人工智能在国防领域的七大应用
-1-人工智能在国防领域的应用人工智能在国防领域的应用主要用于7个方面：情报、监视和侦察，后勤，网络空间行动，信息操纵和深度伪造，指挥和控制，半自动和自动驾驶车辆，致命自主武器系统。
（1）情报、监视和侦察。由于有大量可用数据集，因此人工智能在情报领域有很大的用处。情报界以及有大量相关的正在进行中的人工智能项目了。就CIA（中央情报局）就有140个使用AI来完成图像识别和预测分析任务的项目。
（2）后勤。人工智能在军事后勤领域也有很大的应用潜力。空军已经开始使用人工智能来进行飞机维护预测。
（3）网络空间行动。人工智能也有望成为促进军事网络空间行动的关键技术。参议院军事委员会、美国网络司令部司令上将MichaelRogers早在2016年就认为，在网络空间领域只以来人类情报是一个失败的战略。随后他澄清说，应当应用一定程度的人工智能或机器学习技术。DARPA2016网络挑战赛也证明了AI赋能的网络工具的潜在能力，比赛参与者开发了能够自动检测、评估和分发补丁的AI算法。这些能力都可以在未来的网络活动中提供不同的优势。
（4）信息操纵和深度伪造。人工智能技术可以用来制造逼真的伪造图片、音频和视频，这也就是今年大火的“deepfakes”（深度伪造）技术。恶意攻击者可以用深度伪造技术来发起信息操纵活动，攻击每个，如生成虚假新闻报道、影响公共信息、侵蚀公共信任、损害名人名声。为了应对深度伪造技术，DARPA发起了媒体取证项目，以寻求自动检测修改、提供关于视觉媒体真实性信息的理由。
（5）指挥和控制。美国军方正在利用AI在分析方面的能力应用于指挥和控制。空军就开发了一个用于多域指挥和控制的系统，未来人工智能还可能用于融合来自不同域的传感器的数据来创建一个信息的单独源。
（6）半自动和自动驾驶车辆。所有的美国军事服务都在努力将人工智能融入到半自动和自动驾驶车辆中，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇等。人工智能在这些领域的应用与商业半自动驾驶车辆类似，即使用人工智能技术来感知环境、识别物体、融合传感器数据、规划路径、以及与其他车辆之间进行通信。
（7）致命自主武器系统（LAWS）。LAWS是一种特殊的武器系统，使用传感器和计算机算法来独立地识别目标和指挥武器系统在没有人为干预的情况下打击目标。虽然这样的系统目前还不存在，但军事专家相信在未来通信降级或拒绝的特殊环境下，传统武器系统无法工作的情况下LAWS会启到很重要的作用。
-2-军事AI融合的挑战从冷战开始，主要的国防相关技术在商用之前都是由政府主导的项目首先开发的，包括原子核技术、GPS和互联网技术。DARPA的战略计算计划(StrategicComputingInitiative)从1983到1993年10年间共投入10亿美元来开发人工智能在军事应用领域的探索，但进展缓慢。目前，商业公司正在引领人工智能的发展，随后国防部才采纳这些工具并应用于军事领域。对如此具有战略重要性的技术来说，只有一小部分商业公司在开发是非常不同寻常的。除了投资领域的快速变化外，人工智能技术在军事领域的应用存在来自技术、过程、人员和文化方面的挑战。
2.1国际竞争
随着人工智能军事应用的规模和复杂程度不断变大，国会和国防部许多官员都非常关注该领域的国际竞争。参议员TedCruz在thedawnofAI听证会的评论中表示，对美国来说，放弃发展人工智能的领导地位（相当于中国、俄罗斯等国家）不仅会使美国处于技术劣势，还可能对国家安全产生严重影响。
2.2人工智能的机遇和挑战
（1）自治。许多自主系统都多少使用了人工智能技术。相关专家认为军事系统在一些特殊任务中替换人类会获有很大的优势，如：长时间的情报收集和分析，清除化学武器对环境污染带来的破坏等。在这些任务中，自主系统可以减少相关风险，降低成本，为国防部使命提供一系列的价值，如下图所示。
