Trends_Artificial_Intelligence
《人工智能趋势报告（2025年）》的详细核心内容总结，按报告结构系统梳理关键数据和观点：
一、AI变革速度空前
技术迭代加速
- 算力增长：AI模型训练算力年均增长360%（2010-2025），2024年顶级模型训练成本超1亿美元（较2016年增长2400倍）。
- 算法效率：算法改进推动性能年均提升200%（2014-2023），模型参数量年均增长167%（2020-2024）。
- 性能突破：2024年AI在MMLU基准测试准确率达89.8%，超越人类水平（73%对话被误认为人类生成）。
用户采用史无前例
- ChatGPT里程碑：5天获100万用户，17个月达8亿周活用户（增长8倍），用户留存率80%（vs 谷歌搜索58%）。
- 全球渗透：上线3年覆盖90%非北美用户，速度超互联网（需23年）。
- 使用强度：用户日均使用时长21个月增长202%，会话量增长106%。
二、AI用户、使用量与资本支出激增
生态扩张
- 开发者生态：NVIDIA开发者6年增长6倍至600万；谷歌Gemini开发者1年增长5倍至700万。
- 企业应用：75%全球CMO使用AI工具；摩根大通AI价值贡献年增65%；Kaiser医疗AI scribe覆盖1万医生。
资本支出爆发
- 科技巨头投入：六大美国科技公司（苹果、英伟达等）2024年AI相关资本支出3500亿美元（占收入15%，较2014年8%翻倍）。
- 数据中心建设：美国数据中心建设价值年增49%，xAI孟菲斯超算中心75万平方英尺仅122天建成（对比美国房屋平均建造234天）。
能源挑战
- 数据中心占全球用电量1.5%（2024），美国占全球数据中心能耗45%，AI算力需求与电网压力形成“杰文斯悖论”。
**
**
三、AI成本与性能动态（#129-152）
成本两极分化
- 训练成本飙升：顶级模型训练达1亿美元（Anthropic称2025年或达10亿美元）。
- 推理成本暴跌：每百万token推理成本两年下降99.7%，NVIDIA Blackwell GPU能耗比2014年降105,000倍。
性能趋同与开发者崛起
- 模型收敛：2025年头部模型（GPT-4.5/Claude 3.5）性能差异<5%（LMSYS竞技场排名）。
- 开发普惠化：63%开发者使用AI工具（2024年vs 44%）；GitHub AI代码库16个月增长175%。
**
**
四、AI商业化与竞争格局（#153-247）
硬件垄断与挑战
- 英伟达主导：数据中心芯片市占率25%（2024），季度营收390亿美元（年增78%）。
- 定制芯片崛起：谷歌TPU 2024年营收89亿美元（年增116%）；亚马逊Trainium芯片性价比超GPU 30-40%。
云服务与新玩家
- CoreWeave：AI云服务商年收入19亿美元（年增730%），Q1 2025营收9.82亿美元。
- Oracle：AI基础设施收入两年增长50倍至9.48亿美元。
开源与中国竞争
- 开源模型：Meta Llama 3、阿里Qwen 2.5等性能比肩闭源模型。
- 中国进展：深度求索（DeepSeek）开源模型推理能力超GPT-4o；美国AI专利2024年激增6000项（较2023年）。
**
**
五、AI与物理世界融合
- 医疗突破
- FDA批准AI医疗设备数量2023年达223台（较1995年增长222倍）；AI将药物研发周期缩短30-80%（Insilico案例）。
- 工业与能源
- 全球工业机器人存量年增15%（2024）；AI优化电网降低能耗12%（IEA数据）。
**
**
六、AI重塑工作与知识
- 生产力变革
- 72%美国员工称AI提升工作效率；AI自动化处理报销、客服等任务（Bank of America年处理20亿次交互）。
- 知识民主化
- 2023年6万篇科学论文含AI生成内容（占总量1%）；6.96%全球新闻为AI生成（日均6万篇）。
**
**
核心结论
- 技术拐点：AI发展速度超越互联网/移动互联网，成本下降与性能提升形成“自我强化循环”。
- 地缘竞争：中美AI竞赛加剧，OpenAI CEO称“AI领导力或决定地缘领导力”。
- 风险与机遇：训练成本高企与推理成本暴跌催生商业模型创新；能源约束与伦理问题需全球治理。
- 未来展望：AGI（通用人工智能）路径渐明，OpenAI称“已掌握构建方法”；2030年AI或实现跨领域自主决策。
成为VIP会员查看完整内容
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。
在军事研发领域，美军“联合全域指挥控制系统（JADC2）”的“任务规划与执行”需求明确，而利用AI辅助联合规划以处理数据支撑人类决策，是此类系统效能提升的核心。然而，还需设计“人类数据解读机制”以优化协同任务的同步与执行。本研究旨在通过“紧急医疗服务场景”评估互依性任务管理候选方案。研究证实，采用“时间线显示”界面处理“依赖关系问题”的准确率更高，仅在“状态问题”类型上其精度未显著优于其他显示模式。这表明“时间线显示”界面设计基于“基尔戈尔的时序区间逻辑关系可视化方法”具有显著有效性。
团队效能研究数十年来始终是军事领域的核心议题。军方资助或主导的研究揭示了团队绩效的本质特征，完善了绩效测量与评估方法，并深化了对团队构成与组建机制的理解。然而，近期技术进步与近邻对手能力的跃升正颠覆作战范式。未来战争中，“多梯队杀伤链”——由分散式系统集群与操作员构成——将成为制胜关键。这一新范式为军方带来一系列独特的协同挑战。能否有效闭合对敌杀伤链并保持优势，将完全取决于分布式多域团队在“人-人”及“人-自主系统”协作、以及快速适应动态战局方面的能力。
美国国防部计划通过“联合全域指挥控制（JADC2）”倡议应对军事格局演变。JADC2是一项战略作战概念，旨在将陆军、海军、空军、海军陆战队及太空军的传感器、打击单元与通信设备——最终包括盟国系统——整合为“网络之网络”。JADC2的成功高度依赖从多元数据源快速采集海量信息。尽管人工智能（AI）与机器学习（ML）可高效辅助数据处理与分析，人类仍是关键资产——尤其在数据解读与分布式团队跨域协同效应生成环节。《空军条令文件3-99》（2021年）指出，“联合全域作战（CJADO）”的作战效能需通过“动能与非动能能力在正确时空点的同步释放”实现。例如，2023年“护身军刀”演习中，参演部队利用非动能效应在反介入/区域拒止环境中为动能打击开辟时间窗口。为确保此类效应同步，《空军条令文件3-99》强调每个分布式作战单元必须理解总体计划、自身角色及与其他单元的互依支持关系。本研究目标即开发可视化作战单元互依关系的界面以促进效应同步。
基于前人关于互依性定义与可视化设计的研究，本文改造“智能多无人载具自适应协同/控制技术规划平台（IMPACT）”，使其展示任务时序与互依关系。IMPACT整合自主技术、直觉界面与决策支持工具，支持操作员在基地防御、应急响应等任务中指挥多作战单元。其任务管理界面通过解析聊天文本数据识别任务指令，若判定与操作员相关，则将任务添加至任务管理器并附详细参数与“快速反应清单”推荐行动。尽管前期研究已探讨不同分布式团队结构利用任务管理器执行联合指令的效能，但未涉及任务时序与互依关系的表征。为填补此空白，本研究批判性评估现有设计并开发新界面，以可视化任务归属、互依性、时序及状态信息。
任务管理设计方案
经研究确认，任务管理界面需呈现四大核心要素。首先为任务归属——明确团队中任务责任人对协同至关重要，该信息应易于访问。其次为时序数据，包括任务计划启动/结束时间及持续时间。在JADC2任务中，“任务机会窗口”亦属关键，需确保任务在可接受风险或与阶段性资源/预协调行动配合下完成，因此所有任务均纳入“最早可启动时间”与“最晚需完成时间”构成的窗口期。第三为任务依赖关系，其中“任务顺序约束”是最基础形式，需标识任务相对其他任务而非单纯依时间执行的关联性。识别出三类基本顺序约束：1) 父任务启动是子任务启动的前提；2) 父任务完成是子任务完成的前提；3) 父任务完成是子任务启动的前提。所有依赖关系均存在“父任务”与“子任务”，后者依赖于前者形成方向性关联。最后为任务状态，设计中包含“规划中”“执行中”“已完成”三种状态。此外，研究认定需考虑“警报机制”，其触发逻辑基于任务窗口期与依赖关系，分为两级警报：在JADC2等复杂环境中，若任务无法在窗口期内完成需调整，界面将触发“红色警报”；任何因依赖关系受该警报影响的任务则触发“黄色警告”。这四大要素被融入现有及创新设计理念，产出两组数据同源但设计异质的界面供实验对比研究。
成为VIP会员查看完整内容
DeepSeek
·
本指南从核心概念出发，逐步引导读者深入实际应用，全面展示了DeepSeek在各行业中的能力。书中首先回顾人工智能的发展历程及DeepSeek的技术基础，构建了理解其创新问题解决方案的框架。 本技术专著详细剖析了DeepSeek如何超越传统的基于Transformer的模型，借助架构创新和效率优化，突破GPT系列模型的局限。内容涵盖DeepSeek的分层架构设计、注意力机制、多模态融合技术，以及在自然语言处理、医疗健康、教育和网络安全等领域的训练方法。书中记录了DeepSeek的安装技术框架、自定义模型训练、领域特定微调和API集成方法，并提供了面向生产环境部署的性能优化策略。实现方法涵盖代码生成、多语言翻译、视频分析、科学研究与边缘计算。书中还详述了DeepSeek在业务自动化、内容创作、智慧城市和社交媒体分析等场景中的应用，同时探讨了分布式系统集成的挑战。技术演进部分最后分析了人工智能向通用人工智能（AGI）发展的趋势。 完成本指南后，读者将掌握在生产环境中实施DeepSeek的技术能力，能够构建定制AI解决方案，优化系统性能，并将先进AI能力无缝集成到现有系统中。
你将学到
掌握DeepSeek的Transformer架构，理解其多模态融合技术，能够同时处理文本、图像及多种类型的数据。 * 开发针对特定领域的自然语言处理应用和医疗诊断系统的定制训练流程，实现早期疾病检测算法。 * 构建支持调试自动化的代码生成系统，以及保持语义准确性的多语言翻译功能。 * 实现基于云的分布式计算，同时利用模型压缩技术打造适用于资源受限设备的边缘AI解决方案。 * 创建API集成框架，部署用于威胁检测和攻击防御的网络安全系统。 * 洞察人工智能向通用人工智能演进的前瞻性发展趋势，助力读者迎接未来技术变革。
适合人群
本书适合数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究人员、软件开发者及技术领导者，尤其是那些希望实施前沿AI解决方案的专业人士。读者需具备机器学习基础知识、基本编程技能以及神经网络相关背景，但无需深厚的AI专业知识，即可从本书的实用应用内容中获益良多。
成为VIP会员查看完整内容
元强化学习
·
尽管深度强化学习（RL）在机器学习领域取得了多项引人注目的成功，但其在数据效率方面的不足以及所学策略泛化能力有限，仍然制约了其更广泛的应用。一个有前景的方法是将设计更优强化学习算法本身视为一个机器学习问题，这一过程被称为元强化学习（meta-RL）。元强化学习最常见的研究场景是在给定一组任务分布的前提下，学习一个策略，使其能够以尽可能少的数据适应该分布中的任意新任务。 在本综述中，我们将详细介绍元强化学习的问题设定及其主要变体。我们从高层次的角度出发，探讨了元强化学习研究如何根据任务分布的存在与否以及每个任务所分配的学习预算进行分类。在此基础上，我们对各类元强化学习算法及其应用进行了系统梳理。最后，我们总结了当前尚未解决的问题，并探讨了如何使元强化学习成为深度强化学习实践者的标准工具之一。
元强化学习（Meta-Reinforcement Learning，简称 meta-RL）是一类机器学习（ML）方法，其目标是“学会如何进行强化学习”。换言之，meta-RL 方法利用样本效率较低的机器学习过程，来学习样本效率更高的强化学习算法，或其组成部分。因此，meta-RL 是元学习（meta-learning）的一个特例，其特点在于学习得到的算法是一个强化学习算法。 将元强化学习视为机器学习问题已有相当长的历史（Schmidhuber, 1987；Schmidhuber et al., 1997；Thrun and Pratt, 1998；Schmidhuber, 2007）。有趣的是，研究还发现人脑中存在类似元强化学习的机制（Wang et al., 2018）。meta-RL 有潜力克服现有人工设计的强化学习算法的一些局限。尽管近年来深度强化学习取得了显著进展，成功案例包括掌握围棋（Silver et al., 2016）、平流层气球导航（Bellemare et al., 2020）和复杂地形中的机器人行走（Miki et al., 2022），但强化学习依然高度依赖大量样本，这限制了其在现实世界中的应用。meta-RL 可以生成比现有方法更高效的强化学习算法（或其组成部分），甚至能够解决原本难以处理的问题。 当然，提高测试阶段样本效率的代价是：第一，元学习相比标准学习需要更多的数据，因为它训练的是整个学习算法（通常跨多个任务）；第二，元学习依赖于对“元训练数据”的拟合，这可能降低其在其他任务上的泛化能力。因此，meta-RL 所提供的是一种权衡：在训练阶段牺牲样本效率以及测试阶段的泛化能力，以换取测试阶段的高适应效率。 示例应用场景
以“自动做饭”的机器人厨师为例：该机器人部署在用户厨房时，必须学习一个特定于该厨房的策略，因为每个厨房的布局和电器都不同。问题更加复杂的是，并非所有烹饪用具都是可见的：锅可能放在橱柜里，调料藏在高架上，餐具在抽屉中。因此，机器人不仅需要理解厨房的一般布局，还要记住发现物品的位置。 若从零开始直接训练机器人在新厨房中做饭，既耗时又可能由于早期行为的随机性而带来安全隐患。一种替代方案是在一个训练厨房中预训练机器人，然后在新厨房中微调。但这种方法未考虑微调过程的优化。而 meta-RL 会在多个厨房的任务分布上进行训练，从而让机器人能适应任意厨房。这可能涉及学习某些参数以提升微调效果，或直接学习一个可部署的新强化学习算法。以这种方式训练的机器人既能更高效地利用采集到的数据，又能更有效地采集数据，例如关注新厨房中不寻常或具挑战性的特征。
虽然这种 meta-learning 方法所需的训练样本远多于简单微调，但只需训练一次，并能显著提升部署后的适应效率。这个例子表明，meta-RL 尤其适用于对高效适应有频繁需求的场景，例如安全关键型的强化学习任务——在这些任务中，数据采集成本高，探索新行为可能代价高昂或危险。在这类情况下，前期通过实验室或仿真环境进行样本效率较低的学习是值得的。
