军事机器人领域正在经历引人入胜的进步,工程学、技术学与生物学在此交汇,催生出能够在复杂环境中执行复杂任务的先进系统。此演进中的一个突出方面是仿生学——受生物实体与过程启发而设计与生产的机器人及无人机(部分小如飞蝇)。随着全球各国军队寻求提升作战效能同时最大限度降低人员生命风险,仿生学在军事机器人领域的整合提供了可能重新定义未来战争形态的创新解决方案。

仿生机器人技术涉及学习并模拟自然界的智能与生物特征,并将其具身化于物理实体,例如昆虫状机器人、“机器鸟”(Robirds)、机器爬行动物、机器狗、人形机器人等。大自然的设计经过数百万年进化锤炼,形成了可激发新技术灵感的高效机制与策略,对战争、安全及军事创新具有潜在影响。大自然通过数十亿年进化完善了其设计,创造了能在各种环境条件下生存繁衍的生物体与系统。在战争中,这种自然智慧可催生增强装备、战略与战备状态的创新方案。例如,鱼类的流线型身体与候鸟复杂的导航技术为提升军事机器人/无人机的功能性与多用途性提供了宝贵见解。通过研究并复制自然系统(如生物体)的效率、韧性及适应性,军队正在开发能提升作战效能、减少附带损伤并促进可持续性的先进机器人技术及战略。

自然界充满帮助动物躲避捕食者并生存的伪装实例。章鱼与变色龙等动物精通伪装艺术,能使其与环境无缝融合。例如,乌贼能改变皮肤颜色与纹理以完美融入周围环境。通过研究这些自适应能力(如根据环境改变颜色与纹理),军事资产可显著降低其被敌军发现的概率。该原理超越视觉隐蔽;研究人员还在探索模仿某些动物采用的天然声掩蔽技术,开发降低军事车辆与行动噪声特征的技术,从而提升海上或水下隐身能力。

大自然为生物体如何感知环境并基于感官输入做出决策提供了见解。军事机器人可配备受生物体启发的先进传感系统,例如蝙蝠的回声定位或昆虫的复眼。这些技术能增强态势感知能力,使机器人有效探测威胁并在复杂环境中导航。此外,对社会性生物的研究可为军事战术与战略提供参考。例如,蚂蚁通过协作解决复杂问题并高效分工。理解这些合作行为可启发军事指挥官采用新的团队协作与资源分配策略,培育更具适应性与响应能力的军事文化。

历史上,动物曾被用作“犬士兵”、“间谍猫”、“蝙蝠炸弹”、“信鸽”等参与战争,因其能融入环境并避免被识别为战争武器。仿生学在军事机器人领域的主要优势之一是提升机动性。例如,模仿猎豹或昆虫运动的机器人可实现惊人的速度与敏捷性,使其成为侦察与快速响应场景的理想选择。受动物启发的腿式机器人研究表明,模仿袋鼠或狗运动方式的设计可产生能在轮式设备无法应对的崎岖地形中行动的机器人。随着四足机器狗在反恐演习中的使用,类动物外形机器人的实例日益增多,各国已将四足动物武器化作为竞争焦点。这些机器人可携带武器、瞄准目标,并与战场上其他机器人协作以提升作战效率与协调性。类似地,模仿鸟类飞行模式的无人驾驶飞行器(UAV)通过模拟蜜蜂、昆虫及鸟类为生存而分工协作的蜂群智能,可实现更隐蔽高效的操作。通过研究鸟类飞行动力学与蜂群智能,开发者正在创造具有卓越机动性与能效的无人机,使其能无声搜集情报。苍蝇等昆虫的适应性也可启发能导航复杂环境的敏捷监视无人机,使其成为现代战争中的重要工具。此外,自然界捕食者行为有助于制定监视战略并提升战场感知能力。军事规划者正从顶级捕食者追踪猎物的方式中学习,从而改进侦察、态势感知与瞄准方法——犹如蜜蜂实施叮刺。

近期,美国举行了模拟无人机蜂群以提升作战感知能力、获取战术优势的军事演习,并视其为未来对大规模冲突的首选应对方案。其他国家针对未来战术目的将约1万架自主无人机连入单一网络,测试了最大规模蜂群。另一案例中,开发了可单机在空中快速增殖的战斗无人机,以实现战术震慑效果,并与其他无人机协同完成任务分工。这些进步可使军事资产在侦察、搜救任务乃至战斗场景中更为有效。受蚂蚁与蜜蜂等社会性昆虫启发,蜂群机器人技术旨在部署多机器人协作完成复杂任务。在军事背景下,这意味着协调多架无人机或地面机器人覆盖广阔区域执行搜救、监视乃至进攻行动。此外,以自然界集体行为为蓝本的这些系统所具备的灵活性与适应性,为动态战场提供了强大的力量倍增器。例如在俄乌战争中,无人机在态势感知、精确打击及降低伤亡方面被证明具有变革性影响,尤其改变了冲突态势向弱势方(乌克兰)倾斜。

