《强化学习在无人机作战应用中的现存差距》2025最新29页综述

无人机已重塑现代战争形态，每日被投入战场执行监视或攻防任务。尽管当前仍由人类操控，但去人化自主控制转型迫在眉睫。人工智能（AI）的迅猛发展使AI驱动无人机成为未来战争核心要素，这促使各国需提升系统能力以应对自主无人机威胁并研发更优型号。强化学习（RL）作为AI的决策范式，专注于序列决策问题，其在机器人领域的应用已展现解决复杂现实挑战的潜力。本文通过实战案例阐释RL基础原理并提出机器人部署框架，识别出无人机作战中RL应用的五大复杂性维度，分析技术前沿与现存差距，最终给出弥合差距的技术路线图及伦理考量。

现状与挑战

无人航空系统（UAS）长期在现代战争中发挥关键作用，早期以大型侦察与精确打击无人机为主。乌克兰冲突标志着向小型商用无人机武器化的颠覆性转变，此类无人机通过控制争议区域、低成本打击与情报搜集展现战略优势（文献[2-4]）。当前战场中，人类仍主导数据分析与无人机操控，例如通过侦察无人机识别目标后操控攻击型无人机实施打击（文献[5]）。

AI已被视为执行部分战场任务（如目标识别）的理想技术（文献[6]），其数据处理速度远超人类，可加速战场决策。然而，即使AI辅助减轻操作负担，无人机控制仍高度依赖人力。乌克兰冲突中，第一人称视角（FPV）操作员已成为稀缺资源（文献[1,3,5,7]），面临部署效率低下、操作员数量不足、暴露风险及通信链路易受干扰等挑战。轻量化（<10 kg）敏捷无人机的普及使反无人机系统（CUAS）研发更为紧迫，亟需提升AI在无人机控制与反制领域的能力。

强化学习的潜力与现存差距

强化学习（RL）作为成熟的控制AI框架，通过试错机制学习决策策略，已在《星际争霸II》（文献[8]）、《Stratego》（文献[9]）等复杂游戏中展现超人性能，并在FPV竞速无人机控制（文献[10]）与自主导航（文献[11]）领域取得突破。尽管RL具备优化战场控制算法的潜力，但其在实战部署仍存鸿沟——现有研究通常基于理想化假设，与真实战场环境存在显著差异。本文系统分析并分类这些差距，提出控制小型UAS及防御其攻击的技术路线图。

架构

第2节详述当前以小型无人机及其反制技术为核心的战场格局；第3节形式化定义强化学习并通过实战案例阐释框架；第4节提出RL部署框架；第5节从五大复杂性维度（感知不确定性、动态环境适应性、多智能体协同、对抗性学习、安全性保障）剖析RL应用于机器人（尤其是无人机）的前沿算法；第6节构建五个渐进式创新场景，推动无人机作战向自主UAS与CUAS演进。

无人机战争未来发展的技术路线图

本节提出若干复杂度递增的作战场景，构建无人机战争未来发展的技术演进路径。通过前文所述雷达图分析框架，评估各场景在五大复杂性维度的实现难度，以此明确技术突破方向。该路线图代表我们通过增强战争智能化推动军事创新的战略愿景。