人工智能优化现代战斗机性能，提升武器系统、决策能力与人机协作效能。将人工智能（AI）集成至现代战斗机作战系统，正深刻变革空军的作战能力。这一技术发展旨在提升决策效率、任务效能与飞行员安全性。
武器系统与传感器的优化
AI在提升战机武器系统与传感器方面发挥关键作用。以泰雷兹（Thales）开发的"塔利奥斯"（Talios）瞄准吊舱为例，该设备通过激光指示、远程毁伤评估与目标识别提供空对地导弹制导能力，配备双频段昼夜侦察模式与机载目标识别功能。塔利奥斯可实时传输与接收数据，增强平台间互操作性。自2026年"阵风"战斗机F4.3标准起，该吊舱将利用AI进行深度学习，实现区域扫描、图像自动分析与目标筛选，使机组能在安全距离识别小型目标。
"阵风"F4标准通过AI实现多项升级：
• 人机界面：引入"蝎子"（Scorpion）头盔显示器，提供战术态势可视化与武器系统直观交互；
• 通信能力：集成与陆军"蝎子"（SCORPION）系统兼容的CONTACT无线电，以及具备数据加密与网络防护的智能通信服务器；
• 雷达性能：RBE2-AESA雷达在空对地模式中强化地面移动目标指示（GMTI）与超高清测绘功能，提升威胁探测与识别精度。
AI还用于管理日益复杂的武器系统。例如，战斗机需整合多源海量数据，AI通过实时处理使数据可理解化，帮助飞行员最大化利用信息。该能力在蜂群无人机或忠诚僚机（与有人机实时协同的重型战斗无人机）管理中尤为重要。
自主性与人机协作
AI是战斗机自主系统与人机协作的核心驱动力。波音澳大利亚为澳空军开发的MQ-28"幽灵蝙蝠"（Ghost Bat）隐身多用途无人机，可与F-35A、F/A-18F等有人机协同执行AI自主任务，承担侦察、防御或独立作战角色。
法德西联合研制的"未来空战系统"（SCAF）同样体现这一趋势。SCAF通过空战云（Combat Cloud）实现多平台网络化实时情报共享，结合AI、大数据与网络技术构建协同作战生态，使战斗机、无人机与其他单元无缝交互，优化军事行动。
此外，美国空军"下一代空中优势"（NGAD）等项目旨在开发配备AI的第六代战斗机，通过实时数据分析提升任务决策速度与精度。
伦理与战略挑战
将AI集成至战斗机作战系统引发伦理与战略争议。自主致命武器系统无需人工干预即可决策的可能性引发担忧。国际社会正持续讨论制定军事AI使用规范，例如法国已通过国防AI战略，明确拒绝将生死决策权赋予机器。
此外，对AI技术的过度依赖可能使军事系统易受网络攻击。因此，确保系统安全成为军队优先事项。网络安全与系统抗毁性投资对防止敌方控制或干扰战机武器系统至关重要，电子战与网络安全正成为AI战斗机设计的关键要素。例如，美国空军在NGAD与"天堡"（Skyborg）项目中开发先进数字入侵防护协议。
另一挑战在于算法可靠性。AI系统需经充分测试以避免致命错误。在实战中，校准不当的算法若做出错误决策，可能危及人员或导致重大附带损伤。因此，设计者始终在自主武器系统决策回路中保留人工监管。
军事航空中人工智能的未来
AI技术进步正深刻重塑军事航空。中期内，第六代战斗机将集成更复杂的AI系统，用于飞行员辅助、无人机蜂群作战管理与实时威胁分析。SCAF与NGAD是这一演进的具体例证。
最具前景的发展之一是机器学习在作战系统的集成。例如，美国空军"自主作战交战"（ACE）项目旨在训练算法与人类飞行员进行空战对抗。2020年，苍鹭系统公司（Heron Systems）开发的AI在模拟空战中连续五轮击败经验丰富的飞行员，印证了此类技术的潜力。
战斗机AI研发投资持续增长。2024年，美国防部军事AI研发预算超25亿欧元，重点投向飞行器自主性、网络安全与决策智能研究。欧洲方面，法、德、英等国亦加大对同类项目的投入。
长期来看，AI集成或催生完全自主的战斗机，无需人类飞行员即可执行任务。但伦理与技术壁垒依然存在，延缓这一前景。当前，"忠诚僚机"（即伴随有人机的半自主无人机）的逐步应用被视为实现全面自主的过渡阶段。
人工智能正逐步确立其在军事航空中的地位，优化战机性能并改变空战形态。尽管面临战略与伦理挑战，全球武装力量仍通过巨额投资与持续创新推动该领域发展。
