來源：解放軍報

作者：陳航輝   陸軍指揮學院

美國《防務系統》網站近日披露，成立半年的美軍演算法戰跨職能小組已經開發出首批4套智慧演算法。這些演算法目前正在接受測試，預計很快將投入實戰應用。演算法戰跨職能小組由今年7月卸任美國國防部常務副部長的羅伯特·沃克督建，是美國國防部為加快推進軍事智慧化建設設立的一個跨部門機構。首批演算法的成功開發，不僅意味著該小組的工作已經走上正軌，更預示著美軍智慧化建設將從軍種各自為戰的無序狀態向國防部“自上而下”有序引導的局面轉變，標誌著美軍智慧化建設逐步進入“快進”模式。

演算法戰概念由羅伯特·沃克在今年4月首次提出。羅伯特·沃克是美國“第三次抵消戰略”的“設計師”，以富有遠見和善於創新聞名，因此該概念一經提出便備受關注。

事實上，演算法在軍事領域並非新事物。制導武器出現以來，演算法一直髮揮著關鍵性賦能作用。從坦克裝甲車輛的主動防護系統到軍用飛機的自主控制系統，再到“愛國者”防空導彈的防空反導系統，演算法如今已成為大國主戰裝備的標配。嚴格地講，演算法本身的使用價值有限，只有與超算能力和大資料技術相結合才能產生魔力。事實上，演算法、資料和計算能力是當前主流人工智慧的三大要素，其中演算法是人工智慧的“大腦”。因此，演算法戰的實質是基於人工智慧的“智慧+”戰爭。

據瞭解，演算法戰跨職能小組當前的任務是使用計算機視覺演算法從巨量視訊資訊中自動識別和分類可疑物體併發出預警。實際上，以演算法為核心的人工智慧具有廣泛的軍事用途。與人腦相比，它至少具有四大優勢。

更快的速度。在冷兵器和機械化戰爭時代，戰場制勝的法則通常是“大吃小”；在資訊時代，戰場制勝的法則是“快吃慢”。在超算能力的支撐下，人工智慧的反應速度是人類的成百上千倍。2016年，美國辛辛那提大學研發的“阿爾法”智慧軟體，在模擬空戰中操控三代機擊敗了由退役空軍上校駕駛的四代機，主要原因是該軟體的反應速度比人類快250倍。

更高的效率。人工智慧運算速度快，可晝夜不停地執行，學習和工作效率遠超人類，可大大節省時間和人力成本。摩根大通去年開發的一款智慧金融合同解析軟體，可在幾秒鐘內完成律師和貸款人員需要36萬小時才能完成的工作。此外，與人類認知模式不同，人工智慧軟體掌握的知識可在不同系統間迅速複製轉移。

更好的結果。在海量資料和超算能力支援下，人工智慧的診斷和預測結果更加準確。埃森哲諮詢公司的研究顯示，機器學習能夠更準確地預測庫存水平，可使交貨時間提高4.25倍，供應鏈效率提高2.6倍。倫敦帝國理工學院開發的醫療智慧軟體，診斷肺動脈高壓的準確率為80%，比心臟病學家的平均水平高出20%。

更好的耐力。人工智慧不受生理機能限制，可連續執行重複性、機械性任務。2016年9月，一架F-16戰機在訓練中達到8倍重力過載，導致飛行員失去知覺，幸虧機載“自動防撞地面系統”發現這一情況，在飛機撞擊地面前自動將飛機拉起，避免了悲劇的發生。

俄羅斯總統普京曾說：“誰能成為人工智慧領域的領導者，誰就將成為世界的統治者。”然而，當前的人工智慧就像二戰前的坦克，各國都明白它很重要，卻不知道如何有效運用。2016年6月，美國國防科學委員會在《智慧化夏季研究報告》中強調，智慧化能夠帶來巨大的行動優勢，五角大樓必須強化對智慧化的作戰牽引。演算法戰概念正是在這一背景下產生的，作用是牽引智慧化技術從實驗室走向戰場，加快推進人工智慧的軍事化應用，拉大與對手的技術代差。

