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无人机反制技术刍议

发布日期:2021-07-12我要投稿我要评论
在第五届世界无人机大会——无人机反制技术论坛上,国家安全防范报警系统产品质量监督检验中心(北京)、公安部特种警用装备质量监督检验中心实体防护及警用装备第三检测部副主任陆晓科针对低慢小航空器的防范和拒止,做了《无人机反制技术刍议》的主题演讲,主要内容如下:

  

  国家安全防范报警系统产品质量监督检验中心(北京)、公安部特种警用装备质量监督检验中心实体防护及警用装备第三检测部副主任陆晓科

  一、智能化嬗变

  自动化→智能化→自主化→集群化的发展趋势,带来面向认知、决策和涌现性等全新研制鉴定问题。上世纪后半叶的自动化,是按照规定的程序完成规定的动作,解放了人的体力。上世纪末的智能化,是根据给定的方案集和精确信息,自动优选并执行最佳方案,解放了人的重复性脑力。近十年来的自主化,则是根据原始数据依靠机器自身判断威胁态势,演化新规则和衍生新方案,通过自主认知和自主决策,解放了人的创造性脑力。而当前风头正劲的集群化,正是异构多自主系统通过自组织和自同步,实现协同作业,解放了人在实战环境下的合作交互困难。

  面向模糊不确定威胁的自主认知态势、复杂动态对抗环境的自适应决策以及多自主系统的集群作业样式,均是传统装备所不具备的能力,缺少对应的设计、试验鉴定、使用、培训、维护方法,迫切需要新型科学管理模式,应对自主性技术融入智能装备后所带来的挑战。

  

  智能装备(无人机、机器人、无人艇以及无人机 反制设备 )以快制胜正向近实时的方向发展,目的是永远比对手早一步做决策。从OODA博伊德理论分析, 无人机红方完成入侵时, 防御蓝方还在观察和判断, 逼迫决策慢的防御蓝方再次观察和判断, 过程中,红方又完成下一轮无人机攻击,使得决策慢的蓝方进入不了行动层面,最终出现“装备未动,敌机已到”的窘迫,也就是“OO”死循环,智能对抗特色:

  以多制胜。在空地多域对抗作战中,攻击方会设计出规避战术、攻击战术和编队协同战术的关键数据。防御方指导战斗人员完成任务,如只凭人员在地面心算,最多算一步,而智能装备可算三步。己方一举一动都在智能装备的“算计”之中,只能是处处被动挨打,此所谓“多算胜少算”。

  以精制胜。在精确定位导航制导过程,需要对诸多战术的参数进行精确计算,使得每个战术动作的操控点难于精准到位。没有智能工具支撑,面对陌生目标和陌生战场,凭经验,靠估算,要打准很难。此所谓“精算胜概算”。

  以体系制胜。利用人工智能将各类装备作战单元在时域、空域和频域上协调一致,串联成一部高速运转的对抗机器,将平台优势集成为反制体系优势,将信息优势转化为制胜优势。正所谓“夫未战而庙算胜者,得算多也。未战而庙算不胜者,得算少也”。

  实现完全的无人机自主性是一项革命性的科学技术挑战, 也造就持续更新、不确定的低慢小无人机入侵威胁,反制技术应不断抵御无人机技术的新进展。未来的入侵与反制冲突可能会让国家面临从未见过的东西——入侵方具备对等或接近对等的技术和威胁能力。

  新一代无人机反制系统应用一系列人工智能,软件平台或无人值守系统从防御全领域获取探测传感数据,将其转换为目标信息,并选择最佳的处置系统以在敏捷(例如<75s)响应任何给定的低慢小入侵威胁。

  未来恶意低慢小入侵将进入“秒杀”时代,快速、复杂、多变。无人机反制系统需要缩短探测、处置的环节时间,以无人值守方式实现“精确识别”“精准打击”,建立覆盖全面的目标样本数据库,甚至“抵前机动部署”才能获得抵御对手的决策及行动优势。

