人工智能推动智能化战争到来

<正>人类战争形态的发展演变历史表明,火药、机械制造技术、现代信息集成技术先后推动了热兵器战争、机械化战争、信息化战争形态的发展。如今，随着人工智能技术的迅猛发展及其在战场上的广泛应用，战争形态从信息化战争逐渐清晰地呈现出智能化战争形态。进入21世纪，信息栅格、人工智能、云计算、物联网、大数据等一系列新一代信息技术迅猛发展，为实现武器装备智能化展示出广阔的应用前景。具有指挥高效化、打击精确化、操作自动化和行为智能化的武器装备，将在未来战场上贡献独特的“机器智慧与力量”，并推动智能化战争到来。     

基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。     

美军加快发展智能武器装备

<正>随着人工智能、物联网、大数据、云计算、量子通信等新一代信息技术的迅猛发展及其在战场上的广泛应用,战争形态将逐步由信息化战争转变为智能化战争。美军洞察到世界新一轮技术革命和军事变革的发展态势,聚焦人工智能与自主技术,进行提前布局,加快推进武器装备的智能化、无人化和自主化。     

对军事智能化的哲理思考

党的十九大报告指出,加快军事智能化发展,提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力,有效塑造态势、管控危机、遏制战争、打赢战争。2017年7月,国务院印发实施《新一代人工智能发展规划》,提出要强化新一代人工智能技术对指挥决策、军事推演、国防装备等的有力支撑,以人工智能提升国防实力,保障和维护国家安全。可以预见,军事智能化作为新一轮军事变革的核心驱动力,将深刻改变未来战争的制胜机理、力量结构和作战方式。     

装甲装备智能化发展的主要方向探究

当前,人工智能技术已在军事领域全方位渗透,"智能参谋"、无人机蜂群、无人战车、仿生机器人等武器装备已投入军队使用并取得了良好作战效果.装甲装备作为军事武器装备的重要组成部分,在未来智能化战争中仍然是陆战场的主角,而装甲装备的智能化发展也正在由单个"功能点"的突破向"战术面"融合的阶段迈进.本文认为,未来智能化战争对装甲...     

元宇宙关键技术及其对战争复杂性的影响

<正>现代战争,已从机械化、信息化战争,逐步向智能化战争演变,作战理论的创新发展,武器装备的更新换代,大大提升了战争的复杂性。与此同时,一些新兴技术的快速发展,也为研究战争提供了重要帮助。本文分析导致战争复杂性的部分原因,介绍元宇宙的关键技术,给出元宇宙在军事领域的应用模式及对复杂战争的影响,剖析元宇宙技术对理解复杂战争、把握战争脉络发挥的重要作用。     

【专题】深度态势感知与智能化战争

未来战争是人机环系统融合的战争。它不仅仅是智能化战争,更是智慧化战争。未来的战争不但要打破形式化的数学计算,还要打破传统思维的逻辑计算,是一种结合人、机和环境各方优势互补的新型计算-算计博弈系统。本文以智能化战争为背景,探讨了深度态势感知的概念、内涵与模型;介绍了未来战争中深度态势感知模型发挥的作用,即深度态势感知解决了人工智能中的可解释性、学习及常识三个重要瓶颈;最后,介绍了深度态势感知在未来战争中面临的挑战,包括人机环境系统融合问题、战场中的不确定性以及智慧化协同作战的实现。鉴于人机融合智能机制、机理破解以及有效的协同方式将成为影响未来战争的关键因素,深度研究态势感知对预测未来战争走向具备一定借鉴意义。     

陆军人工智能专业人才培养

陆军的智能化建设与发展离不开专业化的陆军人工智能人才培养。本文分析了智能化技术对战争形态转换、装备演化、指挥决策优化的影响,论述了陆军培养军用人工智能专业人才的必要性,提出了军用人工智能专业人才的能力模型,依据该模型设计了基础课程体系。     

战争系统复杂性及其基于Agent建模仿真研究进展

复杂性科学是当今世界科学发展的热点和前沿,其研究与应用正迅速向各个学科渗透和扩展,成为备受众多领域科学家关注的交叉学科研究领域.目前,在军事科学领域,战争复杂性的问题正日益受到学者们的广泛关注.应用复杂系统建模与仿真方法对战争复杂性问题进行建模与仿真研究是一种有别于传统的基于兰切斯特方程等数学模型方法研究战争问题的一种新方法.讨论了战争系统复杂性问题,在掌握现有资料的基础上,力图较全面介绍国内外关于基于Agent战争系统复杂性建模与仿真方面的最新研究进展,并对相关的研究成果给出了自己的看法.     

