長(zhǎng)期以來，高新科技始終是軍隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力的倍增器。近年，無線通信、傳感器、人工智能等電子信息技術(shù)發(fā)展日新月異，為戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)融合、智能指揮控制帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。隨著無線遠(yuǎn)程傳感器成本的下降以及可用性的提高，越來越多帶有傳感器的自主系統(tǒng)走上戰(zhàn)場(chǎng)。美國(guó)國(guó)防部在“21世紀(jì)戰(zhàn)場(chǎng)”計(jì)劃中就構(gòu)建了規(guī)模龐大的戰(zhàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)，將傳感器分布在了士兵可穿戴設(shè)備、車輛、無人機(jī)、攝像機(jī)、頻譜儀、信號(hào)和無線電傳感器、網(wǎng)絡(luò)傳感器等幾十種裝備上。
戰(zhàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)將傳感器分布在戰(zhàn)場(chǎng)各節(jié)點(diǎn)
與只能進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的簡(jiǎn)易傳感器不同，這些傳感器具備各式各樣的功能，可以得到更加豐富的數(shù)據(jù)。但對(duì)于依賴人工分析數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)模式來說，過多的數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響其轉(zhuǎn)化為可用情報(bào)的時(shí)效性和可靠性。近年來，人工智能(AI)技術(shù)蓬勃發(fā)展，它充分利用了機(jī)器的算力和儲(chǔ)存能力，有望解放人類頭腦，挖掘更多的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而為決策提供輔助。具體來說，人工智能(AI)融入戰(zhàn)場(chǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)后將在以下六個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮作用。
目標(biāo)檢測(cè)和威脅檢測(cè)
利用AI技術(shù)，進(jìn)行視頻圖像中的目標(biāo)檢測(cè)和威脅檢測(cè)早已是一項(xiàng)成熟技術(shù)。特別是在我國(guó)，安防領(lǐng)域的頂級(jí)公司海康威視就曾提供了以視頻聯(lián)網(wǎng)與AI視覺感知技術(shù)為核心的行業(yè)解決方案，其市場(chǎng)份額獨(dú)霸全球。在國(guó)際上，隨著計(jì)算機(jī)性能的不斷提高以及深度學(xué)習(xí)框架的提出，視頻目標(biāo)檢測(cè)和威脅檢測(cè)技術(shù)也不斷發(fā)展，檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和可靠性也越來越高。
Project Maven項(xiàng)目利用無人機(jī)拍攝畫面進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
美國(guó)國(guó)防部曾投入大量的人力，對(duì)無人機(jī)或者士兵可穿戴設(shè)備上的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和威脅分析。然而，它帶來的人力、物力和財(cái)力消耗相當(dāng)驚人，而且隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)大，資源越來越吃緊。自2017年開始，美國(guó)國(guó)防部與谷歌合作開展了Project Maven項(xiàng)目，利用谷歌著名的TensorFlow人工智能框架，對(duì)無人機(jī)拍攝的畫面進(jìn)行分析，識(shí)別車輛、人員等目標(biāo)，其效率得到大大提高。
網(wǎng)絡(luò)安全自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)
近幾年，網(wǎng)絡(luò)威脅的規(guī)模和復(fù)雜程度不斷提高，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全部門的快速響應(yīng)能力和先發(fā)制人能力提出了挑戰(zhàn)。為了保持在網(wǎng)絡(luò)安全上的優(yōu)勢(shì)，利用人工智能進(jìn)行自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)顯得至關(guān)重要。
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美國(guó)海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部人工智能網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)賽