值得一提的是，目前 meta-RL 在实践中多用于较小规模的机器人任务，如机器人操控（Akkaya et al., 2019；Zhao et al., 2022b）和运动控制（Song et al., 2020b）。
综述范围
本文综述的是机器学习领域的元强化学习研究，不包括神经科学等其他领域的相关工作。与 meta-RL 密切相关的机器学习方向将在第 2.6 节中讨论。为了全面呈现 meta-RL 的研究广度与深度，我们调研了多个重要机器学习会议和专题研讨会的论文，时间跨度为 2017 至 2022 年。我们发现，大多数 meta-RL 的研究工作集中在 2016 年之后，主要分布于 NeurIPS、ICML 和 ICLR 三个会议。完整会议和研讨会列表见附录 A。
虽然综述主要聚焦于上述会议和时间范围，我们也纳入了一些重要但不在此范围内的研究论文。我们在会议和研讨会论文中搜索了显式提及 meta-RL 的文章，也包括一些虽未明确使用该术语但实质符合 meta-RL 范畴的研究。需要说明的是，本综述并不力求穷尽所有 meta-RL 研究，而是提供一个对核心思想和主要方向的整体性概览。
综述结构
本综述旨在为 meta-RL 提供入门介绍，同时反映该领域的研究现状与开放问题。 * 第2节：定义 meta-RL 及其适用的问题设定，并介绍两个代表性算法； * 第3节：聚焦“少样本 meta-RL”这一最常见的问题设定，目标是训练能快速适应（在少量训练回合内完成学习）的强化学习算法。此类算法通常基于任务分布训练，并学习如何高效适应分布中的任意任务。图 1.1 所示的玩具示例展示了这种设定：一个智能体被 meta 训练以学习在二维平面中导航至不同（初始未知）目标点，在 meta 测试阶段能够高效适应新任务； * 第4节：探讨“多样本 meta-RL”设定，目标是学习通用强化学习算法，而非仅针对特定任务分布。此类算法可通过多任务训练，或在单一任务上与标准 RL 并行进行 meta 学习； * 第5节：介绍 meta-RL 的实际应用，如机器人控制； * 第6节：总结开放问题，包括：少样本 meta-RL 在更广泛任务分布上的泛化能力、多样本 meta-RL 的优化难题、以及如何降低 meta 训练成本。
为了提供 meta-RL 研究的高层次总结，我们在各节中收录并整理了代表性论文，并以表格形式呈现。
成为VIP会员查看完整内容
1.1定义 面向科学研究的人工智能（AI)创新和人工智能驱动的科学研究的总和可被定义为科学智能（AIforScience,AI4S），是体现了人工智能创新与科学研究双向促进与深度融合，从而变革科研范式。 1.2范式 科学研究促进人工智能创新。传统科研范式大致可分为经验归纳（实验科学）、理论建模（理论科学）、计算模拟（计算科学）以及数据密集型科学2。实验科学由自然现象和实验结果归纳出一般性规律，但没有抽象出经验规律背后的普适理论。理论科学基于自然现象或实验结果，提炼科学问题并形成科学假设，然后运用逻辑推理和数学分析，构建普适理论，但难以在复杂系统中实验验证。计算科学以科学模型为基础，通过数值方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。这一范式利用机器学习方法，自动从数据中发现统计关联，一定程度上避免了提出科学假设，但无法发现因果关系，且难以分析低质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作用和涌现行为。传统科学研究方法难以应对这些复杂性挑战，迫切需要新的科学研究方法。针对复杂数据中的因果关系，发展了一系列新的因果推断方法。针对高质量科学数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等，发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和大语言模型。针对处理复杂系统的局限性，发展了融合先验知识的深度学习，将先验知识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理信息神经网络。 人工智能创新重塑传统科学研究过程，加速科学发现。人工智能通过融合数据和先验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速科学发现。传统科学发现以实验观察和理论建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律，如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律，传统科学发现从大规模解空间中生成候选假设并验证，效率低且难以找到高质量解。人工智能凭借强大的数据处理和分析能力，可以更有效地探索解空间，生成高质量的候选假设。例如，在纯数学领域，机器学习可以辅助数学家发现新的猜想和定理。科学研究依赖于实验评估理论。传统的实验设计和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工智能与机器人技术结合可以实现实验的自动化设计与执行，并根据实时数据调整实验参数，优化实验流程和候选对象。 总之，人工智能可以有效整合不同学科的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科深度融合，解决学科的挑战性问题。跨学科合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生了计算生物学、量子机器学习、数字人文等新兴学科。
成为VIP会员查看完整内容
Transformer：理论架构创新 自注意力机制：支持并行计算/全局上下文的理解能力 多头注意力：从多个角度捕捉复杂的语义关系 前馈网络/位置编码/层归一化：解决了传统模型的诸多局限性 预训练时代：大力出奇迹（“暴力美学”） BERT：Bidirectional Encoder Representations Transformers GPT: Generative Pertained Transformer 自监督算法：MLM/NTP/MAE解决海量数据标注问题 
成为VIP会员查看完整内容
无人机技术的飞速发展深刻变革了民用与军事领域，催生出从商业配送到战场侦察的广泛应用场景。然而无人机的滥用已引发重大安全威胁，亟需发展强健的反制系统。本文全面审视反无人机技术与防御战略，深入探讨无人机的崛起、其军民两用潜力及日益增长的反制需求。研究梳理反无人机技术的演进脉络，对现役系统进行分类，并剖析相关事件案例研究。同时揭示无人机威胁与反制方案部署间的内在关联，区分军事与民用防御框架，强调无人机滥用对国家安全及公共安全的深层影响。本文系统论述当前防御战略、技术挑战及复杂的监管格局，最终提出未来反无人机技术发展与部署路径，旨在提升政策制定者与技术专家对这类系统在国防体系关键作用的认知。
图：无人机扩散使国家安全面临严峻挑战，反制系统研发刻不容缓。本研究审视技术、冲突与区域安全的相互关联，强调需构建强健战略以应对暴力根源及无人机威胁的双重挑战。
无人机激增已深刻变革从民用娱乐到军事侦察的众多领域，然而其广泛普及也引发全新安全威胁。无人机可被恶意用于实施物理/网络攻击、侵犯隐私及破坏关键基础设施[1]。这些威胁促使反无人机系统迅速发展，旨在探测、追踪、识别并消除无人机风险。围绕民用无人机的安全、隐私及公共安全问题已引发广泛研究：无人机可收集敏感信息、干扰公共活动甚至向目标地点投送载荷，构成多重物理与网络威胁[2][3]。此类入侵行为可能导致破坏性事件或敏感信息泄露，凸显高效反制技术的迫切性。为此，学者已探索包括先进传感系统、信号干扰及自主反制措施在内的多种技术方案[4]。
A. 研究动因
1) 无人机作战
现代战争涉及的无人机系统涵盖军用无人机、商用无人机、海上及地面无人机等多种机器人平台。其攻击方式包括投掷炸弹、发射导弹或采用自杀式撞击攻击指定目标[5]。
- 美国无人机打击：自2000年代初，美军是无人机打击的主要实施者，尤其在阿富汗、巴基斯坦、叙利亚、索马里、也门和利比亚等伊斯兰国家冲突区频繁使用空对地导弹[6]。但无人机作战现已超越美国范畴，俄罗斯、乌克兰、土耳其、阿塞拜疆等国均采用该技术。非国家行为体（如胡塞武装）亦日益依赖无人机作战[7]。表1援引调查新闻局（BIJ）数据，揭示2004年1月至2020年2月美国无人机打击的显著规模（注：巴基斯坦数据仅含美军行动，也门/阿富汗/索马里数据涵盖空袭、导弹攻击及地面行动）。
-
伊斯兰国无人机袭击：近年小型无人机与四旋翼飞行器在武装行动中应用激增，伊斯兰国在伊拉克和叙利亚的作战尤为突出。摩苏尔战役期间，该组织成功使用无人机投掷轻型炸药及40毫米榴弹，对伊拉克士兵造成重创。同步实施的无人机攻击还针对军用物资补给，极大增加防御难度[13]。2017年联邦调查局（FBI）局长克里斯托弗·雷在参议院听证会强调：恐怖组织对无人机的多用途化展现出明确意图。尽管国防系统曾观测伊斯兰国将无人机用于宣传（如航拍素材收集），但其在军事场景的破坏潜力已引发日益严峻的担忧[14]。
-
2020年代扩散态势：无人机在现代战争中战略地位显著提升，标志军事战略重大转变。2018年俄军在赫迈米姆空军基地成功抵御首次无人机集群攻击，象征作战模式进入新时代[15]。2020年利比亚冲突中，搭载人工智能的土耳其制无人机自主攻击哈夫塔尔将军部队，成为全球首个公开确认的AI驱动无人机打击[16][17]。无人机还在纳戈尔诺-卡拉巴赫战争（2020年）中发挥关键作用——阿塞拜疆借助无人机有效打击亚美尼亚部队，土耳其在叙利亚内战中的无人机应用更奠定未来战争范式。2022年10月，乌克兰米格-29战机遭伊朗"沙希德-136"无人机击落，凸显无人机对有人战机的威胁[7]。俄乌战争爆发后，乌克兰通过"无人机军团"计划加速扩编产能，30余家企业量产无人机，力争2023年生产20万架对抗俄军，并通过竞赛激发创新[18]。标志性成果"芭芭雅嘎"六旋翼无人机载重达44磅（约20公斤），印证作战无人机的持续进化[19][20]。
-
阿塞拜疆无人机作战：2020年纳卡冲突期间，阿塞拜疆使用以色列IAI"哈洛普"与土耳其"巴伊拉克塔尔TB2"作战无人机打击亚美尼亚部队[21][22]。2020年10月，因"巴伊拉克塔尔TB2"被指控用于情报收集与打击引导，加拿大中止对土耳其军用无人机技术出口。土耳其阿塞尔桑公司随即推出国产化信用追踪系统替代加拿大MX-15B光电设备[23]。
-
俄乌战争应用：2022年俄罗斯入侵乌克兰期间，无人机在作战与侦察中至关重要。乌军使用土耳其制"巴伊拉克塔尔TB2"实施打击，俄军则运用伊朗HESA"沙希德-136"无人机执行导弹攻击[24]。侦察与炮兵校射构成无人机主要功能，俄军曾使用"阻滞者"反无人机步枪拦截乌军无人机[25]。2022年末乌军大疆"御"系列无人机撞击俄军无人机，开启史上首次无人机间对抗[26][27][28]。2023年5月俄军应征士兵向乌军无人机投降事件引发关注[29]。无人机与防御系统的成本失衡显著，乌军耗资数百万美元抵御俄无人机攻击。乌军还装备搭载星链系统的黑色海事无人机袭击俄黑海舰队，2022年10月成功打击塞瓦斯托波尔海军基地[30][31]。2023年乌军创新采用硬纸板无人机执行空中侦察[32]，至2024年已改装有人战机击落俄军无人机并参与无人机空战[33]。2024年7月乌军FPV无人机摧毁俄军直升机，创战争史首例纪录[34][35]。
-
2023年加沙战争：2023年10月7日哈马斯突袭以色列南部，使用商用无人机攻击以军哨塔后突破边界墙。网络视频显示以军士兵及"梅卡瓦IV"坦克遭无人机摧毁[36][37]。
史上最大规模无人机袭击：2024年4月14日以色列加沙战争期间，全球见证史上最大规模无人机攻击——伊朗发- 射逾185架无人机在数小时内对以境内多目标实施协同打击。此次史无前例的袭击系报复以色列数日前轰炸伊朗驻大马士革领事馆。
当前亟需高效反无人机系统与防御战略。随着无人机技术演进及国家/非国家行为体的广泛获取，国防体系必须升级应对日益严峻的威胁。无人机突破传统防御机制的能力及其协同高烈度打击的潜力（如史上最大规模袭击案例），凸显发展先进反制系统对捍卫国家利益与安全的极端重要性。
2) 无人机作战应用与战争演进趋势
无人机在战争中的应用已从最初的情报、监视与侦察（ISR）任务，逐步演变为攻防作战的关键工具，这一转变在2003年后伊拉克战场表现尤为显著（图1展示该地区军事行动演进历程）。
无人机作战的崛起不仅重塑军事战略，更为全球防御体系带来严峻挑战。乌克兰等冲突区域印证了其变革性影响：无人机从单纯的监视工具蜕变为高效攻击武器，形成涵盖消费级（业余）无人机、商用无人机、军用级系统及"恶意无人机"的完整谱系。消费级（业余）无人机体积小、价格低、航程短，主要用于娱乐活动，存在隐私轻微侵犯、意外干扰、事故风险及潜在骚扰等问题；商用无人机专为配送、勘测等商业场景设计，中等体积下航程可达20公里，有效载荷10公里，主要风险在于敏感信息未授权获取；军用无人机专为监视、侦察和作战打造，重型设计具备长航程优势，通过先进传感器与摄像头在避免人员伤亡的前提下收集情报，主要风险是国家冲突中的附带损伤；恶意无人机则指未注册且怀有恶意的未授权操作设备，用于非法监视、干扰商业/军事活动、走私、网络攻击及实体攻击等非法行为。表2所示的能力谱系凸显无人机技术催生的安全威胁日益复杂化，标志着现代战争演进进入新纪元。
多元化的无人机能力使国家与非国家行为体均可利用空域防御漏洞，引发对现有反制措施有效性的深度忧虑。因此，各类无人机催生的新型威胁亟需创新性自适应防御策略，以维护国家安全与关键基础设施。
无人机威胁概述
本节首先探讨无人机技术的演进历程，继而分析其在防御场景中构成的威胁，最后汇总全球无人机事件案例并按攻击类型进行分类总结。
A. 无人机技术演进
无人机技术的演进以自主性、传感器集成及通信系统的重大突破为标志。早期为军事应用开发的无人机，现已扩展至农业、物流、环境监测等民用领域。人工智能创新、元器件微型化及连接性能提升（尤其5G及新兴6G网络的兴起），推动无人机实现复杂自主作业。这些进展为无人机在智慧城市、灾害管理等场景发挥关键作用奠定基础，彰显其在商业与公共服务的双重潜力。表6详列无人机技术发展历程与突破。
| 年份 | 事件/发展 | 参考文献 |
|---|---|---|
| 1849 | 首次使用无人机：奥地利军队使用装载炸药的自主气球攻击威尼斯。 | [68] |
