2022年国外军事人工智能领域科技发展综述
王立盟韩雨
摘 要随着科学技术的不断发展，人工智能从作战层面到战略战术层面，在军事作战系统中发挥着越来越重要的作用。为研究人工智能领域科技发展现状及未来趋势，梳理和总结了2022年国外人工智能最新进展。美国、俄罗斯等世界主要国家不断从战略规划、机构建设、研发投入等方面加强人工智能顶层布局；机器智能、仿生智能、群体智能、人机混合智能等关键技术领域发展迅速，取得多项重要成果；人工智能技术在空战、陆战、海战等军事领域应用不断深化，列装赋能步伐不断加快。为进一步提升军事智能化水平，提出未来应重点加强人工智能顶层战略规划与机构设置，不断攻关和突破军事人工智能领域关键技术，加速推进人工智能技术的作战运用等发展建议。
关键词人工智能； 机器智能； 仿生智能； 群体智能； 人机混合智能
1 引 言
人工智能技术可以有效处理大量军事数据，提升复杂战场环境中的计算和决策能力，大大缩短传统作战中的“观察-判断-决策-行动”（OODA）周期，使得在统一战场态势感知牵引下的各种作战行动高度耦合成为可能［1］，正在成为继机械化、信息化后推动新一轮军事变革和产业革命的强大力量。建设信息化、智能化的新型军队已成为世界各国的优先事项之一，美国白宫总统办公室和国家安全委员会联合发布的《美国印太战略》提出，将鼓励美国与盟友实现人工智能等关键新兴技术和网络空间的开放共享，其《2022年国防战略》也强调了未来联合部队的建设，包括加大对人工智能、网络安全等新兴技术领域的研发和试验经费投入。欧盟首部军事防务白皮书《战略指南》提出，加强人工智能、量子等颠覆性技术开发，以更好地预测并应对快速变化的安全威胁。在此背景下，本文对2022年世界主要国家人工智能在军事领域的发展现状及未来趋势进行了总结和综合评述，对进一步提升军事智能化水平提出几点建议。
2 世界主要国家和地区不断加强人工智能战略规划布局
人工智能作为具备变革性和颠覆性的新兴技术，在作战领域具备巨大的应用潜力，成为各国军事科技竞争的焦点。世界主要国家和地区不断加强人工智能战略规划布局，谋划和规制人工智能技术发展，从管理决策层面加速人工智能技术推广孵化。
2.1 美国
（1）通过人工智能机构的建立和整合，优化顶层决策机制。
2022年5月，美国防部政策副部长办公室下设新兴能力政策办公室，负责制定与人工智能、高超声速等新兴技术相关的政策，旨在将新兴技术能力整合到国防战略、规划指南和预算流程中，以加速新兴技术开发与作战应用［2］。为加强人工智能、数据和软件开发与应用的一体化管理，美国防部于2021年底宣布成立“首席数字与人工智能办公室”（CDAO）。2022年6月，该办公室将联合人工智能中心（JAIC）、国防数字服务处（DDS）及首席数据官（CDO）等组织的功能完全整合，全面投入运行。新的领导层将支持国防部在人工智能、数据分析领域的战略和政策制定；促进国防部充分利用关键技术所需的基础设施和服务，总体牵引人工智能领域的发展。2022年7月，美国国防部宣布将“机载目标识别与管理”小组更名为“全域异常解决办公室”（AARO），并扩大其职责范围，包括同步整个国防部及联邦部门和机构的工作，以探测、识别和确定军事设施、作战区、训练区、特殊用途空域和其他相关区域内或附近的相关目标，消除对国家安全的相关威胁［3］，进一步提升人工智能在整个国防部的重要性。
（2）发布多项人工智能战略计划，强化人工智能成果转化与军事赋能。
