人工智能在航空領(lǐng)域的應(yīng)用

本刊編輯部

人工智能的發(fā)展與應(yīng)用稱為社會(huì)發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)。人工智能在數(shù)據(jù)采集、自主深度學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)作、智能輔助、先進(jìn)的人機(jī)組隊(duì)、多域作戰(zhàn)、意念控制等方向得到研究和應(yīng)用，值得高度關(guān)注。

美國(guó)咨詢公司總結(jié)人工智能關(guān)鍵軍事應(yīng)用

2018年10月3日，美國(guó)市場(chǎng)研究公司在其官網(wǎng)博客上發(fā)表文章，總結(jié)了2018年8項(xiàng)人工智能關(guān)鍵軍事應(yīng)用。該文認(rèn)為，人工智能技術(shù)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的地位變得越來(lái)越重要了。美國(guó)防部2017財(cái)年內(nèi)在人工智能、大數(shù)據(jù)和云方面的投入已達(dá)到74億美元。根據(jù)印度專業(yè)市場(chǎng)分析公司Marketsand Markets的研究，到2025年軍事領(lǐng)域的人工智能市場(chǎng)將增至188.2億美元。以下是該文歸納的人工智能技術(shù)在未來(lái)發(fā)揮功用的八個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。

作戰(zhàn)平臺(tái)

全球范圍內(nèi)不同國(guó)家的軍隊(duì)都在將人工智能技術(shù)融入他們陸基、?；?、空基和天基平臺(tái)中的武器和其他系統(tǒng)中去。

使用這些作戰(zhàn)平臺(tái)中具有人工智能能力的系統(tǒng)可以在減少對(duì)人類輸入依賴的情況下提高作戰(zhàn)系統(tǒng)的效能。它同樣可以使這些作戰(zhàn)系統(tǒng)在需要更少維修的情況下提升協(xié)同和作戰(zhàn)效能。人工智能技術(shù)同樣還被給予賦能自主和高速武器實(shí)施協(xié)同攻擊的厚望。

網(wǎng)絡(luò)安全

軍事系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)攻擊面前經(jīng)常變得脆弱不堪，這將導(dǎo)致保密軍事信息的丟失和軍事系統(tǒng)的損毀。然而配置人工智能能力的系統(tǒng)能夠自動(dòng)保衛(wèi)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)、程序和數(shù)據(jù)不被任何未授權(quán)行為干擾。

除此之外，人工智能技術(shù)賦能的安全系統(tǒng)可以記錄網(wǎng)絡(luò)攻擊的模式并開(kāi)發(fā)相應(yīng)的攔阻工具。

后勤與運(yùn)輸

人工智能技術(shù)將在軍事后期和運(yùn)輸中發(fā)揮重要作用。軍事行動(dòng)成功的基本要素之一就是物資、彈藥、裝備和部隊(duì)的快速運(yùn)送。

在軍事后勤與運(yùn)輸中使用人工智能技術(shù)可以降低運(yùn)輸成本，減少相關(guān)人員的工作量。它同樣可以使作戰(zhàn)部隊(duì)較為容易地檢測(cè)異常和快速預(yù)測(cè)零部件失效。

目標(biāo)識(shí)別

人工智能技術(shù)已經(jīng)被用來(lái)在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率。這些技術(shù)可以使防衛(wèi)部隊(duì)獲得關(guān)于潛在作戰(zhàn)區(qū)域的深度信息。除此之外，目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)能夠提高這些系統(tǒng)識(shí)別目標(biāo)位置的準(zhǔn)確率和精度。

戰(zhàn)場(chǎng)醫(yī)療保健

在交戰(zhàn)區(qū)域，人工智能技術(shù)可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)（ RSS，Robotic SurgicalSystems）和機(jī)器人地面平臺(tái)（RGP，Robotic Ground Platforms）相結(jié)合來(lái)提供遠(yuǎn)程手術(shù)支持和支撐撤退行動(dòng)。

作戰(zhàn)仿真與訓(xùn)練

仿真和訓(xùn)練是一個(gè)融合系統(tǒng)工程、軟件工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的多學(xué)科交叉領(lǐng)域。它旨在構(gòu)建計(jì)算機(jī)模型來(lái)幫助士兵熟悉作戰(zhàn)任務(wù)中所用到的不同武器系統(tǒng)。美軍在仿真與訓(xùn)練應(yīng)用方面的投資變得越來(lái)越多。

美國(guó)海軍和陸軍分別開(kāi)展了各自的作戰(zhàn)仿真分析，這促使了數(shù)個(gè)傳感器模擬仿真項(xiàng)目的啟動(dòng)。

危險(xiǎn)監(jiān)控與態(tài)勢(shì)感知

危險(xiǎn)監(jiān)控與態(tài)勢(shì)感知非常依賴情報(bào)、監(jiān)視與偵察行動(dòng)。ISR行動(dòng)可以為軍事行動(dòng)提供信息支撐。