  实现快速反制作战的第一个关键是准确采集的目标信号数据,进行优先级排序,并移除多余的输入层。这一操作的效果是将指挥控制架构中不必要的层级扁平化,减少报告出错的可能性并缩短处理时间。

  之后,宜将这些数据集成到基于云的体系结构中,这一结构可在需要使用这些数据的指挥中心和组织梯次之间纵向和横向开放访问。重要的是,这一结构还必须能够容纳多个密级,并根据用户的身份授予访问权限,以打破当今在各个组织以及伙伴国之间存在的阻碍统一和协调响应的分割式孤岛。

  接下来,宜以全域共享目标监控图的形式展示数据,以显示对反制作战有用的信息。集成到可视化中的数据流不仅必须进行分层,而且还必须进行融合,以关联轨迹和报告,从而减少不确定性并提高评估速度。理想情况下,共用作战图具有多功能性,能够在一个框架内在各种可定制的视图之间进行切换。用户定义的可视化代替静态输出,允许作战人员选择他们所关注的数据来源,以及定制显示方式以实现最佳的理解和决策。

  在数字时代,基于丰富数据的机器分析需要复杂的用户友好可视化以优化决策。新一代的共用作战图原型宜基于数据(而非平台)来应用技术以满足指挥人员的新需求。共用作战图针对当前态势及其如何产生提供了丰富的认识,是目前为止大多数指挥控制改进工作的终点。为了确保应对当今以及未来威胁所需的决策优势,宜应用各种工具预测未来可能发生的情况并评估选择方案,先进的处理能力、机器学习和人工智能才可以将指挥控制提升到另一个层次。

  以快速移动目标为代表时敏目标具随机性和速变性,对指挥决策系统和反制系统提出了更高的要求。无人机反制系统宜充分发挥人和机器的智能,努力识别战场实体类别、敌我属性、行为动作、行为意图、行动发起地点、目的地点、预期行动效果、预计行动变化的演变趋势,辅助指挥员理解当前战场态势及其过去的演变历程和未来的变化趋势。一种智能防御无人机体系框架如下:

  

  二、防御目标

  

  目前,全球有近65个国家和地区拥有无人机装备,无人机作为一种典型的低慢小目标成为各国关注的焦点。依赖于先进的探测传感、监视平台、数据融合,以及人工智能(AI)分类和分析,无人机反制虽然能够为被保护空域提供一定程度的防御,但目前国内反制领域尚没有完美、彻底的防御方法。低慢小防御之困境部分源于无人机反制技术底层研究缺陷,只是采用简单的技术路线提取出低级的目标特征。面对不确定的、不安全、持续更新的无人机入侵威胁,同步加强防御方基础研究,提取高层次的威胁目标特征,无人机低空管控平台才能具备前瞻性的判断、及时采取措施突破精确性瓶颈,打破数据孤岛实现样本的深度学习壁障,才能形成完善的指标体系和落地规则。

  

  入侵威胁类别

  非恶意无人机飞行威胁

   非敌意无人机飞行威胁往往不受人为因素影响,其主要由无人机失控造成。测控通信是无人机能否根据飞手意图完成作业的关键,无人机飞行过程中如果出现数据链路中断,极易造成无人机失控并使得飞行状态不可预估从而成为被动非合作飞行目标。失控其轻微者后果通常导致无人机硬着陆,并可能对地面人员及设施造成安全危害,严重者将对空域其他飞行器的安全构成威胁,如民航飞机等。