一直以来，美国在战略层面高度重视人工智能发展，近年来发布的人工智能政策数量达到历史最高记录。2022年2月，美国国会通过《2022年美国竞争法案》，将加大对芯片制造业投资，精简行政流程，以吸引更多的人工智能高端人才，强化了对人工智能关键领域的政策支持力度［4］。2022年6月，美国防部发布《负责任的人工智能战略和实施路径》［5］，阐明了国防部如何利用人工智能的框架，制定实施人工智能的基本原则。内容主要包括：明确调整管理结构和流程，持续监督国防部人工智能使用；创建可信的人工智能系统和人工智能赋能系统；使人工智能开发速度满足国防部需求；使用需求验证程序，确保人工智能能力与作战需求保持一致，同时解决相关的人工智能风险；确保国防部所有人工智能人员理解实施人工智能的技术、开发过程和操作方法。2022年7月，美国防部启动“加速创新技术的采办和部署（APFIT）”计划，旨在通过小企业和非传统国防承包商实现快速“技术过渡”，促使人工智能等新兴技术能力的快速交付，加速人工智能技术应用［6］。为加强人工智能伦理监管，2022年10月，美国白宫科学技术政策办公室（OSTP）发布《人工智能权利法案》蓝图文件，提出创建安全有效的系统、算法歧视保护、数据隐私保护、透明性、可问责性等五项原则，以保护美国公众个人数据不被人工智能算法滥用，提高人工智能被更多领域采用的安全性［7］。2022年3月，美国防部高级研究计划局（DARPA）启动“In the Moment（ITM）”项目，旨在军事决策过程中引入人工智能技术，通过严格的、可量化和可扩展的方法来建立和评估算法系统，以便在无法获得客观事实的情况下完成困难决策，为美国国防部的关键行动构建可信的算法决策者。
2.2 俄罗斯
（1）成立开发人工智能武器的专业部门。
2022年8月，在莫斯科举行的“陆军2022”峰会上，俄国防部创新发展部宣布，俄军方已成立一个人工智能技术发展部门，致力于开发人工智能武器，加强人工智能技术在制造军用和特种装备武器模型方面的应用，以制衡美国防部新成立的首席数字与人工智能办公室。9月，俄罗斯启用国家人工智能中心，该中心将主要专注于寻求和分析跨域人工智能，包括商界、政府及科学各界，并将促进人工智能项目在各类组织中的实施［8］。
（2）俄罗斯将在未来10年广泛部署人工智能。
2022年11月，俄罗斯总统普京在人工智能大会（AI Journey）上表示，人工智能领域的突破价值巨大，各国之间竞争非常激烈，俄罗斯在世界上的地位、国家主权、安全和稳定取决于该领域取得的成果。未来10年，俄罗斯将在经济、社会、国家治理等各领域大规模部署运用人工智能，更广泛地引入人工智能将促进某些行业每10年的经济增长达20%~30%，未来俄罗斯在世界上的地位将在很大程度上取决于人工智能领域的成就［9］。
2.3 其他主要国家或地区
（1）发布人工智能战略，推动技术作战应用。
2022年2月，以色列国防部发布《人工智能推广与应用战略》［10］，指导军队使用人工智能技术，对海量战场数据进行收集和处理，进一步推动数字化转型进程。2022年6月，英国防部发布《国防人工智能战略》［11］，阐述了人工智能的重要性、英国政府对人工智能的战略愿景、发展人工智能的优势、4个战略目标以及实现方法等内容，以使英国国防部在人工智能方面成为世界上最有效、最高效、最受信任和最具影响力的国家组织。4项战略目标包括：一是促进国防组织的智能化转型和变革；二是以一定的速度和规模采用和利用AI以获得防御优势；三是解决商业障碍，加强英国国防和安全AI生态系统的建设；四是促进全球AI发展，以塑造安全、稳定和民主价值观。2022年8月，澳大利亚陆军发布《机器人与自主系统战略》［12］，以增强机器人和自主系统（RAS）的能力。RAS能力的提升能够在提高速度、制定决策和降低风险方面改变陆军训练和作战方式，使指挥官在未来作战环境中获得优势，并从技术、创新体系、自主能力、部队设计、政策制度5个方面提出了实现战略目标的实施路径［13］。
