作者：阮国庆，易侃，孙家栋，张峰，吴蔚，李晓冬
引言
军事智能技术的飞速发展和广泛应用，必然引起作战理论、战争模式、作战方式、作战力量以及军队组织形态的深刻变革。为了增强我国的科技水平和军队作战能力，党的十九大报告指出要“加快军事智能化发展，提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力”。战场感知技术作为全域作战实施的共性基础技术，其核心在于汇集多域和多元情报信息，按照目标分析和打击决策等作战任务和使用需求进行融合处理、多维关联、分析挖掘和预测估计，形成保障全域作战指挥和行动的统一态势图。
未来全域作战中，作战域涵盖陆、海、空、天、网电和心理等领域，作战样式向着人机融合与编组协同方向发展，在此背景下将会产生海量、多元和异构的情报信息。面对复杂多变的战场态势，指挥员需要快速掌握当前战场局势并预测未来变化趋势，这对指挥控制系统辅助指挥员形成快速战场感知能力提出了更高要求。下一代智能战场感知技术充分利用了计算机与人工智能算法的计算和分析处理能力，能够科学准确地把握战场情况和变化趋势，已成为联合作战制胜的基础，具体体现在以下2个方面：
1）机器辅助情报深度挖掘，应对战场情报的“信息爆炸”。未来多域联合作战延伸至全球范围以及社会域，其信息空间和信息获取手段不断增加，导致信息种类繁多、成分复杂、内容属性多样和信息量巨大等问题的出现，使得指挥员通过信息做出科学有效的指挥决策面临重大挑战。智能战场感知技术能够让机器代替人脑去处理海量的信息和庞大的计算，从而实现对情报深层次价值信息中复杂综合研判问题的求解。
1、研究现状
1.1技术现状
军事领域中，战场态势指战场中兵力分布及战场环境的当前状态和发展变化趋势，而战场感知指对战场态势信息实时掌握的过程，包括对战场态势要素的察觉、理解和预测，是将信息优势转化为认知优势和决策优势的基础，主要包括以下3个方面的内容：
2）战场感知理解：根据战场信息觉察结果进一步理解并融合目标信息，评估目标身份、意图和威胁，结合地理信息系统构建战场整体态势图，主要包括多源异构数据融合、目标身份意图识别和目标威胁评估等技术。多源异构数据融合技术包括目标知识抽取、关系关联和关系推理等，难点为异构数据的统一表征和融合模型的建立。目标身份意图识别技术包括贝叶斯网络（BN）、模糊集合理论、深度置信网络（DNN）、堆栈自编码器和循环神经网络（RNN）等。目标威胁评估技术是战场决策级的推理行为，受类别属性、运动状态和现场环境等因素影响，现有研究多基于目标自身属性进行排序并评估目标威胁程度。
1.2外军项目现状
2018年9月7日，美国国防部高级研究计划局（DARPA）宣布将投入20亿美元启动下一代人工智能战役（AINextCampaign），以期引领第3次人工智能浪潮。DARPA局长史蒂文沃克在该机构成立60周年大会上表示：“通过AINextCampaign，我们正在投资多项人工智能项目研究，旨在将计算机从专门工具转化为解决问题的合作伙伴。目前，机器缺乏语境推理能力，对它们的训练必须涵盖所有可能发生的情况，这不仅代价高昂，而且最终是不可能做到的。我们希望探索机器如何获得类似人类的交流和推理能力，以及识别新情况和环境并适应它们的能力。”
智能战场感知技术作为AINextCampaign中的重要方向，包括DARPA和Plantir公司等机构布局的知识导向型人工智能推理模式（KAIROS）、盖亚（GAIA）、空域快速战术执行全面感知（ASTARTE）和可解释人工智能（XAI）等项目，这些项目大部分针对共性的基础技术开展研究，一旦突破可直接转化到作战指挥领域。
1）KAIROS项目：2019年，DARPA创建了KAIROS项目，通过人机协作方式挖掘隐藏在海量多媒体和多语言信息中的有用信息，并梳理其背后的逻辑关系。具体来说，该项目将研制一个半自动化的机器学习系统，从媒体片段和事件中挖掘分析各国隐秘的战略意图（如国家领导人的决策意图或某些重大活动的开展），无效化处理敌方的各种战略欺骗手段，从而提升用户态势洞察、预警探测、情报处理和战争理解能力。
4）XAI项目：2016年，DARPA发布XAI项目，旨在建立新的或改进的机器学习技术，生成可解释的模型，并结合有效的解释技术，使用户能够理解、信任并管理未来的人工智能系统。通过该项目，新的机器学习系统将能够解释自身逻辑原理、描述自身优缺点并解释未来行为表现。2021年，该项目重点增强可解释系统的鲁棒性，以适应日益复杂的机器学习任务，并通过扩展认知模型来度量系统在大量数据集和场景下的可解释性与准确性；将部分可解释模型技术集成到原型系统中，并与国防部及情报界合作活动共同演示验证能力。
2、发展趋势
