人工智能在战场救护中的应用探讨

潘 骥，冯赞军，张 玥，王国娟

运算能力突破和算法的进步使人工智能(artificial intelligence，AI)在专业领域“大显身手”。各国争相从战略高度制定人工智能发展规划，大力推进研发，唯恐在这场可能颠覆未来的竞赛中落伍。在军事领域，人工智能的研究更为活跃，卫勤保障智能平台和装备不断革新，对战场救护产生了深刻影响。本文立足于国内外军事领域人工智能应用现状，对人工智能在战场救护中的应用进行探讨。

1 外军人工智能应用现状

2003年伊拉克战争打响时，美军尚未装备机器人，但到2008年末，美军使用的机器人达到1.2万台[1]。美国于2016年发布了《国家人工智能研究与发展战略规划》白皮书，详细阐述了人工智能发展举措，标志着美国将人工智能发展置于国家安全核心地位。美军还确立了在2035年前建成智能化作战体系，2050年前，将智能化作战体系提升到高级阶段，作战平台、指挥控制等全面实现智能化，实现“机器人战争”。俄罗斯也在人工智能方面下足了功夫，出台相应人工智能发展规划，明确以机器人、无人机、无人潜航器等无人技术为重点开发对象，要求2025年前无人装备占比达到30%，并且俄罗斯已逐步将人工智能武器投放到战场。

在卫勤保障领域，美军积极推进人工智能应用。2017年研发试验人工智能芯片用于治疗士兵创伤后精神失调，改善士兵情绪。著名的美军战场救护机器人Bear，可适应复杂环境，在战场上寻找伤员并转移至安全地带。美军国防高级研究计划署(DARPA)早在2007年就启动“深绿”(Deep Green)项目，利用人工智能辅助战场决策。从这些实际应用可看出，美军在大力推进人工智能用于战场救护，对提升战场救护效率和降低卫勤人员风险起到了积极作用。

2 我军战场救护应用人工智能的现状

我军近年积极推进卫勤保障信息化建设，各类卫勤保障系统应运而生，研发出多种信息化卫勤装备，战场救护能力有所提升，但人工智能的应用尚处于起步阶段。

2.1人工智能应用于战场救护起步晚、进展慢 与国外相比，受历史因素影响，我国人工智能研究起步晚，发展道路坎坷。2006年，我国首次完成中国象棋人机大战，相比1997年IBM公司“深蓝”战胜国际象棋世界冠军晚了9年。在互联网搜索引擎中输入“美军战救机器人”，最早显示2005年美国防部计划投资1200万美元研制救护机器人。可见，对比美军，我军在战场救护领域应用人工智能起步较晚。经过努力，虽然我军人工智能发展态势良好，但前沿理论缺少创新，仍处于“跟跑”状态，相关技术距离世界领先水平仍有差距。国家人工智能研发创新多集中在地方大型科技集团，军内人才缺乏、技术积累不足，人工智能研发力不从心，应用于战场救护进展缓慢。

2.2人工智能应用于战场救护的支撑不够 人工智能发挥作用需要建设与之匹配的支撑平台。特别是深度学习作为人工智能的关键技术，需要大量的数据样本让其有的学，需要先进的算法让其高效学，需要强大的数据运算能力让其迅速学。现有的战场救护虽然搭建了各种信息平台，但仅满足于基本通信和实时数据采集，平台兼容性、数据收集分析能力、辅助决策能力、自动处理能力欠缺。相比成熟的人工智能技术，我们还有诸多方面有待提高，例如：尚未实现平、战时数据共享[2]；未改变靠人脑完成任务分配，救护计划生成，分析保障需求、战现场救治的现状；缺乏完整、可靠、兼容、高效的信息交换系统；无人装备和有人装备的协同训练不够充分；从战前预测到战场救护筹划，从战场伤员发生到伤员定位搜救，从伤员现场急救到后送分类等环节，没有形成“人+AI”模式架构。现有战场救护过程中的计算机大多用于记录数据或单纯计算，与人工智能的自动收集处理分析数据差距甚大。

