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針對人機交互語音識別技術軍事應用的現狀，介紹語音識別技術的發展歷史，并對其軍事應用進行分析。 將關鍵詞識別技術應用于軍事場景中，介紹目前主流的幾種關鍵詞識別模型，并對其在軍事領域的應用進行展望。 結果表明，該分析能為語音人機交互技術應用于軍事裝備提供參考。

工業化時代，按鈕、開關、拉桿等被應用于機 器控制，是人機交互的主要手段。電子信息化時代， 新增了感應式觸摸屏、實體或虛擬數字鍵盤、軟件 菜單等人機交互手段，人機交互手段進一步豐富。 智能化時代，基于語音、肢體動作識別的非接觸式 新興人機交互手段因使用方式靈活、便捷等優勢， 在商用領域的發展和應用十分活躍。軍事裝備的人 機交互手段，因在高強度對抗的戰場環境中應用， 不但要求方式靈活、便捷，而且更為關注交互的快 速性和準確性，這是人機交互語音識別技術軍事化 應用發展的重點。

無人機蜂群作戰已經成為軍事領域的熱點，世界各軍事強國對其關注度日益增加。為了深化對無人機蜂群作 戰的理解與認識，首先簡要介紹了概念起源，然后重點對作戰樣式、作戰優勢等進行了分析，最后以無人機蜂群作戰的軍事 應用為牽引，總結了無人機蜂群作戰深入發展需要攻克的關鍵技術難題。自海灣戰爭以來，無人機在戰爭中的應用領域 不斷拓展，深刻影響著戰爭的走向。隨著無人機的 不斷發展完善，其應用范圍不斷擴大、規模數量不 斷增多、作戰樣式不斷翻新，作戰運用已從空中偵 察、戰場監視、電子對抗向通信中繼、精確打擊和后 裝保障等領域延申，正在逐步由輔助作戰手段向基 本作戰手段過渡。綜合來看，無人機在軍事上可代 替有人機執行四類任務，即 4D 任務（枯燥乏味、環 境惡劣、危險性高、深入敵方；Dull，Dirty，Danger? ous and Deep）。 20世紀60年代，法國生物學家皮埃爾·保羅開 始了關于智能蜂群（Swarm Intelligence）的研究。通 過對自然界各類昆蟲群體的深入觀察分析，皮埃 爾·保羅發現某類昆蟲群體內部存在高度結構化的 組織，個體之間分工明確，協同工作，能夠完成遠遠 超出單一個體能力的復雜任務。其中，蟻群是最具 代表性的群體，單體之間通過簡單的信號傳遞，就 能實現較成熟的溝通協調，從而表現出某種規模化 的集群智能行為。在此現象的基礎上，人類不斷深 入研究昆蟲之間的集群行為，最終得出了如蟻群算 法（ACS）和粒子群優化算法（PSO）等諸多智能集群 算法。

人工智能技術的飛速發展令其成為軍事領域應用的熱門技術之一，人工智能技術為軍事后勤領域提供更好發 展條件的同時，也對其提出更高要求。論文先分析了當前人工智能技術在軍事領域的發展方向，闡述了在軍事后勤領域關 于人工智能技術的運用，提出對智能化后勤進一步發展的啟示，要想在未來戰爭中占據優勢，必須合理地在提高監控、后勤 保障、態勢感知以及網絡作戰等方面將人工智能技術積極多元的運用起來。