  恶意无人机飞行威胁

  除了“意外错误”使用无人机而导致功能失序引发的风险,出于犯罪和恐怖目的使用无人机带来的风险是更危险的方面。

  快速、便宜,便于获得的无人机有能力飞越障碍物寻找目标,难以防范;它们的有效载荷能力、导航以及航程足以用于走私毒品、探查人口贩运路线,甚至攻击关键基础设施或大型公共集会。在过去的安保行动中,对于建筑物防护采取的措施例如有集中于建筑物周边防护以及入口控制。然而,无人机可以轻易越过这些障碍。特别是在体育盛会或者大集会活动中,如果恐怖组织寻求使用危险物品的话,相关人群面临这种袭击是很脆弱的。不仅仅是人群和建筑面对无人机恐怖袭击存在巨大的脆弱性,重点人物的护送和车辆运输也同样面临着相应的危险。

  军事对抗性无人机入侵

  军事对抗性反制技术用于防御敌方无人机的入侵;与军方作战的对手既有军事化组织,又包括恐怖分子、叛乱分子或准国家组织,他们使用的无人机包括消费级无人机;专用或改装后的无人机用于执行情报、监视和侦察(ISR)任务、充当杀手或瘫痪重要基础设施。

  2020年1月3日,美军MQ-9“死神”无人机精确猎杀了伊朗精锐特种部队“圣城旅”指挥人员卡西姆·苏莱曼尼,显露出无人机在强大作战体系支撑下的杀伤威力。

  “恶意”无人机威胁主要为可改装的轻小型类无人机,它们可用于执行侦察、监视、情报收集任务;考虑其加装危险品乃至武器的可能性,可能执行危险、恶意或不希望的行为。轻型和小型无人机由尺寸小、重量轻的机身组装而成,拥有较低的雷达反射面积,有助于其规避预警与探测。其有效载荷能力、导航以及航程足以用于走私毒品、探查人口贩运路线,甚至攻击关键基础设施或大型公共集会。技术的进步、可获取性和经济适用性使得轻小型无人机与投递设备相结合之后,就会构成对地面对象最为显着的威胁;同时,尺寸和后勤保障足以使其由很少的人员在陌生作战区域内放飞。

  部分“恶意”无人机的位置信息可通过其他合作渠道获得,比如目标通过无线电不断报告其自身精确的位置等。但越来越多的“恶意”无人机将以非合作方式,实施静默入侵飞行,其真实位置信息只能依赖反制设备直接探测。更先进的无人机具备自主控制飞行能力,可以根据特定的任务需要,事先规划好待飞行的航路和预定点的预定任务静默自主飞行、自主完成任务,而不依赖电子指纹的无线协议通讯,这些组合自主性强、隐蔽性好、成本低廉,其特征包括飞控模式、结构特性、载荷、飞行性能、电磁特性和声学特征等如表所示。

  非恶意无人机飞行威胁(探讨)

  未获批准或未按照批准的时间、空间、路线等计划放飞,在国家规定的禁飞期、禁飞区内放飞不具备资质、未经备案无人机以及放飞中违反有关安全管理规定,发生重大伤亡事故、造成重大财产损失、严重扰乱空管秩序或引发其他严重后果的有关无人机违规飞行行为,涉嫌危害公共安全。超过批准规格、性能或用途生产、销售无人机以及明知违法生产或将被用于非法目的而销售的有关违规制造、销售无人机行为, 涉嫌妨害社会管理秩序。违规在军事活动区、军事禁区或者军事管理区私自放飞或者未按批准的飞行计划放飞,影响军事秘密或活动、干扰战备训练、耗费战备资源的有关违规放飞无人机行为, 涉嫌危害国防利益。

  恶意无人机飞行威胁(探讨)

  用于偷窥、走私、恐怖袭击等,当恐怖分子、社仇人员等高危分子将无人机配置危险品、初级的爆炸物或者枪械后,改装后的无人机就具备危险品甚至武器的属性,可用来社会威胁或者作为攻击、谋杀、暗杀的“恶意”工具;应预防应用无人机进行这些投放危险品、恐怖袭击,其涉嫌导致实施恐怖活动等危害公共安全。