執(zhí)行ISR任務(wù)的無(wú)人系統(tǒng)既可以被遠(yuǎn)程操控也可以預(yù)先設(shè)定路線。為這些無(wú)人系統(tǒng)配備人工智能能力可以幫助作戰(zhàn)人員提高危險(xiǎn)監(jiān)控和態(tài)勢(shì)感知能力。

具有人工智能能力的無(wú)人機(jī)可以在邊境地區(qū)巡邏，識(shí)別潛在的威脅以及向響應(yīng)部隊(duì)提供相關(guān)信息。因此，使用無(wú)人機(jī)可以加強(qiáng)軍事基地戒備，也可以提高作戰(zhàn)人員的安全性和效率。

數(shù)據(jù)處理

人工智能技術(shù)在快速高效處理大容量數(shù)據(jù)從而獲得有用信息方面尤其有效。人工智能技術(shù)能夠輔助提取和融合來(lái)自不同數(shù)據(jù)集的信息，還能夠獲取和歸納不同來(lái)源的信息集合。這一特點(diǎn)可以幫助軍事人員開(kāi)展模式識(shí)別和相關(guān)性分析等工作。

人工智能在軍用航空領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用

自2018年11月正式運(yùn)行以來(lái)，美國(guó)空軍創(chuàng)新中心（ AFWERX）始終將重點(diǎn)工作放在人工智能上。AFWERX首席運(yùn)營(yíng)官戴維·哈登表示，人工智能將以一種不可見(jiàn)的方式從根本上改變空軍的運(yùn)作方式，AFWERX正在采用迭代加實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)發(fā)展人工智能。

目前，AFWERX正在以下4個(gè)方面發(fā)展人工智能：

自主深度學(xué)習(xí)：分析大量數(shù)據(jù)集，以協(xié)助預(yù)測(cè)性分析或預(yù)警。

人機(jī)協(xié)作：使用人工智能幫助人類操作員更快、更好地做出決策。

智能輔助：簡(jiǎn)化流程并使流程自動(dòng)化，以有效地輔助各類人工操作。

先進(jìn)的人機(jī)組隊(duì)：人與無(wú)人系統(tǒng)協(xié)作工作。

（1）將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于維護(hù)E-3預(yù)警機(jī)

在最近完成的一項(xiàng)由AFWERX與五角大樓的國(guó)防創(chuàng)新單元（前稱為國(guó)防創(chuàng)新試驗(yàn)單元，DIUx）合作開(kāi)展的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，AFWERX的研究人員研究了E-3預(yù)警機(jī)（ AWACS）機(jī)隊(duì)10年的補(bǔ)給數(shù)據(jù)和5年的維護(hù)報(bào)告，最終發(fā)現(xiàn)計(jì)劃外例行維護(hù)中有29%的支出是可以節(jié)省下來(lái)的。該研究還確定了48個(gè)極有可能維護(hù)過(guò)度的部件，也就是說(shuō)，這些部件完全沒(méi)有必要進(jìn)行如此頻繁的更換。

美國(guó)空軍一直以來(lái)都希望通過(guò)人工智能來(lái)更好地預(yù)測(cè)維護(hù)需求，但直到最近才逐步具備支持這一能力的技術(shù)。這一深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目是AFWERX處理過(guò)的最棘手的人工智能項(xiàng)目，因?yàn)樗婕暗亩际欠墙Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和文本。

目前，AFWERX正在努力將該項(xiàng)目擴(kuò)展到其他機(jī)型，如F-16戰(zhàn)斗機(jī)和C-5運(yùn)輸機(jī)，同時(shí)努力實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合以便改進(jìn)算法能力。

（2）將人機(jī)協(xié)作技術(shù)應(yīng)用于飛行員訓(xùn)練

AFWERX正與空軍教育與培訓(xùn)司令部（ AETC）合作開(kāi)發(fā)空軍下一代飛行員培訓(xùn)項(xiàng)目，該項(xiàng)目利用人工智能輔助教官培訓(xùn)飛行員。在項(xiàng)目的初始測(cè)試中，“人工智能教練”觀察學(xué)生是如何學(xué)習(xí)的，然后提供實(shí)時(shí)建議，提醒學(xué)生哪里做得不正確。如果學(xué)生更喜歡通過(guò)圖形進(jìn)行學(xué)習(xí)或者更喜歡首先閱讀任務(wù)，那么“人工智能教練”可以為該學(xué)生生成個(gè)性化培訓(xùn)課程大綱。

一共25名學(xué)生參加了首次下一代飛行員培訓(xùn)項(xiàng)目課程，其中13名學(xué)員只花了原來(lái)一半的時(shí)間就完成了空軍飛行專業(yè)大學(xué)訓(xùn)練課程。AFWER×任務(wù)主管表示，該項(xiàng)目的下一階段目標(biāo)是更好地構(gòu)建數(shù)據(jù)以根據(jù)每個(gè)學(xué)生的需求定制模擬器想定，并改進(jìn)監(jiān)控學(xué)生訓(xùn)練表現(xiàn)的生物識(shí)別傳感器。此外，項(xiàng)目的第一階段已經(jīng)利用嵌入虛擬現(xiàn)實(shí)護(hù)目鏡中的眼動(dòng)追蹤傳感器來(lái)追蹤學(xué)生的眼球運(yùn)動(dòng)，指示學(xué)生是否專注于正確的事情。項(xiàng)目的第二階段希望能夠跟蹤體溫、排汗和心率作為學(xué)生壓力水平的指標(biāo)。