| 1916 | 首个无人机原型：“空中目标”——阿奇博尔德·洛在第一次世界大战期间开发的无线电控制飞机。 | [69], [70] |
| 1935 | 首次大规模生产无人机：英国皇家海军引入“蜂王”无线电控制靶机，用于训练防空炮手。 | [70] |
| 1940 | 第二次世界大战无人机：美国开发并使用TDR-1等无人机执行侦察与靶机训练。 | [71] |
| 1959 | 侦察无人机：美国开始为冷战监视任务开发瑞安Model 147（“火蜂”）等无人机。 | [71] |
| 1960 | 越南战争：AQM-34“火蜂”等无人机广泛用于侦察与电子战任务。 | [71] |
| 1973 | 以色列无人机研发：以色列启动军用无人机开发，催生“侦察兵”和“先锋”无人机。 | [71] |
| 1980 | 现代无人机研发：美国开发“捕食者”无人机，奠定现代军用无人机操作基础。 | [71] |
| 1994 | “捕食者”首飞：MQ-1“捕食者”完成首次飞行，成为美军关键无人机平台。 | [71] |
| 2001 | 武装无人机：阿富汗战争中“捕食者”搭载“地狱火”导弹，标志武装无人机首次实战应用。 | [71] |
| 2013 | 商用无人机：美国联邦航空管理局（FAA）开始批准无人机商业应用。 | [72] |
| 2020 | BAE系统PHASA-35：高空长航时太阳能无人机，可持续飞行12个月，执行监视与通信任务。 | [73] |
| 2021 | EDM4S：立陶宛便携式电子战武器（电子无人机对抗系统），可中断无人机操控链路使其坠毁。 | [74] |
| 2023 | 美国及盟友测试AI控制战斗机无人机：如XQ-58A“女武神”——AI赋能作战无人机。 | [75] |
| 2024 | AI赋能作战无人机：乌克兰初创企业开发具备自主导航、目标检测与实时分析能力的AI无人机。 | [76] |
| 2025 | 群蜂技术：萨博公司开发新型无人机群系统，使士兵可同时控制多达100架未改装商用无人机。 | [77] |
B. 潜在安全威胁
本节重点阐述无人机在国防领域构成的多维度威胁。
1) 监视与情报搜集
间谍活动：无人机可执行隐蔽侦察，通过高清图像、视频或传感器数据搜集军事设施、部队调动及关键基础设施情报。 边境监控：无人机可突破国界实施无痕监控，对敏感区域实施长期监视并向敌对势力实时回传数据。 网络间谍：搭载黑客工具的无人机可拦截无线电信号、雷达系统及其他无线网络的通信数据。
2) 武器化攻击
直接打击：配备导弹、炸弹等武器的无人机可远程或自主攻击军事资产、政府建筑及民用设施，显著提升追踪拦截难度[79]。 自杀式无人机：亦称游荡弹药，具备长时间滞空能力，在识别目标后实施撞击攻击，造成类似导弹的毁灭性效果[5]。 生化武器投送：经改装的无人机可在大范围播撒化学/生物制剂，无须正面交锋即可造成大规模伤亡[80]。
3) 破坏与物理摧毁
基础设施破坏：装备爆炸物或燃烧装置的小型无人机可瘫痪电厂、通信节点及交通枢纽等关键设施[81]。 供应链中断：通过对物流中心、港口或运输车队的攻击，无人机可阻断重要物资与军事装备输送，瓦解作战能力[82]。
4) 电子战与通信干扰
GPS欺骗与干扰：搭载电子战系统的无人机可干扰/欺骗导航信号，影响军用及民用载具的陆海空导航[83]。 信号截获阻断：可拦截或阻断无线电频段、蜂窝网络及卫星通信，致使作战部队在关键时刻陷入孤立混乱。
5) 心理战 威慑震慑：武装或监视型无人机的存在即可引发军民的深度心理压力，持续空袭威胁导致恐慌情绪蔓延与士气溃散[84]。 虚假宣传：无人机可投送宣传资料或成为武力威慑符号，通过打击威胁操纵舆论导向或迫使敌方投降。
6) 集群协同攻击
蜂群战术：多无人机自主协同攻击可压制传统防御体系，对重点区域实施饱和打击造成广泛破坏[85][86]。 诱饵策略：无人机群可作为佯攻力量消耗防御资源，掩护其他方向的主攻部队（含常规武力或无人机编队）实施致命打击[87]。
7) 反制防御措施 规避探测：通过隐身技术、微型尺寸及低空飞行特性，无人机可规避传统雷达与防御系统探测[78]。 多级攻势：同步实施网络攻击与常规打击的多层威胁，大幅削弱防御体系效能。
威胁综述：无人机在国防领域形成多维复合型威胁。其情报搜集、直接打击、设施破坏与心理威慑能力，对现代军事体系构成严峻挑战。应对此类威胁需发展强健反无人机系统，完善监管框架并研发先进反制技术，以应对不同复杂层级的无人机威胁。
反无人机系统
反无人机系统系指用于探测、追踪、识别及消除未授权或危险无人机的技术集合，旨在保护空域、敏感区域及关键基础设施免受恶意无人机侵害。
A. 反无人机系统演进历程
反无人机系统的发展可追溯至无人机扩散初期，其时对有效反制措施的需求已日益凸显。随着无人机事件激增，应对该威胁的先进技术需求持续强化。
2000年代初期的早期反制技术主要聚焦无人机探测领域：军用级雷达系统经改造应用于小型无人机探测；射频（RF）探测系统（如Aaronia公司产品）通过识别无人机独特射频特征实现定位[95]；基于高功率摄像机与目标识别软件的视觉追踪系统亦被启用。然此类早期系统常面临精度不足及难以区分无人机与鸟类等小型飞行器的局限[96]。
2010年代中期消费级无人机兴起推动探测系统升级与干扰技术诞生。DroneShield与Blighter Surveillance Systems等企业推出融合雷达、射频探测及声学传感器的综合系统提升精度；利用射频信号切断无人机与控制端通信链路的电磁干扰技术日益普及[97]。但早期干扰技术仍受制于有效距离短及可能影响合法无线电频段的缺陷。
至2020年代，机器学习与人工智能的集成显著提升反无人机系统效能。先进技术实现更精准自主的无人机识别与消除：例如机器学习算法可实时分析传感器数据，较传统规则系统更准确区分无人机与鸟类[98]；人工智能赋能的自主决策系统无需人工干预即可实施目标打击，在紧急态势中缩短响应时间降低风险[99]。现代系统通过融合多技术构建分层防御策略提升可靠性。
当前反无人机系统整合红外探测、声学传感器及先进雷达等多元探测手段，配合动能拦截弹、电子干扰器与定向能武器等消除技术[96]，并嵌入机器学习算法优化目标识别。但动能拦截与定向能武器的使用引发伦理与法律争议——其在民用环境可能造成附带损伤及不可控影响[100]。
B. 反无人机系统分类
反无人机技术领域在无人机技术升级的驱动下持续快速发展。随着无人机技术扩散，研发并部署高效、安全且伦理合规的反制措施对保障空域及关键基础设施安全至关重要。为应对日益严峻的挑战，反无人机系统已根据其探测方式、反制手段及法律监管框架进行分类（详见表8）。此外，表9对比分析不同系统的性能参数（含作用距离、精度、运行成本及环境约束要求），其设备实物如图3所示。
表8反无人机系统分类
| 类别 | 子类别 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 检测系统 | 雷达 | 利用无线电波探测并追踪空中目标 | Echodyne, Black Sage Technologies |
| 射频（RF） | 监测无人机与操作员间的通信射频信号 | DroneShield, Dedrone | |
| 声学 | 通过声音传感器捕捉无人机电机噪音 | Squarehead Technology, Rinicom | |
| 光电/红外 | 使用摄像头和红外传感器实现视觉探测 | FLIR Systems, Blighter Surveillance | |
| 激光雷达 | 采用激光测距技术探测无人机 | Quanergy Systems | |
| 中和/反制系统 | 干扰 | 发射射频信号阻断无人机与控制端的通信链路 | DroneDefender, Battelle |
| 欺骗 | 发送虚假GPS信号误导无人机重定向 | SkyDroner, Droneshield | |
| 定向能 | 使用高能激光或微波使无人机失效 | 雷神"相位器", 波音紧凑激光武器系统 | |
| 动能拦截 | 通过捕网、抛射物或训练鸟物理拦截/摧毁目标 | DroneCatcher, SkyWall, Falcons | |
| 网络攻击 | 侵入无人机软件系统实现控制或瘫痪 | IXI EW, Anduril Industries | |
| 法律与行政管理 | 地理围栏 | 基于GPS的软件系统阻止无人机进入限飞空域 | 大疆地理围栏, Skydio |
| 许可与注册 | 建立无人机操作员许可注册制度 | FAA无人机注册系统 | |
| 空域分区与禁飞区 | 划定禁止无人机飞行的管制区域（国家/地方政策） | 国家及地方政府政策 |
表9不同的反无人机系统
| 反无人机技术 | 使用技术 | 作用范围 | 精度 | 运营成本 | 环境约束条件 |
|---|---|---|---|---|---|
| DroneDefender [101] | 射频/GNSS信号干扰 | ≈2公里 | 中等（采用30°定向发射） | 低（流量系统，低功耗） | 射频干扰性能受本地射频拥塞和多径效应影响。恶劣天气（暴雨/大雪）可能改变射频传播，降低有效干扰范围 |
| LOCUST激光武器系统 [102] | 高能激光 | ≈4.8公里（3英里） | 极高 | 高（初始和维护成本高）但单次发射成本仅3美元 | 需要无障碍清晰视线。恶劣天气下性能显著下降 |
| SkyWall自动响应系统 [103] | 压缩空气发射网捕物理拦截 | 水平250米/垂直190米 | 高（射程内）可捕获50米/秒目标 | 中等（复杂机械系统） | 强风会偏移网弹影响时机。光学和气压系统工作温度范围：-5°C至+50°C |
| EnforceAir 2 [104] | 射频网络接管 | 探测4.5公里/反制1.2-4公里 | 高（自动射频锁定） | 中高（网络化系统） | 依赖射频信号操作，电磁干扰和城市射频环境会降低效能 |
| Skyfend欺骗系统 [105] | 信号欺骗 | 2公里（欺骗精度≤30米） | 100%欺骗成功率 | 低 | 需接收GNSS信号。射频干扰严重的城市环境会降低性能和欺骗精度 |
C. 反无人机系统架构
反无人机系统架构通常包含三大核心组件：探测、识别与反制。探测组件通过雷达、红外、声学、光学及射频等传感器技术识别特定空域内的无人机存在。这些传感器协同构建综合监控体系，精准探测并追踪监控区域的无人机动态。作为系统基础层，探测组件负责潜在威胁预警，实时提供无人机位置、高度及速度信息，支撑系统有效响应与风险消除[106]。
1) 探测方法 反无人机系统采用多类探测方法识别追踪无人机。表10详列各类方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用距离。
| 探测方法 | 原理 | 能力 | 局限性 | 范围 | 参考文献 |
|---|---|---|---|---|---|
| 雷达探测 | 利用无线电波探测无人机的存在与运动轨迹 | 覆盖区域大、探测距离远，具备全天候及昼夜工作能力 | 对微型无人机探测能力弱，易受鸟类等飞行物干扰产生误报 | <3000米 | [107] |
| 射频探测 | 监测无人机与控制端通信的无线电频段信号 | 通过识别通信信号判断无人机存在，可定位操作员位置 | 对不依赖射频信号导航的自主飞行无人机效果有限 | <1000米 | [108] |
| 光学探测 | 采用摄像机与图像处理算法进行视觉识别 | 提供详细的无人机视觉确认与跟踪数据 | 性能受天气条件、光照强度及飞行距离影响 | 100-1000米 | [109] |
| 声学探测 | 通过麦克风捕捉无人机电机与螺旋桨的声纹特征 | 可在视觉遮蔽环境（如城区密集区/森林）实现有效探测 | 有效距离短，背景噪声易导致误报或降低探测精度 | 40-300米 | [110], [111] |
| 红外探测 | 利用红外传感器识别无人机的热辐射信号 | 适用于夜间及低能见度条件下的无人机探测 | 对热辐射量低的微型无人机识别困难，易受环境热源干扰 | ≤3000米 | [109] |
| 联合探测系统 | 融合多种探测方法提升可靠性 | 综合各技术优势提供更全面、鲁棒的反无人机解决方案 | 系统复杂度高且实施成本昂贵，需复杂数据融合算法处理多传感器信号 | 可变 | [112] |
2) 识别系统 识别组件负责确定已探测无人机的具体特性与能力。该子系统融合信号分析、视觉辨识、动态特征分析、声学识别及光电识别技术，精确判别无人机型号、操作者及任务意图[113]。表11展示各类识别方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用范围。
| 识别系统 | 原理 | 能力 | 局限性 | 范围 | 参考文献 |
|---|---|---|---|---|---|
| 信号分析（射频分析） | 基于射频信号探测识别无人机 | 有效识别传输射频信号的无人机（含指挥控制链路） | 仅限通过射频通信的无人机，预编程飞行路径的无人机可能规避检测 | 1-5公里 | [114] |
| 信号分析（Wi-Fi分析） | 监测无人机发射的Wi-Fi信号（尤消费级机型） | 可识别商用无人机在2.4GHz/5GHz频段的运行 | 对军用或非Wi-Fi无人机无效；信号干扰可能影响效果 | 1-3公里 | [114] |
| 视觉识别（闭路电视/光学） | 高清摄像机捕捉分析无人机视觉数据 | 日间/晴好天气下有效探测小型无人机，可提供视觉证据 | 雾天/夜间/雨雪等低能见度条件受限；鸟类等飞行物易致误报 | 1-3公里 | [115] |
| 视觉识别（红外热像） | 通过热成像探测无人机热辐射信号 | 夜间探测有效，可穿透薄雾等轻度遮蔽物 | 作用距离有限；低热辐射特征设计的无人机难以识别 | 500米-2公里 | [115] |
| 视觉识别（激光雷达） | 激光脉冲探测环境物体距离 | 复杂环境中仍能高精度识别追踪无人机 | 高功耗；部署成本高且作用距离有限；受气象条件影响 | 500米-1.5公里 | [116] |
| 动态分析（飞行路径监测） | 分析飞行模式判断目标是否为无人机 | 通过异常或无人机专属飞行特征区分鸟类等飞行物 | 需大量数据与AI模型支持；复杂环境或无人机异常机动时失效 | ≤5公里（需雷达支持） | [117] |
| 动态分析（人工智能与机器学习） | AML算法分析飞行特征、刺激响应及意图预测 | 提升密集空域恶意无人机识别精度，具备持续学习优化能力 | 需高性能计算资源；依赖大数据训练集保障精度 | 1-5公里 | [118]-[120] |
