美軍人工智能技術動態研究

楊 健，柏祥華

（海軍裝備部駐南京地區第一軍代室，江蘇南京210000）

0引言

迅速發展的人工智能（AI）技術蘊含著巨大的軍事應用潛能，美國在人工智能軍事化發展方面持續發力。2014年，美國防部發起“第三次抵消戰略”，將人工智能列為優先發展的重點技術領域之一。2017年4月，美國防部正式提出“算法戰”概念，以推動人工智能、大數據及機器學習等“戰爭算法”關鍵技術的研究。2018年美國防部發布的《無人系統綜合路線圖（2017-2042）》首次將人工智能和機器學習列為影響無人系統發展的一個支撐因素，認為人工智能是路線圖提出的19項需要近遠期發展的關鍵技術之一。2018年9月，美國防部宣布未來五年將投入20億美元推動人工智能發展，大力推進主戰裝備的人工智能化，如采用技術手段擴展人工智能的應用，同時利用互聯網強化其“海上網絡和體系化服務”（CANS）在航母、兩棲攻擊艦、驅逐艦以及潛艇燈平臺上的應用。2018年12月美國政府問責署（GAO）發布的《國土安全：美國未來四大戰略威脅》中指出：未來，競爭對手會通過商業獲得更多的AI技術，然后將AI技術應用到武器和其他領域；在武器應用中，將會開發出智能監視偵察（ISR）平臺，AI、傳感器、數據分析和基于空間的平臺的發展將創造出一個“無處不在的ISR”環境。2019財年預算中，美國首次將人工智能、自主系統和無人系統指定為政府研發優先事項。美國還專門設立了人工智能國家安全委員會，總體牽引人工智能的發展。2019年2月，美總統發布了“維持美國在人工智能領域的領導地位”行政命令。美國防部網站2019年2月公布的《2018年國防部人工智能戰略摘要——利用人工智能促進安全與繁榮》闡述了美國防部加快采用人工智能能力的途徑和方法。美聯合人工智能中心（JAIC）的預防性維護工作正在美國陸軍特種作戰司令部的H-60直升機機隊中進行試驗，開發的人工智能技術將擴展到空軍、海軍和陸軍。DARPA、美陸軍、空軍、海軍、海軍陸戰隊等也都在積極發展AI在武器裝備中的應用研究等。上述一系列行動都說明了人工智能技術正在快速地滲入到軍事領域，未來的武器裝備和策略都是以人工智能技術為基礎的。分析家表示，C4ISR市場的增長將受到在諸如人工智能（AI）、量子計算與定向能等導彈防御系統上進行的研發的驅動，并預測增強現實(AR)系統將集成于駕駛艙、橋梁、地面車輛炮塔與作戰中心，以實現網絡中心戰收益，并整合戰術資產、地理空間與追蹤能力。

1 美國人工智能軍用計劃

1.1 DARPA軍用人工智能技術研究

2019年3月，DARPA召開人工智能研討會，提出要努力加速第三波人工智能，發展強大、可靠、安全、自適應的人工智能技術、系統和應用。

DARPA開展了3個將人工智能應用于電磁頻譜的項目，其中自適應行為學習電子戰（BLADE）和自適應雷達對抗（ARC）兩個項目是融入了人工智能的認知電子戰系統。DARPA“可解釋人工智能”項目尋求發展機器學習技術，創建更多可解釋模型。“高性能計算現代化”項目正在設計可為戰場上人工智能和機器學習應用提供充足處理能力的新系統。“對抗性人工智能”是DARPA“下一代人工智能”計劃的重點關注領域之一。“頻譜協同挑戰”項目是尋求開發一種新型無線電系統，該系統既是全自主的，又能與其他無線電系統協同，以達到顯著改善頻譜管理的目的。