（3）將外骨骼技術(shù)用于輔助人員機(jī)動(dòng)

AFWERX的下一步方向是通過(guò)人工智能協(xié)助人類操作，智能外骨骼是其中一個(gè)嘗試。智能外骨骼類似于“鋼鐵俠”穿戴的裝備，需要算法和軟件來(lái)實(shí)時(shí)解釋所有外部傳感器數(shù)據(jù)，集成數(shù)據(jù)，然后再協(xié)助人類進(jìn)行操作。例如，原來(lái)需要5位空軍士兵才能完成軍需品搬運(yùn)任務(wù)，如果使用外骨骼，只需1位士兵就可獨(dú)立完成所有搬運(yùn)。

智能外骨骼通過(guò)支撐四肢的重量降低肩膀和手臂的壓力，能為士兵提供額外的動(dòng)力和機(jī)動(dòng)性，可使士兵具備大幅超出常人的負(fù)荷能力。照片中的外骨骼背心能夠?yàn)椴僮魅藛T減輕5-1引b（ 2.2 - 6.8kg）的負(fù)荷，幫助操作人員完成各項(xiàng)負(fù)重工作如飛機(jī)維護(hù)。

（4）將人機(jī)組隊(duì)技術(shù)應(yīng)用于多域作戰(zhàn)

AFWER×正在研究先進(jìn)人機(jī)組隊(duì)技術(shù)，包括將無(wú)人平臺(tái)無(wú)縫集成進(jìn)多域作戰(zhàn)中。空軍參謀長(zhǎng)David L Goldfein的三大優(yōu)先事項(xiàng)之一就是使空軍具備在多個(gè)域中同時(shí)作戰(zhàn)的能力。AFWERX已經(jīng)發(fā)出了一項(xiàng)多域作戰(zhàn)融合（ MDO Fusion）挑戰(zhàn)，旨在發(fā)現(xiàn)運(yùn)用人工智能促進(jìn)多域作戰(zhàn)概念的創(chuàng)新理念。

DARPA提升人工智能系統(tǒng)在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的適應(yīng)能力

當(dāng)前的人工智能（人工智能）系統(tǒng)通常用于執(zhí)行棋盤游戲和國(guó)際象棋等由嚴(yán)格規(guī)則定義的任務(wù)，其熟練程度超過(guò)世界級(jí)的人類玩家。然而，人工智能系統(tǒng)并不能很好地適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中不斷變化的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，包括敵軍的突然行動(dòng)、不穩(wěn)定的天氣以及陌生的操作地形。美國(guó)防預(yù)先研究計(jì)劃局（ DARPA）表示，為了使人工智能系統(tǒng)能夠在各種軍事應(yīng)用中有效地與人類合作，智能機(jī)器不僅需要在限制范圍內(nèi)執(zhí)行規(guī)定的解決方案，還需要關(guān)注任務(wù)的不可預(yù)測(cè)性和獨(dú)特性。為此，DARPA宣布了S人工智能L-ON計(jì)劃，該計(jì)劃旨在研究和開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)科學(xué)原理及通用工程技術(shù)和算法，使人工智能系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中正確有效地發(fā)揮作用。

該計(jì)劃將制定科學(xué)規(guī)則來(lái)量化和特征化開(kāi)放領(lǐng)域新事物，并創(chuàng)造人工智能系統(tǒng)對(duì)其作出反應(yīng)，這些人工智能系統(tǒng)將在選定的國(guó)防部域進(jìn)行演示和評(píng)估。現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)在發(fā)生重大和意外事件時(shí)無(wú)法適應(yīng)。與能夠吸取經(jīng)驗(yàn)并相應(yīng)調(diào)整行為的人類不同，機(jī)器直到接受再訓(xùn)練之前都將繼續(xù)應(yīng)用過(guò)時(shí)的解決措施。如果有足夠的數(shù)據(jù)，機(jī)器能夠很好地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推理，例如，對(duì)圖像進(jìn)行分類以進(jìn)行面部識(shí)別。DARPA在21世紀(jì)初推出的自動(dòng)駕駛汽車引發(fā)了自動(dòng)化交通工具的革命。大量數(shù)據(jù)支撐著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，但這些數(shù)據(jù)只能在道路規(guī)則已知的良好環(huán)境中發(fā)揮作用。對(duì)于在惡劣環(huán)境中不斷面對(duì)危險(xiǎn)形勢(shì)的軍事地面系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，生成龐大的數(shù)據(jù)集是不切實(shí)際的，自主軍事系統(tǒng)在空中和海上作戰(zhàn)則更為困難。

