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世界正處(chu)于一(yi)個拐點，技術與地(di)(di)緣政治(zhi)交織在(zai)一(yi)起(qi)，重(zhong)新(xin)定義了戰(zhan)爭的(de)(de)(de)本(ben)質。印(yin)度洋(yang)-太平洋(yang)地(di)(di)區等(deng)地(di)(di)緣政治(zhi)熱點地(di)(di)區的(de)(de)(de)緊張局勢(shi)正在(zai)加(jia)劇，大國競爭愈演愈烈。與此同時(shi)，網(wang)絡(luo)戰(zhan)和恐怖主義等(deng)不對稱威(wei)脅(xie)的(de)(de)(de)性質日益復雜，需要先(xian)進的(de)(de)(de)解決方(fang)案。人(ren)工(gong)智能（AI）在(zai)空戰(zhan)中(zhong)的(de)(de)(de)應(ying)用正在(zai)改變各國準備和參與現代沖突(tu)的(de)(de)(de)方(fang)式。從在(zai)有(you)爭議的(de)(de)(de)環(huan)境(jing)中(zhong)運(yun)行的(de)(de)(de)自主無人(ren)機(ji)到預先(xian)阻止(zhi)對手行動(dong)的(de)(de)(de)預測(ce)分析，人(ren)工(gong)智能正在(zai)重(zhong)塑天空。

在(zai)(zai)這一動(dong)(dong)態格局(ju)中，人(ren)(ren)工智(zhi)能（AI）已成(cheng)為改變(bian)空戰游戲規則的(de)終極手段。2022 年(nian)，全球(qiu)人(ren)(ren)工智(zhi)能在(zai)(zai)軍(jun)事領(ling)域(yu)的(de)市場價值為 83 億美(mei)元，預計到 2027 年(nian)將(jiang)達到 192 億美(mei)元，年(nian)復合增長(chang)率為 18.7%。從自主無人(ren)(ren)機(ji)在(zai)(zai)有爭議(yi)的(de)空域(yu)執行(xing)復雜任務(wu)，到預測(ce)分(fen)析(xi)以前所未有的(de)準確性(xing)預測(ce)對手的(de)行(xing)動(dong)(dong)，人(ren)(ren)工智(zhi)能正(zheng)(zheng)在(zai)(zai)徹底改變(bian)現(xian)代空中力量戰略。正(zheng)(zheng)如 Anduril Industries 創始人(ren)(ren)帕(pa)爾默(mo)-盧(lu)基（Palmer Luckey）所指出的(de)那(nei)樣："洛克(ke)希德、雷神和傳(chuan)統(tong)的(de)國(guo)防(fang)公(gong)(gong)司擅長(chang)制(zhi)造一些東西......但在(zai)(zai)人(ren)(ren)工智(zhi)能、計算機(ji)視覺和機(ji)器學習方面，它們(men)并不(bu)擁(yong)有世界上最優秀的(de)人(ren)(ren)才。這就是為什(shen)么我們(men)公(gong)(gong)司專注于此(ci)"。這凸(tu)顯(xian)了一種地震式的(de)轉變(bian)，傳(chuan)統(tong)的(de)國(guo)防(fang)巨頭正(zheng)(zheng)在(zai)(zai)得到擅長(chang)人(ren)(ren)工智(zhi)能和自動(dong)(dong)駕駛的(de)敏捷創新者(zhe)的(de)補(bu)充，在(zai)(zai)某些情況(kuang)下甚(shen)至是挑戰。

在(zai)這一(yi)快速發(fa)展(zhan)(zhan)的(de)格局(ju)中(zhong)，印(yin)度處于(yu)獨特的(de)位置(zhi)，它正(zheng)在(zai)利用(yong)人(ren)(ren)工智能來(lai)彌合業務(wu)差距(ju)，加強(qiang)其(qi)戰略自主(zhu)性(xing)，并(bing)重新定義其(qi)在(zai)全球防務(wu)中(zhong)的(de)角色。作為世界第三大軍(jun)費(fei)開支(zhi)國和增長最快的(de)國防生態(tai)系統之一(yi)，印(yin)度已(yi)采用(yong)人(ren)(ren)工智能驅動的(de)技術(shu)來(lai)彌補能力差距(ju)并(bing)增強(qiang)其(qi)戰略威懾力。即將(jiang)(jiang)舉行的(de) “2025 印(yin)度航空展(zhan)(zhan) ”以(yi) “通向十億機(ji)遇的(de)跑道 ”為主(zhu)題，反映了這一(yi)勢頭。此(ci)次活(huo)動將(jiang)(jiang)重點(dian)展(zhan)(zhan)示印(yin)度在(zai)人(ren)(ren)工智能驅動的(de)無人(ren)(ren)機(ji)、蜂群技術(shu)和預測分析方面取(qu)得(de)的(de)進步，重申印(yin)度致力于(yu)在(zai)數字主(zhu)導的(de)時代塑(su)造空戰的(de)未(wei)來(lai)。

人工智能驅動的無人機進步：空戰的新先鋒

由于(yu)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)（AI）和(he)傳感器融合(he)(he)技術的融合(he)(he)，無(wu)人(ren)(ren)機（UAV）正在(zai)改(gai)變空戰。基于(yu)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的傳感器融合(he)(he)系(xi)統使(shi)無(wu)人(ren)(ren)機能(neng)(neng)(neng)夠實時處理(li)來自多個傳感器（如光電(dian)/紅外（EO/IR）相(xiang)機、雷達、激光雷達和(he)通(tong)信陣列）的數據，提供無(wu)與倫比的態勢感知和(he)決(jue)策(ce)能(neng)(neng)(neng)力(li)。這種(zhong)數據融合(he)(he)使(shi)無(wu)人(ren)(ren)機能(neng)(neng)(neng)夠自主識別目標、規(gui)避威(wei)脅和(he)適應(ying)(ying)動態戰場(chang)條(tiao)件，從而(er)提高任務(wu)(wu)的成功率。這種(zhong)能(neng)(neng)(neng)力(li)對于(yu)現代戰爭至關重要，因為速(su)度(du)、精度(du)和(he)適應(ying)(ying)性往往決(jue)定著(zhu)任務(wu)(wu)的結(jie)果。

無人(ren)(ren)駕駛(shi)飛(fei)行器（UAV）在(zai)空(kong)戰(zhan)中處于人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能集(ji)成的(de)(de)最(zui)前沿，應用(yong)范圍涵(han)蓋(gai)監(jian)(jian)視(shi)、精確打擊和(he)(he)后勤支(zhi)持。在(zai)印度(du)(du)，傳(chuan)感(gan)器融(rong)(rong)(rong)合驅動(dong)的(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能系統正(zheng)被納入本土(tu)平臺，如 DRDO 的(de)(de) Rustom 無人(ren)(ren)機和(he)(he) HAL 即(ji)將推出(chu)的(de)(de)空(kong)中作戰(zhan)編(bian)隊系統 (CATS)。這些(xie)系統可(ke)實現出(chu)色(se)的(de)(de)監(jian)(jian)視(shi)、自主瞄準以及無人(ren)(ren)機與有人(ren)(ren)駕駛(shi)飛(fei)機之間的(de)(de)協同作戰(zhan)，標(biao)志著印度(du)(du)國防能力的(de)(de)重大提升。Big Bang Boom Solutions 等(deng)初創公司和(he)(he) Zen Technologies 等(deng)老牌公司也在(zai)開(kai)發人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能反無人(ren)(ren)機系統，該(gai)系統可(ke)利用(yong)傳(chuan)感(gan)器融(rong)(rong)(rong)合智(zhi)能，實時(shi)檢測、分(fen)類和(he)(he)消除(chu)敵方(fang)無人(ren)(ren)機。此外，印度(du)(du)理工(gong)學(xue)院(yuan)（IIT）坎(kan)普爾分(fen)校和(he)(he)印度(du)(du)理工(gong)學(xue)院(yuan)海德(de)拉巴分(fen)校等(deng)機構也在(zai)研究(jiu)專(zhuan)為高空(kong)作業和(he)(he)有爭(zheng)議空(kong)域(yu)量(liang)身定制的(de)(de)傳(chuan)感(gan)器融(rong)(rong)(rong)合算法，展(zhan)示(shi)了印度(du)(du)在(zai)這一領域(yu)的(de)(de)本土(tu)人(ren)(ren)才庫。

在全球(qiu)范圍內，由人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)驅動(dong)的(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)機正在突破界限。美(mei)國(guo)空(kong)軍的(de)(de) “天堡(bao)”（Skyborg）計劃將自(zi)主無(wu)人(ren)(ren)機與有人(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)的(de)(de)噴氣式(shi)戰斗機配對(dui)使用，凸顯(xian)了(le)人(ren)(ren)機合(he)作如何提(ti)高任務成功率。與此(ci)同時，中(zhong)國(guo)在蜂群無(wu)人(ren)(ren)機技術(shu)方(fang)面的(de)(de)進步能(neng)夠(gou)壓(ya)倒敵方(fang)防空(kong)系統，這凸顯(xian)了(le)在對(dui)抗性空(kong)域(yu)中(zhong)對(dui)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)驅動(dong)的(de)(de)自(zi)主性的(de)(de)日益重視。對(dui)印度來說，在學(xue)習全球(qiu)發展(zhan)成果的(de)(de)同時提(ti)升(sheng)本土能(neng)力對(dui)于應(ying)對(dui)不斷變(bian)化的(de)(de)威脅至關(guan)重要。

這種技(ji)術(shu)變革為外國(guo)(guo)原始(shi)設備制(zhi)(zhi)(zhi)造(zao)商(shang)與印度公司的合作提供了(le)重(zhong)要機遇。印度強大的初創企業生(sheng)態系(xi)統，加上 iDEX（卓越(yue)防務創新）計劃等(deng)舉(ju)措，為共同開發和共同生(sheng)產創造(zao)了(le)肥沃的土(tu)壤。專(zhuan)(zhuan)門(men)從事先進(jin)傳(chuan)感(gan)器、人工智能算法和自(zi)主技(ji)術(shu)的公司可以與 TASL、BEL 和 L&T 等(deng)印度國(guo)(guo)防巨(ju)頭合作，將全球(qiu)創新融入印度的平臺(tai)。例如，外國(guo)(guo)原始(shi)設備制(zhi)(zhi)(zhi)造(zao)商(shang)可以貢獻先進(jin)傳(chuan)感(gan)器技(ji)術(shu)或(huo)基于(yu)人工智能的分析引擎方(fang)面(mian)的專(zhuan)(zhuan)業知識，同時受益于(yu)印度具有(you)成本效益的制(zhi)(zhi)(zhi)造(zao)和工程人才。

此外，以 “通(tong)往十億機遇的(de)(de)跑道(dao) ”為(wei)主題的(de)(de) “2025 印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度航(hang)空展(zhan) ”為(wei)外國(guo)原始設備制造商提供了一(yi)個與印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度公(gong)司(si)探索合作(zuo)的(de)(de)最佳平臺(tai)。展(zhan)會不僅(jin)將(jiang)展(zhan)示印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度在人(ren)工智能和無人(ren)機技術方面的(de)(de)成就(jiu)，還將(jiang)為(wei)全(quan)球企(qi)業提供一(yi)個進入印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度不斷增(zeng)長的(de)(de)國(guo)防(fang)市(shi)場的(de)(de)通(tong)道(dao)，預計到2030年，印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度的(de)(de)國(guo)防(fang)市(shi)場規模將(jiang)達(da)到700億美(mei)元(yuan)。在人(ren)工智能驅動的(de)(de)傳(chuan)感器融合、自主蜂(feng)群系統和先進推(tui)進技術等領域的(de)(de)合作(zuo)可以加速(su)創新，為(wei)印(yin)(yin)(yin)(yin)(yin)度和外國(guo)利益相關方創造雙贏局面。

印度對人工智能驅動的無人機和傳感器融合的關(guan)注(zhu)，彰顯了其致力于建立一個自(zi)力更生的國防生態系統，同時(shi)始終走在全球技術進步的前沿(yan)。通(tong)過促進伙伴關(guan)系和利用(yong)其創新(xin)生態系統，印度正將(jiang)自(zi)己定位(wei)為塑造(zao)未來空戰的關(guan)鍵參與者。

蜂群技術： 空中力量倍增器

人工(gong)智能支持的(de)蜂(feng)群技(ji)術正在重新定義空(kong)戰(zhan)的(de)動態，引(yin)入了一種分(fen)布式殺傷(shang)力(li)(li)和協作決策(ce)取代傳(chuan)統(tong)空(kong)中優(you)勢概念的(de)模式。相互連(lian)接的(de)無人機群既能自主運(yun)行，又能協同作戰(zhan)，以前所未有的(de)效率和規(gui)模執行精確打擊、區域拒止、電子戰(zhan)和偵察等復雜任(ren)務，帶(dai)來了改變游(you)戲規(gui)則的(de)能力(li)(li)。

印度(du)在這一(yi)領域(yu)進(jin)(jin)展迅(xun)速，SWiFT（隱形機翼飛行(xing)試驗臺）計(ji)劃等本土(tu)努力(li)(li)為自(zi)主無人戰(zhan)斗飛行(xing)器（UCAV）鋪平了(le)道(dao)路。這一(yi)舉(ju)措凸顯了(le)印度(du)將尖端人工智能和(he)蜂(feng)群(qun)技術融入(ru)國防架構的(de)(de)(de)行(xing)動。利(li)用(yong)人工智能算(suan)法的(de)(de)(de)進(jin)(jin)步，印度(du)正在設計(ji)蜂(feng)群(qun)系(xi)統，以(yi)自(zi)主識別目(mu)標(biao)、確定威脅(xie)的(de)(de)(de)優先次序并實施精確打(da)擊(ji)，使其成為力(li)(li)量(liang)倍(bei)增器。傳感(gan)器融合(he)和(he)實時分析的(de)(de)(de)集成進(jin)(jin)一(yi)步增強(qiang)了(le)它們對態勢的(de)(de)(de)感(gan)知，即使在高強(qiang)度(du)的(de)(de)(de)競爭環(huan)境中也能做出適應性決(jue)策。

在(zai)全球(qiu)范圍內，各國都在(zai)推(tui)動蜂群(qun)能力的發展。美國國防部高級(ji)研究計劃局（DARPA）正在(zai)牽頭實施 OFFSET（進(jin)攻性蜂群(qun)戰(zhan)術）等(deng)計劃，該計劃的重點是(shi)在(zai)城市戰(zhan)爭(zheng)場(chang)景中部署無人機(ji)(ji)群(qun)。這些進(jin)展表明，在(zai)未來沖突(tu)中，人工智能驅動的機(ji)(ji)群(qun)在(zai)實現作戰(zhan)優勢方面具有變(bian)革潛力。

通過(guo)利用機器學習、認知計(ji)算和(he)傳感器融合，Tardid 的(de) OSCAR 系統使無人(ren)機和(he) USV 能夠在最少人(ren)工干預的(de)情(qing)況下運行，并能動(dong)態適應任務要求。這(zhe)項技術集成了實時威脅評估、自主決策和(he)預測(ce)分析(xi)，改變(bian)了以(yi)網絡為中心的(de)戰(zhan)爭。

隨著印(yin)度越(yue)來越(yue)重視人(ren)工(gong)智(zhi)能在(zai)國防中的(de)(de)應用，Tardid 在(zai)蜂(feng)群智(zhi)能方面的(de)(de)進步與實現自主、自立(li)戰斗系統的(de)(de)更廣泛目標完全(quan)一致。將 OSCAR 納入印(yin)度的(de)(de)國防生態系統為全(quan)球原(yuan)始(shi)設備制造商提供(gong)了一個(ge)獨特的(de)(de)合(he)作(zuo)、共同開(kai)發和增強(qiang)人(ren)工(gong)智(zhi)能驅(qu)動(dong)的(de)(de)無人(ren)作(zuo)戰能力的(de)(de)機會。

印(yin)度在印(yin)度洋-太平洋地(di)區的(de)(de)(de)(de)戰略(lve)地(di)位，加上其蓬(peng)勃發(fa)展的(de)(de)(de)(de)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)生態(tai)系統(tong)，為(wei)蜂(feng)群技術(shu)的(de)(de)(de)(de)創新與(yu)合作提(ti)供了巨大的(de)(de)(de)(de)機遇。優(you)化蜂(feng)群認知(zhi)自(zi)主(zhu)響應(ying)（OSCAR）就是(shi)其中(zhong)一項工(gong)(gong)作，這是(shi)一個人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)驅動的(de)(de)(de)(de)框架，旨在增強無人(ren)機和(he)水面系統(tong)的(de)(de)(de)(de)自(zi)主(zhu)性(xing)和(he)協調性(xing)。通(tong)過(guo)利用(yong)機器學習、認知(zhi)計算和(he)傳(chuan)感器融(rong)合，Tardid 的(de)(de)(de)(de) OSCAR 系統(tong)使無人(ren)機和(he) USV 能(neng)夠在最少人(ren)工(gong)(gong)干預的(de)(de)(de)(de)情(qing)況下運(yun)行，動態(tai)適應(ying)任務要求。這項技術(shu)集成了實時威脅評(ping)估、自(zi)主(zhu)決策(ce)和(he)預測分析(xi)功能(neng)，改變了網絡中(zhong)心戰的(de)(de)(de)(de)游戲規則。

2025 年(nian)印(yin)(yin)度(du)航空(kong)(kong)展強調(diao)的(de)主(zhu)題是 “通向十(shi)億機(ji)遇的(de)跑道”，因此全(quan)球國防原始設備制造商(shang)可(ke)以與印(yin)(yin)度(du)公司合作，共同(tong)開發專(zhuan)為應(ying)對地區(qu)和(he)全(quan)球安全(quan)挑戰而定制的(de)蜂群(qun)系統。全(quan)球在人工(gong)智能算法方面的(de)專(zhuan)業知(zhi)識與印(yin)(yin)度(du)具(ju)有成(cheng)本效益的(de)制造和(he)本土研發能力(li)相結合，可(ke)以推動(dong)蜂群(qun)系統的(de)發展，使其成(cheng)為下(xia)一代空(kong)(kong)戰中不可(ke)或缺的(de)資(zi)產。

預測分析：第一擊之前制定戰略

在(zai)現代空戰(zhan)中(zhong)，通過數(shu)據(ju)驅動的(de)預(yu)見性(xing)和(he)先發制(zhi)人(ren)的(de)行動，往(wang)往(wang)在(zai)發射第一枚(mei)導彈之(zhi)(zhi)前就贏得(de)了戰(zhan)斗。人(ren)工智能(neng)驅動的(de)預(yu)測(ce)分析(xi)使(shi)軍隊能(neng)夠預(yu)測(ce)威脅、優(you)化(hua)任務(wu)規(gui)劃(hua)，并在(zai)設備故(gu)障發生之(zhi)(zhi)前就加以緩解，從(cong)而(er)徹底改變(bian)了戰(zhan)爭(zheng)。通過實時分析(xi) PB 級(ji)的(de)作戰(zhan)數(shu)據(ju)，人(ren)工智能(neng)可(ke)以發現對(dui)手戰(zhan)術(shu)中(zhong)隱藏的(de)模(mo)式(shi)，檢(jian)測(ce)機械磨(mo)損的(de)早期跡象，并完善戰(zhan)略應對(dui)措施，從(cong)而(er)大幅改善高壓條件下的(de)決策。

印度(du)在將(jiang)預測分析(xi)融入國(guo)防行動方面走在了(le)(le)(le)前列(lie)。印度(du)空軍(jun)（IAF）已部(bu)署了(le)(le)(le)人工(gong)智(zhi)能(neng)驅動的(de)預測性維護系統，將(jiang)飛機(ji)停機(ji)時間(jian)減(jian)少了(le)(le)(le) 30%，提(ti)高了(le)(le)(le)機(ji)隊的(de)可(ke)用(yong)性。與此同(tong)時，國(guo)防智(zhi)庫、馬德(de)拉斯(si)理(li)工(gong)學院(yuan)和坎普爾理(li)工(gong)學院(yuan)等學術機(ji)構(gou)以及私營企業(ye)正在開(kai)發由人工(gong)智(zhi)能(neng)驅動的(de)先進戰爭(zheng)游戲模擬，使軍(jun)方能(neng)夠(gou)模擬復(fu)雜的(de)戰斗場景，動態完善戰略理(li)論。

此(ci)外，人工智(zhi)能驅(qu)動的(de)健康與使(shi)用監測(ce)系統（HUMS）和數字孿(luan)生技術(shu)正(zheng)在提(ti)(ti)高(gao)艦(jian)隊的(de)可(ke)(ke)(ke)靠性(xing)和戰備狀(zhuang)態。數字孿(luan)生是飛機的(de)實時虛擬復制品(pin)，工程師可(ke)(ke)(ke)以在不進行物理(li)試驗的(de)情(qing)況(kuang)下模擬壓力條件(jian)、預測(ce)故障并優化性(xing)能，從而(er)延長飛機的(de)使(shi)用壽(shou)命并提(ti)(ti)高(gao)任務可(ke)(ke)(ke)靠性(xing)。人工智(zhi)能集成(cheng)的(de) HUMS 可(ke)(ke)(ke)持續(xu)分析(xi)發(fa)動機和系統的(de)健康狀(zhuang)況(kuang)，在潛在問題變得嚴重之前就(jiu)將其標記出來(lai)，從而(er)大幅(fu)降低維護(hu)成(cheng)本(ben)，提(ti)(ti)高(gao)運營的(de)可(ke)(ke)(ke)持續(xu)性(xing)。

在(zai)全球范圍內，預測分析正(zheng)在(zai)成為下一代戰(zhan)爭的(de)基石。北約的(de) “持(chi)續威脅(xie)探測系統”（PTDS）已經證明(ming)了人工智(zhi)能(neng)驅動的(de)監視在(zai)識別(bie)新(xin)興威脅(xie)方面的(de)有(you)效性(xing)，而(er)美國(guo)國(guo)防(fang)部的(de) “聯(lian)合全域指(zhi)揮(hui)與控(kong)制(zhi)”（JADC2）則集成了人工智(zhi)能(neng)，以(yi)增強多域態勢感知和(he)快速決策能(neng)力。對(dui)印(yin)度來說，將這些(xie)尖端能(neng)力與其不斷變化的(de)地緣政治和(he)作(zuo)戰(zhan)挑戰(zhan)相結合，特(te)別(bie)是在(zai)印(yin)度洋-太平洋和(he)喜(xi)馬拉雅地區，將是印(yin)度在(zai)應(ying)對(dui)常規和(he)非(fei)對(dui)稱威脅(xie)時保持(chi)戰(zhan)略優勢的(de)關(guan)鍵(jian)。

挑戰與前進之路

將人(ren)工(gong)智能(neng)融入(ru)空戰不(bu)(bu)僅(jin)是一個機遇(yu)，而(er)且勢在必行。然而(er)，這種(zhong)轉變充滿(man)了挑(tiao)戰，必須準確而(er)緊(jin)迫地加以(yi)應對。確保以(yi)合(he)乎道德的(de)(de)方(fang)式部署人(ren)工(gong)智能(neng)、減少(shao)網絡安全(quan)漏洞以(yi)及克服對自主系統的(de)(de)不(bu)(bu)信(xin)任仍然是至關(guan)重(zhong)要的(de)(de)問題。未來的(de)(de)戰場(chang)不(bu)(bu)僅(jin)取決于強大的(de)(de)火(huo)力，還取決于對人(ren)工(gong)智能(neng)決策的(de)(de)信(xin)心--這一因(yin)素(su)將決定作戰效率(lv)和任務(wu)的(de)(de)成功。

要想鞏固其(qi)在人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)戰(zhan)(zhan)爭領(ling)域的(de)全球(qiu)領(ling)導者(zhe)地位，就必須加快(kuai)對人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)研發的(de)投(tou)資，深(shen)化公私合(he)作伙伴(ban)關系，并培(pei)養一支高(gao)技能(neng)(neng)的(de)勞動(dong)力隊(dui)伍。雖然印(yin)度(du)《國(guo)防人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)戰(zhan)(zhan)略(lve)》和(he) iDEX（創(chuang)新(xin)促(cu)進(jin)國(guo)防卓越）等舉措(cuo)標(biao)志(zhi)著重大(da)進(jin)展，但其(qi)將與(yu)(yu)(yu)與(yu)(yu)(yu)全球(qiu)最佳實踐保持一致，并通過與(yu)(yu)(yu)美國(guo)、以色(se)列和(he)法國(guo)等人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)強(qiang)國(guo)的(de)戰(zhan)(zhan)略(lve)伙伴(ban)關系得到加強(qiang)。面臨(lin)的(de)挑戰(zhan)(zhan)不僅僅是開發尖端的(de)人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)解決方案，還(huan)要確(que)保與(yu)(yu)(yu)盟(meng)軍的(de)互操作性，從而在聯(lian)合(he)行動(dong)中實現無縫協調。

此外，必(bi)須(xu)在創新與監管之間(jian)取得(de)微妙的平衡。人工智能(neng)的快(kuai)速(su)發展需要強有力(li)的測試協議、明確(que)的問責框架和(he)嚴格的驗證(zheng)機制，以確(que)保作戰場景中的可(ke)靠性。建立人工智能(neng)倫理委(wei)員會、用于真(zhen)實世界測試的沙盒環境和(he)動態政(zheng)策框架，對于促進行動信任(ren)和(he)公眾信心至關重要。

最終度負責任地整(zheng)合(he)人(ren)工智(zhi)能(neng)、確保關鍵數字基礎設施安全以及領導人(ren)工智(zhi)能(neng)驅動的作(zuo)戰(zhan)戰(zhan)略(lve)的能(neng)力將決定(ding)其(qi)在(zai)下一個戰(zhan)爭時代(dai)的角色。

參考來源：iadb

近年來，人(ren)工智能（AI）和(he)機器學習(xi)（ML）技術融(rong)入社會的(de)(de)方(fang)方(fang)面(mian)面(mian)，堪稱一(yi)場革(ge)命。從醫療到金(jin)融(rong)，這(zhe)些(xie)進步(bu)重塑了(le)(le)各(ge)行各(ge)業，改變了(le)(le)我們的(de)(de)生活方(fang)式。然(ran)而，在武裝沖突領域，人(ren)工智能和(he)機器學習(xi)的(de)(de)影響尤為顯著，或許還存在爭議(yi)。

在(zai)戰爭中使用(yong)人工智能(neng)(neng)和機器學習帶來了復雜的機遇和挑戰，提出了深刻的倫理、法律和戰略問(wen)題(ti)。一方面，支(zhi)持者(zhe)(zhe)認(ren)為(wei)這(zhe)些技(ji)術有(you)(you)可能(neng)(neng)增強軍事能(neng)(neng)力(li)、改善決策過(guo)程，甚至減少平(ping)民(min)傷亡。與此相反，批評者(zhe)(zhe)則擔(dan)心自主武器系統有(you)(you)可能(neng)(neng)在(zai)人類無法控制的情況下(xia)運行，加劇(ju)現(xian)有(you)(you)的權力(li)失衡，模糊(hu)戰爭中的責任界限(xian)。

一些(xie)人(ren)(ren)認為，這(zhe)類技術可(ke)以最大限度(du)地減少(shao)人(ren)(ren)為錯(cuo)誤，提高作戰效率，而另一些(xie)人(ren)(ren)則警(jing)告說，如果這(zhe)些(xie)系統(tong)發生故(gu)障(zhang)或落入(ru)壞人(ren)(ren)之手，會產(chan)生道德影響(xiang)，并可(ke)能造成(cheng)災(zai)難性后果。

人工智能和機器(qi)學習技術正被廣泛應(ying)用(yong)于軍事領域，包括(kuo)情報收(shou)集、監視、偵察和網(wang)絡戰。先進的算法被用(yong)來分析海量數據，以識(shi)別模(mo)式、預測敵方行為并優化軍事戰略。

人(ren)工(gong)智能和(he)(he)機(ji)器學習在武裝沖突中最突出的(de)(de)應用(yong)之(zhi)一(yi)是開發(fa)和(he)(he)部署自主(zhu)(zhu)武器系統。這些系統通常被(bei)批評者稱(cheng)為(wei) “殺手機(ji)器人(ren)”，配備人(ren)工(gong)智能算法和(he)(he)傳感(gan)器，能夠在沒有人(ren)類(lei)直接干預的(de)(de)情況下識別和(he)(he)攻(gong)擊目標。美(mei)國和(he)(he)俄羅斯等國正在投入巨資開發(fa)自主(zhu)(zhu)無人(ren)機(ji)、坦克和(he)(he)其他平臺，這引發(fa)了人(ren)們對自主(zhu)(zhu)戰爭潛力及其倫(lun)理影響的(de)(de)擔憂。

改進決策是使用(yong)(yong)人工智(zhi)能的(de)另一個好處。更(geng)準確(que)的(de)數(shu)據分(fen)析有(you)助于更(geng)好地鎖(suo)定目(mu)標。有(you)了自(zi)動化(hua)技術，我們(men)就能在戰斗中做出更(geng)明智(zhi)、更(geng)安(an)全的(de)決策，幾乎不會出錯。無人機(ji)和人工智(zhi)能可(ke)用(yong)(yong)于識別和傳達可(ke)能發(fa)生的(de)風險(xian)或威脅。它(ta)們(men)可(ke)以(yi)更(geng)準確(que)地識別遠處的(de)物體，為準備(bei)攻擊提供(gong)優(you)勢。

人工智能(neng)和(he)(he)機(ji)器學(xue)習(xi)(xi)算法(fa)用于分(fen)(fen)析(xi)從各種來源收(shou)集的(de)(de)大量數(shu)據，包括衛(wei)星圖像、社(she)交媒體信息(xi)和(he)(he)電子通信，以預(yu)測敵人的(de)(de)動(dong)向、識別(bie)潛在威脅和(he)(he)評估(gu)軍事戰略(lve)的(de)(de)有效性。例如，預(yu)測分(fen)(fen)析(xi)可以幫(bang)助(zhu)軍事指揮官(guan)預(yu)測叛亂分(fen)(fen)子的(de)(de)襲(xi)擊，或識別(bie)與(yu)恐怖組織相關的(de)(de)行(xing)為模式。在他們的(de)(de)論文(wen)《機(ji)器學(xue)習(xi)(xi)與(yu)沖(chong)突(tu)(tu)預(yu)測： 使用案例 "一文(wen)中，Eric Bickel 和(he)(he) Robert Brathwaite 強調了機(ji)器學(xue)習(xi)(xi)算法(fa)在預(yu)測武裝沖(chong)突(tu)(tu)及其結果(guo)方面的(de)(de)潛力。通過(guo)分(fen)(fen)析(xi)大量歷史數(shu)據，這些算法(fa)可以識別(bie)人類分(fen)(fen)析(xi)師可能(neng)忽略(lve)的(de)(de)模式和(he)(he)趨勢(shi)，從而更(geng)及時、準確地評估(gu)沖(chong)突(tu)(tu)動(dong)態。

此外，人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)(neng)驅動(dong)的預測分析技術正被(bei)用于(yu)預測地緣政治(zhi)發展(zhan)、識別新興威脅和指(zhi)導戰略(lve)決策。美國(guo)國(guo)防部(bu)和北約等(deng)組織認(ren)識到人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)(neng)在(zai)加(jia)強軍事準備和威懾(she)能(neng)(neng)(neng)力方面(mian)的潛(qian)力，正在(zai)大力投(tou)資人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)(neng)驅動(dong)的情(qing)報分析和戰略(lve)規劃工(gong)具。

人工智能(neng)和基于(yu)機(ji)器學習的(de)(de)(de)系統可(ke)以促進更(geng)快、更(geng)廣泛地收(shou)集和分析現有信息。這可(ke)以使人類在開展符合(he)國際人道主義法（IHL）的(de)(de)(de)軍事行動時(shi)做出更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)決策，并最大限度(du)地減少對平民的(de)(de)(de)風(feng)險。然而，同樣由算法生成的(de)(de)(de)分析或(huo)預(yu)測也可(ke)能(neng)導致(zhi)錯(cuo)誤決策、違反國際人道法并增加(jia)平民風(feng)險。

人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能驅(qu)動的(de)(de)(de)(de)網絡(luo)防御和(he)(he)(he)進(jin)攻(gong)能力在現(xian)代戰(zhan)爭中(zhong)發揮著(zhu)越(yue)來(lai)越(yue)重要的(de)(de)(de)(de)作用(yong)。人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能算法被(bei)用(yong)來(lai)實時(shi)檢測(ce)和(he)(he)(he)應對(dui)網絡(luo)威脅(xie)，識別敵方網絡(luo)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)漏(lou)洞，并發起(qi)有(you)(you)(you)針對(dui)性的(de)(de)(de)(de)網絡(luo)攻(gong)擊。在網絡(luo)戰(zhan)中(zhong)使用(yong)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能帶來(lai)了與(yu)歸因(yin)有(you)(you)(you)關的(de)(de)(de)(de)新(xin)挑戰(zhan)，因(yin)為攻(gong)擊可(ke)以(yi)自主進(jin)行或由(you)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能驅(qu)動的(de)(de)(de)(de)機器人(ren)(ren)(ren)進(jin)行，這使得確定攻(gong)擊來(lai)源變得十(shi)分困難(nan)。此外(wai)，人(ren)(ren)(ren)們還擔心(xin)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能支持的(de)(de)(de)(de)網絡(luo)戰(zhan)有(you)(you)(you)可(ke)能破壞關鍵基礎設(she)施、操縱信息和(he)(he)(he)破壞民主體制。惡意使用(yong)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能給國防和(he)(he)(he)安全(quan)機構(gou)帶來(lai)了新(xin)的(de)(de)(de)(de)挑戰(zhan)，需要采(cai)取強有(you)(you)(you)力的(de)(de)(de)(de)措施來(lai)檢測(ce)、阻(zu)止和(he)(he)(he)減(jian)輕(qing)網絡(luo)空間(jian)中(zhong)新(xin)出現(xian)的(de)(de)(de)(de)威脅(xie)。

人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)和機(ji)器學習技(ji)術徹底改變(bian)了無(wu)人駕駛飛(fei)行器（UAV）或無(wu)人機(ji)的(de)(de)能(neng)(neng)力。這些飛(fei)行器可以自(zi)主導(dao)航地形(xing)、識別和跟蹤目標，并(bing)根據傳感器數據做出實時決策(ce)。配備人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)算(suan)法的(de)(de)無(wu)人機(ji)可在(zai)從反恐任務到邊(bian)境安全等廣(guang)泛的(de)(de)軍事行動中用于監視、偵察和精(jing)確瞄準。

軍(jun)事行動(dong)中的(de)(de)后(hou)勤和(he)供(gong)(gong)應鏈管理，可以(yi)利(li)用人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)和(he)機(ji)器學習算法進行優化。預(yu)測(ce)分析可幫(bang)助軍(jun)事規劃人(ren)(ren)員預(yu)測(ce)裝備和(he)人(ren)(ren)員需求，確(que)定高效的(de)(de)運輸路線(xian)，并最大限度地(di)降低供(gong)(gong)應鏈中斷的(de)(de)風險(xian)。人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)驅動(dong)的(de)(de)自動(dong)駕駛汽(qi)車和(he)無(wu)人(ren)(ren)機(ji)也正在被探索用于(yu)向(xiang)偏(pian)遠或危險(xian)地(di)區的(de)(de)部隊(dui)運送(song)物資。

人工(gong)智能和(he)機器學習正在改變軍事(shi)訓(xun)練和(he)模擬(ni)演習，為士兵和(he)指揮官提供逼真(zhen)的自適應訓(xun)練環境。由人工(gong)智能算法驅(qu)動的虛擬(ni)現(xian)實（VR）模擬(ni)可讓軍事(shi)人員在模擬(ni)戰斗場景中練習戰術演習、決(jue)策和(he)任務規劃。這(zhe)些訓(xun)練工(gong)具有助于(yu)提高(gao)戰備(bei)狀態和(he)戰斗力，同時(shi)最大限度地降低人員和(he)裝(zhuang)備(bei)面臨的風險。

人(ren)(ren)工智能可以(yi)(yi)改善(shan)傷兵的(de)醫(yi)療(liao)支持和(he)(he)戰場保健。人(ren)(ren)工智能驅動的(de)醫(yi)療(liao)診斷系(xi)統可以(yi)(yi)分(fen)析(xi)成像掃(sao)描和(he)(he)生命體征(zheng)等醫(yi)療(liao)數據，幫(bang)助醫(yi)療(liao)服務(wu)提供者實時(shi)診斷傷情(qing)、預測(ce)結果并推薦治療(liao)方案。配備人(ren)(ren)工智能算法的(de)自主醫(yi)療(liao)無人(ren)(ren)機(ji)也正在開(kai)發中，用于在戰區運送醫(yi)療(liao)用品和(he)(he)提供緊急醫(yi)療(liao)服務(wu)。

將人工智(zhi)能和機(ji)器學習(xi)融入軍事(shi)行動(dong)還引發了對(dui)數(shu)據隱私、網(wang)絡安全以及惡(e)意行為者利(li)用自主系(xi)統漏洞的可(ke)能性(xing)的擔(dan)憂。隨著(zhu)軍事(shi)組(zu)織(zhi)越來越依(yi)賴(lai)于互聯網(wang)絡和數(shu)據驅(qu)動(dong)的決(jue)策過程，保護敏(min)感信息和降低(di)網(wang)絡攻擊風險已變得至關重要。

