人工智能技术在直升机上的应用

文/徐文佳

（中国直升机设计研究所 天津市 300300）

互联网、大数据、云计算、深度学习等新技术的发展，带动了人工智能技术不断成熟，人工智能的模拟程度和扩展程度以及决断能力大幅的提升，成为了新一轮工业变革的核心焦点，在众多领域和任务中崭露头角，也是如今全球竞争的核心技术之一。人工智能技术可以为直升机提供智能航电装备，智能协同能力，复杂环境模拟能力，为新一代直升机装备提供技术支持，衍生出新的技术和相应的保障支持。人工智能技术也是各个国家的重要战略手段，通过相应的政策和发展规划，各个国家已经为人工智能技术的发展凝聚了各项资源，为人工智能技术提供了良好的发展环境，提升各自国家在先进科技领域的话语权。

1 人工智能技术简介

人工智能技术最早可以追溯至20世纪40年代，英国数学家图灵提出了机器是否可以思考，针对机器能否模拟人类的意识和思维过程展开了研究。而后，20世纪40年代人工神经网络模型的诞生，奠定了人工智能学科的基础。20世纪50年代人工智能迎来启发式算法、知识推力等新的理论和方法。20世纪60-70年代，受制于计算机处理能力和智能化程度不足，发展较为缓慢。20世纪80年代，人工智能通过机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测，大大增强了神经网络的能力。机器学习是研究如何使用计算机模拟或实现人类的学习活动的方法。神经网络算法是早期的重要的学习算法之一，通过对人脑的神经网络节点的模拟来建立节点与节点之间的关联模型，并对每个子神经网络的输入和输出进行计算，从而完善模型，达到不断学习的目的。深度学习技术正是将多层人工神经网络算法和卷积计算相结合的新算法，多层神经网络算法可以通过权值设置和反馈迭代优化解算出的结果，并且子神经网络的节点还能实现并行解算，能够处理积累大量的数据并通过训练生成模型，完成学习，并在接收新输入时进行预测。

20世纪末，以神经网络为主流的人工智能技术研究再一次进入瓶颈的时候，经过加拿大教授Hinton的不懈努力，取得了“深度神经网络”的技术突破。随后，迎来了人工智能技术发展的大浪潮，众多的人工智能数据平台、人工智能计算基础和架构平台、深度学习资源平台大量涌现，推动了人工智能技术的研究和产业发展，也成就了一批批的人工智能技术的研究者。

目前人机交互技术是人工智能技术的另一个技术特点，主要是在机器实现了智能化，智能化的机器如何和人类在相互过程中保持顺畅。人机交互技术的实现一般要应用到机器人学和模式识别等技术。机器人学主要研究如何让机器来模拟人的行为，而模式识别是用于计算机或传感器辅助人类对外界环境进行感知，利用计算机或传感器模拟人类通过感官获取的对外界的各种感知能力。人机交互技术的实现不仅要依靠外部传感器精度的提升，同时还涉及到手势识别技术、语音识别技术、触觉反馈技术、眼动跟踪技术以及 3D 交互技术等技术。人机交互可以使用户摆脱常规输入设备的束缚，并从复杂的人机交互场景中有效提取分析对象，实现机器与人类的交互。

专业领域的知识处理和决策手段一般使用专家系统，它将研究一类问题的常规思维方法转变为运用海量的专业知识求解的过程，实现了人工智能从理论研究走向实际应用的重大突破。专家系统一般由知识库和推理机组成，通过知识识别、知识感知等环节完成专家知识库的建立，再利用推理机进行机器推理或模糊推理等操作，进而得到基于知识的推理结果。专家系统将特殊领域专家的专业知识和经验引入系统中，通过不断的训练建立模型，在通过不断的学习将这些专业知识凝练为规则，数据库将凝练成的大量的规则形成规则库。目前的专家系统正逐渐与其他学科进行深入融合，专家系统正成为人类进行智能管理与决策的重要工具和手段。

