军用机器人技术是一个起源可追溯到一个多世纪前的领域,近几十年来得到了飞速发展。从早期的制导弹药到当代的无人驾驶车辆,军事技术的格局不断被创新和战略需要所塑造。在本论文中,我们将深入探讨传统军用机器人技术与新兴技术的融合,研究它们对战争的影响、伦理方面的考虑以及未来的潜在发展轨迹。

军用机器人技术的演变

从历史上看,军用机器人技术包含多种形式,包括地雷、鱼雷和早期制导弹药。在过去的八十年里,军事机器人技术取得了长足的进步,如无人驾驶的空中、地面、水下和水面飞行器的发展。这些创新技术具有双重目标:一是使人类免受伤害,二是确保行动的可靠性和精确性。

技术基础

现代军用机器人技术的基础建立在关键技术支柱之上:

  • 电子微型化: 电子微型化的迅猛发展推动了军用机器人设计和功能的范式转变。过去几十年来,半导体技术、集成电路和微机电系统(MEMS)的进步使电子元件的微型化达到了前所未有的程度。这场微型化革命赋予了机器人更强的传感能力,从高分辨率成像和激光测距到复杂的雷达和激光雷达系统,不一而足。通过缩小传感器和处理单元的占地面积,电子微型化促进了将复杂的功能集成到小巧灵活的机器人平台中,使它们能够在动态环境中导航,感知微妙的线索,并以无与伦比的精度和效率执行关键任务。

  • 电信: 先进的电信技术预示着军用机器人技术进入了一个连接与协作的新时代。从远程卫星通信到短程无线协议,无人系统可利用的电信能力范围已呈指数级增长,从而实现了分布式机器人网络的无缝数据交换和实时指挥与控制。高带宽通信信道促进了传感器数据、遥测数据和态势感知信息的传输,使人类操作员有能力从远程指挥中心或部署的平台对机器人操作进行远程监控、监督和干预。此外,安全通信协议和加密算法的进步确保了机器人资产之间传输数据的保密性、完整性和可用性,降低了被对手截获、篡改或利用的风险。

  • 全球定位: 无处不在的全球定位系统(GPS)技术已成为现代军用机器人技术的关键,为机器人在不同战区提供精确定位、导航和定时能力。通过利用轨道卫星群,全球定位系统使无人系统能够确定其确切的地理坐标、同步其内部时钟,并准确无误地导航预定路线。这种时空意识有助于促进任务规划、路线优化和目标捕获,提高机器人平台在动态和有争议环境中的自主性、可靠性和有效性。此外,将全球定位系统与惯性导航系统(INS)和地形测绘算法相结合,可使机器人在全球定位系统失效或性能下降的环境中保持对态势的感知,确保在不利条件下的操作弹性和任务连续性。

  • 新兴技术 随着技术创新范围的扩大,各种新兴技术汇聚在一起,重新定义了军用机器人技术的能力和可能性。从人工智能(AI)的前沿到量子技术的先锋,这些颠覆性的力量有望推动无人系统进入自主性、适应性和战略优势的新时代。在地缘政治竞争和技术日新月异的背景下,将这些新兴技术融入军用机器人技术预示着战争模式的转变,为决策者、战略家和伦理学家提供了前所未有的机遇,也带来了深刻的挑战。

  • 人工智能(AI): 人工智能(AI)是技术革命的前沿,其特点是算法、神经网络和机器学习模型能够模仿人类的认知功能。在军用机器人领域,人工智能有望增强无人系统的感知能力、决策能力和适应能力,使其能够自主导航复杂环境,并精确高效地执行关键任务。人工智能在军事机器人领域的实际应用包括能够执行侦察任务的自主无人机,以及配备智能导航系统、能够穿越崎岖地形并自主躲避障碍物的无人地面车辆。此外,人工智能驱动的预测分析和模式识别算法使机器人平台具备了预测维护能力,能够在动态和不可预测的作战环境中进行主动维护干预,最大限度地提高战备状态。

  • 概率机器人技术: 概率机器人技术代表了无人系统感知环境和与环境互动方式的范式转变。这些技术通过将不完善的传感器数据整合到模型和计划中,减轻了 “感知-模型-计划-行动”(SMPA)循环中固有的不确定性。同步定位与制图(SLAM)为机器人导航和制图带来了革命性的变化。即使在动态和不确定的环境中,SLAM 也能使机器人自主地实时感知和测绘周围环境。这意味着增强了军事应用中的态势感知能力,使无人系统能够导航复杂地形,以前所未有的精度和效率执行任务。

