航空装备“+智能”需求分析与论证方法研究

曾卫平

(中国直升机设计研究所，江西 景德镇 333001)

0 引言

武器装备军事需求的重要性毋庸置疑，我军为履行使命任务的需要，确立“需求牵引，装备先行”的理念。随着人工智能技术在军事及国防工业领域的创新应用，航空装备的智能化成为未来航空装备发展的必然趋势之一。人工智能将大大改变航空装备的作战效能，甚至颠覆未来作为武器的航空装备的作战使用方式。我们需要在现有航空装备体系的基础上，适应未来作战装备发展需要，分析军事作战需求，评估论证智能技术新应用。

1 航空装备“+智能”概念

“智能+”虽然代表一种趋势，但从应用层面上说，其在现阶段脱离了各类复杂系统本身的应用特征。相比于概念上的智能化战争及未来应用模式上的各类“智能+”，“+智能”是对智能化技术和系统的深入应用，主体是传统系统，目标是完成传统系统的转型升级，提高作战效能。航空装备“+智能”是航空装备智能化发展的必经过程，可实现在将来战争环境下，不同时空、不同作战单元、不同作战行动的体系化联合作战。

2 航空装备“+智能”的需求分析

针对装备体系的需求分析方法研究，研究人员借鉴软件工程中面向对象的需求分析方法，提出了各类方法，但对装备体系的需求分析说明有限，也有通过引入质量屋、复杂网络等方法进行需求分析。其中，刘立辉提出了基于作战任务需求，以信息为纽带，建立作战行为与系统行为的映射关系；许永平等人提出基于QFD与ANP的装备作战需求分析方法，反映军事需求的作战使用性能重要度排序；沈如松等人给出了基于UML和Petri网分别构建体系静态结构模型和动态运行模型，建立映射关系的需求分析方法。这些需求分析方法在传统装备体系上取得了较好的分析及应用效果。

航空装备加上人工智能之后即成为人工智能系统。这种系统可以认为是系统之系统，即体系，其中包含智能体(Agent)和作战环境。围绕能力需求牵引的思想，设计一个能够提供预期能力的武器装备体系结构是一个不断迭代、逐步逼近的体系结构建模与分析过程。因此，以一个体系来分析航空装备“+智能”(Aviation Equipment “+Artificial Intelligence”，AE+AI)较为合理。在“+AI”之后，航空装备“+智能”赋予航空装备体系需求分析新的涵义。

2.1 航空装备“+智能”需求分析概念模型

对航空装备体系和各型航空装备的研制来说，需求的重要性不言而喻。需求是装备体系及装备本身研制的源头，涉及的系统及利益攸关者非常之多。需求可分为两大类：功能(function)需求和非功能(non-functional)需求。以系统工程的角度来看，需求不是凭空开发的。需求分析的一个目标是为各种不同功能之间的相互作用提供一种理解并基于用户目标获取一个平衡的需求集合。也有将需求分析理解为需求开发的一个子阶段，该阶段的主要任务是对初始的用户需求说明书进行细化，分析每个细节，从而获得对系统开发有价值的信息。

“AE+AI”需求分析(Aviation Equipment “+Artificial Intelligence” Requirement Analysis,简称“AE+AI”RA)服务于航空装备的全生命周期研制过程，不仅仅停留在需求论证阶段，而是贯穿于工程设计、试制试飞、制造批产及运行保障等全生命周期各个阶段。需求分析的对象主要包含Agent和作战环境。Agent和作战环境的复杂性使得需求分析对象具有层次性和多维性。“AE+AI”RA既是一项技术活动，又是一个技术管理过程，强调设计建模方法，也要求状态管控和数据管理。由此，可以借助霍尔模型，如图1所示，对“AE+AI”RA进行描述。霍尔模型中的知识维、时间维、逻辑维分别对应“AE+AI”RA的需求分析对象、生命周期阶段和需求分析过程。