| 声学识别 | 探测螺旋桨独特声纹特征 | 受控环境中可识别特定无人机型号；不依赖射频信号仍有效 | 城市环境背景噪音或掩蔽声影响精度；高空探测失效 | 100-500米 | [121] |
| 光电识别 | 光学影像与电子信号协同验证 | 增强探测能力，有效区分无人机与鸟类 | 雨雾等环境因素降低光学性能；需复杂系统集成 | ≤3公里（理想条件） | [122] |
3) 反制方法 反制组件负责安全高效地干扰、瘫痪或消除已探测的无人机。表12列明各类反制方法的工作原理、能力边界、技术局限及作用距离。
| 反制方法 | 原理 | 能力 | 局限性 | 范围 | 参考文献 |
|---|---|---|---|---|---|
| 干扰 | 发射射频信号阻断无人机与操作员的通信链路 | 可迫使无人机失控、返回基地或安全着陆 | 可能影响合法射频通信；对自主无人机效果有限 | 1-10公里 | [123] |
| 欺骗 | 向无人机发送虚假GPS信号致其误判位置方向 | 可将无人机引导至安全区域或控制其降落 | 需精确时间/位置信息；对配备先进导航系统的无人机可能无效 | 500米-2公里 | [108], [124] |
| 抛射系统 | 使用子弹或捕网等物理抛射物使无人机失效或捕获 | 提供直接物理拦截手段（捕网可实现目标回收分析） | 存在附带损伤风险；需精准瞄准 | 50米-500米 | [54] |
| 物理拦截 | 部署拦截无人机物理撞击中和敌对无人机 | 实现可控对抗并可能回收目标 | 需多系统协调；易受环境因素影响 | 20-80公里 | [54] |
| 激光系统 | 利用高能激光束物理摧毁无人机 | 可远距离无声清除目标且附带损伤小 | 受天气条件（雾/雨）影响效能；需精确瞄准 | 100米-1公里 | [125] |
| 定向能武器 | 使用微波等聚焦能量束干扰或摧毁无人机电子设备 | 可同时瘫痪多架无人机；可穿透电磁屏障 | 需大量能源供应；作用距离有限 | 0-100公里 | [125] |
| 电磁脉冲(EMP) | 释放电磁能量脉冲损坏无人机电路 | 通过破坏内部电路高效瘫痪无人机 | 可能波及周边电子设备；作用范围受限 | 200米-1公里 | [126] |
| 黑客攻击 | 利用软件或通信漏洞接管无人机控制权 | 可实现无人机安全降落或引导其至他处 | 需掌握目标系统知识；操作复杂度高 | 0-1公里 | [127] |
成为VIP会员查看完整内容
未来海战将处于持续探测状态下展开，舰队能力极可能因各类反舰武器系统而遭毁灭性打击。西方海军已判定：能力分布是未来海战中提升生存力的最优策略。加拿大皇家海军（RCN）高度复杂且多功能的水面作战舰艇（CSC）造价高昂，无法通过简单增建舰船实现能力分布。为在服役周期内保持战略价值，CSC需在生产中期重新设计以整合新技术，但此类不可预见成本无益于解决能力分布问题，反而将更多能力集中于规模不断缩小的舰队，加剧RCN整体风险。
相较于投入巨资改造问题重重的CSC，RCN应通过国家造船战略（NSS）投资本土建造计划——部署由35艘大/中型无人水面艇（USV）组成的舰队。USV可分布式增加战场武器与传感器总量，从而提供机动自由权、未来海战优势及与北约/美国盟友的互操作性。作为更具成本效益的平台，USV能承担传统RCN职能（如主权巡逻、执法支援及其他政府协同行动）。全球USV市场正迅猛增长，预计2040年规模将达650亿美元/年。USV技术蕴含独特的商业-军事双重机遇，NSS可借此快速推进核心目标：在加拿大构建稳定自足的海事产业，同时以可承受成本生成RCN所需作战能力。
成为VIP会员查看完整内容
书籍描述
《AI产品开发的艺术》是一本实践指南，旨在帮助您通过人工智能驱动的产品交付商业价值！了解AI如何改善内容创作、加速数据分析以及提升流程自动化。 《AI产品开发的艺术》提供了一种清晰、实用的方法来创建使用AI的产品。它为您提供了关于如何定义AI战略、开发有用的AI功能并支持用户信任和采用的现实指导。与其追逐潮流，本书专注于核心原则和长期思维——这些基础在该领域不断发展的过程中始终保持相关性。 在《AI产品开发的艺术》一书中，您将学习到以下重要技能： • 识别AI的市场和商业机会 • 深入了解现代AI方法，包括预测AI、LLM（大型语言模型）、增强生成检索（RAG）和代理系统 • 组建有效的AI解决方案，避免炒作 • 高效与数据科学家和机器学习工程师沟通 • 设计注重信任和透明度的用户友好型AI界面 • 实施安全、道德的AI，并确保适当的治理流程 《AI产品开发的艺术》是为产品经理、技术高管、UX设计师以及任何负责AI驱动产品成功的人群所写的。它介绍了广泛的AI机会，并通过来自不同领域的案例研究，如营销、供应链和物流，展示了实践经验。您将从最初的设计讨论开始，逐步进行高效且安全的开发，最终进入部署及日常管理AI驱动应用程序的阶段。 关于技术
将AI集成到您的软件和流程中，可以为您的业务和客户创造真正的价值——前提是您做对了。当您负责交付AI支持的产品时，您需要识别具有高影响力的机会，与工程师高效合作，设计以用户为中心的功能，避免常见的项目失败，并管理现实中的发布。本书将教您如何做到这一点。 关于本书
《AI产品开发的艺术》为您提供了清晰的框架、实用的工具和现实世界的例子，帮助您在新的AI项目中建立信心并获得成功——即使您是第一次接触AI。您将喜欢来自营销、供应链管理和可持续发展等领域的实践用例和端到端场景。 书中内容
• 创意、塑造并优先考虑AI机会 • 使用提示工程、RAG和预测AI等技术开发AI系统 • 与不同的AI利益相关者沟通并促进AI的采纳 目标读者
本书面向软件产品经理、面向商业的工程师、UX设计师、创业公司创始人以及任何负责开发、设计或营销AI产品的人群。无需AI经验。 关于作者
Janna Lipenkova博士是AI和分析业务的创始人，她成功地为宝马、汉莎航空和大众等世界级公司管理AI项目。 目录
第一部分
使用AI驱动的产品创造价值 1. 发现并优先考虑AI机会 1. 绘制AI解决方案图谱
第二部分
-
预测AI
-
探索和评估语言模型
-
提示工程
-
搜索与增强生成检索（RAG）
-
微调语言模型
-
使用代理AI自动化工作流 第三部分
-
AI用户体验：为不确定性设计
-
AI治理
-
与您的利益相关者合作 附录A AI开发工具箱 购买印刷版书籍后，您可以获得Manning的免费电子书（PDF或ePub）以及在线liveBook格式的访问权限（其中包括AI助手，可以用任何语言回答您的问题）。 关于作者
Janna Lipenkova博士拥有中文学和经济学硕士学位以及计算语言学博士学位。在学术界和工业界从事AI和自然语言处理的多年工作后，她创办了自己的AI和分析公司。她获得并管理了全球公司的项目，积累了通过AI实现商业成功的第一手经验。目前，她专注于利用AI为公司在创新、数字化和可持续发展等核心领域生成战略建议。
成为VIP会员查看完整内容
摘要：
本综述研究了经典软件设计模式如何提升大型语言模型（LLM）驱动的代理型人工智能系统中通信的可靠性与可扩展性，重点聚焦于模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）。文章考察了基于 LLM 的代理的基础架构及其从孤立运行向复杂多代理协作演进的过程，分析了在这一转变中出现的关键通信难题。 本研究重新审视了多个成熟的软件设计模式，包括中介者（Mediator）、观察者（Observer）、发布-订阅（Publish-Subscribe）和代理（Broker）模式，并分析了它们在构建符合 MCP 框架的代理交互结构中的适用性。为阐明这些交互机制，文中提供了概念图示与形式模型，以描绘通信路径并优化数据流动。 此外，文章还探讨了适应不同代理自主性与系统复杂度的架构变体，并通过实时金融处理与投资银行等领域的实际应用，展示了这些设计模式与 MCP 如何满足特定的运行需求。最后，文章总结了当前尚待解决的挑战、潜在的安全风险，以及推动强健、可互操作且具备可扩展性的大型语言模型多代理生态系统发展的未来方向。
1. 引言
**1.1 基于 LLM 的智能体式 AI 与多智能体系统的兴起
大型语言模型（Large Language Models，LLMs）正经历一次范式转变——从作为静态的信息提供者（通常嵌入于对话型智能体中）演化为具备自主决策与任务执行能力的计算型智能体，即所谓的智能体式人工智能（agentic AI）[1]。这一转变标志着智能体式 AI 的兴起，LLM 被赋予了与外部系统交互、随时间存储与提取信息，以及执行可操作行为的能力[2]。
这些增强后的智能体专为完成那些需要迭代推理、规划、记忆与工具使用的任务而设计——这些能力是传统 LLM 因上下文窗口受限、易产生幻觉以及难以处理复杂行为序列等限制所无法胜任的[3]。 随着任务需求超出单一智能体的能力范围，**由多个 LLM 智能体组成的多智能体系统（LLM-MAS）**应运而生。这类系统通过在多个智能体之间分配认知任务，实现协作式问题求解与专业化分工[4]。这一演进趋势背后的动因在于：许多现实世界任务过于复杂，单一智能体难以胜任，需要通过有组织的交互实现智能的扩展[5]。关键在于，LLM-MAS 的整体表现不仅取决于个体模型的性能，而更取决于这些智能体在架构上如何实现通信、协调与知识共享[6]。
尽管早期的 LLM 在单智能体场景中表现强劲，但在涉及长期依赖、上下文连续性和工具使用策略的任务中却表现不足。智能体式 AI 通过将 LLM 嵌入具备规划、记忆和模块化推理功能的框架中来填补这些能力空缺[4]。然而，即便具备这些增强功能，孤立运行的智能体仍然存在局限。向多智能体协作的转变，反映出人们认识到：结构化的智能体间通信所产生的分布式智能[7]，是应对高复杂度场景的关键。最终，LLM-MAS 所展现的智能，更源自系统层级的整体设计，而非任何单一智能体[8]。
**1.2 智能体间通信在复杂 AI 工作流中的关键作用
在多智能体系统中，尤其是由大型语言模型（LLM）驱动的系统中，智能体之间的通信是协调与共享目标的基石。正是通过通信，智能体才能对齐任务目标、共享上下文理解，并协同规划行动[5]。 然而，这种依赖通信的方式本身也带来了巨大的挑战。在多智能体系统中，相比于单个智能体自身的能力局限，智能体之间交互的复杂性更容易成为导致系统性失败的根源。常见的问题包括目标不一致、任务验证机制薄弱、系统扩展性受限、面临安全攻击威胁，以及缺乏被广泛接受的健壮通信协议架构标准。 在基于 LLM 的多智能体系统中，通信不仅仅是信息的传递媒介，它更是群体推理的基础机制。然而，正是这种优势也成为潜在的弱点：支持智能体协同工作的通信通道，同样也可能传播错误、放大设计缺陷，甚至暴露系统于诸如“中间人智能体攻击”（Agent-in-the-Middle, AiTM）等对抗性攻击之下。因此，LLM-MAS 中的通信存在一个核心张力：它既是智能涌现的关键媒介，又是潜在的系统脆弱点——如果设计不当，可能削弱整个系统的安全性与可靠性。 因此，构建具有韧性、语义一致性和结构良好的通信架构不是可选项，而是打造可信、稳健且可持续发展的下一代智能体式 AI 系统的核心前提[11]。
**1.3 模型上下文协议（MCP）：一种通用互操作性标准
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）由 Anthropic 于 2024 年底提出，是一种开放的互操作性标准，旨在简化并统一 AI 模型与外部工具、系统及结构化数据之间的连接方式。MCP 常被称为“AI 应用领域的 USB-C”，目标是成为通用的接口层，大幅降低在多平台间集成的复杂性。 MCP 的核心目标是解决长期存在的“N × M”集成瓶颈问题：即每一个 LLM 都需为每种数据源或工具单独编写对接代码，造成工程重复、系统脆弱且维护困难。MCP 提供了一种统一协议，使任意 AI 助手都可以与任何兼容的服务、工具或数据集交互，从而极大简化集成流程[14]。 MCP 采用客户端–主机–服务器的架构模式，使用 JSON-RPC 实现通信，支持持久化、具备状态感知的通信会话。它还定义了严格的数据摄取格式、元数据注释规则、平台无关的模型协调方式，以及安全的双向连接机制。这种结构化方法不仅提升了互操作性，也增强了系统的可追踪性与可管理性。 MCP 更深远的影响在于推动 AI 基础设施朝着模块化、可组合的方向演进。与其构建大量定制化连接导致系统混乱，不如通过 MCP 实现组件之间的清晰解耦，使工具、模型与数据层能够独立替换与升级。这种模块化架构大幅减少工程负担、加快创新速度，同时为可扩展、可审计且面向未来的 AI 部署奠定基础。 此外，MCP 还提供了明确的消息结构与通信生命周期定义，支持关键的合规性与监控功能——这是在企业级与监管密集型场景中不可或缺的能力。
**1.4 综述范围与贡献：连接设计模式、LLM 智能体与 MCP
本综述融合了大型语言模型（LLM）驱动的智能体式 AI、经典软件设计方法论，以及新兴的模型上下文协议（MCP）三方面的研究进展，目标是为构建鲁棒、可扩展的智能体间通信框架提供系统性指导。 本文探讨了如何将久经验证的软件架构设计模式，适配到以 LLM 为基础的现代多智能体系统中，并将 MCP 定位为推动互操作性与结构化协作的核心支柱。 通过理论模型与概念图示，本文分析了通信动态、系统复杂度与数据交换效率。同时，本文还评估了这些设计策略如何在面对智能体自主性提升与系统复杂化时保持可扩展性。 文章还结合实时金融系统与投资平台等现实应用场景，展示在这些关键领域中，强健的智能体协同架构如何满足运行需求。最终，本文旨在为开发者与系统架构师提供一个切实可行的框架，用于构建安全、高效、可维护的基于 LLM 的多智能体生态系统。
成为VIP会员查看完整内容
大型语言模型（LLMs）的最新进展增强了自然语言推理。然而，它们有限的参数记忆和易受幻觉影响的特性，在需要准确的基于上下文推理的任务中仍然存在持续挑战。为了克服这些限制，越来越多的研究提出了利用外部知识来增强LLM的方法。本研究系统地探索了使用外部知识增强LLM的策略，首先通过一个分类法将外部知识分为非结构化数据和结构化数据。接着，我们重点讨论结构化知识，提出了表格和知识图谱（KGs）的不同分类法，详细介绍了它们与LLM的集成范式，并回顾了具有代表性的方法。我们的比较分析进一步突出了可解释性、可扩展性和性能之间的权衡，为开发可信且具有普适性的知识增强LLM提供了洞察。
引言
