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          人工智能軍事化競爭不斷提速

          2022年09月01日09:52 | 來源:解放軍報
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          人工智能是大數據、自動化決策、機器學習、圖像識別與空間態勢感知等前沿技術群的統稱,可解放人類智能體能的“認知負擔”,使技術使用者獲得先知、先占、先發制人的決策行動優勢。作為“力量倍增器”和“未來戰斗的基礎”,人工智能將從根本上重塑未來戰爭形態、改變國家傳統安全疆域、沖擊現有軍事技術發展格局、重構未來作戰體系和軍事力量體系,成為未來戰場的重要主導力量。

          隨著技術的迅猛發展和競爭的不斷提速,主要國家紛紛推出自己的人工智能發展規劃,并加快推進組織機制變革、科技研發和戰術戰法創新,推動人工智能軍事運用,搶占未來戰爭制高點。

          加快組織形態創新

          推進技術轉化應用

          不同于傳統的技術,人工智能的研發和轉化有自身的特點,傳統國防體系的機構設置和運作方式,很難適應人工智能迅速發展的需求。為此,相關國家軍隊大力開展組織體制改革與創新,破除人工智能技術研發過程中的體制障礙,加速推進相關技術的轉化與應用。

          強調“遠近銜接”。英國以“國防數據辦公室”和“數字集成與國防人工智能中心”為主體,將路線規劃、規范設定、技術治理與資產開發等能效聚攏整合,破除制約人工智能技術發展應用的行政阻礙。美國以“戰略能力辦公室”和“首席數字和人工智能官”為依托,以陸軍未來司令部為試點,將理論開發、技術研發、裝備采辦等分散職能整合到一起,重點以“挖潛增效”方式加強現有平臺的創新運用,同時為國防高級研究計劃局的中長期技術創新爭取時間,從而有效兼顧現實需求與長遠發展。

          重視“研用轉換”。人工智能在軍事領域的運用,將對戰場戰斗方式、戰術戰法選擇等方面產生深刻影響。俄羅斯通過組建“先期研究基金會”和“國家機器人技術研發中心”等機構,指導俄軍人工智能技術的設計、研發與應用工作,以提高科研成果的實用轉化率。美國通過設立“聯合人工智能中心”,依托“國家任務計劃”和“軍種任務計劃”,著力統籌軍地協同創新和科技成果轉化,促進人工智能在美國國防部和諸軍種的廣泛應用。

          注重“軍民一體”。俄羅斯在阿納帕等地設立“時代科技城”等機構,依托“高級研究基金會”,充分吸納軍地人才,積極構建科技生產集群和研究集群,有效拓展軍地人才雙向交流機制。美國通過在硅谷等地設立“國防創新試驗小組”等機構,依托“國防創新委員會”,使人工智能領域的技術創新與理論發展最新成果可以直接進入高層決策。法國在國防部建立創新防務實驗室、防務創新處等技術研發機構,旨在征集民間資本投資與國防項目合作,提升科研能效。

          突出“理技結合”。以色列國防軍設立數字化轉型體系架構部,根據各類系統有機融入各軍兵種的具體效果,對新技術、新理論、新概念進行充分論證,以確定相應技術研發重點和戰略發展方向。美國通過重設國防部研究與工程副部長、創建首席數字和人工智能官等職位,提升國防技術創新與應用的統管力度,并依托紅藍對抗、模擬推演、凈評估分析等理論方法,對各類新思想、新理念、新方法進行實踐檢驗,以選定各類技術研發焦點與戰略戰術攻關方向,實現技術發展與理論創新的良性互動。

          針對軍事需要立項

          搶占未來發展先機

          近年來,各軍事強國瞄準人工智能前沿技術研發,在態勢感知、數據分析、情報偵察、無人作戰等領域廣泛立項,意圖搶占未來發展先機。

          態勢感知領域。傳統意義的態勢感知是指依托衛星、雷達和電子偵察等手段收集和獲取戰場信息。然而,在平戰模糊、兵民一體、內外聯動、全域融合的“混合戰爭”條件下,人類域、社會域、認知域等非傳統領域態勢感知的作用受到前所未有的重視。美國“可計算文化理解”項目,旨在通過自然語言處理技術處理多源數據,實現跨文化交流;“指南針”項目,旨在從非結構化數據源中提取案例,整合關鍵信息,應對不同類型的“灰色地帶”行動。法國“蝎子”戰斗系統項目,旨在運用智能化信息分析與數據共享平臺,提升法軍現有前線移動作戰平臺的火力支援效力,以保障行動人員安全。

