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分層多智能體系統（HMAS）通過層級化結構組織智能體集群，有效管理復雜性與規模擴展。此類層級架構雖能簡化協調流程，卻常伴隨隱性權衡。本文提出五維分類體系：控制層級、信息流、角色任務委派、時間分層及通信結構，其核心價值在于提供跨方案比較框架而非指定"最優"設計。該分類法關聯具體協調機制——從經典任務分配的合同網協議到新興分層強化學習研究，并以電網、油田作業等工業場景佐證框架實用性：生產層、維護層與供應層智能體通過協同實現油井故障診斷或能源需求平衡。案例表明層級結構可在保障局部自主性前提下達成全局效率，但平衡點極為微妙。文末提出開放挑戰：實現人類可解釋的層級決策、超大規模智能體集群擴展、以及大語言模型等學習型智能體安全融入分層框架的可行性評估。本論文首創融合結構、時間與通信維度的分層MAS統一設計框架，構建經典協調機制與現代強化學習及大語言模型智能體的理論橋梁。

人工智能的現代應用常需多智能體在復雜環境中協同作業。分層多智能體系統（HMAS）通過層級化組織架構協調大規模智能體集群，已成為高效的系統設計范式。在HMAS中，高層智能體（或智能體團隊）通常監管協調低層智能體，形成類人類組織層級的指揮鏈。該架構優勢體現在三方面：首先解決可擴展性問題——當智能體數量激增時，純扁平化（完全去中心化）結構易受通信開銷與全局一致性制約，而通過中間"領導者"智能體實施分治策略可有效管理復雜度。分層機制賦予特定智能體更高責任權重，實現任務需求靈活適配與大規模MAS高效管控。例如自動駕駛領域提出的"區域領導者"架構：頂層智能體優化路網全局目標，區域領導者協調局部交通流。其次支持差異化抽象層級與時間尺度的決策：高層智能體執行寬時間跨度的抽象規劃（如任務規劃），低層智能體實施精細動作控制（如運動控制），提升系統整體一致性。第三促進結構化協調與沖突消解：明確權責關系（指揮鏈）與通信路徑，規避完全平等型團隊常見的決策遲滯或振蕩現象。正如Malone與Crowston經典論述所指：協調本質是管理活動間依存關系——當存在結構化監督機制時該過程顯著簡化（Malone and Crowston, 1994）。

分布式AI與多智能體系統的早期研究已證實組織設計對性能的影響。學界通過分析層級、團隊、聯盟、全息及市場等組織范式權衡優劣，尤其揭示層級組織（常通過管理者-工作者模式或樹狀拓撲實現）能以部分魯棒性為代價提升全局效率；而完全去中心化的"團隊"組織雖最大化韌性平等性，卻在大規模群體中效率受限。最新研究凸顯混合架構的復興趨勢——融合分層與去中心化協調機制以兼取二者優勢。行業投資數據佐證該趨勢：2024年Q1多智能體系統領域通過超1100筆交易獲122億美元融資，彰顯醫療、交通、金融及國防等千億級市場對MAS變革潛力的持續信心（Aalpha, 2025）。Sun等人2025年的深度研究指出"分層與去中心機制的混合策略"是實現可擴展性與適應性平衡的關鍵路徑，印證本文分類方法的科學價值。事實上層級結構在自然界（如具工蜂-蜂后層級的昆蟲社會）與人類社會（企業組織架構）普遍存在，表明精心設計的層級可顯著增強多智能體AI系統的協調效能。

除結構優勢外，HMAS更契合人機交互需求。在能源運營、軍事指揮等任務關鍵型領域，人類監督員管理AI智能體、智能體再管控底層自動化流程的分層模式，既映射現實管理結構，又為人機協作提供意圖注入節點。通過明確定義人類操作員（戰略決策者）與自主智能體（戰術執行者）角色，層級架構促進人機高效協作。但該集成亦引發新挑戰——系統需向上提供可解釋性（確保人類理解智能體決策）并建立信任機制保障可靠委派。

面對多智能體應用規模與復雜度的持續增長（從含數百分布式能源的智能電網，到自動駕駛車隊，再到自適應供應鏈），亟需建立分層多智能體系統的系統性分類與設計指南。現有MAS分類法（如按團隊規模、通信拓撲、智能體異構性劃分）基礎上，本文提出聚焦層級組織模式及其協調機制的升級版分類體系。該研究融合經典框架（如Smith 1980年提出的任務分配合同網協議及MAS組織理論）與前沿成果（分層多智能體強化學習、大語言模型智能體），以多維視角勾勒HMAS設計空間，明晰系統架構師的抉擇與權衡。分類體系植根現實應用（尤以作者深耕的能源與運營領域為典型），通過油田監測分層MAS、微電網控制等工業案例實證設計范式的實用價值。文末指出現代AI能力與層級結構交叉衍生的研究議題：如何在深度分層系統中維持全局透明度？如何將大語言模型智能體的推理能力融入傳統層級架構？本成果貢獻了橫跨控制、信息流、角色/任務委派、時間分層、通信結構五維度的統一分類法，并顯式關聯協調機制與工業部署，為研究者與系統架構師提供超越既有綜述的實用設計透鏡。

可采取多樣化反混合威脅措施以防御低于常規軍事閾值的敵對行動。然而因混合威脅的模糊性、跨域性及反制措施如何影響對手行為的不確定性，這些措施的成效尚不明晰。本文提出通過貝葉斯網絡（概率建模技術）構建模型，模擬反制措施對混合威脅行為的影響。該模型綜合權衡反制成本、威懾對手執行混合威脅的能力及減輕威脅影響的潛力。基于半合成場景運行1000次變體模擬，推演攻擊方A與防御方B圍繞關鍵基礎設施網絡攻擊的戰略互動，評估五類反混合威脅措施的有效性。反制措施涵蓋強化韌性、剝奪對手執行混合威脅能力至以懲罰威脅實施威懾等范疇。分析聚焦評估反混合威脅措施的整體特性，旨在歸納措施普適有效性而非孤立歸因。同時探討政策關聯性并規劃未來研究方向。

圖1：反混合威脅建模的貝葉斯網絡架構。深藍色背景層標注確定性變量集合，灰藍色層表示概率性變量集合。黑色箭頭顯示概率性關聯關系，灰色箭頭顯示確定性關聯關系。

技術發展加速、經濟深度融合及社會數字化重構了當代國家間競爭，為修正主義國家提供在武裝沖突閾值下追求戰略目標的新型工具。在歐洲，"混合威脅"被廣泛定義為"協調同步運用暴力與非暴力手段"的行為——通常難以探測歸因，旨在武器化民主進程并施加影響力。盡管常被混用，"混合沖突"概念有別于美國學者所述的"灰色地帶"戰略：后者指準持續性國家間沖突的特殊狀態，即利用法律外衣掩蓋侵略行動以脅迫對手達成有限目標，其操作低于探測歸因閾值。但二者均指代沖突閾值下的侵略行為，包括信息心理戰、政治外交脅迫、經濟壓制、進攻性網絡行動及利用代理人顛覆對手。

當前各國致力制定反混合政策以提升韌性并對抗手施加成本，從而威懾此類行為。然相較于常規與核領域的公開侵略行為，混合行動因不透明與跨域特性構成獨特挑戰，其威懾防御難度顯著。傳統威懾通過"剝奪對手達成目標能力"（拒止威懾）或"威脅行動后施加代價"（懲罰威懾）來"阻止國家采取非期望行動"。常規與核威懾理論公認"認知"是威懾成功關鍵——對手須感知"行動潛在代價超過收益"。有效威懾需滿足明確性、相稱性與可信度：明確性要求清晰傳達防御方響應措施；相稱性指威懾手段與防御目標的匹配度；可信度則植根于威懾方應對外部侵略的能力與意愿。

經典威懾的適用條件在混合威脅背景下嚴重受限。首先，灰色地帶侵略行為非單純軍事對抗，而是軍事與非軍事、公開與隱蔽操作的復雜混合，涉及經濟脅迫、虛假信息戰、進攻性網絡行動乃至武裝團體部署。其次，混合威脅引發兩大緊迫問題：灰色地帶活動持續發生且常難溯源特定對手，致使威懾實施愈發復雜。

