基于人工智能（AI ）的未来战场响应技术：用于多域作战（MDO）创新（万字干货）

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2025年4月14日09:34:05评论1 views字数 6708阅读22分21秒阅读模式

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【导读】

2025年4月7日，朝鲜日报发布了一篇文章《基于人工智能（AI ）的未来战场响应技术：用于多域作战（MDO）创新》，文章指出，专注于基于人工智能的物体检测、自主系统和深度学习预测分析。

人工智能技术正在成为最大限度提高多域作战（MDO）效率和战略优势的重要工具。特别是，物体检测、预测分析和自主系统方面的进步将在支持指挥官的决策和增强现代战场的战术反应能力方面发挥关键作用。

利用计算机视觉和深度学习技术的物体检测技术可以通过分析各种传感器数据来实时识别敌人的位置和活动，而自主武器系统则能够通过强化学习算法自动检测和攻击目标。

预测分析技术可以帮助预测敌人的行为并据此制定最佳策略，从而进一步提高战术效率。重点研究AI技术的最新趋势及其在MDO中应用的具体案例，讨论技术和道德挑战，并提出未来的发展方向。

可用于军事行动的人工智能技术的进步主要集中在三个主轴上。

首先，物体检测技术的改进使得分析各种传感器数据以实时识别敌人的位置和活动成为可能。该技术通过计算机视觉和深度学习算法的进步，更精确、更快速地分析敌方活动，并洞察战场情况。

其次，自主武器系统的进步极大地提高了无人机等武器系统自行探测和攻击目标的能力。该系统利用强化学习算法，即使在复杂环境中也表现出高效率。

第三，基于深度学习的预测分析技术在预测敌方行为、制定应对策略方面发挥着重要作用。大型语言模型 (LLM) 和图神经网络 (GNN) 等技术可以分析战场上的数据流并提供预测见解，帮助指挥官做出适当的决策。

在本文中，我们深入探讨这些尖端的人工智能技术如何应用于多领域作战，以及每种技术对战场能产生哪些具体影响。我们还讨论了这些技术发展过程中可能出现的道德和技术挑战。特别是在自主武器系统的情况下，讨论人类应该在多大程度上参与人工智能决策非常重要。在此方面，我们强调人在环或人在环系统的必要性，并寻求在人工智能的自主性和效率与道德责任之间保持平衡的方法。

本文摘录6000字，来源于朝鲜日报，本文原文、完整译文已上传至知识星球，请扫码文末二维码加入知识星球下载。如需购买更多精译报告及情报数据库，请联系微信：lanjunqingbao2081。

关键词：多域作战、人工智能、物体检测技术、传感器融合、多光谱物体检测

基于人工智能（AI ）的未来战场响应技术：用于多域作战（MDO）创新（万字干货）

这是蓝军开源情报的第 319 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

一、多域作战中的人工智能

1.增强的OODA循环和实时信息集成

（1）自主协作AI代理：自2020年起，自主协作代理系统已经得到开发，以加速OODA（观察-定位-决策-行动）循环。这些代理自主执行各自的任务，同时通过相互之间的合作学习实时支持指挥官的决策。通过 DARPA 的 OFFSET（进攻性群体战术）计划，利用无人机群体技术的自主系统正在为战场上的实时合作和情报收集做出重大贡献。

OFFSET 计划旨在使未来的小型步兵部队能够部署多达 250 个无人机系统 (UAS) 和/或无人地面系统 (UGS) 的集群，在复杂的城市环境中执行各种任务。该计划旨在通过结合群体自主和人群团队建设方面的尖端技术，实现创新能力的快速开发和部署。

[图1] 自主聚类功能的应用领域

OFFSET计划的实施有三个主要目标。首先，目标是提高自主群体能力，以便每架无人机或无人驾驶车辆（UGV）都能理解并执行自己的任务，同时允许在此过程中进行有效的人类指挥和协调。 [图1]

[图2] 集群战术的发展与演进

其次，通过开发和改进新的群体战术，我们的目标是培养在各种作战情况下自行学习和应用最佳战术的能力。 [图2]这将大大增强多架无人机在复杂战场环境下协同执行任务的能力。

[图3] 群体战术

三是通过发展以集群技术支持的集群战术，技术发展与战术发展互动，引领无人集群在未来战场上实现更高的效能和自主性。 [图3]

（2）人工智能神经网络优化技术：联邦学习技术正在MDO环境中得到应用。联邦学习是一种允许从多个分布式数据源训练模型而无需将所有数据发送到中央服务器的技术。它具有很大的优势，特别是在确保战场等敏感环境中的数据隐私和安全方面。