大型语言模型（LLMs）的进展（Radford 等，2019；Brown 等，2020a；Achiam 等，2023；Touvron 等，2023a,b；Grattafiori 等，2024）显著推动了自然语言处理的进步。这些模型在自然语言理解、生成和推理方面表现出色。然而，它们仍然面临若干限制，促使研究人员将外部知识整合到模型中，以提高性能、可靠性和可解释性。 主要的限制包括：1）由于训练数据的截止，知识过时；2）幻觉问题（Huang 等，2025）；3）缺乏领域特定的专业知识；4）响应缺乏透明度。为了解决这些问题，研究人员正在通过在推理过程中引入外部信息，将LLM转变为具有知识感知的助手。尽管在这一领域取得了快速发展，但知识增强LLM推理的格局仍然是碎片化的，不同的数据模态和领域的方法不断演变。这些方法大多遵循检索-增强-生成（RAG）框架（Fan 等，2024），该框架专注于检索相关的外部知识，通过模型的内部理解进行增强，并生成响应。由于这种方法在减少幻觉的同时保留了LLM的生成能力，它已成为主流。 本文首先介绍了知识来源的分类法，将其分为结构化（Zhang 等，2024；Pan 等，2024；Dagdelen 等，2024）和非结构化（Gao 等，2024；Yin 等，2024；Selmy 等，2024）形式。我们主要关注结构化数据，因为它具有明确的关系和推理能力，回顾了利用表格和知识图谱（KGs）数据的相关方法。这包括符号推理（Rajkumar 等，2022；Nahid 和 Rafiei，2024a）、神经推理（Wang 等，2024）和混合推理（Nahid 和 Rafiei，2024b；Zhang 等，2025；Nguyen 等，2025）用于表格数据的处理，以及松散耦合（Baek 等，2023；Li 等，2024b；Wu 等，2023）和紧密耦合（Sun 等，2024；Ma 等，2025；Chen 等，2024）用于知识图谱的集成方法。我们通过比较这些方法的优势、局限性和主要权衡，总结了它们的特点。 通过关注知识集成，我们强调的是在推理过程中增强LLM的方法，而非预训练或微调。这种方法需要较少的资源，并允许动态响应，因为外部知识可以根据需要实时添加，而无需重新训练，同时保持模型性能。 本综述的主要贡献包括： • 对外部知识来源和集成策略的全面分类，特别关注表格和知识图谱（KGs）。 • 通过基准实验对代表性方法进行比较分析，突出其优缺点和权衡。 • 提供实践性见解和指导，为未来的知识增强LLM研究提供参考。
成为VIP会员查看完整内容
本研究报告记载了由美国陆军未来司令部资助的“机协同与人工智能”项目研究分析工作。项目旨在调查陆军试图将士兵与人工智能（AI）算法配对以完成特定作战任务时可能遭遇的困境，并提出克服潜在障碍的建议，确保陆军有效开发能与士兵良好协同的AI系统。本研究在兰德阿罗约中心战略、条令与资源项目框架下实施。兰德阿罗约中心作为兰德公司分支，是由美国陆军资助的联邦研发中心。
人工智能、机器学习与机器人领域的最新进展表明，军事专业领域即将实现人类士兵与AI赋能的机器及应用系统的深度融合。AI赋能的机器与软件应用正展现适用于军事场景的能力，例如在复杂城市交通中自主行进、通过大语言模型生成类人化衍生作品等。但这并不意味着相关技术可顺利应用于军事领域：构建凝聚力强的微型作战单位本就艰巨——最优作战单元能在巡逻基地微光条件下凭借轮廓剪影和步态特征瞬间识别同伴；优秀参谋人员需长期内化指挥官的作战风格与特定需求。军事领域人机协同虽可借鉴民用经验，仍需大量场景化适配。为此，陆军未来司令部要求本研究团队评估人机协同的潜在影响，核心目标是探究陆军在配置"士兵-AI算法"作战单元执行特定任务时可能面临的困难，并提出克服障碍的建议，确保陆军有效构建能与士兵实现深度交互的AI系统。
方法论
本研究主要采用定性分析法，包含两大核心环节。首先基于文献综述探究陆军当前对人机协同的认知框架，将研究成果提炼为"接触行进"与"城市作战"两则探索性案例。通过这些案例识别陆军思维模式的关键特征。其次开展关于AI新兴原则的全面文献研究，涵盖人类与机器认知的"初始条件"、现有方法的实践挑战以及更具潜力的人机协同路径。
核心发现
• 可解释AI与认知强制功能效果不及预期。学术研究中最显著的发现是：当前通过工程化解决方案提升人类对AI信任度的尝试存在缺陷。提高透明度的信任构建措施反而导致人类过度依赖AI输出（即便在AI判断不准确时）。这种信任构建困境尤为关键，因对AI的信任度是陆军首要关注点。
• 设计理念、信号传递与心智模型的持久价值值得关注。实现人机融合需更系统化地构建共享心智模型，并随时间推移在人与机器间建立交互记忆系统。这表明协同过程应显著延长——人类成员须更明确共享其心智模型，并将部队内隐性的交互记忆系统显性化以促进机器融合。人本化设计与人机信号传递虽能积极影响交互界面，但仅当人类深度参与解释自身行为（使机器学习适应）时才具实际价值。
• 地面作战筹划与执行领域的人机协同进程将慢于商业领域。主因在于陆军对信任机制的严苛要求、作战安全保密需要以及"人类参与关键决策"的政策导向。这在叙事研究中可见端倪：鉴于信任是职业军人的核心素养（亦是任务指挥哲学的根基），陆军需更长时间积累AI系统应用经验，使作战团队对人类元素建立充分适应。
• 陆军人机协同重点仍聚焦"机器适配人类"路径。但变革人类组织架构以适应机器的尝试同样值得探索：战术层面建议调整编组形式（如设立"机器监管岗"）；基础组织层面应改革研究开发测试评估（RDT&E）与采办体系（提升对AI迭代优化的响应速度）。深化协同更要求加强官兵对机器的专业培训：正如先前论断——人机协同作为社会技术系统，需在特定场景中积累设备操作经验。全体官兵须通过专业军事教育理解AI运作原理，这对指挥集成化人机单元（需实时解读机器输出行为）的分队指挥员尤为必要。特定岗位官兵（如部队AI系统管理员）则需精研专项设备操作，此培训体系应参照其他武器系统的进阶训练模式构建。
建议措施
• 将新部署设备视同新兵编入作战单元。当陆军准备在作战单位部署机器系统时，其整合模式不应简单照搬武器系统列装流程。该过程应借鉴新兵完成基础训练后编入部队的模式：先承担复杂性较低的必备任务，待适应后再执行高阶任务。人类需主动向机器阐明操作细节以构建共享心智模型，包括详细解释"指挥官关键信息需求"（CCIR）、决策边界及标准作战程序。机器AI升级节奏须与部队训练周期同步——此时维护现有人机交互记忆与共享心智模型的价值，远高于追求AI准确率的边际提升。
• 预判差异化表现特性。若采取新兵编入式整合策略，陆军应接受同类部队间AI特性、性能及价值存在差异的必然性。本研究证实人机协同属社会技术建构体系，而人类个体差异本就导致各部队的标准程序、表现及文化存在区别，这将直接影响AI增强单元构建交互记忆与共享心智模型的方式。陆军对此应有充分预案。
• 监控信任建立与维系机制。尽管陆军在作战编成中整合机器面临诸多技术程序挑战（多数可通过设备优化解决），唯有人类方能应对的核心难题是建立并维持人机互信。随着机器深度融入作战编组与参谋体系，陆军须严密监控信任关系发展。可参照国防部监控"女性融入作战岗位"项目的双重框架：（1）追踪整合进程（2）预判重大挑战。这种方法虽与快速列装设备的战术需求存在张力，但人类对机器的信任只能通过渐进节奏构建。建议由训练与条令司令部主导监控工作，突显人机协同兼具技术性与行为科学双重属性。
• 坚守人类在协同体系的主导地位。随着国防部持续开发AI赋能的作战系统，美军陆军人机协同进程必将伴随希望、挑战、进步与挫折。多数技术演进源自民用领域，但军事行动中机器的角色必须始终定位于"辅助人类履行军事职责"。若人类丧失战场主导权，战术行动将脱离战争政治目的，沦为毫无意义的精妙暴力。
成为VIP会员查看完整内容
本文阐述了一种“低成本地基反无人机系统”的设计开发及测试环境，该系统致力于在资源受限场景提供有效空域安防方案。研究选用“动力学拦截技术”作为最具可行性、低成本的“末端防御手段”。基于“易获取材料”构建的系统包含自制气动装置、“可重复使用三维打印弹体”及互换零件架构，重点探索“经济型无人机防御”的可行性并引入“短程精度度量”评估弹道特性。在“普渡大学4号机库”的严格室内测试中，通过多环境下的“弹体高度”、“射程”及“精度”三维度评估系统性能；针对气动发射装置测试了“90度射界”并建立“小误差边际对照表”以明确技术改进方向。实验确定“热塑性聚氨酯线材”（TPU）为最优弹体材料，采用“10%填充率”、“225摄氏度（437华氏度）打印温度”及“70毫米/秒打印速度”参数。研究结果为“低成本无人机防御技术”提供了影响系统性能的材料选型与设计依据，表明气候温度变化将导致系统表现波动，为应用同类技术加强“非授权无人机防御”提供了实践指导。该研究填补了当前“动力学拦截式无人机防御技术”的空白，证实“高效解决方案”可实现经济性与可及性统一，不仅推动“反无人机技术”进步，更为发展“可扩展适配型无人机防御系统”的研究创新铺平道路。
在国际近期武装冲突中，乌克兰士兵在针对俄罗斯的行动中使用“改良商用现货无人机”，以及哈马斯武装在以色列实施的“自杀式无人机袭击”，向公众揭示了这种新型“无人机作战”（drone warfare）的潜在威力与风险。这两场冲突凸显了人们对低成本、易获取部件改造“商用现货无人机”（COTS drones）的担忧——这些改造使其转变为可摧毁坦克与作战单元且难以被侦测的致命武器。该技术在公私领域拥有多种名称：“无人航空器”、“无人机系统”、“遥控飞行器”、“遥控飞行器系统”、“遥控飞机”、“无人飞机”，更常简称为“无人机”（drones）。作为二十世纪发展的重要军事应用，无人机技术旨在减少对人类飞行员的依赖，避免“作战人员伤亡”、“战俘”问题及“军事情报泄露”。
尽管文献展示了“商用现货无人机”在多规格多场景中的先进能力，但该技术也吸引恶意行为者实施各类“非法滥用”，破坏民用及私域的“安全防护”与“隐私保障”。同步研究揭示了恶意行为者在无人机领域的创造性利用：从“商用无人机擅闯关键基础设施”与大型集会，到向设施边境“走私违禁品”，从扰乱公共服务到利用无人机“暗杀公众人物”，乃至全球范围内针对重要资产的“无人机袭击”——这些威胁亟需更严苛的法规约束及“反无人机产品”创新。尽管联邦机构严惩违法者，仍无法阻止恶意行为者钻营法规“灰色地带”和漏洞。根据“联邦航空管理局”预测，实际注册的商用无人机数量远低于市场销量。FAA虽强制实施“无人机注册制”（COTS drone registration）并要求加装用于空域定位的“远程识别广播系统”，但该规定不适用于重量低于0.55磅的“娱乐用途无人机”。
2015年“白宫无人机入侵事件”——一架商用无人机在未被发现情况下降落在全球安防等级最高的建筑群——充分暴露了“1类轻型商用无人机”的安全威胁。文献记载的全球类似事件，促使公私领域寻求不同“反制措施”应对恶意无人机挑战。由此催生的“反无人机产品”及预防手段，构建起新兴“反无人机市场”，其技术体系被称作“反无人航空器系统”或“反无人航空器”。公众更常使用“反无人机系统”等通用术语。依据文献定义，这是通过合法手段“安全瘫痪”、“信号干扰”或“夺取控制权”应对“恶意无人机袭击”的核心防御系统。
问题陈述
趋势分析所示，自2017年起公共与私营部门在“反无人航空器系统”（CUAV）领域开展了多样研究。尽管多家机构发布众多“评述报告”、“调查研究”及“学术研究”，但极少披露市售CUAV系统的“验证效能”与“可靠性数据”。此类报告虽阐述CUAV系统的“优势劣势”及“局限特性”，却鲜少提供真实威胁场景下的“系统效能实证”与“可信度分析”。更重要的是，对具备“探测拦截能力”的各类CUAV系统，其测试方法中“威胁场景分类”及“可靠性判定准则”均未详尽说明。
2017年美国“桑迪亚国家实验室”研究者提出CUAV系统“性能测试指标框架”，但未明确具体“威胁情景测试类型”。该机构2019年市场调查报告收集测试了多国供应商的“技术参数”，却仅呈现“调查问卷”及“系统特性汇总表”。研究承认存在“测试指标漏洞”，需持续更新以应对“商用无人机技术”的快速迭代。各CUAV系统架构迥异，配置单/双模“探测拦截体系”，针对不同威胁场景采用差异化方案。因此，基于“气动发射装置”与“三维打印弹体”的“地基固定式CUAV系统”亟需开展“小规模实景验证”，通过“实测约束数据”检验“射程效能”、“可行性”及“可信度”，此为反无人机领域的关键基石。
现存研究表明，当前CUAV领域尚无“通用解决方案”或“银弹技术”。恶意操作者可多向突破系统局限：通过关闭无人机“全球定位系统”（GPS）、预设“低空航点”规避“雷达”与“声学传感器”，并采用“高速变轨飞行”取代直线路径突破拦截。当前市场充斥各类CUAV系统的“性能宣传”，但因“商业保密条款”，鲜有供应商公开系统在真实威胁下的“精确性”、“生存性”与“可靠性”验证数据。2023年美军采用“系留无人机”及“气球标靶”进行反无人机训练——这与主流演示模式高度雷同：自2017年来网络公开的“反无人机演示影像”中，超九成案例仅展示击落悬停单机，未见有效对抗“集群无人机”的实证记录。
研究意义
多数“地基固定抛射式反无人机系统”存在共性缺陷：“射程范围”与“部署高度”受限。开放式解决方案公司的“天墙300”（Skywall 300）技术参数书声称其固定式系统具备250米“最大动力学拦截射程”[50]，但未提供不同环境下的“精确性验证”与“可行性实证报告”。2015-2019年公开的“反无人机系统测试”及当前可获取报告均未基于“实境约束条件”验证系统效能。本研究探索利用“低成本易获取部件”构建可行“地基固定式抛射反无人机系统”，通过在“密闭小尺度实验场”测试“三维打印迫击炮弹”的“弹道行为特性”以检验其“有效拦截范围”与“命中精度”。
在无人机攻击激增的冲突背景下，采用“经济型材料”构建“低成本反制系统”至关重要——尤其当资源有限需应对“商用无人机威胁”时。现有“高端防御技术”因“高昂运维成本”难以成为长效解决方案。为检验固定系统的“有效作用范围”与“打击精度”，本研究基于“天墙300”概念构建系统，集成“云台转向机构”、“气动发射装置”及“三维打印弹体”。实验弹体运用“计算机辅助设计”（CAD）优化“气动外形”，通过“三维打印技术”实现“可互换式低成本构件”。核心目标在于设计建造并评估系统性能，聚焦“弹体射高”、“有效距离”、“命中精度”及“系统一致性”等关键参数，重点探究：“倾角-压力最优组合”对性能的影响、不同射距的“系统精确度”表现、“重复测试稳定性”。该“低成本自制固定式反无人机系统”通过以下自变量验证“有效射高”、“作用范围”与“打击精度”，填补当前固定式系统在“实境应用限制”中的效能空白：
