新一代人工智能在国防科技领域发展探讨
2.1
发展人工智能技术
是掌握未来战争主动权的需要
人工智能技术推动作战装备的升级。未来,“自主化、无人化、智能化”是下一代武器装备发展的重要方向。将人工智能技术应用于作战装备,催生具有自主感知分析、优化决策和任务规划的无人化作战平台、如机器人、无人机、无人潜艇和无人装甲车等,最终形成性能优良、作战精度高、响应速度快以及优化决策和适应能力强的新型作战力量。作战装备整体性能得以提升,也提升了精准执行任务的能力和打赢战争的胜率。
人工智能技术推动作战指挥模式的转变。智能无人装备、指挥系统和作战平台的应用,人工智能技术贯穿战争准备和作战过程的整个流程,战争推演、作战方案制定、信息感知、战争准备、情报分析、智能辅助决策、作战指挥、效果评估和战争发展趋势预测等人工智能作战力量将在未来战争中发挥越来越重要的作用。人工智能技术保障了作战信息的及时提供和分析决策能力,提升了作战指挥能力,保障了战争的胜利。
人工智能技术推动作战模式的转变。智能无人装备和作战平台的大量装备,意味着未来战争样式必然由以人类为主体的作战模式向以高速响应、迅速判断决策、高精准执行任务和以毫无生理需求的智能装备为主体的全天候协同作战模式转变,智能无人装备将自主实施信息采集、分析决策、信息共享及协同作战,提升战场的反应能力、指挥能力和作战能力,加快战争进程。
综上,人工智能技术对作战装备、作战指挥和作战模式均会带来重大影响,先进的装备、指挥和作战模式将对战争进程和胜负产生关键影响。鉴于人工智能技术在军事领域的广泛运用及其对战争方式的彻底改观,亟需发展面向军事需求的人工智能技术,以人工智能赋能武器装备创新研发和作战指挥,形成满足智能化作战的新型智能装备体系和作战指挥体系,以引领未来、取得战争的先机。
2.2
发展人工智能技术
是支撑军工装备研制生产模式转型的需要
新一代信息技术为制造新一代信息技术为制造业的深刻变革注入了新的活力。以德国“工业4.0”战略、美国“工业互联网”为代表,世界主要制造强国均提出以智能化的制造模式和技术，作为实现高效、低成本制造以及提升制造能力的重要突破口《中国制造2025》也提出将智能制造作为两化融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品,推进生产过程智能化,培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
人工智能技术推动装备研制的转型升级。国防科技工业经过几十年的发展,军工核心能力显著提升,智能化为核心的制造能力。以智能制造为重要突破口，通过将人工智能技术应用于军工产品,构建以信息物理融合制造系统为核心的智能生产模式,逐步建立起适应武器装备跨企业、跨地域高效协同的智能制造体系和产业价值链体系,满足新一代武器装备高质量研制和批产的需求,使武器装备研制模式发性根本性转变,提升国防科技的技术保障能力和武器装备的研制能力。综上,面临工业4.0时代的发展机遇与挑战,武器装备制造正在经历“数字化、网络化、智能化”的转型升级,在大力推进武器装备制造数字化转型的同时,迫切需要针对武器装备制造的特定需求,将先进的人工智能技术融合应用于武器装备制造的全寿命周期,加速推动智慧研发、智能制造、智能试验和智能保障,为武器装备智能制造提供发展新动能。
2.3
发展人工智能技术
是保障国防科技先进性的需要
人工智能技术保障国防科技的先进性。国防科技工业是国家安全之根本,是国家安全的脊梁,国防科技领域人工智能技术的发展必须自主可控、安全稳定，人工智能作为事关国防科技工业未来发展的重大战略,关键技术和核心基础决不能受制于人。因此,迫切需要从全局出发,加快发展稳定支撑国防科技的人工智能产业。一方面为国防科技工业提供自主可控的人工智能技术支撑,另一方面发展形成具有特色的人工智能技术服务产业,形成较为完善的人工智能产业链,支撑国防建设。
人工智能技术推动国防科技的发展。由于军事装备的特殊性,现有面向民用领域的人工智能技术不能够直接应用于军事装备,需要国防工业部门牵头,集人工智能领域的优势力量,结合航空、航天、兵器、船舶及电子等武器装备领域的专业知识和业务流程,发展适用于国防科技领域的先进武器装备发展和装备制造能力提升的人工智能技术,保证国防科技领域人工智能技术的先进性和实用性。
3
新一代人工智能
在国防科技领域的重点发展方向
国防科技领域人工智能发展布局如图1所示。围绕武器装备创新发展、作战体系变革和装备研发升级的特色需求,在军民融合战略框架下,研究并突破基础技术、基础硬件、核心软件和标准规范等基础支撑技术,推动基础支撑技术在武器装备、智能作战和装备研发中的应用,开发智能作战装备、智能作战系统和智能研发系统,在以上基础上融合发展,最终形成智能装备体系、智能作战体系和智能研发体系。
