人工智能技术在军事及后勤领域的应用研究*

喻新尧 李平俊 张焱翔

（陆军勤务学院 重庆 401331）

1 引言

人工智能技术在大数据时代的飞速发展，已经渗透到了医疗保障、物流运输、教育服务、数据通信、智能汽车、智能监控及工业应用等各行各业，彰显出了人工智能作为新兴科技的价值和发展潜力[1]。此外，在军事领域人工智能技术发挥着不可替代的作用，例如网络通信安防、智能文件管理、智能识别以及情报分析等[2]。推动人工技术更新迭代的重要因素之一是其带来可观的经济效益，人工智能技术在市场上的发展趋势一直高居不下，为市场创造出不可估量的财富，截止2019年底，数据显示我国实体经济产业在人工智能板块的规模高达570亿元。近年来，人工智能技术的运用在不知不觉中改变了国民的生活，对于军事领域来说，更加需要利用人工智能技术为军队提供支撑[3]。美国第45任总统特朗普在2020年初批准了一项法规，限制所有关于人工智能类的软件出口，其中包括各种无人机、卫星和传感器以及能够自动识别军用、民用目标的软件，这一举措就是为了阻止其他国家利用美国相关技术，研制出功能更强、水准更高、成本更低的军事领域人工智能产品[4]。从中不难看出，人工智能技术已是当前各个国家大力发展的对象，人工智能技术运用的成败在未来战争中将成为军队能否取得制胜先机的关键要素之一[5]。

2 人工智能技术概述

人工智能隶属于计算机科学，人工智能的目标是为了探索人类智能的实质，通过利用计算机技术把人类智能移植到机器上，从而让智能机器可以在平时的生活场景中做出和人类思维相似的反应，这一技术的运用研究涵盖了语音、图像识别、智能机器人等[6]。自1956年约翰·麦卡提出“人工智能”这一概念，到几十年后的今天，人工智能技术愈发成熟，在日常生活中运用范围辐射越来越广。

人工智能技术不是单一的科技，而是涵盖了多个新型技术的集合，主要包括ML机器学习（Machine Learning）、机器人技术（robot-technology）、CV计算机视觉（Computer Vision）、生物识别技术（Biometrics）以及NLP自然语言处（Natural Language Processing）五类技术。其中，机器学习是核心，也是让计算机具备智能化发展的基本途径。机器学习主要的研究内容是如何利用计算机去实现或模仿人的学习行为，当获得新知识时，去重构已经具备的知识体系从而达到优化自身性能的目的。由于计算机设备不具备人类的自主思考能力，所以机器设备在不同环境下所产生的反应主要是依靠算法以及计算机技术对人类行为方式的模仿，可见机器学习是一项多学科交叉、复杂程度极高的计算技术。

3 人工智能技术在军事领域的应用发展方向

自人工智能问世后，这几十年的时间中有不少专家都在研究、分析人工智能可以代替人类工作的可能性，其中以CarlB.Frey和MichaelOsborne两位学者牵头的“TheFutureofEmployment”研究最具代表性，如表1所示，罗列了部分军地部分工种岗位被人工智能替代的可能性。

表1 人工智能代替部分军地工种的可能性

表1虽然只是对部分和军事领域类似的工种进行了预测，但是也不难看出人工智能在军事领域的发展方向。人工智能对于指挥、管理的工种替代可能性较小，对于部分支援、保障类的工作任务可替代性就比较高一些。人工智能已经是现代战争中和未来战争中不可或缺的一部分[7]，当前人工智能在军事领域的发展方向，可以大致概括为以下几个方面。

1）作战平台

人工智能在军事领域的应用一直以来受到各界关注，各国在陆、空、海以及太空等其他系统中大量的融入人工智能技术[8]。利用人工智能技术可以开发出更加高效、减少人工操作的智能化战争系统，除此之外在减少人工维护的工作量同时，还提高了战争系统各方面的性能，未来随着技术的发展，或许还能够自动与高速武器开展协同工作。

2）网络安全

在整个军事系统里，最容易遭到恶意攻击的无疑是网络系统，一旦受到攻击，有可能军事系统会受到破坏，一些重要、机密的信息也可能会丢失。在网络安全这一板块配置人工智能系统不仅可以保护计算机以及各个程序、数据不被恶意访问，还可以利用人工智能技术开发对应的反击程序来应对这些非法攻击。

