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分析了大數據時代傳統的基于相似性思想的軍事仿真系統在理論、模型、性能等方面面臨的新挑戰；結 合俄烏沖突的現實背景，提出了應用大數據技術推動軍事仿真系統發展的幾個方向；在數據、模型、機制等方面提出 了應用大數據技術的方法理念，為大數據背景下軍事仿真系統的發展提供了參考。傳統意義上基于相似性原理的建模與仿真技 術，一般是通過構建靜態軍事系統特征模型與動態 戰爭系統演化解析模型，從客觀性角度實現仿真， 其中，具有代表性的如蘭徹斯特方程、杜派指數、蒙 特卡洛隨機事件等仿真方法［1］。這些方法都是基于 既定模型對軍事及戰爭行為的各個組成部分進行 模型構建，通過相關參數體現系統間各個要素的運 行機制。從好的方面看，通過長期細致的分析建立 經得起推敲的仿真模型，可以在之后歷次仿真活動 中都能夠保證行為的高度一致性；但在信息化戰爭 中，隨著戰爭形態的發展，軍事要素間精準快速的 對抗沖突，以還原論和確定論為基礎、量化式為主 的傳統軍事仿真系統，已難以完全而準確地對軍事 活動及戰爭行為進行描述，更不必說重現智能化戰 爭條件下突出的體系對抗、多軍兵種聯合作戰及戰 場態勢與資源迷霧等諸多戰爭系統的典型特征。大數據是在以網絡信息技術為代表的生產力 發展到一定階段的必然產物，也是自動化與智能化 發展的分水嶺。大數據的潛在價值要求人們運用各 種數據挖掘工具與分析方法手段，實現對事件（物） 本質及其蘊含規律的探究，從而能夠掌握事件（物） 的發展規律并能夠預測其未來發展趨勢。從目的性 來看，大數據技術實現了對大數據價值的挖掘與轉 化，主要用來預測同類事件（物）的發展趨勢，并為 人們提供決策支持，這與系統建模仿真的目標不謀 而合，二者都希望能夠在建立對已有事件（物）充分 分析的基礎上，實現對未知規律的探索和未來趨勢 的預測。 隨著新軍事革命和軍隊信息化建設的突飛猛 進，軍事大數據的建設發展也日臻完善。在軍事仿 真系統的建設中探索應用大數據技術，能夠為新時 代軍隊轉型背景下的軍事仿真系統發展和應用提 供許多新的思路。

如何利用以攻擊型無人機（unmanned aerial vehicle，UAV）為代表的新型作戰力量增強戰斗力，是智能化、無人化戰爭研究的重點之一。研究了基于多智能體博弈強化學習的無人機智能攻擊關鍵技術，基于馬爾可夫隨機博弈的基本概念，建立了基于多智能體博弈強化學習的無人機智能攻擊策略生成模型，并利用博弈論中“顫抖的手完美”思想提出優化方法，改進了策略模型。仿真實驗表明，優化后的算法在原算法基礎上有所提升，訓練得到的模型可生成多種實時攻擊戰術，對智能化指揮控制具有較強的現實意義。

伴隨著機械化時代的結束和信息化、智能化時代的到來，現代戰爭戰斗力生成模式的發生域由物理域邁向信息域和認知域。在智能化時代，如何通過人工智能技術取得決策優勢，加快觀察、判斷、決策、行動（Observe, Orient, Decide, Act，OODA）循環，使對手陷入OODA死循環，值得深入思考[13]。 智能化、無人化作戰作為未來戰爭關注的焦點，迫切需要協同配合、自組織和快速決策[45]。構建無人機智能攻擊策略生成模型的重點，主要體現在以下兩個方面:

• 訓練空中無人機的尋路和隱蔽能力，在避開敵人的偵察和火力打擊的前提下，精準定位目標位置并實施精確打擊。
• 訓練空中無人機的協同配合和自組織、自適應能力，在最小化我方損失的原則下完成作戰任務。