傳統領域內的懲罰與拒止策略雖具部分適用性，卻不足以應對灰色地帶復雜互動。傳統威懾策略需進化為復合型跨域策略——除成本威脅與收益剝奪外，更需融合對敵方的保證激勵措施（assurance）、推動國際合作與規范構建（norms）、利用經濟與系統性相互依賴（entanglement）以影響對手行為。鑒于灰色地帶持續緊張狀態，威懾努力應具"累積性"：防御方需將反混合策略視為"長期過程——單次違規不意味失敗，而需通過協同努力塑造對手行為"。此背景下，學者建議采用更廣泛的"勸止"（dissuasion）策略應對混合威脅。勸止被理解為涵蓋懲罰與拒止響應的統領性戰略，通過政治、外交和經濟關系杠桿實施高級反制措施。因此，灰色地帶勸止對手需戰略部署外交-信息-軍事-經濟金融-情報-執法（DIMEFIL）全譜系國家力量工具，同時管控升級動態與潛在報復風險。

然而實踐中，制定成功跨域響應的原則、指標或指南尚未達成共識，比例失衡與行為模糊風險始終存在。因威懾與勸止植根于認知，反混合策略有效性取決于對手真實動機與核心利益認知——包括其進攻傾向及需保護的脆弱點。但決策者常缺乏關鍵信息：對手在灰色地帶的戰略目標、驅動低于戰爭閾值行動的決策機制與收益計算模型、以及反混合政策如何影響威脅行為（尤其因大量混合威脅發生于探測溯源閾值之下）。故評估現實反混合政策效能極為困難。

部分學者嘗試用博弈論模擬混合威脅動態以克服信息匱乏；另一些則將稀缺數據源融入貝葉斯建模技術以優化領域知識。本文基于后者提出貝葉斯網絡建模法——將反混合政策深層不確定性（如威脅探測、溯源及跨域效應）建模為概率關系。模型設定攻擊方A與防御方B兩類國家行為體：防御方面臨混合攻擊并通過反制措施實施勸止。攻擊方A執行混合攻擊的決心受防御方B既有反制措施影響。執行攻擊的決策及其潛在破壞均以概率建模，分別考量威懾關聯的認知心理維度及混合威脅影響的不確定性。混合行動潛在破壞與反制成本共同構成防御方B的收益矩陣，最優反制措施通過最大化預期收益值計算得出。

為驗證模型，設計網絡威脅場景進行仿真推演（見附錄A）。進攻性網絡行動是武裝沖突閾值下混合威脅的典型代表——因網絡空間技術/物理/邏輯層特性及網絡技術日常生活滲透，近年網絡攻擊愈發普遍。從伊朗"震網"（2009）、沙特"沙蒙"（2012）到全球60余國"諾佩提亞"（2017），網絡攻擊可造成重大物理破壞。基于此，本研究綜合現實惡意網絡行動案例設計合理網絡攻擊場景。解析網絡攻擊響應時，聚焦域內響應（網絡空間措施）與域外響應（執法、規范構建、公共外交及經濟制裁等）。通過累積性威懾視角，部分反混合措施旨在減輕敵對網絡攻擊破壞，另一些則通過提高成本收益比勸止侵略行為。

為此征詢政策專家意見并梳理文獻，量化評估各反制措施的成本、減損能力與威懾效能。這些變量以概率分布形式呈現，以兼容文獻分歧、專家差異及混合威脅不可預測性。通過整合文獻綜述與專家洞見，設計總計1000組獨立實驗。實驗結果生成反混合措施排序，用以評估不同場景下措施效能，并回答核心研究問題：

? 在1）措施勸止攻擊效能 2）措施減損攻擊影響效能均存不確定性的前提下，反混合威脅措施的哪些特性最有效助力防御方B應對攻擊方A對關鍵基礎設施的網絡威脅？

本文結構如下：第二章介紹建模方法，闡述如何將文獻與專家見解轉化為概率分布輸入模型；第三章詳述混合威脅場景及關聯跨域反制措施；第四章解析實驗結果；第五章反思研究發現的政策關聯性并指明未來研究方向。

泛域指揮控制決策過程發生于日益動態復雜的環境中。現代作戰域不僅涵蓋傳統的陸、海、空領域，還包括太空、網絡與信息等數字時代新域。環境變化速度的加快要求指揮官創新適應方式以應對權限行使與任務意圖執行中的情境變遷。本技術報告通過范圍界定研究，梳理情境識別與感知的動態演變，并基于此提出指揮控制任務模型。報告分為三部分：第一部分綜述情境感知與識別的文獻成果，界定關鍵術語并概述技術前沿。情境識別被描述為將復雜環境表征為特征化圖式、框架或模型的過程，明確這些抽象結構在數據、信息與能力層面對決策的作用。第二部分結合文獻綜述與加拿大軍隊指揮人員訪談，開展指揮控制任務分析，提出環形圖任務模型，刻畫任務域間多重同步影響（作為情境效應）及其作為情境識別的基礎。第三部分提出未來研究方向，旨在深化情境識別理解，探索人工智能等數字技術輔助指揮官情境識別與決策的路徑。

文獻綜述方法論

本研究通過聯邦科學數據庫檢索軍事與海軍科學領域核心術語相關文獻，輔以互聯網擴展搜索技術獲取關聯成果，并在"指揮控制"預定義概念框架下展開綜述。圍繞"情境"定義及其子主題（如"情境感知"與"情境識別"，其中"情境"被視為可觸發適當響應的泛化形式），研究識別出三大解釋范式：情境即圖式、情境即框架、情境即模型。

? 圖式（Schema）：語義框架，協助個體組織、處理與存儲環境信息，由填充空白占位符的符號/詞匯及填充方法構成。

? 框架（Frame）：心理態度，定義背景假設與預期集合（Lakoff）。

? 模型（Model）：科學或計算結構，描述環境、過程或系統，可分為確定性、隨機性或概率性，涵蓋邏輯模型、心智模型、仿真模型與多目標優化模型等類型。

概念定義

• 未來指揮控制發展趨勢

未來指揮控制將呈現高度復雜性與集成化特征。指揮控制（C2）指指揮官對配屬部隊行使權威與指導以達成任務目標，聯合部隊指揮官（JFC）需為聯合部隊提供作戰愿景、指導與方向（Bass & Brown，第27頁）。"C2行動中的情境具有動態性，涵蓋任務、敵情、地形（與氣象）、人員、可用時間及民事支持等要素"（Liu等，2011，第144頁）。《2035聯合作戰環境》指出未來作戰環境將極端復雜且交互性強，要求"實時全網絡化C2能力"以實現"行動整合與同步"（Tucholski，2021年5月；JP 3-0，2022年）。

空軍與工業界正推進國防部門"全域傳感器-射手網絡化"概念落地。Easley（2022，第26-27頁）強調："技術已成熟，需解決作戰生態系統的多級安全與數據可信問題。"最終成果體現為2023年驗證的云基指揮控制（CBC2）倡議（Gordon，2023；Cliche，2024）。Cliche指出："CBC2整合海量戰術相關數據流及人工智能與機器學習技術，使決策者保持對環境細節的態勢感知。"

• 現代決策科學理論體系研究

現代決策科學的核心目標在于"構建能夠為兵力規劃與作戰計劃提供有效決策工具的框架"（Yuan與Singer，2021年），其關鍵在于發展應對動態變化環境的響應能力。經典決策科學將環境視為可應用情景推演、作戰博弈或德爾菲法等定性方法的系統（Davis等，2005年，第33頁）。然而，面對日益復雜的環境，"與其試圖預測不同方案對系統的影響并'優化'選擇，不如承認有效預測通常不可行，轉而尋求靈活、自適應且魯棒的策略"（同上，第46頁）。下文梳理文獻中的現代決策方法，各方法均強調情境在現代環境決策中的作用。

• OODA循環決策模型

約翰·博伊德提出的觀察-定向-決策-行動（OODA）隱喻決策循環模型，旨在實現快速精準決策（Maccuish，2012年，第67頁）。"軍事心智模型在沖突實踐的持續檢驗中形成，其應用范圍遠超原始場景。"在OODA模型中，情境在"定向"階段起核心作用。定向"涉及評估數據的關聯性與重要性，理解其在宏觀情境中的定位，識別潛在機遇或威脅"（Wale，2024年）。該模型體現于加拿大陸軍仿真中心（CACSC）作戰規劃流程（OPP），其五階段包括：啟動、定向、行動方案制定、計劃開發與計劃審查（CACSC，2018年，第11-16頁）。OPP以戰場情報準備（IPB）為基礎，IPB涵蓋敵情與"人文地形"要素——即區域、設施、能力、組織、人員與事件（ASCOPE）（CACSC，2018年，第18頁）。本研究中，ASCOPE要素構成決策情境的主體框架。

