來源：《中國艦船研究》

作者：王耀南 安果維 王傳成 莫洋 繆志強 曾凱

隨著前沿科技加速應用于軍事領域，智能無人系統成為現代戰爭的重要組成部分，世界主要軍事強國均高度重視智能無人系統技術在軍事領域的應用，在未來，智能無人系統將深刻影響作戰方式，顛覆戰爭規則。而智能無人系統作為前沿科學技術（如人工智能、智能機器人、智能感知、智能計算等）的集大成者，其代表了一個國家科技實力的最高發展水平。所以，在智能無人系統領域開展研究能極大地推動現有軍事、民生領域的發展。

當前，無人系統裝備已在軍事沖突中嶄露頭角，例如，在土耳其與敘利亞的沖突中，土耳其利用空軍裝備的安卡-S型長航時無人機和巴拉克塔TB-2察打一體型無人機，對敘利亞政府軍進行了打擊；俄羅斯國防部也曾公布敘利亞境內的武裝分子利用載有爆炸物的無人機對其軍事基地展開了集群式攻擊；2020年，美國利用一架MQ-9“收割者”無人機襲擊了伊朗高級軍事指揮官并使其當場斃命。無人作戰正在到來，智能無人系統作為未來戰場的關鍵利器，將決定整個戰爭的勝利歸屬。

發展智能無人系統不僅會推動現有軍事科技的升級與進步，還將帶動民用科技的智慧性發展，包括智能交通系統、智慧家居系統、智能制造系統與智能醫療系統等。為了更加科學、快速地發展智能無人系統，各科技大國紛紛出臺了一系列有關智能無人系統發展的規劃與路線，力求在智能無人系統領域的發展中搶得先機，奪取制高點。相關的有美國的自主無人系統綜合路線圖、俄羅斯的國家武器裝備計劃、英國的國防創新技術框架、中國的新一代人工智能發展規劃以及日本的中長期技術規劃等。

近年來，從空中到空間、從陸地到海洋，各種類型的智能無人系統大量涌現，世界各強國已經逐步將智能無人系統部署到軍隊中，并且在一些地區沖突、反恐戰場中，智能無人系統的關鍵作用日益增加。因此，本文將重點從未來戰場的軍事需求出發，基于未來戰場面臨的實際復雜環境的挑戰，分析智能無人系統發展與應用所需的關鍵技術，并從軍事角度分析個體增強與集群增強關鍵技術，闡述智能無人系統的發展趨勢。

一、國內外研究現狀

智能無人系統概念才提出不久，目前其研究尚處于初級階段，國際上也未形成統一的定義，暫且將其定義為：由無人平臺及若干輔助部分組成，具有感知、交互和學習能力，并且能夠基于知識進行自主推理、自主決策，從而達成目標的有機整體。智能無人系統依據其作用的空間范圍，可以劃分為陸地無人系統、空中無人系統和海洋無人系統三大部分。其中，陸地無人系統主要包括偵察無人車、運輸無人車、作戰無人車、破障無人車、排爆無人車、無人車編隊與指揮系統等；空中無人系統主要包括偵察無人機、作戰無人機、后勤運輸無人機以及無人機編隊等；海洋無人系統主要包括偵察無人艇、作戰無人艇、后勤運輸無人艇、巡邏搜救無人艇、偵察無人潛航器、作戰無人潛航器以及岸基支持系統等。本節將從以上3個部分來對國內外智能無人系統的研究現狀進行闡述。

1.國外智能無人系統研究現狀

（1）陸地無人系統

陸地無人系統主要用于情報搜集、偵察巡邏、掃雷除障、火力打擊、戰場救援、后勤運輸、通信中繼以及電子干擾等領域，隨著陸地無人系統在戰斗中的優勢愈發凸顯，針對其的研究愈發受到各國的廣泛關注。

美國曾于1993年11月啟動“聯合戰術無人車”項目，也即“角斗士”無人作戰平臺項目的前身。2006年，美國完成了“角斗士”無人作戰平臺全系統的設計，并于2007年正式裝備海軍陸戰隊。“角斗士”戰術無人作戰平臺是世界上第1款多用途作戰無人平臺，搭載的傳感器系統有日/夜攝像機、GPS定位系統以及聲學與激光搜索系統等，并裝備有機槍、沖鋒槍、催淚彈、狙擊系統、生化武器探測系統等，可以在不同的天氣和地形下執行偵察、核生化武器探測、突破障礙、反狙擊手、火力打擊與直接射擊等任務。

“角斗士”無人作戰平臺搭載有高機動與高生存底盤，針對該平臺，還開發了便攜式手持控制系統，并圍繞該控制系統的抗干擾性、網絡互操作性、小型化與操縱簡便化等技術問題完成了一系列開發工作。但因“角斗士”無人作戰平臺的裝甲防護能力較弱，執行任務的隱蔽性差，導致其遠程偵察與控制系統面臨的干擾較多。除此外，美國陸軍也服役了一些其他的陸地無人系統，如“蝎子”機器人、“魔爪”機器人等。2017年，美國陸軍制定了《機器人與自主系統（RAS）戰略》，為開展無人作戰能力建設提供了頂層規劃。圖1所示為美國陸地無人系統。