近年來，在單智能體領域，由深度學習與強化學習結合而產生的Atari游戲和圍棋的虛擬玩家均達到了人類頂級玩家的水平。在多智能體領域，基于值函數分解的多智能體深度強化學習算法，如值函數分解法[6]、混合多智能體值分解算法[7]等也在星際爭霸游戲中取得了很好的成績。從單智能體到多智能體，問題的復雜度大大增加，卻也更貼近軍事需要，因為真實的戰場空間存在大量需要協同組織與配合的基礎作戰單元。由于傳統的單智能體強化學習方法只能對單個作戰單元進行建模，如果將其直接應用于多智能體系統，即將其他智能體視為環境的一部分，那么將會違反強化學習的基本假設，產生環境不平穩的問題，從而不再適用。相比之下，多智能體強化學習方法在軍事對抗問題的建模及訓練和輔助決策上更有研究價值。另一方面，軍事對抗問題也屬于博弈問題，可以利用博弈論中的相關知識對其進行評估和優化。

目前，多智能體博弈強化學習作為多智能體和博弈論的結合體，在解決大規模智能體之間的交互計算困難[8]、學習對手的策略[9]、完成實時策略（real-time strategy，RTS）游戲中的微觀管理任務[10]和提升算法的魯棒性[11]方面均取得了不錯的成果。隨著研究的深入，越來越多的博弈論方法被用來分析多智能體問題，產生了平均場多智能體強化學習算法[12]、基于對手意識的學習算法[13]和多智能體深度確定性策略梯度算法[14]等多智能體博弈強化學習方法。因此，將多智能體博弈強化學習方法應用于無人機智能攻擊策略生成已成為人工智能作戰模擬仿真領域的關鍵技術之一。

目前，多智能體博弈的成功主要來自兩個領域的技術組合：深度強化學習和博弈論。前者用于在交互式環境中訓練具有特定目標的智能體，但無法直接被應用于多智能體場景[15]；后者為分析多智能體的行為而生，但更多偏向理論研究，算法應用只局限于較小的范圍[16]。

強化學習[17]是讓智能體以最大化獎勵函數為目標，在試錯中學習的算法，非常適合解決序貫決策類問題。深度學習[18]是用神經網絡從原始輸入中提取高級特征的一類機器學習算法。在深度學習普及之前，強化學習需要用人工提取特征來表示復雜博弈的狀態信息，神經網絡可以作為一個自適應函數近似器，允許強化學習擴展到高維狀態空間[19]和續動作空間[20]。深度強化學習是上述兩種算法的結合，兼具二者的優點。 本文嘗試使用多智能體博弈強化學習方法來解決無人機智能攻擊策略的生成與優化問題。將無人機智能攻擊策略生成問題建模為博弈問題，并嘗試將多智能體深度確定性策略梯度算法應用于解決此類問題。

無人機集群協同作戰的自主化、智能化是未來軍事指揮控制技術發展的重要趨勢, 為滿足日趨重視的集群應用需求, 提出了面向協同作戰任務的無人機集群自主決策技術概念與體系, 建立了無人機集群多任務的通信-決策-規劃-控制（communication, decision, planning, control；CDPC）自主決策框架. 根據通信拓撲結構建立了集中式、完全分布式和混合式的決策樣式, 在此基礎上, 分別建立了感性任務推理決策模型和理性任務推理決策模型, 探討了模型的求解框架以及關鍵技術解決途徑, 表示無人機集群任務決策對協同作戰的規劃和實施具有較好的指導意義.

2020 年 1 月, 中國科學院發布的 《2019 年人工 智能發展白皮書》中將“群體智能技術”列為八大人工 智能關鍵技術之一[1] , 隨著智能系統與復雜體系、感 知與判斷、分布式協同、人工智能和算法戰等理論 與技術的不斷發展與突破, 智能系統已呈現出無人 化、集群化和自主化等特征[2] . 無人機集群作為未來集 群智能系統的主要形式, 能夠實現單平臺行為決策、 多平臺任務協同, 具有集群涌現特性, 表現出了巨大 的應用前景. 無人機集群任務環境彈性大、態勢變化 快、傳感器信息不完全、通信結構不穩定, 是以決策 為主的對抗. 因此, 協同自主決策作為“感知-判斷決策-行動 （observation-orientation-decision-action, OODA）”環路循環中的關鍵技術引起了國內外廣泛 關注[3-5] . 無人機集群在復雜動態變化的環境下, 如何 根據不確定的態勢信息, 實施可解釋的自主決策推 理, 確定高效可靠的任務協同執行方式對保障集群 安全, 提升作戰效能至關重要.

