来源：防务快讯
作者：李晓文、钱宁
随着人工智能、机器人技术和无人系统的迅速发展，自主性（Autonomy）正变得日益重要。自主性是一种能力或能力集合，它与自动化的主要区别是：在不确定性很大的情况下，两者基于各种信息做出决策的能力、对不断变化的情况的自适应能力和学习能力不同。自主系统（Autonomous System）具有一定程度的自我管理和自主行为能力。它拥有一个以智能为基础的能力集合，使其能够响应在设计时无法预期的状态。在美国防部文件中，根据人类在自主系统中所发挥作用的不同，将自主系统为三类：（1）半自主，人在环中（human “in the loop”），机器在完成每一个任务之后等待人类批准，再执行下一个任务；（2）受人类监督，人在环上（human “on the loop”），一旦激活，机器在人类的监督下开展工作，持续执行任务直至人类干预将其中止；（3）完全自主，人在环外（human “out of the loop”），一旦激活，机器自己完成其任务，人类既不用监督，在系统出现错误时也无法干预。
自主系统可减少潜在的人员配备成本、增加作战范围、提高新型作战能力。更高级的自主系统可用于增强有人和无人系统的行动能力、提高行动能力、指挥与控制、情报、监视和侦察（ISR）能力、战备能力和保障能力。
2016年，美国国防科学委员会发布题为《自主性》的研究报告，分析了当下自主技术的发展态势与技术应用面临的难题。该报告认为自主技术已取得重要突破：
光电、红外、雷达各种类型传感器形成了对物理世界的全频谱探测能力。未来，传感器技术将进一步向类似人体的视觉、嗅觉方向发展，形成高保真触感和情景探测能力。
机器已经具有大容量计算处理能力，能够以任务为导向、以规则为基础制定决策，能够借助培训用数据进行学习。未来，自主系统思考/决策能力可实现基于思想的推理、近乎直觉的判断能力。
目前，亚马逊公司使用机器人在仓库内自主移动物料，将储存货物拣选效率提升4倍，还基于预期出货进行仓库内存货的动态重新配置。未来，自主系统的行动能力短期将实现躲避障碍的导航，长期可实现动态导航、高自由度传动装置控制。
人-机间已经实现高人机比率，机-机间已实现基于规则的多平台协调，许多防空和导弹防御系统的操作人员与系统协作识别和确认敌方目标后，发射自主拦截器，随后系统自主探测并截获目标。未来，人-机和机-机协作可共享“心理模型”，实现相互之间的可预测性、互相了解意图、完全自适应协调、隐蔽通信。
美国空军首席科学家办公室于2015年6月发布文件《自主地平线：空军系统自主——通向未来之路》中的第一卷“人-自主系统的协作”，聚焦于美国空军将如何扩大使用自主系统和发展更强、更有效的自主系统的道路。该文件描述了未来自主系统可与空军人员协同配合，构成有效的人-自主系统团队；指出了建立机器智能方面的相关技术，认为机器智能可有效应对作战环境中的不确定性和多变性挑战；解决了与赛博安全性和可靠性、支持自主工具的通信链路和指控系统相关的关键问题。
美空军研究实验室（AFRL）积极探索自主能力在空军ISR、指挥控制、人-机编队等领域的应用，计划在未来5年内定期发布报告，向工业界征求将自主能力集成到飞机与计算机系统及其他相关问题的意见，并启动开放性研究以及开发竞赛。在ISR领域，该实验室通过“弹性自主系统”、“多源分析”等项目开发自主处理工具，加快ISR数据的采集、识别、提取、融合、分析和关联能力，提高情报处理能力；在指挥控制领域，通过“忠诚僚机”、“可控对抗环境”等项目开发有人-无人编队的自主算法，以减轻驾驶员负担，演示验证多系统协同的优势；在通信与组网方面，开展“自主组网”、“中层航空通信”等项目为自主系统寻求应用层、传输层和网络层的新型协议，满足未来机器-机器和/或有人-无人战术机载编队的网络要求，实现通信拒止环境下的正常工作；在指示与告警方面，在地面防撞系统的基础上开发和演示验证空中防撞系统，并以此技术支撑自主编队飞行；在赛博领域，通过开展“敏捷赛博技术”、“赛博弹性能力”等项目加强赛博态势感知、赛博指控、网络威胁规避与主动防御以及全频谱作战能力。
美陆军寻求将机器人和自主系统与地面部队融合，将机器人与自主能力提升至更高层次：机器人具备引领与跟随的能力，可以充当士兵的助手，甚至远处的敌人发起射击。过去几年，美军在机器人与机动部队融合方面获得重大进展。2017年，陆军卓越机动中心演示验证了一种应用于机动部队的“机器人僚机”（robotic wingman），以及如何将机器人能力融入坦克编队。除了发展技术，陆军还在制定推动机器人与自主技术在机动部队应用的战术、技术和方法。未来10至15年，将找到将机器人与自主系统嵌入编队当中的方式。未来5年，军方会投资建设一些新型平台，主要是关于爆炸物处理、后勤、情报、监视与侦察的战术系统。
