當前，大模型技術(shù)發(fā)展迅猛。廣泛輻射民用領(lǐng)域的同時，大模型的軍事價值也日益凸顯。支撐現(xiàn)代軍事行動的數(shù)據(jù)涵蓋了文本報告、作戰(zhàn)指令、通信錄音、衛(wèi)星圖像、偵察視頻等，呈現(xiàn)典型的多模態(tài)特征。
研究預(yù)測，憑借多重技術(shù)優(yōu)勢，大模型有望在情報搜集與分析、武器裝備自主研發(fā)與故障檢測、軍事訓(xùn)練與作戰(zhàn)仿真、網(wǎng)絡(luò)安全防護與認知攻防、任務(wù)規(guī)劃與供應(yīng)鏈管理等軍事應(yīng)用場景中發(fā)揮重要作用。
不過，大模型軍事應(yīng)用的“黑箱”才剛剛被打開。大模型對人類知識的建模方式可理解為對現(xiàn)實世界的“模糊壓縮”，用訓(xùn)練好的大模型來解答問題，相當于對世界的“模糊還原”。因為“模糊”，大模型可以解答原有知識解答不了的新問題;也正因為“模糊”，問題解答與實際可能謬以千里。有鑒于此，我們需要深入研究大模型關(guān)鍵技術(shù)與軍事應(yīng)用核心需求，推動和引領(lǐng)軍事大模型走向深度“托底”應(yīng)用階段。
一是加快基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。大模型的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域涉及數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、腦科學(xué)、量子計算等多個學(xué)科，可通過建設(shè)跨學(xué)科交流平臺，促進各領(lǐng)域的交叉融合，為大模型計算能力提升和算法優(yōu)化提供支撐。應(yīng)在戰(zhàn)略性、前瞻性的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域做好布局，力求在大模型能力涌現(xiàn)機理、可信訓(xùn)練推理、自主學(xué)習(xí)技術(shù)、人類意圖對齊等理論和技術(shù)方面達成突破。
二是加強國家算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。算力是支撐大模型運行的基礎(chǔ)設(shè)施，只有通過強大的算力對大模型進行迭代訓(xùn)練，才能使之具備智慧涌現(xiàn)能力。軍事環(huán)境安全性和實時性的需要，也對算力提出了更高要求。應(yīng)重點規(guī)劃和建設(shè)與AI相關(guān)的國家基礎(chǔ)設(shè)施，包括超級智算網(wǎng)絡(luò)、通用及行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、大規(guī)模人工智能軟件基礎(chǔ)平臺、人工智能安全與測評基礎(chǔ)設(shè)施等，依托自主可控的算力底座開展軍事領(lǐng)域大模型應(yīng)用探索。
三是探索面向軍事業(yè)務(wù)流程的算法架構(gòu)。大模型雖然具備強大的推理、學(xué)習(xí)和生成等能力，但目前尚不具備復(fù)雜軍事任務(wù)規(guī)劃、軍事資源調(diào)度和軍事任務(wù)處置執(zhí)行等能力。應(yīng)針對軍事業(yè)務(wù)流程和場景，利用大模型的語義理解能力，抽取分解任務(wù)要素，對齊匹配業(yè)務(wù)小模型，形成大模型帶小模型的協(xié)同聯(lián)動架構(gòu)，提升大模型的可解釋性和軍事領(lǐng)域適配性。
值得注意的是，擁有大模型技術(shù)優(yōu)勢，并不能與擁有最強算力簡單畫等號。在未來，誰能實現(xiàn)最佳人機協(xié)同，誰能構(gòu)建最有效的技術(shù)治理框架，誰才能真正駕馭AI。
當前，無人系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展迅猛，但實現(xiàn)真正的無人化自主操作仍需突破不少技術(shù)瓶頸，比如導(dǎo)航技術(shù)。現(xiàn)有無人機和機器人導(dǎo)航系統(tǒng)主要依賴視覺識別、激光雷達或衛(wèi)星定位技術(shù)，這些方法在復(fù)雜環(huán)境下存在明顯局限性。例如，在黑暗、煙霧、水下、地下等特殊環(huán)境或GPS信號受干擾的情況下，傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)往往難以正常工作。
回聲定位是一種生物通過發(fā)射聲波并接收反射回波進行空間定向的感知方式。聲波在遇到障礙物后反射，生物通過解析回聲判斷物體的位置、形狀和運動狀態(tài)，常見于蝙蝠、海豚和齒鯨等動物。受此啟發(fā)，西班牙研究人員曾開發(fā)出一款幫助盲人導(dǎo)航的回聲定位系統(tǒng)，而美國研究團隊在此基礎(chǔ)上研發(fā)出仿生超聲波導(dǎo)航系統(tǒng)。
新型仿生超聲波導(dǎo)航系統(tǒng)擺脫了對視覺信息的依賴，該系統(tǒng)不使用攝像頭、激光雷達或GPS，而是采用仿生學(xué)原理，結(jié)合超聲波技術(shù)和人工智能算法，通過回聲定位實現(xiàn)環(huán)境感知。其工作原理為：系統(tǒng)發(fā)射高頻超聲波信號，然后通過傳感器接收聲波在周圍物體上反射回的信號。依靠先進的信號處理算法，系統(tǒng)能有效分析回波信息，構(gòu)建出精確的三維環(huán)境模型，從而實現(xiàn)空間識別與路徑規(guī)劃。
相比傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)，這種以自然生物為靈感、融合人工智能的“類蝙蝠”系統(tǒng)具備抗干擾性強、隱蔽性高、功耗低等特點，可在復(fù)雜環(huán)境下進行導(dǎo)航，并實現(xiàn)物體識別、智能避障及路徑優(yōu)化等功能，一定程度上擴展了無人設(shè)備的適用場景。
新系統(tǒng)實現(xiàn)“聽聲辨路”的核心，在于其獨特的人工智能算法訓(xùn)練機制。該系統(tǒng)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其人工智能模型，能夠從特定回聲特征中識別物體形狀，實時處理大量超聲波反射數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可用于環(huán)境感知和決策的有用信息。該系統(tǒng)正在無人機上進行集成測試和優(yōu)化，已獲美國軍方關(guān)注。研究人員表示，一旦技術(shù)成熟，該系統(tǒng)有望集成至智能無人系統(tǒng)的末端導(dǎo)航、水下無人潛航器的自主導(dǎo)航模塊等。
來源：中國軍網(wǎng)、解放軍報、中國國防報等綜合
