无人智能作战有哪些优势******
引言
习主席在党的二十大报告中强调，加快无人智能作战力量发展。纵观近年来的局部战争实践，以无人机为代表的无人作战力量已经成为联合作战力量体系的重要组成部分，发挥着越来越突出的效能倍增器作用，特别是随着人工智能技术的迅猛发展及在军事领域的广泛运用，无人系统的智能化程度不断提升，自主能力持续增强，无人智能作战呈现出不同于以往的优势和效能。
灵活性增强，能更有效达成突袭效果
一般的无人系统因其较小的目标特征及隐身化的设计，具有实施突然袭击的先天优势，但由于依靠程序控制或指令控制模式，应变性较差，仅可借助相对有利的环境条件对固定或慢速目标进行袭击。而智能化无人系统可以不依赖后方控制，可依据预先赋予的作战权限，在更加复杂的战场环境下进行自主侦察、识别、决策和行动，灵活性不断增强，能够在更广泛的任务范围内实施突袭作战。
可实现敏捷袭击。信息化战场上，敌方关键性高价值目标通常具有突然出现、时空随机的特点，对其进行打击受到严格的时间窗口限制，打击时机稍纵即逝，但一旦打击成功，将产生较好的作战效果并获得较高的作战效益。智能化无人系统自主能力强且具有较高的自主决策权，解决了后方指令控制在传输时间和平台反应上的延迟问题，能够借助长航时优势，以区域机动巡弋方式，对重要任务区进行持久地侦察监视，发现目标即能快速精准突击，有效把握战机。2020年1月，美军刺杀伊朗“圣城旅”最高指挥官苏莱曼尼的突袭行动，就是在其他情报信息支持下，使用具有一定智能化的MQ-9“死神”察打一体无人机，预先进入巴格达上空，对目标成功实施了侦搜和打击。
可实现渗透袭击。进入敌方纵深核心区域对重要目标实施破袭，历来风险大、成功率低。随着小微型无人系统智能化水平的提升，它可以通过空投或炮射等方式撒播到敌纵深，再通过自身动力飞行或地面机动，自动比对数据，自主抵近预定目标或直接附着于大型武器系统关键部位上，甚至渗透进入敌作战决策、指挥系统等内部核心场所，进行侦察监视，适时利用所携带的高爆炸药对目标的要害和节点部位进行破坏，或施放高能量毒剂对关键、核心人员进行杀伤，实施“内窥式侦察”和“微创式打击”，可破坏敌作战体系、打乱敌作战计划、扰乱敌行动节奏，并形成强烈的心理震撼。2017年11月，联合国特定常规武器公约会议上展示的一款名为“杀人蜂”的高智能微型自主攻击机器人，尺寸不到普通人手掌大小，配有广角摄像头、战术传感器等，内装3克炸药，可集群使用，能够通过很小的孔隙飞入室内，进行精准识别和攻击。
协同性增强，能更有效实施编组作战
由于受智能化水平限制，一般的无人系统以及无人系统与有人系统之间的协同，主要按照预先规划在时间和空间上进行配合，遇到情况变化，需通过无人系统后方操控站进行协调，及时性、精确性差，难以适应极速变化的信息化战场，而智能化无人系统能够根据执行任务设定的初始状态、终止状态及过程约束等条件，自动保持编队机动与作战队形、自动规避威胁，并以最优路径和方式协同执行作战任务。
能实施集群作战。无人系统智能自主水平的提升，是多个无人系统共同编组集群运用的物质条件，是有效发挥无人作战效能的重要基础。无人智能集群中，各作战平台能够根据不同的作战目的和任务需求，以作战目标为中心，通过互联互通互操作，相互交换信息，动态自主组合，协调一致地进行机动突击与整体防御。进攻作战时，能够高度协调地从多个方向连续或同时对预定目标实施攻击，使敌人应接不暇、防不胜防，在短时间内造成其作战体系瘫痪或关键部位毁伤，而且诱骗、干扰、电子攻击等软杀伤行动与火力硬摧毁行动能自动协调，以最佳时机进行配合，可避免相互影响及目标选择上的冲突，有效支持火力行动，提高整体作战效能。防御作战中，能够建立智能的自适应防御系统，在己方作战单元或需要防护的目标外围形成自动响应的保护“气泡”，构建立体、多层次拦截网，动态实施外围警戒、拦截和对威胁目标的灵活反应打击，保护海上或地面重要目标安全。
能实施有人/无人协同作战。将有人作战力量与无人系统混合编组、一体作战，是随着无人智能作战力量发展而形成的一种重要作战模式，能够最大限度地发挥两者的互补增效优势，提高整体作战能力。作战中，根据作战任务、对抗强度和战场环境等条件，多个有人作战平台与无人作战平台依托先进信息和智能技术，动态匹配力量，灵活进行编组，并在负责编队指挥的有人作战力量规划控制下，智能化无人系统靠前配置，可迅速掌握战场态势，拓展预警探测范围；又可对火力进行精确指示引导，延伸有人作战平台的打击力臂，发挥其远程作战效能；还可实施先期作战，做到先敌发现、先敌攻击，为有人作战创造战机和有利条件。同时，又可使有人作战力量保持在敌威胁范围之外，从而减少遭受敌方攻击的可能性，提高战场生存能力。外军直升机/无人侦察机协同作战的效能评估显示，执行战术侦察任务的时间平均缩短了10%，识别目标的数据量增加了15%，机载人员生存性增加了25%，武器系统杀伤力增加了50%以上。
可控性增强，能更有效提高指挥效能
无人智能作战力量的智能化，是无人系统整体的智能化，不仅表现在无人作战平台的自主能力上，还体现在规划控制方面。无论是后方控制站的操控人员，还是有人/无人协同作战编队的指挥人员，智能化控制系统都能够辅助其快速、高效地完成任务规划、作战控制，极大地提高指挥效能。
