人工智能在海战场图像情报领域的应用
情报源于数据，情报分析是对数据的分析，数据与情报分析密切相关。在复杂多变的决策环境中，情报需要处理的不仅是与问题直接相关的某一类数据资源，而是需要特别关注与问题产生背景相关的所有数据资源，这些数据往往是海量、异构、多模式、多维度的，情报分析人员面对的往往是庞大的数据工程，情报分析更需要智能化方法或工具去辅助实施。
随着军事科技的发展，战场情报要求的实时性越来越高，从海湾战争到伊拉克战争，美军精确制导炸弹占比由8%飙升至70%，现代战争呈现出的诸多特点，必然要求现代侦察技术装备在情报数据获取、传递、处理上所用的时间尽量缩短，即做到“实时”侦察。美军从发现敏感目标到实施精确打击的时间，即完成“发现—定位—瞄准—攻击—评估”这样一个“打击链条”所需的时间一直在缩短。战场环境的瞬息万变，各种传感器能力的大幅提升，情报人员掌握的信息爆炸式增长，信息传输、处理必须依靠强大的信息处理系统。限于认知、经验等诸多因素，基于海量信息的决策对于人脑提出严峻挑战，情报实时性的要求越来越高，难度却越来越大。
从海湾战争到伊拉克战争，美军精确制导炸弹占比由8%飙升至70%
人工智能应用于图像情报
大视场的航空图像在情报分析、作战评估等方面具有重要意义，但受航空相机传感器尺寸的影响，飞机平台飞行高度等限制，搭载的侦察任务载荷视场范围通常较小，难以同时满足航空侦察中宽视场、高分辨率的双重要求，因此常用的技术手段是利用机载成像设备以一定重叠率、不同角度对同一区域进行连续多幅图像采集，再通过图像拼接技术获得宽视场、高分辨率全景图像。这就意味着从侦察平台传回地面的大量图片需要进行大视场角的拼接处理，而利用人工智能平台，结合图像几何校正、模糊匹配、亮度调整、图像融合等技术可实现图像的自动拼接，大大降低情报人员工作量。
从侦察平台传回地面的大量图片需要进行大视场角的拼接处理
人工智能在海战场图像情报领域的应用
基于深度学习的人工智能对军事目标的自动识别，显示效率及准确率更高
海战争已经进入“秒杀”时代，高速度、精确制导武器装备的发展使得战争节奏明显加快。战争进程中，指挥员面对错综复杂、瞬息万变的战争数据，人脑已经无法快速容纳和高效处理，严重影响指挥人员对战场态势的认知，进而影响指挥决策的及时性和准确性。目前，各国已经开始尝试依托人工智能、机器学习、深度学习、机器视觉等技术解决海量数据的态势生成。借助人工智能相关技术，将离散数据进行关联集成，通过算法模型，得到武器装备及部队最近态势，以最快速度感知战场变化，为决胜提供重要支撑。由于战场态势信息量庞大，且内容复杂，基于人工智能的分析在初步阶段只包含数据标记开发、采购或修改算法来完成关键任务、寻找部署这种基础设施所需要的计算资源及途径。在完成上述任务后，逐渐将其他技术融入人工智能系统以实现更强大的功能。
结论
版权声明：本文刊于2022年3期《军事文摘》杂志，作者：李明珠、徐国锋、白玉山、黄洁，如需转载请务必注明“转自《军事文摘》”。
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人工智能军事化竞争不断提速
人工智能是大数据、自动化决策、机器学习、图像识别与空间态势感知等前沿技术群的统称，可解放人类智能体能的“认知负担”，使技术使用者获得先知、先占、先发制人的决策行动优势。作为“力量倍增器”和“未来战斗的基础”，人工智能将从根本上重塑未来战争形态、改变国家传统安全疆域、冲击现有军事技术发展格局、重构未来作战体系和军事力量体系，成为未来战场的重要主导力量。