  三、监控手段

  无人机行政监管

  各国对民用无人机监控主要手段分为两种:行政监管、技术防范。我国无人机行政监管有注册管理:2017年5月,中国民航局航空器适航审定司发布的《民用无人驾驶航空器实名制登记管理规定》,要求2017年6月1日起,最大起飞重量250g以上(含250g)的无人机实施实名登记

  国家空中交通管理机构将统筹建立无人驾驶航空器综合监管服务平台,实施全国一体化无人驾驶航空器动态监管与服务。空中交通管理、民用航空、公安、工业和信息化等部门、单位根据各自职责采集无人驾驶航空器生产、登记、使用的有关信息,并依托无人驾驶航空器综合监管服务平台共享。出厂无人机宜具备唯一产品识别码、不具备经实名注册方可激活使用的功能;使用无人机需要经实名注册登记才能从事飞行活动的。

  

  我国无人机行政监管还将有运行管理:

  针对无人机引发的一系列安全性问题,民航局于2015年11月发布的《轻小无人机运行规定(试行)》,要求7kg以上以及7kg以下且超视距运行的无人机,实时联网接入无人机云系统,无人机云系统对侵入电子围栏的无人机具有报警功能。

  2017 年12 月,工信部出台《关于促进和规范民用无人机制造业发展的指导意见》,指出研究制定民用无人机数字身份识别规则、技术方案,实现“一机一码”;引导企业通过加装通信模块实现民用无人机可识别、可监视、可管理。通过对业务利益相关方的整合,预计实现对生产、使用、飞行的全面感知和管理,包括无人机生产备案、购买后实名登记、飞行前在线授权、飞行中实时数据上报/心跳保活/管制命令、飞行后数据报告/查询等,实现无人机各功能的协同工作,环环相扣,紧密连接政府管理部门、无人机云、无人机、无人机使用者和拥有者各个环节,在整体业务流程上保证安全性,防止异常数据和信令攻击。

  民用无人机合作属性

  主动应答技术

  全国一体化无人驾驶航空器动态监管要求出厂无人机宜具备唯一产品识别码、具备经实名注册方可激活使用的功能;使用无人机需要经实名注册登记才能从事飞行活动的。国家无人驾驶航空器综合监管服务平台通过扑捉产品识别码或一致性的电子指纹对各型低慢小消费级无人机以及专用无人机进行覆盖性识别,能够发挥对“恶意”无人机的辅助防范作用。

  无人机有关管控条例宜要求无人机传输与常规民用航空和海上交通相当的识别和定位信号。制造商为无人机配备应答器,这些应答器在单独的未加密射频上提供此信息。虽然这不会阻止对无人机的犯罪或恐怖主义滥用,但是如果管控到位,则不提供应答器信号的系统都可以归类为潜在过嫌疑“恶意”行为。同时,有关违规制造、销售无人机不得超过批准规格、性能或用途,生产、销售无人机,以及明知系违法生产或将被用于非法目的而销售的行为,以避免构成妨害社会管理秩序犯罪。(探讨)

  目前,集成无线电探测和无线电干扰技术的低空无人机防御软件系统能够实现自动探测识别、精准无线压制覆盖“非恶意”消费级无人机,为被保护空域提供一定程度的防御。

  飞行终止

  无人机在执行飞行过程中处于不安全状态或由于指挥失误而产生的潜在不安全状态时,即出现下述需启用飞行终止Autonomous Flight Stop的情况时,使无人机宜能够在规定距离(或时间)内终止原定飞行任务,进入预定终止工况;预防未获批准的放飞,未按照批准的时间、空间、路线等计划放飞,在国家规定的禁飞期、禁飞区内放飞,不具备放飞资质的放飞,未经备案放飞,以及放飞不适航的无人机或在放飞中违反有关安全管理规定,以避免发生重大伤亡事故、造成重大财产损失、严重扰乱空管秩序或引发其他严重后果的行为,从而避免构成危害公共安全。(探讨)