图1 基于霍尔模型的“AE+AI”RA概念模型

2.2 “AE+AI”RA组成要素

需求分析的目的是分析原始的利益攸关者需求。在任务需求捕获之后，必然要对能力需求进行分析，针对系统需求建立系统用例，最终转换为技术需求或技术指标。以“AE+AI”为代表的复杂武器装备系统需求分析过程中的各类需求分析元素，以军事需求和作战任务为牵引，遵循“概念-战略使命(任务)-能力-系统-技术”的需求分析主线，最终给出指定系统在可能时间内能够产生的效果。其需求分析要素主要包括：任务需求、能力需求、系统需求、技术需求等。这些要素可自上向下或自下向上关联，之间相互异构，却又有机统一。

“AE+AI”RA展现了多维度且分层次，融合了复杂武器装备系统需求分析的组成要素。对于航空装备的正向研发设计而言，从作战效能分析牵引得出装备能力需求，能力需求再映射为最终的技术需求；对于航空装备作战效果分析而言，从装备固有能力出发，在作战仿真或试验环境下得到装备作战效能仿真或试验数据，最终用于作战效能分析与评估。根据作战任务和作战构想，直升机能力指标体系由任务-能力映射得到，如后文图3所示，在此不再赘述。

图3 “AE+AI”体系结构建模过程

2.3 “AE+AI”RA主要过程

从作战使命任务到作战效能的分析过程对于装备分析与论证来说是一个重要命题，“AE+AI”RA也不例外。如图2所示，整个需求分析论的核心从使命任务出发，提出作战能力要求，以“AE+AI”技术实现方式，完成作战目标。

图2 航空装备“+智能”需求分析主要过程

“AE+AI”RA过程通过作战活动、作战流程及各类模型等要素分析航空装备需求分析和论证过程中遇到的军事需求内容及作战要求、各系统初步设计方案和工业实现技术，考虑“+AI”后体系的涌现性、自主性、多维性、进化性等智能化特征。在需求分析业务流程的驱动下，体系层及装备平台层的相应分析项不断组合、集成，实现从“AE+AI”使命任务到作战效能分析与评估的全要素流转。

3 航空装备“+智能”需求分析方法

航空装备的研制与发展是一项复杂的系统工程，是一个体系化发展过程。“AE+AI”可基于智能体Agent装备体系进行分析，从作战使命任务、作战概念、作战活动、作战能力、体系结构、体系功能等角度分别描述“AE+AI”体系的作战需求。运用一系列“AE+AI”需求分析方法，作战需求最终分解并映射到航空装备的作战性能指标上，指标回溯可实现作战效能分析评估。

3.1 “AE+AI”体系结构建模

“AE+AI”体系中除了智能体Agent和作战环境外，由于作为智能体Agent的航空装备涉及到装备平台加装智能系统(如智能计算机、导航子系统、控制子系统等)后的描述，需体现出航空装备“+智能”体系的智能化各类特征，因此，“AE+AI”体系结构建模是实现装备体系多视图描述的同时完成体系层向平台层的传递映射，如图所3所示。

不同于以往直接使用DoDAF、MoDAF等多视图体系建模和使用需求条目管理传递模型的方式，“AE+AI”体系结构建模结合了应用SysML语言进行智能系统模型设计的过程，最终形成包括：作战概念图、指控交联关系图、作战活动图、映射视图、用例活动图、用例时序图、用例IBD图、BDD图、状态机图等模型。根据“+智能”体系架构设计的复杂程度，通过表格、结构、行为、本体、图像、时间、图形、概率或替代概念手段，在确保多重抽象层次之间建模一致性的基础上，合理运用DoDAF模型的核心要素以及约束条件，使用用例图或环境图的方式来表示满足军事需求的“AE+AI”体系及所属系统。

除了体系层向平台层的映射外，定义体系结构建模中涉及到的模型，DoDAF提供了指导开发架构的通用词汇，用于交换体系结构信息和促进架构描述之间的互操作。需对DoDAF2.0标准中的8类视角和52类视图进行裁剪，即在DoDAF2.0视图外，基于作战场景增加映射视图，增加作战任务与作战能力映射关系视图、作战能力到平台子系统的映射关系视图、智能系统与航空装备的加装关系视图等，如图4所示，最终在需求管理系统或记录文档中形成“AE+AI”的能力目录。