S人工智能L-ON計(jì)劃成功后將引導(dǎo)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)和適當(dāng)反應(yīng)，無(wú)需在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行重新訓(xùn)練。該計(jì)劃為人工智能系統(tǒng)奠定技術(shù)基礎(chǔ)，使機(jī)器能夠遂行軍事觀察、判斷、決策和行動(dòng)（ OODA）環(huán)過(guò)程，包括觀察情況、判斷觀察的內(nèi)容、制定最佳行動(dòng)方案然后采取行動(dòng)。

S人工智能L-ON要求開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)區(qū)分開(kāi)放領(lǐng)域中新事物的類型和等級(jí)，并開(kāi)發(fā)能夠在多個(gè)開(kāi)放領(lǐng)域中識(shí)別和應(yīng)對(duì)新事物的算法和系統(tǒng)。S人工智能L-ON計(jì)劃正在尋找機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)劃識(shí)別、知識(shí)表現(xiàn)、異常檢測(cè)、故障診斷和恢復(fù)、概率編程等多個(gè)人工智能子領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

DARPA人工智能項(xiàng)目將使部隊(duì)通過(guò)意念控制機(jī)器

美國(guó)國(guó)防預(yù)先研究計(jì)劃局（ DARPA）正在探索怎樣利用人工智能改進(jìn)將人腦和身體與軍事系統(tǒng)相連的技術(shù)。近期發(fā)布的智能神經(jīng)接口項(xiàng)目（Intelligent Neural Interfaces）尋求將人工智能技術(shù)植入神經(jīng)接口，幫助人控制和感知遠(yuǎn)程機(jī)器，并與之交互，讓機(jī)器成為人身體的一部分。神經(jīng)接口可讓人控制假肢，將人的思想轉(zhuǎn)變?yōu)槲谋?，并可讓人通過(guò)意念控制無(wú)人機(jī)。

大腦一直在接收身體內(nèi)各種神經(jīng)傳輸?shù)母兄畔?，但是一條神經(jīng)可以傳輸?shù)母杏X(jué)有許多。參與該項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)將構(gòu)建可在人體內(nèi)觸發(fā)“人造信號(hào)”的人工智能神經(jīng)接口，例如，可在不接觸熱源的情況下感受灼燒或在沒(méi)有物理接觸的情況下感受觸感。這種系統(tǒng)將與軀干上部連接，并可實(shí)現(xiàn)主神經(jīng)承載信息的最大化。

研究人員開(kāi)發(fā)神經(jīng)接口面臨的最大挑戰(zhàn)之一是讓傳感器始終與大腦的正確部分相連。由于大腦一直處于獲取和丟失神經(jīng)元的狀態(tài)，因此機(jī)器需要經(jīng)常校準(zhǔn)以應(yīng)對(duì)神經(jīng)連接的變化。該項(xiàng)目將從兩個(gè)方向開(kāi)展工作：一是構(gòu)建人工智能算法，利用人工智能技術(shù)對(duì)神經(jīng)接口進(jìn)行訓(xùn)練，讓接口自動(dòng)感知神經(jīng)連接變化并在神經(jīng)元丟失、增加或腦機(jī)連接出現(xiàn)干擾時(shí)做出調(diào)整;二是探索克服神經(jīng)接口局限性的方法，即探索人體原理。

智能神經(jīng)接口項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)可獲得最多100萬(wàn)美元的資助，有18個(gè)月的時(shí)間構(gòu)建原型系統(tǒng)。該項(xiàng)目隸屬DARPA第三代人工智能項(xiàng)目——人工智能探索倡議，DARPA將在未來(lái)5年對(duì)該倡議投資20乙美元，以構(gòu)建具備推理和背景理解能力的人工智能工具。

美海軍尋求在6代機(jī)上應(yīng)用人工智能以應(yīng)對(duì)2030年威脅

美國(guó)海軍下一代空中優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目尋求開(kāi)發(fā)第6代艦載戰(zhàn)斗機(jī)以應(yīng)對(duì)2030年之后的戰(zhàn)場(chǎng)威脅。目前，該項(xiàng)目已經(jīng)完成了概念開(kāi)發(fā)階段，正在開(kāi)展機(jī)身、瞄準(zhǔn)系統(tǒng)、人工智能傳感器、新型武器、電子戰(zhàn)系統(tǒng)和發(fā)動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)工作。未來(lái)，第6代戰(zhàn)機(jī)將與F-35戰(zhàn)斗機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)，并將替代F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)。

美國(guó)海軍預(yù)計(jì)今年完成備選方案分析，以衡量利用近期新技術(shù)對(duì)當(dāng)前裝備進(jìn)行升級(jí)與等待成熟度較高的下一代系統(tǒng)出現(xiàn)后再研發(fā)第6代戰(zhàn)機(jī)之間的利弊。