▲图1：国防科技领域人工智能发展布局图
3.1
基础技术支撑
3.1.1基础技术
3.1.2基础硬件
加快研发并应用高精度、高性能、高可靠性、低成本的环境、动作、图像等智能传感器,发展面向军事应用场景的磁感、超声波、非可见光、生物化学等智能传感器;研发军民两用、自主可控的针对特定应用领域的高性能、高扩展性、低功耗类脑智能芯片,以及与智能芯片配套的编译器和驱动软件等支撑工具;发展与机器人相关的控制、伺服、减速等核心元器件。
3.1.3核心软件
针对群体智能、自主无人系统智能作战平台和智能单兵系统等国防科技领域的人工智能重点技术应用需求,应重点研究并开发核心算法和具有自主产权的无人控制系统,加快研发集成训练和终端执行的公共技术、开发框架和工具集等核心软件平台。
3.1.4标准规范
制定人工智能系列标准,科学定义国防科技领域人工智能的要求、规范和准则等,确保人工智能技术满足功能性和互操作性等关键目标要求,并保证运行可靠安全;制定国防科技领域人工智能的评估、比较和管理的协议和程序,并量化人工智能技术发展水平。
3.2
国防特色应用
3.2.1智能装备系统
“智能+”现役装备。围绕飞行器、舰船、车辆、火炮、枪械、雷达和发动机等现役装备,将人工智能技术应用于现役装备智能升级,重点加强装备的战场数据智能感知、机动打击精确制导、协同作战智能指控、装备运行智能保障和联合作战人机协同等方面的综合作战效能提升,挖掘和提升现役装备的作战效能。
无人智能装备。面向未来智能化战争的发展态势,加快推进人工智能技术与武器装备创新发展的交互渗透和有机融合,重点面向地面、空中、水面、水下、太空、网络空间以及人的认知空间等多域作战环境,创新发展无人机/战车/舰艇/航天器、无人蜂群、智能弹药、军用机器人、智能单兵系统等智能装备,提升装备的智能化水平和执行任务的能力。
智能维护保障系统。面向武器装备服役中的维护保障,融合人工智能、工业大数据和虚拟/增强现实等技术,重点开展武器装备运行数据感知与分析挖掘、装备远程故障诊断与智能推理预测、基于增强现实与人工智能的远程检测与综合保障维修、武器装备自动故障诊断与维修等研究,提升快速响应及自主保障能力。
3.2.2智能作战系统
人机协同/无人机协同作战。围绕以无人智能装备为作战主体的未来战争模式,重点开展人工智能条件下的人机协同作战和无人作战理论研究,以及人机高度协同混编及作战、无人蜂群自主编队及协同作战、战场形态的感知分析、作战行动自主规划和决策、作战系统安全等研究,形成以精准打击、群体协同、信息共享和快速决策为主要特征的智能作战系统和作战模式。
辅助智能决策指挥。围绕未来智能作战空间范围大、智能作战对抗强度大、战场情况变化快和作战影响因素多等特点,重点开展人工智能条件下的作战与指挥体系理论研究,以及作战环境及作战态势仿真、战争智能推演、海量数据源及复杂战场态势感知/分析/智能决策、人机智能交互等研究,构建战争辅助智能决策指挥系统,实现战场态势实时感知、战争进程及时分析、作战计划滚动制定以及作战指令动态下达。
3.2.3智能研发系统基于知识/数据挖掘的智能设计
基于知识/数据挖掘的智能设计。围绕武器装备设计能力和设计效率提升的需求,重点开展面向总体设计、分系统设计、结构设计和工艺设计过程数据的整理和凝练、数据模型的构建、数据推理及挖掘算法、基于知识的设计推理、基于大数据的设计规律挖掘、设计过程仿真等技术研究和系统构建,为设计提供支撑,提升产品设计质量,缩短产品设计周期。
4
新一代人工智能
在国防科技领域的发展建议
4.1
加强战略规划与引导
围绕国防科技领域武器装备发展和研制能力提升的需求,从顶层谋划新一代人工智能技术的发展战略规划,确定发展目标、主攻方向、重点任务和主要技术内容,并发布新一代人工智能的项目指南,推动示范应用;以项目论证、实施和应用为牵引,吸引国防科研生产单位和人工智能技术优势的民用企业、科研机构及高校融入新一代人工智能国防科技领域创新体系,并支持成立军民融合联合研究推进机构,引导并支持多方参与,共同推动新一代人工智能的发展和应用。
4.2
强化基础研究及应用
以新一代人工智能技术在国防科技领域的应用为牵引,重点支持关键算法、核心硬件、基础软件和无人系统等基础技术研究,制定标准规范,实现基础理论、核心技术和关键元器件/装置的突破;制定以应用为导向的评价机制和激励措施,有效推动科技成果的转化应用,强化人工智能在武器装备、作战指挥和装备研发等领域的结合和应用,加快形成无人智能装备体系、智能作战体系和产品智能研发体系,提升武器装备的智能化水平、协同作战能力、作战指挥能力和研制生产能力。