DARPA的“空戰演化”(ACE)項目于2019年正式啟動，通過將人機協同空戰當作最初的挑戰場景，該項目旨在提高作戰人員對自主作戰技術的信任度。ACE項目將培訓人工智能（AI）遵守空戰規則，從基本的一對一戰斗機演習開始訓練，其方式類似于培訓新加入的戰斗機飛行員。雖然空戰是一種高度非線性的行為，但它有一個明確的目標，結果也是可以量化的。此外，它還有固有的存在物理限制的飛行動力學，上述種種都使得它們成為高級戰術自動化的一個測試范例。類似于飛行員戰斗訓練，培訓自主戰機飛行員的指導教練將密切關注AI性能擴展，這將有助于同步改進戰術。在ACE項目開始前，DARPA還將開展一次著眼于單獨的、范圍有限的項目，該項目著眼于首個技術區：為一對一空戰實現個人戰術行為自主化。ACE是STO數個旨在實現DARPA“馬賽克戰”戰略項目中的一個。“馬賽克戰”將戰爭概念從重點強調高水平載人系統—高成本與漫長的研發時間—轉移到由載人系統與成本較為低廉的無人系統所組成的混合系統，這些系統可用最新技術進行快速研發、部署與升級，以應對層出不窮、變化莫測的威脅。將載人飛機與成本更為低廉的無人系統相結合，就會形成一種“馬賽克”，單個“碎片”在這個“馬賽克”中可輕松地進行重新組合，形成不同的效果，抑或是在損壞后可進行迅速更換，產生恢復力更強的作戰能力。

1.2 美空軍人工智能技術研究

美空軍新推出的《2030年新科技戰略》力推無人機群和智能導彈發展。2018年，美空軍實驗室公布了一段模擬2030年美空軍作戰的視頻，“忠誠僚機”無人機、“小妖精”蜂群無人機、反電力微波導彈、吊艙激光炮等先進智能武器配合F-35戰斗機展示了美空軍的一系列全新戰法。可以說是美軍方對其當前武器裝備體系及戰法應用的較全面的展示。美空軍還與麻省理工學院簽訂了合作開展人工智能研究合同，重點是通過計算智能、推理、決策、自主和相關社會影響的基礎研究來加速人工智能技術。2018年9月，空軍啟動“量子計劃”，通過算法將人工智能帶入美空軍的計劃、規劃、預算和執行流程中。2019年5月，美空軍與智能自動化公司簽訂一份價值140萬美元的合同，用于自主集群彈性網絡(DPAA-SEA)項目的分布式相控陣天線系統。智能自動化系統將使用全向無線電系統進行協同，形成一個具有分布式單元的偽相控陣，使全向天線能夠在更遠的范圍內引導其信號，從而實現無人機編隊之間的集群行為和協同。

1）Skyborg人工智能僚機項目

美國空軍正在探索將F-35、F-15EX戰斗機與XQ-58“女武神”無人機或類似的無人平臺編隊的技術。XQ-58A無人機將過渡到2019年3月公布的Skyborg項目中。在該項目中，無人機是自主的、可攻擊的，具有開放式系統，可使用新的AI軟件或硬件進行更新，將配備新的傳感器和有效載荷，并與載人戰斗機聯網。該項目仍處于起步階段，空軍研究實驗室目前仍在與學術界努力建立一個人工智能實體。

如果 Skyborg和像代號為“XQ-58”的 Valkyrie（一種低成本可消耗的無人戰斗機）這樣的低成本、可消耗的無人機集成在一起，飛行員就可以把它送到一個危險的空域。2019年3月，Valkyrie無人機在亞利桑那州尤馬試驗場進行了首飛。它可以無跑道起飛并以高亞聲速飛行，據稱其有效載荷約為226 kg，可以達到或超過美國空軍要求的2778 km的航程。空軍還在評估其他無人機系統是否會完善Skyborg計劃。

2）六代機

2019年1月，隨著美空軍開始為第六代戰斗機進行早期原型設計，其當前探索的主要技術領域包括無人戰斗機、高超聲速攻擊機、人工智能、激光武器、電子戰以及先進機載傳感器，預計第六代戰斗機將在二十世紀三、四十年代面世。美空軍當前為新一代戰斗機開展“穿透型制空”（PCA）項目尚處于概念性階段，從目前的原型設計和演示驗證中可看出部分發展趨勢：作為未來戰爭的決定性因素，通信技術在“穿透型制空”項目中受到極大重視；激光武器預計將在二十一世紀20年代中期投入使用，有望應用于第六代戰斗機；隨著計算機處理能力不斷提升，計算機小型化以及人工智能技術也有望為空戰帶來全新的變革，戰斗機將進一步提升其收集、編譯、處理ISR數據并具備實時分析的能力，人工智能將接近實時對傳感器信息和海量數據庫進行比較分析，戰斗機可具備更強的目標識別和攻擊指揮能力。

3）TACE系統

據空軍技術網站2019年3月11日報道,美空軍第412測試聯隊的新興技術（ET）聯合試驗部隊（CTF）對復雜環境自主測試（TACE）系統進行了首次飛行試驗。該試驗涉及使用自主算法來控制飛機而無需人類干預。