1. 引言

人工智能技術在大數據時代的飛速發展，已經 滲透到了醫療保障、物流運輸、教育服務、數據通 信、智能汽車、智能監控及工業應用等各行各業，彰 顯出了人工智能作為新興科技的價值和發展潛 力［1］ 。此外，在軍事領域人工智能技術發揮著不可 替代的作用，例如網絡通信安防、智能文件管理、智 能識別以及情報分析等［2］ 。推動人工技術更新迭 代的重要因素之一是其帶來可觀的經濟效益，人工 智能技術在市場上的發展趨勢一直高居不下，為市 場創造出不可估量的財富，截止2019年底，數據顯 示我國實體經濟產業在人工智能板塊的規模高達 570億元。近年來，人工智能技術的運用在不知不 覺中改變了國民的生活，對于軍事領域來說，更加 需要利用人工智能技術為軍隊提供支撐［3］ 。美國 第 45 任總統特朗普在 2020 年初批準了一項法規， 限制所有關于人工智能類的軟件出口，其中包括各 種無人機、衛星和傳感器以及能夠自動識別軍用、 民用目標的軟件，這一舉措就是為了阻止其他國家 利用美國相關技術，研制出功能更強、水準更高、成 本更低的軍事領域人工智能產品［4］ 。從中不難看出，人工智能技術已是當前各個國家大力發展的對 象，人工智能技術運用的成敗在未來戰爭中將成為 軍隊能否取得制勝先機的關鍵要素之一［5］ 。

2 人工智能技術在軍事領域的應用發展方向

自人工智能問世后，這幾十年的時間中有不少 專家都在研究、分析人工智能可以代替人類工作的 可能性，其中以 CarlB.Frey 和 MichaelOsborne 兩位 學者牽頭的“TheFutureofEmployment”研究最具代 表性，如表 1 所示，羅列了部分軍地部分工種崗位 被人工智能替代的可能性。 表 1 雖然只是對部分和軍事領域類似的工種 進行了預測，但是也不難看出人工智能在軍事領域 的發展方向。人工智能對于指揮、管理的工種替代 可能性較小，對于部分支援、保障類的工作任務可 替代性就比較高一些。人工智能已經是現代戰爭 中和未來戰爭中不可或缺的一部分［7］ ，當前人工智 能在軍事領域的發展方向，可以大致概括為以下幾 個方面。

1）作戰平臺

人工智能在軍事領域的應用一直以來受到各 界關注，各國在陸、空、海以及太空等其他系統中大 量的融入人工智能技術［8］ 。利用人工智能技術可 以開發出更加高效、減少人工操作的智能化戰爭系 統，除此之外在減少人工維護的工作量同時，還提 高了戰爭系統各方面的性能，未來隨著技術的發 展，或許還能夠自動與高速武器開展協同工作。

2）網絡安全

在整個軍事系統里，最容易遭到惡意攻擊的無 疑是網絡系統，一旦受到攻擊，有可能軍事系統會 受到破壞，一些重要、機密的信息也可能會丟失。在網絡安全這一板塊配置人工智能系統不僅可以 保護計算機以及各個程序、數據不被惡意訪問，還 可以利用人工智能技術開發對應的反擊程序來應 對這些非法攻擊。

3）目標識別

目前許多研究人員為了提高在復雜的作戰環 境中對于目標識別的精準度在不斷地朝著開發人 工智能技術。利用這項技術可以讓軍隊在分析文 檔信息、數據或者其他非結構化內容的時候，更加 深層次地理解潛在作戰領域的可能性，同時還可以 提升軍事系統識別目標位置的性能。正在開發人 工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準 確性。這些技術使軍隊能夠通過分析報告、文檔、 新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解 潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智 能提高了這些系統識別目標位置的能力。支持人 工智能的目標識別系統的能力包括基于概率的敵 人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶 頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的 緩解策略。例如，DARPA（美國國防部高級研究計劃 局）在 激 烈 競 爭 環 境 中 的 目 標 識 別 和 適 應 （TRACE）計劃使用了機器學習技術在合成孔徑雷 達（SAR）圖像的幫助下自動定位和識別目標。

