當(dāng)前，大模型技術(shù)發(fā)展迅猛。廣泛輻射民用領(lǐng)域的同時(shí)，大模型的軍事價(jià)值也日益凸顯。支撐現(xiàn)代軍事行動(dòng)的數(shù)據(jù)涵蓋了文本報(bào)告、作戰(zhàn)指令、通信錄音、衛(wèi)星圖像、偵察視頻等，呈現(xiàn)典型的多模態(tài)特征。
研究預(yù)測(cè)，憑借多重技術(shù)優(yōu)勢(shì)，大模型有望在情報(bào)搜集與分析、武器裝備自主研發(fā)與故障檢測(cè)、軍事訓(xùn)練與作戰(zhàn)仿真、網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與認(rèn)知攻防、任務(wù)規(guī)劃與供應(yīng)鏈管理等軍事應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用。
不過(guò)，大模型軍事應(yīng)用的“黑箱”才剛剛被打開(kāi)。大模型對(duì)人類(lèi)知識(shí)的建模方式可理解為對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的“模糊壓縮”，用訓(xùn)練好的大模型來(lái)解答問(wèn)題，相當(dāng)于對(duì)世界的“模糊還原”。因?yàn)椤澳：?，大模型可以解答原有知識(shí)解答不了的新問(wèn)題;也正因?yàn)椤澳：?，?wèn)題解答與實(shí)際可能謬以千里。有鑒于此，我們需要深入研究大模型關(guān)鍵技術(shù)與軍事應(yīng)用核心需求，推動(dòng)和引領(lǐng)軍事大模型走向深度“托底”應(yīng)用階段。
一是加快基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。大模型的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)、量子計(jì)算等多個(gè)學(xué)科，可通過(guò)建設(shè)跨學(xué)科交流平臺(tái)，促進(jìn)各領(lǐng)域的交叉融合，為大模型計(jì)算能力提升和算法優(yōu)化提供支撐。應(yīng)在戰(zhàn)略性、前瞻性的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域做好布局，力求在大模型能力涌現(xiàn)機(jī)理、可信訓(xùn)練推理、自主學(xué)習(xí)技術(shù)、人類(lèi)意圖對(duì)齊等理論和技術(shù)方面達(dá)成突破。
二是加強(qiáng)國(guó)家算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。算力是支撐大模型運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施，只有通過(guò)強(qiáng)大的算力對(duì)大模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，才能使之具備智慧涌現(xiàn)能力。軍事環(huán)境安全性和實(shí)時(shí)性的需要，也對(duì)算力提出了更高要求。應(yīng)重點(diǎn)規(guī)劃和建設(shè)與AI相關(guān)的國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施，包括超級(jí)智算網(wǎng)絡(luò)、通用及行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、大規(guī)模人工智能軟件基礎(chǔ)平臺(tái)、人工智能安全與測(cè)評(píng)基礎(chǔ)設(shè)施等，依托自主可控的算力底座開(kāi)展軍事領(lǐng)域大模型應(yīng)用探索。
三是探索面向軍事業(yè)務(wù)流程的算法架構(gòu)。大模型雖然具備強(qiáng)大的推理、學(xué)習(xí)和生成等能力，但目前尚不具備復(fù)雜軍事任務(wù)規(guī)劃、軍事資源調(diào)度和軍事任務(wù)處置執(zhí)行等能力。應(yīng)針對(duì)軍事業(yè)務(wù)流程和場(chǎng)景，利用大模型的語(yǔ)義理解能力，抽取分解任務(wù)要素，對(duì)齊匹配業(yè)務(wù)小模型，形成大模型帶小模型的協(xié)同聯(lián)動(dòng)架構(gòu)，提升大模型的可解釋性和軍事領(lǐng)域適配性。
值得注意的是，擁有大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并不能與擁有最強(qiáng)算力簡(jiǎn)單畫(huà)等號(hào)。在未來(lái)，誰(shuí)能實(shí)現(xiàn)最佳人機(jī)協(xié)同，誰(shuí)能構(gòu)建最有效的技術(shù)治理框架，誰(shuí)才能真正駕馭AI。
當(dāng)前，無(wú)人系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展迅猛，但實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人化自主操作仍需突破不少技術(shù)瓶頸，比如導(dǎo)航技術(shù)?，F(xiàn)有無(wú)人機(jī)和機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)主要依賴(lài)視覺(jué)識(shí)別、激光雷達(dá)或衛(wèi)星定位技術(shù)，這些方法在復(fù)雜環(huán)境下存在明顯局限性。例如，在黑暗、煙霧、水下、地下等特殊環(huán)境或GPS信號(hào)受干擾的情況下，傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)往往難以正常工作。
回聲定位是一種生物通過(guò)發(fā)射聲波并接收反射回波進(jìn)行空間定向的感知方式。聲波在遇到障礙物后反射，生物通過(guò)解析回聲判斷物體的位置、形狀和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，常見(jiàn)于蝙蝠、海豚和齒鯨等動(dòng)物。受此啟發(fā)，西班牙研究人員曾開(kāi)發(fā)出一款幫助盲人導(dǎo)航的回聲定位系統(tǒng)，而美國(guó)研究團(tuán)隊(duì)在此基礎(chǔ)上研發(fā)出仿生超聲波導(dǎo)航系統(tǒng)。
新型仿生超聲波導(dǎo)航系統(tǒng)擺脫了對(duì)視覺(jué)信息的依賴(lài)，該系統(tǒng)不使用攝像頭、激光雷達(dá)或GPS，而是采用仿生學(xué)原理，結(jié)合超聲波技術(shù)和人工智能算法，通過(guò)回聲定位實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知。其工作原理為：系統(tǒng)發(fā)射高頻超聲波信號(hào)，然后通過(guò)傳感器接收聲波在周?chē)矬w上反射回的信號(hào)。依靠先進(jìn)的信號(hào)處理算法，系統(tǒng)能有效分析回波信息，構(gòu)建出精確的三維環(huán)境模型，從而實(shí)現(xiàn)空間識(shí)別與路徑規(guī)劃。
相比傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)，這種以自然生物為靈感、融合人工智能的“類(lèi)蝙蝠”系統(tǒng)具備抗干擾性強(qiáng)、隱蔽性高、功耗低等特點(diǎn)，可在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行導(dǎo)航，并實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別、智能避障及路徑優(yōu)化等功能，一定程度上擴(kuò)展了無(wú)人設(shè)備的適用場(chǎng)景。
新系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“聽(tīng)聲辨路”的核心，在于其獨(dú)特的人工智能算法訓(xùn)練機(jī)制。該系統(tǒng)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其人工智能模型，能夠從特定回聲特征中識(shí)別物體形狀，實(shí)時(shí)處理大量超聲波反射數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可用于環(huán)境感知和決策的有用信息。該系統(tǒng)正在無(wú)人機(jī)上進(jìn)行集成測(cè)試和優(yōu)化，已獲美國(guó)軍方關(guān)注。研究人員表示，一旦技術(shù)成熟，該系統(tǒng)有望集成至智能無(wú)人系統(tǒng)的末端導(dǎo)航、水下無(wú)人潛航器的自主導(dǎo)航模塊等。
來(lái)源：中國(guó)軍網(wǎng)、解放軍報(bào)、中國(guó)國(guó)防報(bào)等綜合