此(ci)外，圍繞(rao)在武裝沖突(tu)中(zhong)使用(yong)人工智能和機器(qi)學(xue)習的(de)(de)倫(lun)理考(kao)慮是多方(fang)面的(de)(de)。將生死(si)攸關的(de)(de)決策(ce)權交給機器(qi)的(de)(de)道德問題、意外后果的(de)(de)可能性以及(ji)戰爭中(zhong)人類尊嚴受到侵蝕的(de)(de)問題都必須認真解(jie)決。

人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)技(ji)術在(zai)(zai)武裝(zhuang)沖(chong)突(tu)中的(de)(de)(de)(de)(de)普及(ji)引發了深刻的(de)(de)(de)(de)(de)倫理困(kun)境(jing)。Rain Liivoja 在(zai)(zai) “人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)對(dui)武裝(zhuang)沖(chong)突(tu)法和(he)武力使用的(de)(de)(de)(de)(de)影響 ”一文中強調了解決自(zi)主(zhu)武器(qi)(qi)系統的(de)(de)(de)(de)(de)法律(lv)和(he)道德影響的(de)(de)(de)(de)(de)必要性。隨著人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)系統在(zai)(zai)戰場(chang)上被賦予生死攸(you)關的(de)(de)(de)(de)(de)決定(ding)權，問責(ze)、責(ze)任和(he)遵(zun)守國(guo)際人(ren)(ren)道主(zhu)義(yi)法的(de)(de)(de)(de)(de)問題迫在(zai)(zai)眉睫(jie)。我(wo)們面臨的(de)(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰是如何利用人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)所有(you)能(neng)力來(lai)改善武裝(zhuang)沖(chong)突(tu)局勢中對(dui)國(guo)際人(ren)(ren)道法的(de)(de)(de)(de)(de)尊重，同時(shi)保持對(dui)該技(ji)術重大局限性的(de)(de)(de)(de)(de)認識，特別(bie)是在(zai)(zai)不可預測性、缺乏透明(ming)度和(he)偏(pian)見方面。在(zai)(zai)武器(qi)(qi)系統中使用人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)必須非(fei)常謹(jin)慎。

此外(wai)，在開發和(he)部署(shu)人工智能軍事技術時，確保(bao)遵守國(guo)際(ji)人道(dao)主義法并(bing)堅持(chi)相稱性(xing)、區(qu)分性(xing)和(he)必要性(xing)原(yuan)則仍(reng)然至關重要。

盡管存在(zai)這(zhe)些(xie)挑戰，但技(ji)術進步的(de)(de)步伐仍有增無減。托德-C-赫爾姆斯等人在(zai)“機器學習(xi)、人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)和(he)未來戰爭”一文(wen)中(zhong)概(gai)述了人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)對(dui)軍事行動和(he)戰略(lve)競爭的(de)(de)變革性影響(xiang)。各國正在(zai)投入大(da)量(liang)資源進行研發(fa)，以(yi)便在(zai)不斷變化(hua)的(de)(de)現代戰爭中(zhong)獲得競爭優勢。然而，隨著(zhu)這(zhe)些(xie)技(ji)術的(de)(de)不斷發(fa)展和(he)在(zai)武裝沖突中(zhong)的(de)(de)擴散，決策者、軍事領(ling)導人和(he)國際社(she)會必須共同努力，建立健全的(de)(de)法(fa)律框架、道德準(zhun)則和(he)規范(fan)，以(yi)管理這(zhe)些(xie)技(ji)術的(de)(de)使用并確(que)保問責(ze)制。

總(zong)之(zhi)，人(ren)(ren)工智能(neng)和(he)(he)機(ji)器學習在(zai)(zai)武(wu)裝沖突中的(de)興起既(ji)帶(dai)來了前所(suo)未有(you)的(de)機(ji)遇，也帶(dai)來了深刻的(de)挑戰。雖然這些(xie)技術有(you)可能(neng)徹底改變軍事能(neng)力并重塑戰爭的(de)本質，但其部署必(bi)須(xu)(xu)以(yi)道德考量(liang)、法律原則以(yi)及(ji)維護人(ren)(ren)權和(he)(he)國際人(ren)(ren)道主(zhu)義(yi)法的(de)承諾為指導。在(zai)(zai)世界探索這一技術前沿的(de)過(guo)程中，必(bi)須(xu)(xu)在(zai)(zai)創新和(he)(he)責任之(zhi)間達成微(wei)妙的(de)平衡(heng)，以(yi)確保未來人(ren)(ren)工智能(neng)和(he)(he)機(ji)器學習有(you)助于(yu)和(he)(he)平與安全，而不是播下(xia)混亂(luan)和(he)(he)毀滅的(de)種子。

參考來源：北約

隨著人(ren)工智(zhi)能(artificial intelligence, AI)的(de)(de)(de)(de)高(gao)速發展, “黑盒”模(mo)(mo)型(xing)已(yi)逐漸展示出逼近甚(shen)至(zhi)超越(yue)人(ren)類(lei)的(de)(de)(de)(de)能力, 尤(you) 其在智(zhi)能醫療(liao)(liao)等高(gao)風險應用(yong)(yong)場景中(zhong)(zhong), 其可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)性是用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)在應用(yong)(yong)中(zhong)(zhong)信任(ren)和(he)(he)(he)理解(jie)(jie) AI 的(de)(de)(de)(de)關鍵基礎. 雖然已(yi)有工作提(ti)供了大 量事(shi)前和(he)(he)(he)事(shi)后的(de)(de)(de)(de) AI 可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)方法, 但大都采用(yong)(yong)通用(yong)(yong)型(xing)解(jie)(jie)決思路, 未(wei)考(kao)慮(lv)不同用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)在不同場景下多(duo)維度(du)的(de)(de)(de)(de)理解(jie)(jie)和(he)(he)(he)信任(ren)需(xu) 求. 以(yi)人(ren)為本的(de)(de)(de)(de) AI 可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)方法能夠針對用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)實際需(xu)求對 AI 模(mo)(mo)型(xing)進行可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)分析(xi), 近年來逐漸受到(dao)國內外(wai)學(xue)者的(de)(de)(de)(de)關 注. 文中(zhong)(zhong)聚焦智(zhi)能醫療(liao)(liao)應用(yong)(yong), 對近 5 年人(ren)機交互國際頂級會議的(de)(de)(de)(de)文獻進行分析(xi), 回(hui)顧現有輔助診(zhen)斷(duan)、輔助用(yong)(yong)藥、未(wei)病 預警方面(mian)以(yi)人(ren)為本的(de)(de)(de)(de) AI 可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)方法及(ji)系統, 從(cong)(cong)決策(ce)時間花費、用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)專(zhuan)業度(du)和(he)(he)(he)診(zhen)療(liao)(liao)工作流程 3 個維度(du)梳理和(he)(he)(he)定位可(ke)(ke)解(jie)(jie) 釋(shi)(shi)需(xu)求的(de)(de)(de)(de)系統性方法, 得出 4 類(lei)典型(xing)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)畫像和(he)(he)(he)對應案(an)例(li); 并從(cong)(cong)考(kao)慮(lv)資源(yuan)受限、不同用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)(de)多(duo)樣(yang)需(xu)求、與(yu)現有流程結 合 3 個方面(mian), 為如(ru)何(he)設計(ji)可(ke)(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)醫療(liao)(liao)輔助診(zhen)斷(duan)系統提(ti)出建(jian)議.

以“數據(ju)(ju)”和“智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)”為代表的(de)信息技術(shu)在數十年(nian)(nian)間快(kuai)速融(rong)入全社(she)會的(de)生(sheng)產(chan)、分(fen)配、流通、消費、社(she)會服務管理(li)等(deng)環節，不斷(duan)帶動生(sheng)產(chan)力提升，推動社(she)會進(jin)(jin)步。近年(nian)(nian)來，伴隨數據(ju)(ju)增列為生(sheng)產(chan)要素、生(sheng)成式人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)技術(shu)實現(xian)突破(po)，“數據(ju)(ju)”和“智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)”產(chan)業均(jun)進(jin)(jin)入劇烈變革期，兩者間的(de)發展(zhan)(zhan)關系也發生(sheng)巨大(da)變化(hua)，“數據(ju)(ju)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)”順勢成為產(chan)業焦點。為梳(shu)理(li)數據(ju)(ju)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)相關知(zhi)識體(ti)系，總結先進(jin)(jin)實踐經驗，研判未(wei)來發展(zhan)(zhan)趨勢，指引企業順利實現(xian)數智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)，大(da)數據(ju)(ju)技術(shu)標準(zhun)推進(jin)(jin)委員會牽頭，聯合行(xing)業專家和頭部企業首次(ci)共同編制《數據(ju)(ju)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)白皮書（2024年(nian)(nian)）》。本白皮書聚(ju)焦數據(ju)(ju)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)這一話題，梳(shu)理(li)概念(nian)的(de)誕生(sheng)背景(jing)及發展(zhan)(zhan)歷(li)程，系統性厘清完整(zheng)技術(shu)體(ti)系，深入剖析應用現(xian)狀問題，展(zhan)(zhan)現(xian)產(chan)業生(sheng)態全景(jing)，以期為企業未(wei)來的(de)數據(ju)(ju)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)實踐提供參考。

無(wu)(wu)(wu)(wu)人駕駛飛行器(qi)（UAV）已(yi)成(cheng)為各(ge)行各(ge)業的(de)(de)(de)變革性技(ji)術，為軍事和(he)(he)民(min)用(yong)領域(yu)的(de)(de)(de)復雜(za)挑戰提供(gong)了(le)(le)(le)適應(ying)性強(qiang)的(de)(de)(de)解決方案。通過集(ji)(ji)(ji)成(cheng)人工智(zhi)能（AI）和(he)(he)機(ji)器(qi)學(xue)習（ML）算(suan)法等尖端計(ji)算(suan)工具，無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)不斷擴(kuo)展(zhan)的(de)(de)(de)能力(li)為進(jin)(jin)一(yi)步發展(zhan)提供(gong)了(le)(le)(le)平(ping)臺。這(zhe)些(xie)進(jin)(jin)步極(ji)大(da)(da)地(di)影響(xiang)了(le)(le)(le)人類生活的(de)(de)(de)方方面(mian)面(mian)，促進(jin)(jin)了(le)(le)(le)一(yi)個(ge)無(wu)(wu)(wu)(wu)與倫比的(de)(de)(de)高效便捷(jie)時代的(de)(de)(de)到來。大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)（LLM）是人工智(zhi)能的(de)(de)(de)關(guan)鍵組成(cheng)部(bu)(bu)分，在部(bu)(bu)署(shu)的(de)(de)(de)環境中(zhong)表現(xian)出(chu)卓越的(de)(de)(de)學(xue)習和(he)(he)適應(ying)能力(li)，展(zhan)示(shi)了(le)(le)(le)一(yi)種不斷發展(zhan)的(de)(de)(de)智(zhi)能形式，有(you)可能接(jie)近人類水平(ping)的(de)(de)(de)熟練程(cheng)度。這(zhe)項工作探索了(le)(le)(le)將無(wu)(wu)(wu)(wu)人飛行器(qi)與大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)集(ji)(ji)(ji)成(cheng)以推動(dong)自(zi)主系統發展(zhan)的(de)(de)(de)巨(ju)大(da)(da)潛(qian)力(li)。我們全面(mian)回顧了(le)(le)(le) LLM 架(jia)構，評估了(le)(le)(le)它們與無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)集(ji)(ji)(ji)成(cheng)的(de)(de)(de)適用(yong)性。此外，我們還總結了(le)(le)(le)最先(xian)進(jin)(jin)的(de)(de)(de)基于 LLM 的(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)架(jia)構，并確定(ding)了(le)(le)(le)將 LLM 嵌入無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)框架(jia)的(de)(de)(de)新機(ji)遇。值(zhi)得注意(yi)的(de)(de)(de)是，我們側重(zhong)于利用(yong)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)來完善(shan)數(shu)據(ju)分析和(he)(he)決策過程(cheng)，特別(bie)是在無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)應(ying)用(yong)中(zhong)增強(qiang)光譜(pu)傳感和(he)(he)共享。此外，我們還研究了(le)(le)(le) LLM 集(ji)(ji)(ji)成(cheng)如何擴(kuo)展(zhan)現(xian)有(you)無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)范圍，從而(er)在災難響(xiang)應(ying)和(he)(he)網絡恢復等緊(jin)急情況下實現(xian)自(zi)主數(shu)據(ju)處理、改(gai)進(jin)(jin)決策和(he)(he)加(jia)快(kuai)響(xiang)應(ying)時間。最后，我們強(qiang)調了(le)(le)(le)未來研究的(de)(de)(de)關(guan)鍵領域(yu)，這(zhe)些(xie)領域(yu)對于促進(jin)(jin)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)與無(wu)(wu)(wu)(wu)人機(ji)的(de)(de)(de)有(you)效整合至關(guan)重(zhong)要。

圖 3：集成 LLM 的(de)無(wu)人飛(fei)行器(qi)的(de)應用。

五(wu)十多年來(lai)，無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)飛行(xing)器（UAVs）因(yin)其卓越的(de)(de)(de)自主性(xing)(xing)、機動(dong)性(xing)(xing)和(he)適應(ying)(ying)性(xing)(xing)而成(cheng)為(wei)人(ren)(ren)(ren)(ren)們(men)關注的(de)(de)(de)焦點，增(zeng)強(qiang)了包括監(jian)視[1, 2]、監(jian)測[3, 4]、搜索和(he)救援[5]、醫療(liao)保健(jian)[6]、海上通信[7]和(he)無(wu)(wu)(wu)線網(wang)絡供應(ying)(ying)[8]在(zai)(zai)內的(de)(de)(de)廣泛應(ying)(ying)用。這些奠基性(xing)(xing)成(cheng)就推(tui)動(dong)了人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)（AI）與無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)機的(de)(de)(de)結合。特別是在(zai)(zai) 2010 年代，無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)機技(ji)術(shu)和(he)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)的(de)(de)(de)進(jin)步達到了一(yi)個關鍵時刻，為(wei)各種應(ying)(ying)用帶(dai)來(lai)了巨大效益。例如，人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)機采用人(ren)(ren)(ren)(ren)臉識(shi)別和(he)實(shi)時視頻(pin)分析技(ji)術(shu)來(lai)加強(qiang)偏遠地區的(de)(de)(de)安全和(he)監(jian)控[9, 10, 11]。在(zai)(zai)農業領域(yu)，帶(dai)有人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)模型的(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)機可分析作(zuo)物(wu)健(jian)康狀況，實(shi)現(xian)精準耕作(zuo)，提高資源(yuan)效率和(he)產量[12, 13]。同時，人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)驅動(dong)的(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)機可優化物(wu)流路線規劃和(he)庫存管理，簡化倉庫作(zuo)業并提高交付效率[14, 15, 16]。

在(zai)(zai)(zai)這些(xie)進步中(zhong)，大型語(yu)言(yan)模型（LLMs）最(zui)近獲得了極大關(guan)注(zhu)，因為它(ta)們(men)(men)能(neng)讓系統從(cong)應(ying)(ying)(ying)用(yong)行(xing)為中(zhong)學(xue)(xue)習并(bing)優化現(xian)(xian)有系統[17, 18]。各種采用(yong)變換器(qi)(qi)架構的(de)大型語(yu)言(yan)模型，如生成(cheng)(cheng)式預訓練變換器(qi)(qi)（GPT）系列(lie)[19]、來自(zi)變換器(qi)(qi)的(de)雙向編碼(ma)器(qi)(qi)表示法（BERT）[20]和(he)文本(ben)到文本(ben)傳輸變換器(qi)(qi)（T5）[21]，都表現(xian)(xian)出了基(ji)本(ben)的(de)能(neng)力(li)(li)。由于在(zai)(zai)(zai)大型數(shu)(shu)據集上(shang)進行(xing)了廣泛的(de)訓練，它(ta)們(men)(men)在(zai)(zai)(zai)理(li)解、生成(cheng)(cheng)和(he)翻(fan)譯類人(ren)(ren)(ren)(ren)文本(ben)方(fang)面表現(xian)(xian)出色，這使它(ta)們(men)(men)在(zai)(zai)(zai)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)、醫療保健、金(jin)融、教育、客戶服務(wu)和(he)內(nei)(nei)容(rong)創建等(deng)應(ying)(ying)(ying)用(yong)領域具有重要(yao)價(jia)值。此外，這些(xie)模型在(zai)(zai)(zai)實時數(shu)(shu)據處理(li)、自(zi)然語(yu)言(yan)理(li)解和(he)生成(cheng)(cheng)、內(nei)(nei)容(rong)推薦、情感分析、自(zi)動(dong)應(ying)(ying)(ying)答(da)、語(yu)言(yan)翻(fan)譯和(he)內(nei)(nei)容(rong)摘要(yao)等(deng)方(fang)面的(de)熟(shu)練程(cheng)度也為無人(ren)(ren)(ren)(ren)機領域創造(zao)了機遇。例如，它(ta)們(men)(men)能(neng)使無人(ren)(ren)(ren)(ren)機對(dui)動(dong)態(tai)環境變化和(he)通信需求做出快速反應(ying)(ying)(ying)[22, 23]。它(ta)們(men)(men)的(de)自(zi)適應(ying)(ying)(ying)學(xue)(xue)習能(neng)力(li)(li)有助于根據接收到的(de)數(shu)(shu)據不斷(duan)改(gai)進操作策(ce)略，從(cong)而加(jia)強(qiang)決策(ce)過程(cheng)[24]。此外，無人(ren)(ren)(ren)(ren)機支(zhi)持多種語(yu)言(yan)的(de)能(neng)力(li)(li)拓寬了其在(zai)(zai)(zai)全球(qiu)行(xing)動(dong)中(zhong)的(de)適用(yong)性，對(dui)于智能(neng)城市(shi)、醫療保健、救援(yuan)行(xing)動(dong)、應(ying)(ying)(ying)急響應(ying)(ying)(ying)、媒體和(he)娛樂等(deng)不同應(ying)(ying)(ying)用(yong)領域的(de)無人(ren)(ren)(ren)(ren)機通信尤為重要(yao)[25, 26, 27]。

近期文(wen)獻[28, 29, 30]探(tan)討了(le)(le)將大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)納入無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)通(tong)(tong)信(xin)(xin)系統(tong)，以(yi)(yi)(yi)增(zeng)強(qiang)與人(ren)類操(cao)作(zuo)員(yuan)(yuan)以(yi)(yi)(yi)及無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)之(zhi)間(jian)的(de)(de)互動(dong)。傳統(tong)上，無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)根據(ju)預(yu)編(bian)程指令運行(xing)，動(dong)態交(jiao)互能(neng)(neng)力(li)有(you)限。然(ran)而(er)(er)，集成(cheng)(cheng)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)支持自然(ran)、直觀的(de)(de)通(tong)(tong)信(xin)(xin)方法。例(li)如(ru)，大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)用(yong)自然(ran)語(yu)(yu)言解(jie)釋(shi)和(he)(he)(he)響應命令，從(cong)而(er)(er)簡化無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)控制，并(bing)(bing)允許處理復雜的(de)(de)實時任(ren)務調整。這使無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)在(zai)各種應用(yong)中(zhong)成(cheng)(cheng)為(wei)適應性(xing)更強(qiang)、更實用(yong)的(de)(de)工具[31]。大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)根據(ju)通(tong)(tong)信(xin)(xin)上下文(wen)或環(huan)境(jing)數(shu)(shu)據(ju)增(zeng)強(qiang)無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)的(de)(de)自主決(jue)策能(neng)(neng)力(li)[32, 33]。例(li)如(ru)，在(zai)搜救行(xing)動(dong)中(zhong)，無(wu)(wu)(wu)需(xu)人(ren)工輸入，大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)就能(neng)(neng)分析信(xin)(xin)息和(he)(he)(he)環(huan)境(jing)數(shu)(shu)據(ju)，確定(ding)優(you)先(xian)級和(he)(he)(he)行(xing)動(dong)。在(zai)多無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)行(xing)動(dong)中(zhong)，大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)促進更好的(de)(de)通(tong)(tong)信(xin)(xin)和(he)(he)(he)協調，管理和(he)(he)(he)優(you)化無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)之(zhi)間(jian)的(de)(de)信(xin)(xin)息流，提高(gao)整體效(xiao)率和(he)(he)(he)效(xiao)果。大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)還(huan)可(ke)(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)從(cong)收(shou)集到的(de)(de)大(da)(da)量數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)生成(cheng)(cheng)摘(zhai)要、見解(jie)和(he)(he)(he)可(ke)(ke)(ke)(ke)行(xing)建議(yi)(yi)，從(cong)而(er)(er)提高(gao)數(shu)(shu)據(ju)處理和(he)(he)(he)報(bao)告能(neng)(neng)力(li)。此外，大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)經過訓練(lian)可(ke)(ke)(ke)(ke)識別(bie)通(tong)(tong)信(xin)(xin)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)的(de)(de)模(mo)(mo)式和(he)(he)(he)異常(chang)情況，這對(dui)于預(yu)先(xian)防范和(he)(he)(he)解(jie)決(jue)潛在(zai)問題(ti)至關重要 [34, 35]。例(li)如(ru)，如(ru)果無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)發(fa)(fa)送的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)不一致(zhi)，大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)快速檢測到異常(chang)情況并(bing)(bing)向操(cao)作(zuo)員(yuan)(yuan)發(fa)(fa)出警(jing)報(bao)。大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)(ke)(ke)(ke)增(zeng)強(qiang)通(tong)(tong)信(xin)(xin)協議(yi)(yi)的(de)(de)可(ke)(ke)(ke)(ke)擴展性(xing)和(he)(he)(he)適應性(xing)，根據(ju)新(xin)數(shu)(shu)據(ju)或操(cao)作(zuo)變化自動(dong)學習和(he)(he)(he)適應新(xin)協議(yi)(yi)，確保(bao)無(wu)(wu)(wu)縫通(tong)(tong)信(xin)(xin)。利用(yong)模(mo)(mo)擬(ni)數(shu)(shu)據(ju)對(dui)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)進行(xing)預(yu)訓練(lian)有(you)助(zhu)于了(le)(le)解(jie)任(ren)務條件和(he)(he)(he)要求，從(cong)而(er)(er)在(zai)任(ren)務期間(jian)進行(xing)實時調整，以(yi)(yi)(yi)實現最佳性(xing)能(neng)(neng)。

將大型(xing)語(yu)(yu)言(yan)模型(xing)集成(cheng)到無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)通(tong)(tong)信系統的(de)(de)潛力激發了(le)這項工(gong)(gong)作。我(wo)們全面分(fen)析了(le)以無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)集成(cheng)為(wei)重點(dian)的(de)(de)現有 LLM 方法(fa)，以突出在(zai)(zai)擴(kuo)展(zhan)當前無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)通(tong)(tong)信系統能力方面的(de)(de)優勢和局限性。綜(zong)述(shu)總(zong)結(jie)了(le)最先進(jin)的(de)(de) LLM 集成(cheng)架(jia)構(gou)，探(tan)討了(le)將 LLM 納入無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)架(jia)構(gou)的(de)(de)機(ji)(ji)會，并討論(lun)了(le)與 LLM 集成(cheng)相關(guan)的(de)(de)頻譜感(gan)知和共享(xiang)問(wen)題(ti)。我(wo)們旨在(zai)(zai)展(zhan)示大型(xing)語(yu)(yu)言(yan)模型(xing)如何優化通(tong)(tong)信、動(dong)態適應(ying)(ying)新(xin)任務以及處理(li)復雜數(shu)據(ju)流，從而提高無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)在(zai)(zai)應(ying)(ying)急響應(ying)(ying)、環(huan)境監測、城(cheng)市(shi)規劃和衛星(xing)通(tong)(tong)信等(deng)各個(ge)領域的(de)(de)效率和多功(gong)能性。此(ci)外，我(wo)們還探(tan)討了(le)部(bu)署人(ren)工(gong)(gong)智能驅動(dong)的(de)(de)無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)所面臨的(de)(de)法(fa)律(lv)、倫理(li)和技(ji)術挑戰，強調(diao)負責(ze)任和有效的(de)(de)整合，為(wei)推進(jin)無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)技(ji)術以滿足未來需求奠定基礎，并探(tan)索人(ren)工(gong)(gong)智能在(zai)(zai)無(wu)(wu)人(ren)機(ji)(ji)系統中的(de)(de)創新(xin)應(ying)(ying)用。

貢獻

本文的貢獻概述如(ru)下：

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

未(wei)來有望徹(che)底改變(bian)各種(zhong)領域；因此(ci)，最(zui)近有幾篇評論(lun)文(wen)章對(dui)這(zhe)一(yi)主題(ti)進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)探(tan)討。例如(ru)，[44, 45, 46]研(yan)(yan)究了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)架(jia)構(gou)，[47, 48, 49, 50]概(gai)述了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)訓(xun)練過(guo)程(cheng)、微調(diao)、邏(luo)輯推理(li)和(he)(he)(he)(he)(he)相(xiang)關挑(tiao)戰(zhan)，以(yi)解(jie)(jie)決(jue)其局限性(xing)，從(cong)而在(zai)各領域廣泛采用(yong)(yong)(yong)(yong)基(ji)于(yu)(yu)(yu)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)系統。文(wen)獻(xian)[36]對(dui)基(ji)于(yu)(yu)(yu) LLM 的(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)(ti)進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)全面分(fen)析(xi)，重(zhong)(zhong)點關注(zhu)其構(gou)建、應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)和(he)(he)(he)(he)(he)評估。這(zhe)些(xie)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)(ti)具(ju)(ju)備復雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)自然語(yu)(yu)(yu)言(yan)理(li)解(jie)(jie)和(he)(he)(he)(he)(he)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)能(neng)力(li)(li)(li)，無需人(ren)(ren)工(gong)(gong)干預(yu)即可運行(xing)(xing)。它(ta)們(men)(men)以(yi)復雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)方(fang)式與(yu)環(huan)(huan)境(jing)和(he)(he)(he)(he)(he)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)交互，因此(ci)需要(yao)(yao)在(zai)社會科學、自然科學和(he)(he)(he)(he)(he)工(gong)(gong)程(cheng)學等(deng)不同領域整(zheng)合(he)先進(jin)(jin)(jin)的(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)，以(yi)完(wan)成(cheng)(cheng)交流和(he)(he)(he)(he)(he)解(jie)(jie)決(jue)問(wen)題(ti)等(deng)任務。另一(yi)項工(gong)(gong)作(zuo)[37]深入研(yan)(yan)究了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)基(ji)于(yu)(yu)(yu) LLM 的(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)開(kai)發和(he)(he)(he)(he)(he)使用(yong)(yong)(yong)(yong)，強(qiang)調(diao)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)它(ta)們(men)(men)在(zai)推進(jin)(jin)(jin)人(ren)(ren)工(gong)(gong)通(tong)(tong)用(yong)(yong)(yong)(yong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)方(fang)面的(de)(de)(de)(de)作(zuo)用(yong)(yong)(yong)(yong)。大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)因其語(yu)(yu)(yu)言(yan)能(neng)力(li)(li)(li)被認為(wei)(wei)是創建多功(gong)能(neng)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)基(ji)礎，而語(yu)(yu)(yu)言(yan)能(neng)力(li)(li)(li)對(dui)于(yu)(yu)(yu)各種(zhong)自主任務至關重(zhong)(zhong)要(yao)(yao)。作(zuo)者(zhe)提(ti)出了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)一(yi)個(ge)基(ji)于(yu)(yu)(yu)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)腦、感知和(he)(he)(he)(he)(he)行(xing)(xing)動組件的(de)(de)(de)(de)框架(jia)，以(yi)提(ti)高智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)(ti)在(zai)復雜(za)(za)環(huan)(huan)境(jing)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)表現(xian)。在(zai) [38] 一(yi)文(wen)中(zhong)，作(zuo)者(zhe)對(dui)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)與(yu)人(ren)(ren)類(lei)期望相(xiang)一(yi)致所面臨(lin)(lin)的(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)和(he)(he)(he)(he)(he)取(qu)得的(de)(de)(de)(de)進(jin)(jin)(jin)展進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)認真研(yan)(yan)究。通(tong)(tong)過(guo)增(zeng)強(qiang) LLM 匹配的(de)(de)(de)(de)技(ji)術(shu)解(jie)(jie)決(jue)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)誤解(jie)(jie)指(zhi)(zhi)令和(he)(he)(he)(he)(he)有偏(pian)差的(de)(de)(de)(de)輸出等(deng)問(wen)題(ti)。研(yan)(yan)究還(huan)探(tan)討了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)數據(ju)收集策略、訓(xun)練方(fang)法(fa)(fa)和(he)(he)(he)(he)(he)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)評估技(ji)術(shu)，以(yi)提(ti)高理(li)解(jie)(jie)和(he)(he)(he)(he)(he)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)類(lei)人(ren)(ren)響應(ying)的(de)(de)(de)(de)性(xing)能(neng)。另一(yi)項研(yan)(yan)究[39]探(tan)討了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)部署大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)所面臨(lin)(lin)的(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，尤其是在(zai)資源緊張的(de)(de)(de)(de)環(huan)(huan)境(jing)下。研(yan)(yan)究討論(lun)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)量化、剪枝和(he)(he)(he)(he)(he)知識提(ti)煉等(deng)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)壓縮技(ji)術(shu)，以(yi)提(ti)高效(xiao)率和(he)(he)(he)(he)(he)適用(yong)(yong)(yong)(yong)性(xing)。雖然 [40, 41] 研(yan)(yan)究了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)面臨(lin)(lin)的(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，包括(kuo)龐大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)的(de)(de)(de)(de)數據(ju)集管理(li)和(he)(he)(he)(he)(he)高昂的(de)(de)(de)(de)成(cheng)(cheng)本，但他(ta)們(men)(men)指(zhi)(zhi)出了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)僅靠增(zeng)加模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)規模(mo)(mo)無法(fa)(fa)克(ke)服(fu)的(de)(de)(de)(de)局限性(xing)。文(wen)獻(xian)[30]探(tan)討了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)（GAI）在(zai)改善無人(ren)(ren)機通(tong)(tong)信、網(wang)(wang)(wang)絡(luo)和(he)(he)(he)(he)(he)安全性(xing)能(neng)方(fang)面的(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)。文(wen)章介(jie)紹了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)一(yi)個(ge) GAI 框架(jia)，以(yi)提(ti)高無人(ren)(ren)機的(de)(de)(de)(de)聯網(wang)(wang)(wang)能(neng)力(li)(li)(li)。文(wen)獻(xian)[22]調(diao)查了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)無人(ren)(ren)機群在(zai)動態環(huan)(huan)境(jing)中(zhong)面臨(lin)(lin)的(de)(de)(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，討論(lun)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)各種(zhong)用(yong)(yong)(yong)(yong)于(yu)(yu)(yu)增(zeng)強(qiang)協調(diao)性(xing)和(he)(he)(he)(he)(he)功(gong)能(neng)性(xing)的(de)(de)(de)(de) GAI 技(ji)術(shu)。在(zai) [42] 中(zhong)，作(zuo)者(zhe)探(tan)討了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing) GenAI 模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)通(tong)(tong)過(guo)改進(jin)(jin)(jin)無線傳感和(he)(he)(he)(he)(he)傳輸來增(zeng)強(qiang)未(wei)來無線網(wang)(wang)(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)(de)潛(qian)力(li)(li)(li)。他(ta)們(men)(men)強(qiang)調(diao)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)這(zhe)些(xie)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)好處(chu)，包括(kuo)提(ti)高效(xiao)率、降低培訓(xun)要(yao)(yao)求和(he)(he)(he)(he)(he)改善網(wang)(wang)(wang)絡(luo)管理(li)。在(zai)另一(yi)項研(yan)(yan)究[43]中(zhong)，作(zuo)者(zhe)調(diao)查了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)在(zai)無線通(tong)(tong)信和(he)(he)(he)(he)(he)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)中(zhong)開(kai)發高級信號處(chu)理(li)算法(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)。他(ta)們(men)(men)探(tan)索(suo)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)使用(yong)(yong)(yong)(yong)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)為(wei)(wei)復雜(za)(za)任務生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)硬件描述語(yu)(yu)(yu)言(yan)代(dai)(dai)碼的(de)(de)(de)(de)潛(qian)力(li)(li)(li)和(he)(he)(he)(he)(he)挑(tiao)戰(zhan)，重(zhong)(zhong)點是通(tong)(tong)過(guo)軟件定義無線電進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)代(dai)(dai)碼重(zhong)(zhong)構(gou)、重(zhong)(zhong)用(yong)(yong)(yong)(yong)和(he)(he)(he)(he)(he)驗(yan)證。這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)(fa)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)提(ti)高了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)生(sheng)(sheng)產率，減少了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)計算挑(tiao)戰(zhan)。盡(jin)管 [30, 22] 廣泛關注(zhu) GAI，但大(da)(da)(da)(da)(da)(da)(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)在(zai)無人(ren)(ren)機通(tong)(tong)信系統中(zhong)的(de)(de)(de)(de)具(ju)(ju)體(ti)(ti)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)仍有待(dai)(dai)探(tan)索(suo)。這(zhe)一(yi)空白(bai)凸顯(xian)了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)一(yi)個(ge)有待(dai)(dai)研(yan)(yan)究的(de)(de)(de)(de)領域。表 I 總結了(le)(le)(le)(le)(le)(le)(le)現(xian)有研(yan)(yan)究的(de)(de)(de)(de)主要(yao)(yao)重(zhong)(zhong)點和(he)(he)(he)(he)(he)關鍵發現(xian)。

本文接下來的(de)(de)(de)內容安排(pai)如下。在(zai)第(di)(di)二節中(zhong)(zhong)(zhong)，我們(men)概述了(le)(le)(le)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)，介紹了(le)(le)(le)該領(ling)域(yu)的(de)(de)(de)基本概念和(he)(he)發(fa)展情況。第(di)(di)三節專門(men)探(tan)討(tao)(tao)(tao)(tao)用(yong)(yong)于無(wu)(wu)(wu)人機(ji)的(de)(de)(de)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)，我們(men)討(tao)(tao)(tao)(tao)論了(le)(le)(le) LLM 技術在(zai)無(wu)(wu)(wu)人機(ji)系統中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)集成和(he)(he)適應性。第(di)(di)四節重點討(tao)(tao)(tao)(tao)論無(wu)(wu)(wu)人機(ji)通信(xin)(xin)中(zhong)(zhong)(zhong)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)網絡架(jia)構，研究(jiu)支持(chi)無(wu)(wu)(wu)人機(ji)網絡中(zhong)(zhong)(zhong)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)功能的(de)(de)(de)結(jie)構設(she)計。第(di)(di)五節討(tao)(tao)(tao)(tao)論無(wu)(wu)(wu)人機(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)頻譜(pu)管理和(he)(he)監管。第(di)(di)六節探(tan)討(tao)(tao)(tao)(tao)了(le)(le)(le)大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)在(zai)無(wu)(wu)(wu)人機(ji)通信(xin)(xin)中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)應用(yong)(yong)和(he)(he)使用(yong)(yong)案例，概述了(le)(le)(le)這(zhe)些技術的(de)(de)(de)實際應用(yong)(yong)和(he)(he)帶來的(de)(de)(de)好(hao)處。第(di)(di)七節探(tan)討(tao)(tao)(tao)(tao)了(le)(le)(le)在(zai)實施集成 LLM 的(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)人機(ji)時所面臨的(de)(de)(de)挑戰(zhan)和(he)(he)需要(yao)考慮(lv)的(de)(de)(de)因素，討(tao)(tao)(tao)(tao)論了(le)(le)(le)潛(qian)在(zai)的(de)(de)(de)障礙和(he)(he)操(cao)作方面的(de)(de)(de)注意(yi)事項(xiang)。第(di)(di)八節專門(men)討(tao)(tao)(tao)(tao)論了(le)(le)(le)未來方向(xiang)和(he)(he)研究(jiu)機(ji)會，提出了(le)(le)(le)在(zai)無(wu)(wu)(wu)人機(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)進(jin)一步探(tan)索(suo)和(he)(he)發(fa)展大(da)(da)型(xing)(xing)(xing)(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)潛(qian)在(zai)領(ling)域(yu)。最后，第(di)(di)九節總結(jie)了(le)(le)(le)我們(men)的(de)(de)(de)研究(jiu)結(jie)果，并對我們(men)研究(jiu)的(de)(de)(de)廣泛意(yi)義進(jin)行了(le)(le)(le)反(fan)思(si)。