  • 网络化: 将军用机器人集成到网络系统中开创了协同作战的新时代,互联网无处不在的连接性使之成为可能。机器人可通过网络通信无缝共享传感器数据、建模信息和规划策略,促进多个智能体之间的协调行动。分散式 SMPA 功能允许在战场上进行分布式决策,提高了面对动态威胁时的适应性和复原力。在实际应用中,无人系统可以自主协调行动,应对不断变化的任务目标,并实时适应不可预见的突发事件,而无需人工干预。

  • 并行处理: 并行处理架构是现代军用机器人技术的计算支柱,使无人系统能够以前所未有的速度和效率执行复杂的任务。从多核 CPU 到专用图形处理器,并行处理可加速建模、规划和感知处理等计算密集型任务。计算能力的增强加快了决策速度,提高了军用机器人在动态和不可预测环境中的性能。例如,具备并行处理能力的无人机(UAV)可以快速分析大量传感器数据,识别潜在威胁,并在瞬间精确地执行规避动作,从而提高其在战场上的生存能力和任务效率。

  • 量子技术: 随着量子计算和量子传感前沿技术的发展,军用机器人技术有望从量子技术的变革潜力中获益。量子计算的处理速度有望呈指数级增长,加密能力也将得到增强,是开启无人系统数据分析、优化和决策支持新领域的关键。在量子传感方面,量子重力测量学和量子磁力测量学的进步为全球定位系统失效或降级的环境提供了前所未有的导航、制图和态势感知能力。量子增强军事机器人技术的现实例子包括配备量子传感器的自主无人机,这些传感器能够探测到显示地下结构或隐藏威胁的微妙重力异常,从而提高无人平台在有争议环境中的作战效能和生存能力。

  • 生物技术: 随着基因编辑、合成生物学和生物启发设计领域的进步,生物技术与军用机器人技术的交汇点呈现出一幅充满可能性和伦理困境的图景。从模仿自然生物复原力和适应性的生物工程材料,到增强人类认知和控制能力的神经假体设备,生物技术有望提高机器人系统在不同作战环境下的能力和复原力。生物技术在军事机器人学中的实际应用包括受鸟类和昆虫飞行力学启发而开发的仿生无人机,以及将源自生物组织的生物混合致动器和传感器集成到机器人平台中,使其能够在不断变化的环境条件下表现出逼真的行为和适应能力。

  • 定向能(DE)武器: 除了计算和生物技术,定向能(DE)武器代表了军事技术的颠覆性范式转变,提供了一系列防御、威慑和兵力投送能力。定向能武器利用集中的电磁能使敌方目标丧失能力、受到破坏或摧毁,为提高无人系统在各种作战环境中的杀伤力和有效性提供了新的机遇。从能够使电子和通信系统失效的高功率微波武器,到用于精确瞄准和反无人驾驶飞机任务的激光系统,定向能武器提供了一种多用途、可扩展的手段,能以光速精度和最小的附带损害来对付威胁。此外,致命性自主武器的单发成本低,弹夹几乎无限,使无人系统能够以前所未有的效率和效果抵御导弹齐射、蜂群攻击和非对称威胁,提高机器人平台的生存能力,在有争议和退化的环境中成功完成任务。

  • 致命自主武器系统(LAWS): 随着军用机器人技术领域的扩展,致命自主武器系统(LAWS)的开发和部署提出了有关战争性质和自主系统中人的作用的深刻伦理、法律和战略问题。致命自主武器系统的定义是能够在没有人类干预的情况下独立识别和攻击目标的武器系统,它代表了武装冲突行为模式的转变,为提高杀伤力和效率提供了机会,也带来了意外后果和伦理困境的风险。致命性自主武器系统在现实世界中的应用包括配备机载目标识别算法和决策能力的自主无人机,以及能够根据预定接战规则与敌军交战的无人地面车辆。然而,由于对问责制、相称性和意外伤害风险的担忧,一些国家和非政府组织联合呼吁先发制人地禁止致命性自主武器系统,这凸显了在战争中开发和使用自主武器需要国际规范、法规和道德准则的指导。