4.3
加快专业人才培养
新一代人工智能技术涉及较多的前沿技术和基础研究,需要制定国防科技领域人工智能专业人才培养和引进计划,不拘一格引进人才,加大培养基础理论、关键核心技术、基础软硬件等领域紧缺的顶尖人才和创新团队,加大对核心骨干人才的市场化激励,形成良好的创新氛围,并特别重视人工智能领域青年人才的培养,尽快培育形成一批领军人才和创新团队,为新一代人工智能技术的高质量发展和形成高水平的研发能力提供人才保障。
4.4
优化科研生态环境
建立国防科技领域新一代人工智能研究和发展组织机制,鼓励和推动对外合作交流;支持国防科研机构成立人工智能创新及发展研究中心,进一步加强产学研用结合,逐渐形成协同发展机制;加大资金投入,支持将人工智能重点任务纳入国防部门管科研计划渠道实施;制定激励措施,推动新成果在国防领域的应用转化;制定人工智能相关的使用安全、隐私保护、伦理道德和社会管理等法律法规,保障使用安全可靠。
5
结语
新一代人工智能技术已成为当前的世界主要发达国家的发展重点。本文在总结和讨论我国新一代人工智能技术发展的重要意义和发展需求的基础上,给出了我国新一代人工智能的发展重点和发展建议,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。在未来,新一代人工智能技术将重点围绕基础关键技术、智能装备、智能作战和智能研发等开展研究及应用,推动智能武器系统和无人化作战装备的研制,强化无人装备、人机协同、装备间协同和基于战场态势感知的辅助分析决策系统在作战中的应用,构建全新的装备体系、作战体系和研发体系。
声明：本文为转载文章，目的是为读者提供多样化视角，不代表本公众号赞成其观点
THEEND
文字|于成龙等（中国航天系统科学与工程研究院）
图片|来源于原期刊
编辑|小米呀
审阅|Q、黄洋
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2023年中国智慧水务行业市场现状与发展趋势分析 人工智能助力智慧水务未来发展
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国智慧水务行业市场现状与发展趋势分析人工智能助力智慧水务未来发展UVc分享到：刘芬•2021-03-1215:00:03来源：前瞻产业研究院E14336G02023-2028年中国智慧水务行业趋势前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国水务行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国智能水表行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国阀门制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国水利工程行业市场前瞻与投资战略规划分析报告近年来，我国相继出台系列政策支持智慧水务行业的发展，随着近年来我国城市供水持续增长，供排水管网迅速扩张，面对分散的管网、用户、泵站、水厂管理，要求水务部门和企业的管理手段、工作效率能跟上快速的发展，因而水务部门和企业需要建立一个支撑整个供排水管理的智慧水务平台。
随着我国智慧水务进入一体化信息调度阶段，对视频+人工智能的需求急增。人工智能技术在我国水务行业的应用尚处于初级阶段，未来智慧水务必然是集感知-诊断-决策-控制为一体的智能体系，人工智能助力智慧水务行业未来发展。
智慧水务政策环境向好
建年来，我国智慧水务行业的政策环境向好。我国相继出台系列政策支持智慧水务行业的发展，从总体目标、保障措施、管理办法、重点工程等角度对智慧水务行业提供了更为针对性的政策指导。
供排水增长提升智慧水务建设需求
据住房和城乡建设部数据，2010-2019年我国城市供水总量逐年增长，2019年我国城市供水总量为628.3亿立方米，较2018年增加2.23%。预计，2020年我国城市供水量约为637.0亿立方米。
近年来，城市排水管道长度加速增长。2019年，全国城市排水管道增加至74.40万公里，同比增速为8.85%。2009-2019年我国城市排水管道长度平均增速为8.04%，预计2020年我国城市排水管道长度约为80.38万公里。
随着近年来我国城市供水持续增长，供排水管网迅速扩张，面对分散的管网、用户、泵站、水厂管理，要求水务部门和企业的管理手段、工作效率能跟上快速的发展，因而水务部门和企业需要建立一个支撑整个供排水管理的智慧水务平台。
行业进入一体化信息调度平台阶段