尽管仿生学在军事机器人领域的潜在效益显著,仍需考量若干挑战。关于在战斗场景使用仿生机器人的伦理问题(特别是责任归属与决策方面)必须解决。必须确保这些先进技术不会加剧现有不平等或助长军备竞赛,因为军事需求的紧迫性可能超越模仿自然系统的缓慢迭代过程。因此,应努力负责任地开发仿生创新技术,并聚焦于保护平民与环境。军事规划者/科学家必须与伦理学家、生物学家及受战争影响的社群合作,以应对这些应用的复杂性。此外,随着全球各国研发投入加大,仿生设计将显著影响未来军事行动。向自然学习,军事机器人技术可提升作战能力,同时降低人员生命风险——最终致力于为现代战争探索更有效与人道的途径。为利用自然智慧,需建立不仅能保障军队生存、也能维护环境的路径。

总而言之,仿生学正通过提供利用自然智能的创新方案及汲取自然巧思以变革战争形态的独特机遇,引领军事机器人技术进入新时代。从生物的自然特性与智能中汲取灵感,军事创新可带来能力增强、可持续性提升及更符合伦理的实践。当世界处于这一激动人心的前沿之际,审慎推进并聚焦于服务防务目标及更广泛追求和平与环境意识的技术与战略至关重要。

参考来源:wgi

成为VIP会员查看完整内容
2

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
军事人工智能的能源挑战
专知会员服务
9+阅读 · 11月23日
人工智能在战斗机作战系统中的应用集成
专知会员服务
36+阅读 · 3月17日
未来战争:现代冲突中的自主技术
专知会员服务
32+阅读 · 2月18日
人工智能驱动的无人机战争:现代冲突中的技术优势
专知会员服务
53+阅读 · 2024年10月14日
小型无人机蜂群和战斗管理:不断演变的战争格局
专知会员服务
57+阅读 · 2024年10月4日
人工智能与无人机
专知会员服务
72+阅读 · 2024年7月13日
人工智能在现代战争无人机及其他领域的战略应用
专知会员服务
33+阅读 · 2024年4月5日
人工智能在军事领域的应用和启示
专知会员服务
92+阅读 · 2024年1月13日
从规划到执行:人工智能在军事行动中的作用
专知会员服务
109+阅读 · 2023年9月22日
人工智能技术在军事领域的应用思考
专知
44+阅读 · 2022年6月11日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年6月8日
反无人机技术的方法与难点
无人机
28+阅读 · 2019年4月30日
智能无人作战系统的发展
科技导报
35+阅读 · 2018年6月29日
深度学习在推荐系统上的应用
架构文摘
13+阅读 · 2018年2月22日
MATLAB计算机视觉与深度学习实战
炼数成金订阅号
21+阅读 · 2017年8月4日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
174+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
493+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
25+阅读 · 2023年3月17日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关VIP内容
军事人工智能的能源挑战
专知会员服务
9+阅读 · 11月23日
人工智能在战斗机作战系统中的应用集成
专知会员服务
36+阅读 · 3月17日
未来战争:现代冲突中的自主技术
专知会员服务
32+阅读 · 2月18日
人工智能驱动的无人机战争:现代冲突中的技术优势
专知会员服务
53+阅读 · 2024年10月14日
小型无人机蜂群和战斗管理:不断演变的战争格局
专知会员服务
57+阅读 · 2024年10月4日
人工智能与无人机
专知会员服务
72+阅读 · 2024年7月13日
人工智能在现代战争无人机及其他领域的战略应用
专知会员服务
33+阅读 · 2024年4月5日
人工智能在军事领域的应用和启示
专知会员服务
92+阅读 · 2024年1月13日
从规划到执行:人工智能在军事行动中的作用
专知会员服务
109+阅读 · 2023年9月22日
相关资讯
人工智能技术在军事领域的应用思考
专知
44+阅读 · 2022年6月11日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年6月8日
反无人机技术的方法与难点
无人机
28+阅读 · 2019年4月30日
智能无人作战系统的发展
科技导报
35+阅读 · 2018年6月29日
深度学习在推荐系统上的应用
架构文摘
13+阅读 · 2018年2月22日
MATLAB计算机视觉与深度学习实战
炼数成金订阅号
21+阅读 · 2017年8月4日
相关基金
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员