新一代人工智能在国防科技领域发展探讨

新一代人工智能技术已经成为当前研究的重点和热点，并逐渐成为提升国防力量、军事能力和国家竞争力的有效途径。本文在总结人工智能概念的基础上，给出了新一代人工智能的定义和发展的重要意义，从掌握未来战争主动权、支撑军工装备研制生产模式转型和保障国防科技先进性三个方面梳理了国防科技领域发展新一代人工智能的必要性，并从基础技术支撑和国防特色应用两个方向提出了国防科技领域发展新一代人工智能涉及的基础软硬件、标准规范、智能装备/系统、辅助作战指挥、智能研发等重点内容，在此基础上给出了相关的发展建议。以上研究可为新一代人工智能技术在国防科技领域的研究、应用和发展提供参考。     

基于多Agent舰空导弹协同反导作战体系结构研究

舰艇编队中多个舰空导弹系统协同反导作战系统是一个异构、分布、开放和松散耦合的复杂分布式人工智能控制系统,而多智能体(Multi-Agent)原理与技术是研究复杂分布式人工智能控制系统的有效方法.从舰艇编队协同反导作战需求和多智能体结构特点分析入手,提出了舰艇编队协同反导防御作战"两层三网"的体系结构,阐明了系统组成和功能.     

人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。     

军事智能辅助决策的理论与实践

本文简要阐述了军事智能辅助决策的理论基础以及若干军事智能辅助决策系统的实践。认为用军事运筹学与现代人工智能技术相结合来研制军事决策系统 ,已成为一个重要的研究方向 ,其主要特点是定量与定性研究相结合 ,数学模型与知识模型相结合     

智能思政促进大学生思想政治教育精准化研究

随着时代的发展,人工智能变得尤为重要,为新时代思政教育的创新发展注入了新活力。而智能思政就是人工智能赋能思政教育的一种创新性教学方式。要想达到智能思政就需要通过人工智能这一技术手段,准确了解学生情况,并进行分析和应用,提高思政教育精准化水平,促进学生个性化发展,从而实现智能思政。从分析智能思政的内涵入手,引出其现实价值与意义,进而针对性地从学校、课堂与教师三个方面提出相应举措,促进智能思政的高质量发展。     

论航空火力控制系统的智能化

航空火力控制系统是空战制胜的核心,人工智能技术的应用是航空火力控制系统的重要技术发展方向。通过分析航空火力控制系统在未来空战中需要应对的主要挑战,结合国外人工智能军事化应用发展现状,阐述了智能航空火控系统的内涵与实现途径。展望了智能航空火控系统在未来空战中的应用前景。     

基于多智能体的反导传感器任务规划算法

首先探讨了反导作战中各类传感器资源的构成特点和功能划分,然后基于多智能体multy-agent system(MAS)的分布式人工智能技术提出了适应反导作战需求的传感器任务规划体系架构,既而深入分析了体系架构中各类agent的主要功能,最后给出了一个实体层传感器的任务规划流程和算法实例,为构建高效率、智能化的反导作战多传感器任务规划技术提供了一种有效的研究方法。     

无人机集群作战智能培育平台构建研究

面向红蓝双方非完备信息条件下的无人机集群自主作战场景,参考即时战略游戏星际争霸人工智能技术思想,提出一种基于人工智能与军事仿真深度融合的无人机集群作战智能培育平台构建方法,给出了技术实现路径,旨在通过大样本训练,培育无人机集群自主作战决策能力,探索无人机集群战法运用模式,支撑作战人员对无人机集群进行高级指挥控制.     

智能雷在特种作战中的应用

智能雷是集传感技术、人工智能技术、物联网技术于一体的新型作战武器系统,具有自主识别、定位、跟踪并主动寻的及自毁的智能化武器装备.介绍了地雷的种类、几种智能雷作用原理与特点,分析了智能雷的关键技术,以及智能雷在特种作战中的运用方式,为未来特种作战提供了有力保障.     

未来战场的飞雷——智能地雷

在一般人的印象中,地雷既无腿也无翅,是用于对付地面目标的一种防御性、被动性的杀伤武器。而人工智能地雷是“有腿地雷”,既能蹦,也能跳,还能飞,能够主动、准确地探测跟踪坦克、装甲战车,垂直攻击坦克的顶部或腹部。据有关资料介绍,目前已研制成功或接近成功的智能地雷主要有以下几种:美国 XM-93广域地雷这是专门用来攻击坦克顶甲的一种智能反坦克地雷。该雷布设后展开8条稳定支腿和1个传感器阵列.传感器阵列由3个微音     