联合学习的工作原理是在本地设备上单独训练模型，然后集中集成它们来更新最终模型。在这个过程中，各个本地设备并不会向服务器发送数据；仅共享模型参数。

这样，我们可以优化全局模型，同时最大限度地减少数据暴露。联合学习在军事领域的应用潜力非常大。通过在本地学习从不同作战区域收集的各种传感器数据（无人机、地面传感器等），然后在中央服务器上进行集成，可以开发出更复杂的人工智能模型。这种方法对于快速适应新的敌人战术、电力和天气变化特别有用。此外，它对网络设备损坏或连接问题具有很高的容忍度，因为即使在网络连接不稳定的环境中，各个节点也可以独立进行学习。

联邦学习还可以应用于战场之外的训练和教育。该方法单独学习各个训练中心进行的训练数据，并将它们整合起来，以提高整体训练模型的性能。这将最大限度地提高整体军事训练的有效性，同时保证训练数据的安全。

这也是确保安全性和性能的有效方法，因为它允许在人工智能模型的学习过程中改进模型而不会暴露军事敏感数据。在实时作战情况下，当各种AI模型通过联邦学习实时更新时，指挥官可以根据最新信息做出更准确的决策。联邦学习的一个重要技术要素是通信效率。在军事作战环境中，带宽受到限制，因此减少每个本地设备与中央服务器通信的频率和传输量至关重要。为了解决这个问题，人们正在引入差分隐私等技术，有助于在模型更新过程中保护数据的同时，保持整体模型的准确性。

2.多平台数据集成

（1）边缘AI与云端融合：随着边缘AI与云端基础设施融合加速，实时采集的数据联动到云端进行分析，分析结果快速反馈到边缘设备，实现战场快速高效的决策。 NVIDIA 的 EGX 平台利用低延迟云计算在边缘实时执行 AI 计算。这种多平台数据集成对于在战场等复杂环境中有效结合各种传感器和数据源起着至关重要的作用。边缘人工智能通过实时对传感器数据进行预处理和初步分析，在减少延迟方面发挥着重要作用，而云计算则处理复杂的数据分析和模型训练。这两种元素的融合将人工智能的力量发挥到极致，使得在战场情况下能够快速做出反应。它可以提供高度的可靠性和灵活性，特别是在网络连接有限或不稳定的环境中。

边缘AI与云的融合在各种战术场景中发挥着关键作用。从无人机 (UAV) 和无人地面车辆 (UGV) 收集的数据在边缘设备上实时处理，然后传输到云端进行更深入的分析，从而支持战略和战术决策。这些系统能够本地处理数据，有效利用通信带宽，并且仅在必要时与云端通信，从而最大限度地提高系统的整体效率。

多平台数据集成对于分析复杂的信息关联非常有效。通过在云中整合和分析从各种来源收集的数据，它可以提供无法从单一来源获得的更深入的见解。它通过全面分析敌人的运动模式、天气条件和战术地形信息来帮助做出更复杂的战术决策。在云端训练机器学习模型，在边缘设备上使用训练好的模型实时解读数据，帮助指挥官即时做出决策。

二、物体检测技术（多域作战中的物体检测）

1.增强的物体检测算法

（1）Vision Transformer（ViT）：自 2020 年起，基于 Transformer 的物体检测模型（如 Vision Transformer（ViT））已经得到开发，与现有的基于 CNN 的模型相比，可确保更高的准确性和效率。 ViT 将 transformer 架构应用于图像识别，提供了一种更有效地处理视觉信息的方法。具体来说，ViT 将图像分成小块并进行处理，学习每个块之间的关系以了解整体背景，从而即使在复杂图像中也能识别整体模式并有效地提取重要特征。特别是在从各个角度和环境探测敌方装备或部队时具有巨大优势。 [图4]

[图4] ViT模型架构

ViT 的军事应用在战场环境中的物体检测和态势感知中发挥着至关重要的作用。通过将ViT模型安装在无人机和地面车辆等无人平台上，可以更准确地识别敌人的位置和运动，并实时传输到指挥和控制系统。 ViT 有助于提高军事行动的准确性和可靠性，因为它可以有效地探测物体，尤其是在敌人使用伪装或在低能见度环境中时。基于 ViT 的系统具有能够灵活应对快速变化的作战情况的优势，因为它们可以轻松地针对各种战场场景进行重新训练。此外，ViT 还可用于学习和预测敌人模式。通过收集大量战场图像，可以分析敌人的移动路径和战术行动模式，并向指挥官提供预测信息。 ViT 在这些场景中特别有用，因为它通过同时分析图像的多个特征来提供更丰富的信息。