（2）速度和耐力。人工智能引入了在极限时间范围内作战的方法，提供给系统在GHZ速度反应的能力，具有动态加速对抗速度的潜力。现在一般公认的是，时间在战争中具有非常重要的优势，并且反过来会促进军事人工智能应用的广泛应用。
（3）规模化。人工智能可以通过增强人类能力和使用更加廉价但性能更佳的军事系统来形成群聚效应。并且，人工智能系统可以增加单个服务单元的效率。有分析师称，人工智能系统的使用可能使得军事力量与人力规模和经济实力无关。
（4）信息优势。人工智能为数据量指数级增长提供了一种有效的分析方法。据国防部数据，军队共拥有11000架无人机，每个无人机每天都记录了相当于三个NFL赛季的高清录像。但国防部没有足够的人员或系统来处理这些数据以提取出有价值的情报。未来人工智能算法会生成自己的数据来进一步分析，以完成类似提取非结构化数据、金融数据、选举结果到报告中的任务。
（5）预测性。人工智能算法可以产生一些出乎意外的结果。并确实有很多失败的案例，前DARPA主任AratiPrabhakar表示，我们发现人工智能是一项非常有能力的技术，但同时也是非常有限的，而且出错的一些方式可能人类从来不会发生。如果人工智能系统发规模部署，那么系统失败可能会引发明显的风险。分析师称人工智能系统识别的方式可能是相同的，可能会引发大规模的破坏效应。
（6）可解释性。目前，性能最好的人工智能算法都无法解释其工作过程。DARPA和其他组织都在努力来对人工智能算法有更好的理解。可解释性对军事应用来说具有特殊的意义，因为人工智能系统推理的透明度会影响操作人员对系统和系统结果的信任度。可解释性还会对军事AI系统可验证和确认的性能带来影响。由于缺乏可解释的输出，AI系统在军事测试时无法通过审计来确认系统满足了性能的标准。
（7）漏洞利用。人工智能系统可能会增加系统被利用的可能性。首先，AI系统的普及增加了可被黑的系统的数量。其次，AI系统存在被窃取的漏洞，而且几乎都是基于软件的方式。最后，对手还可以精心引入图像分类器和其他类型的错误引发的漏洞。这些漏洞引发了我们对鲁棒性数据安全、网络安全、测试和评估过程的需求。
-3-人工智能对战场的影响尽管人工智能还没有以一种正式的形式进入战场，但专家们预测了人工智能会对未来战争带来潜在影响。这种影响将是多方面的，包括商业投资率、国际竞争力、促进人工智能的能力、对AI应用的军事态度、AI特定战争概念的开发。
许多专家断言人工智能军事应用是一种“必然”，认为它必然会带来重大影响。然而，2016年1月，时任联席会议副主席保罗·塞尔瓦将军指出国防部仍在评估人工智能的潜力。企业开发的人工智能技术提供了军事作战的乘数效应吗？如果是，那么可能需要改变我们的战斗方式。如果不是，那么军队需要提高现有的能力以在对手面前取得一定的优势。目前国会也在考虑影响军事AI应用的一些场景并对其进行分析和监管。返回搜狐，查看更多
人工智能技术在军事上有哪些应用项目
人工智能技术在军事上有哪些应用项目发布时间：2020-12-2510:39:27来源：亿速云阅读：2080作者：小新栏目：互联网科技这篇文章将为大家详细讲解有关人工智能技术在军事上有哪些应用项目，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
人工智能技术在军事上的应用特点包括：竞争常态化和行为国家化。人工智能技术在军事上的应用有：自主多用途作战机器人系统、军用飞机“副驾驶员”系统、武器装备的自动故障诊断与排除系统、军用人工智能机器翻译系统等等。
人工智能技术在军事上有着广阔的应用前景，在此领域中已出现上百种成功的应用项目。
当前应用在军事方面的主要有：
①自主多用途作战机器人系统。其主要特点是：能够识别地形、地物，选择前进道路;判定敌情,深入敌方阵地，独立自主地完成侦察、运送弹药给养、扫雷、射击及投弹、救护伤员等任务。
②军用飞机“副驾驶员”系统。它能够协助驾驶员完成监控及操纵各种机载电子系统的工作，其智能计算机具有实时判定、推理、语言理解和辅助决策等多种功能。