智能时代的军事训练变革

随着智能技术的发展,人类已逐步迈入智能时代,而智能时代催生了军事训练变革。本文从智能技术影响军事训练典型领域的角度,分析了智能时代背景下,以大数据和人工智能为核心的智能技术,如何影响军事训练的理念、内容、方式及管理,并催生了这些领域的变革。研究表明,智能时代发展背景下,军事训练理念将更加先进,训练内容更加融合,训练方式更加有效,训练管理更加精准。     

人工智能技术在C2系统多传感器数据融合上的应用

本文叙述了人工智能在C2系统多传感器融合上的应用,提出了一个C2模型,探讨了该模型上的多传感器数据融合,指出人工智能技术领域知识可辅助对平台传感器的控制,应用明确的知识表示方法,通过更换的相关知识,可以将人工智能的数据融合应用到不同的军事领域。     

人工神经网络及其在舰船工程中的应用

人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学的一个重要分支,狭义地讲,它研究以类似于人类智能的方式完成某种功能的装置,如推理、学习和自我完善等。人工智能已有约半个世纪的发展历史,并取得了巨大成就。这些成就得益于计算机技术的发展,并为人工智能提供了强有力的物理的和数学的前提。人工神经网络(Artificial Neural Net,简写为ANN)是人工智能的一种研究方法,与人工智能几乎同时起步。但几经起伏,直到80年代中期,切实可行的人工神经网络算法找到以后,才重新引起人们的兴     

人工智能在兵棋推演中的应用初探

<正>人工智能具有巨大的潜力。美国家人工智能安全委员会提出：“与人类相比,机器有着更加快速高效的观察、决定和行动能力,这在任何一个领域都能提供改变世界的竞争优势”。关于将人工智能技术应用到兵棋推演领域的优点,美智库相关研究认为,“人工智能系统不仅实现了兵棋推演中许多流程的自动化,提高了效率,它们还使人和机器能够以新颖的方式协同工作”。人工智能的崛起为兵棋推演带来了前所未有的机遇,也将使兵棋推演发生颠覆性的变化。     

中学生人工智能素养评价指标构建

人工智能素养是顺应人工智能时代发展潮流的必然，也是顺应人工智能时代下人才培养要求的具体体现，构建中学生人工智能素养评价指标，有利于为中学生人工智能素养评价统一标准，方便推进人工智能素养培养工作。在系统梳理了人工智能素养内涵与要素的基础上，结合前人有关研究成果，初步构建出人工智能素养评价指标体系，并通过三轮专家咨询、探索性因子分析和验证性因子分析等系列过程，最终形成包含人工智能态度、人工智能知识、人工智能能力和人工智能伦理4个一级指标，15个二级指标的中学生人工智能素养评价指标体系。通过对326位在校中学生人工智能素养的问卷调查发现，该指标体系具有较高信效度，以及较好的适用性和可推广性，为有效诊断中学生人工智能素养水平，促进中学生人工智能素养的健康、可持续发展提供了指导。     

机载多智能体任务系统研究

依据云架构背景下战斗机任务系统的作战需求,结合人工智能技术在航空领域的应用研究,提出了机载多智能体任务系统的概念。分析了任务系统的任务架构和功能架构,研究了多智能体任务系统的运行原理和基于OODA的并行任务管理机制,为战斗机智能化任务系统总体设计提供了参考思路,并可进一步推广至无人机领域。     

坦克实体智能机动路径模型

根据坦克机动作战的一般原则,首先对影响坦克实体机动的因素进行了分析和合理的假设;充分考虑战术模拟中的实际情况,将数字地图中各点间的空间距离转化为以各点间机动时间为权边的网图,通过求任意两点间的最短距离的方法,建立坦克实体机动最短时间路径的数学模型。并给出了人工智能算法,把问题求解过程简化,从而解决战术模拟系统中智能机动中的路径选择问题。     

ChatGPT在作战指挥中赋能增效问题探析

<正>当前,战争形态不断演变,美军高度重视人工智能发展。2018年,美国防部制定了人工智能战略,从战略层面对人工智能技术的军事应用进行统一筹划和部署,明确了美军人工智能发展的目标和举措。美国《2022年国家人工智能法案》指出,“对于一系列给定的人类定义的目标,人工智能可以做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策”。     

“算法战”及其在空战领域中的应用

随着战争从体能较量、技能较量发展为智能较量,"算法战"与人工智能和指挥控制系统相关联并在其中占据关键地位,是实现智能化作战和建设智能军队的技术基础。通过梳理与总结美军在落实"算法战"研究方面所进行的开创性工作,理清"算法战"发展的脉络,重点对"算法战"产生背景、基本概念与内涵以及发展现状进行了探讨,结合课题组在航空集群作战领域的研究基础,探讨"算法战"在空战领域的落脚应用的可鉴之策,为我空军装备的信息化升级和智能化转型奠定基础。