4）態勢感知和威脅監控

在軍事戰爭中除了要及時收發數據信息以外， 在強對抗環境下還要預處理之前所收集的信息，分 析、整理具有價值的數據，利用信息整合形成情報 優勢。情報信息涵蓋了多方面的數據內容，例如電 子情報、地理空間情報、開源情報、全動態視頻、音 頻、社交媒體等方面。這些情報信息在數據中心進行存儲，可以通過索引搜索出相關的內容，發送這 些數據實現數據共享。人工智能實時對這些數據 進行先進分析，將通知和警告發送到設備上，分析 人員在進行反饋。在向指揮官發送信息時，指揮官 可以根據這些數據，分析態勢、及時判斷敵方的作 戰部署，從而做到真正意義上的知己知彼，感知戰 場動態。以人工智能為基礎的情報收集系統如圖 2所示。

把人工智能技術作用到執行 ISR（情報監控） 任務中可以通過兩個方面進行。一方面是將人工 智能技術運用到無人機、無人駕駛領域［9］ ，這一部 分的運用主要是為了解決在極端、惡劣的天氣、環 境影響下任務執行不會受到影響，從而更好地協同 工作、輔助部署部隊。另一方面是用人工智能來分 析和處理數據信息。在人工智能系統中，可以通過 預設的功能來查找無人機偵察視屏里出現的一些 異常畫面，識別目標。如果讓人類去負責這一部分 的操作，不僅會耗費時間，并且效率也不高，但是利 用人工智能技術就可以在短短的幾小時內完成這 些任務。

5）戰斗模擬與訓練模擬

戰斗模擬與訓練模擬與訓練是一個多學科領 域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起 來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署 的各種作戰系統。美國正在將越來越多的投資應 用于模擬和培訓。美國海軍和陸軍都在進行戰爭 分析［10］ ，這促成了一批數字孿生傳感器模擬程序的 啟動。美軍目前已經招募 Leidos、SAIC、AECOM和 OrbitalATK等公司來支持其相關研究計劃。圖3展 示了 KWM 公司所研發的一款戰斗模擬方艙，該方 艙具備適用于武器制造商的模擬系統，通過全景仿 真可將載具全組人員完全納入模擬流程，能夠提供 逼真的戰斗體驗，該方艙模擬練習時能提供高達每 練 1000 次 CGF（兵力生成計算），可以實現指揮控 制系統和無線電電路的仿真，能夠通過設備聯網進行營連排三級訓練以及綜合武器射擊模擬。圖 4 展示了該方艙所模擬出的效果。

6）智慧勤務

美國在 2018年的時候就提出要重視利用計算 機技術實現軍事后勤的改變，其中最為重視的就是 數字化手段對于智能化后勤發展的影響。美國在 軍事價值鏈上沿用了傳統的數據（data）、信息（in?formation）、知識（knowledge）、智慧（wisdom）體系， 嘗試把大量的后勤數據轉換成DIKW體系，以此來 完成裝備后勤保障決策，DIKW體系如圖5所示。

智能化后勤在智能化戰爭的環境中可以進一 步和作戰系統進行協作。通過信息化手段更加仔 細、精準地將后勤的物資進行分類管理和統計，其 中，最主要的是可以實時分析戰場情況，捕捉到潛 在的數據信息，將這些內容提供給指揮員，幫助他 們做出決策。如果各種條件允許的情況下，甚至可 以根據當前戰況分析直接給出最佳作戰方案，此時 智能化后勤是作戰系統下的子模塊之一。

4 人工智能技術在軍事后勤的具體應用

4.1 綜合情報感知

綜合情報感知涵蓋了人員信息、物資信息、戰 場信息、武器裝備信息這四個方面［11］ 。人員信息感 知實現了對后勤資源的精準調度，其具備的能力除 了可以收集戰場上士兵的移動軌跡和位置外，還具 備傷員定位搜救和情況遠程回送的功能；物資信息 感知具備支撐物資管理、查詢等功能，實現了軍需 物資從生產到使用的整個過程跟蹤與監控這一目 標，物資信息包含了像槍彈、燃料、藥品等各種軍需 物資在運輸和使用過程中其狀態數據內容的收集 和處理；戰場信息感知實現了對于敵方在戰場上的 部署、行動、武器裝備這類信息的收集和發送，為部 隊在定位敵方目標以及評估敵方戰斗力等方面提 供數據支撐；武器裝備信息可以實現各類武器裝備 位置、武器使用狀態、各個設施的信息收集，可以在 部隊武器裝備、設施方面為部隊提供支持，如圖 6 展現了一種全資產可視系統。