作为智能战场感知的核心基础技术，自然语言处理、计算机视觉和信息融合等人工智能技术发展迅速，这些技术在改变人类生产和生活的同时，将引发未来战争和军事信息系统领域的重大变革，并加速作战体系和战争形态向数字化、智能化和无人化方向发展，为未来指挥决策能力提升以及发展新型指挥信息系统奠定了基础。智能战场感知发展趋势如图1所示。
图1智能战场感知发展趋势
2.1自然语言处理向深度机器理解方向发展
1）基于Transformer的双向编码器表征（BERT）+LSTM的情报领域命名实体识别技术
军事领域中的实体类型包括武器装备、军事目标和战备设施等，由于训练语料欠缺且标记代价较大，因此特征选择具有特殊性。由于通用实体抽取模型是依据互联网公开语料和日常新闻媒体素材训练得到的，因此其抽取能力有限。首先，采用情报事件领域数据集（军事新闻等）对BERT模型进行预训练；然后，基于双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）+条件随机场（CRF）的情报领域命名实体识别方法将句子的嵌入序列输入Bi-LSTM，并自动提取特征；最后，在Bi-LSTM层后再接入CRF层来做句子级别的标签预测，使标注过程无需对各个词元进行独立分类，从而提高了识别准确率。
2）基于循环神经网络的联合事件抽取技术
3）基于情境感知的机器阅读理解问答技术
人类与机器的对话过程中存在省略、歧义和多义等各种语言现象，在不同的上下文情境中，同样的问题描述代表的含义千差万别，如何让机器正确理解自然语言背后的意图成为构建阅读理解等人机交互系统首先需解决的问题。为此，针对不同用户的个性化表述方式，采用序列到序列模型实现从用户的个性化表述到系统的标准化表述方式的问句重写；利用用户、任务和交互记录3个维度的情境感知信息表征当前的上下文状态，通过指代消解方式对问句进行填充；在意图表达模糊的情况下，采用基于情境注意力机制的深度网络模型实现不同上下文情境下的问题意图预测；通过以上技术途径，使得系统能充分利用上下文信息理解用户的意图，提高问句回答的准确率。
2.2计算机视觉向认知建模与时空语义关联分析方向发展
1）基于平行仿真的影像伪装目标对抗识别技术
2）基于元学习的小样本图像目标识别技术
2.3情报信息融合向异构融合与知识推理方向发展
信息融合能够将多源异构（文本、图像、表格和图谱等）的信息进行有效关联，基于知识图谱，打破传统人工情报查询、筛选和关键信息提取（目标位置和属性等）的壁垒，从数据中自动学习并产生知识，从而关联融合形成跨领域知识体系。基于知识图谱的信息融合将由静态实体类知识向动态事件类知识方向转变，由基础三元组表示向连续向量和复杂高阶表示方向发展，由关系建模向复杂路径建模方向发展；知识推理也将由确定性规则推理向不确定性概率推断方向发展，解决大规模、跨领域和开放式的知识图谱的计算效率、智能推荐和常识推理等问题。军事应用方面，信息融合将向深度认知推理方向演进。针对知识的表示、构建和服务问题，通过自适应构建军事决策知识体系、事理模式挖掘与战法规则生成，实现知识体系的持续演化和动态增长，并从日常海量事件和媒体片段中识别出相互关系，快速发现海量事件中的潜在联系，使战场态势理解更深入且指挥决策更清晰。基于异构情报信息自动关联主要包括以下2类关键技术：
1）基于异构情报信息自动关联技术
情报大数据处理的核心是面对海量多源异构情报数据，快速准确地对高价值信息进行提取与融合，从而实现面向任务的战场感知。首先，采用基于知识图谱的战场情报关联技术构建统一的时空基准，实现多源、异构和动态情报的组织建模；然后，利用文本、影像和视频等信息提取方法实现多元信息的抽取，并将抽取的信息进行融合，形成目标的多维多源特征数据库；最后，利用目标可信判据生成技术生成目标判识的线索链及决策判据，以支撑指挥员快速准确地判定目标身份，及时做出决策。
2）知识驱动的战场目标理解与智能认知推理技术
1）面向任务情境的交互感知技术
综合运用语音、文本、表情、眼动、手势、生理信号及虚拟现实/增强现实（VR/AR）等前沿人机交互技术与设备，让作战指挥人员通过对话等方式传达需求与作战意图，从而构建统一的多模态人机交互语言规范，提供机器与人，机器与机器之间意图解析转换服务；结合面部表情和手势动作等新型交互输入的指代性内容进行语义补充。机器将多模态信息进行语义融合与意图映射，实现对作战指挥人员表达信息的精准理解和对系统信息的多元化展现，最终引导作战指挥人员采用规范的话术表达意图，同时实现各级指挥所之间指令和信息的规范化表达。
2）人机混合的智能战场感知技术
3、结束语
END
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