按照系統科學的觀點[6] , 無人機集群系統多平臺 異構、任務需求眾多、輸入態勢變化、戰術目的復 雜、約束條件耦合, 為解決以上問題, 需要面向無人 機集群多任務設計自主決策規劃框架, 降低系統研 究的復雜性. 文獻[7]基于不確定攻防博弈態勢信息 搭建了無人機集群對抗博弈模型, 并設計博弈成本 函數計算最優策略；文獻[8]提出了一種多無人機分 布式智能自組織算法, 將集群偵察-打擊任務優化問 題分解為多個局部優化問題, 并通過集群與環境和 集群之間的信息交流實現全局優化決策；文獻[9]針 對區域偵察等典型集群任務, 采用深度學習方法構 建任務決策模型, 然后基于遺傳算法對決策模型進 行優化, 為集群實現離線學習和在線決策提供了有 效支撐, 然而現有成果從多任務角度出發, 對集群自 主決策問題進行研究相對較少.

對于集群系統協同作戰任務方面的研究, 主要 以任務規劃問題為主[10] , 此類問題大都是事先擬定好 了任務輸入類型和約束, 是一種有目標信息的多約 束優化問題. 然而對于集群如何獲得準確的任務目 標信息, 并根據態勢進行動態任務調整并沒有考慮, 此問題正是集群協同任務決策的研究重點. 現階段 無人機決策問題研究大都聚焦于空戰過程中的機動 動作決策[11-12] , 或者某個明確任務場景中的決策, 如集 群打擊任務等[13-14] , 沒有從集群協同作戰過程中戰術 戰略及任務的多樣性和復雜性方面開展自主決策研 究. 因此, 本文針對這個問題, 分析了集群任務自主 決策概念、任務定義與分類, 設計了自主決策的流 程；應用分層研究思想提出一種自主決策框架, 并根 據通信結構定義不同的決策模式；結合多種技術途徑 對無人機集群自主決策建模的體系結構和求解框架 進行了分析和探討.

自然語言生成（Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ， ＮＬＧ）是在自然語言理解、圖像識別和視頻分 析等技術基礎上利用人工智能和語言學方法生成自然語言文本的過程，近年來成為人工智能研究 領域的熱點，在軍事領域也得到了較好的應用。文中提出了 ＮＬＧ 技術的應用框架體系，闡述了文 本到文本、數據到文本、圖片到文本和視頻到文本 ４ 個大類的關鍵技術和實現方法；歸納總結了機 器翻譯、輔助撰寫、智能問答、戰場監視、偵察解譯等 １１ 個典型場景，為 ＮＬＧ 技術在軍事領域的實 戰化應用提供方向；從軍事領域數據集缺失、現有 ＮＬＧ 系統的實用性和抗毀性不足等方面，深入剖 析了制約 ＮＬＧ 技術軍事應用的瓶頸問題，并提出對策建議，為 ＮＬＧ 技術在軍事領域的未來發展提。 伴隨著信息時代的發展，海量文本、數據、圖片、 視頻等信息充斥著軍事領域各個環節和鏈路。這些 信息數據量大、非結構化、利用率低、聚合能力差，加 之各崗位人員數量有限，信息處理難度與日俱增，保 障壓力越來越大。自然語言生成（Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ＮＬＧ） 作為人工智能和自然語言處理 （Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＮＬＰ） 領域的關鍵技 術，近年來得到了飛速發展，為解決當前出現的各種 保障難題提供了可能。美、英、法等國家的軍方大力 資助民間公司和研究機構從事這一領域的研發工 作，開發了一系列 ＮＬＧ 系統［１］ ，將其融入到武器裝 備和作戰行動中，大大提高了軍事行動的效率。本 文首先對 ＮＬＧ 技術的主要研究內容和方法進行介 紹；然后，對 ＮＬＧ 技術當前以及未來在軍事領域的 典型應用進行詳細探討；最后，對一些制約應用發展 的問題挑戰進行簡要剖析，希望能夠為 ＮＬＧ 研究領 域的學者專家及工程技術人員開發更多支撐備戰打 仗現實需要的技術和應用提供一些借鑒。