（2）启动多项人工智能项目，聚焦关键技术。
2022年4月，英国宣布与爱沙尼亚合作开展北约防务创新加速器（DIANA）项目，并成立该项目的欧洲总部，旨在加速发展、试验、评估北约盟国的新技术，以应对关键的防务挑战，保持北约的技术优势，提升北约的威慑力。DIANA项目将支持北约已认证为优先事项的7项新兴和颠覆性技术，即人工智能、大数据处理、量子技术、自主性、生物技术、高超声速和太空技术。该项目对于实现北约2030愿景，确保北约发展军事能力、慑止和防御现有及未来威胁至关重要［14］。
（3）加大人工智能技术投资力度。
2022年7月，英国政府发布新版《英国数字战略》［15］，提出到2024/2025年公共研发支出将增至200亿英镑（比2021/2022年增加50亿英镑），其中英国研究与创新署（UKRI）占比近45%，将继续加大对产业界和学术界的研发投资，支持人工智能、量子计算、下一代半导体等关键技术。
3 军事智能技术发展迅速，取得多项重要成果
3.1 机器智能面向作战需求不断向通用智能迈进
2022年9月，美空军授予英国BAE系统公司830万美元的合同，用于研发“计划、战术、实验和弹性的战略混沌引擎”（SCEPTER）项目，旨在开发一种分析引擎，能够产生作战行动层面的机器生成战略计划，其原理是通过以机器速度探索军事交战的复杂状态，生成新的作战行动方案，再将筛选出的最佳方案在高保真模拟器中进行验证并进行人工审查［16］。10月，DARPA发布了人工智能增能（AIR）项目的特别说明，旨在开发新型人工智能和机器自主技术，用于作战管理和传感器融合，以实现集成传感器的战术自主性、大规模交战的可扩展性、对环境变化的适应性以及学习预测模型的能力。该项目重点关注两个技术领域：一是创建快速准确的模型，以捕获不确定性信息并实施自主改进；二是开发人工智能驱动的算法，可在不确定的、动态和复杂的环境中实现实时分布式自主操作［17］。
3.2 仿生智能促进“人-机-环境”高效交互与协同
各国不断加强仿生机器人研究。2022年6月，DARPA“机器常识”（MCS）项目对机器人系统性能进行了一系列改进，包括利用快速运动适应算法实现四足机器人快速适应不断变化的地形；双足机器人通过学习常识训练，在仅有本体感觉反馈的情况下携带动态载荷；利用主动抓取学习算法，将多指机器人灵活抓取物体的成功率提高至93%；利用双曲线学习等计算工具从大量视频中学习人类行为的判断模式，并可预测人类未来30 s内的举止行为［18］。
▲ 图1四足机器人在湿滑台阶上行走
2022年8月，俄罗斯在“军队-2022”（Army 2022）军事展览上展出了一款代号为M-81的机器狗，外观和运动上很大程度受到仿生学原理的启发，既可以在战场上携带武器（RPG-26反装甲火箭）执行多项军事任务，也可用于在受灾地区搜救人员和运送药品［19］。2022年9月，DARPA启动“环境驱动的概念化学习”（ECOLE）项目，旨在创建对环境持续感知和学习的仿生智能体，以便在时间敏感、关键的国防部分析任务中，对图像、视频和多媒体文档进行可靠性和健壮性的人机协作分析［20］。
3.3 群体智能探索无人机作战新样式