• 意圖驅動型領導力模型

大衛·馬凱特的意圖驅動型領導力（IBL）模型"并非基于領導者-追隨者模式的權力流動，而是建立在個體間共享目標或意圖的基礎上。軍事類比下，領導者-追隨者模式類似指揮控制，而IBL模型接近任務式指揮"（Fernandez-Salvador，2017年）。盡管IBL多從領導力視角探討，但其作為訓練模型可培養學習者的情境感知能力。"通過IBL，學習者獲得問題解析經驗。隨著問題解決方案的構建，問題本質逐漸明晰，學習者開始自主解決問題并適應變化"（Duffy與Raymer，2010年，第v頁）。

• 聯合決策機制研究

全域或聯合作戰涉及多層級指揮與軍種協同，催生聯合決策需求。該領域研究成果體現于《聯合目標定位學校學員指南》（2017年）等文獻，其中詳述聯合作戰規劃流程（JOPP）七步法（第7頁），涵蓋適應性規劃與執行（APEX，第6頁）及作戰環境系統視角（第18頁）等核心議題。聯合決策模型在作戰規劃流程（OPP）基礎上，構建聯合作戰規劃流程（JOPP）與聯合作戰環境情報準備（JIPOE）等框架，強化對信息環境的系統性認知（Sylvestre，2022年，第14頁）。當前該流程在美國防部情報次長辦公室支持的信息環境高級分析課程中系統闡釋（JMark，2024年）。

• 魯棒決策方法（RDM）

魯棒決策（RDM）是"針對深度不確定性與復雜環境的定量決策支持方法論，助力防務規劃者制定適應多重難預測未來的強韌方案"（Lempert等，2016年，第2頁）。區別于"共識假設"（Kalra等，2014年）或"預測后行動"決策范式，RDM采用"'決策共識'逆向分析法"，通過"模型與數據對策略進行廣域未來路徑壓力測試"。如Lempert指出（注釋3），"深度不確定性決策（DMDU）文獻對此逆向分析流程的表述包括'情境優先'（Ranger等，2010年）"（Lempert，2019年，第27頁）。

• 決策支持技術發展

決策支持工具在決策流程中的應用逐步普及，典型案例包括作戰資源分配支持（CORALS）軟件原型系統開發（Irandoust與Benaskeur，2015年；Turgeon，2021年）。

• 深度不確定性下的決策（DMDU）

深度不確定性指系統運作機制與未來結果均無法達成共識的決策情境。對此，Kwakkel與Haasnoot（2019年，第357頁）主張采用多樣化表征模型，通過情景推演、探索性建模與適應性規劃等方法應對多重態勢類型。DMDU提出此類方法的分類體系（含前述RDM），針對不同場景適配應用。

態勢感知與態勢識別研究

• 態勢感知

現代決策理論要求通過態勢感知（SA）理解適用何種表征或模型。"鑒于態勢感知本身的復雜性及其獲取與維持涉及的多重過程，精確定義其構成要素極為困難"（Banbury與Trembley，2004年，第Xiii頁）。此外，"態勢感知模型通常籠統描述認知過程，但未明確具體機制及其作用程度"（同上）。這要求理解達成態勢感知的機制——本文稱為"態勢識別"。"態勢感知作為理論構念的檢驗標準，在于能否通過客觀、明確定義的自變量（刺激操控）與因變量（響應差異）實現操作化...否則，其將成為掩蓋科學認知不足的又一流行術語"（Flach，1995年，第155頁）。

• 態勢識別模型實例

艾倫研究院提出的"基礎態勢識別"（Grounded Situation Recognition）是"需生成圖像結構化語義摘要的任務，包括：主體活動、參與實體及其角色（如施動者、工具）、實體的邊界框標注"（Pratt等，2020年，第1頁）。Chmielewski與Sobolewski（2019年，第38頁）將態勢識別描述為"由數據生成、數據整合與過濾、數據可視化、知識獲取與推理構成的連續數據流過程"。Meng等（2022年，第1443頁）提出的人機協同態勢感知模型包含人類認知部分（態勢感知）與機器部分（態勢識別），其中態勢識別"主要對應人類的態勢感知環節，即基于偵察情報、趨勢情報等客觀數據對當前態勢進行直觀分析"（第1444頁）。

Baek等（2022年，第308頁）提出"基于圖語義信息的多智能體分類分布式圖匹配網絡"與"分析智能體高階關系的超圖模型"。Lee等（2023年，第6041頁）描述基于多模態數據與圖神經網絡（第6042頁）的四層架構：基于多智能體的人機協作架構、魯棒戰術地圖融合技術、基于超圖的表征學習、時空多層模型。"該模型提供基于協同智能的實時戰場態勢識別技術"（第6066頁）。

情境感知與情境識別

• 情境類型綜述

文獻中描述的情境類型包括：

● 活動、身份、位置與時間（AILT）（Dey與Aboud，1999年）
● 與位置、附近人員、主機或物體相關的情境及其隨時間演變（Schilit等，1995年）
● 適配個體特定條件的情境（Brown等，1997年），例如包含移動設備性能、網絡連接特性及用戶情緒狀態、注意力焦點與方位等專屬信息。
● 行為驅動型情境。基于情境的推理（CxBR）建模范式認為，情境"包含使智能體能在當前情境中成功'導航'的功能性要素"。
● 跨層級情境（個人、項目、團體與組織），涵蓋人員及其專業知識、信息來源、信息文檔及其相關性評估、相關實用文檔（Snowden與Grasso，2000年）。
● 用戶視角下的情境數據譜系：計算情境、用戶情境、物理情境、時間情境與社會情境（Gu，2009年）。
● 能力與可供性關聯型情境。雖未發現直接文獻支撐，但此表述是前述視角的自然延伸。

• 情境感知與情境識別

"情境感知"指對情境的認知能力或狀態；"情境識別"則指實現情境感知的過程或方法。

Bricon-Souf與Newman（2007年）將情境感知定義為：
? 程序或計算設備檢測、感知、解釋環境要素（如位置、時間、溫度或用戶身份）并作出響應的能力；

? 或從應用情境適配視角，指應用程序通過檢視計算環境（如用戶位置、周邊人員與設備集群）并響應動態變化，從而調整自身行為的能力。

Dey（1999年）提出："若系統利用情境向用戶提供相關信息或服務（相關性取決于用戶任務），則該系統具備情境感知能力。"

情境識別可采用多種機制。例如，Pernek與Ferscha（2017年）在外科手術情境識別研究中列舉以下方法：
? 環境追蹤：通過"可插拔監測設備推斷手術流程"（第1722頁）；

? 運動學追蹤："追蹤手術器械位置或量化外科醫生手部動作"（第1723頁）；

? 視頻追蹤："從體內視頻圖像識別操作行為"（第1723頁）；

? 認知狀態情境：通過眼動、皮膚電反應、心率、施力數據監測（第1724頁起）。

主流機制采用機器學習或神經網絡模式識別算法。例如，Radu等（2018年）研究"深度學習算法解析多傳感器系統捕獲的用戶活動與情境的效能"（第157.2頁）；Billones等（2018年）探討深度學習在車輛情境識別的應用；Alajaji等（2020年）提出"DeepContext——基于深度學習的智能手機用戶情境識別架構"。

• 情景感知決策支持系統演進研究

情景感知決策支持（CaDS）系統正從基于本體的專家系統向基于屬性的神經網絡系統演進。此類系統"構建共享態勢感知的情境模型"（Feng等，2009年，第455頁），旨在應對軍事指揮控制中的信息過載問題，例如戰術信息優先級系統（TIPS）（Marmelstein等，2008年，第259頁）。相關研究目標在于"增強決策者對底層知識空間的感知、理解與投射能力"（Hanratty等，2009年，第1頁）。Dourish與Bellotti（1992年，第107頁）指出，意識是對他人活動的理解，為自身行動提供情境支撐。"意識要求個體能將碎片化情境知識轉化為當前注意焦點的程序化情景"（M?kel?等，2018年，第7253頁）。Thomas（2003年）定義了態勢感知核心術語與詞典體系，并從組織、作戰、信息與推理需求維度解析指揮情境。

