未来战场上的物联网和人工智能

中国航空报讯：军事物联网（IoMT）是用于作战行动和战争的一类物联网。它是军事领域中相互联系的实体或“事物”的复杂网络，它们不断地相互通信以协调、学习物理环境并与之交互，从而以更有效，更明智的方式完成广泛的活动。

由人工智能（AI）驱动的大规模军事物联网（IoMT）有望在无人监视与目标锁定、态势感知、士兵健康监测和其他关键应用等领域带来巨大作战优势。然而，必须首先克服主要的数据和通信挑战。

根据美国国会研究服务部（CRS）发布的关于联合全域指挥与控制（JADC2）计划的报告，未来的冲突需要在几小时、几分钟或几秒钟内做出关键决策，而不是几天。这些决策需要分析作战环境并发布命令。美国国防部旨在加快决策并实现决策自动化的一种方法是通过大规模使用的军事物联网（IoMT）和人工智能（AI）。

JADC2是美国国防部的一项重大举措，旨在从各个军事部门的数千辆作战车辆、环境传感器和其他智能设备中收集数据。然后使用人工智能和机器学习（ML）来提供相关信息，以便在前线快速做出决策——甚至可以用来识别军事目标并推荐最佳武器来对付它们。

军事物联网包括许多不同的“东西”——从战场传感器和武器系统到跟踪设备、通信设备、可穿戴设备、无人机、舰船、飞机、坦克，甚至身体传感器。他们一起将前所未有的海量实时信息传输到作战系统。

每个军兵种都有自己的物联网相关计划。对于美国空军而言，物联网是其不断发展的先进作战管理系统（ABMS）的重要组成部分。对陆军来说，它是“陆军未来司令部”，而对海军来说，它是“强者项目”。JADC2的总体目标是将这些所有计划联系在一起，并使它们作为一个整体在作战上成功发挥作用。

未来的巨大挑战

这个大规模物联网计划的成功当然取决于实时收集和存储来自成千上万个“事物”的海量数据的能力。然而，更大的挑战实际上是立即理解所有信息，并以足够快的速度将结果提供给作战人员，以便他们能够利用这些信息。其中技术障碍是巨大的，包括：

合并、集成和共享海量物联网数据流，这些数据由各军兵种的设备产生，数据格式和通信网络各不相同。理想情况下，目标是能够快速处理的统一数据格式和数据存储。

决定建立一个通用的大带宽、低延迟网络，作为军事物联网设备与边缘、云处理和人工智能环境之间的连接纽带。有许多可能性，包括卫星和专有军用网络解决方案，但许多人将5G视为最终的解决方案。

在大规模可扩展的集中式环境（如云）和位于网络边缘的快速执行系统之间智能地划分数据处理和存储。这些解决方案使系统更接近作战，在作战上数据连接可以提供快速的网络性能、低延迟和可用性，从而使前线能够快速做出决策。

在网络边缘进行弹性数据存储、通信、同步和处理，即使是在远程位置或在没有5G等传统通信能力的时候，通常也需要数周。作战人员不能被迫依赖不太可靠的远程云连接，而且关键数据不能因为连接或断电而丢失，即使只有几分钟。

对所有这些数据通信和存储进行持续不断地网络攻击预防、探测和补救。

人工智能技术的应用，将有助于解决复杂电磁环境下战场的精确态势感知难题。基于人工智能和全维信息的战场感知体系，不仅抗干扰抗攻击能力强，而且可以实现战场信息全网可知可视可控。通过物联网和各类传感器，实现对各类战场大数据的实时自动采集、储存、传输与处理，实现全域覆盖、多元融合、实时处理和信息共享，达到对整个战场及作战指挥的全过程“透彻感知”“透明掌控”。综合利用射频感应、全球定位、红外传感、生物特征识别等感知、捕获和测量技术，随时随地对战场目标对象进行信息采集和获取；运用数据挖掘、深度学习等技术，提高图像理解、语音识别、目标匹配能力;运用智能组网技术，为战场感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的信息网络支撑。

引人注目的军事物联网例子

美国国防部正处于规划和实施JADC2和物联网的早期阶段，其中许多决策仍有待做出，迄今为止只进行了有限几个物联网潜力的展示。假设这些物联网挑战中的大部分都可以得到解决，那么有人和无人应用的例子将是引人注目的，而且数量众多。下面是几个例子。

自主武器系统：人类仍是作战成功的主要智能体和推动者。然而，军用无人机、智能导弹和无人地面车辆等自主监视和武器系统可以进行先进的战场监视，提高作战情报，甚至可以打击目标，保护士兵的生命。他们还可以通过人工智能和面部识别等技术为作战带来精确度，这些技术可以比人类更准确地锁定敌方作战人员，避免向友军开火和平民伤亡。人与自主决策之间的分工将是决定自主系统是否成功的重大道德和技术挑战之一。

士兵携带的传感器和设备：通常被称为战场物联网，这是一个嵌入士兵作战服、头盔、武器系统和运输工具中的情报收集和生物识别传感器网络，可以传递有价值的战场信息以及士兵位置、健康状况统计数据和精神状态。这些知识可用于决定何时在最不利的情况下将士兵调离战场，或及时主动实施医疗救助以减少伤亡。

态势感知：态势感知对于战场上快速有效的决策至关重要。将物联网与人工智能相结合不仅是一种增强自动化态势感知的方法——包括战场布局、小队和敌人的位置、装备和目标——它有可能比以往任何时候都更快地提供这种感知，而不必依赖于集中的指挥和控制。

利用弹性连接和网络边缘处理的能力，无人系统和其他物联网监控设备可以共享和合并数据，直接向前线提供卓越的情报、监视和侦察（ISR）信息。使用人工智能来辅助和自动化许多监视功能，可以减轻战场上士兵的压力和认知负担。

通过5G或其他通用传感网络将无人机、传感器和其他设备连接到本地边缘数据库/人工智能/机器学习服务器，可以在云无法访问或距离太远而无法快速传递信息时提供信息。当云连接可行时，物联网可以利用云的巨大可扩展性和处理能力。

即使在5G不可用或网络攻击使其不可行的远程情况下，替代可用的对等网络（例如Wi-Fi、蓝牙或私有专有通信解决方案）也可以同步分布式数据库，并提供战场所需的网络和数据弹性。一种解决方案可用于利用点对点连接并在它们之间同步数据，然后在可用时与本地、区域和云服务器连接并同步数据。

还有许多其他物联网的例子，如对补给车辆监控、军事基地安全、战场预防性维护以及库存管理。随着战场变得越来越复杂和不可预测，物联网和人工智能将成为一种越来越有价值的战略，用于超越对手并最大限度地减少战斗和平民伤亡等关键决策的加速和自动化。

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