在升級(jí)當(dāng)前武器裝備方面，海軍已經(jīng)成功將F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)的服役時(shí)間延長(zhǎng)。通過(guò)一系列升級(jí)，F(xiàn)/A-18的飛行時(shí)間已由原計(jì)劃的6000h延長(zhǎng)至8000h，并有望延長(zhǎng)到10000h。F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)升級(jí)項(xiàng)目包括新型導(dǎo)航技術(shù)、電子內(nèi)存設(shè)備、任務(wù)計(jì)算機(jī)、安裝在頭盔上的提示系統(tǒng)、電子掃描陣?yán)走_(dá)和紅外搜索與跟蹤（ IRST）傳感器。紅外搜索與跟蹤被動(dòng)傳感器可提供更好的目標(biāo)瞄準(zhǔn)能力，并且不會(huì)發(fā)射信號(hào)，因此可免遭敵軍的電子戰(zhàn)攻擊。

在第6代戰(zhàn)機(jī)研發(fā)方面，航空業(yè)開(kāi)發(fā)商正在設(shè)計(jì)具有新型隱身結(jié)構(gòu)的第6代戰(zhàn)機(jī)原型，并設(shè)法應(yīng)用人工智能、小型化遠(yuǎn)程傳感器、目標(biāo)瞄準(zhǔn)和具有較高自主等級(jí)的無(wú)人機(jī)等技術(shù)。可保證未來(lái)幾十年作戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)的隱身或人工智能等下一代成熟技術(shù)的出現(xiàn)時(shí)間尚不確定，需要繼續(xù)等待，但未來(lái)技術(shù)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的某些關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)有了實(shí)質(zhì)性的突破。

由于當(dāng)前的傳感器、航電系統(tǒng)和武器系統(tǒng)越來(lái)越依賴人工智能技術(shù)，如果采用升級(jí)當(dāng)前裝備的方案，未來(lái)需要更新人工智能算法并提高處理速度以改善戰(zhàn)斗機(jī)作戰(zhàn)性能。如果采用開(kāi)發(fā)6代機(jī)的方案，則需要使用人工智能的智能傳感器和新型人工智能算法。由此可見(jiàn)，不管采用哪種方案，海軍的未來(lái)戰(zhàn)斗機(jī)都需要人工智能，人工智能將為未來(lái)各種技術(shù)的進(jìn)步提供框架。

集成到機(jī)身的智能傳感器可在幾毫秒內(nèi)收集、分析和組織大量作戰(zhàn)信息，由于沒(méi)有外部天線、吊艙或結(jié)構(gòu)化陣列，因此不會(huì)增加飛機(jī)被雷達(dá)探測(cè)到的概率。

同時(shí)，傳感器探測(cè)范圍的擴(kuò)大，共享數(shù)據(jù)量和遠(yuǎn)程連接的大幅度增加將為空中作戰(zhàn)帶來(lái)空前的優(yōu)勢(shì)。融人人工智能算法的超遠(yuǎn)程傳感器和武器將使作戰(zhàn)更加分散化，并可減少部隊(duì)的線性交戰(zhàn)次數(shù)，智能傳感器與武器平臺(tái)組成的網(wǎng)絡(luò)可有效提升目標(biāo)瞄準(zhǔn)能力，并減少傳感器到武器的信息傳輸時(shí)間。未來(lái)的作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)需要采用分層結(jié)構(gòu)，僅為用戶提供所需的信息，并且需要應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)降級(jí)情況的備用架構(gòu)。

通過(guò)使用先進(jìn)人工智能算法和實(shí)時(shí)分析技術(shù)，高速計(jì)算能力可解決大量ISR數(shù)據(jù)的聚合、分析和組織問(wèn)題，可快速識(shí)別和分發(fā)與作戰(zhàn)相關(guān)的關(guān)鍵時(shí)刻或事件，從而建立優(yōu)先事項(xiàng)并縮短人的決策周期。人工智能算法可整合新的信息，并即刻與存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，無(wú)需人干預(yù)既可得出有依據(jù)的決策。此外，人工智能和人機(jī)界面交互能夠執(zhí)行耗時(shí)或較難的信息分析任務(wù)，從而減輕人的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，可保證人能夠利用大規(guī)模數(shù)據(jù)池，并在指揮與控制鏈中擔(dān)任最終決策者的角色。

俄羅斯計(jì)劃于2019年中推出人工智能路線圖

據(jù)Defense One網(wǎng)站1月8日?qǐng)?bào)道，俄羅斯正開(kāi)始為其人工智能研發(fā)工作提供資金和后勤支持。同時(shí)，俄羅斯也在為其國(guó)家人工智能技術(shù)研發(fā)的路線圖草案添加細(xì)節(jié)、截止日期和專項(xiàng)資金等內(nèi)容，并希望能在2019年年中公布路線圖最終版本。這份路線圖新建了一系列項(xiàng)目，它們將幫助確定并清除端到端技術(shù)研發(fā)過(guò)程中的阻礙，預(yù)測(cè)俄羅斯的人工智能市場(chǎng)需求。另外，該新文件將為俄羅斯大型國(guó)家項(xiàng)目“數(shù)字技術(shù)”打下基礎(chǔ)，