ＮＬＧ 技術應用的體系框架通常可分為數據層、 前端技術層、生成技術層、應用層 ４ 個方面，如圖 １ 所示。數據層分為原始數據和標注數據兩類，其中 原始數據是指未按標準或規范經過專門標注的數據， 標注數據是指按標準或規范經過專門標注的數據；前 端技術層分為自然語言理解、圖像識別、視頻分析三個 方面，是支撐文本生成的基礎技術；生成技術層按照不 同的輸入類別劃分，分為文本到文本的生成、數據到文 本的生成、圖像到文本的生成和視頻到文本的生成四 類；應用層主要根據具體領域設計相關模塊。

自然語言生成技術在軍事領域的應用

ＮＬＧ 技術具有極為廣泛的應用價值，目前已在 醫療、電商、工業、教育、新聞傳播等多個領域［１７］ 蓬 勃發展。隨著軍事大數據的逐步積累，依托大數據 處理、人工智能、云計算等平臺支撐，在軍事領域已 陸續出現諸多落地落實的具體應用。軍事領域需求 必將成為推動 ＮＬＧ 技術快速發展的重要引擎，為提 高備戰打仗智能化、自動化、高效化水平，打贏信息 化戰爭助力。軍事領域 ＮＬＧ 技術應用總體框架如 圖 ２ 所示。

這篇文章主要側重于人工智能技術在智能武器裝備中的研究與應用。描述了人工智能的定義，人工智能技術的 發展以及美國對人工智能的重視。探討了人工智能在智能武器裝備中的關鍵技術，包括目標定位與識別技術、 自主攻擊技術、分布式作戰或蜂群作戰技術、作戰機器人技術等，并進一步闡述了在關鍵技術中應該突破的技 術性問題。列舉了人工智能技術在智能武器裝備中的應用實例，對人工智能技術的發展作了總結與展望。

**1. 引言 **

當今時代，國際間的事務深度復雜變化，充滿著不確定性和不穩定性。智能武器裝備對于一個國家 起著非常重要的作用。隨著科技的不斷發展，人工智能技術應用于智能武器裝備顯然成為現代智能武器 裝備發展的一種趨勢。本文的研究內容主要包括目標定位與識別技術、自主攻擊技術、分布式作戰或蜂 群作戰技術、作戰機器人技術。目標定位與識別技術就是利用人工神經網絡，仿照生物機理，搭建像人 一樣的神經網絡，把數據集中的數據輸入到神經網絡中，通過不斷學習和訓練取得訓練模型，從而實現 對目標的定位與識別。自主攻擊技術在本文中主要通過流程圖的形式呈現出來，自主攻擊的核心技術主 要是通過人工智能技術中的目標定位與識別技術、智能認知系統、智能決策系統、智能路徑規劃、智能 控制技術，實現對目標的自主攻擊。分布式作戰或蜂群作戰技術中，主要闡述了智能體之間的關系，現 在的分布式或蜂群作戰的發展概況以及所存在的不足。探討了作戰機器人應該具備的特點和屬性以及研 究作戰機器人需要具備的知識，闡述了現階段作戰機器人需要解決的技術問題。

**2. 人工智能定義 **

人工智能就是利用人工的技術手段使得機器更加智能。人工智能這一名稱的提出距今已有 60 多年， 2015 年人工智能得到了進一步發展，時至今日，人工智能仍然是一個火熱的研究方向之一，人工智能涉 及到生活的方方面面，人臉識別、智能醫療診斷、智能火星探測車等都是利用人工智能技術服務于人類 的實例。人工智能的迅速發展離不開各學科的相互發展。人工智能屬于社會科學與自然科學的交叉學科， 具有高度技術性和專業性的特點，涉及到包括數學、神經科學、計算機科學、哲學和認知科學、控制科 學、生物科學等多門學科[1]。人工智能大致包含的學科如圖 1 所示。