  无人机对一个内部产生或者无人机指挥员发出的信号响应失败;

  如无人机以潜在的逼近指定飞行范围的边界的方式偏离既定飞行轨迹;

  如无人机对人员、公共设备、地面或空中设施产生危险;

  如无人机上携带着机密设备决不能落入未经受权的个人手上;

  如确保己无用途或无法控制的无人机对后续操作产生干扰;

  如出于使用原因请求终止,例如不能回收到基地;

  如无人机系统健康监控系统探测到故障,将会导致其处于不安全状况。

  自主控制

  为了深入研究无人机自主性,2000年美国提出了AO(Autonomous Operations,自主作战)概念,它是由美国海军研究实验室(NRL)和美国空军研究实验室(AFRL)的传感器飞机项目组率先提出推广的。为了深入研究无人机的AO,AFRL又定义了自主控制等级(Autonomous Control Level:ACL) 的10个等级自主程度方面的水平。无人机自主控制等级应等价于有人驾驶飞机在不同任务条件下操作手的不同智能行为等级。如果无人机 10 级自主控制行为是由操作手来完成, 把这 10 级自主控制行为影射到人类神经智能控制系统的执行层、组织协调层、决策层三层递阶结构所支持的自主控制行为。

  人类应负责任地使用无人系统自主功能,保持对效力的准确判断,降到它失去控制可能性至最低;并限控无人系统被改装具备危险品的属性。同时,研制人员和操作者还应避免对AI期望过高,预防无人系统在面对意外情况或不断变化的环境时非常脆弱。研制人员特别应注重具有自主功能无人系统的作业可靠性和安全性,改进测试、评估、验证和验证程序,提升产品安全性和防范安全漏洞。

  当自主飞行的无人机进行AI任务时,宜确保有人员全程监控算法的决策。基于AI道德,不宜将人员从应用循环中撤出,特别是危险的作业场所。人工智能确定了无人机自主行为或任务时,然后需要有人说“同意,开始!”或“不行,终止!”。同时,为了防范加装危险品乃至武器,轻小型类无人机的改装、任务规划宜受控,以避免恐怖分子、社仇人员等高危分子应用无人机进行投放危险品、恐怖袭击行为实施恐怖活动、危害公共安全。(探讨)

  无人机反制技术刍议

  

  

  关键技术

  无人机反制将融合关键技术放在优先位置,配套(应用培训验证)功能一体化试验平台才能面对不确定的、不安全、持续更新的无人机入侵威胁,建立装备迭代演进与颠覆性创新。

  

  无人机低空管控平台中的集成频谱侦测和无线电干扰技术之反制系统能够具备自动探测识别、精准无线压制,适于反制覆盖“非敌意”和“意外错误”来袭无人机(主流消费级无人机等)。

  

  近年来的反制产品检测趋势

  

  单纯干扰设备(便携式和固定式)占比逐年减少,并实现系统融合。

  无线电探测干扰设备已成为应用的主流产品,其中有TDOA、AOA、协议破解( CRPC )技术。

  雷达探测设备数量和性能均有提升。

  诱骗设备数量增加、性能提升(功率可调)。

  精确识别,精准打击技术趋向成熟,可实现真正意义上黒白名单识别和打击功能。

  四、敏捷反制平台

  无人机反制系统的使命是获得并保持对辖区内所有域的控制,拥有目标特征的信息优势(保持姿态敏感、避免特征缺失) ,建立无人机入侵过程的绝对优势管控能力,以保障我方始终处于低慢小目标防御的主导地位。

  

  能力需求线分析基于任务使命,在明确主要入侵目标、威胁方向、对抗样式、对抗环境等要素的基础上,分析研究未来防御利益拓展对新型装备反制能力的需求。在以上研究基础上,鉴于低慢小目标入侵威胁复杂多变,要求无人机反制系统宜具有以下全天时、全天候、全方位、区域纵深的7种能力。

