近日，德國群體生物戰(zhàn)術(shù)公司宣布成功研發(fā)搭載微型“智能背包”的半機械蟑螂群。半機械蟑螂群由活體蟑螂改造而成，載有神經(jīng)刺激控制器、環(huán)境傳感器與加密通信模塊，通過人工智能實現(xiàn)群體協(xié)同，自主構(gòu)建動態(tài)情報網(wǎng)絡(luò)，可在無GPS信號環(huán)境中執(zhí)行偵察任務(wù)。
事實上，半機械蟑螂群的研發(fā)只是當前軍事仿生技術(shù)發(fā)展的一個縮影。當傳統(tǒng)裝備面臨技術(shù)瓶頸時，自然界生物的生存智慧可為軍事技術(shù)的發(fā)展提供重要參考。為適應(yīng)環(huán)境，生物在漫長的進化過程中，大都遵循“效率優(yōu)先”和“韌性至上”的生存法則。
比如，昆蟲的復(fù)眼不僅能夠?qū)崿F(xiàn)360度無死角觀察，還能在強光、弱光及目標快速移動等情況下精準捕捉信息，其效能遠超傳統(tǒng)光學設(shè)備;蟻群通過簡單的化學信號能實現(xiàn)分工協(xié)作，數(shù)以萬計的個體無需統(tǒng)一指揮，就能完成覓食、筑巢等復(fù)雜任務(wù)。生物的這種自我組織的協(xié)同機制，為解決現(xiàn)代無人作戰(zhàn)系統(tǒng)中通信延遲和節(jié)點故障等技術(shù)難題提供了重要啟示。
更重要的是，生物的生存本能使其天然適應(yīng)多種極端環(huán)境。當人類工程師絞盡腦汁為武器裝備增加抗摔、防水、耐高溫等特性時，往往需要增加裝備重量，在靈活性和便攜性上作出妥協(xié)。而生物經(jīng)過長期進化，能在保持輕盈的同時不斷適應(yīng)環(huán)境變化。如蟑螂外殼兼具高強度與輕質(zhì)性，沙漠甲蟲可通過背部特殊凸起結(jié)構(gòu)冷凝空氣、收集水分。這些“低成本、高適應(yīng)性”的生物智慧，為軍事裝備實現(xiàn)輕量化、長時潛伏和超低功耗提供了新思路。
隨著人類對生物習性認知的深化及科技水平的提升，軍事仿生技術(shù)經(jīng)歷了3個階段：模仿生物形態(tài)的仿形，模仿生物運動機制的仿性及模仿生物深層智能行為的仿智。從最初古代人模仿動物的嘴、角、爪、牙等造出十八般兵器，到近代模仿魚鰾解決潛艇浮沉問題等，都是對生物外形或直觀構(gòu)造的模仿。
伴隨著生物學和解剖技術(shù)的進步，人們對生物內(nèi)部機能結(jié)構(gòu)原理的認識逐漸深入，軍事仿生技術(shù)也由模仿生物形狀，逐漸發(fā)展到模仿生物的運動機理和功能結(jié)構(gòu)。俄羅斯卡拉什尼科夫集團研發(fā)的M-81仿生機器狗，通過模仿犬類骨骼分布和肌肉發(fā)力模式，采用仿生液壓驅(qū)動裝置為機械足提供動力，使其能匍匐前進、跨越障礙，最大負重達150千克。
受蜂群協(xié)作機制啟發(fā)，美國國防高級研究計劃局開發(fā)的“小精靈”無人機蜂群系統(tǒng)，利用分布式算法實現(xiàn)數(shù)百架無人機的自主協(xié)同作戰(zhàn)。每架無人機配備光電偵察設(shè)備和通信中繼模塊。該系統(tǒng)模仿蜜蜂的“搖擺舞”信息傳遞模式，使無人機蜂群在無中心指揮狀態(tài)下高效完成目標追蹤等任務(wù)。
德國氣動元件與自動化技術(shù)制造商費斯托公司研發(fā)的仿生“蜻蜓”無人機，其翅膀振動頻率與復(fù)眼視覺系統(tǒng)均高度模擬蜻蜓的生理機能。同時，該無人機通過深度學習算法獲得一定自主決策能力，其搭載的“蜻蜓腦”處理器，不僅能在煙霧干擾等環(huán)境下較為準確地識別偽裝目標，還能自主規(guī)劃路線，突防成功率是傳統(tǒng)無人機的3倍以上。這種從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的閉環(huán)智能路徑，標志著仿生技術(shù)實現(xiàn)了從功能模仿向認知模擬的關(guān)鍵躍升。
當前，軍事仿生技術(shù)的發(fā)展正處于仿智階段的“智能系統(tǒng)融合期”，這一階段的核心目標在于通過人工智能、工程學與神經(jīng)科學的深度融合，幫助軍事裝備盡可能具備生物的自主決策和環(huán)境適應(yīng)能力。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷突破，這一階段取得的成果或?qū)⒅厮芪磥響?zhàn)爭形態(tài)。
多國科研團隊紛紛開始將研究重點轉(zhuǎn)向更深入的機制研究。比如，鯊魚皮表面的微觀溝槽結(jié)構(gòu)啟發(fā)科學家研發(fā)出一種減阻涂層，能讓艦船的速度提升15%。美國國防高級研究計劃局主導(dǎo)的“仿生自適應(yīng)材料”項目，通過模擬植物氣孔開合機制，開發(fā)出可動態(tài)調(diào)節(jié)透氣性的單兵作戰(zhàn)服。
群體仿生智能技術(shù)也取得一定進展。借鑒螞蟻信息素路徑標記機制的算法，美軍“郊狼”反無人機系統(tǒng)在分布式算法支持下，可實現(xiàn)數(shù)百枚巡飛彈的自主協(xié)同，在復(fù)雜電磁環(huán)境下仍能保持90%以上的任務(wù)完成率。分析人士指出，仿生協(xié)同算法不僅降低了單機故障對系統(tǒng)的影響，也使群體任務(wù)執(zhí)行效率較人工操控模式有了大幅提升。
盡管人類在模仿生物特性方面取得一定進展，但應(yīng)該看到，現(xiàn)有技術(shù)仍難以完全復(fù)制生物的技能和優(yōu)勢。例如，德國費斯托公司研發(fā)的另一款仿生“蜂鳥”無人機雖已實現(xiàn)每秒50次振翅的懸停能力，但在高溫高濕環(huán)境下，其微型電機的故障率高達40%;挪威軍方使用的仿生“北極熊”保溫服，在零下40攝氏度環(huán)境下保溫性能大打折扣。此外，群體智能系統(tǒng)在復(fù)雜電磁干擾環(huán)境下決策準確率大幅下降，這些案例凸顯了仿生技術(shù)在實際應(yīng)用中仍存在不少技術(shù)瓶頸。
分析人士指出，要突破這些瓶頸，需要在新材料研發(fā)、智能算法優(yōu)化及多學科交叉融合方面持續(xù)投入，逐步縮小生物與工程間的差距，推動仿生技術(shù)邁向更高水平。
來源：中國軍網(wǎng)、解放軍報、中國國防報等綜合