3. 人工智能技術的發展及美國的重視

人工智能技術的迅速發展，一般認為可以分為 4 個階段，以數學等為基礎的弱人工智能階段，以運 算與感知為基礎的強人工智能階段，以認知為基礎的通用人工智能階段和超級人工智能階段[2]。目前世 界各國都高度重視對人工智能技術的研究、開發和應用，但是，現在的人工智能技術仍處在弱人工智能 階段。人工智能技術的主要發展層次大致分為 3 個層級的智能，包括運算、感知和認知，即機器要具有 高效快速運算的能力，同人類類似或超越人類的記憶和存儲信息的能力，同人類的視覺、聽覺、觸覺相 似的感知能力，像人一樣能理解推理、能夠知識表達和會思考的認知能力[3]。根據美國、俄羅斯、印度、日本、國際軍控和裁軍組織，瑞典軍事研究所等媒體和組織對 2020 年世 界軍事強國的排名，排名第一的仍然是美國。美國作為軍事強國之所以保持其軍事強國地位離不開強大 的經濟實力和尖端的軍事科學技術。近年來，隨著人工智能技術的迅速發展，引起了以美國為首的現代軍事強國高度重視。從 2016 年起至 今，美國對于人工智能技術在軍事領域的研究與應用格外重視。2016 年，人工智能技術在全球盛行，也引 起了美國軍方的高度關注，美國為了應對各種復雜嚴峻的軍事挑戰，提出了第三次“抵消戰略”，提出了一 系列優先發展技術的新型作戰概念，例如“分布式作戰”“蜂群”“作戰云”等，美國政府要求優先發展人 工智能技術，推動“智能化導彈”“智能無人機”“無人自主空中加油”等相關人工智能技術在軍事方面的 研究與應用。美國的《國防戰略》，將先進與智能計算、大數據、自主智能、智能機器人等新型人工智能技 術作為美國在軍事領域打贏智能化戰爭的核心技術。2019 年 11 月 21 日，美國國會在《人工智能與國家安 全》報告中指出，人工智能是一個新興創新發展的技術，對維護國家安全具有舉足輕重的重要意義。2020 年，美國加大人工智能領域投入和布局。2021 年，美國在人工智能相關研發項目上投資超過 60 億美元。美 國國會已經指示國防部聯合人工智能中心在 4 月底之前向國會國防委員會提供一份國防部所有人工智能活 動的清單。這充分表明，美國對人工智能的重視，尤其是在軍事領域，美國更加傾注于人工智能技術的發展。

4. 人工智能在智能武器裝備中的關鍵技術

智能武器裝備的核心是先進技術，將人工智能技術應用到智能武器中，將大大增強軍事戰斗力。本 文主要探究了 4 種人工智能技術在智能武器裝備中的作用，分別為目標定位與識別技術、自主攻擊技術、 分布式作戰或蜂群作戰技術、作戰機器人技術。

4.1. 目標定位與識別技術

作戰狀態中，以對敵軍武器及敵人進行精準打擊為目的，這就需要智能武器裝備在外部環境干擾的 情況下，采用武器內部的自主定位與識別系統對敵方目標精準定位與識別，人工智能技術中的目標定位 與識別技術顯得尤為重要。目前，以卷積神經網絡為基礎的深度學習、機器學習是各國在目標定位與識 別研究領域之一，它主要解決的是在目標定位與識別中的準確度和效率。基于計算機視覺的低層理論是 卷積神經網絡[4]。如圖 2、圖 3 所示。由圖可知，卷積神經網絡的運算方式是從一端輸入相關的信息數據，經過卷積神經網絡的隱藏層， 最后從另一端輸出運算模型。例如，通過數據集、YOLO 系列算法等，將處理后的圖像數據輸入到卷積 神經網絡結構，通過優化參數學習率、激活函數、分類函數等參數的優化，進行不斷的迭代與訓練，提 取數據的特征，從而獲得目標定位與識別模型，通過測試程序調用卷積神經網絡學習和訓練好的模型， 實現對目標的定位與識別功能。在人工智能研究領域，目標定位與識別方面要具有良好的魯棒性，包括 精準定位、精準識別、運算效率高、中央處理器消耗低、數據集樣本量少、無需人為設定參數等，還應 該具有最優的回歸函數、損失函數、神經網絡的激活函數等。目前，上述技術還需進一步突破。