参考来源：flyajetfighter
2025年3月15日，乌克兰总统泽连斯基通过Telegram发文确认，乌克兰国防工业成功测试了可精确打击地面目标的新版海王星反舰导弹。此次升级标志着乌克兰导弹能力的重大突破，改进型海王星导弹据称具备1000公里射程打击能力。
图：海王星导弹是乌克兰研制的陆基反舰导弹系统，最初设计用于精准打击海军舰艇与海岸基础设施，现升级后可对1000公里范围内地面目标实施打击。（图片来源：维基共享资源）
海王星巡航导弹最初作为反舰武器设计，长期是乌克兰海岸防御体系的核心。自列装以来，该导弹在保护乌克兰海上边界方面成效显著。此次改进使导弹功能远超初始定位，可对军事设施、指挥中心与高价值资产等地面目标实施精确打击，显著拓展了乌克兰的战略打击半径。
海王星导弹从反舰武器向多目标打击系统的转型始于2023年4月。当时乌克兰防务官员公开表示，正着力改进导弹制导系统与战斗部，以提升对固定/移动地面目标的打击能力。
尽管升级细节有限，但据信导弹制导系统经过重新设计，可适应更多目标类型（包括军事设施、防空系统与后勤枢纽）。更重要的是，射程延伸至1000公里，使乌军具备深入俄控区实施打击的能力，成为当前冲突中的颠覆性进展。
海王星导弹原型基于R-360巡航导弹，设计用于打击巡洋舰、驱逐舰与坦克登陆舰等水面舰艇。该系统可在电子对抗等复杂环境下运作，具备全天候作战能力。
改进型导弹新增对陆基军事资产的打击能力，使乌克兰获得可同时应用于海陆战场的双用途武器系统。
改进型海王星导弹的实战成功部署对乌克兰具有重大战略意义。其超远射程能力使乌克兰获得扰乱俄军广域作战的强大工具。该能力可打击远离前线的俄军关键基础设施，包括供应链、防空系统与后勤枢纽。1000公里射程赋予乌军显著优势，可攻击俄控区纵深高价值目标，并通过打击补给与增援路线使俄军行动复杂化。
通过扩展作战半径，乌军可进一步施压俄军防御体系，增加俄方维持与增援阵地的难度。此类战术转变或成为削弱俄军战力、迫使其调离前线资源的关键。
海王星导弹从反舰系统向多目标打击武器的转型，彰显了乌克兰国防工业的创新能力与韧性。尽管面临持续外部压力与资源限制，乌克兰工程师快速改造现役技术以满足战场需求。这一成果印证了国防部门逆境创新的实力。
此外，关键武器系统的国产化改进凸显乌克兰国防战略中自主能力的重要性。在高度依赖外援背景下，乌克兰独立改造升级武器系统的能力标志着其向强化国防自主性、降低外部依赖迈出关键一步。
海王星反舰导弹是陆基多用途打击系统，属RK-360巡航导弹家族，专为打击巡洋舰、驱逐舰、护卫舰与坦克登陆舰等舰船设计。该系统可独立运作或与两栖/海军部队协同作战，具备在敌方火力与电子对抗环境下打击海岸目标的多样化能力。
海王星导弹原始型号射程达280公里，其先进设计支持快速连续发射。每台发射装置可携带1至4枚导弹，全系统齐射最多可发射16枚。发射装置采用自行式机动设计，可在15分钟内完成部署，实现战场快速转移。
一套海王星反舰导弹系统包含机动指挥站、运输车辆及自行发射单元（每单元载弹4枚）。单枚导弹重约870公斤，配备150公斤战斗部。公路机动时速达70公里，越野环境下保持20公里/小时。多功能性与机动性使其成为乌克兰防御部队的高效灵活作战工具。
尽管改进型导弹对陆打击的部署规模尚未明确，此次测试成功标志着乌克兰导弹与国防技术的重大突破。乌官员表示，将随战局演进持续推进导弹系统升级。
此次成功改进凸显技术革新在俄乌冲突中的关键作用。乌克兰快速改造升级武器系统（如海王星导弹）的能力，提升了其军事实力。
参考来源：armyrecognition
美国防部的战备重建工作面临复杂环境，需在满足持续作战需求与应对未来挑战之间做出艰难权衡。尽管已采取措施应对长期存在的战备难题，但仍有大量工作待完成。本声明阐述空、海、陆、天作战领域的战备挑战，主要基于政府问责局2020年以来发布的军事战备、作战与保障相关报告，并包含当前在研项目的阶段性信息。最终研究成果预计于2025年3月发布。政府问责局通过分析陆军、海军、空军、海军陆战队及太空军的战备、维护、人员与训练数据，并访谈相关官员完成本项工作。
