智能化电子战装备发展路径探讨

李高云，旷生玉，江 果，何 欢，唐吉庆

(中国电子科技集团公司第二十九研究所，四川 成都 610036)

0 引 言

以人工智能、大数据为代表的颠覆性技术，正加速推进战争形态向智能化战争演变。“制智权”正重新定义未来战场的制胜机理。美国《2019财年国防授权法案》将人工智能定义为：在没有足够的人类监督情况下，能够在变化的、不可预测的环境下“理性地行动”，或能够在经验中学习，能够利用数据提升性能的所有系统。

学术界诸多的军事智能化研究文献中，较多的关注点是对未来智能化战争特点的前瞻性阐述，以及对大数据、人工智能、云计算等前沿技术的应用性分析，较少把研究焦点投射到装备智能化的模型研究，以及装备智能化发展路径等关键性问题研究上来。

本文主要分析了当前电子战装备作战运用面临的严峻挑战，从问题驱动的视角，提出了智能化电子战装备的描述模型，并基于此探讨了电子战装备智能化发展的路径和建议,给出了发展的重点方向，旨在为电子战装备发展决策机构、科研院所、专业科技人员提供参考和建议。

1 电子战装备运用面临的挑战

在现代信息化战场上，各种用途的电子用频设备云集密布，战场电磁空间环境跌宕起伏，敌我双方对抗博弈日趋白热化，整体呈现出高强度、强对抗、复杂性等特点。这些都给电子战装备作战运用带来了严峻的挑战和新要求，当前电子战装备能力已严重制约了电子战作战效能的生成和军事倍增器作用的发挥。

1.1 电磁环境复杂且多变

电子战是典型的复杂环境作战，主要面临以下两点挑战。1)环境影响因素多，不同环境下，大气波导情况、地形地貌、通视条件、背景噪声、多径效应等，给控制操作和参数调整带来巨大麻烦。2)环境差异性大，在伴随作战情况下，不同区域、不同威胁下面临着完全不同的作战环境。

1.2 电子战装备操控复杂

装备操控方面主要面临以下四点挑战。1)装备种类庞杂，电子战装备包括雷抗、通抗、光电、导航、IFF等多专业；车载机动性、固定式、搬移式多形态。2)策略选择多，信号环境复杂，威胁对象选择困难，多目标条件下，对抗的组合策略选择更多，能量分配也存在困难[1]。3)效能评估难，电磁空间无形战场，效能的评估包括信息准则、功率准则、效率准则、战术运用准则、时间准则等，评价函数的建立异常复杂和困难。4)装备控制复杂，单是某型雷达对抗装备控制涉及到10余大类，30多小类，500多个控制点位和大量操作技巧。

1.3 战斗员深陷多重困境

战斗人员方面也面临四点挑战。1)专业力量要求高，电磁空间属于高科技作战域，具有抽象性、复杂性、专业强等特点，专业力量的培养成本高、耗时长。2)专业跨度宽，对抗划分为雷达对抗、通信对抗、光电对抗、导航对抗和引信对抗等，均需要熟悉对象的特征和知识，需要的专业知识跨越对象、自身装备和双方作战规则，跨度大、要求高。3)经验积累难，即使在加大实战化训练的当下，由于场景、策略、技巧多变，也很难形成固定范式的规则经验。4)心理压力大，作战强度高，对抗的强度大，时机把握异常重要，时敏性强，操作稍微失误就是失败，导致心理失衡状态的战斗员比比皆是。

综上所述，电子战装备在操作、处理和控制等不同层面，面临着严峻的挑战，有着不同的智能化需求，如图1所示。

图1 电子战装备面临的严峻挑战

2 智能化装备模型分析

2.1 智能化装备表征模型

智能化装备的定义和阐述直接影响着电子战装备智能化发展的方向和途径，也是电子战装备智能化发展道路上遇到的首要概念和标底。在现实技术发展研究和工程实施落地的过程中，需要有一个清晰的模型描述。针对电子战装备目前主要面临的“环境适应性差、控制量大而复杂、操纵技能要求高”等问题，智能化电子战装备迫切需要优先提升三方面的智能。

1)面向数据的处理智能，需要解决装备复杂环境下侦收信号数据的智能分选、识别、威胁判断等。

2)面向装备的控制智能，需要能够对电磁环境自适应，软硬件资源的自组织，多约束条件下的优化控制、自主控制等。

3)面向人员的操作智能，需要辅助人员智能化操作、智能辅助操作，降低操作难度，降低战斗人员的工作负荷。

电子战智能化装备模型，如图2所示。

图2 电子战智能化装备模型

2.2 装备智能化等级模型

电子战智能化装备模型回答了什么是智能化电子战装备后，还面临着如何度量装备智能化程度的问题，因为这个问题将直接指导着装备智能化的推进节奏、发展路径和阶段路标。

人工智能的层次划分学术界争议较大，主流观点是按照能力水平划分为“弱人工智能、强人工智能、超人工智能”三个层次，尤其是超人工智能，牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把其定义为“在几乎所有领域都超越了人类的智慧和能力，包括科技创新、通用知识和社交技能”。大量学者对“超人工智能”能否实现存在争议，持否定态度，这可暂且不论；但是由“弱人工智能”向“强人工智能”发展的道路上，将其细化成“基于大数据的智能(计算智能)、混合增强智能(记忆认知)、自主智能系统(交互认知)”三个阶段的观点还是得到了广泛认同的。