2019年，美國(guó)海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部就宣布了一項(xiàng)人工智能網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)賽，征集使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)的應(yīng)用。他們認(rèn)為，現(xiàn)代惡意軟件，特別是高級(jí)惡意軟件的適應(yīng)能力更快，而人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在挖掘數(shù)據(jù)以及行實(shí)時(shí)威脅響應(yīng)方面可以發(fā)揮更重要作用。
士兵健康監(jiān)控
利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器和視覺設(shè)備，可以將戰(zhàn)場(chǎng)上的醫(yī)務(wù)人員引向急需幫助的受傷士兵。在人工智能的輔助下，士兵可穿戴式設(shè)備提供的生物識(shí)別數(shù)據(jù)能夠幫助醫(yī)務(wù)人員，在實(shí)施救援前就能做出更明智的救生決定，進(jìn)而極大地壓縮救援時(shí)間，提高救援效率。這對(duì)于醫(yī)療資源緊張的戰(zhàn)場(chǎng)來說，好處無疑是巨大的。
利用士兵可穿戴設(shè)備上的傳感器可以實(shí)施遠(yuǎn)程健康監(jiān)控
電子戰(zhàn)信號(hào)智能處理
美軍一直對(duì)電子戰(zhàn)領(lǐng)域非常關(guān)注，通過不斷更新電子戰(zhàn)軟件和硬件，來增強(qiáng)其進(jìn)攻和防御能力。但是，電子戰(zhàn)中所用的傳感器和其他任何類型傳感器一樣，都可能會(huì)產(chǎn)生一系列的虛警信號(hào)或者噪聲信號(hào)。為了從這些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)中提取可用信息，美國(guó)國(guó)防部正尋求利用人工智能對(duì)信號(hào)進(jìn)行噪聲濾除和信號(hào)分類識(shí)別的方法，以降低人工信號(hào)檢測(cè)的“認(rèn)知負(fù)擔(dān)”。去年，美國(guó)陸軍快速能力和關(guān)鍵技術(shù)辦公室利用人工智能技術(shù)，對(duì)一型電子戰(zhàn)系統(tǒng)的用戶界面進(jìn)行改善，輔助士兵分析數(shù)據(jù)，最終取得了很好的效果。
利用AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)信號(hào)調(diào)制識(shí)別
設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)
軍用車輛和設(shè)備故障不僅影響使用成本，而且更重要的是，它們還會(huì)直接威脅士兵的人身安全。如今，為了消除這種隱患，可以在車輛裝備上安裝大量傳感器以獲取設(shè)備運(yùn)行的各種數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、故障預(yù)測(cè)，從而向決策者和士兵提供車輛的實(shí)時(shí)分析，在事故發(fā)生前進(jìn)行預(yù)警，做到“防患于未然”。
人工智能技術(shù)將解放了車輛維修員的雙手
戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知和決策支持
2019年12月，美國(guó)陸海空三軍對(duì)先進(jìn)作戰(zhàn)管理系統(tǒng)ABMS進(jìn)行了首次野外測(cè)試。ABMS旨在將各種軍事技術(shù)相互聯(lián)系，更好地應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的對(duì)抗威脅。在測(cè)試中，ABMS將空軍和海軍的戰(zhàn)斗機(jī)、海軍驅(qū)逐艦和陸軍部隊(duì)收集的通信和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合。實(shí)際上，這正是全域聯(lián)合作戰(zhàn)和控制理念(Joint All-Domain Command & Control，JADC2)的一部分，這一理念構(gòu)想了陸、海、空、天和網(wǎng)絡(luò)五大空間的協(xié)同作戰(zhàn)。JADC2的關(guān)鍵是在不同作戰(zhàn)空間中實(shí)時(shí)收集、分析和共享數(shù)據(jù)，利用人工智能輔助，確保數(shù)據(jù)到達(dá)目標(biāo)部隊(duì)，以提供有效的態(tài)勢(shì)感知和決策支持。
全域聯(lián)合作戰(zhàn)和控制理念的關(guān)鍵是對(duì)不同作戰(zhàn)空間進(jìn)行實(shí)時(shí)收集、分析和共享數(shù)據(jù)
結(jié)語(yǔ)
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能技術(shù)逐步展現(xiàn)出巨大的軍事應(yīng)用潛力。人工智能與傳感器網(wǎng)絡(luò)的融合，已成為未來戰(zhàn)場(chǎng)發(fā)展的重要趨勢(shì)，這將極大提升作戰(zhàn)效率，是當(dāng)之無愧的戰(zhàn)斗力倍增器。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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