关于智能化装备功能发展的思考

王 莉

内容提要：智能化装备在实战中的广泛应用，给未来战争带来整体性、革命性的影响和改变。应科学筹划智能化装备的功能发展策略，重点发展目标识别与判断、自动组网与传输、数据分析与反馈、任务统筹与规划、自主学习与决策、人机交互与协同等功能。

智能化装备已逐步作为相对独立、可信赖的作战伙伴，与作战人员协同遂行多样化作战任务。作战人员与智能化装备不是简单的操作手与工具的关系，而是人类智慧与人工智能的配合及融合。为提高人机协同作战效能，智能化装备的功能发展应集中在目标识别与判断、自动组网与传输、数据分析与反馈、任务统筹与规划、自主学习与决策、人机交互与协同等方面。

一、目标识别与判断

目标识别与判断功能，旨在从作战场景或侦察图像中，自动识别并判断已预定义类别的目标。随着人工智能的发展，感知系统和认知算法将进一步优化，利用智能化装备实现战场目标自主识别和判断的比例将大大提升，识别效率与精度将显著提高，并能够识别图像结构变化、判断运动目标行为。

（一）高效率、高精度识别

提高目标自主识别与判断的效率及精度，首先，需要优化数据源的获取设备，配备能够穿透云、雾、霾的可见光成像系统，全彩高分辨率的夜视系统和雷达系统等；其次，需要优化目标识别算法，细化目标分类，简化定位流程，平衡自主识别与判断的效率及精度。

（二）图像结构变化识别

图像结构变化识别，是指能够有效识别形变、遮挡及微小目标。对尺寸、姿态、视角及局部形变的目标，通过增加可变形卷积层、引入幅度调节机制，增强智能化装备的形变建模能力；对特征信息缺失的遮挡目标，可通过背景关联、前后帧时空信息比对等方式进行识别与判断；对于低像素、低对比度的微小目标的识别，则需要精细化识别、无损放大能力的支持。

（三）运动目标行为判断

运动目标行为判断，需要地面侦察装备、无人侦察机、侦察卫星的协同配合，涉及地空天侦察体系的无缝衔接、作战场景的多视角切换以及侦察情报信息同步分发等能力。通过构建全维一体的战场信息获取网络，整合分散的侦察力量，实现运动目标跨域追踪功能，全面提升战场侦察、跟踪监视、目标指示等能力。

二、自动组网与传输

以自动组网作为信息交互骨干网络的架构方式，构建信息服务体系，是对战场信息传输链路组织方式的突破，其吞吐量大、实现简单、保密性好、抗干扰能力强、使用灵活且功能齐全，可减少网络基础设施配置，节约信息传输成本，提高信息服务的精确性、实时性和稳定性。智能化装备自动组网与传输，将成为人机协同作战中数据高速分发、共享和利用的基础。由于战场环境复杂多变，自组网需要具备快速搭建现场网络、高度自适应、稳定安全传输等功能。

（一）快速搭建现场网络

快速搭建现场网络，是以卫星通信为主，建强传输通信链，确保重要部位、关键节点的战场态势高速可靠传输，快速解决山林地、隧道、城市小巷、地下通道等区域的现场通信问题。快速搭建现场网络，需要具备超视距传输、强信号穿透、大流量吞吐、稳定连接等能力。

（二）高度自适应

为了应对节点移动、损毁等情况，智能化装备在网络拓扑、信道支撑和业务应用等方面应具备高度自适应功能。应重点发展分解/重组自组网系统，用于支持智能化装备自主集成和调整，迅速生成战斗力。例如，在小型智能化装备集群作战中，在节点增减、任务区域划分、图像拼接等方面均需要高度自适应功能的支撑。

（三）稳定安全传输

为提高自组织网络在多地形、多气候条件下的适应性，需要强化其在陌生地域、复杂环境、恶劣天气下的数据传输能力，真正实现全地形、全天候实时信息互联互通。同时，由于作战数据密级较高，应采用适当的链接认证、数据加密机制，确保通信安全可靠，夺取战场上的信息优势。

三、数据分析与反馈

随着智能化装备在战场上的广泛应用，战场数据呈现出体量大、种类多、增速快及结构复杂等典型的大数据特征。加强数据分析与反馈功能建设，是在人机协同作战中保持数据优势的必然选择。管理不同装备平台产生的异构数据、挖掘分析应用数据以及数据信息可视化多维反馈等都是智能化装备应具备的功能。

（一）异构数据管理

侦察、突击、运输、管理等不同种类的智能化装备，会产生不同结构的数据。异构数据库技术，能够为存储和处理这些海量的跨平台、非结构化数据提供解决方案。构建的异构数据库系统要能够存储并管理陆、海、空、天、网等多种来源、多种类型的数据，支持大容量、高并发、弹性扩容和高速一体化的数据访问，并具备数据类型快速转化、数据质量统一控制、相关数据高效索引和并行查询等能力。