电磁空间域可以借鉴学术界普遍达成共识的“弱人工智能、强人工智能”两个层次，“计算智能、记忆认知、交互认知”三个阶段，划分电子战装备智能化等级模型。

3 电子战装备智能化发展路径

3.1 发展路径框架

按照“计算智能、记忆认知、交互认知”三个阶段，“处理智能、操作智能、控制智能”三个维度，有序地开展电子战装备的智能化发展。采取“人+智能”的关键演进途径，逐步实现电子战装备从弱人工智能向强人工智能的演化和跨越。装备智能化演进框架，如图3所示。

图3 装备智能化演进框架

智能参谋和智能装备分别从“应用、装备”两个层面构筑了军事智能的框架。智能装备是本文探讨的主题，主要定位于解决装备层面的赋能聚智问题，侧重于对战场环境的高阶感知、辅助操作员的智能操纵、装备控制的自主化和海量数据的智能化处理等。归结起来就是面向数据的处理智能、面向人员的操作智能和面向装备的控制智能。

电子战装备智能化发展的技术架构方面，遵循全军顶层技术体制，由基础层、服务层、应用层组成的分层构建指导思想，形成统一由装备智能处理“大脑”为依托，三个面向的智能应用。

3.2 面向数据的处理智能

数据的智能处理技术层面，得益于采集、储存、传输、计算等软硬件技术发展，以及“算法+算力”的能力形成，使得基于大数据的智能成为可能[4]。需求层面，复杂电磁环境、强对抗博弈场景下，电子战装备需要快速处理的数据量爆炸式剧增，种类日益增多，需求日趋迫切。

面向数据的处理智能方面，急需开展人工智能与大数据挖掘技术，赋能电抗装备，打造“智能对抗大脑”。当前阶段“数据爆炸而信息匮乏”,着力采用大数据技术解决信息提纯问题；未来逐步向智能主导、云脑作战的新体系迈进。

1)结合电子战信号数据、辐射源数据的特点及业务应用特点，建立从“数据收集→特征提取→智能训练→模型发布→在线运用”的一体化智能处理流程，为目标识别、模式发现、规律挖掘、策略生成等提供智能化处理支持，形成知识提取优势。

2)重点针对“学习训练、推理、智能控制”不同环节的“智能+”需求，开展数据智能处理系列攻关。战场感知数据类数据智能处理，主要基于数据驱动学习的环境建模，大数据挖掘分析等[2]；逻辑推理调度类数据智能处理，主要研究基于行为预案的智能推理和推荐；高级语义操作类数据智能处理，主要基于自然语言理解的指令解析处理，基于人物画像的个性化人机交互；智能装备控制类数据智能处理，主要基于多变量约束的控制参数寻优，基于观测器的噪声自适应状态估计等。

3.3 面向人员的操作智能

文献[3]指出，人和智能装备的关系，就好比骑士和马。马知道路该怎么走，也知道要听主人的话。智能装备就应该像马一样，在道路上能自主行走，也接受人的操控，在人工操控时也具有自主避险功能，这便是并驾齐驱系统的思想。

电子战装备也同样需要打造机器“副操作手”，将战斗人员解放出来，让人主要解决“做正确的事”，而机器所要解决的是“正确地做事”。当前阶段发展重点是人在回路的自动操纵，最终实现人机协作智能体的目标。

1)围绕简化装备操作，降低工作负荷，提升作战效率，通过总结操作范式，高阶语义模型构建、抽象事件转化等，形成基于高级语义的智能操作能力，在用户画像的基础上，匹配习惯和风格，推荐不同方式的的人机交互风格和样式，提供易理解、易操作的智能交互环境。

2)主要解决基于小样本、局部样本，知识经验的智能辅助操作学习和训练；研究“训练+推演”的融合应用技术，学习资深战斗人员的操作经验，将人的操作意图，底层自动地转换成一系列操作指令序列，支撑高级操控。

3.4 面向装备的控制智能

重点开展时空频多维对抗策略生成、装备智能对抗控制架构、控制经验学习推理、设备参数控制模型增量学习、干扰资源实时动态优化调度等关键技术域研究。

1)依据任务及装备实时信号和状态数据，结合环境、目标信息，生成装备侦察时序、干扰样式等各类策略参数，实现“操控+处理+控制”的“大闭环”学习预测，提升装备效能，降低装备控制难度。

2)对侦察时序和干扰策略进行情景反馈，并提供关键控制节点和参数的人工可干预接口，提升操作员对装备操控的信任度。

3)根据战场信号环境、目标环境的动态变化，满足装备硬件资源和性能约束情况下，自适应调整侦察和干扰时序，同时在线学习和实时优化底层控制参数，以达到最大化截获概率和干扰效果目标，实现数百个设备参数快速“小闭环”控制，大大降低装备对抗技术参数的设置难度，操作员只需监控或者调整宏观对抗策略。