目前看來(lái)，俄羅斯似乎正在增加人工智能研發(fā)工作的資金量。在2017年晚些時(shí)候，俄羅斯政府曾計(jì)劃在2020年前投入4.19億美元（280乙盧布）。但在2018年10月，對(duì)于“數(shù)字技術(shù)”項(xiàng)目2019 - 2021年規(guī)劃的新版本指出，需要投入的金額可能為之前規(guī)劃的兩倍：2.87億美元用于一流的研究中心和初創(chuàng)企業(yè)，1.45億美元用于研發(fā)產(chǎn)品、服務(wù)和平臺(tái)，2.87億美元用于已基本準(zhǔn)備就緒的技術(shù)。

2018年3月，俄政府召開(kāi)會(huì)議，鼓勵(lì)私人企業(yè)和組織與多個(gè)政府機(jī)構(gòu)在人工智能方面加強(qiáng)合作。此次會(huì)議由俄國(guó)防部、俄科學(xué)院和教育與科學(xué)部組織，俄國(guó)防部長(zhǎng)也呼吁加強(qiáng)公私合作。他還補(bǔ)充說(shuō)，人工智能將會(huì)幫助俄羅斯在網(wǎng)絡(luò)空間中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，并贏得信息戰(zhàn)。此次會(huì)議中還產(chǎn)生了人工智能路線圖草案，其中列出了一些建議可以進(jìn)行的公私合作，也標(biāo)注了一些關(guān)鍵的研發(fā)步驟。路線圖建議中包括了建立人工智能和大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、建立國(guó)家人工智能訓(xùn)練和教育系統(tǒng)、全球監(jiān)控人工智能發(fā)展、建立國(guó)家人工智能中心及其他想法。

俄羅斯新的“數(shù)字技術(shù)”計(jì)劃是由政府行政部門制定的——它的作者來(lái)自俄羅斯科學(xué)院系統(tǒng)編程學(xué)院、語(yǔ)音技術(shù)中心、莫斯科物理學(xué)與技術(shù)學(xué)院、圣彼得堡國(guó)立信息技術(shù)機(jī)械與光學(xué)大學(xué)（ITMO）、俄羅斯創(chuàng)業(yè)公司、俄羅斯國(guó)家核電公司、俄羅斯通信運(yùn)營(yíng)商MTC和俄羅斯最大的移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商。盡管俄羅斯國(guó)防部是201 8年3月初稿的關(guān)鍵促進(jìn)者之一，但新公布的路線圖計(jì)劃卻并未公開(kāi)提及國(guó)防部，而是提到了在2018年3月和現(xiàn)在都有參與的兩個(gè)關(guān)鍵機(jī)構(gòu)——俄羅斯先期研究基金會(huì)和俄羅斯科學(xué)院。

如今很明確的一點(diǎn)是，俄羅斯正開(kāi)始為其國(guó)家人工智能研發(fā)計(jì)劃提供資金和后勤支持。無(wú)論情況如何，2019年都將會(huì)在國(guó)家層面給出具體的國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展工作指南，從而產(chǎn)生一定結(jié)果。人工智能是俄羅斯國(guó)家研究中最令人感興趣的領(lǐng)域之一，因而，這份路線圖最終很有可能會(huì)獲得通過(guò)。國(guó)家科技與研發(fā)機(jī)構(gòu)也應(yīng)該注意到了這一點(diǎn)。

人工智能在民用航空領(lǐng)域的應(yīng)用研究

日前，飛機(jī)制造商和航空公司正在投入重要的資源將人工智能技術(shù)用于從駕駛艙到客戶體驗(yàn)的各種應(yīng)用中。

商用飛機(jī)上人工智能的應(yīng)用研究

自動(dòng)化系統(tǒng)多年來(lái)一直是商用航空關(guān)注的領(lǐng)域。由于采用了電傳操縱控制和自動(dòng)飛行系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能技術(shù)正在承擔(dān)駕駛艙中機(jī)組成員的工作量，甚至可以成為另一個(gè)副駕駛。最初為無(wú)人機(jī)安全開(kāi)發(fā)的廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視（ ADS-B）系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于有人駕駛飛機(jī);開(kāi)發(fā)中的機(jī)動(dòng)特性增強(qiáng)系統(tǒng)（ MCAS）使用傳感器數(shù)據(jù)根據(jù)飛行條件自動(dòng)調(diào)整飛機(jī)的控制面，在必要時(shí)對(duì)飛機(jī)操縱特性進(jìn)行補(bǔ)償，從而提高安全性。

在現(xiàn)代客機(jī)上，機(jī)器學(xué)習(xí)有大量數(shù)據(jù)可以發(fā)掘：空客推出的雙發(fā)寬體飛機(jī)A350XWB擁有約5萬(wàn)個(gè)傳感器，每天收集的飛行和性能數(shù)據(jù)總計(jì)超過(guò)2.5TB。人工智能可以通過(guò)多種方式利用這些數(shù)據(jù)。