4.2 智能設施控制

人工智能在軍事后勤領域的運用主要體現在 監控板塊，簡單來說，智能設施控制就是可以遠程 監視與控制軍用智能化設施、裝備，像無人機、無人 駕駛、自動化控制系統等軍用智能設施（圖 7）。利 用智能設施中的傳感器系統實現對設施的遠程監 視，利用智能設施的控制器和處理器傳輸的指令和 程序實現對自動化執行任務的遠程控制。目前軍 隊也在這一方面開展相關研究，使用人工智能輕松 檢測軍用艦隊組件異常并快速分析故障原因；使用 無人駕駛汽車按照設定好的地面補給［12］ ，規劃一線 戰場和部隊基地進行物資等資源補給，從而降低后 勤補給部隊人員在戰場上可能面臨的風險，同時減 少運輸成本及優化人力操作的工作，如美國陸軍與 IBM公司合作，使用Watson人工智能平臺來幫助預 先識別Stryker戰車的維護問題等。

4.3 戰傷醫療救護

在現實戰爭現場中，受傷的士兵大部分無法第一時間獲得醫療援助，一是因為傷員的受傷程度遠 遠超出了現場醫護人員的救治能力范圍，二是有可 能因為該片區醫護人員數量配備不足。所以在戰 場上要先對受傷的士兵進行分類，受傷較為嚴重的 士兵應該最先得到醫療救護。因此人工智能技術 為醫療救助開辟了新領域，美國的遠程醫療與先進 技術研究中心與CR（組合變量）分析公司在軍事醫 療領域開展合作，研發自動加固戰斗傷員護理系 統，該系統主要是針對戰場上傷員的診斷和指令， 但是就目前的技術發展限制，該系統還沒有完全獨 立出來成為一個完整的自動醫療救助系統，更像是 一款智能軟件，它能輔助醫護人員診斷傷員的受傷 情況，監測傷員身體情況并且及時為病人提供治療 服務。同時，為了更好地在遠程手術以及人員疏散 活動中給人類士兵提供保障服務，美國特別重視將 人工智能技術與機器人手術系統（RSS）及機器人 地面平臺（RGP）進行集成，在惡劣的環境下，利用 人工智能配置的醫療系統可以分析、整理出軍人的 歷史病例輔助醫生進行治療等。

4.4 信息分析融合

信息分析與融合能力包括多級信息融合與綜 合信息統計分析。在戰場上，將傷員的地理位置、 移動軌跡以及心跳速率等信息進行融合，從而分 析、判斷傷員的受傷情況是否嚴重，利用多類型傳 感器將聲音、光照、電磁、心率等產生的信息進行融 合；戰場上想要更加精準的判別敵方的行動部署等 信息，就要對戰場上敵方士兵、人員或者設備的活 動軌跡以及武器裝置的類型這類信息進行融合、分 析，幫助指揮員更準備判斷當前戰場上的態勢。