- 观测三维打印弹体在“弹道轨迹”中动能耗尽前的“最大射高”与“射程极值”，分析不同“倾角参数”和“压力值”下的性能表现。
- 通过“标靶板测试”评估弹体与系统的“命中精度特性”及“运行稳定性”，采用本研究提出的“精度度量标准”进行数据分析。
成为VIP会员查看完整内容
强化学习是人工智能领域的一个分支，研究智能体在特定系统中通过试错学习采取行动的方法。其著名案例包括控制真实机器人或在多数人类热门高难度游戏中实现超人类表现。为开展此类研究，学者通常使用标准化“环境”（如机器人仿真或电子游戏）评估学习方法性能。本文涵盖以下内容：
-
PettingZoo：提供标准化API与多智能体强化学习参考环境集的库，已获广泛应用；
-
SuperSuit：提供易用标准化预处理封装器的库，用于对接学习框架；
-
街机学习环境（Arcade Learning Environment）扩展：该流行工具被强化学习研究者用于Atari 2600游戏交互，本扩展支持多人游戏模式。
基于上述工具，本文还利用多智能体强化学习开发了一种自然科学研究新方法。“涌现行为”指智能体群体的协调行为（如人行道行人、鸟群编队、交通车流或股市交易者），代表诸多科学领域中普遍未解的重要现象。本研究首次提出通过多智能体强化学习（MARL）系统搜索多智能体系统中所有可能良性（“成熟”）涌现行为的数学形式化框架，并构建基于深度强化学习的初级实现，可应用于任意环境。实验表明，在12个多智能体系统中，该方法可发现超百种涌现行为，其中多数为环境设计者此前未知。此类方法有望解答各类开放科学问题，例如：“该系统可能存在哪些行为？”、“何种系统条件促成此类涌现行为？”或“如何调整系统以抑制特定涌现行为？”
成为VIP会员查看完整内容
书籍简介
《没有标签的数据》揭示了处理未标注数据的关键算法和模型的所有实践实现，充满了案例研究，展示了如何将每项技术应用于现实世界的问题。 在《没有标签的数据》中，您将学习到： * 机器学习和无监督学习的基本构建块和概念 * 结构化和非结构化数据（如文本和图像）的数据清理 * 聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN、高斯混合模型和谱聚类 * 降维方法，如主成分分析（PCA）、SVD、多维尺度法和t-SNE * 关联规则算法，如aPriori、ECLAT、SPADE * 无监督时间序列聚类、高斯混合模型和统计方法 * 构建神经网络，如生成对抗网络（GANs）和自编码器 * 使用Python工具和库，如scikit-learn、numpy、Pandas、matplotlib、Seaborn、Keras、TensorFlow和Flask * 如何解释无监督学习的结果 * 如何为您的问题选择合适的算法 * 如何将无监督学习部署到生产环境 * 机器学习解决方案的维护与更新
《没有标签的数据》介绍了数学技巧、关键算法和Python实现，帮助您构建针对无标签数据的机器学习模型。您将发现无监督机器学习的方法，这些方法可以解开原始、现实世界的数据集，并支持您的业务做出正确的战略决策。 这本书不仅仅是理论的堆砌，它架起了复杂数学和实践Python实现之间的桥梁，涵盖了从模型开发到生产部署的全过程。您将发现机器学习和无监督学习的业务用例，并访问相关的研究论文，帮助您完善知识体系。 技术概述
生成式AI、预测算法、欺诈检测等许多分析任务都依赖廉价且丰富的无标签数据。无标签数据的机器学习——即无监督学习——将原始文本、图像和数字转化为有关客户的洞察、精确的计算机视觉和用于训练AI模型的高质量数据集。本书将向您展示如何实现这一点。 关于本书
《没有标签的数据》是一本全面介绍无监督学习的指南，深入探讨其数学基础、算法和实际应用。书中通过零售、航空和银行的实际案例，结合完整的Python代码进行讲解。您将学习到核心技术，如聚类和降维，并深入探讨自编码器和生成对抗网络（GANs）等高级主题。通过本书，您将了解如何将无监督学习应用于商业场景，并学会如何开发端到端的机器学习模型。 书中内容
精通无监督学习算法 * 实际的业务应用 * 精心策划AI训练数据集 * 探索自编码器和GANs的应用
读者对象
本书面向数据科学专业人士，假设读者具备Python和基础机器学习的知识。 作者简介
Vaibhav Verdhan 是一位资深的数据科学专业人士，拥有在大型制药公司从事数据科学项目的丰富经验。 目录
第1部分
机器学习简介 1. 聚类技术 1. 降维方法
第2部分
-
关联规则
-
聚类
-
降维
-
无监督学习在文本数据中的应用 第3部分
-
深度学习：基础概念
-
自编码器
-
生成对抗网络（GANs）、生成式AI和ChatGPT
-
端到端模型部署 附录A 数学基础 购买打印版书籍，您将免费获得电子书（PDF或ePub格式），并获得在线liveBook格式的访问权限（包括其AI助手，可以用任何语言回答您的问题）。
书评
“这是一本很好的无监督学习技术入门书。” —— Richard Vaughan “用Python深入探讨无监督学习的极佳书籍！” —— Todd Cook 封底文字
《没有标签的数据》展示了处理无标签数据的关键算法和模型的所有实践实现，充满了案例研究，展示了如何将每项技术应用于现实世界的问题。在《无监督学习的模型与算法》中，您将学习到： * 机器学习和无监督学习的基本构建块和概念 * 结构化和非结构化数据（如文本和图像）的数据清理 * 无监督时间序列聚类、高斯混合模型和统计方法 * 构建神经网络，如生成对抗网络（GANs）和自编码器 * 如何解释无监督学习的结果 * 如何为您的问题选择合适的算法 * 如何将无监督学习部署到生产环境 * 机器学习和无监督学习的业务用例
《无监督学习的模型与算法》介绍了数学技巧、关键算法和Python实现，帮助您构建针对无标签数据的机器学习模型。您将发现无监督机器学习方法，这些方法能够解开原始、现实世界的数据集，并支持您的业务做出明智的战略决策。本书避免陷入理论的泥潭——它架起了复杂数学和实践Python实现之间的桥梁，涵盖了从模型开发到生产部署的全过程。
成为VIP会员查看完整内容
本报告由美国陆军战争学院（USAWC）作为战略研究项目编撰完成。美军处于转折点——面对技术迭代加速、地缘政治格局演变及日益复杂的多域作战环境，其正在思考如何维持至2040年的机动战优势。本报告由美陆军战争学院未来研讨研究团队历时八个月（2024年10月至2025年5月）完成，重点回应联合参谋部J7安德森中将的核心关切：美军应如何通过创新延续2040年前的机动战优势？研究通过开源文献分析，结合名义组技术分析法、多准则决策法、竞争性假设分析法及米隆分析法则等结构化推演技术，在15年预测期的高度复杂性背景下取得中等分析置信度。报告锚定五大核心发现：弹性思维的必要性、快速适应的关键性、新兴技术的变革潜力、统一创新生态的迫切性以及人才管理改革的战略需求。这些发现共同规划出使美军在颠覆性时代保持敏捷性、预见性与主导地位的实施路径。
2040年的战争特征将表现为流动性、透明化与科技密集型作战，从根本上重塑机动战形态。乌克兰冲突已提供明确预演：低成本致命技术（如第一视角无人机与先进电子战系统）给外界造成防御优势倾斜的错觉，但研究表明真正决定未来机动战胜负的并非技术本身，而是保持弹性思维的能力。依赖泛在传感器与AI驱动的战场透明化体系虽能提供近实时态势感知，亦使部队暴露于更高强度的侦测与打击风险中。
人工智能、脑机接口、核热推进及激光通信等新兴技术将重新定义作战范式，使速度、生存性与决策主导成为制胜要素。乌克兰战例印证了快速适应的战略价值——去中心化创新与商用技术集成被证实是作战成功的关键。要重建进攻性机动能力，必须深度重构兵力结构、战术体系与指挥哲学，以应对未来战场日益增长的致死性与透明化挑战。
核心发现一：弹性思维是军事创新必备要素
弹性思维植根于实效决策逻辑，是应对混沌不确定环境的关键。实效逻辑与传统预测方法形成鲜明对比，为未知情境下的决策提供框架。其五大核心原则包括：掌中鸟原则（立足现有资源）、可承受损失原则（聚焦下行风险）、化柠檬为琼浆原则（善用突发事件）、百衲布原则（强化伙伴关系）及驾驶员原则（掌控主导权）。这些原则共同赋能决策者在不确定环境中果断行动，培育创新与适应能力。后续章节将详解各原则在军事创新中的应用及推广挑战。
相较于假定可预测性的传统因果规划，实效推演使决策者能整合现有资源、承担可控风险、协同盟友与工业伙伴共创解决方案。斯塔西模型精准刻画美军面临的双重挑战：既需在高不确定性与分歧并存的混沌象限实施作战，又要在依赖确定性与共识的复杂官僚体系中维持运作。须通过平衡快速战术适应与制度稳定的双元结构协调这两个领域。
掌中鸟原则要求决策者最大限度利用现有人才专长与现有技术推动创新；可承受损失原则通过界定可接受风险挑战军队保守文化；化柠檬为琼浆原则倡导化突发危机为转机（如乌军无人机敏捷改造案例）；百衲布原则强调聚合产业与盟友资源；驾驶员原则则赋予决策者塑造结果而非预测结果的能力。截至2035年在非物理域推广实效推演的预期实现概率仅为31-45%，亟需文化与结构层面的深度变革。虽然2040年前可能取得进展，但固有思维阻力将使全面深度整合难以达成——除非采取系统性措施破除障碍。尽管部分支持者认同其实践潜力，复杂动态环境中对实证效益的刚性需求将要求超越理论承诺的强效验证与整合路径探索。
核心发现二：快速适应能力支撑机动优势
通过模块化部队结构与开放式架构系统实现的快速适应能力，是维持机动优势的核心要素。2040年的陆军必须从传统僵化编制转型为灵活可互换的标准化作战单元，无缝集成网络、太空与电子战能力。此类结构赋予基层指挥员自主决策权与智能化数据工具，确保战术前沿的持续适应能力。乌克兰将技术专家前置至战术分队的成功案例，验证了去中心化创新的有效性——无人机与电子战系统可根据战场需求快速迭代。硬件、软件及编组的动态组合与可调特性对满足持续演变的战术需求至关重要。报告指出美军创新体系（如机动创新实验室与CP跨域融合项目）有望在2040年前实现机动优势。但克服装备采办领域的技术转化断层（即前沿样机难以实现规模化部署），亟需灵活经费机制、流程精简及风险包容文化转型。机构惯性及资源分配失衡仍是主要障碍，必须通过系统性努力将适应性置于固有等级体系之上。
核心发现三：新兴技术融合将重塑机动战形态
人机协同、AI决策工具及韧性通信技术融合形成的新型作战体系，将彻底重塑机动战形态。基于马尔可夫决策过程等框架的AI预测模型能以超高精度预判敌行为，实现多域作战前瞻性决策。多传感器数据融合技术在无人机欺骗检测中达99.79%准确率，确保对抗环境下的自主作战安全。核热推进技术赋能卫星快速变轨，为争议域分散作战单元提供关键天基支持。陆军合成训练环境采用的虚拟/增强现实技术预计至2040年可提升30-40%训练与战备效能，通过高拟真模拟降低成本并增强适应性。脑机接口、自适应伪装与定向能武器将扩展作战能力，微型核反应堆及无线能量传输技术则将强化战场抗毁能力。集成这些技术需突破部门壁垒与迟缓采办流程等现有瓶颈。报告强调需通过兵棋推演与联合演习验证技术应用，借鉴乌克兰将商业方案敏捷转化为军事需求的实践经验。
核心发现四：必须构建统一创新生态替代碎片化发展模式
构建统一创新生态系统对扭转当前军事创新的碎片化格局至关重要。尽管各军种与机构在研发及作战实验领域取得进展，但缺乏衔接战略需求、新兴概念、快速适应、产业规模化与战场反馈的统筹框架，严重制约发展进程。基于《2023年国防科技战略》的预测显示：需建立联合创新条令并授权跨域集成机构协调军种、部门及工业伙伴，确保技术无缝整合。开放式架构与数据核心化模式对实现快速适应能力具有关键意义，使作战人员可实时组合调整系统。尽管美国研发投入巨大，但澳大利亚战略政策研究所数据显示美同级对手在44项关键技术中的37项占据主导地位。预测同时指出：国防规划想定存在静态化缺陷（其持续应用概率虽高却无法应对未来威胁的多样性与不确定性），必须通过自适应采办框架与多场景兵棋推演等举措突破斯塔西矩阵的单一区域局限。亟需破除官僚阻力与制度复杂性，确保创新生态系统支撑陆军2040年持续学习、预见性与适应性三大核心特质。
核心发现五：人才管理转型是军事创新核心枢纽
人才管理改革是使领导力匹配2040作战需求的关键支柱。陆军现行体系往往资历优先战略素养（如技术能力与适应性），若不实施深度改革38，难以为关键岗位配置合格领导者。报告主张培养具备高流动性智力、战略思维与求知欲的指挥人才（附件H《知识、技能与行为规范》详述）。乌军技术专家下沉编队的实践印证需具备技术整合能力的领导者。必须通过"旅级指挥员评估计划"等培训选拔机制，激励决策者践行风险阈值管理与突发事件转化等实效原则。然而惧错文化与体制惯性构成重大障碍，需融合评估数据、发展机遇与战略人力规划形成整体方案，方能培育创新文化土壤。陆军必须优先提升认知多样性与技术素养，以实现附件J规划的预见性、适应性与去中心化特质。人才管理改革若失败，将削弱新兴技术的作战效益，危及军队维持机动优势的能力。
贯通历史与未来
马克·布洛克《奇怪战败》的历史镜鉴为审视当前挑战提供深刻启示。该书对1940年法国战败的分析揭示了思维僵化、教条主义与组织失效的风险——这与美军当前依赖因果规划与碎片化创新模式的现状形成警示性呼应。本报告倡导的实效决策逻辑与弹性战略路径直指历史教训核心，强调适应性、去中心化与挑战传统思维的决心。过度确定性风险（尤其体现于以中国为核心的规划想定）恰如布洛克所批判法军对德军机械化作战的误判。若忽视不确定性与压制异见，美军将面临2040备战进程中的战略性失误。斯塔西矩阵揭示必须接纳复杂混沌领域，在此类充满不确定性与分歧的环境中需采用弹性规划机制。实效决策逻辑五大原则（立足既有资源、管控可承受损失、转化突发事件、协同伙伴共创、聚焦可控行动）为应对不确定性提供可靠框架，确保军队保持敏捷与创新力。
当前冲突启示录
乌克兰冲突为把握未来战争形态与维持机动优势策略提供关键洞见。乌军敏捷改造无人机与电子战系统等商用技术的成功实践，印证了去中心化创新与实效推演的战略价值——技术专家嵌入战术分队、软硬件快速迭代、北约能力整合共同彰显协同创造与战场敏捷性的作战效能。然而冲突也显现低成本的网络化技术正强化防御优势：延伸交战半径并提升战场透明度。重建进攻性机动能力需依赖网络化系统集群、实施战场欺骗及夺取电磁频谱优势；这些能力要求与本报告强调的模块化部队结构及新兴技术完全契合。美军在借鉴乌军敏捷性的同时，必须破除自身体制与文化障碍（如官僚惯性及偏好高成本高精尖装备）。
