人工智能技術在軍事及后勤領域的應用研究*

喻新堯 李平俊 張焱翔

（陸軍勤務學院 重慶 401331）

1 引言

人工智能技術在大數據時代的飛速發展，已經滲透到了醫療保障、物流運輸、教育服務、數據通信、智能汽車、智能監控及工業應用等各行各業，彰顯出了人工智能作為新興科技的價值和發展潛力[1]。此外，在軍事領域人工智能技術發揮著不可替代的作用，例如網絡通信安防、智能文件管理、智能識別以及情報分析等[2]。推動人工技術更新迭代的重要因素之一是其帶來可觀的經濟效益，人工智能技術在市場上的發展趨勢一直高居不下，為市場創造出不可估量的財富，截止2019年底，數據顯示我國實體經濟產業在人工智能板塊的規模高達570億元。近年來，人工智能技術的運用在不知不覺中改變了國民的生活，對于軍事領域來說，更加需要利用人工智能技術為軍隊提供支撐[3]。美國第45任總統特朗普在2020年初批準了一項法規，限制所有關于人工智能類的軟件出口，其中包括各種無人機、衛星和傳感器以及能夠自動識別軍用、民用目標的軟件，這一舉措就是為了阻止其他國家利用美國相關技術，研制出功能更強、水準更高、成本更低的軍事領域人工智能產品[4]。從中不難看出，人工智能技術已是當前各個國家大力發展的對象，人工智能技術運用的成敗在未來戰爭中將成為軍隊能否取得制勝先機的關鍵要素之一[5]。

2 人工智能技術概述

人工智能隸屬于計算機科學，人工智能的目標是為了探索人類智能的實質，通過利用計算機技術把人類智能移植到機器上，從而讓智能機器可以在平時的生活場景中做出和人類思維相似的反應，這一技術的運用研究涵蓋了語音、圖像識別、智能機器人等[6]。自1956年約翰·麥卡提出“人工智能”這一概念，到幾十年后的今天，人工智能技術愈發成熟，在日常生活中運用范圍輻射越來越廣。

人工智能技術不是單一的科技，而是涵蓋了多個新型技術的集合，主要包括ML機器學習（Machine Learning）、機器人技術（robot-technology）、CV計算機視覺（Computer Vision）、生物識別技術（Biometrics）以及NLP自然語言處（Natural Language Processing）五類技術。其中，機器學習是核心，也是讓計算機具備智能化發展的基本途徑。機器學習主要的研究內容是如何利用計算機去實現或模仿人的學習行為，當獲得新知識時，去重構已經具備的知識體系從而達到優化自身性能的目的。由于計算機設備不具備人類的自主思考能力，所以機器設備在不同環境下所產生的反應主要是依靠算法以及計算機技術對人類行為方式的模仿，可見機器學習是一項多學科交叉、復雜程度極高的計算技術。

3 人工智能技術在軍事領域的應用發展方向

自人工智能問世后，這幾十年的時間中有不少專家都在研究、分析人工智能可以代替人類工作的可能性，其中以CarlB.Frey和MichaelOsborne兩位學者牽頭的“TheFutureofEmployment”研究最具代表性，如表1所示，羅列了部分軍地部分工種崗位被人工智能替代的可能性。

表1 人工智能代替部分軍地工種的可能性

表1雖然只是對部分和軍事領域類似的工種進行了預測，但是也不難看出人工智能在軍事領域的發展方向。人工智能對于指揮、管理的工種替代可能性較小，對于部分支援、保障類的工作任務可替代性就比較高一些。人工智能已經是現代戰爭中和未來戰爭中不可或缺的一部分[7]，當前人工智能在軍事領域的發展方向，可以大致概括為以下幾個方面。

1）作戰平臺

人工智能在軍事領域的應用一直以來受到各界關注，各國在陸、空、海以及太空等其他系統中大量的融入人工智能技術[8]。利用人工智能技術可以開發出更加高效、減少人工操作的智能化戰爭系統，除此之外在減少人工維護的工作量同時，還提高了戰爭系統各方面的性能，未來隨著技術的發展，或許還能夠自動與高速武器開展協同工作。