美国的军事优势依赖于跨作战领域的力量投射能力。政府问责局研究表明，过去二十年间，因维护现役系统与采购应对快速威胁的新系统等多重挑战，美军战备水平有所下降。落实政府问责局开放建议将助力国防部应对挑战并提升战备效能。下图列示了国防部尚未实施的部分建议。
原文
任务式指挥训练计划（MCTP）是美国陆军参谋长直接指导的顶级可部署战斗训练中心，由美国陆军部队司令部通过半年度的陆军同步与资源会议进行调度，并由训练与条令司令部（TRADOC）提供资源支持。该计划遵循TRADOC条例350-50-3的指导。MCTP团队包含四个作战组，分别负责军级、师级及特种作战部队的训练对象，以及包含演习控制功能的MCTP参谋机构，每年最多可支持五场为期10天的"战士演习"（WFX）。通过提供符合条令的专业观察/控制团队，并以训练部队视角与陆军高层批准的训练目标构建最严苛的模拟训练环境，MCTP实现这一目标。WFX是旨在推动作战条令变革与教育、提升部队战备水平的严格领导者发展项目。2024财年初，陆军参谋长指示陆军军种组成司令部（ASCCs，即战区陆军）担任军级WFX的上级指挥机构。2024财年的两次演习分别为：美国陆军欧洲-非洲司令部作为"战士演习24-3"中第五军的上级指挥机构（该演习与2024年3月欧洲司令部的"严峻挑战24"联演联动），以及美国陆军太平洋司令部担任2024年8月第十八空降军"战士演习24-5"的上级指挥机构。通过ASCC/战区陆军为第五军与第十八空降军提供的训练强度与规模，属于"维持性实践"——旨在模拟训练环境中提供最严苛的战斗训练中心体验，促进指挥官及其参谋团队在大规模作战行动中的集体训练与领导力发展，以达成计划、准备、作战与制胜目标。
本报告汇总了MCTP在2024财年四次聚焦大规模作战的战士演习中的观察与经验。第一章概述MCTP全局性观察，后续六章分别针对六大作战职能领域进行专项分析。
核心观察一：从战区陆军到师级的作战管理
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观察结论 从战区陆军到师级的陆军司令部若建立完整的作战框架、明确梯次作战任务并通过指挥支援关系分配资源与权限，则能有效达成作战目标。
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分析 作战框架仍是影响部队作战效能的核心挑战领域。其作为战术实施的基础，为全军提供了从地理维度理解当前作战中各单元角色、职责、权限及资源/支援优先级的方法。最基础的框架需划分前沿、近域与后方区域，并为下属司令部指定作战区域、地带或分区。这些区域应根据各区域需解决的问题（如敌部队部署）进行界定，并随环境变化每日评估调整。
地理区域明确后，司令部需为下属部队定义具体作战任务与优先级。清晰阐明在上级指定区域内各梯次部队的支援职责与优先级至关重要。上级司令部应指定目标、分析各目标所需兵力对比，并与下属司令部建立"契约"，明确达成目标的条件及责任归属。这些条件需覆盖所有作战职能，包括所需的敌军态势与己方战斗力。
司令部通过界定主攻与助攻方向确立优先级，并通过任务编组、指挥支援关系及关键赋能要素（如情报收集、火力、航空等）调配资源。一旦建立包含敌我态势条件的"契约"，上下级部队需积极监控条件变化，在未达成预期效果时果断调整。
- 建议
- 各级司令部需在规划阶段（基于任务分析）优先明确作战框架与任务分配，并在行动方案开发中完善。执行阶段需持续监控态势并动态调整框架。参谋机构应通过数字化任务式指挥系统可视化呈现指挥官对框架的决策，确保上下级框架衔接。
- 参照《野战手册3-0：作战》（2022年10月1日）提出的时空-目标三维框架优化兵力组织模式，将相关原则融入作战规划流程。
- 虽然《技术规程6-0.4：军师级任务式指挥作战职能训练》（2019年4月10日）未明确将作战框架纳入训练体系，但指挥官应在参谋演练与数字化训练中强化框架构建、评估与调整能力。
