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美军“自主技术”发展态势和前景展望

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2016年,美国国防部国防科学委员会公开发布题为《自主性》的研究报告。报告分析了当下自主技术的发展态势与技术应用面临的难题,提出了加快自主技术应用需要采取的措施、可能派上重要用场的现实应用领域,围绕这些领域设计了一批重点攻关项目,并展望了未来“可观的”应用前景,相关内容与观点值得关注与解读。

一、报告的重要内容与观点

(一)自主技术已陆续取得重要突破

1.传感器技术已经实现全频谱探测

新世纪以来,光电、红外、雷达各种类型传感器形成了对物理世界的全频谱探测能力。美空军已开发数据融合与分析软件来进行时敏目标定位,经演示验证,该软件在自主检测移动人员与车辆方面的成功率大于90%。

未来,传感器技术将进一步向类似人体的视觉、嗅觉方向发展,形成高保真触感和情景探测能力。

2.机器学习、分析与推理技术已经实现以任务为导向、以规则为基础制定决策

机器已经具有大容量计算处理能力,能够以任务为导向、以规则为基础制定决策,能够借助培训用数据进行学习。美国国防后勤局(DLA)在后勤系统中引入自主化技术,过去十五年间,该局向军队提供物资与保障的业务经费总额从170亿美元上升至460亿美元,且实现了后勤人员数量无增长、战备水平创历史记录的良好效果。

未来,自主系统思考/决策能力可实现基于思想的推理、近乎直觉的判断能力。

3.运动及控制技术已经实现路线规划式导航

目前,亚马逊公司使用机器人在仓库内自主移动物料,将储存货物拣选效率提升4倍,还基于预期出货进行仓库内存货的动态重新配置。未来,自主系统的行动能力短期将实现躲避障碍的导航,长期可实现动态导航、高自由度传动装置控制。

无人机集群作战

4.协同技术已经实现人-机和机-机间基于规则的协调

人-机间已经实现高人机比率,机-机间已实现基于规则的多平台协调,许多防空和导弹防御系统的操作人员与系统协作识别和确认敌方目标后,发射自主拦截器,随后系统自主探测并截获目标。

未来,人-机和机-机协作可共享“心理模型”,实现相互之间的可预测性、互相了解意图、完全自适应协调、隐蔽通信。

(二)军事领域或出现重大变革

1.实现重大事件预测分析

数据科学的进步和计算能力的不断提升,提供了利用大数据对未来可能发生的事件进行可追溯预测的可能性。未来有望自主识别事件背后彼此关联的驱动因素,从而列出未来事件可能的发展轨迹,更好地应对类似美驻利比亚使馆遭袭、“阿拉伯之春”运动等事件。

2.实现自主化集群作战

未来有望将大量小型固定翼或旋转翼飞机使用目标锁定方式投放到预定区域,整体实现对“前方弹药补给和加油点”的攻击覆盖,而不是对点目标进行精确锁定。如果自主化武器蜂群的规模足够大,就能够通过消耗防御武器或超过同时防御的目标数量方式,压制“前方弹药补给和加油点”的防御能力。

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