當前CaDS系統主要沿襲專家系統架構，采用"基于多Agent系統的本體驅動軍事信息服務決策支持"，包含以下組件：檢測原始數據的傳感器Agent、處理情景數據的情境管理Agent、信息服務Agent、作戰決策支持Agent及維護用戶信息的用戶Agent（Song等，2010年，第1頁）。前沿研究聚焦深度學習應用，早期成果表明"將模板屬性權重與神經網絡權重類比的直覺方法，可通過觀察智能體歷史行為直接學習權重參數"（Gonzalez，2004年，第169頁），支持基于情景的推理（CxBR）作為"戰術場景人類行為建模技術"。

數字技術賦能情境感知與識別的潛在應用方向

下面探討數字技術如何通過整合情境感知與識別能力，輔助指揮官執行全域指揮控制任務。

基于訪談的潛在應用場景，訪談識別出以下技術應用方向（按無優先級排序）：

• 任務規劃

  • 戰備提升、團隊組建、規劃空間內地理情報整合。

• 部隊福祉保障

  • 通過心理測量問卷/輔導及生物特征傳感器監測官兵身心狀態。
  • 可對比重大事件發生前基線數據進行分析評估。

• 經驗教訓自動化融入決策

  • 構建經驗教訓文檔數據庫。
  • 訓練神經網絡（AI模型）學習經驗數據。
  • 向神經網絡輸入新作戰任務參數。
  • 通過模型按任務相似度排序經驗文檔并推送最優方案。
  • 可選功能：自動生成相關經驗摘要。

• 實戰任務數據實時報告

  • 涵蓋燃油消耗、彈藥、水源、食品等后勤指標——需覆蓋偏遠作戰區域（如北極地區）的倉儲與運輸節點（機場、燃料補給點、航道）。
  • 評估物資補給對當地社區的影響（如占用有限民生資源）。
  • "競爭性后勤保障"——需預判敵方破壞供應鏈能力（如網絡攻擊關閉港口），要求AI分析戰略交通線脆弱性。指揮官制定計劃時不可預設資源可用性。

• 通信頻譜態勢報告

  • 快速獲取通信系統可用狀態、性能衰減程度及有效覆蓋范圍。
  • AI輔助評估通信方案效能，自動化生成主用-備用-應急-緊急（PACE）通信方案（當前依賴人工制定）。

• AI目標識別

  • 基于圖像/雷達/聲吶/防空系統等多源傳感器數據訓練AI模型，快速識別關注目標并推送告警。
  • 構建"AI視覺增強"系統，保持人在回路決策，目標定位信息集成至態勢地圖。

上述方向需進一步評估實施范圍、優先級與資源投入強度。

圖1所示。使用分層任務分析的PDC2任務模型的說明

圖2。循環任務模型的說明。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

在技術飛速進步、市場波動加劇與全球性中斷頻發的時代，有效供應鏈管理需創新方法應對不確定性、復雜性與動態變化。本研究開發并應用一系列新型智能決策支持系統（IDSS），以解決中斷環境下的大規模隨機動態供應鏈網絡問題。通過電子商務、制造業、醫療健康與可持續性等多元領域案例驗證所提系統，具體提出四類彈性IDSS框架：集成先進優化算法、機器學習、強化學習與物流仿真技術，應對重大供應鏈中斷的現實挑戰。首個系統通過移動倉庫與眾包配送優化城市末端配送，顯著降低配送時間、成本與環境影響；第二系統開發多階段隨機動態規劃模型增強全球供應鏈彈性，優化不確定性下的物流運作；第三系統聚焦公平高效疫苗分配，采用數據驅動決策降低短缺風險；第四系統設計穩健可持續的口罩分發與回收網絡，平衡成本效益、環境影響與客戶服務。研究整合精確方法（如并行化隨機對偶動態整數規劃PSDDiP）、強化學習與混合優化策略，在保障可擴展性與計算效率前提下，提升大規模供應鏈實時彈性決策能力。既有IDSS多缺乏此類集成，或未考慮中斷場景，亦未經過大規模實時驗證。實證表明彈性IDSS在提升響應速度、時間管理與成本效益方面潛力顯著。中斷事件中數據可用性缺口與決策動態適應機制的研究，為政策制定者與實踐者提供新洞見。例如，所提在線強化驅動自適應優化（ORDAO）方法，相較交互式多智能體仿真（IMAS）可減少11%配送時間完成同等訂單量。

本論文通過開發整合數據驅動模型、優化算法、仿真與機器學習的IDSS，推動大規模供應鏈物流運營的彈性與可持續性。第二章提出基于隨機建模、行程時間仿真、眾包運力深度學習與強化學習的末端配送IDSS；第三章構建含風險對沖策略的多階段隨機制造供應鏈模型及并行SDDiP算法；第四章設計醫療領域實時需求預測與動態庫存疫苗分發系統；第六章開發閉環供應鏈內口罩可持續分發與回收的魯棒-隨機模型。第五章總結成果，闡明核心貢獻，討論模型局限并展望未來方向。整體研究為行業定制IDSS提供統一框架，增強不確定性下的適應與響應能力。

隨著基于大語言模型的商用產品取得顯著進展，人工智能（AI）議題在公共討論中持續升溫。隨著AI能力的發展，人們對其經濟與安全影響的擔憂日益加劇。本報告通過實證預測算法進步的方向、速度與指標，為政策制定提供參考。作者闡釋了AI算法改進的可能路徑，并探討各路徑進展的潛在影響。通過研究數值分析、運籌學與計算機科學領域的算法，界定了新算法引入的實證機制及改進定義方式。

作者指出推動AI系統近期發展的兩大關鍵驅動力：允許廣泛改進的新型合成數據生成方法，以及具備更高數據效率的替代架構。若無此類改進，小型模型可能主導市場。若僅實現單一路徑突破，小型模型或成主流，但大型模型仍有存在價值。若雙路徑均獲進展，大型模型可能提供更具實用價值的能力。

主要發現

算法改進存在兩條潛在高影響力路徑：

1. 通過生成合成數據或修剪現有數據，構建更適配AI訓練的數據集以改進算法。
2. 開發數據效率更高的算法（相比Transformer模型計算成本更低或單次迭代效率更優）。

這些路徑可能催生三種AI發展情景：

• 若數據限制成為瓶頸：當額外數據不可獲取導致模型無法有效擴展時，小型專用AI系統可能主導市場。
• 若算法擴展失敗：當通過合成生成獲取額外數據但新算法無法有效提取性能增益時，大型模型研發或持續，但小型系統仍占主流。
• 若算法持續進步：當數據充裕且算法能高效利用時，更大規模模型將在近期AI研究中占據重要地位。

移動智能體在復雜和動態的移動環境中自動化任務方面至關重要。隨著基礎模型的不斷演進，對能夠實時適應并處理多模態數據的智能體需求也隨之增加。本綜述全面回顧了移動智能體技術，重點關注提升實時適應性和多模態交互的最新進展。近期開發的評估基準更好地反映了移動任務中的靜態和交互式環境，從而對智能體的性能提供更準確的評估。

我們將這些進展分為兩大主要方法：基于提示的方法，利用大型語言模型（LLM）執行基于指令的任務；以及基于訓練的方法，對多模態模型進行微調，以適應特定的移動應用。此外，我們還探討了增強智能體性能的互補技術。通過討論關鍵挑戰并概述未來的研究方向，本綜述為推進移動智能體技術提供了寶貴的見解。完整的資源列表可訪問：//github.com/aialt/awesomemobile-agents

1 引言

移動智能體在處理復雜的移動環境中取得了顯著的成功，能夠在各種應用中實現任務執行的自動化，且僅需最少的人為干預 (Zhang等, 2023a; Li等, 2024; Bai等, 2024)。這些智能體被設計用于感知、規劃和執行任務，以適應動態環境，特別適用于需要實時適應性的移動平臺。多年來，關于移動智能體的研究顯著發展，從簡單的基于規則的系統演變為能夠處理多模態和動態環境中復雜任務的先進模型 (Shi等, 2017; Rawles等, 2023)。