  • 高超音速武器: 在战略战争中,能够以超过 5 马赫的速度飞行的高超音速武器的发展和扩散为军用机器人技术带来了新的挑战和机遇。与传统弹道导弹不同,高超音速武器具有更强的机动性和不可预测性,使现有导弹防御系统难以对其进行跟踪和拦截。现实世界中高超音速武器的例子包括由火箭发射的高超音速滑翔飞行器和全程由高速发动机驱动的高超音速巡航导弹。一些分析家认为,高超音速武器可以威慑对手,提高精确打击能力的有效性,从而增强战略稳定性,但另一些分析家则警告说,高超音速武器的时间线被压缩,飞行路径不可预测,因此存在误判、意外升级和战略不稳定的风险。此外,对高超音速导弹防御系统的经济承受能力、技术可行性和实用性的担忧,也引发了对高超音速战争战略影响的质疑,以及对采取全面军备控制措施以降低扩散和不稳定风险的必要性的质疑。

结论

军用机器人新兴技术的深度和广度--从人工智能和量子技术到生物技术、定向能、致命自主武器系统和高超音速武器--为政策制定者、战略家和技术专家带来了复杂的机遇和挑战。在人类探索这一技术前沿的复杂性时,我们必须高瞻远瞩、谨慎从事,并在追求 21 世纪的安全、稳定与和平的过程中坚定不移地坚持道德行为、国际法和人类尊严的原则,从而实现军事机器人新兴技术的整合与部署。

参考来源:Baiju NT

成为VIP会员查看完整内容
30

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。
人工智能 (AI) 在现代军事中的应用
专知会员服务
46+阅读 · 7月11日
智能战争机器:军事中的人工智能
专知会员服务
49+阅读 · 6月4日
创新发展智能化指挥控制的思考
专知会员服务
50+阅读 · 4月18日
无人智能集群系统决策与控制研究进展
专知会员服务
66+阅读 · 3月20日
自主无人机在现代战争中的潜在威胁
专知会员服务
38+阅读 · 3月1日
海上无人系统发展及关键技术研究
专知会员服务
115+阅读 · 2023年9月22日
无人机蜂群作战及其关键技术研究
专知会员服务
196+阅读 · 2023年5月1日
人工智能技术在军事及后勤领域的应用研究∗
专知会员服务
100+阅读 · 2023年1月1日
人工智能技术在智能武器装备的研究与应用
专知会员服务
178+阅读 · 2022年4月13日
深度学习研究及军事应用综述
专知
18+阅读 · 2022年7月7日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知
16+阅读 · 2022年2月9日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
20+阅读 · 2020年8月31日
深度学习可解释性研究进展
专知
19+阅读 · 2020年6月26日
【深度学习】深度学习技术发展趋势浅析
产业智能官
11+阅读 · 2019年4月13日
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
56+阅读 · 2018年9月16日
人工智能与机器学习技术在医疗保健行业中的应用
深度学习与NLP
11+阅读 · 2018年3月25日
智能无人机集群技术概述
无人机
41+阅读 · 2018年2月28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
2+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 · 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
24+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
国家自然科学基金
14+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
158+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
408+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
68+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
147+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
21+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
人工智能 (AI) 在现代军事中的应用
专知会员服务
46+阅读 · 7月11日
智能战争机器:军事中的人工智能
专知会员服务
49+阅读 · 6月4日
创新发展智能化指挥控制的思考
专知会员服务
50+阅读 · 4月18日
无人智能集群系统决策与控制研究进展
专知会员服务
66+阅读 · 3月20日
自主无人机在现代战争中的潜在威胁
专知会员服务
38+阅读 · 3月1日
海上无人系统发展及关键技术研究
专知会员服务
115+阅读 · 2023年9月22日
无人机蜂群作战及其关键技术研究
专知会员服务
196+阅读 · 2023年5月1日
人工智能技术在军事及后勤领域的应用研究∗
专知会员服务
100+阅读 · 2023年1月1日
人工智能技术在智能武器装备的研究与应用
专知会员服务
178+阅读 · 2022年4月13日
相关资讯
深度学习研究及军事应用综述
专知
18+阅读 · 2022年7月7日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知
16+阅读 · 2022年2月9日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
20+阅读 · 2020年8月31日
深度学习可解释性研究进展
专知
19+阅读 · 2020年6月26日
【深度学习】深度学习技术发展趋势浅析
产业智能官
11+阅读 · 2019年4月13日
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
56+阅读 · 2018年9月16日
人工智能与机器学习技术在医疗保健行业中的应用
深度学习与NLP
11+阅读 · 2018年3月25日
智能无人机集群技术概述
无人机
41+阅读 · 2018年2月28日
相关基金
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
2+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 · 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
24+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
国家自然科学基金
14+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员