DARPA推进多个无人机“蜂群”项目，2014年启动的“小精灵”（Gremlin）项目目前正处于研发的第四阶段（2021-2023年），以吸纳“拒止环境中的协同作战”（CODE）项目在单机自主、蜂群协同自主、蜂群管理等方面的成果。2022年10月，美陆军启动为期3个月的“会聚工程-2022”演习［21］，旨在整合人工智能、机器人技术和自主性，验证、测试和评估新兴技术和能力，提高战场态势感知能力。演习中，UH-60“黑鹰”自主无人机运载1362 kg重的货物，用以支援常规和特种作战部队；该无人机配备了人工智能系统，不仅支持自主协同飞行，还可用于支援部队的后勤补给。英国运营商使用人工智能决策支持系统（ZODIAC）进行数据处理和共享。此次演习涉及美军六大军种，并首次加入英澳联盟部队，以加快美国、盟友及合作伙伴之间的数据共享，支持联合全域指挥与控制（JADC2）概念。
▲ 图2UH-60“黑鹰”直升机为前方部队提供补给
2022年11月，美空军宣布将在2024财年预算中对“协同作战飞机”（CCA）项目进行重大投资，认为协同作战飞机技术已足够成熟，可以积极推动并在几年内形成战斗力。协同作战飞机作为有人机组能力的延伸，将以松散阵型与有人战斗机协同，在飞行员的有限指令下，自主执行战术动作。同时，美空军“先锋”计划下的“天空博格人”和“金帐汗国”即将结束相关工作，并于2023财年转为在册项目（POR），正式纳入采办序列，成为未来作战系统的核心，这两个项目均将被转入“协同作战飞机”计划。2022年12月，德国国防军、芬兰国防军、空客公司等联合完成了欧洲首次大规模有人-无人编队（MUM-T）飞行演示验证，期间，2架战机、1架直升机和5架无人机联合进行了多域飞行演示验证，其中2架无人机配备了欧洲导弹集团的电子支援（ESM）传感器，以探测敌方地空导弹，其余3架无人机配备光电传感器，可直观记录和确认防空系统的位置。此次演示验证的成功，预示着由德国国防采办局（BAAINBw）资助的“未来空战系统有人-无人编队”验证项目已完成了第二阶段的工作，即将进入第三阶段［22］。
▲ 图3欧洲有人-无人编队飞行演示
3.4 人机混合智能发挥人机交互作战优势
（1）美国探索人脑结构与工作机理。2022年6月，DARPA启动“可靠神经符号学习和推理”（ANSR）项目，旨在通过人机混合智能技术在军事场景中的评估，提高自主作战平台的透明度和互操作性，最终构建鲁棒、可靠、可信的技术解决方案［23］。
（2）利用人工智能系统提升人机协作能力。2022年12月，空客公司、德国联邦国防军、德国航空航天中心（DLR）以及德国SFL公司和Geradts公司联合，首次成功进行了A400M“阿特拉斯”运输机发射和操控远程载具的飞行试验。试验中，将远程载具发射装置（开发周期仅6个月）装载至A400M运输机的货舱坡道上；远程载具（改进的空客Do-DT25无人机）发射后进行有动力飞行；之后A400M机组人员将控制权移交至地面操作员，指挥无人机安全降落。远程载具将成为“未来空战系统”（FCAS）的重要组成部分，将与有人机协同，支持飞行员执行任务［24］。
▲ 图4从A400M“阿特拉斯”运输机上发射的远程载具
4 人工智能技术在各军兵种的军事应用不断深化
4.1 陆战领域
（1）美陆军持续强化应用VR/AR开展军事训练。2022年8月，美军对“集成视觉增强系统（IVAS）”进行了测试，通过联网功能，士兵可获得车载光电传感器提供的影像或数据，然后将这些信息进行融合，提供更清晰、数据更丰富的战场态势影像［25］。
（2）美陆军将民营自动驾驶技术引入军队。2022年11月，美陆军将民营自动驾驶技术引入军队，为“机器人战车”（RCV）计划提供软件支持，实现军用机器人软件开发和运维，且具备动态规划能力，以及数据处理、更新能力，以支持军用车辆搜索、摧毁和巡逻等任务［26］。无人平台具备机动能力、战场生存能力、侦察处置能力和协同交互能力，相比作战人员可传输、记录更丰富的环境信息，增强指挥官的态势感知能力，辅助指挥决策［27］。