随着计算机技术的不断进步，通过深度学习算法，同时通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征，从而模仿人脑来解析数据。而随着互联网、大数据、云计算的不断发展，人工智能技术得到了全面的发展，目前已经广泛应用于工业领域、生物识别等领域，AlphaGo人工智能系统在围棋比赛中一举击败世界第一围棋棋手而引起世人的关注，人工智能技术已经在数值图像识别和智能语音识别中发挥了重要的作用，通过人工智能进行疾病的诊断，通过大量的数据积累以及决策算法，辅助医生对病情的诊断，未来将会拯救数以万计的患者。人工智能技术在各个领域中都展示了显著的社会效益和经济效益。

2 直升机发展对人工智能技术的需求

随着直升机技术的不断提高，世界各国对直升机领域投入了大量的资源，通过人工智能技术进一步提高反恐、侦察、远程精确打击、军事训练、边境巡逻、作战支援的能力，提高联合指挥和路径规划及目标识别能力。

此外，在航电系统设备的自动故障诊断、智能电子对抗、人工智能武器等装备中也发挥着显著作用。未来的智能作战体系将围绕着人、智能武器装备和智能指挥系统。人作为主体，主导着战势的走向，智能武器装备将全面提升传统武器的感知能力，认知能力、决策能力和自信能力，智能指挥系统则可以完成远程智能指挥与控制，多平台协同作战和实时的战场态势的感知与决策。通过人工智能技术，可以大幅的提升人在战场中的决策能力以及作战效率，提高武器装备的战斗力，增强战场的统一指挥和联合作战能力。

2.1 人工智能技术在武器装备中的应用

智能化武器装备将成为未来的军事作战的重要组成部分，通过人工智能技术将传统的武器装备进行增强，是提高战斗力、增加新功能，提升战术和战法的常用手段。美国的军事智能平台已经将人工智能技术应用于各个军种的军用平台上。尤其是机器学习技术应用于武器装备上，既可以提供高效的信息收集和处理能力，又可以为各个军用平台提供辅助决策能力。美国空军实验室成立的阿尔法人工智能程序在模拟器比赛上战胜了人类飞行员，并搭建了提升无人机决策能力的模拟仿真环境，进一步从战术学习、武器智能搭载、自主决策能力等方面进行提升，最终达到提高直升机的战斗力的目的。

电子对抗装备也是人工智能技术应用的重要领域。该技术最早由美军提出，目的用于提高武器装备的认知能力，是一种注重自主学习能力与智能决策能力相结合的电子对抗能力。智能电子战目前并没有统一的叫法，从作用上可以分为防御型电子战装备和进攻型电子战设备两种。其中防御型电子装备是基于传统的电子自卫装备的基础上，实时捕获战场中的敌方电磁信号，通过机器学习算法自主的调节本机的电磁信号参数，动态的调整防御策略，实现智能化防御体系。而进攻型电子装备是基于传统的主动对抗装备的基础上，在实时捕获战场中的敌方电磁信号后，利用己方主动对抗装备，实施高效的主动干扰行为，破坏敌方的侦查能力。人工智能技术与传统装备的结合，其特点就是能够快速的建立外界威胁源模型，对相应威胁源的目标类型，响应时间，威胁等级进行记忆和学习，自动分析并生成外界威胁源记忆库，从而调节被动干扰的策略，实现智能调节干扰的策略和干扰的样式，并能对干扰效果进行评估，缩短了传统装备的科研时间，加速武器装备的更新迭代频率。