在供排水持续增长和政策布局的推动下，我国水务行业稳定发展。我国智慧水务经历了信息化的基础建设、完善信息化数据和应用模块等建设，行业正处于第四阶段——数据融合实现一体化信息调度平台阶段。
人工智能助力智慧水务未来发展
随着我国智慧水务进入一体化信息调度阶段，对视频+人工智能的需求急增。水务场景监管对象数量多且分布广泛，通过人工方式巡视，时间长，覆盖范围小、人员投入多，工作量大，投入成本高。如在河湖监管中，利用人工智能分析手段，可实现水域侵入识别、水位线测量、漂浮物监测等智慧水务管理应用。
目前，人工智能技术在我国水务行业的应用尚处于初级阶段，未来智慧水务必然是集感知-诊断-决策-控制为一体的智能体系。
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深度分析！2023年全球新材料产业技术现状及发展趋势分析 “三化”发展趋势明显
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行业主要上市公司：安泰科技(000969)、金发科技(600143)、中伟股份(300919)、沃特股份(002886)、太钢不锈(000825)、南大光电(300346)、中科三环(000970)、二维碳素(833608)等
新材料关键技术解析
新材料是指新出现的具有优异性能或特殊功能的材料，或是传统材料改进后性能明显提高或产生新功能的材料。
根据我国对新材料的划分，可分为先进基础材料、关键战略材料和前沿新材料。
——先进材料关键技术
先进基础材料主要包括先进钢铁材料、有色金属材料、先进石化材料、先进建筑材料、先进轻工材料等，关键技术主要包括洁净化治炼技术、绿色制备关键技术、生物基橡胶合成技术、建材工业智能化制造技术等。
——关键材料关键技术
关键战略材料主要包括高端装备用特种合金、高性能分离膜材料、高性能纤维及复合材料、新能源材料等，关键技术主要包括高温合金的低成本规模化生产技术、第四代粉末、单晶、点阵材料等新一代高温合金关键技术、深海工程用特种钢和蚀合金部件自主制造技术等。
——前沿新材料关键技术
前沿新材料关键技术主要包括3D打印材料、超导材料、智能仿生材料、石墨烯材料等，关键技术主要为成本钛合金粉末的制备技术、3D打印球形金属粉末雾化制粉技术、高性能低成本超导线材集束拉拔塑形加工技术、仿生生物粘附调控与分离材料的大面积制备与涂层黏合技术、石墨烯的规模制备技术等。
美日欧处于新材料技术第一梯队
近年来，全球主要国家和地区均积极布局新材料产业，重视新材料技术研发，尤其是美国、日本、俄罗斯、韩国等。我国也积极推动本土新材料技术研发，在制定的《中国制造2025》将新材料确定为战略重点领域，提出要加快新材料制备关键技术和装备技术的研发。
但是，整体来看，目前全球新材料技术领先企业大多集中在美国、日本和欧洲，这三大国家和地区新材料技术处于全球领先地位，位于第一梯队。韩国、俄罗斯和我国在新材料某些特定领域处于全球领先地位，位于第二梯队。第三梯队为巴西、印度等国家，目前处于奋力追赶的状态。
“显、锂、光、碳、特塑”等技术处在成长期
从细分产品技术发展上看，目前多晶硅材料、改性塑料、稀土荧光材料等新材料技术已经成熟，技术进一步突破空间较少。半导体材料、水处理膜、玻璃纤维等新材料技术相对成熟。
而自修复材料、超材料、液态金属、记忆合金、石墨烯等新材料技术目前处在概念期;生物材料、超导材料、3D打印材料、气凝胶等新材料技术处在导入期;而OLED显示材料、锂电池材料、光固化材料、碳纤维、特种塑料等新材料技术近年来不断实现突破，目前处在成长期。
疫情未影响全球新材料技术实现突破
2020年全球疫情并未影响全球新材料产业技术实现突破。入选“2020年全球新材料产业十大技术突破”主要来源于美国、俄罗斯、瑞士，突破的技术包括超宽禁带半导体氧化镓、碳硫化氢材料、超级钢等。具体情况如下：
发展趋势：与信息技术融合化、轻量化与智能化
多研究成果表明，机器学习、量子计算等先进信息技术能够带来科研范式的巨大变革，使新材料研发速度提升百倍、千倍。未来，随着AI技术、大数据、超级计算机、量子计算等先进信息技术的迅速发展，未来新材料将会进一步与信息技术融合。
与此同时，在全球“碳中和”的大背景下，轻量化也将成为新材料技术发展的趋势之一。2020年美国4M碳纤维公司与西班牙Montefibre公司合作生产低成本工业级碳纤维。
此外，随着物联网、工业互联网、万物互联等产业落地，新材料技术也将往智能化方向发展，自修复材料、自适应材料、新型传感材料、4D打印材料等智能材料技术将会大量涌现。
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