虽然自主系统发展已经取得重大进展，但也存在许多问题，如机器与人类的感知与思维模式不同、机器缺乏自我认知与环境感知、自主运行过程中可观察性、可预测性、可指导性以及可审查性低、人机协作时二者对共同目标的认知不一致、人机间存在直接进行语言交流的障碍、机器难以实现人类水平的自学习能力等，这些问题直接影响着人们对自主系统的信任。信任已成为自主技术发展的核心问题。
2015年，DARPA 启动拒止环境中的协同作战（Collaborative Operations in Denied Environment，CODE）项目，目的是使侦察、攻击等无人机在电子干扰、通信降级以及其他恶劣运行环境中能够协同工作，提升与地面和海上高机动目标开展动态远程交战的能力。该项目寻求创建一种模块化软件体系结构，能适应带宽受限及通信干扰的环境，同时兼容现行标准，且在现有无人机平台上安装具备经济可承受性。项目重点研发及验证先进的协同自主能力，提升无人机编队的自主协作能力，使得无人机编队在单个操作人员控制下就能够协同完成发现、跟踪、识别和攻击目标等复杂任务。
图1 CODE项目的概念示意图
该项目最终将交付一套软件系统，将能够极大增强现有空中平台的生存能力、灵活性和高效性。通过组合不同的低成本无人机，扩展潜在的任务领域，该项目将极大增强现有空中平台在拒止环境中的生存能力和作战效率。
该项目重点发展4项关键技术：单架无人机的自主能力；无人机编队的自主能力；便于操作人员指挥管理无人机的人机接口；开放式架构。
（1）单架无人机的自主性
为使整个无人机编队具有自主性，每架飞机都必须具有足够级别的自主性，包括正常和异常情况下对平台子系统、任务装备和飞行轨道的自主管理，具体涉及以下方面的自主性：
能够分析飞机状态数据，如温度、压力、剩余能源等，该类数据以往通常是发给控制站由领航员审核；
能够识别并对常见意外事件做出反应；
在避免任务失败的情况下能够处理链路丢失问题，比如在链路恢复以后，仍旧掌握目标情况并能够找回数据，或在链路丢失的情况下能够通过预协商避免与其他机组中的飞机冲撞；
能够基于任务目标或其他无人机的输入在本地分析自己的传感器输入并减少数据集；
能够通过合成传感器控制和飞机轨道来自动追踪移动目标并维持最佳传感器性能；
在不借助自动驾驶仪内部环路的情况下能够像控制站的领航员一样定义并控制复杂航迹。
（2）人-系统接口
人-系统接口（HSI）负责定义限制和操作环境、评估达成目标的进展和所需的活动、在任务执行过程中实现与任务指挥官的动态交互。人-系统接口主要实现以下功能：
对通过移动指挥站执行战术级行动的大型机组（≥4架无人机）进行监控；
加速任务规划，包括对任务目标的定义、作战区域和交战的规划；
使能任务指挥官与系统之间的交互；
提供当前状态（包括蓝军和红军状态、环境、电磁频谱、已知和可疑威胁）和未来状态的态势感知；
平衡训练需求与能力，支持双向信息流。
（3）编队的自主性
为了从协同作战中受益，无人机组需要对不断变化的作战环境达成共识。从多源渠道收集来的数据不断积累，最终通过数据融合、分析和闭环控制最终生成可指导行动的信息。
CODE项目聚焦的协作自主性的算法与软件包括：融合来自多源渠道的多种数据类型的数据；开发可在恶劣通信环境下使用的通用决策和全球建模框架；在作战范围、作战时长和持久力、导航、通信和任务打击的所有方面（发现、定位、跟踪、瞄准、交战和评估）提升编队性能；在不受空间或其他非组织资产（如通信或GPS卫星、联合监视和目标攻击雷达系统和机载预警与控制系统）的影响下独立执行任务。
（4）开放架构
CODE项目所采用开放式模块化架构具有如下属性：
接口及模块定义均无专利限制；
最大程度的符合现有标准以及组织化的软件实践；
高度模块化，可以实现能力、代理数量和参与者数量的扩展；
支持接收、处理或创建机密数据的多级安全性；
高性能、低计算和通信开销以及实时保证机制。
该项目在自主性方面的突破主要包括协作感知战术、协作式的打击战术、协作通信战术、协作导航技术、编队飞行、多约束自动路由、带宽节省和行为建模；在算法方面的突破主要包括使用到达时间差（TDOA）的相对导航、协调到达时间（CToA）、协作自动目标识别（ATR）和相干波束形成。