在飛行試驗中，TACE系統成功在接近模擬邊界時將飛機轉向安全區域。該試驗還證明了該系統能夠自主跟蹤地面上的模擬車輛。

該系統連接自主系統/人工智能計算機和飛機自動駕駛儀。TACE系統旨在監控從自主系統發送到飛機自動駕駛儀的命令，并將飛機狀態信息（例如位置，速度和方向）發送回自主系統。

TACE系統可在不同尺寸的飛機上進行測試，它主要有兩個主要功能，“自主監督”和“真實虛擬構造”（Live-virtual-constructive）。

1.3 美陸軍人工智能技術研究

2017年，美陸軍發布公告稱將公開尋找將人工智能技術應用于陸軍作戰的解決方案，建設一套能自行學習如何追蹤電子戰威脅并管理響應的信息系統，以保持其電子戰能力優勢。該系統將具備人工智能技術，負責監控并評估無線電頻率輻射威脅，區分正常或異常模式，掌握發射器類型和信號結構特征，整合并分析陸軍戰術網絡和情報、監控和偵察數據，統一協調電子光學傳感器和無線電頻率電子戰傳感器等信息資源。

2018年4月，美陸軍宣布研發應用人工智能決定攻擊目標的無人機。美陸軍計劃于2019年8月部署裝有人工智能（AI）新算法的電子戰系統，幫助其更準確地認知電磁頻譜環境中的信號。

美陸軍快速響應辦公室目前正在籌辦一系列的數據收集和技術交流活動，進一步評估技術性能，并將AI和機器學習技術應用引入到產品開發和部署中。研發團隊已將一個AI架構集成到了戰術電子戰系統的傳感器處理硬件中。美陸軍稱，該架構概念也適用于其他平臺和系統。

美陸軍快速響應辦公室下一步將在評估中與供應商和電子戰官員協同工作，工作內容包括在亞利桑那州尤馬試驗場進行數據產生、收集和算法測試，工作安排在2019年上半年進行，2020年將把新技術部署到作戰單元。

美陸軍正在尋找能夠利用人工智能和機器學習開發戰術網絡和通信自主網絡防御的公司。2019年1月14日，美陸軍合同司令部官員發布了一份關于自主網絡項目的信息征集（W56KGU-19-R-AUTOCYBER）。研究人員正在尋求一種網絡技術，能夠在確保自動網絡決策安全性的同時，以機器速度自適應自主防御網絡攻擊。該相關網絡和可信計算支持技術，將用于：自主檢測和修補已知網絡漏洞；自主識別和糾正網絡及主機錯誤配置的方法；自主檢測已知和未知惡意軟件樣本的方法；紅隊自主決策引擎的工具和方法；提高自主決策引擎控制攻擊者的魯棒性的方法；針對特定戰術網絡、數據流和消息集，量身定制的基于機器學習的網絡代理，以檢測和推斷攻擊意圖；利用循環中的人反饋到自主決策引擎的接口，來提高人機團隊的性能和效率；基于現有網絡工具和網絡事件，將網絡應對建議相互關聯并生成行動方案的新方法。

2019年1月，美陸軍研究實驗室（ARL）與Technica公司簽署了合作協議，以支持異構戰術環境中的分布處理（DPHTE）計劃。根據此項協議，Technica公司將研發一個帶有人工智能的霧運算平臺，該平臺可以集成不同的智能邊緣設備數據，并將其提煉成一個通用平臺。Technica公司的工程師將利用該公司的智能霧平臺來收集、關聯與分析數據有限的功率及帶寬環境，以便在對抗性、不通行的環境中為作戰人員提供更多的態勢感知。智能霧平臺利用分布處理與機器學習工具來創建和維護可操作情報。

2019年初，美陸軍授予人工智能模式公司（Moda-lAI）一份合同，為陸軍作戰用的1組無人機系統（Group 1 Unmanned Aerial Systems）設計硬件架構。該公司正在為國防部開發基于其人工智能VOXL平臺的輕型空中計算系統，實現避障、任務路徑規劃和自主操作。VOXL是一個導航單元，它利用智能手機生態系統，為室內外、空中和地面機器人創建一個高度集成的、基于機器視覺的自主導航系統。與依賴GPS不同，基于VOXL的無人機可以為部隊提供基于計算機的視覺導航，使無人機在任何地方作戰。目前，人工智能模式公司正在開發一種飛行控制器，將高通驍龍820CPU與機載電機控制單元，以及一個4G地面站相結合，使部隊能在戰場上控制多架無人機。這些技術使輕小復雜的無人機具備安全遠程通信能力。