2.2 人工智能技术在指挥系统的应用

在典型的任务场景中，存在多平台协同、机群联合指挥的需求，但在指挥和控制的过程中存在跨平台联合作战规划难、各军种指挥协调性差、武器系统联合打击效率低等诸多难点，凭借传统的指挥系统难以在短时间内做出快速合理的部署。而人工智能技术可以实时共享战场态势，高效的提供整体部署。在多平台协同方面，可要求无人机编队协同有人机，辅助有人机自动实施战术。典型的战法可以为无人机集群辅助直升机集群作战，实时的感知相关的战场动态信息，积累解决突发问题所需的数据，将已采集的战场数据转化为战术决策，将战术决策智能分配给协同单位，提高协同任务的效能。在机群联合指挥方面，人工智能技术可以将整个平台各军种化整为零，进行随机的集群编队指挥和控制，各作战单元具备自主学习的能力，协同随机集群编队进行侦查、攻击、防御的统一部署和指挥，不断的增强随机集群的战术库，提高机器学习算法以及智能策略算法能力。

2.3 人工智能技术在故障检测中的应用

武器装备的智能化故障检测程度也直接影响武器的战斗力。随着智能化武器装备的不断发展，武器装备的种类以及复杂程度正在成倍的增长，每年国家投入在武器装备的维护上费用都是巨大的，人工智能技术可以降低复杂交联系统维护的难度。传统的故障检测方法是基于传感器技术，通过信号处理技术和构建系统的物理模型和数学模型，对武器装备出现故障前进行预测性维护，避免在执行任务过程中出现故障，提高任务完成率，这种故障检测手段依赖于维护的经验并且只能检测出简单的故障，复杂的交联型故障常难以准确的进行评估。人工智能技术可以不在依赖于个人的能力和经验，通过神经网络算法将复杂的故障分割成大量的子神经网络，经过专家系同的模糊推力逻辑降低系统的复杂性，利用具有的专家知识和运用知识进行推理，提出决策方法，在不断的训练和学习过程中，武器装备系统不断的扩充和完备自己的知识，不断的对知识库的内容自动的进行调整和修改，达到智能化故障检测和维护的目的，降低故障率。人工智能故障诊断方法不受模型和知识的局限性，更准确地找到故障点。目前人工智能故障诊断和维护方法已经应用在舰船、装甲车等多种武器装备系统中。

3 人工智能技术未来发展

3.1 人工智能算法和核心芯片的发展

人工智能技术离不开人工智能算法和核心芯片的发展，也就是计算机平台的发展。无论是人工智能中的机器学习算法、基于规则的推理及自适应算法都涉及大量数据的迭代计算，这就需要深入研究如何将这些算法在使用中达到最优状态并增加对核心芯片的投入。

3.2 人工智能技术验证平台

为了保证武器装备的安全性以及平台算法的安全性，要经过一系列严格的试验试飞阶段，并对数据库进行大量的积累并验证。这就需要建立更加复杂的验证平台，利用真实的评价体系，对人工智能技术的算法、效能和技术成熟度进行客观的评价。

3.3 建立标准化体系和安全体系

建立人工智能技术的标准化体系和安全体系，是人工智能技术发展的基础。通过标准化体系的建立，可以使整个流程具备可追溯性，可以对人工智能技术进行约束和规范。通过安全体系的建立，可以对收集的大数据进行汇总，数据的存储和传输过程中安全性问题将影响客户的利益。因此，未来需要对标准化体系和安全体系给予重视，降低技术风险。

3.4 增加实时性效能评估

武器装备效能评估可以缩短传统装备的科研时间，而人工智能技术可以将武器装备的效能实时记录在数据库中，通过调整各武器装备的参数来评估效果，可以实现整体装备的合理部署。

4 总结

人工智能技术尚处于起步阶段，一些发达国家已经将其列为核心发展的技术之一。本文对人工智能技术在直升机上的武器装备、指挥系统以及装备的故障检测中的应用进行了阐述，进而展望了人工智能技术未来发展趋势，从技术角度、未来发展的角度来展示人工智能技术发展的必要性。未来一段时间，人工智能技术将长期处于研究热潮，我国也应该紧跟时代的脚步，抓住机遇。