3）目标识别

目前许多研究人员为了提高在复杂的作战环境中对于目标识别的精准度在不断地朝着开发人工智能技术。利用这项技术可以让军队在分析文档信息、数据或者其他非结构化内容的时候，更加深层次地理解潜在作战领域的可能性，同时还可以提升军事系统识别目标位置的性能。正在开发人工智能技术以提高复杂战斗环境中目标识别的准确性。这些技术使军队能够通过分析报告、文档、新闻提要和其他形式的非结构化信息来深入了解潜在的作战领域。此外，目标识别系统中的人工智能提高了这些系统识别目标位置的能力。支持人工智能的目标识别系统的能力包括基于概率的敌人行为预测、天气和环境条件汇总、潜在供应线瓶颈或漏洞的预测和标记、任务方法评估以及建议的缓解策略。例如，DARPA（美国国防部高级研究计划局）在激烈竞争环境中的目标识别和适应（TRACE）计划使用了机器学习技术在合成孔径雷达（SAR）图像的帮助下自动定位和识别目标。

图1 无人机利用合成孔径雷达SAR成像的过程

4）态势感知和威胁监控

在军事战争中除了要及时收发数据信息以外，在强对抗环境下还要预处理之前所收集的信息，分析、整理具有价值的数据，利用信息整合形成情报优势。情报信息涵盖了多方面的数据内容，例如电子情报、地理空间情报、开源情报、全动态视频、音频、社交媒体等方面。这些情报信息在数据中心进行存储，可以通过索引搜索出相关的内容，发送这些数据实现数据共享。人工智能实时对这些数据进行先进分析，将通知和警告发送到设备上，分析人员在进行反馈。在向指挥官发送信息时，指挥官可以根据这些数据，分析态势、及时判断敌方的作战部署，从而做到真正意义上的知己知彼，感知战场动态。以人工智能为基础的情报收集系统如图2所示。

图2 人工智能作用下的情报搜集系统

把人工智能技术作用到执行ISR（情报监控）任务中可以通过两个方面进行。一方面是将人工智能技术运用到无人机、无人驾驶领域[9]，这一部分的运用主要是为了解决在极端、恶劣的天气、环境影响下任务执行不会受到影响，从而更好地协同工作、辅助部署部队。另一方面是用人工智能来分析和处理数据信息。在人工智能系统中，可以通过预设的功能来查找无人机侦察视屏里出现的一些异常画面，识别目标。如果让人类去负责这一部分的操作，不仅会耗费时间，并且效率也不高，但是利用人工智能技术就可以在短短的几小时内完成这些任务。

5）战斗模拟与训练模拟

战斗模拟与训练模拟与训练是一个多学科领域，它将系统工程、软件工程和计算机科学结合起来构建计算机模型，使士兵熟悉在军事行动中部署的各种作战系统。美国正在将越来越多的投资应用于模拟和培训。美国海军和陆军都在进行战争分析[10]，这促成了一批数字孪生传感器模拟程序的启动。美军目前已经招募Leidos、SAIC、AECOM和OrbitalATK等公司来支持其相关研究计划。图3展示了KWM公司所研发的一款战斗模拟方舱，该方舱具备适用于武器制造商的模拟系统，通过全景仿真可将载具全组人员完全纳入模拟流程，能够提供逼真的战斗体验，该方舱模拟练习时能提供高达每练1000次CGF（兵力生成计算），可以实现指挥控制系统和无线电电路的仿真，能够通过设备联网进行营连排三级训练以及综合武器射击模拟。图4展示了该方舱所模拟出的效果。

图3 KWM公司战斗模拟方舱的外部（左）和内部（右）结构

图4 KWM公司战斗模拟方舱模拟实时画面

6）智慧勤务

美国在2018年的时候就提出要重视利用计算机技术实现军事后勤的改变，其中最为重视的就是数字化手段对于智能化后勤发展的影响。美国在军事价值链上沿用了传统的数据（data）、信息（in-formation）、知识（knowledge）、智慧（wisdom）体系，尝试把大量的后勤数据转换成DIKW体系，以此来完成装备后勤保障决策，DIKW体系如图5所示。