美陸軍快速能力與關鍵技術辦公室(RCCTO)正在研究應用人工智能系統，將電子戰操作員的認知負擔降低到一個可控狀態。人工智能系統能快速對輸入的數據進行優先排序，自動濾掉不重要的信號。目前美陸軍正在馬里蘭州阿伯丁試驗場測試一種人工智能原型樣機，計劃于晚些時候在前線部隊中開展應用試點。該工具簡化了用戶界面，能自動完成電子戰作戰人員日常的低端任務，并且可以讓用戶了解信號來源，在顯示器上用紅、藍、灰三種顏色，表示來自敵方、己方以及噪聲信號。陸軍是在一次行業活動中偶然發現這項技術的，通過評估它的可行性和可擴展性，從2018年10月開始研發原型樣機，到11月已經開始進行認知映射過程，包括電子戰操作員對設計、性能、功能和訓練進行反饋。美國陸軍表示，該工具將使電子戰系統更好地工作。

目前美陸軍正加大電子戰建設力度，陸軍電子戰戰略要求為陸軍每個旅戰斗隊中的軍事情報連增加一個電子戰排，同時在所有陸軍部隊中將電子戰與賽博和信息系統集成在一起。美陸軍在過去一年中向美國駐歐陸軍交付了多型電子戰樣機，其中包括“電子戰規劃與管理工具”（EWPMT），預計將采用人工智能技術對其進行升級改進。

1.4 美海軍人工智能技術研究

據報道，美海軍研究辦公室（ONR）委托查爾斯河分析（CRA）公司為美海軍全球化無人船上光信息處理（TOPGUN）項目建造一個海事防御工具。根據該項目，CRA公司將繼續支持TOPGUN的自主開發，擴展探測和分級能力，使用高效的深度學習算法來探測更遠的目標，識別更多種類的艦船，并在水上展示其性能。TOPGUN軟件將獲得增強，以滿足信息保障要求，并在海上進行測試。

美海軍水面作戰中心正在開發“蜂群戰術”（SWARM-Tac）系統，旨在利用機器學習和人工智能，為大型戰艦制定戰術，提高其成功防御這類集群攻擊的可能性。SWARM-Tac是一種軟件。這種人工智能驅動的技術利用海軍艦艇上已有的傳感器信息，如雷達及其他用于讓艦員了解戰場態勢的設備，以及艦艇本身的信息，其可用的武器和攻擊者的數量。該軟件將所有這些信息綜合進解決方案，并判斷這些解決方案的成功概率。研究人員稱，盡管SWARM-Tac仍處于研發階段，但在之前舉行的一次海上試驗中取得了相當不錯的結果。

2018年4月，諾·格公司獲得了一份價值730萬美元的合同，為響應式電子攻擊措施（REAM）項目開發機器學習算法。2019年2月，美海軍水面作戰中心克蘭分部宣布授予美Vadum公司一項為期5年、價值940萬美元合同，對REAM項目提供支持。現役機載電子戰系統通常只能識別固定頻率工作的模擬雷達系統。對識別出的敵方雷達，一般采用預先編程的干擾技術進行對抗。然而，現代雷達越來越多地采用了數字可編程技術，行為未知，波形敏捷，因此識別和干擾這些雷達變得越來越困難。未來，雷達還將更多地利用人工智能和機器學習去感知環境，改變其傳輸特性和脈沖處理算法以挫敗電子干擾，電子戰面臨的形勢將變得更為嚴峻。為此，美開展了一系列項目研究，使能電子戰系統近實時地針對新的、未知的或模糊的雷達信號自動生成有效的對抗措施。REAM項目致力于應對敵方雷達頻率的快速變化、識別頻移模式，并在作戰過程中自動對這些頻率進行干擾或欺騙。項目將開發新的處理技術和算法，以表征敵方雷達系統，實施干擾，并評估所應用對抗措施的有效性。當前該項目正在開發探測與分類技術，以識別新的或波形捷變的雷達威脅，并進行電子攻擊自動響應。目前諾·格公司正在將該算法用于EA-18G電子戰飛機上，以對抗敏捷、自適應和未知的敵方雷達。REAM項目研發的技術預計將在2025年左右應用到美海軍艦載機上。