4 思考与建议

2016年以来，以“AlphaGo、AlphaGo Zero”为代表的人工智能应用在各行各业屡创奇迹，不断刷新着人们的想象力，人工智能成为了无所不能的代言人。人工智能极度火热，充斥着整个学术界和舆论界，仿佛一时间从风口走向了“繁荣”，那是不是AI就无所不能呢？未来战场不再需要人吗？这一系列问题更需要大家深入思考。人工智能前景是美好的但是目前尚处于起步阶段，并还将长期处于弱人工智能阶段。

4.1 辩证识别其能与不能

各军事大国相继出台计划，推进军事智能化建设，抢占未来战争的制高点。在适应新军事技术变革的潮流、关注军事智能化带来的战略机遇的同时，更应该理性的认清军事装备智能化还任重道远、无法毕其功于一役，需辩证识别其“能”与“不能”，方能找准定位、扎实推进、杜绝冒进。建议以“人+智能”为中间态，作为中短期目标，切实牵引技术发展和工程落地实现。

先发展什么、后发展什么、怎么实现有序的向智能时代转型、跨越？建议优先开展如下工作。

1)操作智能化，是最容易突破的方向，主要面对人的操作使用，这个方向的主要短板在于把人的意图进行一次抽象，例如：将人的一个操作意图，转换成机器的一系列指令集合。从某种意义上来说，完成对人类动作和人作战意图的一次抽象，这是装备面临的真正难点，一旦突破这个难点，后续工作和组合就可以形成。对于这部分的人工智能工作，采用的技术应该是高阶语义理解、行为分析等。

2)提升装备上应该具备的人工智能能力，以面对威胁和未知的信号。这个方面上，因为未知的定义尚不清楚，可以开展方向很多，也很困难；面对形成的数据，尤其是基于目标的数据，这一部分数据最大的缺陷和短板是在于基础性理论尚未构建，这方面有大量的基础性工作需要开展，“数据智能”兴许是个突破口。

3)装备自身的工作组织，即其中设备阵列的最优组织、工作时序的动态调整，状态异常的智能处置，局部故障的容错控制等，建议可引进经典的最优控制、智能控制理论。

4.2 人机融合是必然趋势

2018年，美国国防情报局局长Rober Ashley和新安全研究中心技术与国家安全项目研究员Elsa Kania先后在大会演讲中指出“人机融合”是颠覆性技术的一个“关键领域”。

随着技术的发展，无人系统在未来战场会扮演越来越重要的角色。但光凭现有的无人化技术，是无法满足未来战场需求的，智能系统必然要继续发展成为更为高级的智能体。未来很长一段时间，无人系统还无法摆脱“必须有人在操控”的尴尬局面。为了在过渡期适应战场需求，人机协同必然会成为近十年的装备智能发展趋势。

单纯的人工智能或者人类智能都不能发挥最大的效能，人机融合是比较客观、务实和可行的方案。人机融合可以弥补无人系统在特定任务场景下，面对突发情况的反应能力与决策能力的不足，在人机协同作战中，优势互补，人提供决策，无人系统执行高危行动，形成一个有机的战斗系统，保证作战任务遂行的同时确保战斗人员生命安全。

建议将“人机协同”作为推进智能化建设的当期指导思想，快速将技术成果转换，走出军事技术变革的坚实一步。

4.3 混合智能是发展方向

电子战装备的智能化发展，本质是各个维度的聚智赋能行动，其智能化需求和实现方式是各不相同，甚至大相径庭的。军事智能化研究的是一个领域，不是一个学科，需要采用不同的方法论，从不同的角度研究解决问题[5-6]。其方法论、研究视角越多,军事智能化才会解决得越好、越彻底。

面向数据的处理智能，需要的更多是大数据技术、海量数据的挖掘、提取技术，数据关联分析技术等，智能化的方向是机器学习、样本训练等[7-9]。

面向人员的操作智能，需要的是对自然语言的理解、高阶语义的分析，人员行为的画像，逻辑推理等智能化技术。

面向装备的控制智能，更多的是自动化、自组织、容错控制层面的智能，自适应环境的变化，多约束情况下参数的寻优，路径规划等。

5 结 语

电子战装备智能化发展进程是一个多维度的聚智赋能行动，是集小智成大智的复合运用历程，各维度的智能实质是人工智能在不同领域的具体分支应用。

电子战装备智能化推进，宏观层面需要按照“计算智能、记忆认知、交互认知”三阶段步骤向强人工智能发展谋篇布局；微观层面需要在“面向数据的处理智能、面向人员的操作智能、面向装备的控制智能”等多个维度，引入人工智能各分支技术，并内化适配应用，科学地、务实地提升装备智能化能力水平。电子战装备智能化发展，尤其需要认识到，“人+智能”是跨越强/弱人工智能鸿沟的关键路径，混合智能是发展的重点方向。