4.2 海战领域
美海军探索整合无人驾驶和人工智能系统。2022年10月，美海军第五舰队和英国皇家海军在阿拉伯湾进行“幻影范围”（Phantom Scope）双边演习，探索使用无人驾驶和人工智能系统，加强与有人舰艇和岸上操作员的海上监控能力。演习中，无人艇载传感器定位并识别水中的训练辅助设备，并向岸上的指挥中心传递信息［28］。
2022年11月，美海军在为期3周的“数字地平线”（Digital Horizon）［29］演习中，首次在中东地区使用新平台，推动无人系统和人工智能技术进行集成，以改善海军在水上和水下的感知能力，提高海上区域安全并加强威慑力，并将在2023年夏天结束前建立世界上第一支无人驾驶水面舰艇部队。演习中，不同类型的无人水面艇组成舰队，利用无人平台与岸基机器人操作中心（ROC）实现数据共享，该中心可使用人工智能和机器学习对信息进行处理和分析，并识别异常信息。
▲ 图5美海军“幻影范围”（Phantom Scope）演习
▲ 图6美军“数字地平线”演习集成无人系统和人工智能技术
4.3 空战领域
当前，美空军正积极推动人工智能在空战领域的实用化，并依托多种低成本自主无人机逐步建立兼具数量和质量优势的制空装备体系，“天空博格人”项目就是该领域的一个典型案例。2022年，美空军“天空博格人”项目成功完成多轮试验，其“自主核心系统”集成了一系列传感器和先进的计算机算法，采用开放式架构，能够根据有人机飞行员设置的既定交战规则自主做出决策，可搭载在XQ-58A、UTAP-22、MQ-20等无人机上。该项目是美国空军研究实验室（AFRL）主管的人工智能软件系统项目之一，旨在研发基于开放性架构的人工智能软件和控制系统，实现在模块化的无人机中使用人工智能技术，同时具备快速更新、可消耗、自主性、开放架构等特征。相关成果应用后，将促进智能作战无人机及空中有人-无人协同作战能力发展。
▲ 图7“天空博格人”使用4种平台开发空中自主能力
在俄乌冲突中，俄罗斯将配备机载人工智能系统的“立方体”无人机部署在前线，用于探测和识别高价值目标。人工智能系统搭载模块化摄像头，实时检测和识别军事目标，并将飞行覆盖面积增加了60倍，提高了无人机的实时杀伤力和自主性，在作战环境中成功展示了其性能。
4.4 网电领域
德国亨索尔特公司实现了飞机电子防御技术突破。2022年4月，亨索尔特公司开发“Kalaetron Attack”干扰机，通过融合人工智能、数字化和有源相控阵（AESA）技术，可干扰最新的雷达系统，保护飞机免受敌防空系统的攻击。系统的核心是全数字化的宽带传感器/效应器、电子干扰机以及金属3D打印电子组件。这种干扰器可实现与吊舱/飞机平台的快速集成，满足陆、海、空等各种作战场景应用，可为欧洲战斗机提供新的电子战能力［30］。
美空军为F-15战机安装了先进电子战系统。2022年7月，美空军首次为F-15E战机安装了F-15“鹰式被动/主动生存预警系统”（EPAWSS）。F-15 EPAWSS采用下一代数字集成电子战套件替代模拟联邦系统，使F-15能够在具有密集射频背景的现代化作战环境中运行。更新后的电子战系统提高了飞行员的态势感知能力，能够自主检测、识别和定位威胁系统［31］。
4.5 指挥控制领域
