无人系统对人工智能的需求

随着社会的进步与新一轮信息技术的快速发展，人们对无人系统的应用场景与自主能力需求越来越强烈。在民用领域，无人系统已经从在结构化环境程序式作业转变为在非结构化动态环境下自适应作业，如无人驾驶车所行驶的道路越发复杂动态多变，无人机能够自动规避环境动态障碍物等。在军用方面，无人系统已广泛应用于各种复杂场景与任务场合，如无人机群自主协同作战，AI战机等。要使得无人系统具备复杂场景下的自主作业能力，强烈依赖人工智能技术的发展。具体来说主要体现在以下两个方面。

（1）强泛化通用人工智能算法

目前，无人系统应用场景往动态非结构化方向发展，传统针对特定任务与样本所训练的算法难以适应新数据与任务需求，泛化能力弱、适应任务单一，使得无人系统只能够在特定限制条件下自主作业，难以赋予无人系统真正的智能性。因此，如果需要使得无人系统真正具有类人自主性，必须开发强泛化能力的通用人工智能算法。

（2）低功耗高性能边缘计算芯片

由于无人系统通常是移动作业模式，其只能搭载有限的能源设备，难以部署大规模计算设备/学习服务器，对一些依赖计算资源的算法需采取云端技术，这将大大依赖大宽带实时通信，给实际应用带来不便与挑战。而采用边缘计算或云边协同的计算方式可以有效解决这一困局。

发展现状

在人工智能技术创新的推动下，无人系统迎来了突飞猛进式的发展，以下仅从无人系统部分方面对人工智能的应用现状进行简要的概括。

（1）人工智能提升环境感知效率

环境感知旨在从复杂场景或图像中定位大量预定义类别的物体，是人工智能领域热门的研究方向，也是无人系统开展各项作业任务的基础。

（2）人工智能强化自主规划决策能力

规划决策旨在依据无人系统感知得到的动态环境信息，开展自主决策、路径规划等控制，使无人系统实现特定的作业任务。人工智能技术的迅速发展大大提升了无人系统规划决策的自主性，基于强化学习、深度强化学习等算法能够较好的解决无人系统的运动规划问题。

（3）人工智能增强多机协同能力

人工智能技术的迅速进展能大大提升无人作战系统的协同作战能力。基于AI 的智能化生态系统，以“能量机动和信息互联”为基础、以“数据计算和模型算法”为核心、以“认知对抗”为中心，多域融合、跨域攻防，无人为主、集群对抗，虚拟与物理空间一体化交互的智能化作战，已成为未来战争的主要形式。

（4）人工智能提升作战指挥体验

引入人工智能技术后，一方面指挥控制系统能够通过自然语言、手势、体势等多模态人机交流方式获取指挥官意图并给出拟人化反馈，大大提升了指挥效率；另一方面，利用人工智能技术能够弥补操作者在速度、注意力等方面的局限，加速“观察—调整—决策—行动”环路速度，协助指挥官做出正确指令。人工智能技术使得人机协作下的指挥控制能够适应未来战场上日益增大的信息流通规模和速度，让战场指挥转变为信息化的算法战争。

（5）类脑芯片实现人工智能算法实体化

数据、算法和算力是人工智能发展的三驾马车，大量传感器的引入为无人系统带来了海量的数据，人工智能技术的加持提升了无人系统感知与行动能力，而类脑芯片作为终端实现人工智能算法的载体，已成为人工智能技术创新的重要基础。

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