5G改变未来战争

正随着人工智能的迅猛发展及其在军事领域的广泛应用,战争形态正向智能化方向发展。5G移动通信网络的商用普及进一步推动人工智能的发展,智能化作战将迈向更高的水平。在5G移动通信网络的支持下,人工智能在作战指挥、情报数据共享、战场态势分析等方面会发挥重要作用,加快推进现代战争向智能化、无人化和自主化方面发展。     

关于智能化导弹武器发展的思考

人工智能技术正在加速牵引战争形态从机械化、信息化向智能化转变,导弹武器的智能化水平也在加速推进,深入了解当前智能化导弹武器发展概况,对我军客观认识智能化技术、导弹武器智能化发展以及应对智能化带来的军事变革具有十分重要的意义。     

人工智能与未来战争的关系

<正>近年来,随着大数据的快速增长、算力的显著提升和机器学习算法的进步,人工智能迎来了第三次发展浪潮,成为国际竞争的新焦点。上至联合国文件、大国战略,下至智库报告、报纸杂志、社交媒体,都充斥着人工智能的相关信息。军事领域,越来越多的智能化武器投入战场,推动着信息化战争由"数字化+网络化"的初级阶段,向"智能化+类人化"的高级阶段加速演进。世界各国尤其是主要军事大国纷纷在人工智能领域发力。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.     

智能化边海防建设

随着新一代人工智能在军事领域的不断应用,智能化战争已经悄然来袭。边海防建设作为国防和军队建设重要一环,关系国家安全稳定。本文着眼于以人工智能为核心的新技术在边海防建设中的应用,对智能化边海防建设相关问题进行了探索研究,为边海防今后建设发展提供了理论参考依据。     

美军加快推进智能作战平台建设的主要做法

<正>随着人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展及其在作战中的广泛应用,智能化作战将成为未来战争的主要形态。美军聚焦人工智能与自主技术,提前布局、统筹规划,形成了明晰的发展战略、具体的战术模式     

透视现代战争复杂性的科学思维方式

<正>复杂性科学是当代科学发展的前沿领域之一,现代战争复杂性是复杂性科学的一个重要分支。本文介绍认识现代战争复杂性的辩证思维、战略思维、创新思维三大思维能力,分析筹划和组织联合作战应具备的三种指挥思维方式,研究指挥控制联合作战应具备的四种工程思维方式。理解与培养这些思维有助于认识现代战争复杂性与拨开战争迷雾,提升军事人员对现代战争复杂性的认知度,推进军事理论现代化建设,加速军事理论创新发展,提升对高端战争实践的科学水平。     

人工智能技术在作战保障领域的应用与发展

智能战争是未来战争的主要形态,人工智能技术对于未来军事科技发展具有重要意义。本文回顾人工智能技术的起源与演变,分析相关技术在作战保障领域的国内外应用现状,归纳当前技术发展存在的主要问题,探讨人工智能技术未来可能的技术突破点和在作战保障领域的典型应用场景,旨在为作战保障技术与装备的智能化发展提供参考。     

“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。     

“复杂性”催生指挥“新模式”

随着信息化战争形态的出现,作战指挥的复杂性特征日趋明显.将被誉为"21世纪科学"的复杂性科学,引入作战指挥领域,从新的视角对作战指挥进行分析和探讨,将会催生新的作战指挥模式,进而引导军队作战指挥变革.     

人工智能赋能军事训练

随着大数据、物联网和5G的不断发展,海量数据的获取变得越来越容易,人工智能技术利用GPU的强大计算能力和深度学习网络对高维数据和非线性模型的拟合能力,迎来了飞跃式发展,深刻改变着人类生产、生活和学习方式,出现了语音识别、机器翻译、无人驾驶及智能机器人等场景,计算、数据与模型的不断发展也成为推动人工智能前进的主要动力。本文分析了人工智能技术的主要发展方向,包括自然语言处理、语音识别和图像识别分析等,结合当前人工智能的主要技术方向和典型应用,展望了人工智能在军事训练领域的广阔应用前景,同时,聚焦发展智能化军事训练亟需解决的关键问题,针对解决网络、数据、模型等面临的问题提出措施建议,指出应通过模拟仿真训练提高训练效率,基于训练数据科学评价训练效果。