  无人机反制系统作战能力的形成取决于多个层次的因素:从最底层的关键技术发展水平,到组件级处置组件的性能,再到机动平台、系统的效能,并最终归结于无人机反制系统结构的合理配置以及处置运用。无人机防御包括利用、攻击、防护与管理(物理域和信息)环境以达成指挥目标的相互协调的所有无人机反制行动。

  

  快速演化的智能反制系统应可以让指挥人员“率先看到、率先作出决定、率先采取行动”,能够更快地摧毁入侵目标。构建安全、可靠、可信的低慢小无人机低空管控平台势在必行。

  

  

  指挥程序

  无人机低空反制起始于现场指挥员的意图和指导。指挥员宜根据上级意图、时间线、潜在不足和相关联的风险作出假设,指导反制队伍抵御无人机威胁。这些统筹协调包括专用的探测传感布设和特定的通信需求。规划宜为反制行动和协调友军空中行动建立作业规程,具体包括处置、空域管制、协调和分发合成空情图、空域协调、探测传感整合以及审查程序。

  无人机反制系统宜能快速接入和分享空中威胁告警信息及当前情报。空中威胁告警信息宜能通过预定渠道分发。威胁信息宜包含告警、威胁排序、威胁发射报告和威胁航向等。任务指挥系统的功能包括发送和接收任务命令、控制指令、更新规划、目标定位、空域冲突防止和审查等任务的语音和数据。具体如下:

  一体化或网络化探测传感生成入侵威胁的告警;

  机动至最佳的观测位置,建立并共享无人机反制监控态势图;

  实施对空观测行动,以探测和上报无人机平台威胁;

  确保与空域管制员和空勤人员的通信畅通,处置单位能为空域审核与识别提供支持;

  与指挥中心协调建制技术支援,含预警探测传感和无线干扰系统;建立即时无人机反制防御区。

  辅助指挥

  “敌意无人机飞行威胁”入侵将进入“秒杀”,宜基于人工智能技术,实现知识的学习和运用,提升敏捷指挥决策能力。无人机反制系统宜以目标监控态势图发布为轴线辅助指挥员理解现场态势,该目标监控态势图含以下内容:

  ①现场实体:识别现场实体类别、入侵威胁属性、行为动作、行为意图、行动发起地点、目的地点、预期行动效果、预计行动变化及实体间的相互关系及关系的演变趋势。

  ②现场环境:掌握现场环境(地形地貌、气象水文、光照温湿、风力风向、云雨雪雾、电磁频谱、交通运输、资源设施等)的变化,预测现场环境变化及其对处置行动的影响。

  ③处置局势:掌握了解反制兵力部署(类型、数量、位置)情况,估计区域兵力的行动能力,预测反制数量变化、能力变化。

  ④处置空间:识别现场上的各类区域,分析各类区域对处置行动的影响(二次伤害)。

  ⑤处置时间:掌握反制行动的关键时间点和进程(计划执行到哪一步、距离下一时间节点还有多久,当前行动持续时间、剩余时间),理解行动执行时间态势(哪些行动提前、按时、超时完成、哪些行动因时间推迟出现问题,哪些环节时间较为富余可以提前安排其他行动等),预测未来的时间态势。

  目标监控态势发布图

  内外多层级的防御规划、协调和整合后,无人机反制系统宜向指挥中心提供共用的无人机监控态势图。该态势图是基于探测传感系统、信息收集和分发规划发展而来,辅助“远程控制、精确打击、敏捷响应” ,至少包括以下内容:

  ①探测传感信息采集:探测传感能力来自于由雷达、频谱侦测、光学设备、音频等整合而成的一体化探测传感网络。

  ②传感信息融合:监控平台执行侦察和监视任务,信息融合后为指挥中心提供关键性情报、建制内无人机系统,其宜包含分发平台所在位置、周边的友军无人机飞行档案,以减少误伤的可能性。