③自主多用途军用航天器控制系统。它能够对军用航天器的飞行姿态作自主的调整并保持正常姿态。同时，可以对卫星的故障进行自动检测及排除。在卫星处于紧急状况时，实时作出返回发射基地或自行毁灭的指令。
④武器装备的自动故障诊断与排除系统。在武器装备内装有以人工智能专家系统为主要程序的计算机系统及执行命令的机器人系统。专家系统内装有自动诊断各种故障的反映专家知识水平的软件包。在通过专家系统确定故障由来之后,再下达指令给机器人维修系统,将故障（或潜在故障）及时排除。
⑤军用人工智能机器翻译系统。它可用于收集情报、破译密码、处理作战文电、协调作战指挥和提供战术辅助决策等。该系统内装有可以进行语言分析、合成、识别及自然语言理解的智能机，其内存储着多国语言基本词汇和语法规则。
⑥舰船作战管理系统。它可用于局部海域作战指挥、辅助战术决策、海上目标敌我识别、岸-舰一体化作战管理等。
⑦智能电子战系统。它可自动分析并掌握敌方雷达的搜索、截获和跟踪工作顺序，发出有关敌方×××发射的警告信号，并确定出最佳防卫和干扰措施。
⑧自动情报与图像识别系统。它通过情报分析和图像处理技术，对敌方情报及图像进行识别、分类和信息处理。同时，自动提供辅助决策意见。
⑨人工智能武器。它的控制系统具有自主敌我识别、自主分析判断和决策的能力。如：发射后“不用管”的全自动制导的智能×××、智能地雷、智能×××和水雷、水下军用作业系统等。
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辽宁省大连市第八中学 刘皓明 116021
摘要：时代犹如滚滚浪潮不断前进，而随着我国制造强国战略的逐步深化，科技逐渐成为推动时代发展的最强推动力，人工智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人方面更是智能制造发展的坚实基础。可以预测在未来，人工智能与机器人技术将进一步融合并取得更高的进步，逐步推动我国大国工业发展进步。关键词：人工智能；机器人；应用分析 1引言 人工智能这个术语包含了一个在操作和行为方面都是智能的机器的整个概念化。预计到2024年人工智能市场到将达到3万亿美元，公司和政府机构都在人工智能和机器人领域投入了大量资金。随着我们周围信息可用性的增长，人类将越来越依赖人工智能系统来生活、工作和娱乐。考虑到人工智能系统的准确性和复杂性的提高，它们将被用于越来越多样化的领域，包括金融、制药、能源、制造业、教育、运输和公共服务。人工智能机器人将改变我们社会的未来—我们的生活习惯、我们的生活环境和我们的经济。 2人工智能概述 2.1人工智能概念 人工智能（AI）是一个常用的名称，旨在科学领域为机器提供执行逻辑、推理、计划、学习和感知等能力。尽管定义中只提到了机器，但后面所述的能力可适用于任何类型的生活智能[1]。同样地，智力的意义，如它在灵长类动物和其他特殊动物中那样，它可以扩展到创造力、情感知识和自我意识。 人工智能这个词与“符号人工智能”领域密切相关，该领域一直流行到20世纪80年代末。为了克服符号人工智能的一些局限性，神经网络、模糊系统、进化计算和其他计算模型等子计算方法开始流行，导致“计算智能”术语成为人工智能的一个子领域。如今，人工智能这个术语包含了一个在操作和社会后果方面都是智能的机器的整个概念化。罗素和诺维格提出了一个实际的定义：“人工智能是研究人工复制的人类智能和行为，使其结果与其设计具有合理的合理性水平”[2]。这一定义可以通过规定对于特定和明确的任务的理性水平甚至可以取代人类来进一步细化。 2.2人工智能应用分析 目前的人工智能技术被用于在线广告、驾驶、航空、医学和个人辅助图像识别。人工智能最近的成功吸引了科学界和公众的想象力。其中的一个例子是配备了自动转向系统的车辆，也被称为自动驾驶汽车。每辆车都配备了一系列的激光雷达传感器和照相机，使它们能够识别其三维环境，并提供了在可变的、真实的交通道路条件下对机动做出智能决策的能力。另一个例子是由谷歌深度思维公司开发的阿尔法-Go，用于棋盘游戏。