随着技术的迅猛发展和竞争的不断提速，主要国家纷纷推出自己的人工智能发展规划，并加快推进组织机制变革、科技研发和战术战法创新，推动人工智能军事运用，抢占未来战争制高点。
加快组织形态创新
推进技术转化应用
不同于传统的技术，人工智能的研发和转化有自身的特点，传统国防体系的机构设置和运作方式，很难适应人工智能迅速发展的需求。为此，相关国家军队大力开展组织体制改革与创新，破除人工智能技术研发过程中的体制障碍，加速推进相关技术的转化与应用。
强调“远近衔接”。英国以“国防数据办公室”和“数字集成与国防人工智能中心”为主体，将路线规划、规范设定、技术治理与资产开发等能效聚拢整合，破除制约人工智能技术发展应用的行政阻碍。美国以“战略能力办公室”和“首席数字和人工智能官”为依托，以陆军未来司令部为试点，将理论开发、技术研发、装备采办等分散职能整合到一起，重点以“挖潜增效”方式加强现有平台的创新运用，同时为国防高级研究计划局的中长期技术创新争取时间，从而有效兼顾现实需求与长远发展。
重视“研用转换”。人工智能在军事领域的运用，将对战场战斗方式、战术战法选择等方面产生深刻影响。俄罗斯通过组建“先期研究基金会”和“国家机器人技术研发中心”等机构，指导俄军人工智能技术的设计、研发与应用工作，以提高科研成果的实用转化率。美国通过设立“联合人工智能中心”，依托“国家任务计划”和“军种任务计划”，着力统筹军地协同创新和科技成果转化，促进人工智能在美国国防部和诸军种的广泛应用。
注重“军民一体”。俄罗斯在阿纳帕等地设立“时代科技城”等机构，依托“高级研究基金会”，充分吸纳军地人才，积极构建科技生产集群和研究集群，有效拓展军地人才双向交流机制。美国通过在硅谷等地设立“国防创新试验小组”等机构，依托“国防创新委员会”，使人工智能领域的技术创新与理论发展最新成果可以直接进入高层决策。法国在国防部建立创新防务实验室、防务创新处等技术研发机构，旨在征集民间资本投资与国防项目合作，提升科研能效。
突出“理技结合”。以色列国防军设立数字化转型体系架构部，根据各类系统有机融入各军兵种的具体效果，对新技术、新理论、新概念进行充分论证，以确定相应技术研发重点和战略发展方向。美国通过重设国防部研究与工程副部长、创建首席数字和人工智能官等职位，提升国防技术创新与应用的统管力度，并依托红蓝对抗、模拟推演、净评估分析等理论方法，对各类新思想、新理念、新方法进行实践检验，以选定各类技术研发焦点与战略战术攻关方向，实现技术发展与理论创新的良性互动。
针对军事需要立项
抢占未来发展先机
近年来，各军事强国瞄准人工智能前沿技术研发，在态势感知、数据分析、情报侦察、无人作战等领域广泛立项，意图抢占未来发展先机。
态势感知领域。传统意义的态势感知是指依托卫星、雷达和电子侦察等手段收集和获取战场信息。然而，在平战模糊、兵民一体、内外联动、全域融合的“混合战争”条件下，人类域、社会域、认知域等非传统领域态势感知的作用受到前所未有的重视。美国“可计算文化理解”项目，旨在通过自然语言处理技术处理多源数据，实现跨文化交流；“指南针”项目，旨在从非结构化数据源中提取案例，整合关键信息，应对不同类型的“灰色地带”行动。法国“蝎子”战斗系统项目，旨在运用智能化信息分析与数据共享平台，提升法军现有前线移动作战平台的火力支援效力，以保障行动人员安全。