## 结论
维持至2040年的机动战优势需采取前瞻性综合举措：通过实效决策逻辑培育弹性思维、借模块化部队结构实现快速适应、整合颠覆性技术、改革人才管理体系以强化战略素养、构建贯通战略战术需求的统一创新生态。2040年的陆军必须具备规划的六大特质：持续学习、预见性、认知未知、战场吸引力、适应性及去中心化能力。尽管官僚阻力、文化惰性及对手技术优势构成严峻挑战，但针对性的改革将提升成功概率——包括以实效原则培训指挥层、精简采办流程、深化与工业界及盟友协作、在防务规划中接纳不确定性。乌克兰实战经验与《奇怪战败》的历史警告共同昭示：唯有果断行动方能避免战略过时。通过锻造韧性、敏捷与创新兼具的未来力量，将确保2040年及之后的机动战主导地位，在深刻变革的时代巩固全球引领者角色。
成为VIP会员查看完整内容
自主智能体技术的进步正通过支持侦察、障碍规避、路径规划与目标探测等多样化任务，变革多域作战模式。然而组建人类与自主智能体混合团队时，因双方“认知模型”及世界理解方式存在差异而产生挑战。本研究着力构建“联合认知系统”，旨在融合人类与自主智能体优势以提升“情报监视侦察（ISR）”“协同作战”“搜索救援（SAR）”及战场“医疗后送”等任务的协作效能。此类军事行动需协调具备多元能力与复杂“依存关系”的多智能体系统，对决策与资源管理构成严峻挑战。本文提出基于“协同设计”的方法优化指挥控制决策，聚焦多智能体系统内部任务分配与协调的“可观察性、可预测性与可导控性”（OPD）原则。该协同设计方法通过评估多智能体在各子任务中的相互“依存关系”及所需“能力”（如目标感知、障碍规避或区域值守），适用于“无人机”“有人驾驶载具”及“地面控制站人员”等多元团队。
所提出的“联合认知系统”（JCS）框架综合评估人机智能体的能力与依存关系，结合环境参数、任务要素及“在线监测”（状态与行为感知），动态推荐特定任务的最佳执行主体。研究通过在三维模拟环境中组织不同能力配置的人机混合团队执行“搜索救援任务”展开实验。团队配对设计旨在考察操作员如何发展差异化“能力水平”，进而促使自主智能体在各任务阶段提供相应层级的“支援”。测试八种机器学习算法后，最优模型的“任务分配预测准确率”达80%以上。研究核心在于探寻“人机控制权”的最优平衡，通过“预判失误”或检测操作员“失能状态”，最大限度避免“自动化滥用”以保障“有效人类决策权”。这有望推动未来“C2指挥控制系统”实现：采集感知数据（“观察”）；辅助解析并“预判”态势（“预测”）；优化团队内部任务“导控”（“可导控性”）。此类系统可增强“联合全域指挥控制”（JADC2）在分布式团队与混合编队资源管理中的作战效能，依托“人工智能”支撑加速决策进程。
联合全域指挥控制（JADC2）的未来
“联合全域指挥控制”（JADC2）代表一种复杂的决策模式，旨在快速整合全域作战能力以获取“竞争”与“冲突”场景中的战略优势[1]。根据文献[2]阐述，JADC2涵盖“感知”“研判”“行动”三大核心功能，贯穿“太空”“网络”“空中”“陆地”及“海洋”五大作战域[3]。该系统依托由先进传感技术构成的“多域传感体系”，包含“光电/红外成像”“高光谱成像”“雷达（无源/有源）”“声学传感器”及“侦察卫星”等设备。跨域数据流生成分布于不同时空维度的海量信息。“有效管理”这些数据对支持“作战管理”与“指挥决策”至关重要，需确保“精准情报”及时送达相应团队或“智能体”以实现预期作战效果。此类“数据点”要求构建统一的“多域网络”——通过整合“多源信息”（取代孤立数据管道）形成“全域联合态势感知图景”。这种“集成化路径”有助于“全面把握作战环境”。如图1所示，应用“机器学习”“人工智能”与“预测分析”能进一步优化该流程，提供“数据融合”与“快速解析”的高级能力，将感知图景转化为作战行动[2][3]。文献[4]强调，“指挥控制”的根本目标是确保“精准情报”及时交付相应决策者，从而彰显“敏捷性”并促进团队间“互操作性”。实现此目标需依托“量子通信”“人工智能（AI）”及“自主系统”等关键技术。未来JADC2将构筑“类云环境”，实现“情报共享”“态势监视”及“高速数据通信”以加速决策[2]至[5]。这些技术以远超人类的“处理速度”与“规模”实现数据快速解析。文献[4]着重指出“AI”与“机器学习（ML）”在自动化处理海量信息、支持决策流程中的整合作用。二者特别擅长在“动态多变量环境”中识别快速演变的“模式特征”，通过关联“地形”“气象”“行为模式”等离散情报源预判态势并响应环境变化[2]至[5]。在“未来指挥控制系统”中，AI有望跨“梯队”“作战域”及“作战资产”同步多重行动，从而把握“关键战机窗口”。此项能力在“无人地面载具（UGV）”“无人机（UAV）”“水下潜航器（UUV）”“水面艇（USV）”等搭载智能传感器的作战平台日益普及的战场尤为重要。AI赋能的系统可评估作战环境中“多源情报”，运用“历史数据”生成行动建议，从而减轻“认知负荷”并赋能指挥官的“快速有效决策”。
1.1 多智能体系统
无人系统与自主智能体的发展深刻重塑了“联合全域指挥控制”（JADC2）框架内的团队结构与角色定位。这些进步重新定义了“指挥控制”（C2）与“任务管理”的实施路径，要求对多元化资源及团队进行精密协同。这种整合需依托先进的“C2能力”以优化资源分配并实时调整任务指令——需综合考量“性能评估”“任务修正”“动态环境条件”“人员工作负荷”“疲劳状态”及“机器性能极限”等多元因素。为应对此挑战，本节将探讨“人机自主编队”（HAT）在多智能体团队中的兴起，以及如何通过“协同设计”的HAT框架评估“有效人类决策权”。
1.1.1 人机自主编队
人工智能与自主系统的应用显著改变了团队动态，催生出“人机自主编队”（HAT）概念[6]。HAT重构了团队结构、成员角色及其在权责体系中的层级关系[6]。将自主智能体融入人类团队增加了复杂度：因其承载差异化能力与角色[7]至[8]，可能导致“任务委派矛盾”“权责错配”及“责任主体验证缺失”。由此可能形成影响团队动态与绩效的“复杂依存关系网”[7]至[8]。影响该复杂性的因素包括：成员特性、任务构成、情境特征、环境条件及任务目标。有效评估HAT需建立并验证性能度量标准，涵盖：（i）单兵作战效能（ii）单机性能表现（iii）整体团队绩效[6]。“客观”与“主观”度量工具有助于判定任务能力边界[6]。传统军事团队绩效指标聚焦“安全性”与“作战能力”，包括“团队执行力”“压力水平”“信任度”及“凝聚力”[2]。这些指标可深化团队能力认知，优化“多智能体系统”协作效能以保障任务成功。
1.1.1.1 人机自主编队中的“有效人类决策权”保障
“有效人类决策权”概念包含三大核心原则：仅有人类在场不足以保证实质性控制；意向性决策贡献取决于“心理认知能力”与“系统理解度”；差异化法律责任要求不同层级的控制权，由此可能引发“责任缺失”[9]。核心矛盾源于机器人与装备从工具属性向“团队成员”的转化——这要求建立“相互依存的通信”“协同决策”及“联合作战”机制[10]。因此有效训练方法与“人因工程”研究致力于探索提升“团队效能”与“个体效能”的路径。例如“认知人机系统”研究领域正探索运用“生物标记物”作为人类“精神状态”或“生理状态”的评估指标[11]至[14]。“神经生理学数据”的运用有助于精准解析团队协作中的人类支援需求（如根据“工作负荷”“疲劳状态”或“功率谱密度”动态调整编队层级）[11]至[15]。此类认知将优化“资源配置”，通过AI或“自主智能体”在操作员“失能状态”时提供实质性支援。其还有助于提升“能力透明度”与“依存关系可见性”，发展“可调节的多智能体编队模式”。这些信息可实现“人机资源动态调配”——例如当操作员“警觉度下降”时，自主智能体可增强“贡献度”或接管特定任务“控制权”，从而提升“整体任务效能”。
当前各类“自主能力”已内嵌于无人机系统。这些能力使智能体能够实施“自主决策”，发展“专项技能”以促进任务成功。此类技能通常通过“深度强化学习”（DRL）实现：路径规划（如D3-QN算法）、导航（DQN/PPO算法）及高度控制（DDPG算法）[16]至[18]。既有研究展示了嵌入式自主智能体的应用案例：无人机系统基于“视觉导航”实现“障碍规避”[19]，或依托无人机平台实施“目标定位”[20]。此外通过“卷积神经网络”（CNN）与YOLO等算法增强无人机相机的“搜救任务目标检测能力”[20]。多智能体团队还包含其他“半自主系统”：如“陆基/海基水雷”“防空反导系统组件”[22]，以及支撑近距空战“基本战术机动”的无人战机“自主导引系统”[23]。但自主载具的“传感器性能局限”（目标检测置信度低、视觉识别偏差或导航执行错误）仍构成制约[24]。过度复杂的智能体模型可能引发“决策透明度”问题，导致团队成员难以维持“态势感知”[25]——例如人类操作员可能无法判断何时介入接管自主智能体任务。
这些能力使多智能体团队得以在人类与自动机器间分配“控制权”与任务。但当人机因“理解偏差”导致协作失败，或“突发异常行为”引发“指挥控制”（C2）系统混乱与模糊性时，将影响多智能体团队的“可预测性”与“作战效能”。美国陆军“训练与条令司令部”（TRADOC）强调必须识别保证任务成功的“部队作战能力”。在战场或灾区等“动态环境”中，当异构团队需与“地面传感器”“无人载具”等资产交互时，须配置“实时学习”与“自适应算法”[2]。这些算法支撑“最优博弈策略”制定，提升部队对“弹道导弹威胁”等动态条件的“响应力”与“适应性”[2]。北约“TG-HFM247工作组”指出人机编队面临“动态可调协作”挑战：因编队过程需“双向认知学习”，双方必须理解彼此“行为模式”“优势”与“短板”。随着团队成熟度提升，这种互相认知将催生“互补增效”作用[26]。该工作组强调采用“人机编队设计模式”可建构“心智模型”、明晰“角色定位”、优化“任务条件”，进而增强“团队协作透明度”与“任务分配策略”[26]。2016年瑞典海军演习中的指挥控制研究提炼出三维度框架：（i）“信息分布”（ii）“决策权分配”（iii）“交互模式”[9]，凸显“灵活响应的C2系统”对管理复杂多智能体环境的核心价值。整合“人机编队框架”将提升“协同效能”，通过定义清晰角色与“任务分配策略”，释放混合编队的“互补能力潜能”，最终实现“团队作战效能”的全面增强。
1.1.1.2 协同设计框架
“协同设计框架”评估协调多智能体能力以达成任务目标所需程度。该框架界定各智能体分配的功能与任务能否独立执行，或因“执行能力缺失”必须协作完成[7]至[8]。其运作基于“依存关系”“从属关系”及“执行能力”三原则：“依存关系”定义为联合行动中两个及以上实体为满足依赖需求形成的互补关系[7]至[8]；“从属关系”通过“执行能力”概念展开——涵盖实体独立胜任任务所需的技能、知识与认知水平；当实体缺乏有效执行任务的能力时，即形成需他方支援的“从属关系”。为评估任务完成所需的“能力依存状态”，该框架提出采用“依存关系分析表”（IA）[7]至[8]。此表格通过定义任务、子任务、必备能力及团队成员替代角色（执行主体或支援角色），辅助设计依存关系架构。这些能力对任务达成至关重要，指导评估人类操作员与自主智能体间的任务分配。分析结果将强化“决策回路”——该回路作为“联合全域指挥控制”（JADC2）核心要素，遵循“可观察性-可预测性-可导控性”（OPD）准则：“可观察性”确保用户清晰掌握系统内部状态与行动；“可预测性”使用户能基于实时和历史数据预判系统行为；“可导控性”赋予用户引导控制系统运作的权限，确保按需动态调整[7]至[8]。三要素协同作用旨在实现人机智能体间的无缝集成与高效协作。
2.0 研究目标
本文旨在通过聚焦集成自主智能体与人类操作员的混合多智能体团队，应对“联合全域指挥控制”（JADC2）的核心挑战。研究目标分为四方面：(1) 通过AI建议优化资源分配；(2) 建立“多模态数据管道”整合人机智能体与其他实体特征，提升互操作性与同步能力以改进信息融合；(3) 构建“人机自主协同框架”，运用3D仿真环境训练测试多智能体团队，评估性能与依存关系；(4) 应用“可观察性-可预测性-可导控性”（OPD）原则增强JADC2决策流程保障“有效人类决策权”，同时研究人类神经生理信号中的“生物标记物”与“行为模式”以优化资源分配策略。达成这些目标将推动多域作战中基于AI任务分配策略的“多智能体资源管理”进展。
3.0 方法
本方法通过名为JCS的试验性处理平台实现，整合实验设计与海量数据采集构建多模态管道及机器学习算法。该方法运用协同设计原则优化任务分配、资源管理及决策流程，强化“可观察性”“可预测性”与“可导控性”（OPD）。
3.1 联合认知系统（JCS）
所提方案将人机数据整合为统一管道，依托协同设计原则与AI优化任务分配。JCS汇聚多元数据源——含“气象数据”“地理环境地图”（GEM）“任务状态”“神经生理指标”“载具传感器”“信号情报”（SIGNIT）“人工情报”（HUMINT）及“自主智能体性能指标”——形成“多模态集成框架”，增强复杂作战环境中的透明度与动态任务分配能力。
3.1.1 组件与架构
联合认知系统框架含五大模块以提升作战效能：（i）特征采集：获取自主智能体与人类操作员数据；（ii）任务参数：定义子任务（含目标数量与位置）；（iii）环境参数：监测风速、降雨、温度等关键条件；（iv）能力评估：核定各智能体能力，确定其担任“支援角色”或“主执行体”；（v）任务分配：运用机器学习技术根据评估能力与环境因素预测最佳子任务执行主体。该综合框架（基于文献[15]改进）旨在优化任务分配、资源管理及整体任务效能。
3.2 实验设计与用例
研究以“搜救任务”（SAR）为用例背景：救援队在时间资源受限条件下部署无人机最优定位灾后受困者。部署“无人机系统”（UAS）的核心目标是评估伤情（区分危重与非危重状态），据此制定救援优先级。任务执行需人类操作员、救援调度员（通常为有人驾驶飞行器）与机器协同完成。无人机必须规避障碍物，规划最优路径定位“目标区域”（即灾区）内所有受困者。任务依据协同设计框架分解，基础能力与子任务如下：S1-目标探测感知；S2-障碍物感知；S3-偏差规避障碍物；S4-抵近目标获取分析图像；S5-在规避禁区的目标区域内导航。该结构化路径确保人机组件协同应对SAR任务需求。
成为VIP会员查看完整内容
俄罗斯与乌克兰正展开技术竞赛，致力于研发部署具备人工智能（AI）与机器学习（ML）能力的无人机系统。双方竞相推动AI/ML驱动的无人机实现集群协作、目标锁定与战场分析的自动化进程。AI/ML无人机的成功整合可使俄乌军队减少对人类操作员及防御系统的依赖，突破包括干扰在内的电子战（EW）限制，克服目标识别中的人为局限，并加速无人机作战的决策流程。[1] 俄乌军队寻求在多域部署无人系统：涵盖无人飞行器（UAV）、无人水面艇（USF）及无人地面载具（UGVs）。[2] 截至2025年6月初，双方均未实现AI/ML无人机的大规模战场应用。[3] 然而，两国正加速将机器学习能力与有限的人工智能改造融入新型无人机，逐步迈向开发全AI/ML驱动型无人机。