圖1 美國陸地無人系統

以色列、俄羅斯、英國和德國也相繼進行了陸地無人系統的研制工作，并研發出了一系列先進的產品，產品列表如表1所示。例如，以色列研發的“守護者”系列自主無人車可以結合搭載的傳感器與融合算法，自主偵察與識別危險障礙，執行巡邏、監視與小規模的火力打擊任務；俄羅斯研制的MARSA-800無人車可以執行運輸和后勤保障以及跟蹤監視等任務，并可以在執行任務的過程中實現自主路徑規劃，規避障礙，該無人車已在敘利亞戰場進行部署。英國和德國對陸地無人系統的研究也開展得較早，英國于上世紀60年代就推出了手推車排爆機器人，后來又推出HarrisT7觸覺反饋機器人，用于執行拆彈、排爆等危險任務；德國萊茵金屬公司開發的“任務大師”地面武裝偵察無人車主要用于執行戰術監視、危險物檢測、醫療后送、通信中繼以及火力支援任務。

表1  各國陸地無人系統

（2）空中無人系統

空中無人系統主要以單個無人機平臺和無人機集群為主。無人機由于具有視野開闊、飛行自由、設備搭載性好等優點，被廣泛應用于軍事領域，并在近年來的軍事沖突中起到了極大的作用?？罩袩o人系統的主要功能包括：情報搜集、偵察監視、誘餌靶機、目標跟蹤、戰術打擊與空中救援等。

美國空軍研究實驗室于2000年提出了針對無人機自主作戰的概念，并對無人機的自主程度進行了量化定義，制定了發展規劃。無人機自主程度量化內容與發展階段如圖2所示。

圖2  自主控制水平與無人機自主化趨勢

2003年，美國將空軍和海軍的無人作戰飛機系統項目合并，啟動了“聯合無人作戰系統”（J-UCAS）項目，開始了對無人作戰飛機X-47B的研究。2006年，美海軍提出了“海軍無人作戰航空系統”(N-UCAS)項目，旨在為航母艦載機聯隊引入無人作戰飛機，并繼續對X-47B開展研究。在2012—2014年間，又多次完成了航母彈射、著艦、觸艦復飛等試驗，并于2015年完成了自主空中加油試驗。X-47B攻擊型無人機是一款可以自主操縱、隱身性能好且適用于陸基和艦載的無人作戰飛機，具備高航程和高航時的特點，裝備有照射雷達、光電制導系統和孔徑雷達等先進的傳感器，主要功能包括情報偵察、目標追蹤、電子戰干擾、火力打擊等。美國研制的其他空中無人系統，如“全球鷹”、“捕食者”、“獵人”和“大烏鴉”等也已在軍隊服役，如圖3所示。

以色列研制的“哈比”無人機配備有反雷達感應器、光電制導系統和導彈，可自主攻擊敵方雷達系統，如圖3所示。

圖3  各國空中無人系統

單個空中無人系統在執行任務時容易被干擾和打擊從而導致任務失敗，而空中無人系統集群則可以彌補這一缺陷，更大程度地發揮空中無人系統的優勢。美國國防先進研究計劃局（DARPA）針對空中無人系統集群先后啟動了“小精靈”低成本無人機項目、低成本無人機集群項目、“山鶉”（Perdix）微型無人機機載高速發射演示項目、進攻性蜂群使能戰術（OFFSET）項目等，通過開發和測試用于無人系統集群的體系架構、通信系統以及分布式控制算法，發展了無人機集群自主控制系統，并利用人工智能、態勢感知、虛擬現實及增強現實等前沿科學技術，提升了空中無人系統集群在戰場上的綜合作戰能力。

（3）海洋無人系統

海洋無人系統包括水面無人系統和水下無人系統2類。其中，水面無人系統主要指水面無人艇（以下簡稱“無人艇”），主要用于執行海上搜救、偵察監視、火力打擊、巡邏安防、電子干擾、后勤保障和誘餌靶船等任務；水下無人系統主要指無人潛航器，與載人潛艇相比，其具有無人員傷亡、高隱蔽性與高自主性等優點，主要用于執行情報搜集、目標監測、戰力威懾火力打擊等任務。2018年，美海軍發布了《海軍部無人系統戰略路線圖》，2019年，又發布了《海軍人工智能框架》，為海軍作戰與海洋無人系統的發展提供了路線規劃與指南。

在水面無人系統方面，美國提出了“美國先進概念技術演示項目”（ACTD），其重要任務之一便是開展“斯巴達偵察兵”無人艇的研究。該項目已于2007年完成，并在伊拉克戰區進行了試驗。“斯巴達偵察兵”無人艇搭載有無人駕駛系統與視距/超視距通信系統，并搭載有電光/紅外搜索轉塔、高清攝像機、導航雷達、水面搜索雷達、全球定位系統接收機等先進傳感器，以及艦炮、反艦導彈及反潛感應器等武器，主要用于執行情報搜集、目標監視、信息偵察、反水雷和海上安防等任務，具有一定的自主能力。美國研制的“海上獵人”無人艇搭載有聲吶與光電傳感器，以及近距、遠程雷達探測系統與可擴展模塊化聲吶系統，主要用于執行識別、監測可疑目標，引導火力打擊等任務。美國海洋無人系統如圖4所示。以色列研制的“保護者”無人艇主要用于執行情報偵察、可疑目標辨別、戰術攔截、電子干擾和精確打擊等任務（圖4）。俄羅斯研制的無人水面偵察艇可以在母艦的指揮下執行快速巡邏任務并檢查、監視指定區域，搜尋情報。