戰時狀態下的環境錯綜復雜，智能武器裝備在目標定位與識別中擁有核心算法是不可或缺的條件。 這里分別列舉了 2019 年、2020 年、2021 年的人工智能目標定位與識別的高性能算法模型，如表 1 所 示。戰時狀態下，毫秒必爭，敵軍的目標處于變動的狀態，快速精準鎖定目標與實現精準識別打擊功能 是現代武器裝備作戰具備的必要條件，如圖 4 所示。圖中為陸地作戰的場景，智能化的戰場，首要任務 是精準定位與識別目標，采用基于人工智能技術的自主定位識別系統，能夠快速鎖定目標，實現對目標 的精準打擊。

4.2. 自主攻擊技術

自主攻擊技術無需遠程人員操控，只是依賴于智能武器裝備本身所攜帶的傳感器、計算機、智能芯 片等先進部件，對敵方的信息自動搜索、識別、智能決策、選擇與自主攻擊。最具代表性的是無人作戰 機，使得無人作戰機不僅具有隱身的功能，還應具有自行完成起飛、自主攻擊，返回與降落等功能，其 中，自主攻擊是取得勝利的關鍵因素。圖 5 為自主攻擊技術流程圖。

上圖中，無人作戰機主要是通過自主攻擊系統實現對目標的自主攻擊。自主攻擊系統依賴的核心是智能裝備中的人工智能技術，它包含目標定位與識別、智能認知與決策、攻擊軌跡的生成、智能控制等關鍵技術。首先，無人作戰機獲取攻擊目標，這一步主要是通過基于深度學習的算法來實現。其次，是對目標的認知和決策，通過智能認知和決策算法對攻擊的目標篩查與檢測，實現精準攻擊目標的目的。無人作戰機獲得智能認知、決策后，接下來就需要對攻擊目標的軌跡進行規劃，主要采用的是軌跡路徑規劃算法。在智能控制部分，主要采用的是智能控制算法，實現多功能、全方位的智能控制，包括武器控制系統、目標定位與識別、攻擊軌跡的生成、飛行控制等。上述是實現自主攻擊功能的大致流程，但上述的每一部分所采用的技術都還不成熟，還需進一步研究。以下分別就上述技術的簡單論述。

4.2.1. 智能認知系統

智能認知系統是人工智能技術之一[23]，無人作戰機具有智能認知的功能才能夠自主攻擊目標。認知 計算是建立在神經網絡和深度學習的基礎之上，基于人工智能和信息科學的技術平臺，這些平臺包括機 器學習、推理與表達、自然語言處理、計算機視覺、人機交互、定性空間表示等技術，通過運用認知科 學知識構建模擬人類思維過程的系統。智能認知系統離不開認知計算，目前，量子認知計算成為認知計 算發展的一大方向[24]-[29]。量子認知計算是當代量子計算與認知科學相結合的一個新型邊緣學科，通過 對認知科學中的現象進行建模，運用量子理論的計算方法，研究與描述人的認知及其決策的交叉科學。量子認知計算通過人的大腦接受外界所獲得的數據信息，經過人的大腦的加工處理，通過某種方式轉換 成內在的心理活動和心智活動，進而支配人的行為的信息加工過程，應用量子理論的數學形式為語言符 號、人類記憶符號、演繹推理、人類判斷邏輯等，以突破傳統認知科學的障礙。量子認知計算構架如圖 6 所示。

從上圖可知，為了實現智能認知，主要有 3 部分組成，以基礎學科為依托，通過認知計算算法使得 機器計算能力更強，認知計算更廣，與量子科學中的量子算法相結合，從而使得量子認知計算的功能接 近于人類的認知功能。將量子認知計算技術應用到智能武器裝備，實現智能武器裝備具備認知功能是現 今研究的課題之一。