在项目第一阶段，DARPA选择了约20个可以提升无人机在拒止或对抗环境中有效作战能力的自主行为，模拟验证无人机自主协同的潜在价值，并完成了可向未来作战系统转化的过渡计划草案。基于未来机载能力环境（FACE）标准、无人控制程序（UCS）标准、开放式任务系统（OMS）标准、通用任务指挥和控制（CMCC）标准研发人机接口和开放式架构，已取得一定进展。人-系统接口的目标是让操作人员能够以直观的方式可视化、监视和指挥一个无人机编队。任务指挥者能够获悉编队的状态以及战术情况、预见行动计划和替代行动方案，并实时改变无人机的活动。
2016年6月，DARPA将项目第二阶段的合同授予了洛克希德·马丁公司和雷声公司。在这一阶段，洛马和雷声公司以RQ-23“虎鲨”（Tigershark）无人机为测试平台，利用开放式架构，由一个或两个真实无人机与几个虚拟飞机进行协同，开展了大量飞行试验，验证了开放式架构、自主协同等指标。
图2 第二阶段飞行试验
2018年1月，DARPA将项目第三阶段合同授予雷声公司，进一步开发CODE的能力，引入更多无人机在更复杂的场景下开展自主协同测试。
在传感器与驱动技术、计算技术、控制理论、设计方法与工具、建模与仿真等领域不断创新的推动下，自主系统取得了巨大进步，各种空中、地面、海上及水下无人系统迅速发展。但在极其重视安全的国防部应用中，在更大范围内部署和采用自主系统仍然充满挑战和争议。确保这些系统的运行安全及达到预期效果是国防部成功运用自主技术的关键。
2017年8月16日，DARPA宣布了一项名为可靠自主性的研究项目，旨在推进计算系统学习和发展的方式，更好地管理环境变化，并提高自主系统的可预测性。
在该项目中，研究人员将致力于开发工具，提供基础证据表明系统可以满足明确规定的功能和安全目标，产生一种能够与系统共同进化的可靠性保证措施，以适应需要面对环境变化的自主系统。
为确保自主系统的长期可靠性，该项目在系统的设计与验证技术方面进行创新，保证这些系统在全寿命周期各阶段的安全性。具体涉及以下技术：寻求创新的多领域建模方法来表现自主系统，为可靠性案例的创建、验证、模拟及试验提供新的途径；寻求能够确保学习算法内在安全的创新方法，在满足学习目标的同时，向学习过程中纳入安全限制；在可靠性案例技术上进行创新，提供针对可靠性的正式、可量化的度量，这种度量能够随着系统的发展不断演进；用于整个项目试验、鉴定及验证的先进实验平台。
“忠诚僚机”（Loyal Wingman）概念是将第五代战斗机与无人驾驶的第四代战斗机组合成一个编队，借助五代机的作战网络节点角色，充分发挥四代机机动性好和火力强大的优势，从而大大增强二者在空战中的致命杀伤能力。这种作战理念是希望在危险环境下，一架无人机可以在一架战斗机前面扮演突防角色，承担发现、摧毁目标的任务，从而有效保证第五代战斗机远离危险境地，避免遭受到来自对手的致命反击。
2017年4月，洛克希德·马丁公司首次对外公布在有人/无人编队技术验证中取得一些最新进展。洛克希德·马丁公司臭鼬工厂和美国空军研究实验室通过为期两年的研究，突破了现役F-16战斗机改装为无人驾驶战斗机（UCAV）的关键技术，不仅可以在无人驾驶状态下完全自主地与有人机组成编队，而且还能够动态地响应不断变化的战场环境，自动应对性能故障、航线偏离和通信中断等意外情况。飞行试验表明，UCAV初步具备协同有人驾驶战斗机的作战能力。
针对“忠诚僚机”的验证目标，飞行试验分为两个阶段：“突袭者Ⅰ”(Have Raider Ⅰ)和“突袭者Ⅱ”(Have RaiderⅡ)。
（1）“突袭者Ⅰ”
臭鼬工厂在2015年实施了该阶段的飞行试验，主要集中于验证先进飞行器控制的自主权。该项目希望能在无人机平台上实现任务规划，而不是将这种能力一直固定在地面站上。飞行试验利用集成了自主飞行控制功能的VISTA试验机模拟一架UCAV，同时利用一架F-16 Block50战斗机作为长机。
（2）“突袭者Ⅱ”
臭鼬工厂在2017年3月又着手实施了“突袭者Ⅱ”阶段的飞行试验，重点集中在从作战管理角度定义自主权，即验证VISTA试验机的自主任务规划能力。作为一架僚机，VISTA试验机必须根据操作人员提供的优先级来优化对地攻击任务，以实现总体任务目标。与此同时，臭鼬工厂还评估了自主作战管理系统的动态再规划能力。研制人员正在探索适应于不同任务的执行能力，即UCAV在发现一个突然出现的地面威胁时，会自动地重新规划任务，以尽量避免暴露于威胁中，同时仍然能实现任务目标。
随着人工智能技术的发展，自主系统已经取得重大进展，有望在未来战争中扮演核心角色。自主系统能否为人类所信任已成为未来自主技术发展的核心问题。
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