MXene涂覆的纱线可应用于新一代智能织物！
可洗涤、无需外部电源、基于织物的可穿戴显示模块（图片来源：KAIST)
弹性触敏纤维可作为人机接口使用（图片来源：北卡罗来纳州立大学）
然而，生产这些智能织物，或者说功能织物，实现我们想要的所有功能，同时又保留我们习惯的纺织品特征，并不是简单的任务。
创新
近日，美国德雷塞尔大学的两组研究人员找到了解决方案。其中一个研究小组领导着工业级功能织物生产技术的开发，另一个研究小组则是研究和应用目前强度最大、导电性最好的超级材料方面的先驱。
德雷塞尔大学功能织物中心领导着开发新型纱线和织物技术的研究。（图片来源：德雷塞尔大学）
他们改进了纺织品的一种基本原料：纱线，这种纤维让织物拥有特点、款式与触感。团队通过为这种纤维增添技术功能，将新功能编织到纺织品中，且不会损害其耐磨性。
（图片来源：德雷塞尔大学）
在一篇最近于《先进功能材料（AdvancedFunctionalMaterials）》期刊上发表的论文中，德雷塞尔大学工程学院教授YuryGogotsi博士和韦斯特法尔媒体艺术与设计学院副教授、德雷塞尔大学功能织物中心主任GenevieveDion为标准的纤维素基纱线涂上导电的二维材料“MXene”，创造出高度导电、耐用的纱线。
（图片来源：德雷塞尔大学）
技术
遇到挑战他们写道：“目前的可穿戴产品使用了传统电池，它们庞大笨重、舒适度差，并将设计上的局限性强加于最终产品。因此，开发具备柔性、电化学活性和机电活性、可被织成全织物的纱线，为大规模生产基于织物的设备提供了新颖、实用的见解。”
例如，美国得克萨斯大学达拉斯分校（UTD）与韩国汉阳大学的科学家领导的国际科研团队开发出的高科技纱线“Twistron”，可以在自身被拉伸或者扭转时产生电能。这种纱线由碳纳米管构成，本质上是一种超级电容。研究人员称，将这种碳纳米管纱线浸入电解液时，纱线可通过电解液本身来充电，无需外加电源或者外加偏压。
（图片来源：UTD）
德雷塞尔大学的团队报告称，导电纱线将导电性更好的材料融合到纤维中，通过标准的工业编织机织成电气性能一流的织物。这种功能与持久性的结合，在功能织物领域独树一帜。
（图片来源：德雷塞尔大学）
将织物转化为可穿戴技术的大多数尝试都采用了僵硬的金属纤维，它们改变了织物的质地和物理行为。采用银纳米颗粒、石墨烯及其他碳材料制造导电织物的其他尝试，不仅带来了环境问题，也无法满足性能要求。涂覆法，能成功地将足够的材料涂到织物基底上使其高度导电，但也会使纱线和织物太脆，以至无法承受正常的磨损。
Dion表示：“我们领域中最大的挑战就是，规模化地开发创新型功能纱线。这些纱线要足够结实，可集成到织物制造工艺中，并经得起洗涤。我们相信，处于实验阶段的任何新型导电纱线的可制造性都非常关键。导电纱线卓越的导电性能和电化学性能非常重要，但是能通过简单且可扩展的工艺制造，并具备合适的机械特性以整合到织物中，也同样重要。对于成功开发可像日常服装一样穿着的新一代设备来说，所有这一切都要考虑。”
获胜组合Dion过去一直是可穿戴技术领域的先驱，凭借她在时尚和工业设计领域的背景，为制造具有新技术功能的织物设计新的工艺。她的工作受到了美国国防部的认可。
美国国防部创建的美国先进功能织物联盟(theadvancedfunctionalfabricsofamerica，简称为affoa)，是一个非营利性的研究和发展联盟，由89所大学、制造商以及由麻省理工学院领导的非营利性组织组成。该联盟将利用纤维和纱线来探索和开展工作，用以集成电路、发光二极管、太阳能电池，最终创造出智能织物，这些智能织物将实现视觉、听觉、感觉、交流、储能、调温、监测健康以及改变颜色等功能。
Dion与二维导电材料领域的领军人物Gogotsi一起合作应对挑战，制造一种经得起编织、穿着和洗涤的导电纱线。
Gogotsi的研究小组是德雷塞尔大学团队的一部分，该团队于2011年开发出高度导电的二维材料“MXene”，并从那时起一直探索MXene的特性与应用。MXene是一种碳基、二维层状材料。其独特之处在于，能与液体（例如水和其他有机溶液）混合，同时保持导电性。
剥离的Ti3AlC2形成两层羟基封端MXene模型（图片来源：M.Kurtoglu）
他的团队曾演示通过合成混有水的MXene，无需任何添加剂或者表面活性剂，就可以创造出油墨和喷涂层。这表明它们天生就适合制造功能织物所用的导电纱线。
直接MXene油墨印刷的示意图（图片来源：参考资料【1】）
Gogotsi表示：“研究人员们一直在研究向纱线添加石墨烯和碳纳米管涂层，我们研究小组过去也研究过大量的碳涂层。但是，我们通过MXenes实现的高导电性，迄今为止一直没能通过碳涂层实现。这种导电性正接近银纳米线涂覆的纱线的导电性，但是在纺织工业中，由于溶解以及对环境的有害影响，银的使用被严格限制。此外，MXenes可以为织物增添电能存储、感知、电磁屏蔽以及许多有用的特性。”