美海軍ONR的LOCUST項目也是無人集群項目之一，已經成功開展了一系列集群編隊和機動試驗。

1.5 美海軍陸戰隊人工智能技術研究

據報道，美海軍陸戰隊（USMC）正在采取措施推動人工智能（AI）技術集成到USMC的武器系統中。在過去的12個月中，USMC對具有自主能力和人工智能組件的巡飛彈藥和高度依賴人工智能的任務規劃工具開展了火力受限技術評估。USMC在評估過程中還與DARPA的Squad X項目開展合作，在無人系統和機器人上安裝人工智能組件，使其具備與USMC步兵中隊協同作戰的能力。USMC計劃在2019年夏開展城市環境作戰試驗，將測試大量機器人、無人系統、自主系統在高密度城市環境中與步兵編組行動的能力。這些測試的目標是減輕海軍士兵的認知負擔。目前海軍陸戰隊操作無人系統、自主系統、機器人等裝備的士兵已被大量無線電設備、用戶界面搞得力不從心，急需簡化操作設備，而人工智能可以提供輔助決策，減輕士兵的認知復合。海軍陸戰的克里斯蒂安沃特曼準將表示，美軍必須考慮在沒有優勢的情況下，在電磁頻譜空間進行競爭，因此提高自主能力至關重要，人工智能技術可以壓縮需要傳輸的數據量，并靈活選擇何時傳輸，為決策提供支持。

2 未來發展人工智能技術趨勢

1）無人系統智能化。新一代無人系統是人工智能軍事應用的一個高度優先事項，涉及地面、海洋、空中無人系統的導航系統等。

2）戰場態勢感知智能化。將人工智能技術應用于偵察裝備，配合目標信息特征庫即可自主對戰場目標進行精準識別和分類，還可根據目標價值生成打擊清單，為作戰籌劃、火力計劃提供參考依據。

3）情報、監視與偵察（ISR）精確化、智能化。基于AI的ISR可以定位、跟蹤和瞄準各種敵方武器系統，增加打擊戰略目標（如航母、移動導彈等）的可能性。

4）人工智能造就全新作戰模式，催生新的攻防手段。導彈防御系統采用AI系統和/或AI技術，將增強目標定位和導航技術，通過增強目標捕獲、跟蹤和識別能力，改善防御系統效能。另外，可以針對目標特性設定不同的打擊強度，真正做到量敵用兵，并實時評估毀傷程度，自主決策是否對目標進行二次打擊，使火力打擊更加集約高效。

5）電子戰系統/技術智能化。有人/無人協同作戰、無人集群、六代機等理念無不涉及人工智能技術的高端應用，標志著基于AI的精準化打擊武器將在戰爭中廣泛使用。

當然，人工智能的應用難免會產生負面影響，人工智能系統功能強大但并不完全可靠。比如波音737曾在不到半年的時間里發生了二起墜機事件，舉世震驚，波音總裁承認兩起空難與飛機的“機動特性增強系統”（MCAS）有關，這是一個防止飛機失速的自動飛行控制程序，墜機原因可能是錯誤的傳感器數據引發了該自動化控制程序，而駕駛員人工控制的優先權低于機器，最終無能為力。該事件暴露出了機器和AI在某些時刻的“不靠譜”和進而可能引發的嚴重威脅。基于專家的經驗知識可以制定對抗策略，但并不能確保該策略完美，多維度決策尋優的復雜性通常已經超越人類大腦的直接分析運算能力，需要更多地借助計算機進行人機結合對抗或者專家可參與、機-機直接對抗等方式進行大量的仿真推演，不斷發現單純基于專家經驗知識決策的錯誤和缺陷，使決策更加科學優化。另外，人工智能武器具有不可控性，如果賦予人工智能武器系統“自主開火權”，人與武器的關系將發生根本質變。

3 結束語

作為軍事力量的“倍增器”，人工智能已然成為各國推進軍事現代化的重點方向之一。人工智能的軍事應用主要面臨“標準、數據、技術、機制和倫理”等挑戰問題。目前已經有國家利用智能機器人進行作戰試驗。韓國也已經明確提出要在2024年前使用軍事機器人。人工智能軍事化應用令人隱憂重重，如何正確利用人工智能技術進行正確、可控的軍事操作而不會引起負面影響值得深思。■