  ③监控信息分发:分发是一项覆盖整个无人机防御区域的协调需求,致力于为指挥中心、防御方提供包括入侵目标尺寸、活动、方位、方向、时间和武器/危险品在内的信息。指挥中心发布告警、防空预警、空域管制措施和处置(权限)控制状态等信息发给所属单位。

  决策优势

  以快速移动目标为代表时敏目标具随机性和速变性,对指挥决策系统和武器系统提出了更高的要求。无人机反制系统宜充分发挥人和机器的智能,努力识别战场实体类别、敌我属性、行为动作、行为意图、行动发起地点、目的地点、预期行动效果、预计行动变化的演变趋势,辅助指挥员理解当前战场态势及其过去的演变历程和未来的变化趋势。一种智能防御无人机体系框架如下:

  

  安全预防

  智能装备(无人机、机器人、无人艇以及无人机 反制设备 )宜如下(梯次严酷)保持PNT信号或授时信号的健康运行(探讨) 。

  ①在全地形环境中,智能系统应保持PNT信号或授时信号的健康运行。

  在各种复杂的多域环境(最严酷场景)中,应用警用无人驾驶航空器测量系统、低空风速风向监测雷达、陀螺仪等检测仪器和设备,检验智能系统依托PNT ( Positioning;Navigation;Timing)信号的目标准确采集、基于云体系结构集成、全域共享目标监视图展示、指挥决策、过程终止的对应功能(含延时),判断AI规划或算法、机器分析学习能否健康运行:无法运行或失败、相对标准地形降级、无异常。

  ②在全气候环境中,智能系统应保持PNT信号或授时信号的健康运行。

  ③在机动过程中,智能系统保持PNT信号或授时信号的健康运行。

  ④电磁扰动时,即模拟实施射频电磁场辐射、静电放电等干扰(最严酷),智能系统应保持PNT信号或授时信号的健康运行。

  ⑤网络诱骗时,智能系统应保持PNT信号或授时信号的健康运行。

  智能化管理

  目前,针对自主系统的试验鉴定主要面临以下挑战:一是自主系统试验超出常规试验能力范畴。二是当前的试验方法和过程并不适用于测试具有自学习和自适应能力的软件。

  为了推动自主性技术发展提升作战能力,赢得未来智能化战争,有关规划宜在自主开发和测试、自主能力评估、计算方法、新应用领域、面向自主技术的开放系统体系结构以及自主技术集成和测试等6个领域,以应用自主和机器学习的最新进展(探讨) :

  1)自主开发和测试:寻求通过发展现有技术来解决机器学习神经网络和人工智能领域的自主问题;

  2)自主能力评估:为来自政府、学术界和工业界的算法提供中立的第三方评估;

  3)计算方法:聚焦于为冲突前沿的作战人员提供紧凑的计算解决方案;

  4)新应用领域:确定自主技术在情报、监视和侦察(ISR)领域最大的获益点;

  5)面向自主技术的开放系统体系结构:这将是未来自主系统的基本要素,将继续通过自主技术的集成和测试探索将自主技术加入更大型系统的新途径;

  6)自主技术集成和测试:寻求一种新方法将新的自主技术集成到更大系统中,用于实验室、实地和飞行测试。

  随着人工智能/自主系统技术的快速发展及其在公共安全领域的持续应用,智能化、自主化必将成为未来对抗的发展方向。

  

  

  

  

  

  人类应负责任地使用AI功能,保持对效力的准确判断,降到它失去控制可能性至最低。研制人员和操作者应避免对AI期望过高,预防AI系统在面对意外情况或不断变化的环境时非常脆弱,改进测试、评估、验证和验证程序,提升产品安全性和防范安全漏洞。

  来源:警用装备网

  转自:国际无人系统

 
本文链接:https://www.81uav.cn/uav-news/202107/12/73441.html
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