在早期階段，移動智能體主要關注通過輕量級的基于規則的系統執行預定義的工作流程，這些系統針對移動設備上的特定任務進行了優化。這些早期智能體通常受限于硬件的計算和存儲約束，主要依賴基本的交互模式和靜態流程。然而，移動技術的快速進步為更先進的智能體架構鋪平了道路，使其能夠執行更豐富的任務。 評估移動智能體面臨獨特的挑戰，因為傳統的靜態評估方法往往無法捕捉現實移動任務的動態和交互特性。為了解決這一問題，最近的基準如AndroidEnv (Toyama等, 2021)和Mobile-Env (Zhang等, 2023a) 提供了交互式環境，以評估智能體在真實條件下的適應性和表現。這些基準不僅測量任務完成情況，還評估智能體在應對不斷變化的移動環境方面的反應能力，從而對其能力進行更全面的評估。

移動智能體研究的最新進展可分為兩種方法：基于提示的方法和基于訓練的方法。基于提示的方法利用大型語言模型（LLM），如ChatGPT (OpenAI, 2023)和GPT-4 (OpenAI, 2023)，通過指令提示和鏈式思維（CoT）推理處理復雜任務。OmniAct (Kapoor等, 2024) 和AppAgent (Yang等, 2023)等著名研究展示了基于提示的系統在交互式移動環境中的潛力，但其在可擴展性和穩健性方面仍面臨挑戰。另一方面，基于訓練的方法專注于微調多模態模型，例如LLaVA (Liu等, 2023a)和Llama (Touvron等, 2023)，專門用于移動應用。這些模型能夠通過整合視覺和文本輸入來處理豐富的多模態數據，從而提升其在界面導航和任務執行等任務中的表現 (Ma等, 2024; Dorka等, 2024)。

本綜述對移動智能體技術進行了深入分析，重點關注感知、規劃、行動和記憶的基本組成部分。我們將現有研究分為基于提示和基于訓練的方法。此外，我們還探討了用于評估移動智能體性能的基準和指標，并討論了互補技術在增強智能體與移動環境交互中的作用。通過本次綜述，我們旨在識別當前的挑戰和未來在推進移動智能體研究方面的機遇。

人工智能（AI）技術已經深刻地改變了遙感領域，徹底革新了數據收集、處理和分析的方式。傳統上依賴于手工解釋和特定任務模型的遙感，因基礎模型的出現得到了顯著增強。基礎模型是指大規模、預訓練的AI模型，能夠以前所未有的精度和效率執行各種任務。本文對遙感領域的基礎模型進行了全面的綜述，涵蓋了2021年6月至2024年6月期間發布的模型。我們根據這些模型在計算機視覺和特定領域任務中的應用對其進行分類，并提供了關于其架構、預訓練數據集和方法論的深入見解。通過詳細的性能比較，我們突出了這些基礎模型所取得的顯著進展和新興趨勢。此外，我們還討論了技術挑戰、實際影響和未來研究方向，特別是針對高質量數據的需求、計算資源以及模型泛化能力的提升。我們的研究還發現，預訓練方法，尤其是對比學習和掩碼自編碼器等自監督學習技術，顯著提升了基礎模型在遙感任務中的性能和穩健性，例如場景分類、目標檢測等應用。本文旨在為研究人員和從業者提供資源，通過對基礎模型在遙感中的進展和未來發展路徑的全景式綜述，推動該領域的持續發展和應用。

關鍵詞——遙感、機器學習、人工智能、圖像處理、計算機視覺、Transformers。

人工智能（AI）技術已經深刻地變革了遙感領域，徹底革新了數據的收集、處理和分析方式。傳統上，遙感項目嚴重依賴于手動解釋和任務特定模型，這些模型需要大量的標記數據集和顯著的計算資源。然而，隨著AI和深度學習（DL）的出現，一個新的時代已經到來。在這個時代中，大規模的預訓練模型，即基礎模型，能夠以前所未有的精度和效率執行各種任務。這些進步不僅增強了遙感的能力，還為其在各個領域的應用開辟了新的途徑。近年來，出現了許多基礎模型，它們在處理多樣的遙感任務方面表現出了卓越的性能。這些模型有可能顯著提升多個下游任務的性能，如場景分類、語義分割、目標檢測等。通過利用海量的預訓練數據和復雜的架構，這些基礎模型在該領域設立了新的基準，使其成為研究人員和工程師不可或缺的工具。本文旨在提供遙感領域基礎模型的全面綜述，涵蓋了2021年6月至2024年6月期間發布的基礎模型。在圖1中，按時間順序列出了51個視覺模型。為了方便研究人員的導航和使用，我們根據這些模型在計算機視覺任務和特定領域任務中的應用對其進行了分類。這樣的分類方式可以更清晰地了解哪些模型適用于特定目的，無論是一般的基于圖像的挑戰，還是更為專業的應用，如環境監測、土地覆蓋和土地利用、考古勘探、災害管理或其他領域。我們的貢獻包括：

1. 對遙感領域提出的基礎模型進行了詳盡的回顧，從基礎模型的背景和方法論到不同領域和任務中的具體應用，進行了分層和結構化的綜述。
2. 對這些模型在計算機視覺任務（表I）和特定領域任務（表5）中的應用進行了分類和分析。我們討論了每個模型的架構、預訓練數據集、預訓練方法及其性能。
3. 針對遙感中基礎模型相關的挑戰和未解決的問題進行了討論。我們指出了新趨勢，提出了重要問題，并為進一步探索提供了未來的研究方向。

基礎模型（FMs）指的是大規模的預訓練模型，這些模型為不同領域的各種下游任務提供了堅實的起點。基礎模型利用廣泛的數據集和先進的架構，能夠捕捉復雜的模式和特征，并通過較少的額外訓練進行微調以適應特定的應用。在遙感領域，由于數據的多樣性和復雜性，包括多光譜和多時相影像，基礎模型顯得尤為重要。諸如自監督學習（SSL）和Transformers等技術顯著提高了圖像分類、目標檢測和變化檢測等任務的性能和效率，解決了遙感數據所帶來的獨特挑戰。

基礎模型的發展得益于深度學習的進步和大型數據集的可用性。最初，卷積神經網絡（CNNs）如ResNet為圖像識別和分類任務的改進鋪平了道路。Transformers的引入，利用自注意力機制來建模遠程依賴關系，進一步提升了基礎模型在處理大規模圖像數據方面的能力。

遙感中的基礎模型的特點在于它們能夠通過SSL技術利用大量未標記數據，從而在無需大量標記數據集的情況下學習到穩健的表示。主要的SSL方法包括對比學習，它通過比較同一數據點的不同增強視圖來學習表示；以及預測編碼，它通過觀察部分數據來預測輸入數據的缺失部分。

遙感領域的知名基礎模型包括SatMAE，它為時間和多光譜衛星影像預訓練Transformers；Scale-MAE，一種用于多尺度地理空間表示學習的尺度感知掩碼自動編碼器；以及DINO-MC，它通過全球-局部視圖對齊擴展了SSL在遙感影像中的應用。這些模型在場景分類、目標檢測和變化檢測等各種遙感任務中表現出色。

盡管取得了成功，基礎模型仍面臨諸多挑戰，包括對高質量和多樣化訓練數據的需求、顯著的計算資源消耗，以及將模型有效適配于特定遙感任務的領域適應性。這些挑戰的解決對于基礎模型在遙感中的持續進步至關重要。

方法論

近年來，遙感基礎模型（FMs）的發展依賴于各種復雜的方法學，包括自監督學習（SSL）、Transformers及視覺Transformers（ViT），以及殘差神經網絡（ResNet）。這些方法顯著增強了基礎模型的能力，使其能夠在沒有大量人工監督的情況下從大量數據中學習，處理復雜的數據結構，并改善特征提取和表示能力。本節將回顧這些方法在遙感領域的機制和貢獻。