當前，美軍情報資訊收集能力與分析能力嚴重失衡，“資料資訊多、可用情報少”的問題凸顯。美國國家地理空間情報局局長羅伯特·卡蒂羅曾說，如果該局繼續依靠手工方式篩選資料，未來20年需要僱傭800萬名分析師！為此，演算法戰跨職能小組開發的首批智慧演算法將首先用於國防情報領域，以便將海量資料及時轉化成可行動情報，從而更好地支援軍事決策。

事實上，美軍智慧化建設的雄心遠不止於此。根據美國國防部的規劃，演算法戰跨職能小組主要扮演“探路者”角色，負責演示驗證人工智慧的軍事效用，為後續大規模研發和應用奠定基礎。當前，人工智慧已經成為五角大樓的最優先投資領域。據沃克披露，在2017財年國防預算中，約有120億至150億美元用於人工智慧和自動武器的研發。目前，在負責人工智慧研發的5家美國聯邦機構中，3家帶有軍方背景。據悉，美國國防部還將設立一個“機器學習中心”，負責將智慧演算法引入國家安全領域。

縱觀美軍各軍種出臺的智慧化發展戰略以及國防高階研究專案局等研發機構的人工智慧開發專案，未來5到10年內美軍智慧化建設將聚焦於四大領域。

戰場空間感知領域的智慧化。重點是研發可識別網路攻擊徵候併發出告警的智慧化代理人、具備感知功能的機載（車載、艦載）智慧化系統，以及能夠從繳獲媒體中捕捉時間敏感型情報的智慧化工具，用於解決戰場感知面臨的資料量大、複雜度高等難題，使指揮官實時掌握戰場空間態勢。

力量運用領域的智慧化。美軍認為，智慧化能夠提高力量運用的速度和精度，尤其適合在反介入/區域拒止環境中使用。例如，研發級聯式無人水下運載工具，執行進攻性佈雷、海上掃雷、誘餌投送等任務；開發異構化小型無人機叢集，執行態勢感知、通訊干擾、認知電子戰和目標打擊任務，支援小規模戰術部隊行動。

防護領域的智慧化。這方面主要涉及開發智慧演算法，用於在複雜電磁環境中自主協調和控制不同系統使用的頻譜；研發無人水下運載工具，自主執行海上掃雷任務；開發自動化網路響應系統，控制網路武器的快速防禦和交戰。

後勤保障領域的智慧化。重點是裝備保障和物流配送兩方面。裝備保障方面，運用智慧軟體和雲端計算能力分析和預測裝備維修保養需求，輔以3D列印技術，使保障模式從當前的“拉動式保障”向“推送式保障”轉變。物流配送方面，發展預測性物流和自適應規劃技術，開發自適應物流決策支援系統，提高物流行動的彈性和效率。

2010年以來，在先進演算法、超算能力和大資料技術的共同推動下，人工智慧迎來了第三次發展浪潮。特別是2016年3月“阿爾法狗”擊敗前世界圍棋冠軍李世石後，人們驚歎人類智慧“最後的堡壘”已被攻破，人工智慧將主宰世界。

誠然，人工智慧可以顯著增強人類的智力和感知力，但人工智慧並非萬能，不能也不應該取代人類決策。例如，人工智慧的表現受到演算法和資料的雙重製約，一旦存在“髒資料”或演算法遭到攻擊，結果可能適得其反。此外，在複雜多變的動態環境中，人工智慧的認知能力依然遜於人類，而且易遭敵電子哄騙和電磁網路攻擊。

事實上，人機互動並非零和關係。實踐證明，人機協同形成的“半人馬模式”，能夠產生1+1>2的效果，是打贏“智慧+”戰爭的最佳選擇。例如，使用智慧軟體判斷淋巴結細胞是否含癌細胞的錯誤率是7.5%，人類病理學家的判斷錯誤率是3.5%，而人機協同的錯誤率只有0.5%。正因為如此，美軍把人機協同視為“第三次抵消戰略”的技術支柱。

當前，美軍各軍種正競相發展人機協同技術和作戰概念。例如，陸軍正加緊研發偵察機器人、貨運機器人、排爆機器人等戰術智慧化裝備，以此引導或伴隨士兵行動。空軍正重點推進“忠誠僚機”專案，通過運用智慧化技術，讓數架無人機配合F-35戰機執行任務，自主伴飛的無人機扮演“千里眼”、“武器庫”等角色，F-35戰機飛行員使用數字助手控制無人機群。海軍陸戰隊在新版作戰構想中提出，要加快完善“有人-無人”協同概念，在未來登陸作戰中讓智慧作戰系統充當前鋒和誘餌，陸戰隊員扮演“獵人”，實現智慧作戰系統與有人平臺和陸戰隊員的高效協同。