圖4  各國海洋無人系統

在水下無人系統方面，俄羅斯研制的核動力無人潛航器“波塞冬”，可攜帶常規以及核彈頭，執行偵察與戰略核打擊任務，如圖4所示。美國研制的“刀魚”無人潛航器，可以通過發出低頻電磁波來掃描可疑物體，搜尋情報；研制的“金槍魚”-9無人潛航器可攜帶多種標準載荷，可用來執行近?？碧?、反水雷、監視和偵察（ISR）等任務。

2.國內智能無人系統研究現狀

近年來，我國軍用智能無人系統發展迅速，本文將從陸地無人系統、空中無人系統和海洋無人系統3個方面進行闡述。

在陸地無人系統方面，國防科技大學與三一重工股份有限公司聯合開發了“沙漠蒼狼”陸地無人輕型平臺，其以履帶為動力，搭載榴彈發射器和機槍等武器系統，可以用來執行后勤運輸、傷員運送、偵察監測、火力打擊等任務。山河智能集團研制的“龍馬”系列無人車，具有強大的運輸與越障能力。南京理工大學研制的“神行-III”軍用地面智能機器人系統，具有較強的自主導航與情報偵察能力。國防科技大學與哈爾濱工業大學等單位聯合研制的無人駕駛核化偵察車，具有較高的機動能力與裝甲防護能力，搭載的武器系統可以執行火力打擊并具備一定的自主能力。

在空中無人系統方面，成都飛機工業集團研制的“翼龍”系列無人機具有全自主水平起降能力、巡航飛行能力、空地協同能力與地面接力控制能力等，搭載有多型光電/電子偵察設備以及小型空地精確打擊武器，可以執行情報偵察、目標跟蹤、火力打擊等任務。我國研制的“彩虹”系列無人機具有中空長航時的航行能力，可以搭載電子干擾系統與多種武器系統，能執行火力打擊、情報偵察、通信干擾、電波干擾等任務；研制的攻擊11型無人機具有極強的隱身能力，可以搭載精確的制導導彈，用于執行對地攻擊任務。我國空中無人系統如圖5所示。

圖5  我國空中無人系統

在海洋無人系統的水面無人系統方面，由哈爾濱工程大學牽頭研制的“天行一號”無人艇，采用油電混合動力，最高航速超過92.6km/h，最大航程1000km，為目前世界上最快的無人艇。該艇融合了自主感知、智能控制、自主決策等技術，可以實現對周圍復雜環境的快速態勢信息認知與危險規避，可以用于執行氣象信息監測、地貌測繪、警戒巡邏、情報偵察、火力攻擊等任務。由上海大學研制的“精海”系列無人艇具有半自主與全自主的作業能力，可以執行目標偵察、海洋測繪、水質檢測等任務。由上海海事大學研制的“海騰01”號智能高速無人艇，搭載有毫米波雷達、激光雷達、前視聲吶等傳感器，可以執行可疑目標監視、水下測量、海上搜救等任務，具備全自主與半自主航行能力。江蘇自動化研究所研發的JARI智能無人作戰艇，搭載有光電探測器、四面相控陣等探測設備，同時，還搭載有導彈魚雷等武器系統，可以執行情報搜集、敵情偵察、精準火力打擊等任務。由珠海云洲智能科技有限公司等單位聯合研制的“瞭望者Ⅱ”無人導彈艇，搭載有全自主無人駕駛系統及導彈等武器，可以執行敵情偵察、情報搜集、精準火力打擊等任務。我國海洋無人系統如圖6所示。

圖6  我國海洋無人系統

在海洋無人系統的水下無人系統方面，西北工業大學研制的“魔鬼魚”無人潛航器為仿生蝠鲼無人潛水器，已完成了1025m的深海測試。哈爾濱工程大學研制的“悟空”號全海深無人潛航器，成功完成了10896m的深潛和自主作業試驗。我國研制的“潛龍一號”、“海馬”號等深海潛水器均已成功完成深海探測任務。

3.技術現狀總結

目前，智能無人系統已逐步應用于軍事應用的各個領域，且隨著前沿科學技術的發展，智能無人系統在軍事領域的應用將日益增多。但在智能無人系統的使用方面，尚未完全實現自主化與智能化。當前，智能無人系統技術在軍事領域的應用現狀主要分為以下3個部分：

①從作戰任務的角度：作戰任務從執行簡單的偵察監視向主流對抗作戰方向發展；戰場對抗由人人對抗向人機對抗，再向機機對抗方式轉變；應用環境由結構化環境、實驗室環境向真實戰場環境轉變，并在未來逐步發展成真實環境與虛擬現實相結合的增強現實環境。