前几年阿尔法击败了韩国大师李世石，成为第一台击败职业选手的机器，最近它在中国战胜了目前世界排名第一的柯洁。这导致了许多人的兴奋和恐惧，即人工智能将在人类进入的所有领域超越人类。然而真实而完整的人工智能还不存在。在这个层面上，人工智能将模仿人类的认知，使其能够实现梦想、思考、感受情感和有自己的目标。虽然还没有证据表明这种真正的人工智能在2050年之前可能存在，但推动人工智能向前发展的计算机科学原则正在迅速发展。 3人工智能与机器人技术 3.1人工智能和机器人是两个独立的技术领域 （1）什么是机器人？ 机器人是一种自主的物理机器，设计成能够快速准确地自动执行动作。与人体相似的机器被称为机器人。然而，许多机器人没有像人类一样的构造。例如，在制造业中挑选和放置物品的机器人一点也不像人类。 （2）什么是人工智能？ 人工智能是计算机、机器执行人们通常执行的任务的能力。例如，学习、决策和解决问题的能力。人工智能通过特殊的软件工作，包括算法和技术（如有监督和无监督的机器学习），允许机器从经验中学习并调整自己的行动，而无需人工干预。人工智能的目的是采取最有可能实现特定目标的行动。 （3）机器人与人工智能的关键区别 机器人具有物理形态，可能需要也可能不需要人工智能来完成特定任务。相比之下，人工智能是一个软件程序，所以它不需要是物理形态的。作为一种软件，人工智能可以在手机、笔记本电脑、平板电脑甚至机器人等不同的设备或机器上运行。然而，许多机器人不是人工智能的。 （4）什么是人工智能机器人？ 人工智能机器人是人工智能和机器人技术的结合，人工智能软件嵌入机器人系统。换句话说，人工智能在使机器人智能化方面占有关键地位。最先进的机器人是那些由人工智能控制的机器人，它们可以从环境和经验中学习，然后基于这些知识建立自己的能力。许多行业大规模使用机器人。一些最热门的机器人种类包括协作机器人、仓储和物流自动化、农业机器人和自动驾车辆[3]。人工智能机器人的主要优点是把人们不喜欢做的重复性任务自动化，确保更多的机会和时间专注于有价值的工作。人工智能机器人正在改变我们的世界，企业需要接受这些新技术，同时增强和补充人类智能。 3.2支撑人工智能机器人的子领域和关键技术 人工智能是一个多样化的研究领域，以下子领域对它的发展至关重要。这些方法包括神经网络、模糊逻辑、进化计算和概率方法[4]。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 （1）人工神经网络 神经网络建立在连接主义领域，主要目的是模仿神经系统处理信息的方式。人工神经网络（ANN）和变体允许人工智能执行相对于“感知”的任务。当与当前的多核并行计算硬件平台相结合时，许多神经层可以堆叠，在学习自己的特性集时提供更高层次的感知抽象，从而消除了对手工特性的需要；一个被称为深度学习的过程。 （2）深度学习 深度学习是机器学习的一部分，通常与深度神经网络和由细节或数据表示的多层次学习组成的深度神经网络相连。通过这些不同的层，信息从低级参数传递到高级参数。这些不同的层次对应于不同层次的数据抽象，从而导致了学习和识别。许多深度学习架构，如深度神经网络、深度卷积神经网络和深度信念网络，已经被应用于计算机视觉、自动语音识别、音频和音乐信号识别等领域，这些领域已经被证明可以在各种任务中产生最前沿的结果。 （3）模糊逻辑 模糊逻辑侧重于对通常不精确的信息的操作。大多数计算智能原理解释了这样一个事实，尽管观察总是准确的，但我们对上下文的知识往往是不完整的或不准确的，就像在许多真实情况下一样。模糊逻辑提供了一个框架，假设一组观测值的不精确程度，以及结构元素来增强学习模型[5]的可解释性。它确实为人工智能方法的形式化提供了一个框架，以及将人工智能模型转换为电子电路。然而，模糊逻辑本身并不提供学习能力，因此它通常是与其他方面的结合，如神经网络、进化计算或统计学习。进化计算依赖于自然选择的原则，或集体行为的自然模式。两个最相关的子领域包括遗传算法和群体智能。