2）網絡安全

在整個軍事系統里，最容易遭到惡意攻擊的無疑是網絡系統，一旦受到攻擊，有可能軍事系統會受到破壞，一些重要、機密的信息也可能會丟失。在網絡安全這一板塊配置人工智能系統不僅可以保護計算機以及各個程序、數據不被惡意訪問，還可以利用人工智能技術開發對應的反擊程序來應對這些非法攻擊。

3）目標識別

目前許多研究人員為了提高在復雜的作戰環境中對于目標識別的精準度在不斷地朝著開發人工智能技術。利用這項技術可以讓軍隊在分析文檔信息、數據或者其他非結構化內容的時候，更加深層次地理解潛在作戰領域的可能性，同時還可以提升軍事系統識別目標位置的性能。正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。支持人工智能的目標識別系統的能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。例如，DARPA（美國國防部高級研究計劃局）在激烈競爭環境中的目標識別和適應（TRACE）計劃使用了機器學習技術在合成孔徑雷達（SAR）圖像的幫助下自動定位和識別目標。

圖1 無人機利用合成孔徑雷達SAR成像的過程

4）態勢感知和威脅監控

在軍事戰爭中除了要及時收發數據信息以外，在強對抗環境下還要預處理之前所收集的信息，分析、整理具有價值的數據，利用信息整合形成情報優勢。情報信息涵蓋了多方面的數據內容，例如電子情報、地理空間情報、開源情報、全動態視頻、音頻、社交媒體等方面。這些情報信息在數據中心進行存儲，可以通過索引搜索出相關的內容，發送這些數據實現數據共享。人工智能實時對這些數據進行先進分析，將通知和警告發送到設備上，分析人員在進行反饋。在向指揮官發送信息時，指揮官可以根據這些數據，分析態勢、及時判斷敵方的作戰部署，從而做到真正意義上的知己知彼，感知戰場動態。以人工智能為基礎的情報收集系統如圖2所示。

圖2 人工智能作用下的情報搜集系統

把人工智能技術作用到執行ISR（情報監控）任務中可以通過兩個方面進行。一方面是將人工智能技術運用到無人機、無人駕駛領域[9]，這一部分的運用主要是為了解決在極端、惡劣的天氣、環境影響下任務執行不會受到影響，從而更好地協同工作、輔助部署部隊。另一方面是用人工智能來分析和處理數據信息。在人工智能系統中，可以通過預設的功能來查找無人機偵察視屏里出現的一些異常畫面，識別目標。如果讓人類去負責這一部分的操作，不僅會耗費時間，并且效率也不高，但是利用人工智能技術就可以在短短的幾小時內完成這些任務。

5）戰斗模擬與訓練模擬

戰斗模擬與訓練模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在將越來越多的投資應用于模擬和培訓。美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析[10]，這促成了一批數字孿生傳感器模擬程序的啟動。美軍目前已經招募Leidos、SAIC、AECOM和OrbitalATK等公司來支持其相關研究計劃。圖3展示了KWM公司所研發的一款戰斗模擬方艙，該方艙具備適用于武器制造商的模擬系統，通過全景仿真可將載具全組人員完全納入模擬流程，能夠提供逼真的戰斗體驗，該方艙模擬練習時能提供高達每練1000次CGF（兵力生成計算），可以實現指揮控制系統和無線電電路的仿真，能夠通過設備聯網進行營連排三級訓練以及綜合武器射擊模擬。圖4展示了該方艙所模擬出的效果。

圖3 KWM公司戰斗模擬方艙的外部（左）和內部（右）結構

圖4 KWM公司戰斗模擬方艙模擬實時畫面

6）智慧勤務

美國在2018年的時候就提出要重視利用計算機技術實現軍事后勤的改變，其中最為重視的就是數字化手段對于智能化后勤發展的影響。美國在軍事價值鏈上沿用了傳統的數據（data）、信息（in-formation）、知識（knowledge）、智慧（wisdom）體系，嘗試把大量的后勤數據轉換成DIKW體系，以此來完成裝備后勤保障決策，DIKW體系如圖5所示。

圖5 DIKW體系結構圖

智能化后勤在智能化戰爭的環境中可以進一步和作戰系統進行協作。通過信息化手段更加仔細、精準地將后勤的物資進行分類管理和統計，其中，最主要的是可以實時分析戰場情況，捕捉到潛在的數據信息，將這些內容提供給指揮員，幫助他們做出決策。如果各種條件允許的情況下，甚至可以根據當前戰況分析直接給出最佳作戰方案，此時智能化后勤是作戰系統下的子模塊之一。