**A. 自監督學習（SSL）訓練策略在遙感基礎模型中的應用

自監督學習（SSL）在基礎模型的預訓練階段起著至關重要的作用。通過SSL，模型能夠從輸入數據的部分信息中預測另一部分，從而減少對大量標注數據集的依賴。在遙感中，由于標注數據的稀缺性，SSL顯得尤為重要。使用SSL預訓練的模型能夠有效地從大量未標注的遙感數據中捕捉模式和特征，使其在下游任務中非常高效。圖3展示了自監督學習的一般流程。 在遙感應用中，常用的兩種SSL方法是對比學習和預測編碼。 1. 對比學習：對比學習旨在通過比較同一數據點的不同增強視圖來學習表示。其核心思想是在特征空間中將相似（正樣本）對拉近，而將不相似（負樣本）對推遠。這種方法高度依賴于數據增強，以創建同一圖像的多個視圖。 1. 預測編碼：預測編碼是另一種SSL技術，模型通過觀察部分數據來預測輸入數據的缺失部分。這種方法有助于捕捉數據中的空間和時間依賴性。常見的預測編碼方法包括自動編碼器（AE）和掩碼自動編碼器（MAE）。

常用的SSL方法包括SimCLR、MoCo（動量對比）、BYOL（自我引導潛在空間）和DINO（無標簽自蒸餾）。這些方法各有特色，在生成正負樣本對和更新模型參數方面采取了不同的策略。這些方法在遙感中的場景分類、語義分割和目標檢測等任務中表現出色。例如，SSL可以幫助模型在標注數據有限的情況下，學習分類土地覆蓋類型、識別建筑物和車輛等目標，并分割衛星圖像中的不同區域。

**B. 主干網絡（Backbones）

在深度學習中，主干網絡是作為特征提取器的關鍵神經網絡架構。它們構成了模型的基礎層，處理輸入數據以生成豐富的、層次化的特征表示。這些表示可以被模型的后續組件用來執行各種任務，如分類、檢測和分割。通過利用強大的主干網絡，模型能夠高效地處理復雜數據，并在不同應用中提升性能。

主干類型I：Transformers和視覺Transformers（ViT）：Transformers最初為自然語言處理設計，通過自注意力機制建模長距離依賴關系，徹底改變了計算機視覺領域。視覺Transformers（ViT）將Vaswani等人（2017）提出的Transformers架構適用于圖像數據，將圖像塊視為序列的token。這種適應在遙感中尤為有用，因為圖像往往較大且包含復雜的空間結構。圖4展示了用于遙感分割任務的ViT基本結構。

ViT的關鍵組件包括圖塊嵌入、位置編碼、Transformer編碼器和分類頭。圖塊嵌入將圖像分割為固定大小的塊，并將每個塊線性嵌入到向量中。位置編碼則為圖塊嵌入添加空間結構信息。Transformer編碼器由多層多頭自注意力和前饋神經網絡組成，處理嵌入塊的序列以捕捉全局依賴關系。最后，分類頭是一個全連接層，用于處理最終的序列表示以執行下游任務，如圖像分類。Transformer中的自注意力機制允許每個token關注所有其他token，為捕捉全局上下文提供了強大的方式。 ViT在遙感任務中表現出色，如土地覆蓋分類、城市區域識別和植被分析，利用其捕捉局部和全局模式的能力。

主干類型II：卷積神經網絡（CNN）：卷積神經網絡（CNN），如殘差神經網絡（ResNet），通過引入殘差連接解決了深層神經網絡中的退化問題，這些連接允許梯度繞過某些層，從而促進非常深的網絡訓練。這一能力在遙感中尤為重要，因為通常需要深度模型來捕捉衛星圖像中的復雜細節和變化。

ResNet的特點是其殘差塊，包括繞過一個或多個層的快捷連接。殘差塊可以描述為以下公式：y=F(x,{Wi})+x\mathbf{y} = \mathcal{F}(\mathbf{x}, {W_i}) + \mathbf{x}y=F(x,{Wi})+x其中，y\mathbf{y}y是輸出，F\mathcal{F}F表示要學習的殘差映射，x\mathbf{x}x是輸入，{Wi}{W_i}{Wi}是塊中各層的權重。根據維度，快捷方式可以是恒等映射（如果輸入和輸出維度匹配）或卷積層（如果維度不同）。

ResNet有多種架構，如ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152，數字表示總層數。這些網絡在各種視覺任務中表現出色，因為它們能夠在不退化的情況下訓練更深的網絡。在遙感中，ResNet廣泛用于圖像分類、目標檢測和變化檢測任務。例如，基于ResNet的模型可以分類不同的土地覆蓋類型，檢測建筑物和車輛等目標，并通過比較時間序列衛星圖像來監測景觀變化。

通過結合這些方法，遙感基礎模型能夠利用大量數據，處理復雜結構，并在各種應用中實現最先進的性能。這些方法使模型能夠有效應對遙感的獨特挑戰，如大圖像尺寸、多樣化數據源，以及在環境監測和分析中對高精度的需求。

在接下來的部分中，我們將探討這些方法在不同遙感任務中的具體應用，分析其性能，并討論用于訓練和評估這些模型的數據集。

在這篇全面的綜述中，我們回顧了2021年6月至2024年6月間開發的遙感基礎模型的進展。我們將這些模型分類為視覺模型和視覺-語言模型，重點介紹了它們獨特的方法論和能力。我們的分析涵蓋了多種先進技術，包括自監督學習（SSL）、視覺Transformers（ViTs）和殘差神經網絡（ResNets）。這些模型在場景分類、語義分割和目標檢測等任務中，以及在環境監測、數字考古、農業、城市規劃和災害管理等特定領域的應用中，顯著提高了性能。盡管取得了顯著進展，但仍存在若干挑戰，如需要更多樣化和高質量的數據集、較高的計算需求以及任務特定的困難。解決這些挑戰需要進一步的研究和跨學科的合作。總而言之，這篇綜述提供了當前遙感基礎模型的詳細概述，提出了寶貴的見解并指明了未來的研究方向。我們建議繼續努力開發高效的模型架構、增強多模態數據整合以及擴大數據集的多樣性，以充分發揮這些模型在遙感領域的潛力。

網絡安全的發展促使自主威脅狩獵成為人工智能驅動的威脅情報領域的一個關鍵范例。本綜述將介紹自主威脅狩獵的復雜情況，探討其在強化網絡防御機制方面的意義和關鍵作用。本文深入探討了人工智能（AI）與傳統威脅情報方法的結合，勾勒出自主方法在打擊當代網絡威脅中的必要性和演變。通過對人工智能驅動的基礎威脅情報的全面探討，本文強調了人工智能和機器學習對傳統威脅情報實踐的變革性影響。報告闡明了支撐自主威脅狩獵的概念框架，重點介紹了其組成部分，以及人工智能算法在威脅狩獵流程中的無縫集成。此外，報告還仔細研究了在自主威脅狩獵中部署的最先進的人工智能技術，包括機器學習模型（監督、無監督和強化學習）、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構。對人工智能驅動模型的可擴展性、可解釋性和道德考量等挑戰的精辟討論豐富了討論內容。此外，通過富有啟發性的案例研究和評估，本文展示了真實世界的實施情況，強調了采用人工智能驅動威脅情報的組織的成功案例和經驗教訓。最后，本綜述整合了主要觀點，強調了自主威脅狩獵對未來網絡安全的重大影響。它強調了在利用人工智能驅動方法的潛力來加強網絡防御以應對不斷變化的威脅方面，持續研究和合作努力的重要性。

自主威脅狩獵的背景和動機

隨著針對系統和網絡的復雜威脅的激增，網絡安全領域發生了重大變化。傳統的網絡安全措施往往難以跟上快速發展的威脅形勢，這促使自主威脅狩獵作為一種主動防御機制應運而生。這種方法涉及利用人工智能（AI）和機器學習（ML）算法來實時自主檢測、分析和緩解潛在威脅。