核心观察三：决策主导权
- 观察结论
获取决策主导权取决于参谋机构预判决策、规划分支与后续行动，并将海量可访问数据转化为与指挥官关键信息需求（CCIR）关联的评估能力。结合可视化工具，参谋机构可使指挥官及其部队比威胁方更快、更高效地理解态势、决策与行动。
- 分析
参谋机构在支持指挥官获取决策主导权方面存在困难。决策主导权具有相对性，对手正通过提升信息能力加速决策并夺取行动主动权。然而，由于决策流程中存在多重缺陷，多域优势的整合仍面临挑战，具体包括：
• 跨规划周期的决策导致集成单元的职责不清
• 分支计划开发不完善
• 未充分运用CCIR简化情报收集、分析与决策流程
• 评估流程定义模糊且缺乏决策聚焦
• 海量动态评估与复杂数据导致通用作战态势图（COP）可视化困难
• 汇报决策（如计划更新或临时作战集成单元简报）时未充分利用决策支持工具
- 建议
• 在行动方案分析阶段，利用事件模板预判敌方各类行动以制定决策点。
• 在决策支持矩阵中为各阶段或关键事件添加过渡节点。
• 按梯次与集成单元分类决策，明确职责与共识。
• 通过持续开发、优化与评估聚焦CCIR。
• 采用优先情报需求模型，构建由精确指标支撑的友军信息需求体系，确保参谋动态评估聚焦核心。
• 开发"决策点卡片"工具，详细审查相关CCIR状态与关联指标。
• 通过计划工作组等协同机制开发并优化集成分支计划。
• 以CCIR为驱动，持续优化报告与评估流程。
• 基于CCIR定制通用作战态势图与动态评估的可视化呈现。
• 指定通用作战态势图协调员。
• 制定向指挥官汇报决策的标准操作流程，以会议指令格式固化。
核心观察四：作战风险
- 观察结论
高层领导必须深度参与作战风险管理。参谋机构的风险识别、风险评估执行及向指挥官汇报残余风险的过程需有效支撑决策制定。
- 分析
防护作战职能领域（WFF）为指挥官提供风险管理与技术风险评估专业支持。防护主管在此过程中发挥关键作用，需能向高层领导明确防护优先级与残余风险。为此，防护主管需深入理解所有作战职能领域的综合风险及潜在缓解措施。这种深度认知使其能向决策者清晰阐述风险，确保防护行动融入整体决策流程。
高层领导通过积极参与风险识别与缓解流程，推动防护行动的系统整合。具体方式包括在规划与执行阶段向各作战职能领域提供清晰全面的防护指导，并优先推动风险管理在参谋机构中的跨职能整合。高层领导对防护体系的深度参与可确保作战框架内风险的全域识别与缓解。
- 建议
- 高层领导需深度参与防护行动与风险管理流程。指挥官及副指挥官应强化对风险的理解及参谋机构在风险识别中的重要性，确保参谋机构在集成单元内聚焦风险细节识别，并将风险决策纳入决策面板。
- 防护主管需与其他作战职能领域负责人处于同等决策层级，以便直接向指挥官汇报风险并获取决策反馈。
- 防护主管需掌握跨作战职能领域的综合风险与缓解措施，向决策者清晰传达风险态势。
- 高层领导需在向防护单元与参谋机构提供指导的同时，强制推动防护行动的整合实施。
美国国防部致力于推行基于模型的系统工程（MBSE）以加速并优化复杂系统的采办流程，但尚未提供关于如何全面实施MBSE的指导方针。这催生了以下研究机遇：选取国防部通用流程，基于现有文献构建MBSE方法论，按该方法生成模型，记录建模成本，并通过访谈模型接收方评估其投资价值。本研究针对联合前沿指挥控制（C2）能力评估（CBA）报告的差距分析与特征描述阶段，开发了包含12个步骤的方法论。研究识别出13个数据组：系统资源、条件、问题陈述、能力、联合能力领域、度量、度量属性、三类任务以及三种满足关系。建模总耗时149.6小时，其中69.8小时用于数据结构与本体构建，79.8小时用于具体实例建模。软件工具、培训与人工总成本略低于20,000美元。利益相关者访谈表明，模型在可追溯性、迭代便利性与重用性方面的效益远超构建成本。未来研究方向包括：调整分析技术、将建模工作扩展至CBA流程其他环节，以及与任务工程模型集成。
