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人工智能技术被各主要强国视为“改变游戏规则”的尖端技术之一,有望提升航天装备可靠性、快速性和自主性,从而产生颠覆性影响。简要分析了人工智能的技术发展态势及其在航天装备中的应用态势。建立了人工智能在航天装备领域应用体系,并在此基础上,按照进入太空、利用太空和控制太空的维度,从运载火箭、卫星通信、卫星遥感、卫星导航、载人飞船、太空态势感知等方面,深入分析了人工智能在航天装备领域的应用场景。最后,归纳了人工智能在航天装备领域应用的趋势。为我国发展人工智能技术在航天装备领域的应用提供参考。 相似文献
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适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型. 相似文献
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通过回顾人工智能技术和数字孪生技术的发展历程、发展背景以及其在各领域的应用情况,深入分析了航空机电技术与人工智能和数字孪生的技术融合.在航空机电领域,人工智能与数字孪生的深度融合将推动航空机电设计、优化、制造与维护全生命周期创新发展.人工智能技术将为数字孪生提供切实有效的实施途径,以数据驱动的人工智能技术和智能制造技术... 相似文献
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与国际上其他军事强国相比,我国军事智能化发展还处于起步和探索阶段。当前军事智能化发展呈现出技术增长点随机发散与关键技术领域不聚焦等特征,阻碍了人工智能技术在军事领域的应用。人工智能技术在军事应用中应本着"有所为有所不为"的原则。为了增强对"为军所用"人工智能核心技术的评价能力,推动高需求匹配度的核心技术发展,本文对军事智能化的边界问题进行了探索研究,通过将军事智能"五性"与现有武器装备"六性"和作战试验与鉴定相结合,并基于"封闭性"准则,提出了将"军事智能化"这一开放性问题进行边界收敛,以促进军事智能技术创新发展呈现收敛状态并逐步形成有序的体系。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。 相似文献
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近几年,全球人工智能产业进入快速增长期,"网络空间"作为第五维作战空间,期望借助人工智能技术开发新一代武器装备系统,帮助作战人员主动识别漏洞,并采取措施预防或减轻未知的网络攻击。本文阐述人工智能在网络空间安全领域的发展,并对我国人工智能技术的军事应用提出建议。 相似文献
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分布式人工智能(DAI)及其军事应用 总被引:2,自引:1,他引:1
本文简要介绍了分布式人工智能的基本内容 ;就分布式人工智能在军事情报获取、军事态势评估以及分布式交互作用仿真等军事领域的应用做了一些初步的探讨。 相似文献
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深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。 相似文献
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纳米精度光学表面在光刻技术、同步辐射、空间观测和惯约聚变等领域有重大需求。随着装备性能需求的不断提升,这些光学系统对光学零件面形精度和表面质量的要求几乎接近于物理极限,对光学制造技术提出了更高挑战,使光学制造成为纳米制造技术的发展前沿。通过攻克纳米量级材料去除的稳定性、复杂曲面可控补偿和装备运动轴性能设计等关键问题,掌握了以磁流变和离子束抛光技术为代表的可控柔体抛光技术,利用自主研发的抛光制造装备和工艺实现了典型光学零件的纳米精度制造,为国家相关科技项目的顺利实施提供有力的制造技术支撑。 相似文献
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近年来,随着科学技术的发展,在战争需求的强大推动下,战争形态正在发生深刻演变,同时也强烈牵引着军事情报工作相关技术的创新发展。人工智能技术作为被人们普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术,在美国军事情报工作中已经有了一定的应用。研究其在军事情报工作中的当前运用及发展趋势,可为我国军事情报领域人工智能技术快速发展提供借鉴与参考。 相似文献
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