網絡威脅的復雜性和頻率不斷升級，要求網絡安全防御機制采取更加積極主動的姿態[1, 2, 497]。事實證明，人工威脅檢測方法是不夠的，會導致在識別和應對新出現的威脅方面出現延誤。對快速識別和緩解威脅的需求凸顯了自主威脅狩獵在強化網絡防御中的重要性[3, 4, 498]。此外，網絡威脅的動態性質要求持續監控和分析，這是一項超越人類能力的任務[5, 6]。自主威脅狩獵系統擅長處理海量數據、識別模式、分辨可能預示潛在威脅的異常情況，從而提高整體威脅情報能力[7, 499]。促使采用自主威脅搜索的另一個關鍵因素是，必須最大限度地縮短網絡事件的響應時間[8,9]。迅速識別和遏制威脅對于防止大范圍破壞和最大限度減少網絡攻擊對組織的影響至關重要 [10,11,500]。配備先進算法的自主系統可大大縮短響應時間，從而限制網絡事件的潛在影響[12, 13, 501]。此外，網絡威脅的不斷演變要求網絡安全態勢從被動反應轉變為主動出擊[14, 15, 502]。傳統的安全方法主要側重于應對已知威脅，使系統容易受到新出現的風險的影響。自主威脅狩獵系統會主動尋找潛在威脅，使組織能夠領先對手并預測其戰術[16, 503]。自主威脅狩獵與持續監控和評估的概念相一致，這是現代網絡安全框架的基本原則[17, 504]。通過采用人工智能驅動的系統，企業可以對其安全態勢進行持續、全面的評估，從而及時發現并緩解漏洞和潛在威脅[18, 505]。

總之，網絡威脅的復雜性和復雜性不斷升級，加上傳統網絡安全方法的局限性，突顯了自主威脅狩獵的迫切需要。利用人工智能和 ML 技術，這些系統可以提供主動、實時的威脅檢測，從而加強網絡安全防御，使組織能夠在不斷變化的網絡威脅環境中保持領先。

威脅情報的演變和人工智能的作用

威脅情報多年來發生了重大演變，從人工數據分析過渡到利用先進技術，特別是人工智能（AI）。威脅情報的演變表明，網絡安全正從被動應對向主動出擊轉變[19, 506]。最初，威脅情報在很大程度上依賴于人工分析師篩選數據，但數據的指數級增長使得這種方法既不充分又耗時[20, 21, 507]。隨著人工智能的出現，這一格局發生了顯著轉變。圖 1.0 顯示了威脅智能生命周期。

人工智能能夠以無與倫比的速度處理海量數據，因此在威脅情報領域發揮著舉足輕重的作用。機器學習算法可以識別人類分析師可能無法發現的數據模式和異常情況 [22, 23, 508]。這有助于及早發現和緩解潛在威脅，從而以積極主動的姿態應對網絡攻擊。此外，人工智能驅動的威脅情報系統會不斷學習和適應，隨著時間的推移提高其功效[24, 25, 509]。人工智能在威脅情報方面的一大優勢是能夠自動執行各種任務，從而解放人類分析師，讓他們專注于更復雜和更具戰略性的活動[26, 27, 510]。人工智能驅動的工具可以更高效地執行數據收集、分析和關聯等重復性任務，從而使分析人員能夠專注于決策和制定更好的安全策略[28, 29, 511]。人工智能與人類分析師之間的這種合作努力最大限度地提高了威脅情報行動的效率。此外，人工智能通過提供預測能力來增強威脅情報。通過歷史數據分析，人工智能模型可以預測潛在威脅和漏洞，使企業能夠主動加強防御[30, 31,32, 512]。這種主動方法有助于在風險升級為重大安全漏洞之前先發制人地降低風險。然而，人工智能與威脅情報的整合也帶來了挑戰，例如針對人工智能模型的潛在惡意攻擊[33, 34, 513]。 敵人可以操縱人工智能算法，導致錯誤識別或逃避檢測。因此，確保威脅情報中人工智能系統的安全性和穩健性仍是一個持續關注的問題[35, 36, 37, 514]。

總之，威脅情報的發展在很大程度上受到了人工智能技術整合的影響。人工智能驅動的能力可實現主動威脅檢測、任務自動化和預測分析，從而大大提高網絡安全措施的有效性。然而，確保人工智能系統抵御潛在的惡意攻擊仍然是利用人工智能進行威脅情報分析的關鍵重點。

研究問題的陳述和自主方法的必要性

網絡安全形勢日益復雜多變，威脅的復雜程度和規模也在不斷發展。傳統的威脅情報方法往往難以跟上這些快速發展的步伐，從而導致一個關鍵的研究問題：無法快速有效地實時檢測、分析和緩解新出現的威脅。這一持續存在的挑戰導致了對自主威脅狩獵方法的需求。人類操作系統在處理不同來源產生的大量數據以及辨別潛在威脅的細微模式方面能力有限。此外，網絡威脅的時間敏感性要求采取積極主動的自動應對措施。自主威脅狩獵旨在利用人工智能驅動系統的能力來彌補這一差距。這些系統可以自主收集、處理和分析大量數據，從而能夠識別微妙的入侵跡象和以前未曾見過的攻擊載體。自適應、可擴展和快速的威脅檢測與緩解機制的必要性與日俱增，這凸顯了開發自主方法的緊迫性。因此，研究問題圍繞著傳統方法在應對現代網絡威脅的速度和復雜性方面效率低下的問題展開，強調迫切需要由人工智能賦能的自主方法來強化網絡安全措施。

綜述論文的目標和研究貢獻

本綜述論文的主要目標有三個方面： 首先，全面闡釋威脅情報不斷演變的格局，突出人工智能在塑造其發展軌跡方面發揮的關鍵作用。本文旨在概述威脅情報方法論的歷史進程，闡明人工智能和機器學習如何徹底改變傳統范式。其次，本文旨在勾勒自主威脅狩獵的概念框架，提供一個明確的定義，并闡明其關鍵組成部分。本文努力深入探討人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，詳細介紹了復雜的框架及其運行動態。最后，這篇綜述論文致力于強調與自主威脅狩獵相關的最先進的人工智能技術，對機器學習模型、自然語言處理、情感分析和深度學習架構進行了深入分析。本文旨在深入探討這些技術在強化網絡安全方面的實際應用。本文的研究貢獻在于綜合了現有知識，對人工智能驅動的威脅情報進行了全面而有條理的概述。通過將基礎理論與當代進展相結合，本文希望提供對自主威脅狩獵的整體理解。此外，本文還努力發現挑戰，介紹現實世界中的案例研究，提出評估指標，并預測未來趨勢，從而為網絡安全領域的進一步研究和實際應用奠定堅實的基礎。

研究論文結構

本綜述論文的結構旨在全面深入探討人工智能驅動的自主威脅狩獵這一變革性領域。本文分為幾個不同的部分，通過自主威脅檢測和緩解的視角，系統地探討網絡安全領域不斷發展的情況。

1.引言：本文從導言開始，概述了自主威脅狩獵演變背后的基本動機。它追溯了威脅情報方法的發展軌跡，并強調了人工智能在革新這些實踐中的關鍵作用。此外，它還提出了研究問題，強調了自主方法的必要性，設定了目標，并概述了本綜述論文的貢獻。

2.人工智能驅動的威脅情報的基礎：本節通過闡明傳統的威脅情報方法、介紹網絡安全中的人工智能和機器學習，以及闡述人工智能在重塑傳統威脅情報實踐中的變革性作用，提供一個基礎性的理解。

3.自主威脅狩獵：概念框架： 接下來的部分將深入探討自主威脅狩獵的概念。它定義了自主威脅狩獵的范圍，剖析了自主威脅狩獵系統的基本組成部分，闡述了人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，并詳細介紹了該框架/流程。

4.自主威脅狩獵中的最新人工智能技術：本部分將仔細研究自主威脅狩獵中使用的前沿人工智能技術，包括機器學習模型、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構，并闡述其在威脅檢測和情報提取中的應用。

5.自主威脅狩獵的挑戰：針對自主威脅狩獵的多面性，本節闡明了包括可擴展性、可解釋性、倫理考慮和人工智能算法潛在偏差在內的挑戰。

6.案例研究與應用：本節重點介紹現實世界中的實施情況、成功案例和經驗教訓，通過對組織機構的案例研究，說明人工智能驅動的威脅情報的實際應用和功效。

7.評估指標和性能基準：本節以評估有效性為重點，對人工智能驅動的系統與傳統方法之間的指標進行了劃分和比較分析。

8.未來方向與新興趨勢：這一部分探討了在自主威脅狩獵方面即將取得的進展，重點介紹了新興技術，并確定了潛在挑戰，為未來的研究途徑奠定了基礎。

9.結論：本文最后總結了關鍵見解、自主威脅狩獵對網絡安全的影響，并倡導進一步的研究和實施。

盡管在大型語言模型（LLMs）中加速文本生成對于高效產生內容至關重要，但這一過程的順序性往往導致高推理延遲，從而對實時應用構成挑戰。為了解決這些挑戰并提高效率，已經提出并開發了各種技術。本文對自回歸語言模型中加速生成技術進行了全面的綜述，旨在了解最先進的方法及其應用。我們將這些技術分為幾個關鍵領域：投機解碼、提前退出機制和非自回歸方法。我們討論了每個類別的基本原理、優點、局限性和最新進展。通過這篇綜述，我們希望能夠提供對當前LLMs技術領域的見解，并為該自然語言處理關鍵領域的未來研究方向提供指導。