图4 新增的需求分析多层级关系映射视图

3.2 基于OODA的“AE+AI”能力分析

DoD对AI的应用范围及因素进行了描述。三大类范围包括：Enterprise AI(复杂组织体人工智能)、Mission Support AI(使命任务人工智能)、Operational AI(作战人工智能)。四个因素包括：Operating Environment(作战环境)、Resources(需要的资源)、Tempo(快慢节奏)、Implications of Failure(失败的影响)。OODA环“以活胜僵、以快吃慢”已逐步取代传统作战中的“以大吃小”，成为战争制胜的关键机理。参照OODA模型“观察(Observation)-判断(Orientation)-决策(Decision)-行动(Action)”四个环节组成的作战活动循环，以某次战斗作战体系OODA环中“AE+AI”体系所处的某一环为例，如图5所示，在“AE+AI”体系OODA环的环内，智能体Agent的侦察打击作战环通过智能化升级后的雷达、光电、电子侦察等感知手段，观察并获得战场态势信息(包含内部和外部)。以多源目标智能识别与融合、智能自适应辅助决策、实时任务规划、智能计算等技术为依托，对战场和作战过程进行判断，实现攻击占位、航路规划、目标分配等实时决策，逐步解决人机融合难题，并最终在人的控制下更快节奏完成作战任务。

图5 “AE+AI”及作战体系OODA环

“AE+AI”OODA环在实现典型作战场景(即假定的作战环境)设计的前期，从OODA各个环节的任务活动、时序步骤、状态响应、实体节点、场景环境、组件接口等进行能力分解：既可为需求模型提供定性定量数据，通过这些数据可分析影响OODA作战环路速度的因素，而不至于在需求分析中遗漏数据项；也可为效能分析建立指标体系提供指标能力项的依据，对应体系中的各系统需求项。按体系结构分层级的方式，能力分析在OODA分析的基础上，从“智能体Agent子系统、加装智能化系统后的智能体Agent、典型作战场景下的智能体Agent”三个层级分别进行描述。

1)智能化升级后的Agent子系统能力分析

面向作战任务，如前所述，采取DoDAF体系建模自上而下逐级分析的方法，在体系结构的任务架构(OV)和系统架构(SV)分别建模的基础上，基于能力视角(CV)建立满意度函数。满意度

M

(

x

)∈[0,1]，当

M

(

x

)=1时，能力需求完全满足；当

M

(

x

)=0时，能力需求未满足。设置完全满意的上、下限范围，使用加权积进行聚合，形成作战能力到平台子系统的映射关系视图，如图6所示。利用TIM矩阵，去掉Agent子系统中关于系统实现技术的细节定量数据，保留定性关系，指标聚合后得到如后文图7所示的矩阵。分析完成智能化技术与Agent子系统的“一对多、一对一、多对一、多对多”4种关系。“一对多”和“多对一”使用灰靶分析方法进行求解，得出“+智能”后智能体Agent各子系统的能力值。

图6 TIM矩阵处理结果(指标向Agent子系统)

2)“+智能”后的智能体Agent能力分析

OODA循环速度决定着空中作战的成败，整体循环速度越快，取胜几率越大。智能体Agent在未来体系作战下，面对复杂作战环境，以装备体系外部信息为输入，在航空装备本身平台上获取及共享信息，转化为智能Agent的内部信息，并作为加装智能系统后的作战活动输入。机载设备智能化水平的提高，意味着人类操作者可以将更多的OODA环节任务移交给机器，以获得更大的空中对抗制胜概率。智能化升级后的Agent子系统承担更多的OODA环任务，而作战体系中人在OODA环中的活动相对变少，任务负荷相应减少。人在OODA环的角色值得在OODA循环的关系中不断讨论。