②從指揮控制的角度：控制方式從單機簡單遙控、程控方式向人機智能融合交互控制方向發展，不過尚未完全實現自主控制；體系結構由專用化、單一化向通用化、標準化、互操作性方向發展。

③從感知決策的角度：決策方式由單一依靠人來決策向以人為主，人機智能交互決策為輔的方式轉變；感知方式由單一依靠傳感器獲取特征信息，由人來判斷目標屬性向基于人工智能的目標識別、特征信息獲取的方式轉變。

二、智能無人系統關鍵技術

智能無人系統作為多學科領域的集大成者，涉及的技術眾多，執行的任務多樣，且應用場景復雜多變。例如，空中環境多雨、多霧，能見度低，有大風、光照干擾等；陸地環境地形復雜，有障礙物遮擋干擾和危險污染區域等；海上環境有風浪干擾、船舶搖擺、目標不顯著、海岸線不規則等。不同的環境及用途給智能無人系統技術研究和性能的發揮提出了巨大挑戰。為適應受限的多變環境，可將智能無人系統關鍵技術歸納為復雜環境下自主感知與理解技術、多場景自主技能學習與智能控制技術、多任務集群協同技術、人機交互與人機融合技術、決策規劃技術與導航定位技術，本節將主要以海洋無人系統為案例對智能無人系統關鍵技術進行詳細闡述。

1.復雜環境下自主感知與理解技術

在復雜環境下對環境進行自主感知與場景理解是智能無人系統能夠自主作業并形成作戰能力的前提，將直接影響任務能否成功完成。針對實際環境的復雜多變，尤其是海面環境的風浪干擾及船舶搖晃等困難，智能無人系統需要完成目標自主選擇感知，獲取多模態信息，并對信息抽象完整理解等目標。因此，復雜環境下的智能無人系統環境自主感知與理解技術需突破多模態傳感器融合自主感知技術，以及復雜場景目標識別與理解技術。

（1）多模態傳感融合自主感知技術

目前，智能無人系統搭載的信息獲取傳感器主要包括導航雷達、毫米波雷達、激光雷達、光電載荷等。單一傳感器無法直接獲取高精度、稠密的場景三維信息，需研究多傳感器融合的環境自主感知技術，從而為場景理解提供支撐。多傳感器融合是將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環境的一致性解釋。在此過程中，要充分利用多源數據進行合理的支配與使用，而信息融合的最終目標則是基于各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面組合導出更多有用的信息。通過利用多個傳感器相互協同操作的優勢，綜合處理所有信息源的數據，從而提高整個傳感器系統的智能化。海洋自然環境相比陸地與空中環境更為復雜，面臨船舶的劇烈搖擺、風浪干擾、光照不均、目標不顯著等特殊的挑戰，海洋智能無人系統需要依據每種傳感器的獨特屬性來對指定目標進行多傳感器信息融合處理，然后結合無人系統內部導航單元與岸基支持系統的電子海圖信息，構建海面環境多維立體態勢圖，執行對指定目標的跟蹤、檢測、識別與認知任務，最終實現海洋智能無人系統對海面環境的自主感知與完整理解。

（2）復雜場景目標識別與理解技術

智能無人系統具備作業自主性的關鍵在于能有效理解場景與目標信息，而準確理解場景信息主要包括目標語義信息構建與場景文本信息描述。相比陸地與空中環境，海洋自然環境面臨風浪干擾、船體劇烈搖擺等獨特的困難，這為智能無人系統完整地理解環境信息與準確識別指定目標帶來了挑戰。利用智能無人系統搭載的激光雷達與高清攝像機等傳感器，可以獲得海洋環境場景的原始點云信息及圖像特征信息，利用基于點云、點云與圖像融合的三維目標檢測方法與三維場景語義分割方法等，可以實現智能無人系統對場景信息的完整認知及對指定目標的準確識別。

基于點云的方法主要包括2種：基于網格或者體素的方法，以及基于點的方法?；诰W格或體素的方法是利用體素或者鳥瞰圖來將獲取的海面不規則的點云轉換成規則的表征方式，然后提取點云特征?；邳c的方法則是直接在獲取的海面原始點云中提取目標特征?；邳c云與圖像融合的三維目標檢測方法，是將激光雷達獲得的海面場景中目標的精確坐標與海面圖像提供的環境紋理和顏色信息相結合，這樣更加有助于智能無人系統對海洋場景目標的精確識別與準確、完整的理解。

2.行為決策與軌跡規劃技術

在實際的、復雜的戰爭場景中，對于智能無人系統面臨的復雜任務環境與多重任務，必須突破多源異構環境下的行為決策技術、動/靜環境下的軌跡規劃技術與復雜場景下的軌跡跟蹤技術。