由碳纳米管、MXene、聚合电解质交替组成的电磁屏蔽薄膜。（图片来源：纽约大学坦登工程学院）
由MXene喷涂而成的超薄天线（图片来源:德雷塞尔大学）
碳化钛MXene的基本形式就像一种黑色粉末，但它实际上是由仅几个原子厚的小薄片组成，并能以不同的尺寸进行制造。薄片越大，意味着表面积越大，导电性越好。因此团队发现，以较小薄片渗透单根纤维，然后以较大的MXene薄片涂层来涂覆纱线本身，可以提升纱线的性能。
用导电的MXene薄片涂覆纤维素纱线创造出一种高度导电且耐用的材料。（图片来源：德雷塞尔大学）
进行测试团队用三种普通的纤维素基纱线：棉花、竹子和亚麻布制造导电纱线。在工业编织机（这种编织机用于制造你将在这个秋天看到的大多数毛衣和围巾。）上将它们编织成全织物之前，他们通过浸涂工艺涂覆MXene材料，这是一种标准的染色工艺。
浸涂工艺（图片来源：德雷塞尔大学）
每种纱线被编织成三种不同的织物样本：单面汗布、半针距、双面布，以确保它们足够耐用，可适应任何织物，从紧密针织的毛衣到宽松针织的围巾。
下图所示：MXene涂覆的纱线通过编织成三种普通图案（单面汗布、半针距、双面布）的织物来接收测试，从而确定编织导电纱线的最佳配置。
（图片来源：德雷塞尔大学）
研究人员写道：“采用不同针型来编织MXene涂覆的纤维素基纱线，使我们可以根据不同应用来控制织物的特性，例如孔隙度和厚度。”
为了在新技术应用中将新线用于测试，团队编织了一些触敏织物，这种类型的织物正作为谷歌“提花计划”的一部分由李维斯和伊夫·圣罗兰开发。
（图片来源：德雷塞尔大学）
基于MXene的导电纱线不仅经受住了工业编织机的磨损，也经受住了一系列的测试，从而证明其耐用性。团队报告称，拉扯、扭曲、弯曲，并且最重要的是洗涤，都不会削弱纱线的触摸感知能力，即使是经过几十次的纺纱周期。
未来
但研究人员表示，采用涂覆MXene的导电纱线来制造这些特殊织物的终极优势在于，所有的功能都能无缝地集成到织物中。因此，你无需添加一个外部电池为可穿戴设备供电，也无需无线连接至你的智能手机，这些能量存储设备和天线可由织物制成。字面意义上说，这种整合是“缝”起来的，但实际上它却是以一种更加“无缝”的方式来实现这项技术。
他们写道：“导电纱线对于可穿戴应用来说是最精华的，因为它们经过设计，可在各种各样的技术领域中实现特定的功能。”
研究人员通过开发耐用的导电纱线，离生产具有各种功能并且时尚的可穿戴设备更近了一步。（图片来源：德雷塞尔大学）
采用导电纱线也意味着，通过编织工艺，种类更加繁多的技术定制和创新变得可能。论文作者们表示：“未来，通过改变纱线的类型、针型、活性物质装载以及介电层，带来更高的电容变化，织成的压力传感器的性能将得到进一步提升。”
Dion所在的功能织物中心的团队已经在一系列项目中将他们开发出的成果投入测试。
织物能量存储（图片来源：德雷塞尔大学）
这些项目包括与纺织品制造商ApexMills（汽车座椅和内饰的顶级生厂商之一）合作。Gogotsi表示，这项工艺的下一步将是调整涂布工艺，根据特殊用途向纱线添加适量的导电MXene材料。
Gogotsi表示：“通过这种MXene纱线，许多应用都变得可能。你可以想象用它制造汽车座椅，这样汽车就可以知道乘客的尺寸和重量，从而优化安全设置；织物压力传感器能在运动服中监测运动表现，或者织成地毯以帮助联网的房屋判断家中有多少人。你的想象力限制了你能想到的应用。”
关键字
智能织物、MXene、纱线参考资料
【1】ChuanfangZhang,LorcanMcKeon,MatthiasP.Kremer,Sang-HoonPark,OskarRonan,AndrésSeral‐Ascaso,SebastianBarwich,CormacÓCoileáin,NiallMcEvoy,HannahC.Nerl,BabakAnasori,JonathanN.Coleman,YuryGogotsi,ValeriaNicolosi.Additive-freeMXeneinksanddirectprintingofmicro-supercapacitors.NatureCommunications,2019;10(1)DOI:10.1038/s41467-019-09398-1
【2】http://dx.doi.org/10.1002/adfm.201905015
【3】https://drexel.edu/now/archive/2019/October/MXene-conductive-yarn/
【4】https://drexel.edu/now/archive/2019/April/MXene-inkjet-printing/