LLM與無人機

由于(yu)在各種應用(yong)(yong)中(zhong)對集成(cheng)(cheng) LLM 的(de)(de)(de)(de)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)系(xi)統(tong)的(de)(de)(de)(de)興趣日(ri)益濃厚，最近(jin)出(chu)現了(le)一些研究(jiu)成(cheng)(cheng)果。例(li)如，在 [68] 中(zhong)，作(zuo)(zuo)者(zhe)為(wei)四(si)旋翼無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)引入(ru)了(le)基(ji)于(yu)視(shi)覺的(de)(de)(de)(de)自(zi)主(zhu)規劃(hua)系(xi)統(tong)，以(yi)(yi)提(ti)(ti)高(gao)安全(quan)性(xing)(xing)。該系(xi)統(tong)預(yu)測動(dong)態障(zhang)礙(ai)物的(de)(de)(de)(de)軌跡，并(bing)(bing)利用(yong)(yong) NanoDet 精確檢測障(zhang)礙(ai)物和(he)(he)(he)卡爾曼濾(lv)波精確估計運(yun)動(dong)，生(sheng)成(cheng)(cheng)更(geng)(geng)安全(quan)的(de)(de)(de)(de)飛行(xing)(xing)路(lu)徑(jing)。此外，該系(xi)統(tong)還采用(yong)(yong)了(le) GPT-3 和(he)(he)(he) ChatGPT 等(deng)大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)，以(yi)(yi)促進(jin)更(geng)(geng)直觀的(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)交互(hu)。這(zhe)些大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)實現了(le)自(zi)然語(yu)言(yan)(yan)處理（NLP）過程(cheng)，使用(yong)(yong)戶能(neng)(neng)(neng)夠通(tong)過簡單的(de)(de)(de)(de)語(yu)言(yan)(yan)指令控(kong)制(zhi)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)，而(er)無需(xu)復雜的(de)(de)(de)(de)編程(cheng)知識(shi)。它(ta)們將用(yong)(yong)戶指令轉化為(wei)可執(zhi)行(xing)(xing)代碼(ma)，使無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)能(neng)(neng)(neng)夠以(yi)(yi)自(zi)然語(yu)言(yan)(yan)執(zhi)行(xing)(xing)任務并(bing)(bing)提(ti)(ti)供(gong)反饋(kui)，從(cong)(cong)(cong)而(er)簡化了(le)控(kong)制(zhi)過程(cheng)。無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)可以(yi)(yi)以(yi)(yi)臨時和(he)(he)(he)網(wang)(wang)狀(zhuang)(zhuang)方(fang)式(shi)運(yun)行(xing)(xing)，形成(cheng)(cheng)動(dong)態網(wang)(wang)絡(luo)(luo)，而(er)無需(xu)依賴已(yi)有(you)的(de)(de)(de)(de)基(ji)礎設施(shi)。因此，當建立永(yong)久性(xing)(xing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)基(ji)礎設施(shi)不(bu)(bu)切實際時，如災難(nan)響(xiang)應、軍(jun)事行(xing)(xing)動(dong)或環境(jing)(jing)監測，無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)就顯得(de)尤(you)為(wei)重要。ad-hoc 和(he)(he)(he)網(wang)(wang)狀(zhuang)(zhuang)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)都增強了(le)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)在自(zi)動(dong)移動(dong)過程(cheng)中(zhong)配(pei)(pei)(pei)置(zhi)和(he)(he)(he)保(bao)持連(lian)(lian)接(jie)的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)。它(ta)們不(bu)(bu)斷(duan)發(fa)(fa)現新(xin)的(de)(de)(de)(de)鄰(lin)居，并(bing)(bing)能(neng)(neng)(neng)根據網(wang)(wang)絡(luo)(luo)的(de)(de)(de)(de)拓(tuo)撲結(jie)構和(he)(he)(he)流量條件調整路(lu)由，從(cong)(cong)(cong)而(er)提(ti)(ti)高(gao)了(le)可擴展性(xing)(xing)和(he)(he)(he)靈活性(xing)(xing)[69]。將大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)集成(cheng)(cheng)到無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)通(tong)信中(zhong)，可增強無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)了(le)解(jie)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)狀(zhuang)(zhuang)況并(bing)(bing)根據網(wang)(wang)絡(luo)(luo)特(te)性(xing)(xing)生(sheng)成(cheng)(cheng)見(jian)解(jie)的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，從(cong)(cong)(cong)而(er)突出(chu)其(qi)適應性(xing)(xing)和(he)(he)(he)響(xiang)應能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，以(yi)(yi)快速適應不(bu)(bu)斷(duan)變化的(de)(de)(de)(de)環境(jing)(jing)條件和(he)(he)(he)操(cao)(cao)作(zuo)(zuo)需(xu)求。大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)還有(you)助(zhu)于(yu)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)了(le)解(jie)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)流量模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)式(shi)，以(yi)(yi)便推(tui)薦減少延(yan)遲和(he)(he)(he)提(ti)(ti)高(gao)吞吐量的(de)(de)(de)(de)自(zi)適應協議，特(te)別是在這(zhe)些網(wang)(wang)絡(luo)(luo)中(zhong)常見(jian)的(de)(de)(de)(de)多變條件下。它(ta)們還有(you)助(zhu)于(yu)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)或建模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)各種情況下的(de)(de)(de)(de)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)行(xing)(xing)為(wei)，幫助(zhu)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)部署的(de)(de)(de)(de)規劃(hua)和(he)(he)(he)決策過程(cheng)。因此，加(jia)入(ru) LLM 可以(yi)(yi)加(jia)強數(shu)據分析，提(ti)(ti)高(gao)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)之間(jian)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據交換效率(lv)。大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)具有(you)處理和(he)(he)(he)學習海量數(shu)據的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，可使無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)在路(lu)線(xian)規劃(hua)、數(shu)據轉發(fa)(fa)和(he)(he)(he)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)配(pei)(pei)(pei)置(zhi)方(fang)面做出(chu)明智(zhi)的(de)(de)(de)(de)決策。例(li)如，針(zhen)對無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)故(gu)障(zhang)或環境(jing)(jing)障(zhang)礙(ai)，大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)可以(yi)(yi)迅速計算出(chu)替代路(lu)線(xian)或重新(xin)配(pei)(pei)(pei)置(zhi)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)，以(yi)(yi)維持連(lian)(lian)接(jie)性(xing)(xing)和(he)(he)(he)性(xing)(xing)能(neng)(neng)(neng)。此外，大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)通(tong)過為(wei)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)配(pei)(pei)(pei)備先進(jin)的(de)(de)(de)(de)認知能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，使無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)能(neng)(neng)(neng)夠理解(jie)和(he)(he)(he)執(zhi)行(xing)(xing)復雜的(de)(de)(de)(de)指令，并(bing)(bing)與人(ren)(ren)類操(cao)(cao)作(zuo)(zuo)員或其(qi)他(ta)自(zi)主(zhu)系(xi)統(tong)進(jin)行(xing)(xing)更(geng)(geng)自(zi)然的(de)(de)(de)(de)交互(hu)，從(cong)(cong)(cong)而(er)提(ti)(ti)高(gao)無人(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)的(de)(de)(de)(de)自(zi)主(zhu)水平。

此(ci)外，大(da)(da)型(xing)語(yu)(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)還(huan)能(neng)分(fen)(fen)析(xi)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)的(de)數據（如運行(xing)日志(zhi)和(he)遙測數據），在(zai)潛在(zai)故障或(huo)維(wei)護需(xu)(xu)求發生(sheng)之前(qian)對其(qi)進行(xing)預測。這種預測能(neng)力(li)可(ke)(ke)大(da)(da)大(da)(da)提(ti)(ti)高無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)的(de)可(ke)(ke)靠(kao)性和(he)使(shi)用壽命，減少停(ting)機(ji)(ji)時(shi)間和(he)維(wei)護成本。安全(quan)性也是分(fen)(fen)散(san)式(shi) ad-hoc 網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)最(zui)(zui)關(guan)心的(de)問題；大(da)(da)型(xing)語(yu)(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)可(ke)(ke)通過模(mo)式(shi)識(shi)別和(he)異常檢(jian)測識(shi)別潛在(zai)威脅，并模(mo)擬攻擊場景以(yi)制定更(geng)強大(da)(da)的(de)安全(quan)措施，從而(er)增強安全(quan)協議。大(da)(da)型(xing)語(yu)(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)還(huan)能(neng)優(you)化無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)內帶寬和(he)電力(li)等關(guan)鍵資源的(de)分(fen)(fen)配(pei)。大(da)(da)型(xing)語(yu)(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)通過了(le)(le)解和(he)預測網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)需(xu)(xu)求來動(dong)態(tai)分(fen)(fen)配(pei)資源，從而(er)最(zui)(zui)大(da)(da)限度地提(ti)(ti)高效(xiao)率(lv)，延長(chang)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)的(de)運行(xing)時(shi)間。它們改善了(le)(le)人(ren)(ren)(ren)類操作員與無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)之間的(de)界面，提(ti)(ti)供更(geng)直觀的(de)控制和(he)反(fan)(fan)饋(kui)系統，包括(kuo)生(sheng)成網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)狀態(tai)自然(ran)語(yu)(yu)言(yan)(yan)報告，或(huo)將復雜的(de)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)數據轉化為決(jue)策者可(ke)(ke)操作的(de)見解。此(ci)外，大(da)(da)型(xing)語(yu)(yu)言(yan)(yan)模(mo)型(xing)還(huan)能(neng)解決(jue)特設網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)固(gu)有的(de)可(ke)(ke)擴展性難題。當無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)數量發生(sheng)變(bian)化時(shi)，它們會動(dong)態(tai)調整網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)協議和(he)配(pei)置(zhi)，確保網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)無(wu)論規(gui)模(mo)大(da)(da)小(xiao)都能(neng)保持穩定高效(xiao)。通過集成 LLM 功能(neng)，無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji) ad-hoc 網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)可(ke)(ke)以(yi)變(bian)得(de)更(geng)加智(zhi)能(neng)、反(fan)(fan)應靈敏和(he)高效(xiao)，從而(er)顯著提(ti)(ti)高其(qi)在(zai)各種應用中(zhong)的(de)有效(xiao)性。

本節將(jiang)詳細介紹不同的大型(xing)語(yu)言模(mo)型(xing)，并討論(lun)它(ta)們為基于無(wu)人機的通信系統(tong)帶來(lai)的機遇(yu)。

BERT賦能無人機

如上一(yi)節所述，BERT 是 NLP 領域(yu)頗具(ju)影響(xiang)力(li)的(de)模(mo)(mo)型(xing)，由(you)谷歌研究人員開發，于 2018 年發布(bu)[20]。BERT 的(de)開發代(dai)表了 NLP 領域(yu)的(de)一(yi)個(ge)(ge)轉(zhuan)折點，通過充分利用每(mei)個(ge)(ge)單詞(ci)周(zhou)圍的(de)上下(xia)文，為機器處理(li)和理(li)解人類(lei)語(yu)言(yan)提供了一(yi)種(zhong)更加細致有效(xiao)的(de)方法。BERT 采用預(yu)(yu)訓(xun)(xun)(xun)練(lian)和微調(diao)階段。在(zai)預(yu)(yu)訓(xun)(xun)(xun)練(lian)階段，模(mo)(mo)型(xing)在(zai)大型(xing)文本語(yu)料(liao)庫(ku)中進行訓(xun)(xun)(xun)練(lian)，這些任務(wu)旨在(zai)幫助模(mo)(mo)型(xing)學習一(yi)般語(yu)言(yan)模(mo)(mo)式。這些任務(wu)包括(kuo)預(yu)(yu)測句(ju)(ju)子中的(de)屏蔽詞(ci)（即屏蔽語(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing) (MLM)）和預(yu)(yu)測兩(liang)個(ge)(ge)句(ju)(ju)子在(zai)邏輯上是否相互(hu)銜接(jie)（即下(xia)一(yi)句(ju)(ju)預(yu)(yu)測 (NSP)）。在(zai)預(yu)(yu)訓(xun)(xun)(xun)練(lian)之后，BERT 會根據特定任務(wu)（如問題解答(da)或情感(gan)分析）的(de)需要，使用額外的(de)數(shu)據進行微調(diao) [70, 71]。

BERT 的引(yin)入大(da)大(da)提升了 NLP 任務(wu)(wu)的技術水平。在命名(ming)實體識別[72, 73]、情感分析[74, 75]，特別是(shi)問題(ti)解答和(he)自然語言推理等任務(wu)(wu)的排行榜上，BERT 的性(xing)能有了明顯(xian)的提高(gao)，在這些任務(wu)(wu)中(zhong)，來自兩個方(fang)向的全句子上下(xia)文對于理解微妙之處至關重(zhong)要。此外，BERT 還(huan)激(ji)發了許多變化和(he)改(gai)進，從(cong)而開(kai)發出了不(bu)同的模(mo)型(xing)(xing)，如(ru)魯棒性(xing)優(you)化 BERT 方(fang)法（RoBERTa）[76]、來自變換器的精餾(liu)雙向編(bian)碼器表示（DistilBERT）[77]和(he)精簡 BERT（ALBERT）[78]，這些模(mo)型(xing)(xing)使用 BERT 的原(yuan)始架構和(he)訓(xun)練程序來優(you)化其他因(yin)素，如(ru)訓(xun)練速度、模(mo)型(xing)(xing)大(da)小或增強性(xing)能。

整合 BERT 可顯著提高(gao)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)在(zai)(zai)(zai)各(ge)個(ge)領域的(de)(de)(de)性(xing)能。例如，在(zai)(zai)(zai)應急響應場景中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)，BERT 可以(yi)幫助無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)理(li)(li)解災(zai)害管(guan)理(li)(li)團隊發(fa)出(chu)的(de)(de)(de)復雜的(de)(de)(de)自(zi)然語言(yan)(yan)指令(ling)。此外，BERT 還能解釋(shi)和(he)總結(jie)來自(zi)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)傳(chuan)感器和(he)報告的(de)(de)(de)信(xin)息(xi)(xi)，這(zhe)在(zai)(zai)(zai)需(xu)要(yao)(yao)(yao)快速(su)總結(jie)大量視頻數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)監控任(ren)務(wu)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)尤為(wei)(wei)重(zhong)要(yao)(yao)(yao)。此外，BERT 還能快速(su)分(fen)析(xi)(xi)和(he)解讀來自(zi)多個(ge)來源(yuan)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)，從(cong)而及時做(zuo)出(chu)明(ming)(ming)智的(de)(de)(de)決(jue)策，這(zhe)在(zai)(zai)(zai)環(huan)境(jing)監測中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)對評估(gu)森林火(huo)災(zai)或污染(ran)等情(qing)況至關重(zhong)要(yao)(yao)(yao)。此外，BERT 還能熟(shu)練(lian)地解析(xi)(xi)和(he)理(li)(li)解指令(ling)，確保多架(jia)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)之間的(de)(de)(de)精確協調，這(zhe)對于(yu)(yu)在(zai)(zai)(zai)具有(you)挑戰性(xing)的(de)(de)(de)環(huan)境(jing)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)運送(song)物資的(de)(de)(de)復雜物流(liu)操作(zuo)至關重(zhong)要(yao)(yao)(yao)。最近，在(zai)(zai)(zai)文(wen)獻[79]中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)，作(zuo)者介(jie)紹(shao)了(le)(le)(le)一(yi)(yi)(yi)種創(chuang)新的(de)(de)(de)端到端基(ji)于(yu)(yu)語言(yan)(yan)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)細粒度地址(zhi)解析(xi)(xi)框(kuang)架(jia)（LMAR），該(gai)框(kuang)架(jia)明(ming)(ming)確設計用(yong)于(yu)(yu)增強無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)交(jiao)付(fu)系統(tong)(tong)。傳(chuan)統(tong)(tong)的(de)(de)(de)地址(zhi)解析(xi)(xi)系統(tong)(tong)主要(yao)(yao)(yao)依(yi)賴于(yu)(yu)用(yong)戶(hu)提供的(de)(de)(de)興趣點（POI）信(xin)息(xi)(xi)，往往缺乏(fa)準(zhun)確交(jiao)付(fu)所需(xu)的(de)(de)(de)精度。為(wei)(wei)了(le)(le)(le)解決(jue)這(zhe)個(ge)問(wen)題，LMAR 采用(yong)語言(yan)(yan)模(mo)型(xing)來處(chu)理(li)(li)和(he)完善用(yong)戶(hu)輸入的(de)(de)(de)文(wen)本數(shu)(shu)據(ju)，改進了(le)(le)(le)數(shu)(shu)據(ju)處(chu)理(li)(li)和(he)正則化，提高(gao)了(le)(le)(le)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)投遞的(de)(de)(de)準(zhun)確性(xing)和(he)效率。在(zai)(zai)(zai)另一(yi)(yi)(yi)項研究(jiu)成(cheng)果[80, 81]中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)，作(zuo)者為(wei)(wei)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)開發(fa)了(le)(le)(le)增強型(xing)安全和(he)取證分(fen)析(xi)(xi)協議(yi)，以(yi)支持(chi)各(ge)行(xing)各(ge)業無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)使用(yong)量的(de)(de)(de)增加，包括那些容易被犯(fan)罪(zui)分(fen)子濫用(yong)的(de)(de)(de)領域。他們引入了(le)(le)(le)一(yi)(yi)(yi)個(ge)命名實體識(shi)別系統(tong)(tong)，從(cong)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)飛行(xing)日志中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)提取信(xin)息(xi)(xi)。該(gai)系統(tong)(tong)利用(yong)帶有(you)注釋(shi)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)微(wei)調 BERT 和(he) DistilBERT 模(mo)型(xing)，大大提高(gao)了(le)(le)(le)對無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)相(xiang)(xiang)關事(shi)件取證調查至關重(zhong)要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)(de)相(xiang)(xiang)關實體的(de)(de)(de)識(shi)別率。文(wen)獻[82]的(de)(de)(de)作(zuo)者側重(zhong)于(yu)(yu)通(tong)過從(cong)大規模(mo)非(fei)結(jie)構(gou)化無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)構(gou)建標準(zhun)化知識(shi)圖譜，提高(gao)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)在(zai)(zai)(zai)智能戰爭中(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)目標識(shi)別能力。作(zuo)者引入了(le)(le)(le)一(yi)(yi)(yi)個(ge)兩(liang)階(jie)段知識(shi)提取模(mo)型(xing)，并(bing)集成(cheng)了(le)(le)(le) BERT 預訓練(lian)語言(yan)(yan)模(mo)型(xing)來生成(cheng)字符特征編碼，從(cong)而提高(gao)了(le)(le)(le)未來無人(ren)機(ji)(ji)(ji)(ji)系統(tong)(tong)信(xin)息(xi)(xi)提取的(de)(de)(de)效率和(he)準(zhun)確性(xing)。

GPT賦能無人機

OpenAI 開發的(de)(de) GPT 系(xi)列代表了大(da)型語言模(mo)型在設(she)計和功(gong)能上的(de)(de)重(zhong)大(da)演進，可增強文(wen)本生成、翻譯、摘要(yao)和問(wen)題解(jie)答等各種自然語言處理(li)任(ren)務(wu)[83]。第(di)一個架構 GPT-1 于 2018 年 6 月推出，它基(ji)于轉換(huan)器(qi)模(mo)型，使用(yong)了轉換(huan)器(qi)架構的(de)(de)解(jie)碼器(qi)塊堆疊(die)。GPT-1 使用(yong) BooksCorpus 數(shu)據(ju)集進行(xing)了語言建模(mo)任(ren)務(wu)（預(yu)測句(ju)子中的(de)(de)下一個單(dan)詞）的(de)(de)預(yu)訓練，該數(shu)據(ju)集包含 7000 多本獨特的(de)(de)未出版(ban)書籍(ji)（總計約 8 億個單(dan)詞）。經(jing)過初步(bu)預(yu)訓練后，監督學(xue)習針對特定任(ren)務(wu)進行(xing)了微調 [19, 83]。

GPT-2 于(yu) 2019 年 2 月發布，在其(qi)前身的(de)(de)(de)基礎(chu)上(shang)(shang)進行(xing)(xing)(xing)了(le)(le)大(da)幅擴展(zhan)，最大(da)版本具(ju)(ju)有(you)(you)(you)多達 48 層，1600 個(ge)(ge)隱藏單(dan)(dan)元(yuan)，48 個(ge)(ge)注意頭(tou)，15 億個(ge)(ge)參(can)數(shu)(shu)[84]。GPT-2 使用(yong)了(le)(le)一個(ge)(ge) WebText 數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)，該數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)是(shi)通過搜索從 Reddit 上(shang)(shang)至(zhi)少有(you)(you)(you)三(san)(san)個(ge)(ge)向上(shang)(shang)投(tou)票的(de)(de)(de)帖子中鏈接出(chu)來(lai)的(de)(de)(de)網頁而創建(jian)的(de)(de)(de)。這(zhe)產(chan)生了(le)(le)一個(ge)(ge)約 40GB 文本數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)多樣化(hua)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)。GPT-2 繼(ji)續(xu)使用(yong)無監(jian)督(du)學(xue)(xue)習方法，僅(jin)利用(yong)語言建(jian)模(mo)進行(xing)(xing)(xing)預訓練(lian)，而不(bu)針對具(ju)(ju)體(ti)任務(wu)進行(xing)(xing)(xing)微調。這(zhe)證明了(le)(le)該模(mo)型(xing)從語言理解到特定(ding)任務(wu)的(de)(de)(de)泛(fan)化(hua)能力(li)[85]。2020 年 6 月發布的(de)(de)(de) GPT-3 是(shi)有(you)(you)(you)史以(yi)來(lai)最大(da)的(de)(de)(de)人(ren)工智能語言模(mo)型(xing)之一，擁有(you)(you)(you) 1750 億個(ge)(ge)參(can)數(shu)(shu)。它包括 96 層，有(you)(you)(you) 12 288 個(ge)(ge)隱藏單(dan)(dan)元(yuan)和(he) 96 個(ge)(ge)注意頭(tou)[86]。它是(shi)在一個(ge)(ge)更加廣泛(fan)和(he)多樣化(hua)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)上(shang)(shang)訓練(lian)的(de)(de)(de)，包括授權(quan)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、人(ren)類(lei)訓練(lian)者(zhe)創建(jian)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)和(he)公(gong)開數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)混合，規(gui)模(mo)遠(yuan)遠(yuan)大(da)于(yu) GPT-2。GPT-2 和(he) GPT-3 使用(yong)無監(jian)督(du)學(xue)(xue)習模(mo)型(xing)，展(zhan)示了(le)(le)從大(da)型(xing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)學(xue)(xue)習的(de)(de)(de)卓越能力(li)[87]。GPT-4 建(jian)立在先進的(de)(de)(de)變(bian)壓器(qi)式架構上(shang)(shang)，與(yu)前代產(chan)品 GPT-2 和(he) GPT-3 相(xiang)比，在規(gui)模(mo)和(he)復雜(za)性上(shang)(shang)都有(you)(you)(you)顯著提(ti)升(sheng)。該模(mo)型(xing)利用(yong) “人(ren)的(de)(de)(de)反(fan)饋強化(hua)學(xue)(xue)習 ”進行(xing)(xing)(xing)了(le)(le)微調，并采用(yong)了(le)(le)公(gong)開的(de)(de)(de)互聯網數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)和(he)第三(san)(san)方提(ti)供商(shang)授權(quan)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。不(bu)過，與(yu)架構有(you)(you)(you)關(guan)的(de)(de)(de)具(ju)(ju)體(ti)細節，如(ru)模(mo)型(xing)大(da)小、硬件規(gui)格(ge)、用(yong)于(yu)訓練(lian)的(de)(de)(de)計算(suan)資源(yuan)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)構建(jian)和(he)訓練(lian)方法等，尚未公(gong)開披(pi)露[88]。

無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de) GPT 系(xi)(xi)(xi)列代表了(le)(le)人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)(neng)與無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)創(chuang)新交(jiao)叉，可(ke)(ke)在從增(zeng)強(qiang)(qiang)型(xing)控(kong)制(zhi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)到(dao)(dao)完全自(zi)(zi)主的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)任務執(zhi)行(xing)(xing)(xing)等(deng)廣泛領(ling)域增(zeng)強(qiang)(qiang)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)功能(neng)(neng)、自(zi)(zi)主性和交(jiao)互(hu)能(neng)(neng)力 [89，90]。例如(ru)(ru)，GPT 系(xi)(xi)(xi)列集(ji)成(cheng)可(ke)(ke)使(shi)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)熟練地(di)執(zhi)行(xing)(xing)(xing)以(yi)普通(tong)(tong)(tong)語言(yan)提(ti)(ti)供的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)指(zhi)令。例如(ru)(ru)，操作(zuo)員發(fa)出在特定坐標(biao)處(chu)檢(jian)(jian)(jian)查(cha)橋(qiao)梁(liang)狀況(kuang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)指(zhi)令后(hou)，無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)就(jiu)會設計出飛(fei)行(xing)(xing)(xing)路(lu)徑，并(bing)執(zhi)行(xing)(xing)(xing)橋(qiao)梁(liang)檢(jian)(jian)(jian)查(cha)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)所(suo)有(you)(you)必要步驟，而(er)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)需對每個(ge)步驟進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)人(ren)(ren)(ren)工輸(shu)入(ru)。同樣，它(ta)(ta)還可(ke)(ke)以(yi)根(gen)據飛(fei)行(xing)(xing)(xing)期間收(shou)(shou)集(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數據生(sheng)成(cheng)詳(xiang)細報告，將(jiang)這些(xie)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)與無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)傳感器(qi)(qi)和數據收(shou)(shou)集(ji)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)集(ji)成(cheng)后(hou)，可(ke)(ke)以(yi)自(zi)(zi)動(dong)生(sheng)成(cheng)文字(zi)說(shuo)明，突出強(qiang)(qiang)調任務結果和檢(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)異常情況(kuang)等(deng)各個(ge)方面[91]。因此，人(ren)(ren)(ren)類操作(zuo)員無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)需查(cha)看(kan)大量原始(shi)數據，就(jiu)能(neng)(neng)更(geng)容易地(di)理(li)(li)(li)解(jie)(jie)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)觀察到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)情況(kuang)。例如(ru)(ru)，Tazir 等(deng)人(ren)(ren)(ren)在文獻[89]中(zhong)(zhong)(zhong)將(jiang) LLM 系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong) OpenAI 的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de) GPT-3.5-Turbo 與無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)（即 PX4/Gazebo 模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)器(qi)(qi)）集(ji)成(cheng)，創(chuang)建了(le)(le)基于自(zi)(zi)然語言(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)控(kong)制(zhi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)。系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)架構的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)設計目的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)是通(tong)(tong)(tong)過基于 Python 的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)中(zhong)(zhong)(zhong)間件提(ti)(ti)供的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)聊天機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)界(jie)面，實現用(yong)戶與無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)器(qi)(qi)之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)縫交(jiao)互(hu)。Python 中(zhong)(zhong)(zhong)間件是核心(xin)組(zu)件，負(fu)責在聊天機(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)（GPT-3.5-Turbo）和 PX4/Gazebo 模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)器(qi)(qi)之間建立(li)通(tong)(tong)(tong)信渠(qu)道。它(ta)(ta)處(chu)理(li)(li)(li)來自(zi)(zi)用(yong)戶的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)自(zi)(zi)然語言(yan)輸(shu)入(ru)，使(shi)用(yong) OpenAI API 將(jiang)這些(xie)輸(shu)入(ru)轉發(fa)給 ChatGPT 模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)，檢(jian)(jian)(jian)索生(sheng)成(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)響(xiang)應，并(bing)將(jiang)其轉換為模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)器(qi)(qi)可(ke)(ke)以(yi)理(li)(li)(li)解(jie)(jie)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)命(ming)令。ChatGPT 通(tong)(tong)(tong)過 PX4 命(ming)令和解(jie)(jie)釋提(ti)(ti)供指(zhi)導和支(zhi)持(chi)，從而(er)增(zeng)強(qiang)(qiang)了(le)(le)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)交(jiao)互(hu)性和可(ke)(ke)訪問性。它(ta)(ta)還通(tong)(tong)(tong)過復雜的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)(neng)驅動(dong)界(jie)面促進(jin)(jin)(jin)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)控(kong)制(zhi)和管理(li)(li)(li)。在另一(yi)項工作(zuo)[92]中(zhong)(zhong)(zhong)，作(zuo)者(zhe)將(jiang)先進(jin)(jin)(jin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de) GPT 模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)和密集(ji)字(zi)幕技(ji)術(shu)集(ji)成(cheng)到(dao)(dao)自(zi)(zi)主無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)中(zhong)(zhong)(zhong)，以(yi)增(zeng)強(qiang)(qiang)其在室內(nei)(nei)檢(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)環(huan)境中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)功能(neng)(neng)。所(suo)提(ti)(ti)出的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)使(shi)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)能(neng)(neng)夠(gou)像(xiang)人(ren)(ren)(ren)類一(yi)樣理(li)(li)(li)解(jie)(jie)和響(xiang)應自(zi)(zi)然語言(yan)命(ming)令，從而(er)提(ti)(ti)高(gao)(gao)了(le)(le)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)及(ji)性，使(shi)沒(mei)有(you)(you)高(gao)(gao)級(ji)技(ji)術(shu)技(ji)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)操作(zuo)人(ren)(ren)(ren)員也能(neng)(neng)輕松使(shi)用(yong)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)。無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)密集(ji)字(zi)幕模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)通(tong)(tong)(tong)過分(fen)析(xi)飛(fei)行(xing)(xing)(xing)過程(cheng)中(zhong)(zhong)(zhong)捕獲的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)圖像(xiang)來生(sheng)成(cheng)詳(xiang)細的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)對象(xiang)字(zi)典，從而(er)促進(jin)(jin)(jin)這種類似人(ren)(ren)(ren)類的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)交(jiao)互(hu)。這些(xie)字(zi)典使(shi)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)能(neng)(neng)夠(gou)識別和理(li)(li)(li)解(jie)(jie)環(huan)境中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)各種元(yuan)素，并(bing)根(gen)據預期和意外(wai)情況(kuang)動(dong)態調整其行(xing)(xing)(xing)為，從而(er)提(ti)(ti)高(gao)(gao)無(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)在各種環(huan)境條件和應用(yong)中(zhong)(zhong)(zhong)進(jin)(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)室內(nei)(nei)檢(jian)(jian)(jian)測(ce)(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)效率和準確性。

此外，在(zai)需要快速決策(ce)的(de)動(dong)態或復(fu)雜(za)環境中(zhong)，GPT 系(xi)列可以(yi)通過(guo)處理(li)(li)實(shi)時數(shu)據(ju)和通信(xin)提(ti)(ti)供幫助，根據(ju)數(shu)據(ju)提(ti)(ti)供建(jian)議或自(zi)動(dong)決策(ce)。例如(ru)，搜救行動(dong)可以(yi)分(fen)析(xi)來自(zi)多個無人(ren)機(ji)的(de)實(shi)時視頻饋(kui)送和文(wen)本(ben)報告，綜合信(xin)息(xi)，并(bing)建(jian)議重點關注的(de)區域或調整搜索模式(shi) [29]。通過(guo)建(jian)立一個分(fen)散的(de)蜂群(qun)智(zhi)能系(xi)統，無人(ren)機(ji)可以(yi)共享(xiang)信(xin)息(xi)并(bing)做出(chu)群(qun)體決策(ce)，從(cong)而在(zai)增強無人(ren)機(ji)之(zhi)間的(de)協作通信(xin)方(fang)面發揮重要作用。例如(ru)，無人(ren)機(ji)可以(yi)使用自(zi)然語(yu)言相互報告狀(zhuang)態和發現，根據(ju)共同(tong)目標協調行動(dong)，并(bing)在(zai)群(qun)組之(zhi)間優化(hua)任務分(fen)配，而無需持續的(de)人(ren)工(gong)干預[93]。GPT 系(xi)列還能模擬各(ge)種通信(xin)場景，通過(guo)生成逼(bi)真的(de)任務場景和響應，為(wei)無人(ren)機(ji)的(de)培(pei)(pei)訓(xun)提(ti)(ti)供有力的(de)培(pei)(pei)訓(xun)，使操作員能夠(gou)處理(li)(li)不同(tong)的(de)情況(kuang)，從(cong)而提(ti)(ti)高(gao)他們在(zai)實(shi)際操作中(zhong)的(de)響應能力[91]。

無人機文本到文本轉換器（T5）

谷歌于(yu) 2019 年 10 月推(tui)出(chu)了(le)(le) T5 模(mo)型(xing)(xing)，并采(cai)用(yong)了(le)(le)一種新(xin)穎、精簡的(de)(de)(de)方(fang)法(fa)來(lai)處理各種 NLP 任(ren)(ren)務，將其(qi)重構(gou)(gou)為(wei)文(wen)本(ben)到文(wen)本(ben)問題(ti) [94]。傳(chuan)統模(mo)型(xing)(xing)需要針(zhen)對(dui)不同(tong)任(ren)(ren)務采(cai)用(yong)不同(tong)的(de)(de)(de)架構(gou)(gou)，并產生(sheng)不同(tong)的(de)(de)(de)輸出(chu)，而 T5 模(mo)型(xing)(xing)則不同(tong)，它(ta)將所(suo)有任(ren)(ren)務的(de)(de)(de)輸入(ru)和輸出(chu)標準化[95]。每個(ge) NLP 任(ren)(ren)務（如翻(fan)譯、摘(zhai)要、問題(ti)解(jie)(jie)答或文(wen)本(ben)分類(lei)）都(dou)(dou)被(bei)視為(wei)從給定文(wen)本(ben)生(sheng)成新(xin)文(wen)本(ben)。因此(ci)，T5 對(dui)所(suo)有任(ren)(ren)務都(dou)(dou)采(cai)用(yong)了(le)(le)統一的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)(xing)架構(gou)(gou)。這種簡化簡化了(le)(le)模(mo)型(xing)(xing)訓(xun)(xun)練和部署(shu)流程，因為(wei)只(zhi)(zhi)需對(dui)架構(gou)(gou)進(jin)行(xing)(xing)最小的(de)(de)(de)修改，就能(neng)在多個(ge)任(ren)(ren)務中訓(xun)(xun)練相(xiang)同(tong)的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)(xing)[21]。例(li)如，在翻(fan)譯任(ren)(ren)務中，輸入(ru)是英文(wen)文(wen)本(ben)，輸出(chu)是法(fa)文(wen)文(wen)本(ben)，兩者都(dou)(dou)只(zhi)(zhi)被(bei)視為(wei)單詞(ci)序列。T5 以自我監督的(de)(de)(de)方(fang)式(shi)在大(da)量文(wen)本(ben)語料庫(ku)上進(jin)行(xing)(xing)預訓(xun)(xun)練，主(zhu)要使用(yong)與 BERT 類(lei)似(si)的(de)(de)(de)掩蔽語言(yan)模(mo)型(xing)(xing)任(ren)(ren)務的(de)(de)(de)變(bian)體。這種預訓(xun)(xun)練使模(mo)型(xing)(xing)能(neng)夠有效地理解(jie)(jie)和生(sheng)成自然語言(yan)。之后，通(tong)過(guo)調整訓(xun)(xun)練數(shu)據以適應文(wen)本(ben)到文(wen)本(ben)格式(shi)，T5 可在特定任(ren)(ren)務中進(jin)行(xing)(xing)微(wei)調。T5 的(de)(de)(de)多功能(neng)性(xing)使其(qi)適用(yong)于(yu)廣(guang)泛的(de)(de)(de)應用(yong)，包(bao)括語言(yan)翻(fan)譯、文(wen)檔摘(zhai)要和情感(gan)(gan)分析（通(tong)過(guo)生(sheng)成描述性(xing)標簽來(lai)解(jie)(jie)釋文(wen)本(ben)情感(gan)(gan)）。它(ta)還能(neng)生(sheng)成適當(dang)的(de)(de)(de)文(wen)本(ben)答案，在問題(ti)解(jie)(jie)答方(fang)面(mian)表現(xian)出(chu)色[96]。

無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)可(ke)(ke)(ke)以(yi)集(ji)成(cheng) T5 框(kuang)架，以(yi)提(ti)高無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)操(cao)作(zuo)(zuo)的(de)(de)效率。與(yu) GPT 和(he) BERT 類似，T5 也能(neng)改進(jin)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)的(de)(de)命令(ling)解(jie)釋和(he)響應(ying)生成(cheng)，將操(cao)作(zuo)(zuo)員用(yong)(yong)自然語言發(fa)(fa)出的(de)(de)復雜命令(ling)解(jie)釋并轉換(huan)為(wei)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)的(de)(de)可(ke)(ke)(ke)執(zhi)行(xing)(xing)指(zhi)令(ling)。T5 還能(neng)根據(ju)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)收集(ji)的(de)(de)數(shu)據(ju)生成(cheng)全面的(de)(de)任(ren)務報告(gao)，包(bao)括總(zong)結(jie)主要發(fa)(fa)現、突(tu)出異(yi)常現象和(he)描述勘測區(qu)域(yu)，以(yi)用(yong)(yong)于環(huan)境監測或災害響應(ying)應(ying)用(yong)(yong)。此外，T5 還能(neng)通過處理來自無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)傳(chuan)感器和(he)攝像頭的(de)(de)數(shu)據(ju)流執(zhi)行(xing)(xing)實時(shi)操(cao)作(zuo)(zuo)，提(ti)供即時(shi)、可(ke)(ke)(ke)操(cao)作(zuo)(zuo)的(de)(de)見解(jie)。例如，在(zai)搜救行(xing)(xing)動中，T5 可(ke)(ke)(ke)以(yi)快速匯總(zong)視覺(jue)和(he)傳(chuan)感器數(shu)據(ju)，以(yi)描述潛在(zai)的(de)(de)關注區(qu)域(yu)或危險，幫助更有效地指(zhi)導救援(yuan)工作(zuo)(zuo)。與(yu)此同時(shi)，T5 還能(neng)解(jie)釋來自一(yi)個無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)的(de)(de)信息，并為(wei)其(qi)他無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)生成(cheng)適當(dang)的(de)(de)響應(ying)或命令(ling)，從而顯著(zhu)提(ti)高無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)(ji)協(xie)同任(ren)務的(de)(de)性(xing)能(neng)，促進(jin)各種(zhong)應(ying)用(yong)(yong)領(ling)域(yu)的(de)(de)無(wu)縫(feng)團隊合作(zuo)(zuo)，包(bao)括管理飛(fei)行(xing)(xing)模式、避免(mian)碰撞或協(xie)調區(qu)域(yu)監控的(de)(de)時(shi)間安(an)排等。