它对人工智能的主要影响是对多目标优化，其中它可以产生非常鲁棒的结果。这些模型的局限性就像关于可解释性和计算能力的神经网络一样。 4人工智能机器人应用分析 （1）商业机器人 商业机器人，它使用人工智能自主移动并与人通信。它能够回答问题、识别面孔、提供有关公司服务的信息、扫描和填写文档、接受付款以及显示促销信息。该机器人与第三方服务和外部系统（如数据库、网站和在线服务）无缝连接。这个机器人有各种各样的应用，可以充当顾问、推动者、建筑经理、导游、导航助手以及测量肺活量、体温和血糖等健康指标的评估员。 现场监控机器人是一种引人注目的机器人，比如它可以跟踪建筑项目的进度。在人工智能的驱动下，这种自主机器人可以在建筑工地上移动，对建筑工程进行精确扫描，然后分析数据发现质量问题，并监控整体进度。机器人将收集到的数据发送到云平台进行进一步处理。此过程有助于防止代价高昂的错误，甚至显示出健康或安全问题，例如边缘保护中的漏洞。从整个建筑工地收集这样的数据是一项耗时的任务，这种人工智能机器人不仅节省了时间，减少了返工和浪费，而且保证了高质量的施工。 （2）物流分拣机器人 分拣机器人能够从一个盒子里取出一个物品，扫描它，然后将它放在另一个盒子或分拣系统中。机器人可以自主地从一组非结构化的对象中识别和选择一个物品，然后再将其放入另一个目标中。拣选和放置任务是仓库中仍由人类执行的重复性工作之一，这种机器人能自动完成这项任务，每天24小时，每小时能完成数百个周期。在人工智能的推动下，机器人可以分析每个项目的位置、形状和特征，对其进行检测和处理。为了识别物品，机器人使用条形码、RFID或物品图片。对于检查任务，它分析形状、重量和运动以检测任何异常或质量问题。分拣机器人与仓库管理系统（WMS）、仓库控制系统（WCS）或专有控制软件集成，以确保仓库操作的端到端效率[6]。 （3）家用机器人 家用机器人可以是自主的机器人厨房助理，可以帮助厨师准备新鲜的汉堡和油炸食品，比如脆皮鸡和土豆片。例如，在烤架上烹饪时，它可以自动检测何时放置生汉堡肉饼，实时监控每个肉饼，并在生肉和熟肉之间切换。在油炸锅烹饪时，它可以拿起篮子放在油炸锅里，在煎炸食物时轻轻摇动篮子，监控烹饪时间等。机器人的大脑由云连接的人工智能提供动力，它可以从周围环境中学习，并随着时间的推移获得新的技能。 例如Moley机器人公司是一家创造了世界上第一个机器人厨房的公司——一个全自动和智能烹饪机器人系统。机器人厨房系统包括一整套电器、橱柜、计算机、安全功能和机械臂。它使用来自世界各地顶级厨师的预设食谱，以大师级厨师的技能烹饪。通过一双完全关节化的机器人手来再现人类的手部动作，这个系统可以精确地模仿主厨的动作，烹饪美味的菜肴，并在自己之后进行清理！此外，它还可以学习食谱，制作来自世界各地的饭菜，甚至可以自己烹饪食谱。独自一人。机器人厨房由自己的触摸屏控制或通过智能手机远程控制。不使用时，机械臂会从视野中缩回。Moley被餐饮业、航空公司、厨房开发商甚至厨师培训学校的主要参与者使用。 5结语与展望 总的来说，人工智能的迅速发展，加快了社会生产力进步的步伐，也为机器人领域做着巨大贡献。只要本着科学发展的理念，推动智能制造与机器人技术不断向前迈进，必定能强化人工智能在机器人领域的运用，加快生活步入人工智能化的的步伐，解放生产劳动力，提高社会生产效益，为社会经济发展提供更大动力。参考文献[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.[2]史忠植.高级人工智能[M].科学出版社,2011.[3]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场,2007,000(001):230-232.[4]孙怡宁.浅谈人工智能与机器人的发展趋势[J].电子测试,2016(23).[5]李博.游戏人工智能关键技术的研究[D].上海交通大学.[6]陶亚楠,李明昊.浅析新一代人工智能机器人的发展[J].数码世界,2019,000(006):2.