图5 DIKW体系结构图

智能化后勤在智能化战争的环境中可以进一步和作战系统进行协作。通过信息化手段更加仔细、精准地将后勤的物资进行分类管理和统计，其中，最主要的是可以实时分析战场情况，捕捉到潜在的数据信息，将这些内容提供给指挥员，帮助他们做出决策。如果各种条件允许的情况下，甚至可以根据当前战况分析直接给出最佳作战方案，此时智能化后勤是作战系统下的子模块之一。

4 人工智能技术在军事后勤的具体应用

4.1 综合情报感知

综合情报感知涵盖了人员信息、物资信息、战场信息、武器装备信息这四个方面[11]。人员信息感知实现了对后勤资源的精准调度，其具备的能力除了可以收集战场上士兵的移动轨迹和位置外，还具备伤员定位搜救和情况远程回送的功能；物资信息感知具备支撑物资管理、查询等功能，实现了军需物资从生产到使用的整个过程跟踪与监控这一目标，物资信息包含了像枪弹、燃料、药品等各种军需物资在运输和使用过程中其状态数据内容的收集和处理；战场信息感知实现了对于敌方在战场上的部署、行动、武器装备这类信息的收集和发送，为部队在定位敌方目标以及评估敌方战斗力等方面提供数据支撑；武器装备信息可以实现各类武器装备位置、武器使用状态、各个设施的信息收集，可以在部队武器装备、设施方面为部队提供支持，如图6展现了一种全资产可视系统。

4.2 智能设施控制

人工智能在军事后勤领域的运用主要体现在监控板块，简单来说，智能设施控制就是可以远程监视与控制军用智能化设施、装备，像无人机、无人驾驶、自动化控制系统等军用智能设施（图7）。利用智能设施中的传感器系统实现对设施的远程监视，利用智能设施的控制器和处理器传输的指令和程序实现对自动化执行任务的远程控制。目前军队也在这一方面开展相关研究，使用人工智能轻松检测军用舰队组件异常并快速分析故障原因；使用无人驾驶汽车按照设定好的地面补给[12]，规划一线战场和部队基地进行物资等资源补给，从而降低后勤补给部队人员在战场上可能面临的风险，同时减少运输成本及优化人力操作的工作，如美国陆军与IBM公司合作，使用Watson人工智能平台来帮助预先识别Stryker战车的维护问题等。

图7 智能施设控制示意图

4.3 战伤医疗救护

在现实战争现场中，受伤的士兵大部分无法第一时间获得医疗援助，一是因为伤员的受伤程度远远超出了现场医护人员的救治能力范围，二是有可能因为该片区医护人员数量配备不足。所以在战场上要先对受伤的士兵进行分类，受伤较为严重的士兵应该最先得到医疗救护。因此人工智能技术为医疗救助开辟了新领域，美国的远程医疗与先进技术研究中心与CR（组合变量）分析公司在军事医疗领域开展合作，研发自动加固战斗伤员护理系统，该系统主要是针对战场上伤员的诊断和指令，但是就目前的技术发展限制，该系统还没有完全独立出来成为一个完整的自动医疗救助系统，更像是一款智能软件，它能辅助医护人员诊断伤员的受伤情况，监测伤员身体情况并且及时为病人提供治疗服务。同时，为了更好地在远程手术以及人员疏散活动中给人类士兵提供保障服务，美国特别重视将人工智能技术与机器人手术系统（RSS）及机器人地面平台（RGP）进行集成，在恶劣的环境下，利用人工智能配置的医疗系统可以分析、整理出军人的历史病例辅助医生进行治疗等。

图8 国外医疗机器人进行伤员搬运作业

4.4 信息分析融合

信息分析与融合能力包括多级信息融合与综合信息统计分析。在战场上，将伤员的地理位置、移动轨迹以及心跳速率等信息进行融合，从而分析、判断伤员的受伤情况是否严重，利用多类型传感器将声音、光照、电磁、心率等产生的信息进行融合；战场上想要更加精准的判别敌方的行动部署等信息，就要对战场上敌方士兵、人员或者设备的活动轨迹以及武器装置的类型这类信息进行融合、分析，帮助指挥员更准备判断当前战场上的态势。