（1）多源異構環境下的行為決策技術

行為決策是智能無人系統實現自主控制的關鍵。在無人艇不同速度、不同相對距離、不同數據類型的復雜環境下，需要準確提取有效信息來為無人艇下一時刻的決策做出安全可靠的控制指令。首先，提取出具有代表性的環境特征信息，建立足夠數量與精確標定的學習數據集；然后，構建基于深度神經網絡的決策器，并利用建立的數據庫進行學習；最后，利用機器學習算法對構建的決策器進行優化，進一步提高決策精度。

（2）動/靜環境下的軌跡規劃技術

軌跡變換是無人艇與無人潛航器最基本的行為。在復雜的戰場環境下，根據不同的環境狀況規劃出一條可行、可靠的軌跡是無人艇與無人潛航器實現智能行駛的關鍵。該技術主要包括基于多項式的軌跡規劃技術、基于多目標約束的軌跡規劃技術與基于正、反梯形側向加速度的軌跡規劃技術。

（3）復雜場景下的軌跡跟蹤技術

對規劃出的理想軌跡進行跟蹤是無人艇與無人潛航器的重要任務，其關鍵在于解決無人艇或無人潛航器進行目標軌跡跟蹤時的高精度與高穩定性控制難題。主要解決方法為：根據無人艇與無人潛航器的運動學與動力學模型，輸出對應的執行器控制量來實現對指定目標的實時、準確跟隨，在保證跟蹤精度的前提下，實現無人艇與無人潛航器的自主智能轉向與各個驅動模塊多執行器之間的協調控制。

3.自主導航定位技術

導航定位系統是智能無人系統的關鍵組成部分，其可以提供精準、可靠的有關無人艇或無人潛航器的速度與位置等信息。導航系統一般由陀螺儀、加速計、衛星接收器等組成，部分輔以視覺模塊，或是基于實際復雜的環境情況搭載先驗空間位置圖與物理信息傳感器等。智能無人系統要實現任務的精準執行，必須突破基于慣性/衛星深度信息融合導航定位技術、基于慣性/天文信息融合導航定位技術、基于視覺跟蹤的導航技術與地球物理輔助導航技術。

（1）基于慣性/衛星深度信息融合的導航定位技術

該技術是將無人艇的慣性信息引入衛星載波/碼環路，然后利用全自主、短時、高精度的慣性信息輔助衛星接收機信號的更新，從而實現無人艇的慣性導航與衛星導航的優勢互補及最優融合。

（2）基于慣性/天文信息融合的導航定位技術

基于天文的導航系統具有高自主性與不易受干擾的優勢，通過利用天文導航輸出的信息與初始位置提供的信息，可以推算出無人艇的位置。將慣性導航信息與天文導航信息相融合，可以提高天文導航定位的魯棒性?；谔煳膶Ш捷o助的慣性/天文組合定位技術已成為無人系統自主導航領域的關鍵部分。

（3）基于視覺跟蹤的導航技術

由于實際戰場環境的復雜性，無人艇會處于復雜的工作環境中，容易受到外界干擾而出現GPS拒止的情況，從而使導航系統無法處于組合狀態。單獨的慣性導航系統精度較低，容易積累誤差，長時間的純慣性導航會使無人艇失去執行任務的能力。而基于視覺的方法卻沒有時間的誤差積累，只需提取到高清相機所獲得圖像的關鍵特征，即可通過視覺算法與先驗知識獲得無人艇與無人潛航器的位置信息?；谝曈X的導航算法不易受到干擾，魯棒性較強，且能彌補在GPS拒止環境下由純慣性導航帶來的誤差積累，被廣泛應用。

（4）地球物理輔助導航技術

由于海洋獨特的環境，無人潛航器需長時間在水下航行，導致無法獲取實時、準確的衛星信號與天文信息。另外，由于水下光照弱等問題，基于視覺的導航方法也受到限制。因此，通過獲得海洋內部的先驗空間位置圖，并利用無人潛航器搭載的物理傳感器獲取的實地場景信息并進行匹配，可以實現無人潛航器的高精度自主導航。

可以利用勘測的海洋固有的地球物理屬性的時空分布特征，來制作地球物理導航空間位置圖，通過將無人潛航器所搭載的物理屬性傳感器實地獲取的物理特征信息與預先搭載的空間位置圖相匹配，可以獲得無人潛航器的高精度定位，實現無人潛航器的高精度自主導航。

4.多場景自主技能學習與智能控制技術

多場景智能控制技術是智能無人系統解決復雜、多變和控制對象不穩定等問題的關鍵技術，是智能無人系統適應復雜任務需求的有效工具。在復雜的海洋環境下，智能無人系統要完成實時、準確的區域監控、目標跟蹤、信息獲取與精準打擊，就必須突破任務的自主技能學習技術、自主作業交互控制技術，以及類人智能控制的無人系統運動控制技術。