全球军用机器人大盘点 ——美国篇
IRobot公司曾是一家以开发、生产小型家用机器人为主的公司，在美国发动对伊拉克反恐战争后，该公司敏锐地嗅到战争对小型军用机器人的巨大需求，遂开始了军用机器人的开发。公司开发的PackBot系列小型机器人满足了军方的需求，从而IRobot公司迅速成为最成功的军用机器人制造商之一。如今，共有约2500台PackBot系列机器人活跃在美国三军中，用以处置简易爆炸装置、遂行室内侦察和搜寻可疑物品等任务。该款机器人功能全面、外形小巧，加之质量较轻，因此美国大兵们也将之昵称为"背包”。
PackBot的机械臂总长达203cm，全伸展时可举起4.5kg的重物，最大限度可拾举13.6kg的重物。PackBot的越障能力也值得称道。PackBot"身材”短小，质心很低，其他一些大型无人平台所难以克服的宽沟、斜面和陡坡，对PackBot来说完全不成问题。PackBot最大弊端是时速也较低，在平地时速只有14km，遇到危险时，多半只能“杀身成仁”了。
3.天空之主：MQ-9Reaper（死神）/MQ-1Predator（捕食者）
想要制霸天空，便少不了无人机的帮助。MQ-9和MQ-1是目前美国空军在役的两种无人机。MQ-9死神又叫捕食者B，是从MQ-1捕食者的基础上改进而来的。两者都由通用原子航空系统开发，基于“中海拔、长时程”无人机系统（UAS）运行。MQ-1捕食者航程大于2000km，实用升限为7600m，最高速度为217km/h，它既可以扮演侦查角色，还能携带两枚AGM-114地狱火飞弹进行攻击，自1995年服役以来，已在阿富汗、塞尔维亚、也门、伊拉克和利比亚等地身经百战。
MQ-9死神作为MQ-1的进阶机种，尺码更大，载重更重，具有具有长滞空时程、高海拔监视的能力，有别于前代机种原本是开发作为侦察用途但转用于主动攻击目标，MQ-9是第一款专门设计作为猎杀用途的无人机。它于2002年交付，可使用包括热像摄影机在内的多个传感器寻找目标和观察地形，声称能在3.2公里以外处读取车牌的详细号码。
它还允许搭载GBU-12PavewayII激光制导炸弹，AGM-114地狱火II空对地导弹，AIM-9Sidewinder，[16]和GBU-38JDAM等多种武器，并正在尝试搭载雷达警报接收器，空对空和微型空对地武器，实现被瞄准感知、自动起飞、着陆和基于GPS系统的精确导航。作为美军的招牌无人机，它被售卖给英、法、德、澳、意、印等多国。在不远的将来，新一代的Avenger（复仇者）即捕食者C代也将投入实战。
4.窃听风云，尽在指尖：RoboBees
蜜蜂般的大小和外形，RoboBees凭借天衣无缝的伪装就能轻松出入任何一个门窗敞开的军营和会议室，将敌军的战术策略和关键技术尽收囊中。这款哈佛大学研制的微型自动飞行器尺寸仅为指甲的一半，重量不到0.1克；身体模拟昆虫节肢，采用可通无缝集成电源的人造肌肉；头部模拟蜂的眼睛，并带有自动传感器和电子控制设备，可以感知并对环境作出反应。
亚毫米级别的解剖结构和两片每秒振动120次的极薄翅膀使其能够完成垂直起飞和转向，并保持微妙的平衡，每个机翼还能实时独立控制，保障了其稳定性，可切换的静电附着力更使其能逼真地模仿昆虫停留在物体表面的栖息状态。
它的持续供电问题一旦解决，无论是政府和国家还是个人的隐私，都将受到威胁。将来，它的子孙后代们，或许将以更加隐蔽的形式飘荡在某个重要会议的墙角或是桌下，静静地聆听着一切……
5.亚特兰蒂斯的战士：无人海底车UUV
在军事应用中，自主式水下车辆AUV通常被称为无人海底车（UUV），美国海军无人海底车总体规划之中，将UUV的使命确定为“情报、监视和侦察，矿井对策，反潜战，检测/识别……”，由此可见军事应用仍然是UUV存在的第一要义。UUV作为水下无人机，主要用于发现和拦截鱼雷。例如，三英尺长的机器人REMUS就能在16小时之内清理1平方公里范围内的鱼雷，而人工去除则需要21天。
除此之外，还有全方位多功能的陆地战车无人驾驶轻型坦克Ripsaw（粗齿锯）、战斗力爆表的武装机器人装甲车BlackKnight(黑骑士)以及可远距离攻击，释放催泪瓦斯的脚斗士（TUGV）……这一切看似属于未来的高科技军用机器人，都是美军渴望能在未来的机器人战争中立于不败之地的制胜法宝。返回搜狐，查看更多