5 启示

5.1 智能化战争模式改变后勤保障理念

智能化战争将成为未来战争中的核心部分，而后勤保障部分的服务对象也将是各种智能化作战装备所构成。在智能化战争中，其以“灵活”为核心的工作机理也将替代之前战争中以“快”为核心的理念[13]，因此给传统的后勤保障系统带来了挑战，后勤系统要不断调整各个模块下的功能需求，以适应智能武器装备的快速改变，不断地推动后勤朝着智能化的趋势发展。

当前智能化战争要求后勤保障的领域广、内容多、方法多、对象多元化以及时效性高等，所以必须利用新一代计算机技术和智能技术搭建一套完整的后勤保障体系，满足资源可视化、可控化，可以自动生成作战方案的现实需求。不难想象，在未来战争中或许国家会投放大量的无人机、机器人等智能化武器到战场上，因此就会有大量的任务分配给后勤保障模块，例如装卸任务、物资运输、战地医疗服务和装置维修等等。利用人工智能技术分析、整理繁杂的后勤保障需求，在进一步分析解刨当前作战环境、条件后，可以更加高效地去组织开展智能化后勤保障的行动。

5.2 智能化后勤需要高新技术支撑赋能

在各国分别颁布了关于人工智能技术、大数据等国防战略相关条例后，我国在2017年也发布了《新一代人工智能发展规划》，该规划中详细的向人们展示了人工智能技术将在医疗保障、物流运输、教育服务、智能汽车、智能监控各行各业发光发热。智能化后勤装备在当前战争中已经显露锋芒，例如炒菜机器人、无人机运输、无人值守机房等，从传统装卸、运输物资等方面延伸到了工程保障和生化探测等领域，其功能多维度发展。

新一代计算机技术的发展，云计算、物联网技术和机器学习等技术作用到军事领域，可以更加精准地保障作战部队，搭建起多方位保障体系，在无人操作的环境下实现作战以及保障任务。虽然目前技术还需要不断发展，但是在解决这些技术问题后，智能机器人医生、智能运输配送等技术将真正走向战场上，执行各种复杂且难度大的任务。

5.3 后勤智能化建设依赖配套发展途径

从当前人工智能技术在我国装备后勤的应用来看，为了更好建设智能化后勤，适应未来战争需求，可以首先从以下途径开展：

1）颁布相关条例，统一标准。现有的一些装备数据相关条例以及标准大部分都是有战区等自行制定的，缺少规范、统一的条例，导致在后勤装备管理维修过程中许多数据记录留档过于简单，导致数据记录不够精准，在后面的分析过程中会降低数据的可靠性。因此需要制定统一的标准，加强顶层设计，给人工智能技术的运用打下基础。

2）构建、完善信息系统。当前现有的装备系统功能不一、种类繁多，每个系统的标准规范都有所差别，导致信息系统在数据共享、联通性能方面较差，致使大部分数据都没有完全发挥其作用。为了更好地发挥后勤装备数据的优势，推动智能化后勤装备系统的建设，必须要搭建、整合统一的信息系统平台。

3）加强军地合作。将后勤系统和人工智能技术等高新技术结合发挥军地融合的优势，解决后勤管理系统在记录记录、传输、存储、分析数据的过程中出现的各类疑难杂症，促进智能化后勤装备体系的构建。

6 结语

随着计算机技术发展进程的不断推进，我国也更加重视计算机技术在军事领域的运用和研究，物联网技术、大数据、云计算以及人工智能技术也将成为我国军事研究的重点技术之一。这些技术的运用可以更好地保障作战部队，实现在无人操作的环境里完成所要执行的任务，丰富、扩展智能化后勤的保障手段。由此可见，信息化、智能化的战争是未来战争的主要核心部分，必须合理地将人工智能技术运用起来，在提高监视、后勤保障、态势感知以及网络作战等方面加强人工智能技术的运用与研究。目前在军事领域，人工智能技术的运用还需要我们长时间的研究、分析和总结，所以我们更要紧抓这场计算机技术的改革，在技术实现和加强战略合作两方面进行研究，为了提高我国的国防实力将人工智能技术更加深入地利用到未来战争中。