（1）任務的自主技能學習技術

自主技能學習是指在無人系統與外界交互的過程中，基于先驗知識或規則進行學習以完成任務的過程。無人系統作業技能的自主學習本質是模擬人學習認知的部分過程。智能無人系統利用基于深度強化學習的技術，將深度學習的感知能力與強化學習的決策能力相結合，可實現在海面復雜環境下從高緯度的原始數據信息輸入到決策輸出的直接控制。智能無人系統自主技能學習主要包括3個方面：一是對海洋表面與海洋內部的復雜環境進行描述，并獲得周圍環境的初始狀態數據信息；二是基于智能無人系統與海洋表面和內部復雜環境的描述方式，進行深度強化學習的數學建模，獲得自主技能學習過程的狀態價值函數與控制策略函數等關鍵信息；三是利用智能無人系統與海洋表面和內部復雜環境交互所獲得的數據信息，對狀態價值函數及控制策略函數進行更新，以使海洋智能無人系統學習出更優的控制策略。

（2）自主作業交互控制技術

智能無人系統在任務的自主學習與控制過程中，需要與海洋表面和內部復雜環境接觸形成良好的耦合系統，以保證對海洋表面與內部復雜環境信息的實時、準確獲取，并正確、快速進行無人艇、無人潛航器的航行規劃、自主航行控制與自主規避碰撞等。智能無人系統自主作業交互控制技術的任務主要包括：智能無人系統交互規則與控制策略的設計；海洋表面與內部復雜環境的建模方法；無人艇、無人潛航器與作業對象的動力學在線建模及修正；海洋表面與內部復雜環境中虛擬力約束的動態生成及共享控制方法。

（3）類人智能控制的無人系統運動控制技術

類人智能控制的無人系統運動控制技術是將人工智能與傳統控制方法相結合，以解決在實際復雜的海洋戰場環境下，無人艇與無人潛航器的穩定精確控制問題，主要包括無人系統智能控制算法的設計與無人系統智能控制策略的設計2個方面。無人系統智能控制算法設計主要包括：分層的信息處理和決策機構；在線的特征辨識與特征記憶；開/閉環控制、正/負反饋控制以及定性決策與定量控制相結合的多模態控制；啟發式直覺推理邏輯的運用。無人系統智能控制策略設計則是設計合理的無人艇或是無人潛航器的方案，以滿足實際的任務需求。

5.無人集群協同控制技術

在實際的作戰場景中，由于戰場環境的復雜性與任務的多樣性，單艘無人艇或是無人潛航器通常都無法滿足實際任務的需求。單艘無人艇或無人潛航器搭載的設備數量有限，感知視角與區域范圍不夠全面，導致在執行完整的情報探測、目標跟蹤、戰場環境感知與全面火力打擊任務時不夠精確與徹底，因此，由多艘無人艇與無人潛航器組成的智能無人系統集群協同執行任務就成為必然的趨勢。要完成對智能無人系統集群的控制，需要突破智能無人系統集群局部規則控制技術、智能無人系統集群軟控制技術、智能無人系統集群領航控制技術以及智能無人系統人工勢場控制技術。

（1）智能無人系統集群局部規則控制技術

基于局部規則的控制技術是智能無人系統針對無人艇、無人潛航器集群控制的基本方法，主要在于對無人艇、無人潛航器集群內部個體局部控制規則的指定。局部規則控制技術在一定程度上實現了對海洋無人系統集群的智能控制，但是對于海洋無人系統集群行為與集群模型之間的參數，需要進行大量的實驗來獲得，并且對參數的取值也非常敏感。所以，要實現對智能無人系統完全的智能控制，還需輔助以其他技術。

（2）智能無人系統集群軟控制技術

智能無人系統集群的軟控制技術主要基于2點需求：一是在智能無人系統集群中，個體之間的控制規則很重要，例如每艘無人艇、無人潛航器的控制與內部作用是整個海洋智能無人系統集群出現群體行為的必要條件；二是智能無人系統集群采用的是局部通信策略，隨著集群系統內無人艇、無人潛航器的增加，不會影響到整個智能無人系統集群的狀態。

軟控制方法是在不破壞智能無人系統集群內部無人艇、無人潛航器個體規則的前提下，加入一個或多個新的無人艇或是無人潛航器，這些無人艇或無人潛航器按照同樣的局部規則來參與整個智能無人系統集群的行動，但本身可控，可以接收外部指令。在接收指令后，這些無人艇或無人潛航器將獨立完成相應的任務。智能無人系統集群的軟控制方法是在無人系統局部控制規則的基礎上，加入一個可以控制的無人艇與無人潛航器，使其對整個無人系統集群產生影響，最終完成對整個智能無人系統群體的控制。

（3）智能無人系統集群領航控制技術

智能無人系統集群領航控制技術的基本內容是：在整個海洋智能無人系統集群個體保持局部規則的前提下，令集群中少數無人艇與無人潛航器擁有更多的信息量和更強的信息處理能力，并與其他無人艇和無人潛航器通過局部信息交互來起到領導者的作用，從而達到控制整個智能無人系統集群的目的。

（4）智能無人系統人工勢場控制技術

在智能無人系統集群控制中，只基于局部規則的控制技術難以完成對戰場準確、實時的感知，以及對情報信息的搜集獲取、對可疑目標的跟蹤識別和對敵方區域的精準打擊。人工勢場控制技術是將物理學中的勢能場概念引入智能無人系統集群的控制中，利用勢函數來模擬影響單艘無人艇或無人潛航器的內、外作用，而系統集群中的單艘無人艇或無人潛航器則在勢函數的作用下行動，最終通過勢函數實現對整個智能無人系統的控制。