目前，空客正致力于一些項(xiàng)目，減少飛行員的認(rèn)知負(fù)荷和由此產(chǎn)生的認(rèn)知疲勞。這意味著機(jī)組人員可以花更多的時(shí)間處理整個(gè)飛行策略和任務(wù)，花更少的時(shí)間處理飛機(jī)駕駛等的小事情。其中一個(gè)例子是空客飛機(jī)上一種稱為跑道超限保護(hù)（ ROPS）的功能選項(xiàng)。ROPS是個(gè)軟件，計(jì)算飛機(jī)進(jìn)近速度和重量，將得到的物理模型與公布的跑道長(zhǎng)度和當(dāng)?shù)氐奶鞖膺M(jìn)行比較。如果檢測(cè)到不安全的情況，系統(tǒng)會(huì)廣播“跑道太短”的訊息。ROPS還可計(jì)算最佳的進(jìn)近下滑道或軌跡，幫助滑行、起飛和其他飛行操作。

空客公司利用人工智能的另一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域之一是研發(fā)自動(dòng)駕駛飛行器和空中出租車，旨在為城市地區(qū)的人們提供交通服務(wù)。此外，在客機(jī)的飛行員因機(jī)艙壓力下降而失去意識(shí)時(shí)，人工智能就大有用場(chǎng);在高壓情況下，人工智能可以比人類更快地做出更佳的決策。

空中交通管制（ATC）通信是所有飛行的關(guān)鍵。然而，許多對(duì)話都是重口音的英語(yǔ)，這使得飛行員和管制員難以相互理解。為此，空客公司啟動(dòng)了公開(kāi)競(jìng)賽項(xiàng)目人工智能Gym。人工智能Gym的目標(biāo)是完整轉(zhuǎn)譯ATC音頻，并從音頻中提取飛機(jī)呼號(hào)以便進(jìn)行會(huì)話跟蹤和警報(bào)。人工智能Gym項(xiàng)目使空客能夠利用外部專業(yè)知識(shí)，發(fā)現(xiàn)人工智能的一些潛在用途。

航空公司利用人工智能技術(shù)提升運(yùn)營(yíng)能力

在飛行安全問(wèn)題上，航空公司嚴(yán)重依賴飛機(jī)制造商。然而，航空公司不僅僅指望人工智能協(xié)助駕駛艙，還希望機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能幫助航空公司簡(jiǎn)化地面運(yùn)營(yíng)，并盡可能為客戶提供輕松無(wú)縫的旅行體驗(yàn)。

美國(guó)聯(lián)合航空公司正在對(duì)后端數(shù)據(jù)（如從客戶、維護(hù)日志、員工工作日志和飛行中收集的數(shù)據(jù)）進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以提高業(yè)務(wù)能力。2018年9月，美聯(lián)航和Palantir Technologies宣布建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，部署Palantir Foundry.將之作為美聯(lián)航的中央平臺(tái)，整合公司關(guān)鍵業(yè)務(wù)部門的不同平臺(tái)數(shù)據(jù)。

美聯(lián)航還在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)幫助調(diào)度飛行。這需要考慮所有相關(guān)變量，如派遣機(jī)組人員（基于休息時(shí)間和適當(dāng)?shù)臋C(jī)組人員飛機(jī)認(rèn)證）、飛機(jī)燃料和操作限制、飛機(jī)座位容量等。在這樣復(fù)雜的決策過(guò)程中，往往必須在25min內(nèi)根據(jù)屆時(shí)可用的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算并作出決定。

Palantir與空客公司合作創(chuàng)建了航空數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Skywise，為小型航空公司提供訂購(gòu)服務(wù)，其中包括減少飛機(jī)計(jì)劃外維護(hù)的工具。航空公司還同GE-起，將飛機(jī)傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榛跈C(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)，以推動(dòng)GE噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)。美聯(lián)航使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能遠(yuǎn)不止用于維護(hù)和飛機(jī)時(shí)刻表的管理。美聯(lián)航的機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用150個(gè)不同的客戶和航班數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)時(shí)確定在購(gòu)買或登錄點(diǎn)將哪個(gè)特定產(chǎn)品呈現(xiàn)在客戶面前。該系統(tǒng)考慮了乘客以前的購(gòu)買、偏好、目的地和活動(dòng)等事項(xiàng)，為客戶提供各種選擇，包括航班選擇、座位升級(jí)、里程購(gòu)買和優(yōu)先訪問(wèn)權(quán)等。

其他航空公司正在采用其他形式的人工智能來(lái)減少航空公司員工的工作量。如面部識(shí)別技術(shù)現(xiàn)在用于加快機(jī)場(chǎng)的登機(jī)手續(xù)。達(dá)美航空公司是第一個(gè)部署此流程的航空公司，加快了乘客登機(jī)時(shí)間近10min。該系統(tǒng)目前用于國(guó)際航班的登機(jī)手續(xù)和行李托運(yùn)，達(dá)美預(yù)計(jì)2019年將業(yè)務(wù)擴(kuò)展至國(guó)內(nèi)航班。