4.2.2. 智能決策系統

未來戰場必將是智能化的戰場，智能決策在智能武器裝備中起著關鍵性的作用。智能決策主要分為 3 個層次：人來決策、輔助決策、機器自主決策。人來決策的主體是人，戰時狀態下，通過遠程操控， 由人來做出決策。輔助決策是人通過借助外在智能設備做出科學決策。最理想的狀態是機器能夠像人一 樣的智能甚至超越人的智能做出精準、高效、合理的決策。借助人工智能技術使得機器自主決策是智能 決策研究的重要方向之一。智能決策系統結構如圖 7 所示。

從圖 7 可以看出，要想實現機器自主決策，機器應當具備方法庫、數據庫、模型庫和知識庫 4 個主 要模塊。方法庫是存儲方法模塊的系統，有各種為了解決問題的算法組成；數據庫是收集數據信息、存 儲數據信息和加工處理數據信息的模塊系統；模型庫存儲著各種模型，用于支持決策系統；知識庫是對 輸入和輸出智能系統的信息數據進行編碼和解碼，包括知識定量和定性的表示，知識表達，知識推理決 策等。4 個主要模塊相互作用，從而實現對問題的智能決策。智能決策算法模型是目前研究的重要課題 之一[30]。人工智能技術中，馬爾可夫決策算法和決策樹算法是典型的代表。

4.3. 分布式作戰或蜂群作戰技術

分布式作戰包括空中分布式作戰、陸路分布式作戰、海上分布式殺傷、水下分布式作戰、空間分布 式結構等，蜂群作戰是一種仿照生物作戰的結構體系，如圖 9 所示。圖 9 作為一個分布式作戰體系結構，由一個指揮中心控制多個智能體，這里用智能體 1、2、3、4、 5 表示。每一個或多個智能體與指揮中心之間、多個智能體之間相互關聯，協同作戰，包括自主攻擊、 智能規避威脅、信息數據高速傳輸與共享等，形成一個亂中有序的蜂群作戰模式。作戰狀態下，智能武器裝備之間不僅可以協調配合，還可以協同配合，通過自主協同、群體智能技 術提高作戰能力，具有靈活性強，對抗性強的特點。目前，分布式作戰或蜂群作戰應該在以下方面還需 取得進一步研究。一是戰場信息化網絡技術。由單一智能體轉為多智能體，智能體之間需要由協調轉為協同，在特定 戰場中，依賴于智能網絡組成的作戰體系，要求智能體之間的數據傳輸極強，實時性極高，能夠保證智 能體之間的穩定性、可靠性。二是分布式或蜂群人工智能技術。戰時狀態下智能體要具有智能定位與識別目標、智能決策、智能控 制、智能協同、智能認知、自組織等作戰能力，這就需要在分布式或蜂群人工智能技術方面取得新突破。三是分布式或蜂群協同作戰技術。分布式或蜂群作戰，每一個子成員都是一個智能體，既能夠單獨 完成任務，也可以協同自身以外的子成員完成任務，單個或多個智能體之間都具有自主控制、自主決策、 自主認知的能力，這就需要在協同作戰技術上取得新突破。四是分布式或蜂群編隊控制技術。作戰環境中，只有一定的戰術策略才能夠贏得戰場的主動權。分 布式或蜂群之間要具有極高效的控制能力，包括自主控制、障礙回避，自主威脅識別能力，需要在編隊 控制技術上取得新進展。