2.3应用于战场救护装备智能化程度不高 我军机器人用于战场救护还没有实现突破。伤员在没有卫生员救治的情况下，仅依靠有限的自救互救，缺少辅助救护的智能装备和技术支援。特定环境下的伤员救治更显模式单一，比如核生化条件下伤员救治，依靠人力的单一模式没有改变。目前所研发的无人机搜索伤员和药品配送等，受环境条件影响还存在局限，更不能满足复杂环境条件下的需求。即使智能化支撑平台完成建设，而终端智能装备无法配套，人工智能用于战场救护的效果仍会大打折扣。因此，积极研发战场救护智能装备，实现支撑体系与终端设备协调发展，才能早日促进人工智能战场救治应用。

3 人工智能在战场救护中的应用措施

3.1构建人工智能信息平台，保障战场救护高效运转 在未来信息化战场条件下，伤员在最短时间得到最有效的救护是战场救护的核心。随着信息化战争形态不断变化，未来战争突发、快速、分散、多变的特性越来越突出，战场伤情和保障需求越来越复杂。面对战场环境、救护力量、伤员类别、药材供应、伤员预判等数据动态变换，用人工智能技术实时分析数据变动影响，通过优化算法模拟指挥员对战场救护的综合评价和“运筹帷幄”过程，实现对战场救护的快速理解，为快速正确决策、辅助战场救护、实时制定救护计划等提供帮助。2017年，AlphaGo从零开始，通过自身博弈和深度学习快速由围棋“小白”变为围棋“大师”，AlphaGo发明了人类从未想到的走法，令职业棋手折服[3]。把AlphaGo的相关技术移植到战场救护体系中，有望在人工智能模拟战场救护态势上胜人一筹。人工智能为战场救护“服务”，前提是需要构建保障其正常运转的信息平台，实现信息实时共享、数据实时分析、计划任务实时下达等，让信息在各系统中流通并处理，支撑人工智能发挥效能。

3.2依托人工智能自主特性，化简战场救护冗余流程 人工智能最显著的特点是自主性，具有替代人做重复工作的智能。当前，战场救护的信息产生基本靠人脑实现，伤员位置、生命体征参数、伤员类别、伤情、处置办法等系列信息数据，都要战场救护人员现场判断生成。如果伤员配有智能穿戴设备，就能实现自动生成数据并传送到战场救护保障数据链路，人工智能指挥系统根据战场态势、伤员情况等迅速分析，果断发出现场救护、提供音视频救护技术支持、增援或派机器人后送等指令，将极大缩短战场救护中的信息采集、传递、处理、反馈时间和减少繁琐流程，为战场救护争取更多的救治时间和救治机会，达到提升救治效率目的。

3.3构建战场救护大数据，夯实人工智能应用基础 人工智能再次走向高潮，得益于深度学习算法的进步，而深度学习算法的动力之源是大量的数据样本。战场救护数据的来源，即将战伤病例库、战场救护演习、国内外军队救护等与现有的战场救护人员、装备、方案等数字化，转化为机器可以学习的数据样本。有了足够的数据样本，再利用深度学习，将数据转化为智能产品。这些产品可以是战场救护保障计划，或是药材补充方案，还可能是人工智能指挥辅助系统自主发出的机器人支援指令等。只有庞大坚实的数据支撑，才能满足人工智能自我学习“胃口”，让人工智能有用武之地。

3.4借力军民融合发展大策，建设战场救护智能体系 习近平在十九大报告中指出：“坚持富国和强军相统一，强化统一领导、顶层设计、改革创新和重大项目落实，深化国防科技工业改革，形成军民融合发展格局，构建一体化的国家战略体系和能力”。这给军队发展应用人工智能、借助军民融合政策指明了方向。人工智能技术实现不仅需要资金支持，更需要技术积累和体系架构，借助军民融合发展政策是推行人工智能应用的绝好机会。首先，国内一些大型科技集团人工智能研发实力与国外相当，物联网、大数据、云计算甚至5G技术都处于世界领先地位，是促进人工智能技术发展的积极因素。借助企业力量满足打造战场救护智能体系的要求。其次，部分地方医院已经应用的人工智能医疗技术可以为战场智能救护提供更好的经验。地方医院产生的伤病数据，能为人工智能“深度学习”提供“口粮”，为推进人工智能融入战场救护解决部分“动力”问题。再次，军民融合政策将激励相关企业加大对军队所需技术研发力度，借助社会力量构建应用人工智能的战场救护体系可行性将大大增加。