这些能力对于在复杂战场上保持信息优势和最大限度提高作战效能具有至关重要的作用。 [图 5] 是一个展示地面物体检测模型识别照片中感兴趣物体的示例。

[图5]地面物体检测模型

（2）YOLOv11：YOLOv11在实时物体检测领域提供了快速的计算性能和高精度，在从各种传感器数据中同时检测物体方面发挥着重要作用。 YOLOv11采用了比现有模型更深、更宽的神经网络结构，使其能够更快、更准确地检测物体。它还旨在通过应用有效的参数调整技术来保持或提高性能，同时减少模型尺寸。该模型可以在多个边缘设备上实现，计算成本较低，有利于在战术情况下进行立即检测。

YOLOv11可以搭载在UAV（无人驾驶飞行器）和UGV（无人驾驶地面车辆）上，实时探测敌人位置和战术目标，其物体探测能力整合了各种传感器数据，即使在复杂的战场情况下也能做出适当的反应。即使在夜间作战、恶劣天气等极端环境下也能高精度地探测物体，为减少战场不确定性、提高友军生存率做出重大贡献。 YOLOv11可用于多个无人平台之间的协同作战，让各个平台从不同的视野范围探测物体并实时共享，最大限度地提高信息的准确性和速度。

[图 6] 基于无人机的 LWIR/NIR 传感器检测

如[图 6]所示，基于无人机的长波红外 (LWIR) 传感器成功检测到了一个人（左图），而具有相同设置的近红外 (NIR) 传感器未能检测到该人。

2.传感器融合和多光谱物体检测

（1）多光谱和高光谱传感器：自 2020 年以来，使用多传感器进行物体检测的重要性已经凸显。 [图 8] 显示，具有物体检测能力的地面和机载传感器可以轻松识别未伪装的联合轻型战术车辆（图像 A 和 B），但相反，没有可检测边缘的图像（C 和 D）对于物体检测模型来说很困难。

【图7】YOLO 11性能对比

高光谱图像分析技术融合了红外和可见光数据，即使敌方装备被伪装，也能准确探测物体。高光谱传感器可以详细分析每个像素的光谱信息，以确定物体的物理特性。即使目标试图伪装或隐藏自己，也能根据材质或颜色的变化准确识别。多光谱传感器收集不同波段的数据，并结合这些数据来识别单一波段难以探测到的物体。多光谱技术利用各种光谱，包括红外线、可见光和紫外线，来探测敌人的运动并确定其确切位置。多光谱和高光谱传感器技术在侦察和监视任务中发挥着至关重要的作用。通过在无人机上安装高光谱传感器，它可以在各种环境中探测隐藏的敌方位置或伪装的设备。尽管敌人试图利用树木、植物或其他自然元素隐藏自己，这有助于准确识别敌人的位置。

它还为战术决策提供了重要信息，能够检测特定物体的材料或温度的变化，以确定物体的状况或类型。这提高了复杂战场情况下信息的准确性和可靠性，极大地帮助指挥官做出适当的决策。13 高光谱和多光谱传感器技术还可用于化学制剂检测等特殊任务，可用于检测敌人使用的化学制剂残留物或确定特定制剂的位置。即使在化学和生物武器探测等非对称战场情况下，它也可以作为一种强有力的工具，确保友军的安全，并提供提前识别潜在威胁并做出适当反应的能力。

五、结论

不断发展的人工智能技术表明，人工智能对提高多域战场指挥官的决策速度和准确性，保持对敌优势做出了重大贡献。人工智能技术的进步在最大限度地提高军事战略和作战执行的效率和响应能力方面发挥着重要作用，并正在成为应对战场复杂状况的有力工具。

特别是，自主武器系统和预测分析技术的结合正朝着最大限度提高战术效能同时最大限度减少未来战场环境中的人为干预的方向发展。

未来的技术进步有望增强日益复杂环境中的自主性和实时响应能力。边缘计算与联邦学习技术的融合，将帮助指挥官即使在网络连接不稳定的情况下也能做出快速可靠的决策，这对于保持战场信息优势起着至关重要的作用。此外，使用 GNN 和 LLM 集成战场数据将使人们能够更深入地了解战术情况和预测决策，将战场复杂的数据流转化为单一的、集成的信息。

此外，事件流处理等技术通过实时处理和分析海量战场数据，可以及时准备适当的对策。

这些技术减少了战场上的信息过载，并使指挥官能够灵活应对快速变化的战术形势。此外，人机回路系统将成为自主武器系统实现更大自主性同时确保人类的道德责任的重要因素。

人工智能技术通过补充战场环境中人类的局限性并帮助指挥官做出更快、更准确的决策，为保持信息优势做出了重大贡献。这些技术的进步将通过整合战场上的各个要素为指挥官提供更好的战术选择，进一步增强未来战场的战术优势。

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