4 人工智能技術在軍事后勤的具體應用

4.1 綜合情報感知

綜合情報感知涵蓋了人員信息、物資信息、戰場信息、武器裝備信息這四個方面[11]。人員信息感知實現了對后勤資源的精準調度，其具備的能力除了可以收集戰場上士兵的移動軌跡和位置外，還具備傷員定位搜救和情況遠程回送的功能；物資信息感知具備支撐物資管理、查詢等功能，實現了軍需物資從生產到使用的整個過程跟蹤與監控這一目標，物資信息包含了像槍彈、燃料、藥品等各種軍需物資在運輸和使用過程中其狀態數據內容的收集和處理；戰場信息感知實現了對于敵方在戰場上的部署、行動、武器裝備這類信息的收集和發送，為部隊在定位敵方目標以及評估敵方戰斗力等方面提供數據支撐；武器裝備信息可以實現各類武器裝備位置、武器使用狀態、各個設施的信息收集，可以在部隊武器裝備、設施方面為部隊提供支持，如圖6展現了一種全資產可視系統。

4.2 智能設施控制

人工智能在軍事后勤領域的運用主要體現在監控板塊，簡單來說，智能設施控制就是可以遠程監視與控制軍用智能化設施、裝備，像無人機、無人駕駛、自動化控制系統等軍用智能設施（圖7）。利用智能設施中的傳感器系統實現對設施的遠程監視，利用智能設施的控制器和處理器傳輸的指令和程序實現對自動化執行任務的遠程控制。目前軍隊也在這一方面開展相關研究，使用人工智能輕松檢測軍用艦隊組件異常并快速分析故障原因；使用無人駕駛汽車按照設定好的地面補給[12]，規劃一線戰場和部隊基地進行物資等資源補給，從而降低后勤補給部隊人員在戰場上可能面臨的風險，同時減少運輸成本及優化人力操作的工作，如美國陸軍與IBM公司合作，使用Watson人工智能平臺來幫助預先識別Stryker戰車的維護問題等。

圖7 智能施設控制示意圖

4.3 戰傷醫療救護

在現實戰爭現場中，受傷的士兵大部分無法第一時間獲得醫療援助，一是因為傷員的受傷程度遠遠超出了現場醫護人員的救治能力范圍，二是有可能因為該片區醫護人員數量配備不足。所以在戰場上要先對受傷的士兵進行分類，受傷較為嚴重的士兵應該最先得到醫療救護。因此人工智能技術為醫療救助開辟了新領域，美國的遠程醫療與先進技術研究中心與CR（組合變量）分析公司在軍事醫療領域開展合作，研發自動加固戰斗傷員護理系統，該系統主要是針對戰場上傷員的診斷和指令，但是就目前的技術發展限制，該系統還沒有完全獨立出來成為一個完整的自動醫療救助系統，更像是一款智能軟件，它能輔助醫護人員診斷傷員的受傷情況，監測傷員身體情況并且及時為病人提供治療服務。同時，為了更好地在遠程手術以及人員疏散活動中給人類士兵提供保障服務，美國特別重視將人工智能技術與機器人手術系統（RSS）及機器人地面平臺（RGP）進行集成，在惡劣的環境下，利用人工智能配置的醫療系統可以分析、整理出軍人的歷史病例輔助醫生進行治療等。

圖8 國外醫療機器人進行傷員搬運作業

4.4 信息分析融合

信息分析與融合能力包括多級信息融合與綜合信息統計分析。在戰場上，將傷員的地理位置、移動軌跡以及心跳速率等信息進行融合，從而分析、判斷傷員的受傷情況是否嚴重，利用多類型傳感器將聲音、光照、電磁、心率等產生的信息進行融合；戰場上想要更加精準的判別敵方的行動部署等信息，就要對戰場上敵方士兵、人員或者設備的活動軌跡以及武器裝置的類型這類信息進行融合、分析，幫助指揮員更準備判斷當前戰場上的態勢。