          數據分析領域。依托人工智能技術提高智能化數據搜集、識別分析和輔助決策能力,可將信息優勢轉化為認知和行動優勢。俄羅斯“戰斗指揮信息系統”,旨在借助人工智能與大數據技術分析戰場環境,為指揮員提供多類行動預案。英國“THEIA計劃”和法國的“The Forge”數字決策支持引擎,都旨在增強指揮控制、情報搜集等方面的信息處理能力,提高指揮官駕馭復雜戰場的能力和指揮效能。

          情報偵察領域。相比傳統情報偵察,利用人工智能算法搜集和處理情報,具有獲取信息快、內容來源廣、處理效率高等優勢。日本自衛隊衛星智能監控系統,旨在識別、跟蹤重點水域附近可能“侵犯”其領海的外國船只。美軍“復雜作戰環境因果探索”項目,旨在利用人工智能和機器學習工具處理多源信息,輔助指揮官理解戰爭背后的文化動因、事件根源和各因素關系;“馬文”項目則通過運用機器學習算法、人臉識別技術等,從全動態視頻中篩選排列出各類可疑目標,為反恐等行動提供技術支撐。

          無人作戰領域。一些技術先進的國家,無人作戰體系日臻成熟、裝備種類譜系日趨完善。以軍M-RCV型無人戰車,可在全地形、全時段條件下,執行無人偵察、火力打擊、運載和回收無人機等多樣化任務。具備察打一體能力的俄軍“前哨-R”無人機系統,可實時探測、跟蹤、打擊軍事目標,還具備一定反偵察和抗干擾能力,已在戰場上得到檢驗。美軍“未來戰術無人機系統”項目,旨在全面提升美陸軍執行偵察監視、輔助瞄準、戰損評估、通信中繼等作戰任務的效能。

          適應未來戰場轉變

          不斷探索全新戰法

          為適應智能化時代戰場環境的巨大變化,相關國家通過提升人工智能在各關鍵軍事決策和行動中的參與能效,探索出一系列全新戰法。

          算法戰,即以大數據和人工智能技術為依托,充分發揮作戰網絡、人機協作以及自主和半自主武器的強大潛能,使己方“觀察-調整-決策-行動”的循環周期始終領先對手,進而破壞敵作戰計劃,實現先發制人。2015年12月,俄軍依托無人偵察與智能化指揮信息系統,引導地面無人作戰平臺與敘利亞政府軍配合,以4人輕傷代價,迅速消滅了目標范圍內的77名武裝分子。2021年,美空軍進行了首架智能無人機“空中博格人”的試飛,標志著美軍算法戰進一步向實戰化邁進。

          無人戰,以飽和數量攻擊、體系攻防作戰的低成本消耗戰為指導,力求通過人機協同、群體作戰模式,實現對敵防御體系全方位的態勢跟蹤、動態威懾和戰術壓制。2021年5月,以軍在同哈馬斯武裝組織的沖突中使用人工智能輔助的無人機蜂群,在確定敵人位置、摧毀敵方目標、監視敵方動態等方面發揮了重要作用。2021年10月和2022年7月,美軍在敘利亞西北部發起無人機定點空襲,分別擊斃“基地”組織高級別領導人阿卜杜勒·哈米德·馬塔爾和極端組織“伊斯蘭國”領導人阿蓋爾。

          分布戰,以人工智能無限指揮控制能力和全新電子戰手段為依托,利用特種部隊等淺腳印、低特征、快節奏的兵力,形成小股多群機動編隊,以多向多域方式分散滲入作戰區域,持續破擊敵體系短板和鏈式依賴,增大其火力飽和攻擊的難度。在這個過程中,實現“人在指揮、機器在控制”。近年來,美軍相繼啟動“金色部落”“彈性網絡分布式馬賽克通信”等多個“分布式作戰”科研立項。

          融合戰,依托網絡量子通信等手段,構建抗干擾、高速率的“作戰云”,以消除軍兵種數據鏈互通、互聯和互操作技術障礙,實現作戰力量的深度融合。2021年,美聯合人工智能中心研發的聯合通用基礎平臺正式具備初始操作能力,將幫助美軍打破數據壁壘,大幅提升數據共享能力。2021年在愛沙尼亞舉行的北約“春季風暴”演習期間,英軍運用人工智能技術,對各軍種戰場信息進行智能分析與自動化處理,提升了軍種間的融合度,增強了聯合指揮控制效能。(程柏華)

          (責編:陳羽、任一林)

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