,快速組網無疑面對很多挑戰,如,無固定基礎設施、信道多變、同步困難等。但從DARPA的要求來看,其組網能力,尤其是快速組網能力無疑是最重要能力之一。電子戰方面,可實現對敵防空壓制、通信干擾、賽博攻擊等多方面能力。借助其強大的抵近式作戰能力,“小精靈”可以做到其他傳統電子戰系統無法做到的事情,其中,向敵方數據網絡中注入惡意代碼的賽博攻擊能力無疑是其最大的亮點。

美軍電子戰大“怪獸”與“小精靈”

3.4 體系智能階段

在應用于個體層級、群體層級的基礎上,人工智能在體系層級上的運用也得到了越來越高的關注。相應的,網絡化協同電子戰領域也在朝著這方面發展,即,從體系博弈的角度、充分結合人工智能與軟件定義一切理念,實現電子戰體系博弈、體系破擊等能力的跨越式演進。目前美軍提出的“馬賽克戰”理念即是典型代表,其與電子戰能力的結合將催生出全新的應用模式,不僅電子戰自身能夠更靈活地形成合力,還能夠借此與聯合作戰深度融合并形成全電磁頻譜作戰能力。

**這一階段的典型項目為美國海軍“對抗綜合傳感器的多元素信號特征網絡仿真”項目“復仇女神”。**該項目是美國海軍秘密開展的網絡化協同電子戰項目。“復仇女神”項目首次出現在美國海軍2014財年預算文件中,文件指出“復仇女神”能滿足同時對多個敵方監視與目標瞄準傳感器生成逼真海軍力量的需求。“復仇女神”項目的目的在于將雷達反射器、電子戰氣球、各類無人機蜂群各種平臺進行組合,通過組網協同作戰,以迷惑、欺騙或致盲分布在廣闊區域的敵方傳感器。根據“復仇女神”項目官方文件,系統組成包括模塊化可重構電子戰載荷、分布式誘餌和干擾機蜂群、有效聲學對抗措施、多輸入/多輸出傳感器/對抗措施,可對水面和水下傳感器生成虛假兵力目標。具體來說,“復仇女神”包含空中、水面、水下三類作戰平臺,例如空中電子戰無人機群/誘餌群/氣球群,水面電子戰無人艇群/誘餌群,水下電子戰無人潛航器群/誘餌群。 結 語 網絡中心戰理念的重要性在人工智能時代有望實現再次躍升,這對于網絡化協同電子戰領域而言,是突破現有諸多技戰術極限的切入點。通過充分發揮網絡中心戰與人工智能這兩大驅動力,網絡化協同電子戰有望逐步實現真正的體系博弈能力,進而讓整個電子戰領域在現代化戰爭中的作用更加凸顯。

【參考文獻】

（全文完）