2.6.3　人工智能在美国国防工业领域的应用

1．融合发展以提升武器装备的能力与效率

美军大量列装无人机和地面机器人等具备自主决策能力的无人装备，并已经在局部战争中进行实战应用，大幅提升了美军的智能化程度和作战能力。北约联合部队早在2000年左右的“波黑扫雷行动”中，应用单台豹式扫雷车两天内扫除了71颗杀伤地雷，工作效率是30名有经验工兵的15～20倍。2015年，美军就已经试验性地在阿富汗战场投入使用“大狗”机器人，该机器人通过约50个传感器收集各类信息，并经过类似人脑的信息处理形成决策，然后基于智能化构造实现跑、跳、蹲、爬、避障和跃障等各类动作；其负重高达200kg，奔跑速度达12km/h，并具有良好的防弹和静音效果。2019年1月，美军在东乌前线部署了军用机器人，并已经投入实战，这些机器人不仅能对付危险爆炸物、突破雷区，从描述看，还安装有武器，具备一定的作战能力。

将人工智能技术应用于作战装备的维护保障中，可通过数据实时采集及分析，及时发现已存在或潜在的问题并快速解决。由人工智能驱动的实时分析已经在美军装备维修保障中取得了成功，2018年3月，美军后勤保障人员利用人工智能系统，自主分析了安装在“斯特赖克”轮式装甲车上的10多个传感器采集的海量数据，并预测出这些作战车将会出现的故障，从而有针对性地开展维护保养，在保障作战能力的同时，有效降低了装备维修费用。

2016年，美军启动“指挥官虚拟参谋”项目，旨在通过人工智能技术，分析海量数据及复杂战场态势，为军事决策提供技术支持。2017年11月，美国密苏里大学研发团队利用深度学习算法，反复训练人工智能程序，最终使计算机可在高精度卫星照片中自主准确识别出导弹阵地，且将所需时间由原来的60h缩减到现在的42min，且目标识别准确率达90%。未来的战场指挥官将应用辅助智能决策指挥模式，实现战场态势实时感知、战争进程即时分析、作战计划滚动制定、作战指令动态下达。

2．应用人工智能提升武器装备的研发能力并缩短更新周期

目前，主要通过以下两种方式，将人工智能技术应用于装备设计中：一是通过仿真数据、试验数据和设计数据融合，形成设计知识；二是基于大数据技术和智能挖掘算法，掌握研发过程中隐含的规律，并通过设计知识和规律形成优化的设计方案，为装备设计提供支撑，提高设计质量、缩短设计周期和降低研发成本。波音公司在20世纪90年代采用基于知识的设计方法，优化了产品设计并提升了设计效率，实现了B-777原型机一次装配成功，并在后续的机翼设计中借助大数据技术优化设计方案，将风洞实验次数由2005年的11次缩减至2014年的1次。

将人工智能应用于装备制造过程，提升了感知分析能力和产品质量，缩短了生产周期。波音公司制造B-737飞机时应用机器人铆接机，使生产效率提高至人工的2倍，且不合格品减少了近70%；采用机器人喷涂B-777机翼，只用24min就高质量完成了工作，生产效率是人工的10倍。装甲车制造商Navistar Defense应用大数据实时分析判断加工状态，优化生产过程，有效减少了因设备或质量问题停产导致的时间浪费，整体提升了生产效率。

3．智能无人装备将促成作战主体的改变并形成新的作战模式

美军“第三次抵消战略”中明确提出，以智能化车队、自主化装备和无人化战争为标志的军事变革风暴正在来临。在未来战场中，智能化无人作战装备将成为作战主体，并最终形成以精准打击、群体协同、信息共享、快速决策等为主要特征的智能作战模式。美军目前已列入研制计划的智能军用机器人超过100种。美国空军在面向2035年的《无人系统地平线》中指出，无人作战将是主导未来战场的一种颠覆性作战样式，智能化战争指日可待。

总之，美国已将人工智能发展作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，以国家意志大力推动其发展和应用，以促进基础和关键技术研发、军事应用和作战体系建设等方面取得关键性突破。未来，美国将会逐步加强无人智能装备在作战中的广泛应用，从而形成全新的作战模式，掌握未来作战的主导权。