根据功能与行为的关系，功能又可定义成：为了利用行为，设计者通过对行为的认识，并经抽象而得到行为描述，在Agent和外部环境定义划分之后，首先对用例活动过程进行定义。以某次作战低空侦察为例，通过体系作战的OODA赋予某航空装备低空侦察的使命任务，自身OODA循环，结合飞行员的参与，赋予各子系统的作战行为描述，如图7所示。每个行为描述对应OODA各环节子系统的活动用例，关联“AE+AI”的功能需求和接口需求，最终形成全机级系统功能目录。

图7 OODA环下的Agent内外部及人顺序图

3)Agent在典型作战任务下的作战能力评估

设计典型作战场景，实现“+AI”体系结构向平台系统逐层抵近转化。如图8所示，通过基于OODA的需求分析得到的“AE+AI”体系的固有能力，将智能体Agent置于作战环境下遂行典型作战任务，实现装备视角向作战视角的转换，与体系结构建模过程中的作战场景设计进行衔接对应。即在典型作战场景下，智能体Agent遂行任务过程中，通过赋予体系结构建模设计、能力分析、映射聚合，“AE+AI”RA实现了从智能体Agent加装的智能系统性能参数到智能体Agent遂行作战的作战能力分析，即Agent的固有能力直接影响航空装备在作战环境下的战术战法设计。同时，通过系统能力、中间层能力及底层能力，间接影响航空装备作战效能的发挥。反之，作战效能能逆向牵引出“AE+AI”的固有能力，进而分析得出Agent的系统性能和相关设计参数。

图8 典型作战任务下智能体Agent作战能力评估

4 论证实例与关键步骤

如前所述，“AE+AI”RA有不同视角。当在模型的基础上记录需求时，存在典型区分视角的三种类型：数据、功能和行为。这三种需求表达在实际应用时以模型表示，即分别为：需求设计模型、逻辑模型和行为模型。需求分析的关键点在于做到这三类需求分析模型的有效统一，并进一步结合推演仿真等手段进行评估分析。需求设计模型、行为模型、逻辑映射与融合的关键步骤如下：

Step1：如图9所示，建立“AE+AI”的用例，描述用例的交互人员、交互环境及外部环境；

图9 需求设计模型的设计及分发关键步骤

Step2：设计需求追溯矩阵，使体系级、全机系统级需求条目分别对应用例模型、黑盒模型以及白盒模型；

Step3：对关联需求的每个用例进行黑盒分析，再由黑盒模型到白盒设计分解，实现体系级、全机级需求向下游行为、逻辑的分配、分发；

Step4：当需要表示活动(系统白盒行为)时，增加类、活动以及序列图来反映额外的作战细节；

Step5：如图10所示，根据作战事件，进行功能的主状态模型设计和状态转换关系分析；

图10 功能模型与逻辑模型互为映射

Step6：行为模型与逻辑模型的映射处理，结合仿真模型，进行功能逻辑分析，实现功能逻辑自洽一致；

Step7：对基于典型作战场景下逻辑模型产生的仿真数据进行统计与预处理，消除随机因子的不确定性，实现从仿真结果数据到评估样本的转化；

Step8：对照能力目录和Step2中的需求条目，设计顶层指标和各层级叶指标，如图11所示，并针对作战场景方案分别设计；

图11 推演仿真与分析评估集成

Step9：设计评估模型(包含评估指标、评估方案、评估样本、评估分析方法等)，映射为算子树，不同场景方案对应不同指标体系和计算公式，最终实现评估方法模型与推演仿真的集成。

5 结论

“AE+AI”是航空装备体系中一种较特殊的装备体系，包含航空装备本身和“+AI”后的新系统特征，不局限于宏观的各类体系视图，也不拘泥于某个Agent智能子系统。引入OODA环、体系结构层级、效能分析等方法，从“AE+AI”面向作战运用的角度进行全面的装备体系、系统及子系统各层级的需求分析，对后续航空装备发展中关于新装备、新型号、能力提升以及型号加改装的需求分析和论证都可提供一定的参考与借鉴。