大語言模型（LLMs）的推理需要大量的計算資源，這歸因于多個因素。其中關鍵因素之一是諸如GPT家族[1]、LLaMA家族[2]、PaLM[3]、OPT[4]和Mistral[5]等模型固有的復雜性，這些模型通常包含數百萬甚至數十億個參數。因此，通過這些模型的眾多神經網絡層處理輸入數據需要大量的計算資源。此外，推理過程計算密集，涉及復雜的操作，如矩陣乘法、非線性激活和跨多個層的注意力機制。此外，LLMs需要大內存分配，因為它們的參數中包含了廣泛的數據存儲，包括詞嵌入和注意力矩陣。此外，自回歸解碼的性質，即輸出令牌基于先前生成的令牌逐步生成，限制了并行化的潛力，特別是對于較長的序列，導致推理速度較慢。最后，LLMs中常用的注意力機制用于捕捉輸入數據中的長程依賴關系，這增加了計算復雜性，特別是在計算大輸入序列的注意力分數時。綜上所述，這些因素使得大語言模型的推理需要大量的計算資源和時間。

為了解決加速大語言模型推理的挑戰，已經開發了各種方法。這些技術包括知識蒸餾[6, 7, 8, 9]、量化[10, 11, 12, 13]、稀疏化[14, 15, 16]、修改后的注意力機制[17, 18, 19, 20]。然而，提高大語言模型效率的另一個關鍵方面在于其解碼機制。本綜述聚焦于LLMs的這些解碼機制，探索和評估其在加速推理的同時保持或提高性能的作用。LLMs中的生成方法指的是這些模型如何基于輸入數據生成輸出序列。這涉及選擇最可能的下一個令牌，以在每一步構建連貫且有意義的序列。然而，加速這一過程面臨著若干挑戰。一個主要挑戰是自回歸解碼的固有順序性，即每個令牌基于先前生成的令牌生成。這種順序依賴性限制了并行化的潛力，特別是在較大模型中導致推理速度較慢。另一個挑戰是，在加速生成過程的同時保持生成輸出的質量。任何加速技術必須確保生成的序列保持準確、連貫和上下文相關。加速生成應保持模型生成高質量輸出的能力，同時所需的計算資源可能非常龐大。

本文全面討論了各種加速生成技術。第2節討論了投機解碼方法，第3節探討了提前退出方法，第4節研究了非自回歸算法（并行解碼）策略。通過詳細分類和深入分析，我們提供了對這些大語言模型機制的深刻見解，強調其優點、局限性和未來研究方向。如圖1所示，圖中展示了不同算法的分類法，本文討論的加速生成技術根據其基本原理和方法進行了分類和可視化。

投機解碼：并行預測與驗證

投機解碼技術通過并行預測多個令牌并同時驗證這些預測，有效地提高了生成速度。這一技術受啟發于處理器中的投機執行優化技術，通過并行執行任務來驗證其必要性，從而提高并發性。

**Blockwise 解碼

Blockwise解碼是一種經典的投機解碼方法，通過在模型內部并行評分來加速解碼過程。該方法首先在訓練時在原解碼層后增加多輸出前饋層，并訓練多個輔助“提議”模型以并行預測多個令牌。在推理時，這些模型并行生成下一個k個令牌，并通過基本模型對這些令牌進行評分，確定最長的前綴。如果這個前綴的長度超過1，則可以跳過一個或多個貪心解碼循環，從而加快推理速度。

**SpecDec 方法

SpecDec方法通過引入Spec-Drafter和Spec-Verification兩個組件，進一步優化了投機解碼過程。Spec-Drafter是一個獨立的模型，專注于高效準確地生成令牌草稿，而Spec-Verification則允許接受略微偏離貪心解碼的令牌，從而提高接受率。實驗結果表明，SpecDec方法在保持生成質量的同時，實現了約5倍的速度提升。

**自我投機解碼（SSD）

自我投機解碼（SSD）是一種不需要輔助草稿模型的新穎推理方案，而是利用單一LLM同時進行草稿生成和驗證，從而減少了總內存使用。在草稿階段，部分中間層被跳過，選擇這些層是通過貝葉斯優化完成的。在驗證階段，使用原始LLM對草稿令牌進行一次前向傳遞評估。雖然跳過額外層可以加速草稿生成，但也可能降低令牌接受率，增加整體推理時間。因此，層選擇過程被設計為優化問題，目標是最小化每個令牌的平均推理時間。

提前退出機制：動態計算資源分配

提前退出機制通過動態調整每個輸入和生成時間步的計算資源分配，有效地加速了生成過程。這一機制基于對樣本難度的觀察，動態調整計算資源，避免對簡單樣本的過度計算，同時確保復雜樣本的精確處理。

**CALM 框架

Confident Adaptive Language Modeling（CALM）框架通過動態分配計算資源，根據中間層的置信度得分決定是否提前退出計算，從而加速生成過程。CALM框架探索了三種不同的置信度測量方法：Softmax響應、隱藏狀態飽和度和早退出分類器。通過這些方法，模型可以在達到預定義閾值時提前退出，避免全層計算，從而加速推理。

**FREE 方法

Fast and Robust Early-Exiting（FREE）方法通過引入淺層-深層模塊和同步并行解碼，提高了推理效率。FREE框架將計算路徑分為淺層模型和深層模型，在解碼時同步處理來自淺層模型的早退出令牌，直到遇到非退出令牌。通過Beta混合模型（BMM），FREE方法能有效捕捉置信度得分與預測一致性的關系，從而動態調整閾值，提高推理效率。

**HASH EE

Hash-based Early Exiting（HASH EE）通過哈希函數為每個令牌分配固定的退出層，避免了傳統方法中的內部分類器或額外參數，從而提高了推理效率。HASH EE的優勢在于無需監督即可實現令牌級提前退出，適用于多種任務，包括語言理解和生成任務。

非自回歸模型：并行生成目標令牌

非自回歸模型通過同時或并行生成所有目標令牌，避免了自回歸模型中逐令牌生成的順序性，顯著加速了推理過程。非自回歸模型在處理諸如機器翻譯等任務時，表現出更高的推理效率。

**NAT 模型

非自回歸Transformer（NAT）模型在機器翻譯任務中首次引入，通過預測每個輸入詞的繁殖數量來確定目標句子的長度。在訓練和推理過程中，NAT模型通過復制源輸入來初始化解碼器輸入，并使用繁殖預測器來決定每個輸入詞應復制多少次，從而構建目標句子長度。通過這種方法，NAT模型實現了與自回歸模型相當的質量，同時推理延遲降低了十倍以上。

**FlowSeq 模型

FlowSeq模型使用生成流技術，通過引入潛變量提高了非自回歸生成過程的依賴性建模。FlowSeq通過生成流對先驗分布進行編碼，引入潛變量，從而在非自回歸生成過程中建模輸出令牌之間的依賴關系，同時實現高效并行解碼。實驗結果表明，FlowSeq在保持性能的同時，實現了顯著的推理加速。

**依賴感知解碼器（DePA）

依賴感知解碼器（DePA）通過雙向依賴建模和注意力轉換過程，提高了非自回歸模型對目標依賴的建模效果。DePA模型采用前向-后向依賴建模，在非自回歸訓練之前進行自回歸前向-后向預訓練，增強解碼器對目標依賴的建模能力。

結論與未來展望

本文全面探討了各種加速生成技術，包括投機解碼、提前退出機制和非自回歸方法。通過詳細的分類和分析，我們總結了當前技術的優勢、局限性和最新進展，為研究人員和工程師在實際應用中提供了寶貴的參考。未來，隨著技術的不斷發展，這些加速生成方法有望進一步優化，提高LLMs在各種應用場景中的實用性和效率。 通過不斷優化和創新，我們期待LLMs能夠在更廣泛的領域中展現其強大的潛力，實現實時高效的文本生成。