5 啟示

5.1 智能化戰爭模式改變后勤保障理念

智能化戰爭將成為未來戰爭中的核心部分，而 后勤保障部分的服務對象也將是各種智能化作戰 裝備所構成。在智能化戰爭中，其以“靈活”為核心 的工作機理也將替代之前戰爭中以“快”為核心的 理念［13］ ，因此給傳統的后勤保障系統帶來了挑戰， 后勤系統要不斷調整各個模塊下的功能需求，以適 應智能武器裝備的快速改變，不斷地推動后勤朝著 智能化的趨勢發展。 當前智能化戰爭要求后勤保障的領域廣、內容 多、方法多、對象多元化以及時效性高等，所以必須 利用新一代計算機技術和智能技術搭建一套完整 的后勤保障體系，滿足資源可視化、可控化，可以自 動生成作戰方案的現實需求。不難想象，在未來戰 爭中或許國家會投放大量的無人機、機器人等智能 化武器到戰場上，因此就會有大量的任務分配給后 勤保障模塊，例如裝卸任務、物資運輸、戰地醫療服 務和裝置維修等等。利用人工智能技術分析、整理 繁雜的后勤保障需求，在進一步分析解刨當前作戰 環境、條件后，可以更加高效地去組織開展智能化 后勤保障的行動。

5.2 智能化后勤需要高新技術支撐賦能

在各國分別頒布了關于人工智能技術、大數據 等國防戰略相關條例后，我國在 2017 年也發布了 《新一代人工智能發展規劃》，該規劃中詳細的向人 們展示了人工智能技術將在醫療保障、物流運輸、 教育服務、智能汽車、智能監控各行各業發光發 熱。智能化后勤裝備在當前戰爭中已經顯露鋒芒， 例如炒菜機器人、無人機運輸、無人值守機房等，從 傳統裝卸、運輸物資等方面延伸到了工程保障和生 化探測等領域，其功能多維度發展。 新一代計算機技術的發展，云計算、物聯網技 術和機器學習等技術作用到軍事領域，可以更加精 準地保障作戰部隊，搭建起多方位保障體系，在無 人操作的環境下實現作戰以及保障任務。雖然目 前技術還需要不斷發展，但是在解決這些技術問題 后，智能機器人醫生、智能運輸配送等技術將真正 走向戰場上，執行各種復雜且難度大的任務。

5.3 后勤智能化建設依賴配套發展途徑

從當前人工智能技術在我國裝備后勤的應用 來看，為了更好建設智能化后勤，適應未來戰爭需 求，可以首先從以下途徑開展： 1）頒布相關條例，統一標準。現有的一些裝備 數據相關條例以及標準大部分都是有戰區等自行 制定的，缺少規范、統一的條例，導致在后勤裝備管 理維修過程中許多數據記錄留檔過于簡單，導致數 據記錄不夠精準，在后面的分析過程中會降低數據 的可靠性。因此需要制定統一的標準，加強頂層設計，給人工智能技術的運用打下基礎。 2）構建、完善信息系統。當前現有的裝備系統 功能不一、種類繁多，每個系統的標準規范都有所 差別，導致信息系統在數據共享、聯通性能方面較 差，致使大部分數據都沒有完全發揮其作用。為了 更好地發揮后勤裝備數據的優勢，推動智能化后勤 裝備系統的建設，必須要搭建、整合統一的信息系 統平臺。 3）加強軍地合作。將后勤系統和人工智能技 術等高新技術結合發揮軍地融合的優勢，解決后勤 管理系統在記錄記錄、傳輸、存儲、分析數據的過程 中出現的各類疑難雜癥，促進智能化后勤裝備體系的構建。

6 結語

隨著計算機技術發展進程的不斷推進，我國也 更加重視計算機技術在軍事領域的運用和研究，物 聯網技術、大數據、云計算以及人工智能技術也將 成為我國軍事研究的重點技術之一。這些技術的 運用可以更好地保障作戰部隊，實現在無人操作的 環境里完成所要執行的任務，豐富、擴展智能化后 勤的保障手段。由此可見，信息化、智能化的戰爭 是未來戰爭的主要核心部分，必須合理地將人工智 能技術運用起來，在提高監視、后勤保障、態勢感知 以及網絡作戰等方面加強人工智能技術的運用與 研究。目前在軍事領域，人工智能技術的運用還需 要我們長時間的研究、分析和總結，所以我們更要 緊抓這場計算機技術的改革，在技術實現和加強戰 略合作兩方面進行研究，為了提高我國的國防實力將人工智能技術更加深入地利用到未來戰爭中。