5 啟示

5.1 智能化戰爭模式改變后勤保障理念

智能化戰爭將成為未來戰爭中的核心部分，而后勤保障部分的服務對象也將是各種智能化作戰裝備所構成。在智能化戰爭中，其以“靈活”為核心的工作機理也將替代之前戰爭中以“快”為核心的理念[13]，因此給傳統的后勤保障系統帶來了挑戰，后勤系統要不斷調整各個模塊下的功能需求，以適應智能武器裝備的快速改變，不斷地推動后勤朝著智能化的趨勢發展。

當前智能化戰爭要求后勤保障的領域廣、內容多、方法多、對象多元化以及時效性高等，所以必須利用新一代計算機技術和智能技術搭建一套完整的后勤保障體系，滿足資源可視化、可控化，可以自動生成作戰方案的現實需求。不難想象，在未來戰爭中或許國家會投放大量的無人機、機器人等智能化武器到戰場上，因此就會有大量的任務分配給后勤保障模塊，例如裝卸任務、物資運輸、戰地醫療服務和裝置維修等等。利用人工智能技術分析、整理繁雜的后勤保障需求，在進一步分析解刨當前作戰環境、條件后，可以更加高效地去組織開展智能化后勤保障的行動。

5.2 智能化后勤需要高新技術支撐賦能

在各國分別頒布了關于人工智能技術、大數據等國防戰略相關條例后，我國在2017年也發布了《新一代人工智能發展規劃》，該規劃中詳細的向人們展示了人工智能技術將在醫療保障、物流運輸、教育服務、智能汽車、智能監控各行各業發光發熱。智能化后勤裝備在當前戰爭中已經顯露鋒芒，例如炒菜機器人、無人機運輸、無人值守機房等，從傳統裝卸、運輸物資等方面延伸到了工程保障和生化探測等領域，其功能多維度發展。

新一代計算機技術的發展，云計算、物聯網技術和機器學習等技術作用到軍事領域，可以更加精準地保障作戰部隊，搭建起多方位保障體系，在無人操作的環境下實現作戰以及保障任務。雖然目前技術還需要不斷發展，但是在解決這些技術問題后，智能機器人醫生、智能運輸配送等技術將真正走向戰場上，執行各種復雜且難度大的任務。

5.3 后勤智能化建設依賴配套發展途徑

從當前人工智能技術在我國裝備后勤的應用來看，為了更好建設智能化后勤，適應未來戰爭需求，可以首先從以下途徑開展：

1）頒布相關條例，統一標準。現有的一些裝備數據相關條例以及標準大部分都是有戰區等自行制定的，缺少規范、統一的條例，導致在后勤裝備管理維修過程中許多數據記錄留檔過于簡單，導致數據記錄不夠精準，在后面的分析過程中會降低數據的可靠性。因此需要制定統一的標準，加強頂層設計，給人工智能技術的運用打下基礎。

2）構建、完善信息系統。當前現有的裝備系統功能不一、種類繁多，每個系統的標準規范都有所差別，導致信息系統在數據共享、聯通性能方面較差，致使大部分數據都沒有完全發揮其作用。為了更好地發揮后勤裝備數據的優勢，推動智能化后勤裝備系統的建設，必須要搭建、整合統一的信息系統平臺。

3）加強軍地合作。將后勤系統和人工智能技術等高新技術結合發揮軍地融合的優勢，解決后勤管理系統在記錄記錄、傳輸、存儲、分析數據的過程中出現的各類疑難雜癥，促進智能化后勤裝備體系的構建。

6 結語

隨著計算機技術發展進程的不斷推進，我國也更加重視計算機技術在軍事領域的運用和研究，物聯網技術、大數據、云計算以及人工智能技術也將成為我國軍事研究的重點技術之一。這些技術的運用可以更好地保障作戰部隊，實現在無人操作的環境里完成所要執行的任務，豐富、擴展智能化后勤的保障手段。由此可見，信息化、智能化的戰爭是未來戰爭的主要核心部分，必須合理地將人工智能技術運用起來，在提高監視、后勤保障、態勢感知以及網絡作戰等方面加強人工智能技術的運用與研究。目前在軍事領域，人工智能技術的運用還需要我們長時間的研究、分析和總結，所以我們更要緊抓這場計算機技術的改革，在技術實現和加強戰略合作兩方面進行研究，為了提高我國的國防實力將人工智能技術更加深入地利用到未來戰爭中。