T5 輔(fu)助(zhu)無人(ren)機(ji)通信還(huan)能實現自動(dong)故(gu)障排除(chu)和反饋(kui)，例如(ru)，如(ru)果無人(ren)機(ji)在運(yun)(yun)行過(guo)程中(zhong)遇到問題或異常情況(kuang)，它可以通過(guo)解釋錯(cuo)誤(wu)信息或傳感器數據(ju)(ju)并以自然(ran)語(yu)言生(sheng)成故(gu)障排除(chu)步(bu)驟或建(jian)(jian)議來提供幫助(zhu)。這還(huan)可以擴展到向操作員提供有(you)關任(ren)務進展的(de)實時反饋(kui)，或提出調整(zheng)建(jian)(jian)議以提高運(yun)(yun)行效率。此外，T5 還(huan)能根據(ju)(ju)歷史數據(ju)(ju)或潛在的(de)未來情況(kuang)生(sheng)成模(mo)擬任(ren)務場景和對話，用于培(pei)訓目的(de)。

用于無人機的極限學習網絡（XLNet）

XLNet 是一種先(xian)進的(de) NLP 模(mo)型(xing)，由谷歌和(he)卡(ka)內(nei)基(ji)梅隆大(da)(da)學的(de)研究人(ren)員聯合開發[62]。BERT 采(cai)用的(de)是 MLM 方(fang)法（即(ji)隨(sui)機屏(ping)蔽和(he)預測句(ju)子中(zhong)的(de)某些單詞(ci)），而 XLNet 采(cai)用的(de)是基(ji)于(yu)排(pai)(pai)列的(de)訓(xun)練策略。這(zhe)種方(fang)法在(zai)訓(xun)練過程中(zhong)考(kao)慮(lv)了(le)(le)句(ju)子中(zhong)所有可能的(de)單詞(ci)排(pai)(pai)列，使(shi)模(mo)型(xing)能夠(gou)根據前(qian)后其(qi)他單詞(ci)提供的(de)所有潛在(zai)語(yu)(yu)境預測目標(biao)單詞(ci)。這(zhe)種方(fang)法大(da)(da)大(da)(da)提高了(le)(le)語(yu)(yu)境理解(jie)(jie)的(de)靈活性和(he)深度。此外，與 BERT 不同的(de)是，基(ji)于(yu)排(pai)(pai)列的(de)訓(xun)練使(shi) XLNet 能夠(gou)捕(bu)捉(zhuo)到(dao)更(geng)豐富的(de)語(yu)(yu)言上下文理解(jie)(jie)，而 BERT 只(zhi)專(zhuan)注于(yu)預測屏(ping)蔽詞(ci)，可能會遺(yi)漏上下文的(de)細微差別 [97，98]。

此外，XLNet 在(zai)訓練過(guo)程(cheng)中不(bu)依賴單詞屏蔽(bi)，從而避免了(le) BERT 在(zai)預訓練和微調階(jie)段(duan)之(zhi)間的(de)差異，使不(bu)同操作(zuo)階(jie)段(duan)的(de)行(xing)為(wei)更(geng)加一致。XLNet 還融合(he)了(le)自(zi)回歸(gui)語言建模（如 GPT 系列）和自(zi)動編碼（如 BERT）的(de)策略(lve)，在(zai)不(bu)遵(zun)守(shou)固(gu)定序(xu)列順(shun)序(xu)的(de)情況(kuang)下(xia)進行(xing)自(zi)回歸(gui)訓練。相反，它根據不(bu)同的(de)排(pai)列組(zu)合(he)來預測單詞，從而增強了(le)其理解和生成(cheng)能力[99]。因此，XLNet 通過(guo)有(you)效(xiao)利用完整的(de)句子結(jie)構(gou)實現更(geng)深入(ru)、更(geng)準(zhun)確的(de)上下(xia)文理解，在(zai)包括問題解答、自(zi)然語言推(tui)理和文檔(dang)排(pai)序(xu)在(zai)內的(de)多項 NLP 任務中表現出卓越的(de)性(xing)能[100, 101, 102]。

由(you)于 XLNet 采(cai)用了(le)復雜(za)的(de)(de)語言處理過程，因此將其(qi)集成到無(wu)人機中(zhong)(zhong)(zhong)可提供獨特的(de)(de)優(you)勢 [103, 104]。XLNet 基于置換的(de)(de)訓練可實現(xian)對(dui)上下文更細致、更全(quan)面(mian)的(de)(de)理解(jie)，這(zhe)使其(qi)在(zai)解(jie)釋(shi)上下文可能變化很大的(de)(de)復雜(za)指令(ling)或環境數(shu)據(ju)(ju)時(shi)尤為有(you)(you)效。例如(ru)，在(zai)搜救任(ren)務(wu)中(zhong)(zhong)(zhong)，作(zuo)戰環境復雜(za)多變，XLNet 可以(yi)實時(shi)對(dui)上下文繁重的(de)(de)指令(ling)進行更可靠的(de)(de)解(jie)釋(shi)。同樣，由(you)于 XLNet 考慮了(le)輸入(ru)(ru)數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)所有(you)(you)排列組合(he)，因此在(zai)應對(dui)現(xian)實世界無(wu)人機任(ren)務(wu)中(zhong)(zhong)(zhong)常(chang)見的(de)(de)噪聲或不(bu)完整輸入(ru)(ru)時(shi)更具魯棒性。在(zai)通信可能中(zhong)(zhong)(zhong)斷(duan)或不(bu)完整的(de)(de)戰斗或災難響應場(chang)景中(zhong)(zhong)(zhong)，這(zhe)一功能尤其(qi)有(you)(you)益。XLNet 根據(ju)(ju)上下文預測缺(que)失信息的(de)(de)能力可以(yi)保持無(wu)人機操作(zuo)的(de)(de)有(you)(you)效性。

通過知識集成增強無人機表征（ERNIE）

百(bai)度研究院于 2019 年 6 月推出 ERNIE，將(jiang)世(shi)界(jie)知(zhi)識整合到預訓(xun)練(lian)的(de)(de)語言模型(xing)(xing)中[58]。它(ta)將(jiang)結構化(hua)的(de)(de)世(shi)界(jie)知(zhi)識整合到語言模型(xing)(xing)的(de)(de)訓(xun)練(lian)中，是(shi)語言理(li)(li)解領域的(de)(de)一次重(zhong)大進化(hua)。與依賴大量文本數據來(lai)學習語言模式的(de)(de)傳(chuan)統模型(xing)(xing)不同，ERNIE 通(tong)(tong)過將(jiang)知(zhi)識圖(tu)譜納入訓(xun)練(lian)過程(cheng)來(lai)增強這些模型(xing)(xing)。知(zhi)識圖(tu)譜是(shi)存儲世(shi)界(jie)信息的(de)(de)結構化(hua)數據庫，機器可以通(tong)(tong)過包(bao)含實體（如人(ren)、地點和事物(wu)）及其關系來(lai)理(li)(li)解和處(chu)理(li)(li)。

ERNIE 可(ke)在傳統文(wen)(wen)本(ben)語(yu)(yu)料庫和(he)知(zhi)識圖(tu)譜(pu)(pu)上進行訓練。通(tong)過知(zhi)識圖(tu)譜(pu)(pu)，ERNIE 可(ke)以理(li)解(jie)(jie)(jie)和(he)表示與各種實(shi)(shi)體(ti)相(xiang)關(guan)的(de)復雜關(guan)系(xi)(xi)和(he)屬性(xing)(xing)[105]。這種訓練包括(kuo)兩個(ge)關(guan)鍵部(bu)分：文(wen)(wen)本(ben)數(shu)據和(he)知(zhi)識集成(cheng)(cheng)。文(wen)(wen)本(ben)數(shu)據與 BERT 或 GPT 等其他模(mo)型類似，ERNIE 通(tong)過處理(li)這些海量文(wen)(wen)本(ben)來學習(xi)語(yu)(yu)言(yan)的(de)句法和(he)語(yu)(yu)義模(mo)式。同時，知(zhi)識整(zheng)合組件(jian)使 ERNIE 能(neng)夠同時從知(zhi)識圖(tu)譜(pu)(pu)中學習(xi)，吸收(shou)現(xian)(xian)實(shi)(shi)世界(jie)(jie)實(shi)(shi)體(ti)及其相(xiang)互關(guan)系(xi)(xi)的(de)結構化信息。因(yin)此(ci)，這一過程(cheng)使 ERNIE 能(neng)夠從線性(xing)(xing)文(wen)(wen)本(ben)和(he)涉及現(xian)(xian)實(shi)(shi)世界(jie)(jie)事實(shi)(shi)和(he)關(guan)系(xi)(xi)的(de)多維(wei)角度理(li)解(jie)(jie)(jie)上下(xia)文(wen)(wen)。整(zheng)合知(zhi)識圖(tu)譜(pu)(pu)能(neng)讓 ERNIE 更(geng)深入地理(li)解(jie)(jie)(jie)語(yu)(yu)言(yan)語(yu)(yu)義，因(yin)為它能(neng)將單(dan)詞和(he)短語(yu)(yu)與現(xian)(xian)實(shi)(shi)世界(jie)(jie)的(de)實(shi)(shi)體(ti)及其屬性(xing)(xing)聯(lian)系(xi)(xi)起來。這種能(neng)力(li)使它能(neng)更(geng)好地完成(cheng)(cheng)需要細微理(li)解(jie)(jie)(jie)的(de)任(ren)務，如問題解(jie)(jie)(jie)答和(he)命(ming)名實(shi)(shi)體(ti)識別 [106，107]。

此外(wai)(wai)，ERNIE 利用(yong)(yong)外(wai)(wai)部知(zhi)識(shi)的(de)(de)能力有(you)助于它(ta)提(ti)供與上(shang)下(xia)文(wen)相(xiang)適(shi)應的(de)(de)回答(da)(da)或(huo)(huo)(huo)分(fen)析，尤其是在(zai)(zai)特定主題(ti)的(de)(de)背景知(zhi)識(shi)至關重要的(de)(de)情況下(xia)。它(ta)還(huan)能更(geng)好地處理(li)語(yu)(yu)言(yan)中的(de)(de)歧義，因為(wei)來自(zi)知(zhi)識(shi)圖(tu)譜的(de)(de)附(fu)加數據(ju)能根(gen)據(ju)相(xiang)關實體(ti)的(de)(de)更(geng)廣泛的(de)(de)上(shang)下(xia)文(wen)，澄清(qing)可能混淆或(huo)(huo)(huo)不清(qing)楚的(de)(de)文(wen)本[108]。ERNIE 的(de)(de)應用(yong)(yong)范圍(wei)廣泛，影(ying)響(xiang)深(shen)遠，尤其是在(zai)(zai)需要深(shen)入理(li)解(jie)和上(shang)下(xia)文(wen)意識(shi)的(de)(de)領(ling)域。例如，ERNIE 可利用(yong)(yong)其集成知(zhi)識(shi)庫來回答(da)(da)需要理(li)解(jie)文(wen)本之外(wai)(wai)的(de)(de)復雜(za)問題(ti)，如歷史事實或(huo)(huo)(huo)有(you)關人物或(huo)(huo)(huo)地點的(de)(de)具體(ti)細節。ERNIE還(huan)能理(li)解(jie)查(cha)詢中與所學知(zhi)識(shi)有(you)關的(de)(de)深(shen)層含義，提(ti)供更(geng)相(xiang)關、更(geng)精(jing)確的(de)(de)答(da)(da)案，從而提(ti)高語(yu)(yu)義搜索引擎的(de)(de)性能。

ERNIE具有將(jiang)知(zhi)(zhi)識(shi)圖(tu)譜中的(de)結構(gou)化(hua)世(shi)界知(zhi)(zhi)識(shi)與(yu)文本數據(ju)(ju)整合在(zai)(zai)(zai)一起的(de)獨特能(neng)力，這(zhe)將(jiang)大(da)大(da)有利于無(wu)人機通信。例如，與(yu)傳統的(de)語言模型相(xiang)比，ERNIE 可(ke)以更(geng)有效(xiao)地(di)(di)(di)解(jie)釋操(cao)作員發(fa)出的(de)復雜(za)的(de)、與(yu)上下(xia)文相(xiang)關(guan)的(de)命令。例如，如果操(cao)作員發(fa)出的(de)命令涉(she)及地(di)(di)(di)理或操(cao)作術(shu)語，ERNIE 對知(zhi)(zhi)識(shi)圖(tu)譜的(de)整合使其(qi)能(neng)夠更(geng)準確地(di)(di)(di)理解(jie)和(he)(he)(he)執(zhi)行命令。在(zai)(zai)(zai)陌生地(di)(di)(di)區執(zhi)行復雜(za)任(ren)務時，這(zhe)一點至(zhi)關(guan)重要，因(yin)為在(zai)(zai)(zai)這(zhe)種情況下(xia)，對當(dang)地(di)(di)(di)地(di)(di)(di)理和(he)(he)(he)術(shu)語的(de)準確理解(jie)十分必(bi)要。ERNIE 還展示了基(ji)于環境(jing)數據(ju)(ju)和(he)(he)(he)任(ren)務目標的(de)有效(xiao)自主決策能(neng)力，因(yin)為它可(ke)以同時處(chu)理當(dang)前任(ren)務數據(ju)(ju)和(he)(he)(he)綜合知(zhi)(zhi)識(shi)，從(cong)而(er)做出明智的(de)決策。例如，在(zai)(zai)(zai)環境(jing)監測中，ERNIE 可(ke)根據(ju)(ju)其(qi)對環境(jing)科學的(de)廣(guang)泛了解(jie)，識(shi)別地(di)(di)(di)貌中的(de)具體特征或異常現象，從(cong)而(er)幫助進(jin)行更(geng)有效(xiao)的(de)數據(ju)(ju)收(shou)集和(he)(he)(he)分析。

在搜救或(huo)災難(nan)響應(ying)(ying)等(deng)關(guan)(guan)鍵任(ren)務(wu)中(zhong)，ERNIE 還表現出較高(gao)的(de)(de)實(shi)時態勢感知(zhi)屬性，可應(ying)(ying)用其語(yu)義(yi)理解(jie)能(neng)力，根據其知(zhi)識圖譜解(jie)釋實(shi)時數(shu)據輸(shu)入（如視覺(jue)或(huo)傳感器數(shu)據）。這有助(zhu)于快(kuai)速識別相關(guan)(guan)實(shi)體或(huo)情況，例如識別歷(li)史上已知(zhi)的(de)(de)危險(xian)區域(yu)或(huo)解(jie)讀遙感數(shu)據中(zhong)的(de)(de)人(ren)(ren)類活動跡象。在多無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)場(chang)景中(zhong)，ERNIE 可通過理解(jie)和(he)(he)管(guan)理無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)之間(jian)的(de)(de)信息交(jiao)流，促進更好的(de)(de)溝通和(he)(he)協(xie)調。它可以根據與(yu)任(ren)務(wu)目(mu)標相關(guan)(guan)的(de)(de)相關(guan)(guan)性和(he)(he)緊(jin)迫性對通信進行解(jie)釋和(he)(he)優先排(pai)序，利(li)用其語(yu)義(yi)理解(jie)能(neng)力確(que)保無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)和(he)(he)諧運行。

此(ci)外，在培(pei)訓目的(de)(de)方(fang)面，ERNIE 可以生成(cheng)(cheng)背景(jing)(jing)豐富的(de)(de)模擬場(chang)景(jing)(jing)，將真實(shi)世界的(de)(de)知識(shi)納入培(pei)訓練習，幫助(zhu)更(geng)好地理(li)解如(ru)何(he)在復(fu)雜(za)場(chang)景(jing)(jing)中(zhong)與(yu)無人機(ji)互動，加強他(ta)們對真實(shi)世界行(xing)(xing)動的(de)(de)準(zhun)備。與(yu)其(qi)他(ta)大(da)型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)類似，任(ren)(ren)務完成(cheng)(cheng)后，ERNIE 可協助(zhu)生成(cheng)(cheng)詳細的(de)(de)事(shi)件報告和(he)匯(hui)報，其(qi)中(zhong)包括觀察數據(ju)和(he)基于綜合知識(shi)的(de)(de)背景(jing)(jing)見解，以便對任(ren)(ren)務結果進行(xing)(xing)語(yu)義分析。因此(ci)，ERNIE 通過利用其(qi)整合和(he)利用廣(guang)泛(fan)的(de)(de)知識(shi)圖譜(pu)以及文(wen)本數據(ju)的(de)(de)能力，可以顯著增強無人機(ji)通信系統的(de)(de)能力，使(shi)其(qi)在復(fu)雜(za)的(de)(de)作戰環境中(zhong)更(geng)加智能、反應更(geng)快(kuai)和(he)更(geng)有效。這使(shi)得ERNIE對于先進的(de)(de)無人機(ji)應用特(te)別有價值，因為傳統的(de)(de)語(yu)言(yan)模型(xing)可能無法理(li)解和(he)處(chu)理(li)復(fu)雜(za)的(de)(de)上(shang)下文(wen)信息。

用于無人機的雙向和自動回歸變換器（BART）

Facebook 開發的(de)(de) BART 在(zai)變換器(qi)框(kuang)架內(nei)結合了自動(dong)(dong)編(bian)碼和(he)自動(dong)(dong)回(hui)歸技術的(de)(de)優勢，使其在(zai)處(chu)理(li)序列(lie)到(dao)(dao)序列(lie)任(ren)(ren)務時異常有效[109]。BERT 主要(yao)用(yong)(yong)于(yu)理(li)解(jie)和(he)預測同一輸(shu)入文(wen)(wen)本(ben)中的(de)(de)元(yuan)素，而 BART 則不同，它(ta)針對需要(yao)生(sheng)成或(huo)(huo)轉(zhuan)換文(wen)(wen)本(ben)的(de)(de)任(ren)(ren)務進行了優化(hua)。它(ta)的(de)(de)訓練方法(fa)是用(yong)(yong)各種噪聲函數對文(wen)(wen)本(ben)進行破壞，如標記屏蔽、文(wen)(wen)本(ben)填充，并(bing)學習如何重建原始文(wen)(wen)本(ben) [110, 70]。BART 的(de)(de)訓練使其具備(bei)了處(chu)理(li)各種應用(yong)(yong)的(de)(de)能力，包(bao)括文(wen)(wen)本(ben)摘(zhai)要(yao)（可生(sheng)成較長文(wen)(wen)檔的(de)(de)簡(jian)明(ming)版(ban)本(ben)）和(he)文(wen)(wen)本(ben)生(sheng)成（適(shi)用(yong)(yong)于(yu)創(chuang)建內(nei)容或(huo)(huo)生(sheng)成對話）。此外，BART 的(de)(de)功能還擴展到(dao)(dao)機器(qi)翻譯和(he)數據增(zeng)強，使其成為將輸(shu)入文(wen)(wen)本(ben)轉(zhuan)化(hua)為連貫且與上下文(wen)(wen)相適(shi)應的(de)(de)輸(shu)出(chu)序列(lie)的(de)(de)多功能工具 [111]。

將 BART 集成(cheng)到無人機中(zhong)具有多種優勢，特(te)別(bie)是在(zai)涉及復雜文本(ben)處理和生成(cheng)的(de)(de)任(ren)務中(zhong)。例如，BART 可以加強任(ren)務報告的(de)(de)編寫和解釋，從(cong)大量監視(shi)數據或傳感器讀數中(zhong)自動生成(cheng)簡(jian)明(ming)摘要，從(cong)而有助(zhu)于更快(kuai)地做出決策和通(tong)報情況。BART 還善于生成(cheng)連貫(guan)的(de)(de)文本(ben)序列，用于自動回復或指示無人機操作員，特(te)別(bie)是在(zai)需要快(kuai)速準確通(tong)信的(de)(de)場景中(zhong)。

此(ci)外，BART 還能在搜救行動中改進(jin)實時策略調整(zheng)，以解(jie)讀傳入的(de)數據，并根據不斷變化的(de)情況(kuang)提(ti)供(gong)最(zui)新的(de)任務(wu)目(mu)標或方向。它還能將嘈雜(za)、不完整(zheng)的(de)文本數據轉化為(wei)可(ke)理(li)解(jie)的(de)信(xin)息(xi)，因此(ci)在無(wu)人機操作的(de)動態和挑戰性(xing)環境中特別有價值(zhi)，可(ke)確保通信(xin)在復雜(za)的(de)情況(kuang)下仍(reng)保持清晰和上下文相關(guan)。

無人機不同大型語言模型的比較

對(dui)(dui)用(yong)于無(wu)人(ren)機(ji)(ji)的(de)(de)(de)不同大(da)型語(yu)言模(mo)型（即 BERT、GPT、T5、XLNet、ERNIE 和 BART）進行比(bi)較后發現，它(ta)們具有針對(dui)(dui)無(wu)人(ren)機(ji)(ji)操作各個方(fang)面的(de)(de)(de)獨特能力，反(fan)映了各自獨特的(de)(de)(de)架構和訓(xun)練(lian)方(fang)法。例(li)如，BERT 擅長(chang)從單(dan)詞(ci)的(de)(de)(de)兩個方(fang)向理解(jie)上下(xia)文，因此在解(jie)釋復雜命令和從任(ren)(ren)務(wu)(wu)數據(ju)中提(ti)取相(xiang)(xiang)關信息方(fang)面非(fei)常有效。它(ta)特別適用(yong)于對(dui)(dui)傳感器數據(ju)或操作指令的(de)(de)(de)精確理解(jie)至(zhi)關重要(yao)的(de)(de)(de)任(ren)(ren)務(wu)(wu)，例(li)如在監(jian)視(shi)或監(jian)測任(ren)(ren)務(wu)(wu)中，深入的(de)(de)(de)上下(xia)文知識至(zhi)關重要(yao)。相(xiang)(xiang)比(bi)之下(xia)，GPT 擅長(chang)生(sheng)成連(lian)貫、擴展的(de)(de)(de)文本輸出，有利于創建詳細的(de)(de)(de)任(ren)(ren)務(wu)(wu)報告(gao)或進行對(dui)(dui)話。這種模(mo)式非(fei)常適合需要(yao)敘述式更新或交互式通信以生(sheng)成操作日志或匯(hui)報報告(gao)的(de)(de)(de)無(wu)人(ren)機(ji)(ji)模(mo)擬(ni)訓(xun)練(lian)。

而 T5 具有很(hen)高的(de)通(tong)用性，可(ke)將(jiang)任何基于(yu)文(wen)(wen)本(ben)(ben)的(de)任務(wu)轉換為(wei)文(wen)(wen)本(ben)(ben)到文(wen)(wen)本(ben)(ben)的(de)格式，簡化了(le)各種(zhong)類型(xing)通(tong)信(xin)的(de)處理(li)(li)過程。事實證(zheng)明，它在無人(ren)機通(tong)信(xin)任務(wu)中(zhong)非(fei)常有效，如(ru)翻譯不(bu)同(tong)語言(yan)或協議之間的(de)通(tong)信(xin)、匯總(zong)大量勘探(tan)數據以及將(jiang)原始(shi)傳感器輸出轉換為(wei)可(ke)操(cao)(cao)作的(de)文(wen)(wen)本(ben)(ben)格式。另(ling)一方面，XLNet 采用基于(yu)置(zhi)換的(de)訓練方法，對語言(yan)上下文(wen)(wen)的(de)理(li)(li)解比 BERT 更(geng)靈活、更(geng)全面。這種(zhong)模(mo)型(xing)有助于(yu)復雜、動態的(de)操(cao)(cao)作環(huan)境(jing)，如(ru)搜索、救援和(he)災(zai)難響應(ying)，在這些環(huan)境(jing)中(zhong)，實時解釋(shi)和(he)響應(ying)上下文(wen)(wen)繁重的(de)指令至(zhi)關重要(yao)。

同樣，ERNIE 通過知識(shi)(shi)圖譜(pu)整合外部知識(shi)(shi)，增強了對(dui)語(yu)言的(de)語(yu)義理解(jie)，非(fei)常適合需要深(shen)入理解(jie)特定術語(yu)或概念(nian)的(de)任(ren)務，如涉及特定生態數據(ju)的(de)環境監(jian)測應用。雖(sui)然 BART 在(zai)(zai)自動編碼和自動回歸(gui)模(mo)型的(de)優勢方(fang)面有所折損，但它在(zai)(zai)理解(jie)和生成文本方(fang)面表現出(chu)色。它非(fei)常適合用于(yu)編寫精確(que)、上下文準確(que)的(de)任(ren)務報告(gao)或總(zong)結詳細監(jian)測數據(ju)的(de)說明，在(zai)(zai)這種情況下，保持信息(xi)的(de)完(wan)整性和簡潔的(de)表達方(fang)式至(zhi)關(guan)重要。

因此，總而(er)言之(zhi)，BERT 和(he) XLNet 憑借對上下(xia)文(wen)(wen)的(de)(de)深(shen)刻理(li)解，在理(li)解指(zhi)令方(fang)面非常(chang)有效，而(er) XLNet 則在動態環境(jing)中(zhong)(zhong)提供了(le)額(e)外的(de)(de)靈(ling)活性。同時，GPT 和(he) BART 擅長創建連貫、廣泛(fan)的(de)(de)文(wen)(wen)本，其中(zhong)(zhong) BART 在文(wen)(wen)本轉換任(ren)務中(zhong)(zhong)提供了(le)額(e)外的(de)(de)功(gong)能。T5 在文(wen)(wen)本轉換任(ren)務中(zhong)(zhong)具有廣泛(fan)的(de)(de)適用性，可滿足各(ge)種(zhong)(zhong)通信需求。ERNIE 在整(zheng)合專業知(zhi)識對準確(que)(que)操作(zuo)和(he)決(jue)策(ce)至(zhi)關重(zhong)要的(de)(de)應(ying)(ying)(ying)用場景中(zhong)(zhong)表現(xian)突出。因此，可以(yi)(yi)根據無(wu)人機任(ren)務的(de)(de)具體(ti)要求納入每種(zhong)(zhong)模型，以(yi)(yi)確(que)(que)保通信保持有效和(he)高效，適應(ying)(ying)(ying)無(wu)人機操作(zuo)的(de)(de)復雜性和(he)挑戰(zhan)。表 II 重(zhong)點介(jie)紹了(le)各(ge)種(zhong)(zhong) LLM 模型，包括其主要特(te)點、在無(wu)人機領域的(de)(de)應(ying)(ying)(ying)用以(yi)(yi)及集(ji)成到無(wu)人機系(xi)統中(zhong)(zhong)的(de)(de)挑戰(zhan)。

將大型語言模型集成到無人機中的網絡架構

將(jiang)大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)與(yu)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)集(ji)成，需(xu)要部(bu)署先(xian)進(jin)的(de)(de)(de)(de)語(yu)(yu)(yu)言(yan)處(chu)理(li)(li)能(neng)(neng)(neng)力(li)，以實(shi)(shi)現(xian)復(fu)(fu)雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)決(jue)策和(he)交互(hu)能(neng)(neng)(neng)力(li)。無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)平臺由基(ji)本硬(ying)件組(zu)成，包括配備飛(fei)行(xing)控制(zhi)硬(ying)件的(de)(de)(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)本身、攝像頭和(he)激光雷達等傳(chuan)感器以及 Wi-Fi、LTE 和(he)衛星等通(tong)信模(mo)(mo)塊。它還(huan)包括用于(yu)(yu)實(shi)(shi)時數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)處(chu)理(li)(li)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)小型(xing)(xing)機(ji)(ji)載(zai)計算機(ji)(ji)。在大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)集(ji)成中(zhong)，輕量(liang)級版本的(de)(de)(de)(de)大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)直接部(bu)署在無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)上，通(tong)過(guo)(guo)邊緣(yuan)人(ren)(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)實(shi)(shi)現(xian)快速自主(zhu)決(jue)策。對(dui)于(yu)(yu)更(geng)(geng)復(fu)(fu)雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)計算，無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)被(bei)傳(chuan)輸到(dao)云服務(wu)(wu)器，由更(geng)(geng)強大(da)的(de)(de)(de)(de)大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)進(jin)行(xing)分析(xi)，然(ran)后將(jiang)結果(guo)發回無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)。地(di)面(mian)(mian)控制(zhi)站(zhan)為這些操作提供(gong)(gong)支持，使(shi)操作員能(neng)(neng)(neng)夠通(tong)過(guo)(guo)直接視距(ju)或(huo)(huo)衛星通(tong)信遠程(cheng)(cheng)監視和(he)控制(zhi)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)，并使(shi)用安全數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)鏈路(lu)進(jin)行(xing)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)傳(chuan)輸。該系統(tong)的(de)(de)(de)(de)運行(xing)涉及幾個(ge)關鍵功能(neng)(neng)(neng)。無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)通(tong)過(guo)(guo)機(ji)(ji)載(zai)傳(chuan)感器收集(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，捕捉視覺圖像、環境(jing)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)或(huo)(huo)與(yu)其(qi)任務(wu)(wu)相關的(de)(de)(de)(de)特(te)定讀數(shu)(shu)(shu)。這些數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要么在本地(di)處(chu)理(li)(li)，要么發送到(dao)地(di)面(mian)(mian)站(zhan)或(huo)(huo)云服務(wu)(wu)器，具(ju)體取決(jue)于(yu)(yu)任務(wu)(wu)的(de)(de)(de)(de)復(fu)(fu)雜(za)(za)程(cheng)(cheng)度和(he)機(ji)(ji)載(zai)處(chu)理(li)(li)單元(yuan)的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)。無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)上的(de)(de)(de)(de)嵌入式 LLM 處(chu)理(li)(li)簡單任務(wu)(wu)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)，以做(zuo)出(chu)實(shi)(shi)時決(jue)策。對(dui)于(yu)(yu)更(geng)(geng)復(fu)(fu)雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)決(jue)策，數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)會被(bei)發送到(dao)云端(duan)，由功能(neng)(neng)(neng)強大(da)的(de)(de)(de)(de)大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)對(dui)其(qi)進(jin)行(xing)分析(xi)，做(zuo)出(chu)決(jue)策或(huo)(huo)產生見(jian)解，然(ran)后再傳(chuan)輸回無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)。根據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)這些經過(guo)(guo)處(chu)理(li)(li)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)做(zuo)出(chu)的(de)(de)(de)(de)決(jue)策，無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)執行(xing)各種行(xing)動，如優(you)化飛(fei)行(xing)路(lu)徑、與(yu)環境(jing)互(hu)動，或(huo)(huo)執行(xing)特(te)定任務(wu)(wu)，如投遞、監視或(huo)(huo)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)收集(ji)。反(fan)饋和(he)學習是該系統(tong)不(bu)可或(huo)(huo)缺的(de)(de)(de)(de)一部(bu)分，任務(wu)(wu)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)被(bei)用來重新訓練或(huo)(huo)完善大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，提高其(qi)準確性(xing)和(he)決(jue)策能(neng)(neng)(neng)力(li)。這種持續的(de)(de)(de)(de)反(fan)饋回路(lu)有(you)助于(yu)(yu)模(mo)(mo)型(xing)(xing)適(shi)應特(te)定的(de)(de)(de)(de)環境(jing)，以實(shi)(shi)現(xian)最佳的(de)(de)(de)(de)任務(wu)(wu)性(xing)能(neng)(neng)(neng)。因此，大(da)型(xing)(xing)語(yu)(yu)(yu)言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)與(yu)無(wu)人(ren)(ren)(ren)飛(fei)行(xing)器的(de)(de)(de)(de)集(ji)成為無(wu)人(ren)(ren)(ren)飛(fei)行(xing)器的(de)(de)(de)(de)操作提供(gong)(gong)了(le)重大(da)改進(jin)，為提高能(neng)(neng)(neng)力(li)和(he)效率開辟(pi)了(le)廣闊的(de)(de)(de)(de)前(qian)景(jing)。

圖 2 展示了與 LLM 集(ji)成的(de)無(wu)人機(ji)系(xi)統的(de)綜合架(jia)構，其中(zhong)無(wu)人機(ji)從(cong)傳感器收集(ji)數(shu)(shu)據(ju)。這些數(shu)(shu)據(ju)包括(kuo)文本、音(yin)頻和視頻等(deng)各種類(lei)型，被輸入到集(ji)成式 LLM 架(jia)構中(zhong)。LLM 處理這些數(shu)(shu)據(ju)，并將結果輸出到決(jue)策(ce)層，然后由決(jue)策(ce)層向飛(fei)行(xing)控制器、傳感器系(xi)統、能源系(xi)統和有效(xiao)載荷管(guan)理系(xi)統等(deng)運(yun)行(xing)組(zu)件發(fa)出指令。

圖 2：LLM 集成無人機系統(tong)的綜合架構。

此外(wai)，地(di)面(mian)(mian)控制和基站(zhan)(zhan)是無(wu)(wu)人機運營基礎設施的(de)關鍵(jian)要素，作為指揮(hui)和控制中心，它們負責處理(li)(li)從飛行授權和監控到(dao)數據處理(li)(li)和部署(shu)管理(li)(li)等一(yi)切事(shi)務。將(jiang)大型語(yu)言模型與地(di)面(mian)(mian)控制和基站(zhan)(zhan)集成在一(yi)起(qi)，可(ke)大大增強無(wu)(wu)人機的(de)管理(li)(li)和操作。例如，大型語(yu)言模型可(ke)通過解釋和處理(li)(li)自然語(yu)言命令(ling)或(huo)查詢，顯(xian)著改善無(wu)(wu)人機與其控制站(zhan)(zhan)之間的(de)通信。它能(neng)讓操作員更(geng)直觀地(di)與無(wu)(wu)人機互(hu)動，使復雜的(de)命令(ling)更(geng)容易(yi)執行，并減少人為錯誤的(de)可(ke)能(neng)性(xing)。

大型(xing)語言(yan)模(mo)型(xing)可以處理地面控制(zhi)站從(cong)無人機(ji)接(jie)收到的(de)實時(shi)數(shu)據，就(jiu)飛行路(lu)徑、任務調整和應對不斷變化的(de)環(huan)境(jing)條件(jian)做出即時(shi)決策。大型(xing)語言(yan)模(mo)型(xing)還能(neng)以比人類(lei)快得多的(de)速度分析海量數(shu)據，提(ti)供重要見(jian)解(jie)，從(cong)而快速做出決策，優化無人機(ji)操作，確保任務成功。此外，大型(xing)語言(yan)模(mo)型(xing)還能(neng)利用歷史和實時(shi)數(shu)據，在機(ji)械故障(zhang)、電(dian)池(chi)耗盡或(huo)惡劣(lie)天(tian)氣條件(jian)等潛(qian)在問題出現(xian)之(zhi)前進行預測(ce)。這種預測(ce)能(neng)力可確保提(ti)前采取預防措(cuo)施(shi)，提(ti)高無人機(ji)運行的(de)安(an)全(quan)性和可靠性。

此(ci)外，大(da)型(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)還(huan)能自(zi)動執行飛(fei)行調(diao)度、無人機狀態監(jian)控和數(shu)據收集(ji)管(guan)理(li)等常規任務(wu)(wu)，從而(er)(er)提(ti)(ti)高復雜決策和運營戰(zhan)略的(de)效率(lv)。大(da)型(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)還(huan)能自(zi)動對數(shu)據進行分(fen)類(lei)、提(ti)(ti)取相關信息并生成綜合(he)報告(gao)，從而(er)(er)大(da)大(da)有助于(yu)改進數(shu)據處理(li)和分(fen)析。此(ci)外，它們還(huan)能分(fen)析圖像(xiang)和傳感器數(shu)據，以識別(bie)模(mo)式或(huo)異常情況，從而(er)(er)為(wei)監(jian)視、環(huan)境監(jian)測和基礎設(she)施(shi)檢(jian)查(cha)等任務(wu)(wu)提(ti)(ti)供幫助。大(da)型(xing)語(yu)(yu)言模(mo)型(xing)可以根據積累的(de)數(shu)據創建詳細的(de)模(mo)擬和訓練(lian)場(chang)景(jing)，為(wei)操(cao)(cao)作員(yuan)提(ti)(ti)供逼真多樣的(de)訓練(lian)體驗，提(ti)(ti)高無人機操(cao)(cao)作員(yuan)的(de)技能，確保他們為(wei)復雜的(de)作戰(zhan)場(chang)景(jing)做好更充(chong)分(fen)的(de)準備。