表现为平台控制通用化。无人系统的控制单元是整套无人系统的“大脑”，也是无人作战力量遂行任务的指挥节点，负责无人作战平台行动时的预先规划、投放/回收、信息处理、指令下达及与其他作战力量协同等任务。智能化控制系统，具备架构开放性和很强的互操作性，在极大降低操控人员工作负荷的同时，实现了由“一控一”向“一控多”的转变，即一个控制单元能够同时控制多个不同空间、不同任务类型的无人作战平台或无人集群，而且还能通过与多个不同的通信网络中的任何一个进行交互，实现与其他作战单元的信息共享与作战协同。加之智能无人作战平台自主控制能力增强，能够对指令信号上的微小错误或偏差进行自我纠正，也促进了对无人智能作战力量的高效指挥控制。外军提出并开展的“舰载无人系统通用控制”计划，就是要实现对舰载的各类型无人机及水面/水下无人系统的统一控制，从而有效协同海上作战力量行动。
表现为人机交互快捷化。高效的人机交互是实现对无人作战平台有效控制的关键。智能化控制系统不仅能够自主完成态势感知、作战决策、任务规划等工作，而且能将相应成果以简捷、直观的形式全面呈现出来，使操控人员很好地理解并能以简单、直接的操作进行确认。特别是智能化操控系统中的人机交互界面，能够多模式接收、准确理解识别指控人员通过语音、手势、表情、脑电等基于生理特征的非接触式交互方式表达的意图，并快速将其转化为无人作战平台能够识别的任务指令，按需分发或下达，提高了交互效率和指挥控制效能。比如，外军的“无人机控制最佳角色分配管理控制系统”项目，由智能无人机自主行为软件和高级用户界面组成，系统界面针对多架无人机控制进行优化，配有具备触摸屏交互功能的玻璃座舱和辅助型目标识别系统，使1名直升机上的空中任务指挥官同时可有效控制3架无人机，在不增加工作负荷的情况下，提高了态势感知能力和执行任务成效。
无人智能作战的独特优势，提高了无人智能作战力量的战场适应能力，使其能够在高动态、强对抗的复杂环境中，更加有效地与其他作战力量联合遂行作战任务。特别是随着未来“强人工智能”的实现，无人系统在具备更优的深度学习能力与更高的自主决策能力后，将对战争规则和作战方式产生颠覆性的影响。(赵先刚 苏艳琴)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******
有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。
AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。
新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者
科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。
一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。
多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。
大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面
AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。
多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。
但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。
另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。
为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。
另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。
最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。
多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点
AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。
在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。
盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。
目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。
真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。
在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。
眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。