美国洛马公司与澳大利亚合作开发人工智能军事指控培训系统。2022年8月，洛马公司与澳大利亚皇家空军和国防科技集团合作，测试了一种新的人工智能军事指挥控制和培训系统——“真实-虚拟-构造”（live，virtual，constructive，LVC）系统，该系统可提供“一体化防空和导弹防御决策支持能力”。同年6月，洛马公司与美印太司令部在关岛“英勇盾牌2022”演习中展示了一种人工智能规划工具，“钻石盾”系统与虚拟宙斯盾系统配对使用，执行联合、多域打击行动，演习期间，“钻石盾”系统利用人工智能技术实时分析作战指挥控制数据，并为指挥官提供辅助决策，一旦操作人员选定了行动方案，虚拟宙斯盾系统就会将目标数据发送至火箭发射器，能够有效节省时间，并减少人为失误，为未来联合全域作战奠定了基础［32］。
澳大利亚空军为综合防空和导弹防御系统（IAMD）集成人工智能驱动的决策支持工具。2022年8月，澳大利亚空军测试了为综合防空和导弹防御系统（IAMD）集成人工智能驱动的决策支持工具。测试期间，由空战管理人员输入了实际作战周期中的任务需求，包括任务规划、执行到汇报等各个阶段，旨在使人工智能系统学习并最终支持“跨多域战术指挥和控制级别的快速决策”［33］。
5 启示与建议
5.1 加强顶层战略规划及机构设置，明确人工智能战略发展目标
加强顶层战略规划设计，部署人工智能国家战略，统筹产业发展，明确重点领域发展方向、重点任务及关键技术；完善产学研合作机制，利用新一代人工智能项目指南引导工业部门、商界和学术界优势技术在军事领域的应用；设立专门的人工智能部门，整合大数据分析、数字化等功能，从项目管理机制、前沿技术研究、科技成果转化等方面加速人工智能在军事作战中的应用。
5.2 加快技术成果转化，深化人工智能军事应用
完善人工智能技术成果转化机制，创新成果转化模式及激励措施，确保先进智能技术和装备快速交付及部署；强化先进人工智能技术的试验验证，推动新兴技术示范应用；推动无人智能化装备升级，重点武器装备列装各军兵种，深化人工智能技术在指挥控制、战场态势感知、情报监视和侦察、决策支持等方面的应用，促进智能化无人作战、指挥控制和人机协同作战能力的发展。
5.3 提高军事人工智能研发投入，推进重点领域技术突破
基于作战需求，加强军事智能化基础理论及智能化应用研究，布局人工智能关键前沿技术，加速各个作战要素的智能化应用，推进智能化感知、智能化武器装备、智能化指挥决策等方面技术突破；完善军事智能化人才培养体系，提高作战人员专业素质，制定军事领域人工智能人才培养和引进计划，释放政策红利，培养一批专业能力过硬的领军人才和创新团队，为构建智能化新型作战力量体系提供人才保障。
6 结束语
整体来看，人工智能技术受到各国军方的广泛关注，美国、俄罗斯、英国等国家纷纷将人工智能纳入到国家战略，并在政策、机构、立法等方面全方位规划和布局人工智能；部署多项军事智能化项目，促进人工智能技术在军事决策、目标识别、指挥控制、情报、监视和侦察等作战任务中的应用；加大人工智能基础研发投入，不断攻关和突破人工智能关键核心技术，加强武器装备智能化升级和作战模式转变［34］，并加速推进各军兵种人工智能能力融合，强化关键任务领域的决策和作战能力。随着人工智能在国家发展和国际竞争中的地位的日益凸显，其或将成为未来塑造世界大国竞争格局的决定性因素。
《战术导弹技术》由中国航天科工集团有限公司主管，中国航天科工飞航技术研究院主办，北京海鹰科技情报研究所承办，是为导弹的研究、设计、制造、试验、使用等服务的学术期刊。刊物创刊于1980年，为双月刊，是“中文核心期刊”“中国科技核心期刊”，在国内外公开发行。刊物主要刊登导弹和导弹武器系统总体技术、任务规划技术、推进技术、制导、导航与控制技术等方面的学术论文。
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