此外，集成到地面站和(he)基(ji)站的(de)(de)大型(xing)(xing)(xing)語(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)具有(you)先(xian)進的(de)(de)模(mo)(mo)式識(shi)別能(neng)力(li)，可(ke)以加(jia)強(qiang)安全協議(yi)。它們可(ke)以檢測潛(qian)在的(de)(de)網(wang)絡威脅和(he)未經(jing)授權的(de)(de)訪(fang)問(wen)嘗試(shi)，確保無人(ren)(ren)機(ji)操作免(mian)受(shou)數(shu)字入侵(qin)。此外，大型(xing)(xing)(xing)語(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)還能(neng)根據(ju)任務要求預測可(ke)用(yong)無人(ren)(ren)機(ji)和(he)支持設備的(de)(de)最佳使用(yong)情況，從而優化資源分配。大型(xing)(xing)(xing)語(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)還能(neng)促進無人(ren)(ren)機(ji)操作中使用(yong)的(de)(de)系統和(he)軟(ruan)件(jian)之(zhi)間更(geng)好的(de)(de)互操作性(xing)(xing)，通(tong)過充當(dang)理解和(he)轉(zhuan)換各種(zhong)數(shu)據(ju)格式和(he)協議(yi)的(de)(de)橋梁，確保不同平臺之(zhi)間的(de)(de)無縫集成和(he)通(tong)信。這樣，無人(ren)(ren)機(ji)任務就能(neng)實現高(gao)(gao)效管理、卓越的(de)(de)決策支持、更(geng)高(gao)(gao)的(de)(de)安全性(xing)(xing)和(he)有(you)效性(xing)(xing)。大型(xing)(xing)(xing)語(yu)言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)這種(zhong)廣泛應用(yong)為其有(you)針對性(xing)(xing)地用(yong)于增(zeng)強(qiang)頻譜傳感能(neng)力(li)奠定了基(ji)礎。

此外，鑒于頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)傳感在(zai)確(que)保無(wu)人機(ji)有效(xiao)射(she)頻(pin)(pin)(pin)（RF）通(tong)信方(fang)面的(de)(de)(de)關鍵(jian)作用，尤其(qi)是在(zai)復雜(za)或(huo)擁堵的(de)(de)(de)環(huan)境(jing)中(zhong)，大型(xing)語(yu)言模型(xing)的(de)(de)(de)集成證(zheng)明是非常有益(yi)的(de)(de)(de)，可以通(tong)過復雜(za)的(de)(de)(de)數據處理(li)技術顯著增強(qiang)無(wu)人機(ji)的(de)(de)(de)頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)傳感能力。這種集成加深了(le)對(dui)動態(tai)射(she)頻(pin)(pin)(pin)條(tiao)件的(de)(de)(de)理(li)解(jie)，這些條(tiao)件在(zai)共享頻(pin)(pin)(pin)率(lv)或(huo)高干擾水平的(de)(de)(de)區域(yu)十分普遍(bian)，無(wu)人機(ji)系統(tong)能夠智能地識別和利用最(zui)佳頻(pin)(pin)(pin)段。這種能力大大提高了(le)無(wu)人機(ji)通(tong)信網(wang)絡的(de)(de)(de)可靠性和效(xiao)率(lv)，這對(dui)于在(zai)射(she)頻(pin)(pin)(pin)密集的(de)(de)(de)環(huan)境(jing)中(zhong)保持穩健的(de)(de)(de)鏈(lian)路和確(que)保成功(gong)執行無(wu)人機(ji)操作至關重要(yao)，而傳統(tong)方(fang)法可能會(hui)失敗。因(yin)此，本調查(cha)報告強(qiang)調了(le)在(zai)頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)傳感中(zhong)集成 LLM 的(de)(de)(de)關鍵(jian)需(xu)求，并在(zai)隨后的(de)(de)(de)章節中(zhong)深入(ru)探討了(le)其(qi)機(ji)遇(yu)和挑戰。

大型語言模型輔助無人機的頻譜管理和監管

無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)依賴(lai)射頻(pin)(pin)(pin)通(tong)(tong)信完成各種任(ren)務(wu)，包括遙控、遙測、數據傳輸以及與地面站的(de)連接(jie)。頻(pin)(pin)(pin)譜感知是(shi)一項(xiang)關鍵技術(shu)，可(ke)增(zeng)強無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)的(de)射頻(pin)(pin)(pin)通(tong)(tong)信能(neng)力，使無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)能(neng)夠(gou)(gou)識別和利(li)用對其任(ren)務(wu)至關重要的(de)適當頻(pin)(pin)(pin)率范圍。此(ci)外，在(zai)無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)共享頻(pin)(pin)(pin)段(duan)(duan)或遇到(dao)快速(su)變化的(de)射頻(pin)(pin)(pin)條件的(de)環境中，這一點尤(you)為重要[112, 113]。因此(ci)，通(tong)(tong)過準(zhun)確(que)感知頻(pin)(pin)(pin)譜，無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)可(ke)動(dong)態(tai)調(diao)整其通(tong)(tong)信參(can)數，如信道選擇和功(gong)率控制(zhi)，以防止干擾主用戶并優化其通(tong)(tong)信性能(neng) [114]。此(ci)外，頻(pin)(pin)(pin)譜感知還可(ke)提高無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)的(de)運行效率，使無(wu)(wu)(wu)人(ren)機(ji)能(neng)夠(gou)(gou)就頻(pin)(pin)(pin)段(duan)(duan)選擇做出明(ming)智決(jue)策，從而確(que)保有效利(li)用可(ke)用頻(pin)(pin)(pin)譜資源(yuan)，并將干擾現有無(wu)(wu)(wu)線系(xi)統的(de)風險降至最低 [115，116]。

此(ci)外，頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)傳(chuan)感在(zai)(zai)實(shi)現(xian)認知無(wu)(wu)線(xian)電功能[117, 112]、動態頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)接入[118]、避免(mian)干(gan)(gan)擾[117]和(he)確(que)保無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)通信(xin)系(xi)統(tong)符合(he)法(fa)規要(yao)求[119]方面(mian)也(ye)發揮著重要(yao)作用(yong)。例如(ru)，認知無(wu)(wu)線(xian)電允(yun)許無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)系(xi)統(tong)根(gen)據實(shi)時頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)感知結果(guo)自適(shi)應地選(xuan)擇(ze)和(he)切換(huan)不同(tong)的(de)(de)頻(pin)(pin)率信(xin)道(dao)或頻(pin)(pin)段，使無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)能夠找到并利用(yong)最(zui)(zui)合(he)適(shi)、最(zui)(zui)不擁堵(du)和(he)無(wu)(wu)干(gan)(gan)擾的(de)(de)頻(pin)(pin)段進行(xing)可靠高(gao)效的(de)(de)通信(xin)[120]。動態頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)接入允(yun)許無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)訪問可用(yong)頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)資源(yuan)，動態確(que)保無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)在(zai)(zai)優化通信(xin)鏈路的(de)(de)同(tong)時避免(mian)干(gan)(gan)擾現(xian)有(you)用(yong)戶。此(ci)外，頻(pin)(pin)譜(pu)(pu)傳(chuan)感還能增(zeng)強無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)檢測附(fu)近(jin)是否存(cun)在(zai)(zai)其他射頻(pin)(pin)設備或系(xi)統(tong)的(de)(de)能力，從而(er)促(cu)進共存(cun)和(he)避免(mian)干(gan)(gan)擾。如(ru)果(guo)檢測到干(gan)(gan)擾或潛(qian)在(zai)(zai)沖突，無(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)可自主或半自主地改變工作頻(pin)(pin)率或調(diao)整(zheng)通信(xin)協議以(yi)避免(mian)干(gan)(gan)擾[121]。

監管框架和合規考慮因素

世界各(ge)地的(de)(de)監(jian)管機(ji)(ji)構(gou)(gou)，如美國聯邦通信委員(yuan)會（FCC），都制定(ding)了頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)使(shi)用(yong)指南，以確保(bao)公平使(shi)用(yong)，并防止包(bao)括(kuo)無人機(ji)(ji)在(zai)(zai)內(nei)的(de)(de)各(ge)種技術和(he)服(fu)務(wu)(wu)之(zhi)間發生沖突。這(zhe)些(xie)(xie)(xie)指導方針(zhen)指定(ding)了無人機(ji)(ji)使(shi)用(yong)的(de)(de)特(te)定(ding)頻(pin)(pin)(pin)段，以避免與商業、住宅和(he)應急通信發生沖突，從而在(zai)(zai)無人機(ji)(ji)服(fu)務(wu)(wu)日(ri)益增(zeng)長的(de)(de)需求與傳統(tong)頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)用(yong)戶的(de)(de)需求之(zhi)間取(qu)得平衡。這(zhe)些(xie)(xie)(xie)機(ji)(ji)構(gou)(gou)制定(ding)了動態頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)訪問規則，特(te)別是在(zai)(zai)無人機(ji)(ji)與其他(ta)設備共享頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)的(de)(de)頻(pin)(pin)(pin)段。該(gai)框架(jia)涉及協議和(he)技術，使(shi)無人機(ji)(ji)能夠在(zai)(zai)不干(gan)擾現有用(yong)戶的(de)(de)情況(kuang)下檢測和(he)利用(yong)空閑(xian)頻(pin)(pin)(pin)率。遵守(shou)這(zhe)些(xie)(xie)(xie)框架(jia)對于合法、高效(xiao)地運營無人機(ji)(ji)至(zhi)關重要。

為確保合規(gui)，無人(ren)機運(yun)營商必須考(kao)慮(lv)幾個關鍵方面(mian)。例如，無人(ren)飛(fei)行(xing)器必須配備先進的(de)(de)頻(pin)(pin)譜傳(chuan)感(gan)技術，能(neng)夠可靠地識(shi)別可用(yong)(yong)和(he)被(bei)占用(yong)(yong)的(de)(de)信(xin)道，防止未經授權使用(yong)(yong)被(bei)占用(yong)(yong)的(de)(de)頻(pin)(pin)率(lv)。無人(ren)飛(fei)行(xing)器在(zai)運(yun)行(xing)時還必須盡量減少對(dui)其他頻(pin)(pin)譜用(yong)(yong)戶的(de)(de)干擾，遵(zun)守功率(lv)限(xian)制、頻(pin)(pin)率(lv)邊界以及旨(zhi)在(zai)降低(di)信(xin)號干擾風(feng)險的(de)(de)操作協議(yi)[122]。此外(wai)，有必要實施軟件解(jie)決方案(an)，幫助管理頻(pin)(pin)譜使用(yong)(yong)，確保遵(zun)守當地和(he)國際法規(gui)，實現頻(pin)(pin)譜管理諸多方面(mian)的(de)(de)自(zi)動(dong)化(hua)，減輕(qing)無人(ren)機運(yun)營商的(de)(de)負擔，降低(di)違規(gui)風(feng)險。

在無人機頻譜管理中整合大型語言模型

最近的(de)研(yan)究極(ji)大地推(tui)動了無人(ren)(ren)機(ji)(ji)操作(zuo)中(zhong)的(de)頻譜感(gan)知(zhi)(zhi)和共(gong)享(xiang)應用，重(zhong)點關(guan)注提高通信(xin)效(xiao)率和減少(shao)干擾(rao)的(de)幾個(ge)關(guan)鍵(jian)方向。Shen 等(deng)人(ren)(ren)[123]介(jie)紹了一種三維(wei)時空傳(chuan)感(gan)方法(fa)，利用無人(ren)(ren)機(ji)(ji)的(de)移動性在異構(gou)環境中(zhong)進行動態頻譜機(ji)(ji)會檢(jian)測。文獻[124]和[125, 126]中(zhong)的(de)作(zuo)者開發(fa)了在認知(zhi)(zhi)無線電系統中(zhong)優化頻譜感(gan)知(zhi)(zhi)和共(gong)享(xiang)的(de)方法(fa)，通過管(guan)(guan)理(li)(li)與(yu)地面鏈路的(de)干擾(rao)來提高無人(ren)(ren)機(ji)(ji)的(de)通信(xin)性能(neng)。Chen 等(deng)人(ren)(ren)[127]的(de)研(yan)究重(zhong)點是無人(ren)(ren)機(ji)(ji)集(ji)群(qun)之(zhi)間(jian)的(de)頻譜接入管(guan)(guan)理(li)(li)，以(yi)減少(shao)干擾(rao)；Xu 等(deng)人(ren)(ren)[128]的(de)研(yan)究重(zhong)點是無人(ren)(ren)機(ji)(ji)中(zhong)繼系統中(zhong)的(de)發(fa)射功率分配和軌跡規劃，以(yi)實(shi)現(xian)設備之(zhi)間(jian)的(de)有效(xiao)數據(ju)中(zhong)繼。

在(zai)另一項研(yan)究[129]中(zhong)，Qiu 等人(ren)(ren)(ren)利用區塊鏈技術確(que)保(bao)地面和(he)(he)(he)空中(zhong)系統之間頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)交易的(de)(de)(de)(de)隱私和(he)(he)(he)效(xiao)率。Hu 等人(ren)(ren)(ren)[130] 重點研(yan)究了(le)利用契約(yue)理論平衡宏基站(zhan)和(he)(he)(he)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機運營商利益的(de)(de)(de)(de)頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)分配策略。Azari 等人(ren)(ren)(ren)[131] 比較了(le)人(ren)(ren)(ren)口稠(chou)密城市場(chang)景中(zhong)的(de)(de)(de)(de)底層和(he)(he)(he)疊加頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)共(gong)享(xiang)機制，強調了(le)疊加策略在(zai)保(bao)持無(wu)人(ren)(ren)(ren)機和(he)(he)(he)地面用戶服務質量方面的(de)(de)(de)(de)有效(xiao)性(xing)。雖然無(wu)人(ren)(ren)(ren)機的(de)(de)(de)(de)頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)感知(zhi)和(he)(he)(he)共(gong)享(xiang)技術取得了(le)重大進(jin)展(zhan)，但現有研(yan)究尚未廣泛探討(tao)大型(xing)語(yu)(yu)言模型(xing)的(de)(de)(de)(de)集成問(wen)題。整(zheng)合(he)大型(xing)語(yu)(yu)言模型(xing)可(ke)通(tong)過增強頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)感知(zhi)能力，實現更動態、更高效(xiao)地使用通(tong)信頻(pin)(pin)(pin)率，從而(er)徹底改變無(wu)人(ren)(ren)(ren)機領域(yu)[132]。大型(xing)語(yu)(yu)言模型(xing)可(ke)以解釋(shi)和(he)(he)(he)分析無(wu)人(ren)(ren)(ren)機上頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)傳感器產(chan)生的(de)(de)(de)(de)大量數(shu)據(ju)(ju)(ju)。憑借(jie)先(xian)進(jin)的(de)(de)(de)(de)自然語(yu)(yu)言處理能力，它們可(ke)以從非結(jie)構化(hua)數(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)提取有意(yi)義(yi)的(de)(de)(de)(de)見(jian)解，促進(jin)實時智能決策。大型(xing)語(yu)(yu)言模型(xing)還能通(tong)過分析歷史數(shu)據(ju)(ju)(ju)和(he)(he)(he)當前通(tong)信模式，預測頻(pin)(pin)(pin)譜(pu)(pu)(pu)可(ke)用性(xing)和(he)(he)(he)潛(qian)在(zai)干擾。因(yin)此，無(wu)人(ren)(ren)(ren)機可(ke)以主動調整(zheng)其通(tong)信參數(shu)，如信道選擇和(he)(he)(he)功率水(shui)平，以保(bao)持最(zui)佳性(xing)能。

此外，大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)(xing)可(ke)以(yi)處(chu)理傳(chuan)感(gan)器數(shu)(shu)據(ju)，并識別(bie)表(biao)明潛(qian)在(zai)(zai)頻(pin)率(lv)沖(chong)突或擁(yong)堵(du)區域(yu)的(de)(de)(de)模式。然(ran)后，無(wu)人(ren)機可(ke)自主進行調整以(yi)避(bi)免這些問(wen)題，從而(er)提高(gao)運行效率(lv)并降低通信故障風險。此外，大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)(xing)還(huan)可(ke)以(yi)通過(guo)對頻(pin)譜條件和(he)(he)用戶(hu)行為進行更(geng)深入的(de)(de)(de)分析(xi)，協助在(zai)(zai)頻(pin)率(lv)選(xuan)擇方(fang)面做出更(geng)明智的(de)(de)(de)選(xuan)擇，從而(er)為認知無(wu)線電的(de)(de)(de)增(zeng)強做出貢(gong)獻。這種整合(he)增(zeng)強了無(wu)人(ren)機選(xuan)擇最(zui)(zui)不擁(yong)堵(du)和(he)(he)最(zui)(zui)有效信道的(de)(de)(de)能力(li)。LLM 的(de)(de)(de)持續(xu)(xu)學習(xi)和(he)(he)適(shi)應能力(li)還(huan)能優化無(wu)人(ren)機的(de)(de)(de)頻(pin)譜訪問(wen)策略(lve)，確(que)保無(wu)人(ren)機根據(ju)實(shi)時數(shu)(shu)據(ju)和(he)(he)復雜算法利用最(zui)(zui)佳可(ke)用頻(pin)率(lv)。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)(xing)還(huan)可(ke)以(yi)通過(guo)持續(xu)(xu)監測(ce)合(he)規參數(shu)(shu)和(he)(he)適(shi)應法規變化，確(que)保無(wu)人(ren)機在(zai)(zai)合(he)法的(de)(de)(de)頻(pin)譜分配范圍(wei)內(nei)運行。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)(xing)還(huan)可(ke)以(yi)通過(guo)分析(xi)通信模式和(he)(he)環境數(shu)(shu)據(ju)，為干擾(rao)管(guan)理和(he)(he)遵(zun)守監管(guan)框架做出重大(da)貢(gong)獻。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)(yan)模型(xing)(xing)可(ke)以(yi)更(geng)準確(que)地檢測(ce)潛(qian)在(zai)(zai)干擾(rao)源，并建議立即采取(qu)糾(jiu)正措施(shi)加以(yi)避(bi)免。

大型語言模型在無人機中的應用和使用案例

監視和偵察應用

大型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)具有(you)先進的(de)認知和(he)(he)(he)分(fen)析能(neng)力，可(ke)顯(xian)著提(ti)高無人機監視(shi)系(xi)統的(de)效率、準(zhun)確性(xing)和(he)(he)(he)有(you)效性(xing)[2]。集成(cheng) LLM 后，無人機可(ke)以更(geng)高效地(di)處(chu)理和(he)(he)(he)分(fen)析大量視(shi)覺數(shu)據(ju)，實現實時圖(tu)像識別、目標檢測(ce)和(he)(he)(he)態(tai)勢(shi)感知。大型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)在(zai)識別視(shi)頻流(liu)或圖(tu)像中的(de)特定物體(ti)、個(ge)人、車輛或活動方(fang)面表現出色，可(ke)提(ti)供對(dui)(dui)軍事和(he)(he)(he)民(min)用監控(kong)行(xing)動至關重要(yao)的(de)詳細見解。它還能(neng)使無人機更(geng)加自主地(di)進行(xing)操作，在(zai)沒有(you)人類(lei)持續監督的(de)情況下對(dui)(dui)周圍(wei)環境進行(xing)解讀并做(zuo)出反應，在(zai)反應時間緊(jin)迫的(de)復雜或敵對(dui)(dui)環境中大顯(xian)身手(shou)。

此外，配(pei)備(bei)大(da)型(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)的無(wu)人(ren)(ren)機(ji)可以(yi)根據(ju)任(ren)務目(mu)標和(he)(he)(he)不斷變化的地(di)面實(shi)際情況，實(shi)時決(jue)定飛(fei)行路(lu)線、重點(dian)區(qu)域(yu)(yu)以(yi)及何時捕捉關鍵鏡頭(tou)。NLP 可讓(rang)無(wu)人(ren)(ren)機(ji)理解(jie)和(he)(he)(he)處理人(ren)(ren)類語言，使其能夠接收和(he)(he)(he)解(jie)釋更(geng)(geng)復雜(za)的命令(ling)和(he)(he)(he)查詢(xun)。此外，大(da)型(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)還(huan)能通(tong)過(guo)分析(xi)模式(shi)和(he)(he)(he)歷史數據(ju)來預(yu)測(ce)(ce)潛(qian)在的安全威脅或興趣(qu)點(dian)。這種預(yu)測(ce)(ce)能力允許采取主動監(jian)視(shi)(shi)措施(shi)，無(wu)人(ren)(ren)機(ji)可以(yi)更(geng)(geng)密切地(di)監(jian)視(shi)(shi)可疑區(qu)域(yu)(yu)，或提(ti)醒人(ren)(ren)類操作員(yuan)注意根據(ju)所學模式(shi)檢測(ce)(ce)到(dao)的異(yi)常(chang)活動或異(yi)常(chang)點(dian)。它還(huan)可以(yi)通(tong)過(guo)將大(da)量收集到(dao)的數據(ju)匯(hui)總為可操作的情報，在飛(fei)行過(guo)程中(zhong)處理和(he)(he)(he)分析(xi)數據(ju)，從而加強實(shi)時決(jue)策支持。在條件(jian)瞬息萬(wan)變的監(jian)視(shi)(shi)和(he)(he)(he)偵察(cha)任(ren)務中(zhong)，它能做出快速、明智的決(jue)策[133]。

應急響應和災害管理

大型(xing)語(yu)言模(mo)型(xing)與無(wu)人機結合用于(yu)應(ying)急(ji)(ji)(ji)響應(ying)和(he)(he)災害管(guan)理，可大大提高應(ying)急(ji)(ji)(ji)行動(dong)的(de)效(xiao)率、準確性和(he)(he)有(you)效(xiao)性。大型(xing)語(yu)言模(mo)型(xing)可快(kuai)速分(fen)析無(wu)人機收集的(de)圖像和(he)(he)傳感器數據，在災害發(fa)生后立即評估受(shou)(shou)損程度，包括識(shi)別受(shou)(shou)阻(zu)道路、受(shou)(shou)損建筑和(he)(he)洪水區(qu)域(yu) [134]。由于(yu)能夠實時了解態勢，配備了 LLM 的(de)無(wu)人機可幫助應(ying)急(ji)(ji)(ji)人員確定需要緊急(ji)(ji)(ji)關注的(de)區(qu)域(yu)的(de)優先次序，并規劃最有(you)效(xiao)的(de)應(ying)對(dui)措施 [135]。

在(zai)執行搜索(suo)和(he)救援任務時，時間(jian)至關重要(yao)，因(yin)此具有(you)(you) LLM 功能(neng)的(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)機可(ke)以(yi)自主掃描大(da)片區域，利用物體識別(bie)和(he)模式檢測來(lai)確定幸存者的(de)(de)位置。它們(men)可(ke)以(yi)在(zai)沒有(you)(you)人(ren)(ren)類直接引導的(de)(de)情況下在(zai)具有(you)(you)挑戰性的(de)(de)地形中(zhong)航行，從而(er)加快搜索(suo)行動并(bing)提高營救遇險(xian)人(ren)(ren)員(yuan)的(de)(de)機會。此外，由于災害破壞(huai)了(le)通信網(wang)絡(luo)，與大(da)型語言(yan)模型集成的(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)機可(ke)以(yi)建立(li)臨時通信網(wang)絡(luo)，充當空(kong)中(zhong)中(zhong)繼器，促進(jin)救災人(ren)(ren)員(yuan)與受災群眾之間(jian)的(de)(de)通信。大(da)型語言(yan)模型可(ke)優化無(wu)人(ren)(ren)機的(de)(de)位置和(he)路由，以(yi)確保最大(da)的(de)(de)覆(fu)蓋范圍和(he)網(wang)絡(luo)效率(lv)。

此(ci)外(wai)，無人機還能(neng)通(tong)過分(fen)析歷史數據和當前天氣(qi)報告，在(zai)潛(qian)在(zai)災(zai)(zai)害(hai)發生(sheng)前對其(qi)進行預(yu)測(ce)，從(cong)而(er)提高備災(zai)(zai)能(neng)力。這種預(yu)測(ce)能(neng)力使當局能(neng)夠(gou)主動部署無人機，監測(ce)危險區域，并啟動先發制人的疏散或其(qi)他緩解措施。此(ci)外(wai)，大型語(yu)言模(mo)型可以通(tong)過分(fen)析需求評估(gu)和資(zi)源(yuan)可用(yong)(yong)性來(lai)管理后(hou)勤(qin)方面的問題。他們利用(yong)(yong)無人機確保食(shi)品(pin)、水和醫(yi)療設備等物(wu)資(zi)得到最佳分(fen)配(pei)和運送，尤其(qi)是運送到因災(zai)(zai)害(hai)而(er)難以通(tong)過傳統方式到達的地區[136]。

此外，無人(ren)機(ji)還能在(zai)損(sun)失(shi)分(fen)析和恢(hui)復(fu)規劃(hua)中發揮重(zhong)要作用，對(dui)損(sun)失(shi)進(jin)行詳(xiang)細評估，跟蹤恢(hui)復(fu)進(jin)度(du)，并隨時間推(tui)移分(fen)析數據，為(wei)重(zhong)建(jian)工作提(ti)供指導(dao)。大(da)型(xing)語言模(mo)型(xing)可以(yi)(yi)(yi)(yi)模(mo)擬不同的(de)(de)(de)(de)(de)恢(hui)復(fu)場景(jing)，幫助規劃(hua)者做(zuo)出(chu)(chu)以(yi)(yi)(yi)(yi)數據為(wei)導(dao)向的(de)(de)(de)(de)(de)決策(ce)，以(yi)(yi)(yi)(yi)更具(ju)彈性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)方式重(zhong)建(jian)基礎設施。鑒(jian)于應(ying)急(ji)響(xiang)應(ying)涉及(ji)數據的(de)(de)(de)(de)(de)敏感性(xing)，大(da)型(xing)語言模(mo)型(xing)可確保無人(ren)機(ji)收集(ji)和傳輸的(de)(de)(de)(de)(de)所(suo)有信息都(dou)經過安(an)全加密，并防止未經授權的(de)(de)(de)(de)(de)訪問。它(ta)們監控數據流(liu)，以(yi)(yi)(yi)(yi)發現表(biao)明(ming)存在(zai)威脅(xie)的(de)(de)(de)(de)(de)異(yi)常情況，從而在(zai)混亂情況下保護關鍵信息。大(da)型(xing)語言模(mo)型(xing)通過將復(fu)雜的(de)(de)(de)(de)(de)數據轉化為(wei)可操作的(de)(de)(de)(de)(de)見解和直觀(guan)的(de)(de)(de)(de)(de)報告，增強了(le)無人(ren)機(ji)與人(ren)類操作員(yuan)之間的(de)(de)(de)(de)(de)互動。這樣，應(ying)急(ji)響(xiang)應(ying)人(ren)員(yuan)就能根據無人(ren)機(ji)以(yi)(yi)(yi)(yi)易于理解的(de)(de)(de)(de)(de)格式提(ti)供的(de)(de)(de)(de)(de)綜(zong)合(he)分(fen)析結(jie)果，快速有效(xiao)地做(zuo)出(chu)(chu)明(ming)智決策(ce)。

送貨服務和物流

集(ji)成了(le)大(da)型語(yu)言(yan)(yan)模型的(de)無人機可以(yi)通過(guo)優(you)化路(lu)線(xian)、加強客(ke)戶(hu)互(hu)動和提高運(yun)營(ying)效率來改變(bian)送(song)貨(huo)(huo)服務和物流[79]。大(da)型語(yu)言(yan)(yan)模型可以(yi)處理復雜(za)的(de)數據(ju)集(ji)，包括交通模式、天(tian)氣條(tiao)件和地理數據(ju)，從而動態優(you)化送(song)貨(huo)(huo)路(lu)線(xian)。這可確保(bao)更快(kuai)的(de)送(song)貨(huo)(huo)時間，并有助于降低運(yun)營(ying)成本。大(da)型語(yu)言(yan)(yan)模型可以(yi)實時調(diao)整(zheng)這些路(lu)線(xian)，以(yi)適應不斷變(bian)化的(de)條(tiao)件，確保(bao)盡可能高效地送(song)貨(huo)(huo)[137]。

無(wu)人(ren)(ren)機(ji)可(ke)以(yi)(yi)使(shi)(shi)用(yong) LMM 與(yu)客(ke)(ke)戶互(hu)(hu)動，實時更新送貨狀(zhuang)態、回(hui)答詢問，甚至處理(li)投(tou)(tou)訴或特殊指(zhi)示。互(hu)(hu)動的(de)(de)增強(qiang)提高了客(ke)(ke)戶滿意(yi)度，簡化了交(jiao)付過(guo)程(cheng)，減少了客(ke)(ke)戶服(fu)務中對人(ren)(ren)工(gong)干(gan)預(yu)的(de)(de)需求。大型語言(yan)模型能(neng)讓(rang)無(wu)人(ren)(ren)機(ji)在(zai)執行投(tou)(tou)遞任務時自主決策。例如(ru)，當遇到(dao)意(yi)想不(bu)(bu)到(dao)的(de)(de)障(zhang)礙或緊急情(qing)況時，無(wu)人(ren)(ren)機(ji)可(ke)以(yi)(yi)決定最佳行動方(fang)案，無(wu)論是改變路線(xian)、等待許可(ke)還(huan)是返(fan)回(hui)基地(di)。即使(shi)(shi)在(zai)不(bu)(bu)可(ke)預(yu)測的(de)(de)情(qing)況下(xia)，這種自主程(cheng)度也能(neng)確保(bao)交(jiao)付服(fu)務的(de)(de)可(ke)靠性和一致性。此外，他們(men)的(de)(de)主動方(fang)法還(huan)能(neng)防止停(ting)機(ji)，延長無(wu)人(ren)(ren)機(ji)機(ji)隊的(de)(de)使(shi)(shi)用(yong)壽命(ming)，并確保(bao)技(ji)術問題不(bu)(bu)會打亂投(tou)(tou)遞計劃。

此外，大(da)型(xing)語言模型(xing)還能(neng)在(zai)重量分布、包(bao)裹大(da)小和交付(fu)優(you)先級方(fang)面提供協(xie)助，確保(bao)每(mei)架(jia)無人機都能(neng)高(gao)(gao)效裝(zhuang)載(zai)，最(zui)大(da)限(xian)度地提高(gao)(gao)交付(fu)能(neng)力，減少所需的行(xing)程(cheng)次(ci)數。大(da)型(xing)語言模型(xing)可持續分析交通和天(tian)氣數據，實(shi)時調(diao)整無人機飛行(xing)計(ji)劃，以維(wei)持送貨時間(jian)表，尤(you)其是在(zai)惡劣天(tian)氣條件或擁堵(du)空域(yu)，確保(bao)安(an)全準時送貨。

環境監測和野生動物保護

大型(xing)語言(yan)模型(xing)可以處理和(he)(he)分析無人機收集(ji)的(de)(de)大量環(huan)境數據(ju)，如圖(tu)像、溫度讀(du)數和(he)(he)污染(ran)(ran)程度。收集(ji)到(dao)的(de)(de)數據(ju)可用于(yu)識別環(huan)境趨勢和(he)(he)異常情(qing)況，如植被變(bian)化(hua)、水質變(bian)化(hua)或污染(ran)(ran)物(wu)(wu)的(de)(de)存在(zai) [138、139、140、141]。LLM 可以快速分析這些(xie)數據(ju)，并為(wei)自然保護(hu)主義(yi)者和(he)(he)環(huan)境科學家提供可行(xing)(xing)的(de)(de)見解。大型(xing)語言(yan)模型(xing)還可以通過分析無人機捕獲的(de)(de)視頻和(he)(he)音頻記錄來(lai)幫(bang)助跟蹤(zong)和(he)(he)研究野生動物(wu)(wu)，從而在(zai)沒有人類在(zai)場的(de)(de)情(qing)況下識別動物(wu)(wu)個(ge)體、跟蹤(zong)其動向(xiang)并觀察其一段時間內的(de)(de)行(xing)(xing)為(wei)，這可以減少(shao)人類互動給動物(wu)(wu)造成的(de)(de)壓(ya)力和(he)(he)行(xing)(xing)為(wei)變(bian)化(hua) [142，143]。

此外，與(yu)傳統方(fang)法相比，與(yu)大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)集成的(de)(de)(de)(de)(de)無人機可以(yi)(yi)更高效地(di)(di)繪制大(da)面積和無法進入(ru)的(de)(de)(de)(de)(de)區域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)(di)圖。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)可以(yi)(yi)分析收集到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)(di)理(li)數(shu)據，繪制詳細(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)棲息地(di)(di)地(di)(di)圖，包括隨時間的(de)(de)(de)(de)(de)變化。這些(xie)(xie)信(xin)息對于管理(li)自然(ran)保(bao)護(hu)區、規(gui)劃重新造林(lin)項目或評估人類活動對自然(ran)棲息地(di)(di)的(de)(de)(de)(de)(de)影響至關重要。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)還(huan)可以(yi)(yi)利用(yong)歷(li)史(shi)和持續監測(ce)數(shu)據來(lai)預測(ce)未來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)環境(jing)狀況(kuang)和野生(sheng)動物(wu)趨(qu)勢。這些(xie)(xie)預測(ce)可以(yi)(yi)為保(bao)護(hu)工作提供信(xin)息，例(li)如預測(ce)實施(shi)(shi)物(wu)種保(bao)護(hu)措施(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)最佳時間和地(di)(di)點，或預測(ce)影響生(sheng)物(wu)多樣性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)態變化。

大型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)可以為參與(yu)環境保護項(xiang)目的(de)利益(yi)(yi)相關(guan)者(zhe)自動(dong)生成報告和演示(shi)文稿。大型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)可將(jiang)復雜的(de)數據綜(zong)合成易于理解的(de)格式，從而(er)促(cu)進調查(cha)結果和建(jian)議的(de)交流(liu)更(geng)加透明(ming)，使決策者(zhe)更(geng)容易理解問題并采(cai)取行動(dong)。此外(wai)，在資源(yuan)往往有限(xian)的(de)保護項(xiang)目中，大型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)可以優化無人機和其(qi)他資源(yuan)，通過在最(zui)佳時(shi)間安排無人機飛行、規劃航線(xian)以覆(fu)蓋關(guan)鍵區域(yu)，以及確保以具有成本(ben)效益(yi)(yi)的(de)方式收集數據，從而(er)確保最(zui)大的(de)覆(fu)蓋范圍和數據收集效率(lv)。

利用集成了 LLM 的無人機進行衛星和高空平臺通信

將大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)與無(wu)人(ren)機集成以(yi)(yi)增強衛(wei)(wei)星(xing)和(he)高(gao)空平(ping)臺（HAP）通信(xin)(xin)，需(xu)要(yao)利(li)用(yong)先(xian)進的(de)分(fen)析(xi)和(he)認知能(neng)力(li)來改進數據(ju)中繼、處理和(he)自(zi)主決策(ce)[25]。由于無(wu)人(ren)機在(zai)衛(wei)(wei)星(xing)和(he)高(gao)空平(ping)臺通信(xin)(xin)網絡(luo)中充當(dang)移動(dong)節點或(huo)中繼點，特別是在(zai)直接通信(xin)(xin)受(shou)到(dao)地理障礙阻礙或(huo)臨時(shi)需(xu)要(yao)額外(wai)帶寬的(de)地區(qu)。大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)可(ke)以(yi)(yi)動(dong)態(tai)管理這些連接，優化地面站、衛(wei)(wei)星(xing)、HAP 和(he)終端用(yong)戶之間的(de)數據(ju)流。它們可(ke)以(yi)(yi)通過無(wu)人(ren)機對(dui)數據(ju)路(lu)由進行實時(shi)決策(ce)，以(yi)(yi)提高(gao)網絡(luo)彈性并減(jian)少(shao)延遲。大(da)(da)型(xing)(xing)語(yu)言模型(xing)(xing)可(ke)使無(wu)人(ren)機自(zi)主導航到(dao)能(neng)最有效地彌合衛(wei)(wei)星(xing)、HAP 和(he)地面網絡(luo)之間通信(xin)(xin)差距的(de)位置。這在(zai)災區(qu)或(huo)需(xu)要(yao)臨時(shi)通信(xin)(xin)增援的(de)大(da)(da)型(xing)(xing)公共活(huo)動(dong)期間尤其有用(yong)。配備(bei)了 LLM 功(gong)能(neng)的(de)無(wu)人(ren)機可(ke)以(yi)(yi)分(fen)析(xi)環境(jing)數據(ju)、衛(wei)(wei)星(xing)路(lu)徑和(he)網絡(luo)需(xu)求，從而在(zai)無(wu)人(ren)干(gan)預的(de)情(qing)況下確(que)定最佳位置 [144]。

大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)可通(tong)(tong)過(guo)分析衛星和 HAP 通(tong)(tong)信中使用(yong)的(de)無(wu)人(ren)機(ji)的(de)遙測(ce)和運行(xing)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，在潛在的(de)系(xi)統故障或次(ci)優(you)性(xing)能成為關(guan)鍵問題之(zhi)前對(dui)其進(jin)行(xing)預(yu)(yu)測(ce)。這種預(yu)(yu)測(ce)性(xing)維護能力可確(que)(que)保無(wu)人(ren)機(ji)的(de)正常運行(xing)時(shi)間(jian)更(geng)長，可靠性(xing)更(geng)高，從而(er)發揮這些(xie)關(guan)鍵作用(yong)。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)可以實時(shi)處理和壓縮無(wu)人(ren)機(ji)上的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，然(ran)后(hou)再將其轉(zhuan)發給衛星或 HAP。這就減少了(le)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)傳輸所需的(de)帶寬，加快了(le)通(tong)(tong)信速(su)度(du)。大(da)型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)(xing)可采(cai)用(yong)先(xian)進(jin)的(de)算法，根據(ju)(ju)(ju)當前的(de)網絡條件和數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)優(you)先(xian)級確(que)(que)定最有效的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)編碼(ma)和傳輸方式。