世界正变得日益复杂且高度互联。这一趋势的直接结果是，无论公共部门还是私营机构，获取竞争优势的难度都在持续增加。系统工程（Systems Engineering, SE）学科通过帮助工程师思考如何实现期望的涌现行为并减少非预期后果，为解决这一挑战提供了方法论支撑。传统系统工程实践还通过系统化分析设计决策的影响，有效管控项目成本超支与进度延误风险。
近年来，计算机算力的提升催生了IBM Rhapsody、Catia Magic系统之系统架构师等数字化系统工程建模工具。此类概念建模工具通过强制逻辑一致性、术语标准化及关系图可视化等优势（Henderson与Salado，2021；Maurandy等，2012），以传统文档无法实现的方式赋能系统工程师。将此类工具与建模方法学及语言相结合的应用实践，即基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering, MBSE）（Delligatti，2013）。MBSE实践者普遍认可其在可追溯性、完整性与信息可访问性方面的显著提升，以及返工、错误与成本的显著降低（Campo等，2023；Henderson与Salado，2021）。
美国国防部（DoD）正致力于构建基础设施、流程与培训资源以支持采办专业人员获取MBSE效益。此类使能活动的投入对组织能否成功实施MBSE并实现生产力跃升至关重要，但高成本特性使得预算分配策略尚不明晰。这引出一个关键实践问题：国防部是否应在系统完成设计阶段进入维护期后推进MBSE转型？
本研究通过选取国防部战术空中控制小组（TACP）现代化项目作为案例，在其开展能力评估（CBA）过程中探索上述问题。该项目办公室需评估现有资源能否满足未来作战需求，本研究将重点分析MBSE如何支持这一进程。
当前，美国防部已将战略重心从中东反恐作战转向应对南太平洋地区同等级/近同等级对手的冲突。这一转型迫使众多进入里程碑C后的项目重新评估其武器系统是否适配国防部未来需求。许多系统已进入运维阶段且原始设计针对不同任务场景，国防部要求项目办公室实施调整以支撑动态任务需求。
除任务转型外，国防部正推进数字工程范式变革。众多工程师致力于开发跨企业适用的流程体系。MBSE的新兴特性为研究提供了广阔空间——许多国防部流程尚未制定MBSE实施指南，为实践者留有探索余地。本研究聚焦任务转型与数字工程转型的交汇点，探究如何优化MBSE在能力评估中的支持作用。
本研究通过四项来源的内容分析构建能力评估（CBA）建模方法论：CBA流程、任务工程流程、能力组合管理（CPM）以及系统建模语言（SysML）的权威教材。研究者随后应用该方法论为"联合前沿C2能力评估"具体用例创建模型，并跟踪建模工作所需的资源投入。最后通过访谈评估模型对CBA流程的影响，尝试归纳该CBA模型的优势与不足。
精确的车辆分类在民用交通管理系统与国防安全措施等领域至关重要。许多机构长期依赖传统频域信号处理方法完成基于传感器的车辆分类任务。近年来，随着机器学习与深度学习的突破，各机构开始重新评估现役传感器系统。通过将机器学习模型与神经网络集成到现役传感器系统中，这些机构希望提升车辆分类器的准确性。本研究收集了"重型"与"轻型"车辆的地震、声学与磁力数据。利用频域数据训练机器学习模型进行二元分类，同时使用时序数据训练神经网络。结果显示，两种方法在区分车辆类型时均表现出高精度，平衡准确率超过90%。尽管频域数据平均展现出更高平衡准确率，但神经网络使用时序传感器信号所体现的分类能力表明，需深入研究深度学习替代传统频域信号处理的潜力。
国防机构与情报组织长期关注如何通过隐蔽方式识别、追踪并分类目标车辆。此类系统在边境安全与预警防御领域尤为重要。由于部署机构通常无法直接接触传感器系统所针对的目标车辆，缺乏预采集数据导致算法设计与分类模型训练面临困难。现有数据集常存在类别不平衡且缺乏准确的地面真实标签。
某对远程传感器车辆分类系统有重大利益关系的机构已识别多个现役传感器系统，认为其可能受益于机器学习或深度学习方法的整合。该机构特别关注其当前车辆分类信号处理技术是否可通过前沿深度学习框架实现显著提升。