6.自然人機交互技術

在實際的戰場環境中，智能無人系統面臨著操作任務復雜、操作智能化水平低、訓練風險大且成本高、設備使用與維修效率低等問題，在這種情況下，就需要提高智能無人系統設備的可操控性與智能化，需要突破智能無人系統人機交互技術、智能無人系統增強現實與混合現實技術以及智能無人系統腦機接口技術。

（1）智能無人系統人機交互技術

智能無人系統人機交互技術是指指揮平臺通過圖像和語音傳感器獲取指戰員的圖像與語音信息，然后利用圖像分割、邊緣檢測、圖像識別等算法提取出指戰員的手勢與眼勢等關鍵信息，隨后利用基于深度學習的算法獲得指戰員的語音信息并傳遞給指揮平臺，從而將指戰員的指令下發給下級作戰單位。智能無人系統的人機交互技術可以提高任務操作的智能化以及操作過程的容錯率與魯棒性，從而使指戰員的指令能夠更加穩定、有效地下發給作戰單位。

（2）智能無人系統增強現實與混合現實技術

智能無人系統增強現實技術是將計算機生成的圖像疊加在真實的復雜作戰環境中，智能無人系統混合現實技術則是通過在實際作戰場景中呈現虛擬場景的信息，在真實的作戰環境下在虛擬世界與指戰員之間搭起一個交互反饋的信息回路，從而增加指戰員對作戰環境體驗的真實感。智能無人系統虛擬現實與增強現實作為沉浸式人機交互技術的重要發展方向，已有多種不同的真實作戰應用場景，可以有效降低訓練時的成本與風險，提高作戰時設備的使用與維修效率。

（3）智能無人系統腦機接口技術

腦機接口的主要功能是捕捉人腦在進行思維活動時產生的一系列腦電波信號。在實際作戰環境中，智能無人系統腦機接口技術通過對指戰員的腦電波信號進行特征提取、功能分類，從而辨別出指戰員的意圖而做出相應的決策，以此應對復雜的作戰任務與突發情況。智能無人系統腦機接口技術可以增強指戰員的認知與決策能力，大幅提升腦機交互與腦控技術，賦予指戰員在借助思維的同時具有能操控多艘無人艇與無人潛航器等無人作戰設備的能力。

三、智能無人系統未來的發展趨勢

智能無人系統由于其無人化、自主性、智能性等優點，將出現在未來戰場的各個角落，而隨著其承擔戰場任務的增多，將會參與不同的戰爭場景，導致智能無人系統將面臨多項關鍵性的難題，使其發展受到制約。智能無人系統面臨的關鍵性難題主要有：

①環境高度復雜。智能無人系統具體的應用環境將面臨越來越多的要素，非結構化環境下遮蔽物眾多、感知視點及范圍受限等對智能無人系統的環境感知能力提出了更高的要求。

②博弈高對抗。智能無人系統的戰場博弈是取得戰場優勢的重要手段，作戰雙方激烈的機動對抗，以及因敵方和戰場環境帶來的諸多干擾對智能無人系統的機動決策能力提出了新的挑戰。

③響應高實時。在未來戰場中，作戰態勢變化劇烈，交戰方式將更加靈活多變，需及時應對戰場突發事件，這就對智能無人系統的實時響應能力提出了新的要求。

④信息不完整。在未來戰場中，受戰場環境的限制以及敵方干擾的存在，智能無人系統的信息獲取能力將會受到制約，從而造成態勢感知不完備、戰場態勢信息數據丟失與衰減，導致無法完整獲取敵我雙方的信息。

⑤邊界不確定。智能無人系統的無人作戰方式顛覆了傳統作戰模式，未來無人作戰的陸?？仗煲惑w化，以及通過與社會高度交融帶來的社會輿情，都將對智能無人系統的無人作戰產生影響，從而造成作戰邊界的不確定性。

基于以上將會面臨的各種難題，未來智能無人系統的發展將集中在個體能力增強與集群能力增強2個方面。個體能力增強主要體現在個體認知智能、個體自主作業與算法芯片化等方面；集群能力增強則主要體現在通過通用化架構提升互操作性，以及跨域協同作戰、網絡安全與人機混合智能等方面。

1.認知智能適應復雜任務環境

為提高智能無人系統在高度復雜環境下的適應能力，需要增強智能無人系統的個體認知智能。個體認知智能增強主要體現在從個體感知智能向認知智能的轉變方面，綜合獲取的多源傳感信息使得智能無人系統具備人類的語義理解、聯想推理、判斷分析、決策規劃、情感理解等能力。智能無人系統個體認知智能的發展將以腦科學和仿生學等為基礎，通過結合知識圖譜、人工智能、知識推理、決策智能等技術來實現獲取信息的智能理解與準確運用，從而提升智能無人系統對突發事件的高實時響應能力。

