无人系统智能自主关键技术及典型应用
大模型的持续进化，正在不断刷新机器智能的边界，从单一文本大语言模型到视觉、音频、乃至3D数据，无人系统实现了感知与认知能力的全面升级，它不仅能够自主感知和推理复杂场景，更能够主动规划行动、做出决策，而具身智能的加速落地，又进一步塑造了机器的多种物理形态。基座模型能力迭代，为无人系统注入了更精准的感知与认知基础，应用场景落地数据又反哺着基座模型和无人系统智能体的成长与成熟。预见不久的将来，世界将全面进入人机协同的时代。
近年来，随着人工智能理论研究和关键技术实践，无人系统智能自主技术及应用正逐步成型和广泛应用。特别是以DeepSeeK为代表基于强化学习的大模型技术突飞猛进发展，推动了包括具身智能、智能感知、自动控制、智能规划等一系列技术研究与开发应用，为无人系统智能自主应用带来新的发展契机。
无人系统能够通过多域多源异构的探测手段实现对目标的高精度跟踪与识别，通过自主编队实现机动行进，通过低成本、高密度应用模式提高整体效能，应用范围广泛，在国防、工业、农业、交通、安防等领域具有巨大潜力。
1、无人系统
无人系统（Unmanned Systems）是指在没有直接人类操作员的参与下，能够执行任务或功能的系统。这些系统通常通过自动化、遥控或自主智能技术进行操作。无人系统可分为多个种类，包括无人驾驶航空器（UAV）、无人地面车辆（UGV）、无人水面或水下平台（USV/UUV）等。它是一个多学科交叉的前沿领域，涵盖了人工智能、机器人技术、自动控制、传感器技术、通信技术等多个方面。无人系统组成通常包括：
自动化与控制系统：用于无人系统的导航、定位、路径规划、避障等功能。
传感器：用于环境感知、目标识别、距离测量等。
通信与数据传输系统：确保无人系统能够与指挥中心或其他系统进行实时数据交换。
人工智能与决策支持系统：使无人系统能够自主决策、应对复杂环境中的不确定性。
2、无人系统智能自主性
无人系统智能自主性是指利用无人平台如无人机、无人地面车辆、无人水面/水下平台等，结合人工智能、自动控制、传感技术和决策算法，使其能够在无需或极少人工干预的情况下，自主完成指定行动任务的能力。通过智能化系统，无人平台能够在复杂、动态环境中，根据实时数据自主做出决策、适应变化并高效执行任务，提升行动效率、减少人员伤亡，提供更高的灵活性与多样性。
无人系统智能自主行动能力通常包括环境智能感知与理解、自适应规划与实时决策、自主行动与防护、协同交互和效果评估等能力。
（1）智能感知与环境理解：指无人系统通过感知技术对周围环境进行实时分析和理解，自动识别敌我目标、地形障碍、潜在威胁等。环境理解不仅依赖传感器的精确度，还需要高级的数据处理能力。
（2）自适应规划与实时决策：指无人系统能够在面临环境快速变化时，自适应调整自己的行为、策略和任务执行方式。根据实时收集的数据，无人系统可以持续优化行动方案，选择最合适的行动路径或执行手段。
（3）自主行动与防御：无人系统根据预定的目标和任务，能够独立进行行动， 能够在遭遇攻击时，进行自主规避、反击或者采取其他防御措施，增强系统的生存能力。
（4）多平台协同交互：多种无人平台之间必须高效协同，通过无线网络、卫星通信等技术可以共享信息、互相协作、共同执行任务，提升行动效能。
（5）行动效果评估：根据实时探测到的目标信息来评估行动完成的状态，以确定是否需要继续行动。
3、无人系统智能自主关键技术
（1）自主决策和任务分配技术：深度学习和强化学习是近年来无人系统智能自主决策的核心技术。通过深度神经网络，无人系统可以从海量数据中学习模式，进行复杂的环境感知、目标识别和决策制定，使无人系统能够在无监督的情况下，通过与环境的互动不断优化决策。强化学习特别适用于动态变化环境，系统可以在没有人为干预的情况下，自主发现最佳的行动策略。
（2）多平台协同与群体智能技术：无人集群（Swarm）技术正成为智能自主行动的核心组成部分。群体智能强调多个无人系统（如无人机、无人地面车辆、无人水下航行器等）通过自组织、自适应的方式进行协同行动。通过先进算法和通信技术，无人系统能够根据环境信息进行任务分配和协调工作，提升行动效率。群体内每个无人平台拥有一定的独立性，通过分布式控制实现任务的高效分担和同步执行。
（3）高效感知与目标识别技术：无人系统采用多种传感器（如雷达、红外传感器、激光雷达、视觉摄像头等）结合深度学习模型，提升目标识别和环境感知能力。尤其是在复杂、动态环境中，多模态感知能够提高系统的鲁棒性和准确性。特别是在低可见度或干扰环境中，通过融合来自不同传感器的数据，无人系统能够获取更全面的环境信息，提高目标识别的准确率。基于计算机视觉和深度学习，无人系统能够实时追踪并识别目标，包括动态目标（如移动中的车辆或人员）。
