现代战场上的“智能员工”

作者: 365bet体育   点击次数:    发布时间: 2025-07-31 09:16

最近，北约在爱沙尼亚边境举行了“刺猬25”联合军事演习。其中，人工智能（AI）军事指挥系统称为“雅典娜”，引起了外国媒体的关注。该系统基于神经形态计算的架构，并使用生成的AI生成技术。在攻击方案的模拟测试中，短短5分钟内就形成了10个完整的战斗解决方案。其反应和决策卓越的速度比人类指挥小组更重要。 我搜查了现代军事指挥系统 众所周知，在第五代沟通和音量传感的驱动下，现代战争的信息显示出了增长的几何趋势：侦察无人机每秒可以发送5GB的图像数据，同一时间监视着数百个广播频道，同时监视着数百个无线电频道，并且卫星网络网络在某个时刻占据了一定的土地目标。ear, and one year, and one year, and one year, and one year, and one year, and one year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year, and a year,一年，一年，一年，一年，,,,,,,,,,,,,, ,,,,,'sd ,,'sd ,,, ,,,,，所有人，所有人唯一的姿势一直是seeg，andures ,,，als，als ,, als ,, ,, g ,, ,, g ,, ,,年，多年来的命令和准确性的命令，现代的准确性，现代的准确性，现代的差异是ahar awar a awfare ahar ahar ahar warf araf a awf are awf araf a awf araf a awf araf a awf araf a awf araf a awfare warf ar。 制作。在这种背景下，新一代AI军事指挥系统已成为发展军事技术的必然选择。 AI军事指挥系统是一种决策支持系统，该系统使用人工智能技术来进行地图和大规模的信息战场上的境界。 ang pangunaing prinsipyo ng pagtatrabaho nito ay upang pag -aralan ang多维na sa sa sa pamamagitan ng mga算法sa pag sa pag sa pag -aaral ng机器 ng pagbabanta, gayahin ang "pag -iisip ng kawani" upang makilala ang mga target na batas at ibawas ang direksyon ng battlefield, makabuo ng kaukulang mga plano sa labanan, at ayusin ang platform ng armas upang ipatupad The strikes. 与传统的秩序系统不同，AI军事的AI军事系统下令从侦察中进行“杀戮链封闭环”，以在几秒钟内进行罢工，并通过算法加速了Ooda（观察 - 判断 - 决策）周期，以实现快速的决策制定并优化资源 - 优化资源优化。依靠诸如人工智能，重要数据和边缘计算等技术，这种类型的系统包括多S实时信息和处理大量战场数据，帮助指挥官快速从复杂的战争信息中捕获基本情报，并显着提高命令和决策的效率。 从帮助审查到独立决策 以前，AI技术在军事领域的应用主要集中在数据分析过程中。例如，以色列“苍鹭”无人机具有AI图像分析模块，因此其雷达可以更准确地穿透伪装并发现目标。对德国联邦WEHRMACHT的测试表明，使用AI技术来预测设备组件失败的时间可能是男性优化的维护资源的调整，将坦克完整性的速度从68％提高到92％，并显着提高资源计划效率。 随着AI技术的持续发展，其在军事领域的应用从数据分析扩展是一个更高级的秩序和决策过程。世界上许多国家都在促进AI军事指挥系统的研发和应用，并在关键技术中进行一些发展。 在分发火灾的过程中，以色列的AI的AI系统可以根据目标空袭的数量来计算所需的弹药量，确定目标的优先级，并根据位置，视觉，有效性和摩尔枪的位置，视线，视觉，效率和莫雷特·贝尔（Moret Bullets）等因素选择各种目标的最佳武器平台。 在战斗行动的层面上，AI技术也强烈赋予了无人机群的战术。无人机蜂群可能能够团结起来，计划在Aikapag命令下发现的最佳侦察路线发现了一个高价值目标，该系统可以自动分配无人机，以带来准确的市政指南以进行快速，准确的罢工。 发展技术重复的方向 目前，在AI军事指挥系统的研究和开发竞争，各国正在加速某些主要方向的技术成功。 首先是整合大脑计算机界面。法国巨型防御能力Thales和其他机构促进了视觉皮层技术投影技术的测试。切割的技术可以通过神经界面编码和投射指挥官的视觉神经皮质，以开发直观的“内部成像”。测试数据表明，该技术可以减少将信息转化为传统人机接触的错误风险，从而缩短50毫秒内的生命领域的延迟，并在人类生理学限制附近的劳动和决策能力熟练。 第二个是抗干扰的演变。以色列国防军使用技术生成的对抗网络（GAN）进行有针对性的训练，模仿和复制典型的各种方法对手使用的情况，并继续允许AI军事命令系统在虚拟环境中进行进攻和防御性训练，从而使AI识别真实性和反派康的能力。测试数据表明，最新一代AI军事授权系统的抗干扰能力已提高了8次。在算法水平上提高的弹性将是决定系统在信息中的电子对抗和战争中的稳定性的主要要素。 第三个拒绝了AI计算的功能。这个技术方向的核心在于将AI的能力和决策从传统的指挥中心扩展到战场的尽头，从而提高了独立战斗单位的自主权和安全能力。获得AI的单个头盔系统，其外国军队正在积极发展为例，该系统实现了EM的局部计算AI计算能力扩展床上用品高性能AI处理设备。在诸如通信中断或进入黑色信号障碍区域之类的极端环境中，士兵仍然可以使用本地计算能力来自由完成目标身份和任务评估，并控制5％以内的错误率。 由于AI技术在意识到战场状况方面的好处，资源决定和调度的战术优化，当前的AI军事系统已逐渐从技术验证阶段转变为实践扩张，这已成为许多国家智能军事转型的主要支柱。同时，应该看出，这项技术的快速发展伴随着许多挑战。 在存储道德和法律问题时，面对的技术在技术层面上遇到了许多困难。例如，AI系统的“黑匣子”属性导致决策过程中缺乏透明度，而T他在战场上冒着不当行为的风险是不可避免的。 AI在电子战的气氛中的反侵入能力仍然需要改进，对手可以激励系统通过数据污染或算法欺诈做出虚假决定。 分析人士教导说，AI军事司令部的未来发展应寻求现代技术与道德障碍之间的平衡。一方面，我们必须继续打破基本的技术瓶颈并改善独立系统的决策 - 制定和灵活性；另一方面，我们必须建立人类机器合作和算法责任制系统的肯尼克机制，以确保AI始终受到有效的人类监督。 （王阳） 资料来源：中国国防的新闻 （编辑：Wang Xiaoxiao，Peng Jing） 分享让许多人看到