集成了 LLM 的(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)機可(ke)根據不(bu)斷變化的(de)(de)(de)(de)(de)(de)環(huan)境(jing)條件(jian)、干(gan)擾或(huo)網絡負載的(de)(de)(de)(de)(de)(de)變化調(diao)整(zheng)(zheng)其通(tong)(tong)信協議(yi)，以保持與衛(wei)星(xing)和 HAP 的(de)(de)(de)(de)(de)(de)有效鏈接。大型(xing)(xing)(xing)語言(yan)模型(xing)(xing)(xing)可(ke)以從(cong)過去的(de)(de)(de)(de)(de)(de)通(tong)(tong)信中學習，預測最佳(jia)通(tong)(tong)信窗口，并調(diao)整(zheng)(zheng)頻率或(huo)調(diao)制方案以提高(gao)連接質(zhi)量。此外，對(dui)于在(zai)復雜環(huan)境(jing)中運(yun)行的(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)機而言(yan)，大型(xing)(xing)(xing)語言(yan)模型(xing)(xing)(xing)可(ke)通(tong)(tong)過處(chu)理來(lai)(lai)自衛(wei)星(xing)和 HAP 傳感(gan)器(qi)等(deng)多個來(lai)(lai)源的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數據來(lai)(lai)增強態勢感(gan)知能(neng)力。這有助(zhu)于對(dui)無(wu)人(ren)(ren)機的(de)(de)(de)(de)(de)(de)定位(wei)、通(tong)(tong)信策略，甚至避免沖突(tu)或(huo)危險的(de)(de)(de)(de)(de)(de)緊急(ji)機動(dong)做出明(ming)智(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)決策。集成大型(xing)(xing)(xing)語言(yan)模型(xing)(xing)(xing)可(ke)實現可(ke)擴展的(de)(de)(de)(de)(de)(de)靈(ling)活通(tong)(tong)信網絡，無(wu)需(xu)(xu)進(jin)行大規模重新配置即可(ke)適應不(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)需(xu)(xu)求。無(wu)人(ren)(ren)機可(ke)以快速部署，以擴大網絡能(neng)力，應對(dui)不(bu)斷增長的(de)(de)(de)(de)(de)(de)通(tong)(tong)信需(xu)(xu)求，或(huo)覆蓋臨時的(de)(de)(de)(de)(de)(de)衛(wei)星(xing)或(huo) HAP 覆蓋缺口。

實施大型語言模型與無人機集成的挑戰和考慮因素

為無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)通(tong)信實施大(da)型語言(yan)模(mo)型是一個新(xin)方向(xiang)，必須(xu)應(ying)對一系列挑戰(zhan)和考慮(lv)(lv)因素，以確保無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)應(ying)用的有(you)效性(xing)和安全性(xing)。本節重點介紹(shao)在無(wu)人(ren)(ren)機(ji)(ji)領域(yu)有(you)效采用大(da)型語言(yan)模(mo)型必須(xu)考慮(lv)(lv)的幾個基本挑戰(zhan)。

計算資源和功耗

大(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)需要(yao)大(da)量(liang)(liang)的(de)計算(suan)(suan)能力(li)(li)和(he)能源(yuan)才能有(you)效(xiao)運行(xing)(xing) [145，146]。然而，無(wu)(wu)人飛行(xing)(xing)器的(de)機載計算(suan)(suan)能力(li)(li)和(he)電源(yuan)有(you)限，受限于輕(qing)量(liang)(liang)化設計的(de)需要(yao)，無(wu)(wu)法確(que)保(bao)更(geng)長的(de)飛行(xing)(xing)時間(jian)(jian)和(he)運行(xing)(xing)效(xiao)率(lv)。處(chu)(chu)理大(da)型(xing)(xing)(xing)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)所需的(de)功耗會(hui)迅(xun)速(su)耗盡無(wu)(wu)人機的(de)電池(chi)，從而減少執行(xing)(xing)關鍵(jian)任務的(de)時間(jian)(jian) [147，8]。此(ci)外，增加(jia)額外資源(yuan)會(hui)極大(da)地影響無(wu)(wu)人機的(de)效(xiao)率(lv)，從而使(shi)大(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)集(ji)成變得更(geng)加(jia)復雜(za)。要(yao)解(jie)決這些問題，關鍵(jian)是要(yao)通(tong)過修(xiu)剪不(bu)必要(yao)的(de)參數(shu)和(he)使(shi)用(yong)量(liang)(liang)化技術(shu)來(lai)簡化大(da)型(xing)(xing)(xing)語(yu)言(yan)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，從而以更(geng)少的(de)功耗減小模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)大(da)小并提高(gao)處(chu)(chu)理速(su)度[148]。邊(bian)緣計算(suan)(suan)可通(tong)過在本(ben)地處(chu)(chu)理數(shu)據，進(jin)一步緩(huan)解(jie)對高(gao)帶寬連接的(de)需求 [149]。

此外，先進的(de)人工智能硬(ying)件，如圖(tu)形處理器（GPU）[150]、現場可編程(cheng)門陣(zhen)列（FPGA）[151]和(he)模型提煉(lian)技術[152]，也有(you)助于(yu)(yu)優(you)化計算需求。實施(shi)自適(shi)應(ying)系統(tong)，根據當前需求調(diao)整資源(yuan)使用情況(kuang)，也有(you)助于(yu)(yu)有(you)效管理功(gong)耗，在不影(ying)響性能的(de)情況(kuang)下(xia)確保運(yun)行效率。

通信延遲

在使用大(da)(da)型語言模型進行涉及實時數據(ju)處(chu)理(li)和(he)(he)決策的(de)無人(ren)機(ji)操作時，通信(xin)延(yan)遲(chi)(chi)挑(tiao)戰尤(you)為關(guan)鍵。例如，導(dao)航、監視和(he)(he)戰術響(xiang)應(ying)要求盡量減(jian)少數據(ju)處(chu)理(li)和(he)(he)決策延(yan)遲(chi)(chi)。然而，當大(da)(da)型語言模型需要大(da)(da)量計算資(zi)源時，標(biao)準的(de)解決方案是將這一處(chu)理(li)過程卸(xie)載到(dao)(dao)基(ji)于云(yun)的(de)服務(wu)器上。雖然這種方法利用了強大(da)(da)的(de)計算能(neng)力，但由于從無人(ren)機(ji)到(dao)(dao)云(yun)服務(wu)器再(zai)到(dao)(dao)云(yun)服務(wu)器之間的(de)通信(xin)延(yan)遲(chi)(chi)，它本質上會帶來(lai)延(yan)遲(chi)(chi)。當關(guan)鍵的(de)即時響(xiang)應(ying)影(ying)響(xiang)到(dao)(dao)任務(wu)的(de)有效性(xing)(xing)和(he)(he)安全性(xing)(xing)時，這種延(yan)遲(chi)(chi)可能(neng)會造成(cheng)危害[25]。

為(wei)緩解(jie)這些問題，無人(ren)機(ji)(ji)(ji)可(ke)(ke)通(tong)過(guo)(guo)(guo)集成微處(chu)理(li)器(qi)(qi)、圖(tu)形(xing)處(chu)理(li)器(qi)(qi)或(huo)定(ding)制專用(yong)集成電路（ASIC）等(deng)先(xian)進計(ji)算資源來增強(qiang)機(ji)(ji)(ji)載處(chu)理(li)能力，從而更高效地(di)處(chu)理(li)復雜(za)算法。平衡計(ji)算能力與(yu)延遲(chi)(chi)需求至關重(zhong)要，可(ke)(ke)通(tong)過(guo)(guo)(guo)采用(yong)混(hun)合處(chu)理(li)過(guo)(guo)(guo)程(cheng)進行優化。這包括直接在無人(ren)機(ji)(ji)(ji)上處(chu)理(li)緊急、實(shi)時(shi)的(de)(de)(de)處(chu)理(li)過(guo)(guo)(guo)程(cheng)，同時(shi)將更復雜(za)、時(shi)間(jian)敏感性較低的(de)(de)(de)任務(wu)(wu)(wu)委(wei)托給云。這種策略有助于(yu)(yu)平衡計(ji)算負荷(he)，并根(gen)據特定(ding)任務(wu)(wu)(wu)的(de)(de)(de)緊迫性和復雜(za)性調整響(xiang)應(ying)時(shi)間(jian)。此(ci)外，建(jian)立(li)強(qiang)大的(de)(de)(de)近(jin)(jin)場通(tong)信網(wang)絡(luo)和利用(yong)邊(bian)緣計(ji)算解(jie)決方案可(ke)(ke)以(yi)進一步減(jian)少延遲(chi)(chi)。通(tong)過(guo)(guo)(guo)本地(di)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)或(huo)附近(jin)(jin)配備邊(bian)緣服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)的(de)(de)(de)其他(ta)無人(ren)機(ji)(ji)(ji)，將處(chu)理(li)能力置于(yu)(yu)離無人(ren)機(ji)(ji)(ji)更近(jin)(jin)的(de)(de)(de)位置，可(ke)(ke)顯著(zhu)縮(suo)短(duan)通(tong)信距離和時(shi)間(jian)，提高無人(ren)機(ji)(ji)(ji)操作的(de)(de)(de)整體響(xiang)應(ying)速度[153, 154]。

模型的穩健性和可靠性

模(mo)(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)魯(lu)棒性和可(ke)(ke)(ke)靠性是部署無(wu)人機通信的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關鍵，因(yin)(yin)為(wei)基于(yu)模(mo)(mo)型輸出(chu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)決策(ce)會導致重大后(hou)果[46]。例如(ru)，由(you)于(yu)模(mo)(mo)型依賴于(yu)從(cong)(cong)(cong)訓(xun)練數(shu)據中學到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)模(mo)(mo)式(shi)，而訓(xun)練數(shu)據可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)無(wu)法(fa)充(chong)分涵蓋(gai)現實世界中所(suo)有(you)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)況(kuang)(kuang)，因(yin)(yin)此(ci)在新(xin)(xin)(xin)情(qing)況(kuang)(kuang)或(huo)邊緣情(qing)況(kuang)(kuang)下(xia)，模(mo)(mo)型可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)會產生不可(ke)(ke)(ke)預測或(huo)不正確(que)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸出(chu)[155]。在必須(xu)快速(su)、準確(que)做出(chu)決策(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)動態環境(jing)中，這(zhe)(zhe)種風險尤其高，無(wu)人機的(de)(de)(de)(de)(de)(de)運(yun)行(xing)往往就(jiu)是這(zhe)(zhe)種情(qing)況(kuang)(kuang)[64, 103]。利用(yong)新(xin)(xin)(xin)數(shu)據對模(mo)(mo)型進行(xing)持續更(geng)(geng)新(xin)(xin)(xin)和再訓(xun)練，有(you)助于(yu)模(mo)(mo)型從(cong)(cong)(cong)最近的(de)(de)(de)(de)(de)(de)經驗中吸取教訓(xun)，并適應可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)遇(yu)(yu)到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)變化(hua)或(huo)新(xin)(xin)(xin)情(qing)況(kuang)(kuang)。這(zhe)(zhe)種適應包括納入無(wu)人機遇(yu)(yu)到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)新(xin)(xin)(xin)情(qing)況(kuang)(kuang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據，擴大模(mo)(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)理解(jie)和響應范圍(wei)。例如(ru)，建(jian)立一個系統，定期將無(wu)人機任務的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據反饋(kui)到模(mo)(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)訓(xun)練程序中，從(cong)(cong)(cong)而完善和更(geng)(geng)新(xin)(xin)(xin)其算法(fa)。

此外，在(zai)(zai)依賴大型(xing)語言模(mo)型(xing)進行關鍵(jian)操作(zuo)時(shi)，基于(yu)(yu)模(mo)擬的(de)測(ce)試和驗證至關重(zhong)要(yao)。在(zai)(zai)各種模(mo)擬條(tiao)件(jian)下對(dui)(dui)這些模(mo)型(xing)進行測(ce)試，對(dui)(dui)于(yu)(yu)識(shi)別在(zai)(zai)惡(e)劣(lie)天(tian)氣條(tiao)件(jian)、通信中(zhong)斷或(huo)(huo)異常任務參數等復雜情況(kuang)下可(ke)能出(chu)(chu)現的(de)故障(zhang)(zhang)或(huo)(huo)反應弱點至關重(zhong)要(yao)。還可(ke)以實施(shi)強大的(de)故障(zhang)(zhang)安全(quan)機(ji)(ji)制，在(zai)(zai)模(mo)型(xing)輸(shu)出(chu)(chu)不確定(ding)或(huo)(huo)超出(chu)(chu)預期參數時(shi)，通過設定(ding)需要(yao)人(ren)工干(gan)預的(de)閾值(zhi)或(huo)(huo)條(tiao)件(jian)，防止(zhi)因模(mo)型(xing)輸(shu)出(chu)(chu)不正確而(er)采取有(you)害行動。實施(shi)冗余系統還可(ke)以在(zai)(zai)執行前對(dui)(dui)關鍵(jian)決(jue)策(ce)進行雙重(zhong)檢查，增強的(de)錯誤(wu)處理(li)功(gong)能可(ke)以在(zai)(zai)不中(zhong)斷無(wu)人(ren)機(ji)(ji)運行的(de)情況(kuang)下處理(li)大型(xing)語言模(mo)型(xing)的(de)意(yi)外輸(shu)出(chu)(chu)[156]。

與現有系統集成

先進(jin)(jin)的(de)大(da)型(xing)(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)(xing)需要與(yu)無人(ren)機(ji)現(xian)有(you)(you)的(de)硬件和(he)(he)軟件模塊(kuai)（如飛行控制、導航系統(tong)、通(tong)信(xin)協議和(he)(he)數(shu)據處(chu)理(li)單(dan)元）無縫互動，每個模塊(kuai)都有(you)(you)其獨特(te)的(de)規格和(he)(he)操(cao)作要求，以增強無人(ren)機(ji)操(cao)作過(guo)程(cheng)中(zhong)(zhong)的(de)決策(ce)和(he)(he)通(tong)信(xin)。將(jiang)大(da)型(xing)(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)(xing)集(ji)(ji)成到這些不(bu)同的(de)框架(jia)中(zhong)(zhong)既(ji)復(fu)雜(za)又耗時，有(you)(you)可能(neng)導致大(da)量的(de)開發(fa)和(he)(he)測試時間(jian)，以確保(bao)全面(mian)的(de)兼容性(xing)和(he)(he)功能(neng)性(xing)。因此(ci)，采用模塊(kuai)化(hua)(hua)方(fang)法進(jin)(jin)行系統(tong)設計，可以在不(bu)中(zhong)(zhong)斷系統(tong)的(de)情況下集(ji)(ji)成、移除或更新單(dan)個大(da)型(xing)(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)(xing)組(zu)件，從而(er)極大(da)地簡化(hua)(hua)大(da)型(xing)(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)(xing)的(de)集(ji)(ji)成工作。模塊(kuai)化(hua)(hua)設計具有(you)(you)靈活(huo)性(xing)和(he)(he)可擴(kuo)展性(xing)，可滿足不(bu)同任務或操(cao)作調整的(de)特(te)定(ding)需求[26]。

此(ci)(ci)外(wai)，確保(bao)新(xin)(xin)的(de)(de) LLM 組件與現(xian)有(you)系(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)互(hu)(hu)操(cao)作(zuo)性(xing)也至關(guan)重要(yao) [157]。盡(jin)管不同的(de)(de)系(xi)(xi)統(tong)(tong)和軟件應(ying)用程序是(shi)獨立開發的(de)(de)，但互(hu)(hu)操(cao)作(zuo)性(xing)允許它們進行有(you)效的(de)(de)通信和協同工作(zuo)。通過分階段測(ce)試和部(bu)署，將大(da)型語言模(mo)型逐(zhu)步(bu)集成(cheng)到(dao)無(wu)人機系(xi)(xi)統(tong)(tong)中，也可以降(jiang)低集成(cheng)的(de)(de)復雜性(xing)。它還(huan)能發現(xian)并(bing)解決具體問題(ti)，而(er)不會出現(xian)系(xi)(xi)統(tong)(tong)大(da)面積故障的(de)(de)風(feng)險。此(ci)(ci)外(wai)，有(you)必要(yao)制定(ding)定(ding)期更新(xin)(xin)和維護的(de)(de)系(xi)(xi)統(tong)(tong)方法，以確保(bao)集成(cheng)的(de)(de)大(da)型語言模(mo)型保(bao)持有(you)效，并(bing)確保(bao)整個(ge)系(xi)(xi)統(tong)(tong)適應(ying)新(xin)(xin)的(de)(de)技術進步(bu)或操(cao)作(zuo)要(yao)求的(de)(de)變化[155]。

數據安全與隱私

在無人機操作(zuo)中集成(cheng)大(da)型(xing)語(yu)言模(mo)型(xing)會引(yin)發有關(guan)數(shu)據(ju)安全(quan)(quan)和(he)隱私的(de)(de)重大(da)問題，主要是(shi)因為這(zhe)些模(mo)型(xing)經(jing)常處(chu)理敏感數(shu)據(ju)，其中可能包括(kuo)在監(jian)視任務中收集的(de)(de)個人信息(xi)。這(zhe)種數(shu)據(ju)類(lei)型(xing)非常容易(yi)受到破壞(huai)，一旦泄露，可能會導致嚴(yan)重的(de)(de)隱私侵犯和(he)其他安全(quan)(quan)問題。實施(shi)強(qiang)有力(li)的(de)(de)數(shu)據(ju)安全(quan)(quan)措施(shi)對于降(jiang)低這(zhe)些風險至關(guan)重要。因此，強(qiang)大(da)的(de)(de)數(shu)據(ju)加密是(shi)確保(bao)數(shu)據(ju)在傳輸和(he)存儲過程中不被未(wei)經(jing)授權的(de)(de)用戶訪問的(de)(de)根(gen)本[158]。

此外，還必須建立強大的(de)訪問控制(zhi)機制(zhi)，限(xian)制(zhi)只有授權(quan)人員才能訪問數(shu)(shu)據(ju)，從(cong)而(er)防止任何未經授權(quan)的(de)數(shu)(shu)據(ju)篡改(gai)或泄漏(lou)。遵(zun)守數(shu)(shu)據(ju)保護(hu)(hu)法(fa)規也至關重要。這(zhe)些法(fa)規旨(zhi)在保護(hu)(hu)數(shu)(shu)據(ju)的(de)隱私性和完(wan)整(zheng)性，要求企業采取嚴格(ge)措施保護(hu)(hu)所有個人信息。通過遵(zun)守這(zhe)些準則，無人機運營商可以幫(bang)助(zhu)確(que)保大型語(yu)言模型處理(li)的(de)敏(min)感數(shu)(shu)據(ju)的(de)安全，最(zui)大限(xian)度地降低違規風險，維護(hu)(hu)信息的(de)保密性和完(wan)整(zheng)性[159]。

未來研究方向

本(ben)節(jie)考(kao)慮(lv)(lv)了之前討(tao)論的(de)(de)挑戰和(he)考(kao)慮(lv)(lv)因素(su)，概述了未來的(de)(de)研究方向。它強調了需要立(li)即關注的(de)(de)研究領域，以通過 LLM 集成提高無(wu)人機(ji)的(de)(de)智能、效率(lv)和(he)適應性(xing)。這種探索對于克(ke)服當前的(de)(de)局限性(xing)和(he)釋放無(wu)人機(ji)在各領域應用的(de)(de)全(quan)部潛(qian)力至關重要。

無人機 LLM 算法的進展

在無人機操(cao)作日益復(fu)雜和(he)需求不斷(duan)增加的(de)(de)推動(dong)下，無人機通信 LLM 技術(shu)的(de)(de)未來工作方向和(he)機遇是豐富多樣的(de)(de)。新方案應(ying)側(ce)重于開(kai)發 LLM 算法，使無人機能(neng)(neng)夠根據有關天氣、地形和(he)電(dian)磁干(gan)擾的(de)(de)實時數據動(dong)態調整通信協議(yi)和(he)策略。這種自適應(ying)能(neng)(neng)力可(ke)(ke)大大提(ti)高無人機在災難(nan)響應(ying)和(he)軍事行動(dong)中(zhong)的(de)(de)效率，因(yin)為(wei)在這些行動(dong)中(zhong)，條件可(ke)(ke)能(neng)(neng)會(hui)發生快速且(qie)不可(ke)(ke)預測(ce)的(de)(de)變(bian)化 [37, 160]。

未來(lai)的工作應整合大(da)型語言模(mo)型，以增強無(wu)(wu)人(ren)機群的智能，從而實現模(mo)仿生物(wu)系統的復雜(za)群體行(xing)為。此外(wai)，未來(lai)的研(yan)究還需(xu)要關(guan)注算法，使單個(ge)無(wu)(wu)人(ren)機能夠根據蜂(feng)群的集體輸入做出決策，優(you)化飛(fei)行(xing)路徑和任(ren)務分(fen)配，以提高效率并(bing)降低能耗 [155]。這項技術有(you)望應用于(yu)從大(da)規模(mo)農業監測到搜救任(ren)務等領(ling)域(yu)，在這些領(ling)域(yu)中，多無(wu)(wu)人(ren)機的協調行(xing)動至(zhi)關(guan)重(zhong)要。

此(ci)外，改進糾錯和信(xin)(xin)號處理對于在具有挑戰性(xing)的(de)環境(jing)中保持通(tong)信(xin)(xin)完(wan)整性(xing)至關重要。未來的(de)研究(jiu)需(xu)要探索深度學(xue)習(xi)模型，以(yi)預測和補償(chang)信(xin)(xin)號衰減，并開發抗干擾能力更強的(de)新型調制(zhi)和編碼形(xing)式(shi)。在擁(yong)擠的(de)城市地區或(huo)惡劣的(de)天(tian)氣條(tiao)件下，信(xin)(xin)號丟失會嚴重影響無人機的(de)運(yun)行，因此(ci)這項(xiang)技術(shu)尤其有益(yi)[161, 68]。

未來的(de)(de)工(gong)作還應將 LLM 增(zeng)強型(xing)無人機通(tong)(tong)(tong)信(xin)(xin)的(de)(de)應用范圍擴展到新的(de)(de)領(ling)域，如人道主義援助、環境監測(ce)和(he)物(wu)流。未來的(de)(de)研究需要探索如何在緊急情況(kuang)下(xia)部署配備先(xian)進 LLM 和(he)通(tong)(tong)(tong)信(xin)(xin)技術的(de)(de)無人機，以提供(gong)實時更新和(he)分發援助，在最少(shao)人工(gong)參與的(de)(de)情況(kuang)下(xia)監測(ce)野生(sheng)動物(wu)或環境變化，并通(tong)(tong)(tong)過自(zi)主交付服(fu)務(wu)簡化供(gong)應鏈。

大型語言模型與新興技術的整合

將大(da)(da)型語(yu)言模型與新興技術相結合可(ke)為無人機(ji)通(tong)(tong)信(xin)系統帶來巨(ju)大(da)(da)的(de)(de)進步。例如，結合可(ke)重構智能(neng)表面(mian)（RIS）可(ke)優(you)化信(xin)號處理算法，并(bing)根據(ju)實時環境(jing)和交通(tong)(tong)數(shu)(shu)據(ju)動(dong)態配置(zhi) RIS，從(cong)(cong)而顯著提(ti)(ti)高(gao)無人機(ji)通(tong)(tong)信(xin)的(de)(de)效率(lv)和可(ke)靠性[162]。它還(huan)可(ke)以通(tong)(tong)過優(you)化數(shu)(shu)據(ju)傳輸來優(you)化遠程病(bing)人監測(ce)和遠程醫療(liao)，從(cong)(cong)而改(gai)善從(cong)(cong)智能(neng)城市到增(zeng)強(qiang)醫療(liao)保(bao)健機(ji)會等(deng)各(ge)種環境(jing)。此外，大(da)(da)型語(yu)言模型還(huan)能(neng)支(zhi)持對身臨其境(jing)的(de)(de)體驗(yan)至關重要的(de)(de)高(gao)帶寬(kuan)和低(di)延遲通(tong)(tong)信(xin)，從(cong)(cong)而提(ti)(ti)高(gao)增(zeng)強(qiang)現(xian)實（AR）和虛擬現(xian)實（VR）應用的(de)(de)性能(neng)[163, 164]。

此外，將大型語(yu)言(yan)模型與(yu) 5G/6G 技(ji)術集(ji)成可顯著增強無(wu)(wu)人(ren)機的(de)(de)通(tong)信能力，因為這些網(wang)絡(luo)可提供更(geng)高的(de)(de)帶寬和更(geng)低的(de)(de)延遲[165]。它使無(wu)(wu)人(ren)機能夠(gou)流式傳(chuan)輸(shu)高清視(shi)(shi)頻以(yi)(yi)執行(xing)監視(shi)(shi)或檢查(cha)任務(wu)，實(shi)時接收更(geng)新以(yi)(yi)進行(xing)動態任務(wu)調(diao)整，并以(yi)(yi)更(geng)好的(de)(de)協調(diao)性(xing)參與(yu)蜂(feng)群行(xing)動。將配備 LLM 的(de)(de)無(wu)(wu)人(ren)機與(yu)物(wu)聯網(wang)設備連接起來(lai)，將使無(wu)(wu)人(ren)機在(zai)智(zhi)能城市和工業環境(jing)中(zhong)的(de)(de)操作更(geng)具(ju)互動性(xing)和響應(ying)性(xing)。無(wu)(wu)人(ren)機可以(yi)(yi)充當物(wu)聯網(wang)網(wang)絡(luo)中(zhong)的(de)(de)移動節(jie)點，收集(ji)和處(chu)理各種(zhong)來(lai)源的(de)(de)數據，并在(zai)飛(fei)行(xing)中(zhong)做出(chu)決策。這種(zhong)集(ji)成在(zai)災難響應(ying)場景中(zhong)尤(you)為有(you)用，無(wu)(wu)人(ren)機可以(yi)(yi)評(ping)估損(sun)失、檢測(ce)異常并與(yu)其他物(wu)聯網(wang)設備通(tong)信，從而(er)有(you)效管理應(ying)急(ji)服務(wu) [166，167]。

此(ci)外，將大型語(yu)言模(mo)(mo)型與邊緣計算(suan)平(ping)臺集成可(ke)(ke)以分散數(shu)據(ju)處(chu)理(li)，減(jian)少云計算(suan)場景中(zhong)(zhong)涉及的延遲，使無人機(ji)(ji)(ji)能夠在(zai)網(wang)絡邊緣執(zhi)行(xing)實時數(shu)據(ju)分析。這(zhe)種能力可(ke)(ke)使無人機(ji)(ji)(ji)在(zai)執(zhi)行(xing)關鍵任務(wu)（如(ru)跟蹤移動(dong)目標或在(zai)復雜地形中(zhong)(zhong)導航）時更快(kuai)地做出決策，而無需等待遠程處(chu)理(li)數(shu)據(ju)的過程[168]。同樣，用(yong)可(ke)(ke)處(chu)理(li)視(shi)覺和(he)感(gan)官數(shu)據(ju)的專用(yong)神經網(wang)絡來增強大型語(yu)言模(mo)(mo)型，可(ke)(ke)提高無人機(ji)(ji)(ji)了解(jie)環境并與之互動(dong)的能力。它能讓(rang)無人機(ji)(ji)(ji)執(zhi)行(xing)更復雜的識(shi)(shi)別任務(wu)，例如(ru)在(zai)搜救(jiu)行(xing)動(dong)中(zhong)(zhong)識(shi)(shi)別特定的個人，在(zai)基礎設施檢查中(zhong)(zhong)檢測(ce)結構問題(ti)，或監(jian)測(ce)農田的病(bing)蟲害模(mo)(mo)式。

此(ci)外(wai)，量子計算集(ji)成還能(neng)成倍提(ti)高(gao)(gao)大型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)(xing)的(de)處(chu)理(li)能(neng)力，使其能(neng)夠更高(gao)(gao)效地處(chu)理(li)龐大的(de)數據(ju)集(ji)。量子增強型(xing)(xing)大型(xing)(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)(xing)可以優(you)化飛(fei)行路徑和(he)通(tong)信協(xie)議(yi)，遠遠超出目(mu)前的(de)能(neng)力，從(cong)而降低(di)運(yun)營成本，提(ti)高(gao)(gao)數據(ju)量大的(de)任務的(de)效率(lv)[169]。

LLM 集成無人機系統的計算效率和電源管理優化

為有效實施 LLM 集(ji)成無人機操作，新方(fang)案應(ying)側(ce)重于(yu)通過(guo)刪除對提(ti)高無人機通信性能無顯著貢獻(xian)的(de)(de)參數(shu)來(lai)降低 LLM 的(de)(de)計(ji)算復雜度。未來(lai)的(de)(de)工作可以(yi)(yi)采(cai)用剪枝方(fang)案來(lai)減(jian)少模(mo)型(xing)大小(xiao)和(he)計(ji)算負荷，使(shi)其更適(shi)用于(yu)資源有限的(de)(de)設(she)備。未來(lai)的(de)(de)方(fang)案還應(ying)注(zhu)重采(cai)用量化技術，降低模(mo)型(xing)參數(shu)的(de)(de)精度（如從浮點數(shu)到整數(shu)），從而大幅(fu)減(jian)少模(mo)型(xing)大小(xiao)，加快(kuai)推理(li)(li)時間，同時降低功耗。此外，無人機還可以(yi)(yi)受益于(yu)邊緣(yuan)計(ji)算服務(wu)，這種服務(wu)可以(yi)(yi)進行(xing)本地數(shu)據(ju)處理(li)(li)，而無需將數(shu)據(ju)傳回中央服務(wu)器。這降低了持(chi)續高帶寬連接的(de)(de)必要性，并通過(guo)在無人機和(he)邊緣(yuan)設(she)備之間分配計(ji)算負荷來(lai)幫(bang)助執行(xing)復雜的(de)(de)模(mo)型(xing)。

此(ci)外，未(wei)來(lai)(lai)的(de)(de)(de)(de)硬件設計(ji)應明確(que)針(zhen)(zhen)對人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)任務。采用(yong)(yong) GPU。針(zhen)(zhen)對人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)干擾進行(xing)優(you)化的(de)(de)(de)(de) FPGA 或 ASIC 可顯著提(ti)高(gao)功(gong)耗(hao)和計(ji)算(suan)效(xiao)率(lv)，與通用(yong)(yong)處理(li)器相比，每瓦性(xing)能(neng)(neng)更(geng)優(you)越。模型(xing)(xing)提(ti)煉是未(wei)來(lai)(lai)可以(yi)(yi)(yi)(yi)重(zhong)點研(yan)究的(de)(de)(de)(de)另(ling)一種有(you)效(xiao)策(ce)略，它包括訓練一個(ge)較小(xiao)的(de)(de)(de)(de) “學生 ”模型(xing)(xing)來(lai)(lai)復制較大(da)的(de)(de)(de)(de) “教師 ”模型(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)。經過提(ti)煉的(de)(de)(de)(de)模型(xing)(xing)可以(yi)(yi)(yi)(yi)保持較高(gao)的(de)(de)(de)(de)精確(que)度(du)，但只(zhi)需要很少的(de)(de)(de)(de)計(ji)算(suan)資源(yuan)，因此(ci)適合部署(shu)在功(gong)能(neng)(neng)有(you)限的(de)(de)(de)(de)設備上。根據當前需求和可用(yong)(yong)電力(li)動態調整計(ji)算(suan)資源(yuan)的(de)(de)(de)(de)系統可以(yi)(yi)(yi)(yi)優(you)化電力(li)使(shi)用(yong)(yong)。例如(ru)，當電池電量較低或無需進行(xing)詳(xiang)細處理(li)時，無人(ren)機可以(yi)(yi)(yi)(yi)部署(shu)簡(jian)化版模型(xing)(xing)[170]。因此(ci)，未(wei)來(lai)(lai)關(guan)注這些策(ce)略可以(yi)(yi)(yi)(yi)大(da)大(da)提(ti)高(gao)將復雜的(de)(de)(de)(de)大(da)型(xing)(xing)語言(yan)模型(xing)(xing)集成(cheng)到無人(ren)機系統中(zhong)的(de)(de)(de)(de)可行(xing)性(xing)。這些方法(fa)有(you)助(zhu)于平衡(heng)模型(xing)(xing)性(xing)能(neng)(neng)與無人(ren)機平臺(tai)實(shi)際限制之間的(de)(de)(de)(de)權衡(heng)，確(que)保既能(neng)(neng)利用(yong)(yong)先進的(de)(de)(de)(de) NLP 功(gong)能(neng)(neng)，又(you)不影響(xiang)無人(ren)機的(de)(de)(de)(de)運(yun)行(xing)效(xiao)率(lv)。

減少延遲的技術

為了解決延(yan)遲(chi)問題，無(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)可(ke)以(yi)(yi)通(tong)過(guo)利(li)用先進(jin)的計算(suan)(suan)資(zi)源（如(ru)微(wei)處理(li)器、GPU 或定制(zhi) ASIC）來(lai)增(zeng)強(qiang)機(ji)(ji)(ji)載(zai)處理(li)能(neng)(neng)(neng)力，從而高效執行復(fu)雜(za)的機(ji)(ji)(ji)器學習算(suan)(suan)法。未來(lai)的方(fang)案應根據(ju)每個無(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)任務(wu)(wu)的具體要(yao)求，考慮計算(suan)(suan)能(neng)(neng)(neng)力和延(yan)遲(chi)之間(jian)的權衡，以(yi)(yi)有效地應對這些(xie)挑戰(zhan)。混合方(fang)法可(ke)能(neng)(neng)(neng)特別有效，即無(wu)人(ren)機(ji)(ji)(ji)在(zai)機(ji)(ji)(ji)上執行關鍵的實時處理(li)過(guo)程，而將更(geng)復(fu)雜(za)但時間(jian)敏感(gan)性(xing)較低的任務(wu)(wu)卸(xie)載(zai)到云端(duan)。因此，它可(ke)以(yi)(yi)平衡計算(suan)(suan)負(fu)載(zai)，并根據(ju)任務(wu)(wu)的緊迫(po)性(xing)和復(fu)雜(za)性(xing)優化響應時間(jian)。例如(ru)，集成(cheng)智能(neng)(neng)(neng)路由(you)算(suan)(suan)法可(ke)以(yi)(yi)在(zai)考慮當前(qian)網(wang)絡條件、任務(wu)(wu)復(fu)雜(za)性(xing)和處理(li)要(yao)求緊迫(po)性(xing)的情況下，動(dong)態確定處理(li)數據(ju)的最佳(jia)位置(zhi)。

此外(wai)，未(wei)來的(de)方案(an)還應探(tan)索穩健的(de)近場通(tong)信網(wang)絡(luo)和(he)邊(bian)緣(yuan)服務器(qi)部署的(de)可能(neng)性，以(yi)便在(zai)網(wang)絡(luo)邊(bian)緣(yuan)以(yi)更(geng)快的(de)處理速(su)度和(he)更(geng)低的(de)延遲執行計算密集型任(ren)務。

標準化工作和協議改進

將先進的(de)(de)大型(xing)語言模型(xing)集(ji)成(cheng)到無(wu)人機操(cao)作(zuo)中是一(yi)項復雜(za)的(de)(de)挑戰，因為(wei)這(zhe)些(xie)模型(xing)必須(xu)與現有(you)的(de)(de)各種無(wu)人機硬件和軟(ruan)件系統進行無(wu)縫交互[23]。無(wu)人機的(de)(de)各個組件，包(bao)括飛行控制(zhi)模塊、導航系統、通信協議和數(shu)據處理單元(yuan)，都有(you)各自獨特的(de)(de)規格和操(cao)作(zuo)需求。這(zhe)種多(duo)樣性可能導致(zhi)開(kai)發和測試時間延(yan)長(chang)，而這(zhe)是確保完全兼容和功能性所必需的(de)(de)。

未來的工作重點應(ying)放(fang)在采用(yong)模(mo)塊化系(xi)統(tong)設計上，以便(bian)在不破(po)壞(huai)整體系(xi)統(tong)完整性的情況下輕松添加、移(yi)除或更新(xin)各個組件(jian)[171]。此外，未來的工作必須確保(bao)不同的系(xi)統(tong)和(he)軟件(jian)應(ying)用(yong)程序即使(shi)是獨立開發的，也能進(jin)行(xing)有效(xiao)的通信和(he)協(xie)同工作。因(yin)此，它們可以采用(yong)無人機行(xing)業廣(guang)泛接受(shou)的標準化數(shu)據(ju)格式和(he)通信協(xie)議(yi)。這有助于大(da)型(xing)語言(yan)模(mo)型(xing)理(li)解并遵守既定(ding)標準，從而(er)使(shi)集成(cheng)過程更加順暢。