4.4. 作戰機器人技術

作戰機器人作為未來戰爭的主力軍，是擁有人類智慧的參戰者，從作戰指揮到協同推進，從物質運 輸到偵查勘探以及實戰進攻都扮演著重要的角色，必須具備自我認知與推理能力、定量或定性空間表示、 知識表示、智能規劃、感知與認知能力等。如圖 10 所示。圖 10 為作戰機器人的概念圖，環境為地面作戰，要求機器人之間協同配合，精準識別目標，對目標 進行精準打擊，這就需要機器人獲取外界信息和高效計算的能力，智能控制能力等。除了上述的作戰場 景的之外，智能作戰無人機、水下智能機器人、空間智能機器人等都可以在復雜不確定的環境下參與作 戰。作戰機器人技術主要包含以下方面。一是如何賦予機器人人的的智慧或者超越人的智慧。復雜的作戰環境下，要求機器人必須要有人的 感知能力、認知能力、創造力，機器人的靈活性和靈敏性必須能夠達到人的靈活性和靈敏性，應當具備 群體智能的能力。二是作戰機器人自我隱蔽技術。戰爭狀態下，要求作戰機器人要具有極強的隱蔽性，動作靈活，特 別是偵查機器人，不能夠發出噪聲。三是作戰機器人超長待機技術。戰場中環境復雜多變，機器人必須保證自己的能量不受威脅，長期 作戰情況下，機器人要具有獲取能量自我補充的能力。四是人工智能芯片技術。作戰機器人的智能芯片有待發展，智能芯片作為機器人的核心部分，需要 具備更加完備的能力。將人工智能技術應用到作戰機器人已成為該領域研究的一大方向。

5. 人工智能技術在智能武器裝備中的應用

人工智能武器應當具有機智的決策、理性的辨別目標能力，具有明辨自然語言的能力，是一種能夠 對外部環境具有極強的洞察力、實時應對各種復雜挑戰，能認知會思考的武器系統[32]。科技發展至今， 利用人工智能技術的智能武器裝備也在不斷研制和應用，例如，目前美國的聯合全域指揮控制系統 (JADC2)正處在研發階段，根據五角大樓的最新規劃，現代軍隊總參謀部的每一個組成部分，包括作戰計 劃、信息采集、情報收集、后勤與保障、通信和決策都將移交給由傳感器、計算機和軟件、算法和模型 組成的復雜集合體負責。所有這些組成部分隨后都會被整合進一個“綜合各個系統的系統”。最終，這 種多系統集合體可能會代替人類的職能，甚至超越人類所應承擔的職能，以此來代替美軍高級將領及其 資深參謀所承擔的大部分職能。如圖 11 所示。除了 JADC2 外，美軍在役或在研的智能化導彈主要有戰術戰斧、遠程反艦導彈(LRASM)、標準-3、 灰狼等，它們都是運用人工智能技術的產物，將人工智能技術應用到導彈中，使得智能導彈具備自主識 別目標和自主攻擊的能力。以下是不同的智能化導彈、類型和狀態的基本情況，如表 3 所示。在分布式作戰和蜂群作戰方面，2020 年 9 月，俄羅斯軍方采用蘇-57 戰斗機進行試驗，在真實作戰 條件下，利用一架蘇-57 戰斗機作為指揮和控制多架蘇-35 戰斗機，執行協同攻擊任務。美國軍方也正在 利用新型 F-35 戰斗機進行類似的分布式作戰或蜂群作戰試驗。另外，灰狼巡航導彈試驗成功也將具備蜂 群攻擊的能力。不過，無論是分布式作戰，還是蜂群作戰，目前還處于初級試驗階段。其核心是先進的 算法模型和合理的數據以及高效的運算能力，因此還需要不斷探究。

類似的，利用人工智能技術在軍事中的應用實例還包括在信息化武器裝備中的應用[33]、在導彈領域 的應用[34]、導彈控制技術[35]、美軍智能武器裝備的發展等[36]，雖然這些人工智能技術有些已經付諸 實踐之中，有些還在研究中，但是總體還不夠成熟，需要進一步的研究與技術突破。

以數值預報技術為主的天氣預報由于存在大氣運動規律認識和表達、觀測資料同化應用、 模式物理參數化等方面的不足，導致誤差。人工智能技術基于大數據學習的優勢為天氣預報的改 進和技術革命提供了新的可能。從人工智能的發展背景、人工智能技術在天氣預報中的應用現狀 以及未來的發展趨勢等方面進行了重點闡述，提出了人工智能技術與數值預報相融合的天氣預報 技術發展思路。特別指出，未來的天氣預報人工智能算法需要著眼于導致預報不確定性的非線 性、混沌性的大氣運動特點，不僅要完善基于數據驅動的輸入—輸出映射的框架，更要從數學與物 理學的本質出發，實現數學、物理的混合建模，在實現人工智能理論突破的同時，推動天氣預報瓶 頸問題的解決。