預(yù)防未來(lái)災(zāi)難的發(fā)生

基于人工智能的分析最重要的用途之一是在災(zāi)難發(fā)生之前識(shí)別出飛機(jī)的安全風(fēng)險(xiǎn)，例如印尼獅航610號(hào)航班墜毀事件，飛行前自動(dòng)控制系統(tǒng)發(fā)生故障可能標(biāo)志著存在重大的安全問(wèn)題。位于硅谷的美國(guó)國(guó)家航空航天局（ NASA）的艾姆斯研究中心的一個(gè)項(xiàng)目重點(diǎn)就是識(shí)別商業(yè)航空事故數(shù)據(jù)中預(yù)示飛機(jī)存在潛在系統(tǒng)性大問(wèn)題的“異常運(yùn)行”。

NASA已經(jīng)對(duì)異常檢測(cè)和事件先兆識(shí)別相關(guān)的算法進(jìn)行了初步開(kāi)發(fā)，并開(kāi)始收集該領(lǐng)域?qū)＜业姆答仭Ｄ壳癗ASA正在為聯(lián)邦航空管理局的分析合作伙伴Mitre開(kāi)發(fā)一種用于飛機(jī)數(shù)據(jù)安全性分析的系統(tǒng)。Mitre是聯(lián)邦政府資助的研究和開(kāi)發(fā)中心，運(yùn)行一個(gè)名為航空安全信息分析和共享（ ASIAS）項(xiàng)目，目的是在NASA、FAA、國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì)、飛機(jī)制造商和50多家航空公司之間建立一個(gè)安全數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟。航空公司將其航班記錄數(shù)據(jù)的一些子集上傳給Mitre，后者執(zhí)行分析后提供潛在問(wèn)題的反饋。

人工智能已嵌入航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)全流程

人工智能是信息化時(shí)代進(jìn)一步發(fā)展的新興科技，航空發(fā)動(dòng)機(jī)則是傳統(tǒng)工業(yè)“皇冠上的明珠”。近日，國(guó)際發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)軍企業(yè)通用電氣全球副總裁柯林·帕里斯宣稱，人工智能已經(jīng)嵌入通用電氣航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)全流程。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)是結(jié)構(gòu)復(fù)雜的鋼鐵實(shí)體，人工智能的核心則是一串串程序代碼。一種名為“數(shù)字孿生”的技術(shù)可將發(fā)動(dòng)機(jī)裝進(jìn)“計(jì)算機(jī)”，通用電氣先利用“數(shù)字孿生”技術(shù)為航空發(fā)動(dòng)機(jī)構(gòu)建一個(gè)數(shù)字“雙胞胎”，再與人工智能算法結(jié)合形成“智能模型”。一方面，該模型可輔助工程師優(yōu)化航空發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)方案：智能“設(shè)計(jì)師”可先提供4-5個(gè)設(shè)計(jì)方案，工程師再?gòu)闹袚駜?yōu)。另一方面，該模型還能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)故障，如壓縮機(jī)受損或涂層腐蝕受損等，優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)檢測(cè)頻率。

在發(fā)動(dòng)機(jī)的制造上，既可以通過(guò)智能制造技術(shù)直接提高生產(chǎn)速度，例如，借助機(jī)器視覺(jué)技術(shù)控制熱障涂層噴涂;又能使用智能算法優(yōu)化生產(chǎn)線設(shè)計(jì)方案以達(dá)到最高的效率。在發(fā)動(dòng)機(jī)的使用和維護(hù)上，則使用智能算法優(yōu)化航空發(fā)動(dòng)機(jī)使用方案，以最少的燃油達(dá)到最大的效率，同時(shí)利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)失效或斷裂的部件。此外，通用電氣還研發(fā)了一種智能機(jī)器人，用于葉片涂層的檢測(cè)和修補(bǔ)。

柯林·帕里斯指出，人工智能對(duì)傳統(tǒng)航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)起到了顛覆性作用。智能檢測(cè)技術(shù)將傳統(tǒng)的發(fā)動(dòng)機(jī)葉片檢測(cè)時(shí)間從20h縮短到20min，并大大節(jié)約了人力，避免了人員操作誤差。截至2017年，通用電氣已經(jīng)進(jìn)行了數(shù)百萬(wàn)個(gè)“數(shù)字孿生”項(xiàng)目，幫助公司節(jié)約了數(shù)千萬(wàn)美元成本。

柯林·帕里斯表示，新型航空發(fā)動(dòng)機(jī)是未來(lái)通用電氣主要聚焦領(lǐng)域之一，公司計(jì)劃未來(lái)20年在航空發(fā)動(dòng)機(jī)和燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)業(yè)投資2100乙美元，而積極應(yīng)用人工智能技術(shù)有望給公司帶來(lái)更大利潤(rùn)。同時(shí)，通用電氣將與英特爾、英偉達(dá)等公司深化合作，開(kāi)發(fā)新的智能軟件和硬件。