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)
AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告(2022)》发布******
2022年12月,国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告(2022)》,这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。
在新一轮科技革命和产业变革的大背景下,人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度,对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析,从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价,研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地,并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。
图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱
《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看,自2011年、2012年开始,人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景,展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。
十大基础技术领域的专利数量稳步增长,极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座,也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下,2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%,对人工智能的引领作用开始逐步凸显;相比之下,智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势,其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉,发展势头强劲;智能芯片和量子计算由于起步相对较晚,相关专利储备较少,仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局,不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势,寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力,清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源,成为基础攻关的重要力量。
图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成
AI创新主体展现积极创新面貌,中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看,百度、腾讯、国家电网、华为位列前四,专利申请数量均突破10000件,是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看,仍然是上述四家企业位居前列,且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外,腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%,在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看,申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学,均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体,大量中小企业也积极涌入人工智能赛道,在创新链一侧,我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件,中小企业专利贡献超过90%。从产业链看,AI技术在中小企业中的普及率超过40%,语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛,助力中小企业升级改造和智能化应用。
图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量
AI核心技术领域高价值专利集聚明显,产学研合作稳步推进。当前,智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域,百度得益于更早地投入与布局,展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向,在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局,如国家电网在深度学习和大数据领域,浪潮集团在智能云,阿里巴巴在智能推荐,平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃,涌现了大量专利成果,并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式,加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月,我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件,其中发明专利占比约90%,整体呈上升趋势增长,产业应用较为广泛。
图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局
图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图
AI专利助力新兴应用场景落地,推动产业链转型升级。目前,人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看,不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景,AI专利申请量达到65万余件,其次就是智慧金融,专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例,推动高端智能技术与行业的融合发展。
“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点,新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速,不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例,将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具,集成到工业生产流程中,正在引领我国工业数字化新生态。报告显示,截至2022年9月,我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一,国家电网位居第二,其余创新主体专利申请量差距不大,发展潜力较强,各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争,难以拉开较大差距。与此同时,基于人工智能的深度学习、内容生成,语音、视觉识别技术越来越成熟,以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术,也迎来了专利的快速积累阶段,百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局,探索人机交互发展和应用,助力数字经济高质量发展。
图6 中国元宇宙专利主要申请人排名
图7 中国数字人专利技术申请-公开趋势
《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况,对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前,人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉,今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段,专利申请总量突破百万件,专利申请趋势仍在快速增长,技术人才规模不断扩大,产业融合广泛深入,应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力,实现创新链与产业链的协同发展。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)