在可預見的未來，人依然是整條作戰鏈的“開關”，擁有最終開火權。與此同時，隨著人工智慧和人機融合技術的不斷進步，人類戰士主要扮演監督者角色，密切觀察智慧作戰系統自主開展行動，必要時進入作戰鏈進行干預。

當然，美軍智慧化建設並非一帆風順，目前正面臨技術、信任、法律、道德等一系列問題，但必須看到，美軍在智慧化建設方面已經搶佔了先機，過去幾年一直在進行技術和理論準備，一旦統一認識後集中發力，美軍智慧化建設將全面提速，整體作戰能力將大幅躍升。

軍事智慧：堅持突出人的主導作用 

來源：學習時報

作者：張鳳坡 黃巍

黨的十九大報告指出：“加快軍事智慧化發展，提高基於網路資訊體系的聯合作戰能力、全域作戰能力，有效塑造態勢、管控危機、遏制戰爭、打贏戰爭。”把加快軍事智慧化發展寫進黨的報告，體現了黨中央、習近平主席對發展軍事高科技的高度重視，勢必推動軍事智慧化向更高更精更尖的方向快速前進。

軍事智慧是人工智慧的一個分支，無論怎樣前沿的軍事智慧，都是人類探索研究發明的結果，必須也理應始終受到人類的控制。而事實上，人工智慧能否始終臣服於人類，一直備受質疑。美國著名科幻作家艾薩克·阿西莫夫在1942年發表的作品《我，機器人》中明確提出“機器人學三定律”，要求機器人忠於人類、保護人類，這雖然是一個文學概念，但卻是人類最早提出人工智慧存在擺脫人類控制可能的擔憂。實際上，人工智慧發展到一定階段，其能力確實大大超乎人類意料。比如觀察、分析能力，快速計算能力，下定決心能力等，這些能力人類遠不及人工智慧。

戰場機器人

人類在探索研究人工智慧的道路上也一直與自己的產品進行智力較量。1997年5月11日，IBM“深藍”的電腦擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的人腦，證明了在有限的時間裡“計算”可以戰勝“算計”；2016年、2017年的人機圍棋大戰，更加證實了人工智慧的巨大魔力。在軍事領域，從海灣戰爭到敘利亞危機，美國、俄羅斯都派出了高度智慧化的戰場機器人蔘與戰爭，這些機器人深入核心戰區近距離偵察，然後分析戰場情況，將資料提交給後方的指揮部下達軍事行動決心。

科技是核心戰鬥力，人工智慧是核心軍事科技。加快軍事智慧化發展，提高打贏戰爭、遏制戰爭的能力，是各國在軍事科技中追求的重中之重。我們看重軍事智慧，主要是因為軍事智慧化可以讓人類的戰爭產生倍增效應，實現這一目標的前提就是，軍事智慧必須要接受人類的控制和指揮。有些人可能不解，再高階的武器也得由人類操作，再先進的科技也是由人類發明，人工智慧還會不受人類控制？其實，這種可能確實存在。

著名物理學家霍金預測說：“人類在地球上的壽命將只剩下一百年。”霍金這句話不是說一百年後人類就會在地球上消失，而是隨著人工智慧的發展，機器將不再僅僅是輔助人類的工具，而會在認知性任務的指揮和管控上徹底取代人類。再能“算計”的人類也算不過會“計算”的智慧技術，智慧產品一旦擺脫了人類控制，必然會給人類帶來許多意想不到的麻煩。

軍事智慧化程度越高，代替人類完成的任務就越廣泛。對於多數國家來說，軍事智慧還僅僅處於起步階段，即使軍事智慧發展較快的國家，受美國第三次抵消戰略影響，也希望在軍事智慧上實現突飛猛進。任何事情都有兩面性，如果僅滿足於推動軍事智慧發展，而不注重把人的因素牢牢鑲嵌在軍事智慧指揮運用的中心環節，人類必將會付出慘重代價。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧農業”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧城市”、“智慧駕駛”；新模式：“財富空間”、“特色小鎮”、“賽博物理”、“供應鏈金融”。

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