（4）自主导航与路径规划技术：无人系统的自主导航能力正在快速提升，尤其是在GNSS（全球导航卫星系统）信号弱或无法接收的环境下。结合激光雷达（LiDAR）、计算机视觉、惯性导航系统（INS）和深度学习算法，无人系统能够在复杂地形、城市环境、地下设施等复杂场景中高效导航。同步定位与地图构建（SLAM）技术使得无人平台能够在未知环境中自主构建地图并进行定位，特别适用于GPS信号不可用的环境（如地下、密闭空间等），结合多传感器融合技术，无人系统能够实时感知环境中的障碍物并做出避让决策，确保路径安全。
（5）即时网络组织与实时安全防护技术：多个无人平台通过即时组织的网络进行通信，可以实现跨域智能连接和异构网络的自动互联，尤其是在存在电子干扰的情况下，无人系统通信系统自我修复机制将确保通信网络稳定性。同时，通过加密技术、区块链等手段，确保无人系统间数据传输的安全，防止黑客攻击或信息泄露。
（6）AI智能体持续学习技术：通过构建基于大模型的AI智能体，并加载于无人系统，使之能够根据环境自主驱动行动。基于传统知识库和工具集的AI智能体，在基于大模型的思维链驱动下，能够按照既定规则图执行复杂任务。无人系统智能体可以通过持续的任务执行和反馈机制进行自我学习，提升行动能力。例如，基于过去任务的数据，无人平台能够优化其路径规划和提升行动效率。
4、无人系统智能自主行动流程
随着人工智能、机器学习、自动化控制、感知技术等的快速发展，无人平台具备了在动态、复杂、对抗环境中自主执行作战任务的能力。无人系统智能自主行动流程涵盖了从环境数据采集到行动执行与反馈，最后进行效果评估的完整环节。这个流程是高度集成的，每个环节都依赖先进的感知、决策和执行技术，以确保无人平台在复杂环境中任务的高效执行与灵活应对。
（1）环境数据采集：利用多种传感器（如雷达、光学摄像头、红外传感器、激光雷达等）实时收集环境数据。这些传感器可以帮助无人平台识别目标、障碍物、地形变化等，实时收集环境中的各类数据，为后续的分析和决策提供准确的信息支持。
（2）数据分析处理：对采集到的大量数据进行实时分析和处理，提取有用信息，为下一步的情报分析和行动决策提供支持。
（3）态势研判：对分析处理后的数据进行深度研判，评估环境态势和敌我优劣，并形成态势研判报告。
（4）生成行动方案：基于态势分析的结果，生成最优的行动方案，明确各无人平台的任务分配、行动规划和执行步骤。
（5）行动执行与反馈：根据生成的行动方案执行任务，并实时反馈执行过程中的各类信息，确保任务的顺利完成。
（6）方案效果评估：对执行后的行动效果进行评估，分析任务完成情况，并总结经验，为未来任务行动提供反馈。
无人系统智能自主行动流程是一个高度集成且动态的过程。通过各环节紧密配合，无人系统能够在没有人工干预的情况下独立执行复杂的行动任务，提升行动效率、减轻人类负担，同时最大化任务效果。随着技术不断发展，这一流程的自动化、智能化程度将进一步提升。
5、无人系统典型应用场景
（1）复杂环境侦察与监视：无人系统可部署在复杂环境（如阵地、山地、城市、海域等）执行侦察与监视任务，提供准确、实时的战场态势信息，支持情报研判和任务决策。
（2）目标定点打击：无人平台（如无人机、无人车、无人潜航器）可在复杂环境中执行精准打击任务，提升打击效率，减少对人力资源的依赖，降低执行高风险任务的成本。
（3）海上巡逻与反潜：在海洋环境中，无人系统被广泛用于海上巡逻、反潜和海域封锁任务，提升海域监控效率，加强反潜和水域安全能力。
（4）城市反恐与执法：无人系统可在复杂城市环境中执行反恐、维和、执法任务提高反恐和执法效率，降低人员伤亡风险。
（5）边境巡逻与安全防护：无人系统用于长距离边境巡逻，防范非法入侵或越界活动，提高边境安全防护能力，节约人力资源。
（6）后勤保障与物资运输：无人系统在战场或灾难场景中提供后勤支援，包括物资投送、伤员转移等任务，提升后勤保障效率，缩短响应时间，减轻人员负担。
（7）模拟训练与战术评估：无人系统用于军事训练和战术模拟，提高部队战术水平，提升训练效果，优化战术行动方案。
无人系统将为成本强加战略增加一个新的维度，行动节奏将由计算机处理器的速度决定，对抗将发生在高超声速和光速之间，无处不在的传感器、大模型智能体驱动的无人系统，使得过去最快的平台看起来很慢、最隐蔽的目标暴露在外。