【5】https://drexel.edu/engineering/news-events/news/archive/2011/August/mxene-a-new-family-of-2-d-transition-metal-carbides-and-nitrides/
【6】https://drexel.edu/functional-fabrics/research/projects/返回搜狐，查看更多
光启技术新一代警用智能头盔促警用装备大升级
警用装备网讯： 在繁华的商业街头，混迹于人群中的犯罪嫌疑人早已无迹可循。突然，“超级战警”出现，他警觉地扫视着周遭环境，过往人流信息和行动轨迹同步显示在他的AR眼镜上。通过佩戴的摄像头，指挥中心实时掌握现场情况，并通过隐形对讲机随时下达指令。数十秒后，“超级战警”的头盔发出警报，犯罪嫌疑人随之落网。从发现案情到破案，整个过程不足十分钟。
在光启技术（002625.sz）发布的一则公告中，记者发现，上述电影中的未来场景仅需要一个警用智能头盔就能实现。
在这则《关于与上海市保安服务总公司签署战略合作框架协议有关进展的公告》中，记者看到，上海保安与光启技术全资子公司签订了《智能头盔采购合同》，这是光启警用智能头盔产品获得的首个批量订单，意味着光启海量目标追踪技术移动终端产品推向市场的重大突破。
“光启新一代警用智能头盔基于光启超材料技术和海量目标追踪技术，通过运用移动终端与云平台协同等新一代技术，让‘发现警情‘与’出警过程’实时同步，更精准地满足了公安业务的复杂性需求，极大解放了警力，提高了警务效率。”一位警用装备领域专家告诉记者，新一代警用智能头盔的诞生和落地应用，标志着光启在超材料警用装备领域实现了从0到1的突破，也标志着光启在将超材料军用电磁调制、军用雷达技术及超材料军用智能结构等军用尖端技术转民用上取得重大突破。”
“能追踪、会隐形”的光启
据了解，光启是一家军民融合领军企业，自成立以来，光启以国防应用需求为牵引，将实验室的超材料科学研究转化为工程实践，完成了超材料工业体系的构建，在世界超材料产业化竞争中抢占了先机，成为行业引领者。
在上月刚刚闭幕的第十二届中国国际航空航天博览会上，光启技术发布集隐身、传感、结构、承载于一体的新一代隐身技术。据业内专家介绍，传统隐身解决方案通常会涉及隐身涂料、电子设备、装备结构件制造三个行业，由于技术切割，造成隐身装备维护成本高昂、海量异构传感节点融合度欠缺、质量过大等困难。而光启的新一代隐身解决方案则将三个行业要解决的问题，整合在一块超材料中。“不要小看这块超材料，它由近百万种不同微结构的有序设计构成，能够让隐身装备的隐身性提升10-100倍的同时，重量却降低50%，全寿命周期综合成本降低50%。”
上述专家分析认为，光启新一代隐身技术对于传统技术最大的颠覆在于，“让武器装备实现隐身的同时，还能兼备探测、追踪功能。“可以说‘能追踪、会隐形’是光启核心优势，正是因为光启具备这样的独特优势，才能在将军用技术转民用上，实现创新突破，获得市场认可。”
图片说明：头戴新一代警用智能头盔的警务人员正在执勤（图片来自网络）
超材料穿戴式装备实现重大突破
据了解，光启是深圳乃至全国的科技创新典范，这次公告中提到的警用智能头盔是光启融合了超材料技术和军用探测、追踪等尖端技术的又一次创新尝试。
记者也注意到，在进博会期间，警方佩戴的头盔正是光启此次公告中提到的智能头盔。据相关人士透露，在展会期间，该头盔协助警务人员成功完成了人流疏导、交通管理、可疑人员识别等工作，并取得不俗成绩。
“这款警用智能头盔应该是海量目标追踪系统的前端之一。”一位业界专家告诉记者，在今年10月举办的安博会上，光启发布‘海量目标追踪系统’”时介绍，该系统由光电雷达、智能穿戴设备、无人机等前端设备，以及后端的超级智能引擎组成。可以推断，这款警用智能头盔通过连接后端的超级智能引擎，实现前端与云平台相互协作，能够在海量人群中自动搜索并追踪目标。
“因为具备自动搜索、扫描追踪、快速反应及移动终端与云平台协同等新一代技术特点，因此这款新一代警用智能头盔能实时锁定追踪目标，所以能从根本上解决‘发现警情‘与’出警过程’间鸿沟。”上述专家分析认为，这正是基于光启军用智能探测、追踪等核心技术，可以说，新一代警用智能头盔不仅标志着超材料穿戴式装备实现里程碑式突破，也标志着光启在促进警用智能装备升级的过程中，实现了军转民的重大突破。
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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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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]