此外，今后的(de)工(gong)作重點應是采(cai)用(yong)分階段的(de)方法，逐步將大型語言(yan)模型集成到(dao)無人機系統中，以(yi)確保(bao)兼容性(xing)和(he)性(xing)能，并建立(li)一個由專門團隊進行定期更新、維護和(he)培訓的(de)系統框架，以(yi)適應技術進步并保(bao)持有(you)效集成。

可靠性增強策略

為(wei)了提高集成了 LLM 的(de)(de)(de)無人機通(tong)信系(xi)統的(de)(de)(de)可(ke)靠性，今(jin)后的(de)(de)(de)工(gong)作應側重于(yu)采(cai)用先進的(de)(de)(de)糾錯技術(shu)和穩健的(de)(de)(de)算法，以確保即使(shi)在(zai)不利條件下也能保持(chi)通(tong)信的(de)(de)(de)可(ke)靠性。對基于(yu) LLM 的(de)(de)(de)無人機系(xi)統進行初步測試時，還應考慮通(tong)信信道的(de)(de)(de)冗(rong)余性，使(shi)用多個通(tong)信信道和備份系(xi)統來防止(zhi)任何(he)單一信道出(chu)現(xian)故障。

未(wei)來的(de)(de)(de)(de)工作還應該側重(zhong)于(yu)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)驅(qu)(qu)動(dong)的(de)(de)(de)(de)預測(ce)性(xing)維(wei)護，通(tong)過集(ji)成人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)工具(ju)來預測(ce)和(he)(he)安排維(wei)護，以防止故障發(fa)生。這(zhe)有(you)助于(yu)最(zui)大限度地減少停機時間，延長通(tong)信組件(jian)的(de)(de)(de)(de)使(shi)用壽命[68]。此外，未(wei)來的(de)(de)(de)(de)方案應采用動(dong)態路由(you)和(he)(he)頻(pin)譜管理技(ji)術，實施人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)驅(qu)(qu)動(dong)的(de)(de)(de)(de)動(dong)態路由(you)算法(fa)(fa)和(he)(he)頻(pin)譜管理方法(fa)(fa)，以優化數據傳輸的(de)(de)(de)(de)可用頻(pin)率(lv)和(he)(he)路徑。這(zhe)種方法(fa)(fa)有(you)利于(yu)適應不斷變化的(de)(de)(de)(de)環境條件(jian)和(he)(he)通(tong)信流量(liang)，提(ti)(ti)高(gao)整個(ge)系統的(de)(de)(de)(de)彈性(xing)。此外，還必須(xu)對集(ji)成了 LLM 的(de)(de)(de)(de)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機系統廣泛開展基于(yu)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)培訓和(he)(he)模擬，以確(que)保它們能(neng)(neng)夠處(chu)理各種操作環境和(he)(he)突發(fa)情況，從(cong)而提(ti)(ti)高(gao)可靠性(xing)。

未來的工作還應強(qiang)調建立實時監控和決策支持(chi)系(xi)統(tong)[29]。這(zhe)些系(xi)統(tong)至關重要，因為它們能(neng)對無人飛(fei)行(xing)器(qi)的健康和通信狀態進行(xing)持(chi)續評估(gu)，并能(neng)提出建議或(huo)自動采取糾正措(cuo)施。

干擾緩解方案

基(ji)(ji)于 LLM 的(de)無(wu)人機通信在各個領(ling)域都需要(yao)干擾緩解方案，從商業(ye)快遞(di)服務到基(ji)(ji)本的(de)應急響應行動，不一而(er)足。為(wei)了滿足這些需求，未來(lai)的(de)研究(jiu)必須開發(fa)出能夠實時動態識別(bie)和緩解干擾的(de)先(xian)進(jin)信號處理算法 [172]。這涉(she)及采用機器(qi)學習模型，特別(bie)是基(ji)(ji)于歷史數據和實時輸入預測(ce)和抵消干擾模式(shi)的(de)深(shen)度學習技術 [173，174]。

此外，新方(fang)案還應(ying)探索(suo)波束(shu)成形技(ji)(ji)術，以(yi)(yi)提高信號清晰度(du)和(he)(he)強度(du)。這(zhe)可(ke)以(yi)(yi)通過實施智(zhi)能天線(xian)技(ji)(ji)術來實現，該(gai)技(ji)(ji)術可(ke)自(zi)適應(ying)地聚焦和(he)(he)引導(dao)波束(shu)遠離(li)干擾源，或使(shi)用多天線(xian)發送和(he)(he)接(jie)收信號，從(cong)而減少干擾影(ying)響[175, 176]。加強頻(pin)(pin)譜(pu)管理策略對于優(you)化頻(pin)(pin)率使(shi)用、避免(mian)造成或遭受干擾也(ye)至關(guan)重要(yao)。這(zhe)包括開發 LLM 驅動模型，根(gen)據無人機的(de)任務要(yao)求(qiu)和(he)(he)頻(pin)(pin)譜(pu)環境動態(tai)分配(pei)帶寬和(he)(he)調(diao)整(zheng)頻(pin)(pin)率。

未(wei)來的工(gong)作(zuo)重點還(huan)應(ying)放在集成認知無線電(dian)功(gong)能上，使無人(ren)機通信系統能夠自動改變頻(pin)率以避(bi)免干擾。探索開(kai)發 LLM 算法可使無人(ren)機感知其(qi)運行環境，并在必要時(shi)就跳頻(pin)或調制調整做出智能決策。

此(ci)外，改進無(wu)(wu)人(ren)飛行器之間的網絡協調以(yi)共(gong)同管(guan)理和緩解干(gan)擾(rao)也(ye)至關重要(yao)。這需要(yao)未來對(dui)分散決(jue)策模型(xing)進行研究，通(tong)(tong)過大型(xing)語(yu)言模型(xing)，無(wu)(wu)人(ren)機能(neng)夠共(gong)享干(gan)擾(rao)源信(xin)息，并協同決(jue)定最佳(jia)通(tong)(tong)信(xin)路徑和協議。此(ci)外，加強無(wu)(wu)人(ren)機通(tong)(tong)信(xin)以(yi)抵御可(ke)能(neng)造成干(gan)擾(rao)或(huo)破(po)壞通(tong)(tong)信(xin)的惡意攻(gong)擊也(ye)至關重要(yao)。另一個重點領域(yu)是利用(yong)大型(xing)語(yu)言模型(xing)開發檢測和響(xiang)應系(xi)統(tong)，以(yi)識別和消除復雜的信(xin)號干(gan)擾(rao)和欺騙技術。

監管宣傳和政策建議

隨(sui)著(zhu)基于(yu) LLM 的(de)無(wu)(wu)(wu)人(ren)機通(tong)信系統越(yue)來越(yue)多地融入(ru)各行各業[132]，有關(guan)這些技(ji)術的(de)監(jian)管(guan)宣傳和(he)(he)政策建議的(de)未(wei)來方向和(he)(he)研(yan)究(jiu)機會也(ye)越(yue)來越(yue)重(zhong)要(yao)。未(wei)來的(de)主要(yao)重(zhong)點應是制(zhi)定(ding)全(quan)(quan)面(mian)的(de)政策，解決(jue)安全(quan)(quan)、隱私(si)和(he)(he)道德標準問(wen)題，同時(shi)促進無(wu)(wu)(wu)人(ren)機操(cao)作的(de)創新和(he)(he)集(ji)成(cheng)。這需要(yao)與(yu)監(jian)管(guan)機構(gou)合作，制(zhi)定(ding)明確的(de)指導方針，以適(shi)應 LLM 和(he)(he)無(wu)(wu)(wu)人(ren)機技(ji)術的(de)快速發展(zhan)。

未來的(de)(de)(de)(de)工作必(bi)(bi)須確保(bao)數(shu)據(ju)(ju)通(tong)信的(de)(de)(de)(de)安(an)全性，因為(wei)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機要(yao)處理和(he)(he)傳(chuan)輸大量潛在的(de)(de)(de)(de)敏感數(shu)據(ju)(ju) [177]。因此，必(bi)(bi)須采取措(cuo)施保(bao)護這些數(shu)據(ju)(ju)免遭破壞和(he)(he)未經(jing)授權的(de)(de)(de)(de)訪問(wen)(wen)，同時保(bao)障數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)完整(zheng)性和(he)(he)個人(ren)(ren)(ren)隱私 [178]。此外(wai)，今后(hou)的(de)(de)(de)(de)工作應繼續關注(zhu)制定(ding)(ding)(ding)空域使用(yong)法(fa)規，通(tong)過確定(ding)(ding)(ding)無(wu)人(ren)(ren)(ren)機如何與現有(you)空中(zhong)交(jiao)通(tong)融合以及定(ding)(ding)(ding)義無(wu)人(ren)(ren)(ren)機操作的(de)(de)(de)(de)特定(ding)(ding)(ding)區(qu)域或高度來防止沖突和(he)(he)事(shi)故(gu)。與此同時，隨(sui)著無(wu)人(ren)(ren)(ren)機越來越多(duo)地(di)基(ji)于人(ren)(ren)(ren)工智能做出(chu)自主決(jue)策，確定(ding)(ding)(ding)人(ren)(ren)(ren)工智能決(jue)策的(de)(de)(de)(de)問(wen)(wen)責(ze)(ze)措(cuo)施至關重(zhong)(zhong)要(yao)；如果這些決(jue)策導致不良后(hou)果，確定(ding)(ding)(ding)由誰(shui)負(fu)責(ze)(ze)至關重(zhong)(zhong)要(yao)。因此，制定(ding)(ding)(ding)人(ren)(ren)(ren)工智能行為(wei)標(biao)準，確保(bao)人(ren)(ren)(ren)工智能系統透明，其行為(wei)可追(zhui)溯，并建立法(fa)律框架來解(jie)決(jue)責(ze)(ze)任和(he)(he)合規問(wen)(wen)題。此外(wai)，隨(sui)著技術的(de)(de)(de)(de)發展，持(chi)續監(jian)測和(he)(he)修訂這些政策對于維(wei)持(chi)一(yi)個支持(chi)技術進(jin)步(bu)和(he)(he)保(bao)護公眾利益的(de)(de)(de)(de)環境至關重(zhong)(zhong)要(yao)[15]。

結論

本文(wen)介(jie)紹(shao)了(le)(le)(le)大型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)與無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)變革潛力，開創了(le)(le)(le)自主(zhu)系(xi)統(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)新時代。我(wo)們全面分析了(le)(le)(le) LLM 架構(gou)(gou)，評估(gu)了(le)(le)(le)它們在(zai)增強無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)能力方面的(de)(de)(de)(de)(de)適用(yong)(yong)(yong)性(xing)(xing)。我(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要貢獻包括詳細評估(gu)了(le)(le)(le)用(yong)(yong)(yong)于無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de) LLM 架構(gou)(gou)，并探索了(le)(le)(le)基(ji)(ji)于 LLM 的(de)(de)(de)(de)(de)前(qian)沿無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)架構(gou)(gou)。這為開發更加(jia)精密、智能和(he)(he)反(fan)應(ying)靈(ling)敏(min)的(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)操作(zuo)鋪平了(le)(le)(le)道路。此(ci)外，通(tong)過(guo) LLM 集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)改進光譜傳感和(he)(he)共享(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)重點為數據處(chu)理的(de)(de)(de)(de)(de)進步開辟了(le)(le)(le)新的(de)(de)(de)(de)(de)途徑，這對無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)系(xi)統(tong)內的(de)(de)(de)(de)(de)穩健決策至(zhi)關(guan)重要。我(wo)們展示了(le)(le)(le)通(tong)過(guo)集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)大型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)而擴大的(de)(de)(de)(de)(de)現有無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)應(ying)用(yong)(yong)(yong)范(fan)圍。我(wo)們強調(diao)了(le)(le)(le)這是(shi)如(ru)何使無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)在(zai)各種應(ying)用(yong)(yong)(yong)中具有更強的(de)(de)(de)(de)(de)自主(zhu)性(xing)(xing)和(he)(he)更有效的(de)(de)(de)(de)(de)響應(ying)能力，并最終提高(gao)不(bu)同領(ling)(ling)域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)可靠性(xing)(xing)和(he)(he)功能性(xing)(xing)。本文(wen)最后概述了(le)(le)(le)未(wei)來(lai)需要研究的(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)領(ling)(ling)域(yu)，以(yi)充分發揮 LLM-UAV 集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)優勢。所討論的(de)(de)(de)(de)(de)進展為未(wei)來(lai)奠定了(le)(le)(le)基(ji)(ji)礎，在(zai)未(wei)來(lai)，無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)將超越其傳統(tong)角色，發展成(cheng)(cheng)為復雜集(ji)(ji)成(cheng)(cheng)系(xi)統(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)組成(cheng)(cheng)部分，釋放人(ren)(ren)工(gong)智能的(de)(de)(de)(de)(de)全部潛力。這項工(gong)作(zuo)可以(yi)作(zuo)為持續技術進步的(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)石(shi)，推動(dong)我(wo)們走向這樣一個未(wei)來(lai)：大型(xing)語(yu)言(yan)模型(xing)和(he)(he)無(wu)(wu)(wu)人(ren)(ren)機(ji)技術之間的(de)(de)(de)(de)(de)協同作(zuo)用(yong)(yong)(yong)可以(yi)通(tong)過(guo)實現前(qian)所未(wei)有的(de)(de)(de)(de)(de)自動(dong)化和(he)(he)高(gao)效率水平來(lai)徹底(di)改變各個領(ling)(ling)域(yu)。

隨著網絡信息和人工智能技術的快速發展，態勢感知（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ，ＳＡ）正在由傳 統的以人為主轉向人機智能融合發展階段，構建人機融合的 ＳＡ 生態系統將成為未來戰場勝負的 重要決定因素。 未來的 ＳＡ 是智能化的人、機、環境在各方面深度交互形成的人機融合新型“計算－ 算計”博弈系統。 本文面向人機智能融合 ＳＡ 生態系統的建設，探討了新型 ＳＡ 技術的概念、發展歷 程，提出人機智能融合 ＳＡ 體系架構和框架模型，構建了深度學習、強化學習、遷移學習人機融合技 術的智能 ＳＡ 典型應用模型。 最后，展望人機融合智慧技術面臨的挑戰，把握未來的發展趨勢，對 構建新型的 ＳＡ 生態系統提供參考借鑒。 隨著戰場感知獲取、信息傳輸處理和指揮控制 技術的快速發展，未來的戰爭形態和作戰樣式正在 經歷快速的變革。 戰爭形態已從機械化到信息化再 到智能化不斷演變，海［１］ 、陸、空［２］ 、天［３］ 、電磁［４］ 、 網絡［５］空間的六維戰爭環境將變得越來越龐大和 復雜，各種軍事威脅和對抗方式層出不窮。 傳統的 態勢感知技術過度依賴于作戰和指揮人員，作戰方 式單一、戰場信息感知不全、裝備智能化協同不足， 導致了人員很難連續快速地從大量的繁雜冗余、互 相關聯的感知信息中獲取感興趣的關鍵、有價值戰 場態勢信息，在短時間內做出多域聯動和準確反應， 形 成 協 同 認 知 并 做 出 快 速 合 理 的 判 斷 與 決 策 控制［６－８］ 。 在未來信息化生存和作戰條件下，任何軍事作 戰行動都在六維空間中展開，需要相互配合形成綜 合效能優勢。 隨著各種先進智能化技術和模型算法 的快速興起、迭代進展以及在軍事領域中的廣泛應 用，將徹底改變指揮和作戰人員的認知水平、作戰思 維、作戰方式、作戰范圍，傳統的態勢感知（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ? ａｌ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ，ＳＡ） 技術和能力建設正面臨巨大的 挑戰［９－１６］ 。

在不斷發展的(de)(de)(de)技術和(he)(he)戰略(lve)(lve)分析領(ling)域，有兩(liang)個(ge)(ge)領(ling)域因其(qi)深遠的(de)(de)(de)影響(xiang)和(he)(he)有趣的(de)(de)(de)可(ke)能(neng)(neng)性而(er)(er)脫穎而(er)(er)出：人工智能(neng)(neng) （AI） 和(he)(he)博(bo)弈論。乍一(yi)看，它們可(ke)能(neng)(neng)看起(qi)來很(hen)不同——人工智能(neng)(neng)是(shi)計算(suan)機(ji)科學的(de)(de)(de)一(yi)個(ge)(ge)分支，致力于創造智能(neng)(neng)機(ji)器，而(er)(er)博(bo)弈論則(ze)是(shi)研究競(jing)爭環境中的(de)(de)(de)戰略(lve)(lve)決策。然而(er)(er)，當這(zhe)兩(liang)個(ge)(ge)領(ling)域融(rong)合在一(yi)起(qi)時，它們開啟了一(yi)個(ge)(ge)新(xin)的(de)(de)(de)可(ke)能(neng)(neng)性領(ling)域，徹底改變(bian)了我們處理和(he)(he)解(jie)決復雜(za)戰略(lve)(lve)問題的(de)(de)(de)方式(shi)。

人(ren)工智能和博(bo)弈(yi)論(lun)的(de)(de)(de)(de)交集(ji)不(bu)僅(jin)僅(jin)是(shi)一個(ge)技術聯盟;它代表了(le)我們(men)對戰略(lve)、決策和預測分析的(de)(de)(de)(de)理解的(de)(de)(de)(de)范(fan)式轉變。人(ren)工智能帶來了(le)其無與倫比的(de)(de)(de)(de)計算(suan)(suan)能力、處理大量數(shu)據集(ji)的(de)(de)(de)(de)能力和先進的(de)(de)(de)(de)算(suan)(suan)法。另一方(fang)面，博(bo)弈(yi)論(lun)為理解競爭(zheng)和合作互(hu)動(dong)的(de)(de)(de)(de)動(dong)態提供了(le)一個(ge)框架，無論(lun)是(shi)在個(ge)人(ren)、公(gong)司(si)還是(shi)國家之間。它們(men)共(gong)同創建了(le)一個(ge)強大的(de)(de)(de)(de)工具包，用于駕馭錯綜復雜的(de)(de)(de)(de)戰略(lve)決策世界(jie)。

在當(dang)今數字(zi)時代，這種融合(he)尤為(wei)有效(xiao)，因為(wei)數字(zi)時代數據豐(feng)富，計算能(neng)力(li)不斷(duan)擴(kuo)展。人工智能(neng)的(de)學(xue)習、適應(ying)和決策能(neng)力(li)越來越類似于(yu)人類的(de)戰略思維，這是博弈(yi)論的(de)一個核(he)心方面(mian)。隨著(zhu)人工智能(neng)系統變得越來越復雜，它們不僅在學(xue)習下國(guo)際象棋(qi)或圍棋(qi)等游戲。盡管如(ru)此，它們也被應(ying)用于(yu)戰略互動至關重要的(de)現實世(shi)界場景——從金融市場到(dao)國(guo)際外(wai)交。

在本文(wen)中，我(wo)們(men)將踏上(shang)人(ren)工(gong)智能(neng)和博弈論(lun)的(de)(de)(de)探索之旅。我(wo)們(men)將深入研(yan)究它們(men)的(de)(de)(de)歷史背景，研(yan)究人(ren)工(gong)智能(neng)如(ru)何用于解(jie)決(jue)復雜的(de)(de)(de)博弈論(lun)問題，并(bing)展望這個(ge)令人(ren)興奮的(de)(de)(de)跨學科領(ling)域的(de)(de)(de)未來。通過了解(jie)人(ren)工(gong)智能(neng)和博弈論(lun)之間(jian)的(de)(de)(de)協同作用，我(wo)們(men)可以深入了解(jie)戰(zhan)略決(jue)策的(de)(de)(de)未來——一個(ge)機器(qi)競爭和制定戰(zhan)略的(de)(de)(de)未來。

人工智能和博弈論的歷史背景和里程碑

人工智能在(zai)戰略博(bo)弈和(he)博(bo)弈論領(ling)域的(de)旅程始于(yu)不起眼但(dan)意義重大的(de)一(yi)(yi)步。最早的(de)里程碑之一(yi)(yi)是IBM的(de)“深藍”（Deep Blue）的(de)誕生，這(zhe)(zhe)是一(yi)(yi)款國際象棋計算機，在(zai)1997年擊(ji)敗(bai)了世界(jie)冠軍加里·卡斯(si)帕(pa)羅夫(fu)（Garry Kasparov）。這(zhe)(zhe)一(yi)(yi)事件標志著一(yi)(yi)個關(guan)鍵時刻(ke)，展示了人工智能在(zai)掌握需(xu)要深入戰略思(si)維的(de)游戲方面的(de)潛力。

繼深藍(lan)之后，人(ren)工智能(neng)領(ling)域繼續發展(zhan)，處(chu)理更復雜的(de)游戲。一(yi)(yi)個(ge)里程碑式的(de)成就是谷歌DeepMind的(de)AlphaGo，它在2016年擊(ji)敗了(le)世界冠軍圍棋(qi)選手李世石。圍棋(qi)，一(yi)(yi)個(ge)以其大(da)量(liang)可能(neng)的(de)位置和(he)(he)對直覺的(de)依(yi)賴而聞名的(de)游戲，對人(ren)工智能(neng)來(lai)說是一(yi)(yi)個(ge)重大(da)挑戰。AlphaGo的(de)勝(sheng)利證明(ming)了(le)人(ren)工智能(neng)在學習和(he)(he)制定戰略方面的(de)先進能(neng)力，遠(yuan)遠(yuan)超出了(le)蠻(man)力計算。

在這些發(fa)展的同時(shi)，人工智(zhi)(zhi)能(neng)開始(shi)納入博弈論的原理(li)。博弈論的理(li)性決策者之間沖突與合(he)作的數學模(mo)(mo)型為人工智(zhi)(zhi)能(neng)算法模(mo)(mo)擬和(he)分析(xi)戰(zhan)略互動提供了一個框架。這種整合(he)使人工智(zhi)(zhi)能(neng)能(neng)夠超越游戲，應用于現實世界(jie)的場景，如(ru)經濟建模(mo)(mo)、政治戰(zhan)略和(he)社會行(xing)為分析(xi)。

機器學(xue)習是人工(gong)智能的(de)一個子(zi)集(ji)，專注(zhu)于構建從(cong)數(shu)據(ju)中學(xue)習的(de)系(xi)統，機器學(xue)習的(de)集(ji)成進一步推動(dong)了(le)人工(gong)智能的(de)能力。強(qiang)化(hua)學(xue)習等技術，人工(gong)智能系(xi)統通過(guo)執行動(dong)作(zuo)和觀察結果來學(xue)習決策(ce)，在(zai)開(kai)發能夠在(zai)動(dong)態環境中適應和優化(hua)策(ce)略的(de)人工(gong)智能方面發揮(hui)了(le)重要作(zuo)用。

人工智能(neng)在(zai)預(yu)測博弈論中的應用標(biao)志著另一個重(zhong)要(yao)的里程碑。人工智能(neng)系(xi)統經(jing)過訓練，可(ke)以預(yu)測戰略(lve)場景中的結果，考慮眾多變量和(he)潛在(zai)策(ce)略(lve)。事實證明，這(zhe)種能(neng)力在(zai)金融和(he)經(jing)濟等領域非(fei)常寶貴，在(zai)這(zhe)些領域，預(yu)測市場趨勢(shi)和(he)消費(fei)者行為至關重(zhong)要(yao)。

隨著人工智(zhi)能(neng)系統越(yue)來越(yue)善(shan)于制定戰(zhan)略(lve)，出現了倫理(li)方面(mian)的(de)(de)(de)考慮，特別是在軍(jun)事戰(zhan)略(lve)和監視等敏(min)感領域的(de)(de)(de)使用(yong)方面(mian)。隨著我們邁向未來，圍繞人工智(zhi)能(neng)在戰(zhan)略(lve)決策中的(de)(de)(de)道德使用(yong)問題的(de)(de)(de)辯(bian)論仍然是一個關鍵的(de)(de)(de)討論。

人工智能在解決博弈論問題中的應用

人(ren)工智(zhi)能在(zai)博弈論中(zhong)的(de)應用(yong)(yong)在(zai)很(hen)大(da)程度上延伸到了經濟學(xue)(xue)和政治學(xue)(xue)領域。在(zai)經濟學(xue)(xue)中(zhong)，人(ren)工智(zhi)能算法用(yong)(yong)于模(mo)(mo)擬(ni)市場行為、模(mo)(mo)擬(ni)競爭性(xing)商業場景(jing)和優化定價策(ce)略(lve)。在(zai)政治學(xue)(xue)中(zhong)，人(ren)工智(zhi)能有助于模(mo)(mo)擬(ni)選舉策(ce)略(lve)、外交談判和沖突解決。

示例(li)：市(shi)場(chang)分析中的(de)人(ren)工智(zhi)能(neng) 考(kao)慮一個(ge)簡(jian)單(dan)的(de)市(shi)場(chang)場(chang)景，公司在價(jia)格(ge)上競爭(zheng)。人(ren)工智(zhi)能(neng)算法可用于(yu)模擬該(gai)市(shi)場(chang)并(bing)預測均衡價(jia)格(ge)。

在政(zheng)治戰略(lve)方(fang)面，人工智能可以模(mo)擬(ni)選(xuan)(xuan)舉(ju)場景(jing)，考(kao)慮選(xuan)(xuan)民偏(pian)好、競(jing)選(xuan)(xuan)策略(lve)和(he)媒(mei)體(ti)影響等因素。這些模(mo)擬(ni)有助(zhu)于了解選(xuan)(xuan)舉(ju)政(zheng)治的動態，并制定有效的競(jing)選(xuan)(xuan)策略(lve)。 、

機器學習與預測博弈論

機器(qi)學習(xi)是人工智能(neng)的一個動態子集，它大大增強了博弈(yi)論(lun)的預測能(neng)力。通過(guo)(guo)分析(xi)模(mo)式(shi)和學習(xi)數據，機器(qi)學習(xi)模(mo)型(xing)可以(yi)預測各種(zhong)博弈(yi)論(lun)場景(jing)中的結果(guo)，為(wei)戰略決策過(guo)(guo)程提供有價值的見(jian)解。

在博弈論中，預(yu)測(ce)建模(mo)涉及根據(ju)歷史數據(ju)和概率算法(fa)預(yu)測(ce)玩家(jia)的(de)行動和反應(ying)。神經網絡(luo)、決策樹和強化學(xue)習(xi)算法(fa)等機器學(xue)習(xi)模(mo)型擅長處理這(zhe)些復(fu)雜的(de)場景。它(ta)們(men)可(ke)(ke)以處理龐大的(de)數據(ju)集，找出可(ke)(ke)能無法(fa)立即顯(xian)現(xian)的(de)模(mo)式(shi)和戰略，為戰略規劃提供預(yu)測(ce)優勢。

在商(shang)業競(jing)爭戰略(lve)領域，機器學習模(mo)型(xing)被用來模(mo)擬(ni)市(shi)場(chang)情景(jing)，預(yu)測各種(zhong)戰略(lve)舉措的(de)結果(guo)。例如，公司可以利用這些模(mo)型(xing)來預(yu)測競(jing)爭對手(shou)對新產品發(fa)布、定價變化(hua)或(huo)營銷活動的(de)反(fan)應。這種(zhong)預(yu)測能(neng)力使企業能(neng)夠更有效(xiao)地制定戰略(lve)，在激烈的(de)市(shi)場(chang)競(jing)爭中領先(xian)一步。

行為博弈論中的人工智能

人工智能（AI）在行(xing)(xing)為博弈論(lun)領域發揮著(zhu)越來越重要的(de)作用(yong)，行(xing)(xing)為博弈論(lun)是(shi)一門結(jie)合了經濟學(xue)、心理學(xue)和戰(zhan)略決策學(xue)等元素的(de)學(xue)科(ke)。人工智能在這(zhe)一領域的(de)貢獻(xian)圍繞著(zhu)理解和預測博弈論(lun)背景下的(de)人類行(xing)(xing)為，為個人如何在戰(zhan)略情況下做出決策提供(gong)了新的(de)視角。

行為(wei)(wei)博弈論(lun)傳(chuan)統上依賴(lai)心理學見解來解釋為(wei)(wei)什(shen)(shen)么(me)人(ren)(ren)們有時(shi)會(hui)在戰略博弈中(zhong)做出非理性或(huo)意想不(bu)到的(de)決(jue)策(ce)。人(ren)(ren)工智能(neng)，尤其是機器學習(xi)模(mo)(mo)(mo)型，通過分(fen)(fen)析大量的(de)行為(wei)(wei)數(shu)據，加(jia)強了對這一問題的(de)理解。這些模(mo)(mo)(mo)型可以識別人(ren)(ren)類決(jue)策(ce)中(zhong)的(de)模(mo)(mo)(mo)式和異常現(xian)象，而這些模(mo)(mo)(mo)式和異常現(xian)象在傳(chuan)統分(fen)(fen)析中(zhong)可能(neng)并不(bu)明(ming)顯(xian)。例如，人(ren)(ren)工智能(neng)有助于理解為(wei)(wei)什(shen)(shen)么(me)人(ren)(ren)們在某(mou)些博弈中(zhong)會(hui)偏(pian)離納(na)什(shen)(shen)均衡，或(huo)者為(wei)(wei)什(shen)(shen)么(me)他們會(hui)在經典博弈論(lun)預測會(hui)出現(xian)競爭的(de)情況下進(jin)行合作。

考慮一下 "最(zui)后通牒博(bo)弈"（Ultimatum Game），這是行為(wei)(wei)經濟學(xue)中的一個標準實驗(yan)。如果第二(er)個玩(wan)家(jia)拒(ju)絕這個提(ti)議(yi)，那么兩個玩(wan)家(jia)都將一無所獲。雖然傳統博(bo)弈論認為(wei)(wei)任何(he)非零(ling)提(ti)議(yi)都應被接受，但人(ren)類(lei)玩(wan)家(jia)經常會拒(ju)絕他們認為(wei)(wei)不公平的提(ti)議(yi)。人(ren)工智能(neng)模型可(ke)以(yi)分析此(ci)類(lei)博(bo)弈的數據，預(yu)測在什(shen)么情(qing)況下提(ti)議(yi)有可(ke)能(neng)被接受或拒(ju)絕，從(cong)而深入了解人(ren)類(lei)的公平與合作(zuo)觀念。

人工智能(neng)的預測(ce)能(neng)力在(zai)涉及復雜人類(lei)互動的游戲(xi)中尤其有(you)用(yong)。通(tong)過(guo)分析(xi)類(lei)似游戲(xi)的歷史數據，人工智能(neng)可(ke)以預測(ce)玩家在(zai)未(wei)來(lai)游戲(xi)中可(ke)能(neng)的行(xing)為。這(zhe)種能(neng)力不(bu)僅在(zai)學術上很有(you)意義(yi)，在(zai)市場研究、政治競選和談(tan)判策略等領域也(ye)有(you)實際應用(yong)。

人工智能在博弈論中的未來前景和潛在影響

展(zhan)望未(wei)來，人(ren)工智(zhi)能(neng)（AI）與(yu)(yu)博弈論的(de)交匯蘊含著實現(xian)變革(ge)性突破的(de)巨大(da)潛力(li)。人(ren)工智(zhi)能(neng)技術的(de)飛速發(fa)展(zhan)與(yu)(yu)博弈論的(de)深刻見解相結(jie)合(he)，有望徹底改變各行各業和全球政治的(de)戰略決策方式。

在(zai)戰略規劃領域，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)分(fen)析復雜情景和(he)(he)預測結(jie)果的能(neng)(neng)力將變(bian)(bian)得越來越復雜。我們可以(yi)預見，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)系(xi)統不僅能(neng)(neng)模擬(ni)商業和(he)(he)經(jing)濟領域的可能(neng)(neng)戰略，還(huan)能(neng)(neng)積極提出最(zui)佳(jia)行動方案。例如(ru)，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)可以(yi)預測市(shi)場(chang)波動并提出庫存策略建議，從而(er)徹底改(gai)變(bian)(bian)供應(ying)鏈管(guan)理(li)；人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)驅(qu)動的交易算法可以(yi)預測市(shi)場(chang)變(bian)(bian)化并做出實時反(fan)應(ying)，從而(er)改(gai)變(bian)(bian)金融市(shi)場(chang)。

在全球政(zheng)(zheng)治(zhi)中(zhong)，人(ren)工智能在博弈(yi)論(lun)中(zhong)的作用(yong)可(ke)以(yi)(yi)為解決沖(chong)突(tu)和外(wai)交(jiao)談判(pan)帶來(lai)開創(chuang)性(xing)的方法。可(ke)以(yi)(yi)開發(fa)人(ren)工智能系統來(lai)模擬(ni)國(guo)際沖(chong)突(tu)，并根據歷史數據、當前(qian)的政(zheng)(zheng)治(zhi)氣候和潛在的未來(lai)情(qing)景提出解決方案。這些系統可(ke)以(yi)(yi)協助人(ren)類外(wai)交(jiao)官了解不(bu)同(tong)外(wai)交(jiao)戰略可(ke)能產(chan)生的結果(guo)，幫助預防沖(chong)突(tu)和促進全球合(he)作。

人(ren)(ren)工智(zhi)能系統能夠在(zai)戰略規劃和(he)談判方(fang)面(mian)勝過(guo)人(ren)(ren)類(lei)(lei)，這一前景帶(dai)來了(le)令人(ren)(ren)興(xing)奮和(he)充滿(man)挑戰的(de)可能性(xing)。在(zai)商業領域，這種人(ren)(ren)工智(zhi)能可以(yi)談判合(he)同、優化交易(yi)，甚(shen)至參(can)與高(gao)層決策過(guo)程。然而，這也帶(dai)來了(le)有關透明度、公平性(xing)以(yi)及人(ren)(ren)類(lei)(lei)判斷在(zai)關鍵(jian)決策過(guo)程中的(de)作用(yong)等倫理(li)方(fang)面(mian)的(de)考慮。

結論：引領人工智能與博弈論的未來交匯點

當(dang)我們結束對(dui)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)（AI）與(yu)博弈論動態(tai)融合(he)的探索時，我們顯(xian)然站在了(le)戰略分析與(yu)決策新時代的懸崖邊上。從(cong)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)在戰略博弈中的歷(li)史里程(cheng)碑、先進的經濟應用、對(dui)人(ren)(ren)類(lei)行為(wei)的深刻洞察，到(dao)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)在博弈論中的未(wei)來猜想，我們描繪了(le)一幅快(kuai)速發(fa)展的圖景，其(qi)中蘊含著豐富(fu)的潛力，也充滿了(le)挑(tiao)戰。

回顧歷程： 我們的旅程始于對歷史(shi)的回顧，追溯人(ren)工智能從掌握(wo)國際象(xiang)棋和圍棋等棋類游戲到(dao)解決(jue)經(jing)濟學和政治學中復(fu)雜(za)博弈論問(wen)題(ti)的演(yan)變過程。這些里程碑不僅展示了人(ren)工智能日益增長的實力，也為人(ren)工智能更深入地融入戰略決(jue)策奠(dian)定了基礎。

人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)在(zai)(zai)經濟(ji)和(he)政(zheng)(zheng)治中的作用(yong)(yong)： 我們(men)深入(ru)研究了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)在(zai)(zai)博(bo)弈論中的高級經濟(ji)應用(yong)(yong)，探(tan)討了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)模(mo)型如何徹底(di)改變市場(chang)分析、消費者行為預(yu)測(ce)和(he)競爭性商業戰略。在(zai)(zai)政(zheng)(zheng)治領(ling)域(yu)，人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)在(zai)(zai)外交談判和(he)沖突解決建模(mo)方面的潛(qian)力預(yu)示著未來人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)將在(zai)(zai)維(wei)護全(quan)球和(he)平與穩定方面發(fa)揮至(zhi)關重(zhong)要的作用(yong)(yong)。

人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)視角(jiao)下(xia)(xia)的(de)人(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)行為：人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)在行為博弈(yi)論中(zhong)的(de)探索(suo)揭示了人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)如何促進我們對人(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)決(jue)策的(de)理解。通過分(fen)析有關人(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)行為的(de)大(da)量數據集，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)已(yi)開(kai)始揭示我們如何在戰略背景下(xia)(xia)做出選擇(ze)的(de)復雜性，為從實驗經濟學(xue)到社會心理學(xue)等領域提供了寶貴的(de)見(jian)解。

猜測人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)的(de)(de)未(wei)來(lai)影響： 展望(wang)未(wei)來(lai)，我們推測了人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)在(zai)博弈論中的(de)(de)未(wei)來(lai)，并設想了可能(neng)(neng)改(gai)變行業、重塑全球政治以及重新定義戰略談判性(xing)質(zhi)的(de)(de)突破(po)。人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)在(zai)戰略規劃方面超越人(ren)(ren)(ren)類的(de)(de)潛力(li)既帶(dai)來(lai)了令人(ren)(ren)(ren)興奮的(de)(de)可能(neng)(neng)性(xing)，也帶(dai)來(lai)了重大(da)的(de)(de)倫理(li)問題。