2.自主作業提升單機任務能力

為解決智能無人系統在高度復雜環境下面臨的高度復雜任務的難題，需要提高單機的自主作業能力。包括開發基于深度強化學習的決策方法、基于視覺及其他傳感器多源信息的自主環境感知與交互方法、基于神經動力學的機器人自主運動規劃方法，以及基于人工智能的自主作業方法等，以提升智能無人系統個體的自主環境建模與定位能力、自主決策能力、自主規劃能力及自主控制能力，使智能無人系統能夠適應復雜的環境并開展自主作業任務。

3.算法芯片化實現高實時響應

智能無人系統面臨的復雜環境對算法、算力提出了較高要求，需要能實時加速計算，實現對戰場突發事件的高實時響應。為解決此問題，需要提高智能無人系統個體算法的芯片化水平，即開發新型架構的存算一體芯片，以提高芯片的算力與算法芯片化水平?？裳芯炕谌斯ど窠浖夹g的新型芯片，通過改變數字芯片的二進制計算方式，交換梯度信號或權重信號來使芯片以模擬神經元的方式進行工作，模擬大腦有效處理大數據量的并行計算流，獲得超級計算機的并行計算能力，從而極大地提升芯片的算力與算法芯片化水平，解決智能無人系統的高實時響應難題。

4.通用化的架構提升集群互操作性

為提高智能無人系統面臨高度復雜環境的適應能力，以及智能無人系統的維修保障效率，未來智能無人系統將繼續發展標準化的指控框架，提高人機協作的智能性并提高系統的模塊化程度。主要體現在：

①開發通用式的人工智能框架，支持人與機器之間自主、精確、實時的良好耦合與協作關系；

②提高智能無人系統的模塊化與部件互換性，以支持在未來戰場中對智能無人系統及其成員進行的快速維修與配置升級；

③提高數據傳輸一體化水平，以及在未來戰場上數據傳輸的抗干擾能力，降低數據的被截獲率。

5.跨域協同打破集群應用邊界

為提高智能無人系統在高度復雜環境下的適應能力，解決作戰時的邊界不確定難題，需要提高智能無人系統的跨域協同作戰能力，以彌補單一作戰域能力的不足?？赏ㄟ^智能無人系統的跨域協同作戰，將各個組件進行優勢互補。即利用空中無人系統的搜索范圍大、通信距離遠等優點，以及陸地無人系統與海洋無人系統續航時間長、穩定性強等優點，將不同組件的優勢進行組合，以增加智能無人系統的多維空間信息感知能力，構成異質多自主體協同系統，從而提高智能無人系統完成復雜任務的能力。

6.安全網絡保障集群可靠應用

智能無人系統在未來戰場上面臨著信息不完整與博弈高對抗的難題，因此需要提高智能無人系統在高對抗環境下的網絡安全保障能力，提高在應對高復雜、高變化任務時的靈活性與面臨高強度網絡攻擊時的穩定性。對抗環境下網絡安全保障能力的提升主要體現在以下幾個方面：

①規劃合理的數據權限，以保證數據的安全性與任務執行的靈活性；

②提高信息保障能力，開發并升級智能無人系統的信息保障產品，備案信息爆炸情況的應對決策；

③增加網絡的深度防御能力，統一網絡安全的標準與等級，構建網絡防御的自主性，提高網絡攻擊下網絡的抗打擊能力。

7.人機混合智能提升對抗能力

為解決在未來戰場上面臨的高實時響應的難題，提高智能無人系統在高度復雜環境下的適應能力，需要將人類與機器的優點進行結合，構成一種新的人機協作的混合智能方式，即發展智能無人系統的人機混合智能。智能無人系統人機混合智能是一種由人、機、環境系統相互作用的新的物理與生物相結合的智能科學體系。針對智能無人系統在未來戰場上面臨的高復雜環境與高實時響應的難題，未來人機混合智能的發展主要體現在以下幾方面：

①信息智能輸入。在獲取信息的輸入端，將無人系統設備傳感器客觀采集的信息數據與作戰指揮人員的主觀感知信息相結合，構成一種多維的信息獲取與信息輸入方式。

②信息智能融合。獲取到多維的數據信息后，通過將計算機的計算數據與作戰指揮人員的信息認知相融合，構建一種新的數據理解途徑。

③信息智能輸出。將數據信息進行融合處理之后，將計算機的計算結果與作戰指揮人員的價值決策相互匹配，從而形成有機結合的概率化與規則化的優化判斷。

四、結語

智能無人系統由于其自主性、智能性與無人化的特點，在未來戰場上將起著日益重要的作用，智能無人系統的發展也將帶動智能計算、智能交通、智能制造、智慧醫療、類腦科學等學科領域的發展。今后，應以實際復雜環境戰場的任務需求為導向，結合人工智能等前沿學科的先進技術，對智能無人系統進行總體頂層規劃；在陸地、空中以及海洋無人系統中不同的無人系統作戰平臺上，驗證可靠的機載智能感知與智能計算設備，并開發可靠、穩定的無人系統自主控制、智能感知、智能決策與智能交互等關鍵技術，攻克智能無人系統的關鍵難題，不斷提高智能無人系統的自主控制、智能感知與智能決策能力。