本研究利用为期多天的车辆部署活动中采集的传感器数据。传感器收集了地震、声学与磁力现象数据，专用于车辆分类任务。数据包含必要的标注信息，如部署传感器的GPS坐标与测试车辆类型。需分类的目标车辆分为重型与轻型两类，其中"重型"类别车辆在公共道路罕见，故公开数据集中通常无此类样本。
尽管本研究的动机源于单一机构需求，但所提出的研究问题对相关应用领域研究者具有普遍价值。当前基于传感器的车辆分类系统应用场景涵盖民用收费道路系统至国家边境防御措施。
本研究核心目标是分析经典机器学习模型与现代深度学习网络的分类能力。利用赞助方传感器提供的地震、声学与磁力原始数据执行车辆分类任务，随后通过模型性能分析为相关方提供支持新产品采购或未来研发决策的依据。
本文结构如下：第二章概述相关背景知识；第三章详述选定模型与网络的训练验证流程及评估方法；第四章展示测试数据上的模型性能；第五章总结研究结论并提出未来研究方向。
大型语言模型（LLMs）已被证明是解决广泛任务的强大工具，企业也注意到了这一点。然而，从演示和原型过渡到成熟的应用可能会面临诸多挑战。本书旨在弥合这一差距，为从业者提供构建实用产品所需的工具、技术和策略，这些产品能够充分利用语言模型的能力。 经验丰富的机器学习研究员 Suhas Pai 提供了关于如何利用 LLMs 解决实际用例并应对常见故障模式的实用建议。您将全面深入了解语言模型的组成要素，探索诸如微调等定制技术，学习像 RAG（检索增强生成）和代理等应用范式，以及更多内容。 * 了解如何为训练和微调准备数据集
培养对 Transformer 架构及其变体的直觉
将预训练语言模型适配到您自己的领域和用例
学习微调、领域适应和推理优化的有效技术
将语言模型与外部工具和数据接口，并将其集成到现有软件生态系统中
不久前发布的“清华大学DeepSeek使用手册，长达104页！”还没学完，又一重磅教程来袭！ 作为正在科研的你，是不是急需一份适合科研人的教程，想着如果科研也能像和朋友聊天一样轻松愉快，那该有多好？！ 来，安排！清华大学又一重磅教程来了！ 由清华大学《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》这一教程将更加适合高校老师和学生。**
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是的，你没听错，科研不再是你想象中的那种枯燥无味的苦差事，而是可以像刷朋友圈一样简单有趣。
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学习4D语言场以实现动态场景中时间敏感且开放式的语言查询，对于许多实际应用至关重要。尽管LangSplat成功地将CLIP特征嵌入到3D高斯表示中，在3D静态场景中实现了精度和效率，但它无法处理动态4D场，因为CLIP是为静态图像-文本任务设计的，无法捕捉视频中的时间动态。现实世界环境本质上是动态的，对象语义会随时间演变。构建精确的4D语言场需要获取像素对齐的、对象级别的视频特征，而当前的视觉模型难以实现这一点。为了解决这些挑战，我们提出了4D LangSplat，它通过学习4D语言场来高效处理动态场景中时间无关或时间敏感的开放词汇查询。4D LangSplat绕过了从视觉特征中学习语言场的过程，而是直接通过多模态大语言模型（MLLMs）从对象级别的视频描述生成的文本中学习。具体而言，我们提出了一种多模态对象级别视频提示方法，包括视觉和文本提示，指导MLLMs为视频中的对象生成详细、时间一致且高质量的描述。这些描述通过大语言模型编码为高质量的句子嵌入，随后作为像素对齐的、对象特定的特征监督，通过共享嵌入空间促进开放词汇文本查询。认识到4D场景中的对象在不同状态之间表现出平滑过渡，我们进一步提出了一种状态可变形网络，以有效建模这些随时间变化的连续状态。我们在多个基准测试中的结果表明，4D LangSplat在时间敏感和时间无关的开放词汇查询中均实现了精确且高效的结果。
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