平(ping)衡技術進步與倫理責任： 當我們(men)(men)擁抱(bao)人工智(zhi)(zhi)(zhi)能和(he)博(bo)弈論的(de)(de)進步時，我們(men)(men)也必須(xu)認識到其(qi)對倫理和(he)社(she)會的(de)(de)影響。在將人工智(zhi)(zhi)(zhi)能融(rong)入戰略決策過程時，必須(xu)堅持透明、公平(ping)和(he)維護人類判(pan)斷力的(de)(de)原則。人工智(zhi)(zhi)(zhi)能在博(bo)弈論中的(de)(de)未來不僅關(guan)(guan)乎(hu)技術實力，還(huan)關(guan)(guan)乎(hu)用人工智(zhi)(zhi)(zhi)能增強人類智(zhi)(zhi)(zhi)慧，從而創(chuang)造(zao)一個更(geng)(geng)具戰略性、更(geng)(geng)知(zhi)情、更(geng)(geng)合(he)作的(de)(de)世界。

用心創新，擁抱未來(lai)： 總之，人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)與博(bo)弈(yi)論的(de)交叉代表(biao)著(zhu)一個充滿(man)無限可能(neng)的(de)前(qian)沿(yan)(yan)領域(yu)。它有望(wang)徹底改變(bian)我們處理和解(jie)決復雜戰略(lve)問題的(de)方式(shi)，為理解(jie)和塑造我們周圍(wei)的(de)世界提供新的(de)工(gong)(gong)具。在(zai)我們前(qian)進的(de)過(guo)程中，我們必須以審慎(shen)的(de)創新態度對待這(zhe)一前(qian)沿(yan)(yan)領域(yu)，確保人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)和博(bo)弈(yi)論的(de)進步(bu)能(neng)夠為更大(da)的(de)利(li)益(yi)服務，并(bing)以道德原則(ze)為指(zhi)導，深刻理解(jie)其對社會的(de)影(ying)響(xiang)。

參考來源：Enrique J. ávila Mu?oz

以人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)為(wei)代(dai)表的(de)(de)(de)(de)(de)新(xin)興技術(shu)(shu)正日(ri)益成為(wei)影響全(quan)球戰(zhan)(zhan)略(lve)穩(wen)(wen)定的(de)(de)(de)(de)(de)新(xin)變(bian)量。作為(wei)引領(ling)(ling)新(xin)一輪科(ke)技革命的(de)(de)(de)(de)(de)戰(zhan)(zhan)略(lve)技術(shu)(shu)，人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)在國(guo)家(jia)(jia)安(an)全(quan)和(he)軍(jun)事(shi)(shi)領(ling)(ling)域(yu)具有(you)顛覆性的(de)(de)(de)(de)(de)潛力(li)。世界主要軍(jun)事(shi)(shi)大國(guo)已(yi)將軍(jun)用人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)視為(wei)戰(zhan)(zhan)略(lve)競爭(zheng)新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de) 制(zhi)高(gao)點。人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)軍(jun)事(shi)(shi)化(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)加快(kuai)推(tui)進(jin)(jin)改變(bian)了傳(chuan)統戰(zhan)(zhan)爭(zheng)模式以及國(guo)際(ji)(ji)軍(jun)事(shi)(shi)競爭(zheng)態勢。在常規(gui)武器(qi)領(ling)(ling)域(yu)，人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)技術(shu)(shu)擁(yong)有(you)增強自主武器(qi)威(wei)(wei)懾、參(can)與輔助決策及 維護網絡安(an)全(quan)的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)，可(ke)以推(tui)動傳(chuan)統戰(zhan)(zhan)爭(zheng)模式的(de)(de)(de)(de)(de)顛覆性變(bian)革，加速戰(zhan)(zhan)爭(zheng)邁(mai)向智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)化(hua)。在核(he)(he)(he)武器(qi)領(ling)(ling)域(yu)，人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)技術(shu)(shu)與核(he)(he)(he)導(dao)彈預(yu)警系(xi)統、核(he)(he)(he)指揮(hui)和(he)控(kong)制(zhi)系(xi)統以及自主核(he)(he)(he)運載平臺迭代(dai)融合，可(ke)以增強核(he)(he)(he)國(guo)家(jia)(jia)核(he)(he)(he)威(wei)(wei)懾力(li)量，推(tui)動核(he)(he)(he)決策走向智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)化(hua)。從長遠角度來看(kan)，人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)技術(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)軍(jun)事(shi)(shi)化(hua)應(ying)用或將改變(bian)現(xian)有(you)戰(zhan)(zhan)略(lve)力(li)量的(de)(de)(de)(de)(de)平衡(heng)，削弱(ruo)核(he)(he)(he)國(guo)家(jia)(jia)核(he)(he)(he)威(wei)(wei)懾的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)，增加危機(ji)意(yi)外(wai)升級的(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)性，鼓勵軍(jun)備(bei)升級和(he)軍(jun)備(bei)競賽(sai)，沖擊和(he)挑戰(zhan)(zhan)以核(he)(he)(he)威(wei)(wei)懾力(li)量為(wei)基礎的(de)(de)(de)(de)(de)戰(zhan)(zhan)略(lve)穩(wen)(wen)定，進(jin)(jin)而(er)動搖甚至(zhi)可(ke)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng) 破壞(huai)現(xian)有(you)全(quan)球戰(zhan)(zhan)略(lve)穩(wen)(wen)定的(de)(de)(de)(de)(de)根基。國(guo)際(ji)(ji)社會應(ying)聚焦人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)軍(jun)事(shi)(shi)化(hua)過程中相(xiang)關技術(shu)(shu)、結構、機(ji)制(zhi)和(he)治理方(fang)面的(de)(de)(de)(de)(de)建設，探(tan)索降低人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)軍(jun)事(shi)(shi)應(ying)用引發戰(zhan)(zhan)略(lve)穩(wen)(wen)定風險的(de)(de)(de)(de)(de)路徑，為(wei)建立新(xin)型(xing)全(quan)球戰(zhan)(zhan)略(lve)穩(wen)(wen)定體系(xi)創造有(you)利條(tiao)件(jian)。

可解釋人工智能(neng)(neng)(XAI)通(tong)過增(zeng)強終端(duan)用(yong)戶對(dui)(dui)機器的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)任，正在(zai)(zai)(zai)改變(bian)人工智能(neng)(neng)(AI)領域。隨(sui)著連接(jie)設(she)備數(shu)量的(de)(de)(de)(de)(de)不斷增(zeng)長，物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(IoT)市(shi)場需要對(dui)(dui)終端(duan)用(yong)戶來(lai)說是值得信(xin)(xin)任的(de)(de)(de)(de)(de)。然而，現(xian)有文(wen)獻對(dui)(dui)于XAI在(zai)(zai)(zai)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)應用(yong)尚缺乏系統而全面(mian)的(de)(de)(de)(de)(de)綜述性工作(zuo)**。為了(le)(le)彌補(bu)這(zhe)一不足(zu)，在(zai)(zai)(zai)本文(wen)中(zhong)(zhong)，我(wo)(wo)們關(guan)注了(le)(le)XAI框(kuang)架(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)特點和(he)對(dui)(dui)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)的(de)(de)(de)(de)(de)支(zhi)持。我(wo)(wo)們介(jie)紹了(le)(le)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)應用(yong)中(zhong)(zhong)廣泛使用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)XAI服務，如安全增(zeng)強、醫療(liao)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(IoMT)、工業物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(IIoT)和(he)城市(shi)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(IoCT)**。通(tong)過適當的(de)(de)(de)(de)(de)例(li)子，提出了(le)(le)在(zai)(zai)(zai)這(zhe)些應用(yong)中(zhong)(zhong)XAI模(mo)型優(you)于物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)系統的(de)(de)(de)(de)(de)實現(xian)選擇(ze)，并總結了(le)(le)未(wei)來(lai)工作(zuo)的(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵推論(lun)。此外(wai)，我(wo)(wo)們介(jie)紹了(le)(le)邊緣XAI結構(gou)的(de)(de)(de)(de)(de)前沿發展(zhan)，以(yi)及(ji)對(dui)(dui)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)應用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)第六代(6G)通(tong)信(xin)(xin)服務的(de)(de)(de)(de)(de)支(zhi)持，以(yi)及(ji)關(guan)鍵推論(lun)。簡而言(yan)之，本文(wen)構(gou)成了(le)(le)針(zhen)對(dui)(dui)未(wei)來(lai)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)用(yong)例(li)需求的(de)(de)(de)(de)(de)基于XAI的(de)(de)(de)(de)(de)框(kuang)架(jia)開發的(de)(de)(de)(de)(de)第一個整(zheng)體(ti)匯編。

//www.zhuanzhi.ai/paper/60b70e12d1bbad0142aa263371444331

概述

可(ke)解釋人工智(zhi)能(XAI)由(you)于具有高(gao)度透(tou)明、可(ke)信賴(lai)、可(ke)解釋的(de)系(xi)統(tong)開發(fa)等諸多優點，越來(lai)越受(shou)到(dao)人們的(de)重視。人工智(zhi)能(AI)系(xi)統(tong)每天都(dou)在(zai)進化，具有更復雜的(de)功能。人工智(zhi)能也已(yi)經(jing)發(fa)展(zhan)到(dao)可(ke)以直接與機器交互(hu)的(de)水(shui)平。它已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)(wei)每一個商業(ye)運作(zuo)和(he)人類(lei)日(ri)常(chang)生(sheng)活的(de)一部(bu)分。然而，這些往(wang)往(wang)容易產生(sheng)模型(xing)偏差，缺乏(fa)代碼信心和(he)信任(ren)問題。為(wei)(wei)了管理(li)這些風(feng)險并保持(chi)(chi)AI模型(xing)的(de)透(tou)明度，XAI的(de)出現為(wei)(wei)系(xi)統(tong)提供(gong)了許多有意義的(de)解釋，而不會對所做的(de)決策(ce)或任(ren)何采納的(de)解決方(fang)案產生(sheng)任(ren)何混亂(luan)[1]。XAI對當前業(ye)務的(de)影響(xiang)可(ke)能會取(qu)代傳統(tong)的(de)AI系(xi)統(tong)，這些系(xi)統(tong)能夠在(zai)生(sheng)產、制造、供(gong)應鏈(lian)、金融部(bu)門(men)和(he)財富管理(li)方(fang)面產生(sheng)更大的(de)影響(xiang)，帶來(lai)更好的(de)增長和(he)可(ke)持(chi)(chi)續發(fa)展(zhan)。

近年來，XAI技術引起了業界和學術界的廣泛關注。該技術的發展已經取得了巨大的成功，從模型中做出了值得信賴的決策。XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)出現目(mu)前跨越了(le)大量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)程(cheng)序，這(zhe)些(xie)應(ying)用(yong)程(cheng)序推動了(le)對(dui)各(ge)個研究領域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)投資(zi)。XAI最流行(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)程(cheng)序包括醫(yi)療保健[2]、金融[3]、安全[4]、軍(jun)事[5]和(he)法律部(bu)門[6]。一(yi)般來說(shuo)，XAI技(ji)術(shu)已經證(zheng)明(ming)了(le)其潛力(li)(li)，目(mu)前需要(yao)可(ke)(ke)(ke)解釋(shi)(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)AI模(mo)型。一(yi)個使(shi)(shi)用(yong)XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實際例(li)子是國防(fang)部(bu)門[7]。此外，谷(gu)歌的(de)(de)(de)(de)(de)(de)云(yun)服務正在探索XAI部(bu)署可(ke)(ke)(ke)解釋(shi)(shi)(shi)和(he)包容性(xing)(xing)AI模(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛力(li)(li)[8]。作為XAI對(dui)物(wu)聯網(wang)(IoT)環境最成功的(de)(de)(de)(de)(de)(de)影響(xiang)之一(yi)，可(ke)(ke)(ke)解釋(shi)(shi)(shi)和(he)透明(ming)ML模(mo)型[9]承諾了(le)新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)策略來解釋(shi)(shi)(shi)黑箱決策系統[10]，基于(yu)(yu)(yu)新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)解釋(shi)(shi)(shi)風(feng)格[11]的(de)(de)(de)(de)(de)(de)設計，用(yong)于(yu)(yu)(yu)評(ping)估AI系統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)透明(ming)度和(he)可(ke)(ke)(ke)解釋(shi)(shi)(shi)性(xing)(xing)。用(yong)于(yu)(yu)(yu)解釋(shi)(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算法的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)術(shu)方(fang)面可(ke)(ke)(ke)以被(bei)物(wu)聯網(wang)系統用(yong)于(yu)(yu)(yu)確保XAI模(mo)型中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)倫理(li)方(fang)面。物(wu)聯網(wang)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)XAI系統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)個例(li)子是[4]，它已被(bei)證(zheng)明(ming)可(ke)(ke)(ke)以使(shi)(shi)用(yong)統計理(li)論(lun)在工業物(wu)聯網(wang)(IIoT)中(zhong)提供模(mo)型不(bu)可(ke)(ke)(ke)知的(de)(de)(de)(de)(de)(de)解釋(shi)(shi)(shi)，從而促進透明(ming)度的(de)(de)(de)(de)(de)(de)有效性(xing)(xing)。然而，涉及的(de)(de)(de)(de)(de)(de)挑戰(zhan)是隨機(ji)新樣本的(de)(de)(de)(de)(de)(de)考慮，這(zhe)需要(yao)解決高風(feng)險物(wu)聯網(wang)應(ying)用(yong)。通過(guo)使(shi)(shi)用(yong)基于(yu)(yu)(yu)LIME的(de)(de)(de)(de)(de)(de)XAI模(mo)型，可(ke)(ke)(ke)以學習域不(bu)變特征(zheng)來保證(zheng)信息處理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)(ke)信度，并且能夠(gou)提供可(ke)(ke)(ke)靠(kao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)解釋(shi)(shi)(shi)[12]。

XAI模型的一個關鍵挑戰是定制用于處理非線性數據的模型，這可以通過開發數據驅動的XAI模型[13]來規避。特別是(shi)，盡管完全可(ke)解(jie)釋(shi)的(de)模(mo)型(xing)(xing)還處(chu)于初(chu)級階段，XAI系統仍(reng)然需(xu)要能夠(gou)解(jie)決(jue)解(jie)釋(shi)和(he)可(ke)解(jie)釋(shi)性的(de)理(li)論和(he)實(shi)踐(jian)方(fang)面(mian)的(de)新模(mo)型(xing)(xing)。例如(ru)，物聯(lian)網(wang)設備中的(de)隱私和(he)數據保護(hu)可(ke)能無法由AI模(mo)型(xing)(xing)對(dui)模(mo)型(xing)(xing)如(ru)何做出決(jue)策進行(xing)足(zu)夠(gou)安全的(de)處(chu)理(li)。對(dui)物聯(lian)網(wang)應用(yong)的(de)一些解(jie)釋(shi)必須明(ming)確，特別是(shi)在醫療保健和(he)軍事應用(yong)中，XAI可(ke)以大大受益。因此，XAI技術(shu)有(you)望(wang)成為物聯(lian)網(wang)及其相關賦能技術(shu)的(de)可(ke)靠技術(shu)。

A. 動機

由于黑箱模型的不透明性，人工智能系統帶來的重大挑戰常常從倫理角度對信任構成威脅[14]。XAI模型固有的可解釋性是通過透明的方式做出決策來建立的，它允許在沒有任何爭論的情況下分享解釋。最近，XAI模型在交付可靠、透明和合乎道德的決策方面取得了重大進展。例如，開發了大量新穎的XAI模型，以提高具有高度倫理考慮的決策的透明度。因此，XAI模型也非常適合于大量的應用程序[7]。然而，物聯網應用的XAI支持非常有限，由于智能設備的資源限制，XAI支持受到了限制。將XAI的支持擴展到物聯網應用及其他領域，使學術和工業研究進入一個新的維度，這有可能維護在醫療保健、國防、工業和其他物聯網驅動的工業應用中所做決策的倫理關切和透明度。基于這一動機，大量的XAI模型已經部署在物聯網應用中，如醫療保健[2]、金融[3]、安全[4]、軍事[5]和法律部門[6]。此外，文獻報道了使用物聯網傳感器[15]進行故障預測的深度XAI模型和用于物聯網云系統[16]的端到端ML模型。更廣泛地說，XAI模型的新范圍還可以用來提供可信的解釋，并可以在大量的應用領域取代傳統的AI模型。B. XAI在物聯網中的作用通過對部署在環境中不同類型的物聯網設備所積累的數據進行適當的調查，從而可以感知特定場景中的活動。大多數識別技術通常基于人工智能技術，如ML和DL，可以提供精確的決策。AI在物聯網應用中的作用可以分為以下三個發展階段。

• **在第一(yi)類(lei)中(zhong)，從傳感器和物聯網收(shou)集(ji)數據(ju)，然(ran)后輸入AI算(suan)法或(huo)AI領(ling)域的ML算(suan)法。

• **第二個進(jin)步是利用AI改善物聯網(wang)服務(wu)。這可以(yi)像(xiang)對傳感器數(shu)(shu)據進(jin)行調查(cha)一(yi)樣簡單，比如(ru)這些數(shu)(shu)據是否(fou)越界，并試圖確定越界的原因(yin)，以(yi)及是否(fou)應該將數(shu)(shu)據輸入AI領域(yu)。

• **AI模型的(de)第三個作(zuo)用是監督物(wu)聯網領域的(de)AI元素，并在AI領域的(de)算法和ML系統之(zhi)間交換(huan)信息

通過為物聯網定義各種模型，我們可以觀察到AI領域推理物聯網領域細節的方法。例如，如果我們打算診斷故障，我們可以從物聯網領域的AI能力中提取數據。我們還(huan)可(ke)(ke)以(yi)開始查詢傳感器或數據源的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)靠性(xing)和可(ke)(ke)信性(xing)。然(ran)而，傳統(tong)人(ren)工智能(neng)技術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)使用(yong)(yong)缺(que)乏對(dui)開發框架(jia)所做的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)決(jue)策(ce)向人(ren)類提(ti)(ti)(ti)供(gong)解(jie)釋(shi)。獲(huo)取做出此類決(jue)策(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)明顯解(jie)釋(shi)，可(ke)(ke)以(yi)滿足在(zai)開發過(guo)程中更(geng)好(hao)地解(jie)釋(shi)模型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)多重(zhong)目標的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)需(xu)求，并同時提(ti)(ti)(ti)供(gong)更(geng)直接的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)、精細的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)上下(xia)文感知(zhi)服(fu)務的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)法(fa)。例(li)如，對(dui)醫(yi)(yi)療保健應用(yong)(yong)程序中的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)患(huan)者活動進行持續檢查對(dui)于理解(jie)健康狀態非(fei)常重(zhong)要(yao)。對(dui)病(bing)人(ren)活動的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)更(geng)透(tou)明的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)監測(ce)使專家(jia)能(neng)夠完全(quan)了解(jie)病(bing)人(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)行為(wei)。集(ji)成(cheng)了元學習策(ce)略的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)XAI模型(xing)主要(yao)用(yong)(yong)于信息物(wu)(wu)理系(xi)(xi)統(tong)，這些系(xi)(xi)統(tong)是工業(ye)4.0的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)核心組(zu)件。它(ta)們確保了豐富的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)模擬基(ji)礎(chu)設施，與(yu)機器的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)智能(neng)通(tong)(tong)信，更(geng)高(gao)水平(ping)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)(ke)視(shi)化，更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)服(fu)務質量(liang)分析和生(sheng)產效率(lv)最(zui)大化。在(zai)[4]中作(zuo)者提(ti)(ti)(ti)出的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)另一(yi)(yi)個類似的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工作(zuo)中，為(wei)了在(zai)工業(ye)物(wu)(wu)聯網框架(jia)中賦予(yu)更(geng)高(gao)級別的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)全(quan)特性(xing)，處理了模型(xing)不可(ke)(ke)知(zhi)論(lun)解(jie)釋(shi)，以(yi)解(jie)決(jue)智能(neng)行業(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)網絡安(an)(an)全(quan)威脅。在(zai)這里，通(tong)(tong)過(guo)統(tong)計理論(lun)提(ti)(ti)(ti)供(gong)透(tou)明度，甚至為(wei)隨(sui)機的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)新樣本集(ji)提(ti)(ti)(ti)供(gong)解(jie)釋(shi)，以(yi)確保在(zai)高(gao)風(feng)險的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工業(ye)物(wu)(wu)聯網任務的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)全(quan)性(xing)。在(zai)[4]中，作(zuo)者提(ti)(ti)(ti)出了一(yi)(yi)個可(ke)(ke)信任的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)、明顯的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)體驗(yan)平(ping)臺，用(yong)(yong)于評估(gu)物(wu)(wu)IOT智能(neng)家(jia)居場景(jing)中的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)電力消費(fei)行為(wei)。此外，XAI在(zai)醫(yi)(yi)療健康部門的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作(zuo)用(yong)(yong)與(yu)物(wu)(wu)聯網在(zai)疾病(bing)預(yu)測(ce)和診(zhen)斷方(fang)面(mian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作(zuo)用(yong)(yong)正變(bian)得越來越重(zhong)要(yao)。[19]中的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工作(zuo)涉(she)及(ji)XAI模型(xing)，使醫(yi)(yi)療領(ling)域使用(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)物(wu)(wu)聯網框架(jia)能(neng)夠應對(dui)疾病(bing)預(yu)測(ce)和診(zhen)斷所涉(she)及(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)挑戰。

隨著XAI的(de)(de)(de)深遠(yuan)影(ying)響逐漸顯現，人工智能(neng)技(ji)術決策階段(duan)(duan)(如ML和(he)DL模(mo)型(xing))背(bei)后(hou)的(de)(de)(de)整個深刻邏(luo)輯(ji)可(ke)以被(bei)理(li)解(jie)。此(ci)外，XAI算法允許模(mo)型(xing)在(zai)預測階段(duan)(duan)解(jie)釋(shi)每個單獨(du)的(de)(de)(de)決策。它們在(zai)物(wu)聯網框架中的(de)(de)(de)重(zhong)要(yao)性是解(jie)決資源受限物(wu)聯網設備(bei)中XAI實(shi)施所涉及(ji)的(de)(de)(de)問(wen)題的(de)(de)(de)一種具有挑戰性的(de)(de)(de)手段(duan)(duan)。然而，XAI對物(wu)聯網的(de)(de)(de)深遠(yuan)影(ying)響使得終端(duan)用(yong)戶信(xin)任這些部署在(zai)商業和(he)公共場(chang)景中的(de)(de)(de)設備(bei)。有了(le)(le)XAI模(mo)型(xing)和(he)物(wu)聯網數據(ju)的(de)(de)(de)本質(zhi)成(cheng)分，從(cong)終端(duan)用(yong)戶的(de)(de)(de)角度，突出(chu)了(le)(le)模(mo)型(xing)訓練(lian)的(de)(de)(de)高性價比和(he)透明化的(de)(de)(de)問(wen)題。

C. 比較和我們的貢獻

受XAI和物聯網領域進(jin)展的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)推動(dong)，研(yan)究(jiu)(jiu)界提(ti)出了(le)(le)一些相關(guan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)綜(zong)述工(gong)作。特(te)別是，在(zai)(zai)過去幾(ji)年中(zhong)(zhong)，各種研(yan)究(jiu)(jiu)人員(yuan)(yuan)對(dui)XAI框(kuang)架進(jin)行了(le)(le)廣泛(fan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)。例(li)如，一些論文對(dui)XAI系(xi)(xi)統(tong)及(ji)其(qi)特(te)性進(jin)行了(le)(le)總(zong)體概述[20,21,22,23,24,25]，并(bing)(bing)對(dui)不(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)XAI算法(fa)[26]進(jin)行了(le)(le)綜(zong)述。特(te)別地，[20]中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作者(zhe)總(zong)結(jie)了(le)(le)XAI在(zai)(zai)監督學(xue)習中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作用(yong)，以及(ji)它(ta)與(yu)(yu)人工(gong)一般智能相關(guan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)最新發(fa)展。同(tong)樣，[22]的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作者(zhe)回顧了(le)(le)XAI中(zhong)(zhong)最先進(jin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方法(fa)在(zai)(zai)理論、概念、方法(fa)和評(ping)價上(shang)采用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)聚類策略的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)貢獻。在(zai)(zai)[24]中(zhong)(zhong)，作者(zhe)為(wei)(wei)解(jie)(jie)決(jue)(jue)XAI黑箱問(wen)題(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)辯論確(que)定了(le)(le)四個(ge)主題(ti)(ti)。此外，基于(yu)嚴格的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)審查，這些發(fa)現有(you)助于(yu)增強對(dui)XAI模型決(jue)(jue)策的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)認識。Angelov等(deng)人[25]將(jiang)機器學(xue)習和深度學(xue)習研(yan)究(jiu)(jiu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)進(jin)展與(yu)(yu)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)(shi)性問(wen)題(ti)(ti)聯系(xi)(xi)起來(lai)。在(zai)(zai)此，作者(zhe)闡述了(le)(le)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)(shi)性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)原則(ze)，并(bing)(bing)提(ti)出了(le)(le)該(gai)研(yan)究(jiu)(jiu)領域未來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)方向。在(zai)(zai)[26]中(zhong)(zhong)，Das等(deng)人提(ti)出了(le)(le)分類法(fa)，并(bing)(bing)根據XAI技術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)固有(you)特(te)征對(dui)其(qi)進(jin)行分類，并(bing)(bing)將(jiang)其(qi)配置為(wei)(wei)自解(jie)(jie)釋(shi)(shi)(shi)學(xue)習模型。此外，作者(zhe)評(ping)估了(le)(le)8種XAI算法(fa)，并(bing)(bing)生成了(le)(le)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)(shi)圖，并(bing)(bing)總(zong)結(jie)了(le)(le)這些方法(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)局(ju)限性。[21]中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作者(zhe)概述了(le)(le)XAI、從(cong)AI中(zhong)(zhong)提(ti)取的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)背景細節、開發(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)起源和技術(shu)標(biao)準化，以及(ji)XAI體系(xi)(xi)結(jie)構、用(yong)例(li)和研(yan)究(jiu)(jiu)挑(tiao)戰。Arrieta等(deng)人[23]對(dui)XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分類進(jin)行了(le)(le)全面的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)調查，引出了(le)(le)負(fu)責任AI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)概念框(kuang)架。此外，它(ta)還激勵研(yan)究(jiu)(jiu)人員(yuan)(yuan)利用(yong)具(ju)有(you)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)(shi)能力的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)人工(gong)智能系(xi)(xi)統(tong)。

考慮(lv)到倫理問題，XAI提供(gong)(gong)了(le)(le)可(ke)靠的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)系(xi)(xi)統，并提供(gong)(gong)了(le)(le)關于(yu)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)解釋(shi)。對模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)改進，對系(xi)(xi)統決策的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)論(lun)證，對異常行(xing)(xing)為的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)控制，發現新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)規(gui)律和(he)(he)(he)隱(yin)藏的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)洞見[21]都需要(yao)(yao)解釋(shi)。在(zai)(zai)[27,28,29]中(zhong)，作(zuo)者就研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)挑戰(zhan)(zhan)和(he)(he)(he)應(ying)(ying)用(yong)領域從深度(du)學習(DL)、自動(dong)化決策和(he)(he)(he)個性化體(ti)驗的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)背景(jing)下(xia)比較了(le)(le)各(ge)種(zhong)XAI框架。其他的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)則專(zhuan)注于(yu)特定的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)功能，如(ru)(ru)安全(quan)(quan)(quan)[30,31]、醫療保(bao)(bao)健(jian)[32,33,34]、增(zeng)(zeng)強[35]、機器人[36,37]以(yi)及與(yu)ML模(mo)型(xing)[38,39,40]相關的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)解決方(fang)(fang)案，以(yi)探(tan)索(suo)對系(xi)(xi)統所(suo)做(zuo)決策的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)見解。此(ci)外，[41]的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)作(zuo)者提供(gong)(gong)了(le)(le)在(zai)(zai)基于(yu)強化學習的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)中(zhong)使(shi)(shi)用(yong)XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)詳(xiang)細(xi)總(zong)結(jie)(jie)(jie)。表1從XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)角度(du)簡要(yao)(yao)介紹了(le)(le)一些(xie)現有的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)調查文(wen)(wen)章，以(yi)及它們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要(yao)(yao)貢(gong)獻(xian)和(he)(he)(he)局限性。盡管(guan)XAI在(zai)(zai)文(wen)(wen)獻(xian)中(zhong)已經被各(ge)種(zhong)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)人員廣(guang)泛研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)過，但據(ju)我(wo)們所(suo)知，目前(qian)還(huan)(huan)沒(mei)有關于(yu)在(zai)(zai)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)服務(wu)和(he)(he)(he)應(ying)(ying)用(yong)中(zhong)使(shi)(shi)用(yong)XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)全(quan)(quan)(quan)面(mian)和(he)(he)(he)專(zhuan)門(men)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)調研(yan)(yan)。XAI在(zai)(zai)各(ge)個領域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛力，如(ru)(ru)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)、安全(quan)(quan)(quan)、醫療保(bao)(bao)健(jian)和(he)(he)(he)工業(ye)部門(men)，還(huan)(huan)沒(mei)有在(zai)(zai)開放文(wen)(wen)獻(xian)中(zhong)探(tan)索(suo)過。此(ci)外，從智能家居到智慧(hui)城市的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)角度(du)，整體(ti)總(zong)結(jie)(jie)(jie)XAI與(yu)IoT的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)融(rong)合還(huan)(huan)有待探(tan)索(suo)。這(zhe)(zhe)些(xie)缺點(dian)促使(shi)(shi)我(wo)們對XAI與(yu)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)服務(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)集成進行(xing)(xing)了(le)(le)全(quan)(quan)(quan)面(mian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)審(shen)查。具體(ti)來說，我(wo)們包括(kuo)了(le)(le)XAI在(zai)(zai)各(ge)種(zhong)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)應(ying)(ying)用(yong)類別中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)最新(xin)調查，如(ru)(ru)安全(quan)(quan)(quan)、醫療保(bao)(bao)健(jian)、工業(ye)和(he)(he)(he)智慧(hui)城市。本文(wen)(wen)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要(yao)(yao)貢(gong)獻(xian)在(zai)(zai)于(yu)對XAI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)使(shi)(shi)用(yong)進行(xing)(xing)了(le)(le)廣(guang)泛的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)總(zong)結(jie)(jie)(jie)，包括(kuo)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)安全(quan)(quan)(quan)增(zeng)(zeng)強、IoMT、IIoT和(he)(he)(he)IoCT。我(wo)們還(huan)(huan)在(zai)(zai)每個物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)應(ying)(ying)用(yong)結(jie)(jie)(jie)束時總(zong)結(jie)(jie)(jie)了(le)(le)本次調研(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要(yao)(yao)觀(guan)察結(jie)(jie)(jie)果。最后，討論(lun)了(le)(le)基于(yu)xai的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)服務(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)重要(yao)(yao)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)挑戰(zhan)(zhan)，并展(zhan)望了(le)(le)未來的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)方(fang)(fang)向。就我(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)熟練程度(du)而言，我(wo)們是第一個提供(gong)(gong)物聯(lian)(lian)(lian)網(wang)(wang)(wang)系(xi)(xi)統中(zhong)XAI專(zhuan)門(men)和(he)(he)(he)詳(xiang)細(xi)調研(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)機構(gou)。這(zhe)(zhe)項調研(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)要(yao)(yao)貢(gong)獻(xian)可(ke)以(yi)強調如(ru)(ru)下(xia)。

與該領域的其他相關綜述工作相比，該調查提供了物聯網、XAI及其集成的相關背景細節的廣泛總結，使研究人員能夠挖掘物聯網系統的可信性。

我(wo)們介(jie)紹了物聯(lian)網中(zhong)XAI的需求和(he)最近(jin)文獻中(zhong)提出的一些(xie)(xie)關(guan)鍵挑戰(zhan)，并總結了一些(xie)(xie)最近(jin)的研究工(gong)作(zuo)。

此外，我(wo)們還探索(suo)了一些物聯網應用(yong)領域，如(ru)安全、醫療(liao)保健、工業和智慧城市。我(wo)們介(jie)紹了XAI在(zai)此類應用(yong)中的(de)需求和作用(yong)，以便更好(hao)地對物聯網服務(wu)進行值得信(xin)賴的(de)探索(suo)，以及所吸取的(de)教訓。

我們還從使用XAI模型的(de)角度(du)詳細討論了可(ke)靠物聯(lian)網服務的(de)前沿發(fa)展。

最后，我們概述了未來研究的(de)挑(tiao)戰，以考慮物聯網的(de)XAI方向。

本綜述(shu)的(de)組織如下:第(di)二部(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)闡述(shu)了(le)XAI和物(wu)聯(lian)網的(de)初步概(gai)況。第(di)三節(jie)討論了(le)物(wu)聯(lian)網中XAI系(xi)統的(de)發展以及(ji)相關領域的(de)應用類別(bie)。本節(jie)還闡述(shu)了(le)每個應用程序的(de)未來研(yan)究范(fan)圍和相關的(de)開放端挑戰(zhan)。第(di)四(si)部(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)總結了(le)本文(wen)在建立基(ji)于xai的(de)物(wu)聯(lian)網架構的(de)最佳(jia)措(cuo)施方面(mian)的(de)主要(yao)發現和成果。第(di)五部(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)指出了(le)XAI在物(wu)聯(lian)網上的(de)未來發展方向。第(di)六部(bu)(bu)分(fen)(fen)(fen)是全文(wen)的(de)總結。

圖1顯示了傳(chuan)統(tong)AI和基于XAI的(de)系統(tong)所(suo)涉及的(de)操作的(de)一般順序。在(zai)(zai)傳(chuan)統(tong)的(de)人工智(zhi)能系統(tong)中，最(zui)(zui)終(zhong)用戶無法(fa)解釋(shi)(shi)學(xue)習(xi)過程(cheng)(cheng)，它(ta)看起(qi)來像一個不透明的(de)黑盒子。與傳(chuan)統(tong)AI不同的(de)是，XAI模型(xing)使用革命性的(de)ML過程(cheng)(cheng)和可(ke)解釋(shi)(shi)的(de)模型(xing)，在(zai)(zai)學(xue)習(xi)過程(cheng)(cheng)和根據(ju)訓練數據(ju)做出的(de)決(jue)策中為(wei)最(zui)(zui)終(zhong)用戶提供可(ke)持續的(de)透明度。

圖3顯(xian)(xian)示了XAI模型的(de)(de)精(jing)度前景，這取決(jue)于用(yong)于實(shi)現的(de)(de)算法。在流(liu)行的(de)(de)XAI模型中，深度學習[54]模型以(yi)較少的(de)(de)可解(jie)釋特征確保了更(geng)好(hao)的(de)(de)精(jing)度。然(ran)而，與(yu)深度學習模型相(xiang)比，基于決(jue)策樹[55]、隨機森林[56]和(he)集成模型[57]的(de)(de)XAI模型提供了更(geng)好(hao)的(de)(de)解(jie)釋性，但性能(neng)精(jing)度顯(xian)(xian)著(zhu)降低。同樣明顯(xian)(xian)的(de)(de)是(shi)，在模型的(de)(de)復雜性、解(jie)釋系統的(de)(de)功(gong)能(neng)和(he)性能(neng)方面存(cun)在著(zhu)權(quan)衡。

圖4顯(xian)示了一個示例IoMT框(kuang)(kuang)架(jia)，該框(kuang)(kuang)架(jia)使(shi)用XAI模型來傳遞值得信任(ren)的(de)醫療保健服務。準(zhun)確地說，連接的(de)物聯網醫療設備能(neng)夠使(shi)用無線(xian)個人(ren)區域網絡(PAN)進(jin)行通信。XAI框(kuang)(kuang)架(jia)根據IoMT設備積累的(de)數據做出(chu)的(de)決策(ce)為患者(zhe)和醫療保健專業人(ren)員(yuan)提供了更好的(de)幫助。

AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

深度(du)(du)學(xue)習(xi)已經滲透到我(wo)們(men)生(sheng)活(huo)的(de)(de)方(fang)方(fang)面面，給我(wo)們(men)帶來了(le)極大(da)的(de)(de)便利。然而(er)，針對(dui)某一特定任務(wu)構(gou)建高質(zhi)量(liang)的(de)(de)深度(du)(du)學(xue)習(xi)系統的(de)(de)過程不僅(jin)耗時，而(er)且需(xu)要(yao)大(da)量(liang)的(de)(de)資源和(he)人力，阻礙了(le)深度(du)(du)學(xue)習(xi)在產業(ye)界和(he)學(xue)術界的(de)(de)發展。為了(le)緩解這(zhe)一問(wen)題，越來越多的(de)(de)研究(jiu)(jiu)項目關注于自(zi)動(dong)化機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)(AutoML)。在本文中，我(wo)們(men)提供了(le)一個全(quan)面的(de)(de)和(he)最(zui)新(xin)的(de)(de)研究(jiu)(jiu)，在最(zui)先進的(de)(de)汽車。首先，根(gen)據機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)(de)特點，詳細(xi)介紹了(le)自(zi)動(dong)化技術。在此(ci)基礎上(shang)，總結了(le)神經結構(gou)搜索(suo)(NAS)的(de)(de)研究(jiu)(jiu)現狀，這(zhe)是目前自(zi)動(dong)化領域研究(jiu)(jiu)的(de)(de)熱點之一。我(wo)們(men)還將NAS算(suan)法生(sheng)成的(de)(de)模型與(yu)人工設(she)計的(de)(de)模型進行了(le)比(bi)較。最(zui)后，提出了(le)有待進一步研究(jiu)(jiu)的(de)(de)幾個問(wen)題。