数据分析领域。依托人工智能技术提高智能化数据搜集、识别分析和辅助决策能力，可将信息优势转化为认知和行动优势。俄罗斯“战斗指挥信息系统”，旨在借助人工智能与大数据技术分析战场环境，为指挥员提供多类行动预案。英国“THEIA计划”和法国的“TheForge”数字决策支持引擎，都旨在增强指挥控制、情报搜集等方面的信息处理能力，提高指挥官驾驭复杂战场的能力和指挥效能。
情报侦察领域。相比传统情报侦察，利用人工智能算法搜集和处理情报，具有获取信息快、内容来源广、处理效率高等优势。日本自卫队卫星智能监控系统，旨在识别、跟踪重点水域附近可能“侵犯”其领海的外国船只。美军“复杂作战环境因果探索”项目，旨在利用人工智能和机器学习工具处理多源信息，辅助指挥官理解战争背后的文化动因、事件根源和各因素关系；“马文”项目则通过运用机器学习算法、人脸识别技术等，从全动态视频中筛选排列出各类可疑目标，为反恐等行动提供技术支撑。
无人作战领域。一些技术先进的国家，无人作战体系日臻成熟、装备种类谱系日趋完善。以军M-RCV型无人战车，可在全地形、全时段条件下，执行无人侦察、火力打击、运载和回收无人机等多样化任务。具备察打一体能力的俄军“前哨-R”无人机系统，可实时探测、跟踪、打击军事目标，还具备一定反侦察和抗干扰能力，已在战场上得到检验。美军“未来战术无人机系统”项目，旨在全面提升美陆军执行侦察监视、辅助瞄准、战损评估、通信中继等作战任务的效能。
适应未来战场转变
不断探索全新战法
为适应智能化时代战场环境的巨大变化，相关国家通过提升人工智能在各关键军事决策和行动中的参与能效，探索出一系列全新战法。
算法战，即以大数据和人工智能技术为依托，充分发挥作战网络、人机协作以及自主和半自主武器的强大潜能，使己方“观察-调整-决策-行动”的循环周期始终领先对手，进而破坏敌作战计划，实现先发制人。2015年12月，俄军依托无人侦察与智能化指挥信息系统，引导地面无人作战平台与叙利亚政府军配合，以4人轻伤代价，迅速消灭了目标范围内的77名武装分子。2021年，美空军进行了首架智能无人机“空中博格人”的试飞，标志着美军算法战进一步向实战化迈进。
无人战，以饱和数量攻击、体系攻防作战的低成本消耗战为指导，力求通过人机协同、群体作战模式，实现对敌防御体系全方位的态势跟踪、动态威慑和战术压制。2021年5月，以军在同哈马斯武装组织的冲突中使用人工智能辅助的无人机蜂群，在确定敌人位置、摧毁敌方目标、监视敌方动态等方面发挥了重要作用。2021年10月和2022年7月，美军在叙利亚西北部发起无人机定点空袭，分别击毙“基地”组织高级别领导人阿卜杜勒・哈米德・马塔尔和极端组织“伊斯兰国”领导人阿盖尔。
分布战，以人工智能无限指挥控制能力和全新电子战手段为依托，利用特种部队等浅脚印、低特征、快节奏的兵力，形成小股多群机动编队，以多向多域方式分散渗入作战区域，持续破击敌体系短板和链式依赖，增大其火力饱和攻击的难度。在这个过程中，实现“人在指挥、机器在控制”。近年来，美军相继启动“金色部落”“弹性网络分布式马赛克通信”等多个“分布式作战”科研立项。
融合战，依托网络量子通信等手段，构建抗干扰、高速率的“作战云”，以消除军兵种数据链互通、互联和互操作技术障碍，实现作战力量的深度融合。2021年，美联合人工智能中心研发的联合通用基础平台正式具备初始操作能力，将帮助美军打破数据壁垒，大幅提升数据共享能力。2021年在爱沙尼亚举行的北约“春季风暴”演习期间，英军运用人工智能技术，对各军种战场信息进行智能分析与自动化处理，提升了军种间的融合度，增强了联合指挥控制效能。（程柏华）
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