（二）应用数据分析

深度融合海量异构数据的目的，是实现快速检索与作战对象相关的信息，挖掘作战对象数据的特征、规律，预测作战趋势。需要以特征知识库为基础，结合实战实时信息，围绕作战对象进行数据建模、关联分析、知识推理，实现静态特征提取和动态行为预测，辅助作战决策。

（三）数据多维反馈

智能化装备产生的数据，必须以直观多维的方式反馈给作战人员，辅助其快速掌握战场态势并科学决策。以图形图像的方式呈现数据符合人类认知习惯，可以采用复杂数据对象视图、关联关系视图、空间表现视图等形式展现。

四、任务统筹与规划

随着智能化装备参战数量和任务量的增长，需要统一部署作战力量及资源，增强智能化装备的任务统筹与规划功能。依据作战任务及装备性能条件统筹智能资源，以最小代价发挥最大作用，优化资源配置，合理规划任务实施。

（一）优化统筹智能资源

优化统筹智能资源，就是依据作战需求、装备性能及其数量条件，将智能化装备配置在关键作战单元中，以充分发挥人机协同作战效能。优化统筹智能资源，一方面，可以规避风险、降低成本；另一方面，可以缩短信息流转、融合的时间，提高战场信息交互效率。例如，美国国防部高级研究计划局（DARPA）的“资质编队混合主动控制”项目，开发了无人机的新型统筹控制功能，协助作战人员进行战场管理，实现以较少人员控制大规模无人机编队的目标。

（二）合理规划任务实施

规划任务实施，是指智能化装备能够根据作战意图及作战对象属性，为作战人员提供作战流程图及路线图。该功能由作战专家经验知识库支撑，具备反应速度快、考虑要素全等优势，规划方式也由单机自主规划向多机协同规划方向发展，规划能力逐步增强。2017年，美国陆军通信电子研究、开发与工程中心（CERDEC）开发了“自动计划框架原型”，即情报工作的自动化工作流系统，具备自动生成侦察行动流程清单、自动规划情报获取计划、自主判断分发范围、主动提供决策建议等功能。

五、自主学习与决策

智能化装备在人机协同作战中能够实现精确感知、正确推理及准确预测，关键在于其具备的自主学习与决策功能，通过先进的人工智能算法实现机器自主学习，并在敌我对抗中利用博弈规则辅助作战人员决策。

（一）机器自主学习

充分发挥智能化装备的计算优势，通过优化人工智能算法提高机器学习效能，可大大提升智能化装备的自主能力。特别是在态势预测、作战评估及行动建议等方面，可将部分自主权赋予智能化装备，使之成为可信赖的作战伙伴。未来作战中，如果敌我双方都借助人工智能优化战法，作战胜负很大程度上将取决于谁的算法更优化、谁的机器自主学习能力更强。

（二）辅助作战决策

智能化装备通过深度学习现有作战决策模型，掌握战争对抗规则，通过反复自主对抗博弈，可以具备辅助作战决策的功能。在这一过程中，要综合考虑包括地理信息、通联条件、力量编成、任务难度等作战基础信息因素和实时战损、已知威胁、未知威胁、效率性能变化等作战过程信息因素。基于以上因素，判断是否能够执行任务，采取什么方式执行任务，执行任务的代价与收益等。

六、人机交互与协同

人机交互与协同，是指作战人员与智能化装备之间以一定的交互方式，交换作战信息并实现作战配合。智能化装备的自主能力与作战人员的认知、判断、行为能力的结合，有助于充分利用多域资源来满足作战需求。智能化装备所具有的灵活交互、协同行动功能，有助于在作战人员和智能化装备之间寻求最佳结合点，形成作战优势。

（一）灵活交互方式

应灵活运用多种交互方法实现人机、机机协同。人机之间能够通过程序指令、手势、语音、图像、脑电波等方式，沟通作战意图、计划、行动、结论等信息；机机之间通过有线或无线网络传输控制信息，利用各种存储设备实现数据共享，增强智能化装备间的交互能力。例如：DARPA在“进攻性蜂群使能战术”项目中，采用多种交互技术，使作战人员、空中无人机、地面机器人间的信息通联更加顺畅，以组成多样化蜂群，在2小时内完成了4个城市广场街区的“城市突袭”任务。

（二）衔接协同行动

实战中，需要作战人员和智能化装备编组执行任务，同步部署、协同配合。智能化装备以作战伙伴的身份与作战人员共同参战，承担部分作战任务。智能化装备应具备高效协同功能，以实现人类智力与人工智能的交联融合，增强协同作战体系效能。