AI赋能军用机器人：从训练场到战场的智能化革命

AI赋能军用机器人：从训练场到战场的智能化革命

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2024年2月，美军在对伊拉克和叙利亚境内超过85个目标进行空袭时，首次在实战中应用了计算机视觉等人工智能技术。这些技术源自美国防部2017年启动的马文（Maven）项目，能够自主识别物体，帮助美军从中东地区的敌对势力处寻找大量火箭发射器及其他威胁，显著提高了作战效率。

这一实战案例生动展示了AI技术如何赋能军用机器人，使其在复杂战场环境中发挥关键作用。事实上，这仅仅是当前AI与军用机器人融合发展的冰山一角。作为世界头号军事强国，美国正在全方位推进军用机器人的智能化升级，从无人机、无人车到军用机器人，从初期实验到定型生产，美军的智能化装备发展呈现出数量急剧增加、实战运用更加广泛、作战能力快速提升的趋势。

2024年，美军在智能化装备建设方面持续发力，已逐步形成贯穿“海、陆、空、天、电”五个作战域的智能化作战装备体系雏形。在装备建设方面，美军多个项目并举，多手段开发智能作战装备。

美国国防高级研究计划局（DARPA）启动任务化自主能力快速试验（REMA）项目，旨在研发即插即用的自主能力适配器，使商用现货的无人机能够应对高对抗电子战环境。该项目为期18个月，目前已授予多家公司研制合同，其中由Anduril公司和雷神公司负责无人机自主能力适配器，由Leidos、诺斯洛普·格鲁曼、SoarTech负责特定任务自主软件。

在空战领域，DARPA的“空战演进”（Air Combat Evolution，ACE）项目取得重大突破。2024年4月，该项目首次实现AI智能体驾驶的X-62A与有人驾驶F-16战机进行“阿尔法狗斗”（视距内空中交战）。美军称这是人工智能技术在航空航天领域取得的“世界首创”。这一突破不仅展示了AI在空战中的决策能力，更为未来人机协同作战奠定了重要基础。

美军不仅在装备研发上持续领跑，在实战应用和训练演习方面也不断推进智能化作战能力的提升。

在实战应用方面，美军将部分智能化装备投入实战进行检验，并根据实战情况不断完善装备性能。例如，美陆军第101空降师第2旅在联合战备训练中心展示了一款名为Shrike的新应用程序，该程序可在1分钟内基于少量信息识别目标，并发送开火命令，而这一流程在过去需要15分钟。

在训练演习方面，美陆军举行的“融合计划”大型演习中，开展了多项人机作战实验，使陆军未来部队与机器人高度集成，以大幅降低作战人员面临的风险。演习使用了240多项技术，重点是将人和机器整合到军种编队中，完成的工作包括：投掷机器人向对手阵地开火，为机动进入村庄的部队提供掩护；四足狗机器人在危险环境中开展侦察，使远处监视的士兵获取现场场景；配备扫雷索装置的地面机器人沿着敌方战线部署等。

面对美国在军用机器人领域的持续领跑，其他国家也在积极布局。以俄罗斯为例，其在军事智能化领域的发展同样值得关注。

2019年10月，俄罗斯总统普京签署总统令，批准了《2030年前国家人工智能发展战略》，并在俄政府数字发展委员会下成立了人工智能分委员会，具体指导国家发展战略的实施。在《2030年前国家人工智能发展战略》中明确了俄罗斯未来10年人工智能发展的基本原则、优先方向、目标、主要任务以及机制举措。从人工智能科学技术、软硬件和基础设施三个方面构建了人工智能技术体系框架及主要发展领域方向。

在军事智能化方面，俄罗斯军方出台了《2025年前未来军用机器人技术装备研发专项纲要》，并在新版五年国防计划《2021-2025年俄联邦国防计划》中明确提出发展具有人工智能元素的武器和设备。目前，俄罗斯正集中力量发展无人装备、智能导弹等智能化武器装备，其发展的主要方向包括图像识别、语音识别、自主武器系统与武器生命周期支持系统。在叙利亚战场上，俄罗斯已使用配备人工智能的地面军事车辆和无人水下航行器用于寻找未爆弹药。

AI技术与军用机器人的深度融合，正在重塑现代战争的面貌。从战场态势感知到直接交战，从辅助作战到主战力量，智能化武器装备正在改变战争的规则。

以美军为例，其智能化作战体系正在向人机混合智能体转变，指挥控制权将由人类独占向部分让渡给人工智能转变。在人工智能系统加持下，从传感器发现目标到开火耗时20秒，加上炮弹飞行时间60秒，无人机传回目标打击视频后进行毁伤评估大约10秒，总计是90秒，天地一体跨域杀伤链的闭合时间大大缩短。

然而，这一变革也带来了新的挑战。如何确保AI系统的安全性、可靠性，如何在人机协同中保持人的主导地位，如何应对敌对势力的电子战干扰，这些都是各国在推进军用机器人智能化过程中必须面对的问题。

可以预见的是，随着技术的不断进步，AI赋能的军用机器人将在未来战争中扮演越来越重要的角色。这不仅需要持续的技术创新，更需要在战略层面进行深入思考和布局。对于各国来说，如何在这一轮技术革命中占据有利位置，将是决定未来军事实力的关键因素。