本文采用AI与ML指代不同发展阶段的技术实现路径（尽管定义常存在重叠，且讨论中多将ML功能归入AI范畴）。当机器学习模型被训练执行可预测的特定任务——这些任务无需强大算力、存储能力或数据云支持时，ML能力可更易扩展至无人机系统。[4] 典型任务场景包括GPS拒止环境下的导航与末制导、图像模式识别、自引导及目标锁定（部分任务仍需AI等进阶技术支持）。[5] 搭载ML技术的无人机仍需操作员进行目标判定、模型修正与复杂环境适应性训练等核心指导，且通常需与操作端保持通信。[6] 换言之，ML能力仅支持无人机执行预设程序化任务，缺乏根据战场态势自主调整的人类级智能与推理能力。[7]
AI模型可执行需人类智能介入的任务：包括数据分析、目标自主识别筛选、基于实时态势的飞行轨迹调控。[8] AI能指挥无人机集群协同打击目标，实现先进无人机间互操作。[9] AI系统还通过云端存储分析任务数据以自主优化作战效能，其驱动的无人机具备自适应决策机制，可完全脱离操作员通信链路。[10] 无人机AI化集成成本更高且耗时更久：需开发新型复杂算法、强大算力支撑、海量数据云支持，以及旨在训练AI系统适应不同战场环境的长周期测试。[11]
无人机作战的技术突破需AI与ML能力协同发展。AI驱动高层级自主决策，而ML能力执行具体任务并辅助AI从战场环境中学习。[12] 蜂群无人机即为AI/ML融合应用的范例：其集群互操作、目标分配及任务管理高度依赖AI；[13] 同时需ML技术支持图像识别、避撞机制及目标锁定等专项功能。
俄罗斯与乌克兰自2023年年中起持续强化机器视觉无人机的研发力度。机器视觉指使无人机能记忆目标图像并动态锁定移动目标的自动图像识别算法。[14] 乌克兰推进该技术旨在应对俄军战场电子战与电子侦察，解决因信号中断导致的无人机脱靶问题。[15] 此类无人机在遭遇电子干扰等通信中断时仍具备目标自导能力。[16] 现阶段的视觉无人机尚未实现完全AI化——其无法独立辨识目标，仍需依赖人类智能。[17] 俄军于2023年中后期列装"柳叶刀-3"无人机及游荡弹药时首次应用机器视觉技术。[18] 乌克兰数字转型部长米哈伊洛·费多罗夫2024年2月宣布该国正研发AI无人机，并称即将推出具备机器视觉的"柳叶刀-3"同级产品。[19] 乌军于2024年3月展示了搭载机器视觉的无人机。[20]
俄罗斯加速机器视觉无人机规模化部署。 俄开发商2025年5月中旬宣布启动"秋维克"轻型攻击无人机量产计划，该型号配备抗电子干扰目标自导系统。[21] 该机型于2024年6月首次亮相测试。[22] 研发方宣称"秋维克"可在操作员确定打击目标后实施自主攻击。[23] 其自动驾驶能力在电子干扰环境下不依赖卫星导航或通信链路。俄专家称该技术依托预载地图数据与图像识别。乌军官员亦观察到2025年5月俄军AI无人机使用频次增加，可能指向机器视觉与初级AI融合系统的扩大应用。[24]
2024至2025年初俄乌双方推进机器学习无人机实战部署遇阻，转战光纤无人机规模化应用。据报俄制"柳叶刀-3"2023年末至2024年初频现自主锁定故障：[25] 2024年1月下旬战场视频显示，该型号锁定装甲车后末段突转轨迹误击残骸堆。[26] 实战影像证实其可打击火炮系统，但未展示针对伪装目标的作战能力。西方专家2024年2月质疑其自动化程度与目标识别可靠性。[27] 俄开发商同期并行开发光纤无人机，旨在绕开机器视觉技术瓶颈夺取战场优势。[28] 光纤制导虽属线导武器（已有数十年历史）的适应性改进，但自2024年中旬起仍对乌军构成新威胁——其抗电子干扰特性、精确打击能力及技术简易性助力俄军快速扩大战果。[29]
乌克兰无人机厂商2024年夏季坦言因算法缺陷导致机器视觉研发滞后。[30] 企业CEO指出俄军沿前线密集部署电子战系统（而非仅防护目标区域），导致无人机升空即面临通信中断。某测试机器视觉无人机近两年的乌制造商2025年5月承认该技术仍"不成熟"，前线战术无人机应用效果"欠佳"。[31] 开发者透露固定翼无人机远程末制导尚可运作，但四旋翼无人机难以抵近俄军目标有效距离；且在追踪移动目标时存在导引故障，第一视角（FPV）摄像机无法识别500米外目标。乌军连级指挥官证实部队正重点部署光纤无人机。[32]
截至2025年5月，俄罗斯与乌克兰已在无人机领域展示了有限的AI能力整合，但这些技术多处于试验阶段，尚未实现大规模战场部署。 乌克兰电子战专家5月18日观测到俄军测试六机编队集群无人机，其通过异色机翼实现机间识别。[33] 据披露该集群机型配备3公斤战斗部、80公里航程、惯性及卫星导航系统，且高度依赖进口部件。[34] 其搭载高分辨率摄像头、用于视频识别的JETSON模块、激光测距仪及容量超100GB的高速硬盘。[35] 其中某型号采用燃气发动机，将作战半径拓展至100公里以上。[36] 俄军每日在多个作战方向以2-6架编队测试发射30-50架此类无人机。报道称其依赖视觉地形导航飞向目标区域，可自主探测-分类-筛选目标，且无需操作员授权最终打击决策。[37]
乌军5月下旬首次在前线启用新型AI"母舰无人机"。 乌克兰初创企业5月26日宣布，其GOGOL-M型AI母舰无人机在对俄目标试验中完成首次自主任务。[38] 该机型可投送两架FPV攻击无人机，300公里射程内实施精确打击。费多罗夫部长5月29日证实，乌克兰Brave1防务平台研发的新型母舰无人机通过实战测试，能在300公里距离内自主识别目标并投掷两架FPV无人机实施打击（涵盖俄军机、防空系统及关键设施）。[39] 费多罗夫特别说明：若在100公里半径内作战，该母舰可回收复用；其采用"SmartPilot"系统及摄像头实现视觉-惯性导航。鉴于双方系统均处战场测试阶段，俄乌AI母舰无人机的实际效能与自主水平仍有待验证。
俄罗斯AI/ML无人机的深度发展部分取决于其联合战场管理系统建设能力。 俄军需构建精密的云端系统存储分析前线数据，以系统化训练AI无人机实现目标自主辨识、友机规避及跨战线作战追踪。乌方开发者与部队多年深耕战场感知体系（如"德尔塔""克洛皮瓦"系统），其设计理念类似美国防部"联合全域指挥控制"（CJADC2）构想。[40] "德尔塔"作为扩展型云端软件，具备数据采集、分析处理、全景态势感知及决策支持功能，[41] 实现跨军种跨层级协调卫星、固定摄像头、传感器及侦察部队情报。德尔塔团队已集成"任务控制"应用（同步矩阵系统），供无人机操作员规避友军火力并规划任务；[42] 同时整合"维扎"外部应用程序。[43] 该视频分析系统具备流媒体传输与协同影像解译能力，通过"Monitor"态势感知模块实现AI辅助目标捕捉及打击单元调度。"维扎"采用"复仇者"AI系统实施目标获取。此类数据分析能力与云端管理优势可提升乌军训练AI/ML无人机的效能。
俄罗斯正全力追赶乌克兰联合战场管理系统创新步伐。 俄官方媒体RBC5月22日报道，俄"格洛纳斯"卫星导航系统与国家技术倡议集团总公司（NTI）联合起草"俄罗斯数字天空"系统方案，旨在为俄空天域及网络空间建立统一信息技术网络。[44] RBC称该系统拟整合当前互不联通的空天力量、无人机系统及分散监管框架，构建人机协同的卫星-无人机数据传输处理体系。格洛纳斯官员透露，"数字天空"计划包含建设俄低轨卫星星座、混合通信网络、可信信息交互环境，并运用AI确保与无人载具的安全通信。RBC披露研发方计划于2025年7月16日前将方案提交俄交通部、国家航天集团（Roscosmos）、经济发展部等机构审议。
俄罗斯对无人机研发生产的集权化管理可能阻碍其发展AI/ML无人机的领先优势。 克里姆林宫正积极收编民间志愿组织（俄多数无人机与AI创新源自该群体）的管控权。[45] 其持续加大无人机初创企业投资力度，据报2023至2024年间向407家航空器制造企业注资2430亿卢布（约合30亿美元）。（参照对比：克里姆林宫计划未来六年核能研发拨款2770亿卢布/约31亿美元）。[46] 俄国防部曾于2023年末在顿涅茨克州被占领土设立"苏多普拉托夫"志愿营无人机培训生产基地，据称其生产的廉价无人机易受乌军电子战系统干扰且效能低下。[47] 现行集权化举措或因官僚体制限制，削弱俄无人机研发者取得技术突破的自主空间。
克里姆林宫同期筹建国家主导的"人工智能发展中心"，旨在构建政府机构、地方与企业间的端到端运作协同体系，并为国家AI重点战略提供分析支持。[48] 该中心将负责政府系统数字化升级（当前俄联邦与地方技术应用水平差异显著）。副总理德米特里·切尔尼申科5月15日强调俄罗斯须抢占全球AI竞赛制高点，宣布为此资助专项研究计划。当局或借该中心推进军用AI及AI/ML无人机研发，但民间AI开发者群体能否被整合仍存疑。克里姆林宫已通过禁止志愿组织前线调研、严控众筹等限制措施，可能影响俄无人机与AI技术的自主发展进程。[49]
投资缺口与战场急迫需求正制约乌克兰AI/ML无人机发展。 乌总统泽连斯基2025年1月坦言需盟友追加投资提升本国无人机产能。[50] 瓦德瓦尼AI中心专家同年5月指出：乌克兰AI技术依赖商业部门、开源项目及现有技术体系，亟需新资源推动AI/ML无人机创新；[51] 现有AI能力正遭遇"发展瓶颈"，突破程度取决于投资规模与政府决心。报道显示乌方还面临研发产能不足、AI能力建设碎片化、政府内部资源竞争、军政协作缺位等问题；[52] 同时存在算力短缺与AI专业人员匮乏的困境。[53] 乌政府当前面临两难挑战：在投资短缺中维持AI/ML无人机研发，同时急迫推进其他技术创新满足战场需求——例如正全力追赶俄罗斯光纤无人机的生产规模。[54]
截至2025年6月，关于AI/ML无人机即将引发革命性变革的断言为时过早。 俄乌双方均需投入更多时间、测试与资金才能实现前线大规模部署。两国将持续完善机器学习与机器视觉技术，同步训练测试AI能力；随后还须解决新型AI/ML无人机的量产难题（该环节需额外时间与资源保障）。在掌握全面战场自主作战能力前，双方可能先行运用部分AI/ML无人机执行装甲装备或军用飞机等特定目标打击任务。未来数月内，战术级FPV无人机集群仍不可能被AI/ML无人机完全取代——前者造价更低廉，且更适应当前技术条件下的战场环境。
成为VIP会员查看完整内容
多模态大语言模型
·
多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）已迅速发展，超越了文本生成的范畴，如今能够覆盖图像、音乐、视频、人类动作以及三维物体等多种输出模态。它们通过在统一架构下将语言与其他感知模态整合，实现了跨模态的生成能力。本文综述将六大主要生成模态进行分类，并探讨了若干核心技术——包括自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）、专家混合机制（Mixture of Experts, MoE）、基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）以及思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）——如何赋能跨模态能力。我们分析了关键模型、架构趋势及其涌现的跨模态协同效应，并重点指出了可迁移的技术路径与尚未解决的挑战。诸如 Transformer 和扩散模型等架构创新为这种融合奠定了基础，使得跨模态迁移与模块化专精成为可能。本文还总结了跨模态协同的最新发展趋势，并指出了评估方式、模块化设计及结构化推理等方面的开放性难题。该综述旨在提供一个关于 MLLM 发展的统一视角，并指明实现更通用、可适应、可解释的多模态系统的关键路径。
1 引言
自 2022 年底首次亮相以来，基于文本的大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为人工智能领域的基础支柱。这些模型不仅重塑了人工智能的格局，也深刻融入了我们的日常生活。它们的演进推动了自然语言处理、人机交互以及多模态应用等方面的创新，为各个领域的无缝集成铺平了道路。随着发展，LLMs 已从最初的简单文本生成模型，演进为支持上下文学习（in-context learning）【16, 109, 149, 51】、指令跟随（instruction following）【110, 147, 146】以及多步推理（multi-step reasoning）【33】的复杂系统，正在重塑我们与计算机交互、完成任务和创造数字内容的方式。
然而，智能并不局限于语言本身。人类通过丰富的模态——文本、视觉、音频、动作等——来感知和理解世界。硬件的进步使得机器具备了处理、解释和生成这些多样化数据流的能力。这一技术趋势正推动研究社区迈向更加整体化的多模态方法，促使人工智能与人类复杂的感知方式更紧密对齐。因此，先进模型不仅擅长理解和生成文本，还能将文本与视觉结合【123】，或与音频整合【40】。这种演进也体现在输出形式上，它们正日益呈现出多模态和通用化的特征，突破了传统单一模态的响应模式。如今的模型常常以混合类型的数据作为输入【109, 147】，这一多模态集成正在推动人工智能系统逐步理解现实世界的复杂性【1】，不断逼近人类通用理解的能力。
虽然文本依然是这些模型处理的核心要素，但其生成能力已扩展至多个输出模态。为更好地理解这种多样性，本文提出了一个全新的分类方式，将多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）的主要生成输出划分为六大关键类别：
文本生成文本（Text-to-Text, T2T）：为所有语言类任务及自然语言处理的基础，支撑着信息检索、摘要生成、翻译与对话系统。
文本生成图像（Text-to-Image, T2I）：用于视觉内容的生成与分析，是各类视觉生成任务的核心。 * 文本生成音乐（Text-to-Music, T2M）：音乐是一种复杂的听觉媒介，包含多种乐器与情感表达，其建模难度高于一般音频。 * 文本生成视频（Text-to-Video, T2V）：结合时间与视觉信息以生成动态场景，涉及现实物理规律，类似一个世界模型。 * 文本生成人类动作（Text-to-Human-Motion, T2HM）：广泛应用于动画、机器人与虚拟人等场景，是实现直观人机交互的重要方式。 * 文本生成三维物体（Text-to-3D-Objects, T2-3D）：对虚拟现实、游戏与设计等应用至关重要，有助于在沉浸式环境中实现想象与交互。
这六大类别代表了当前生成模型所涉及的主要模态，每种模态对应一种独特的数据输出形式与应用场景。本文将音乐单独归为 Text-to-Music（T2M），而非更广义的 Text-to-Audio，这是因为语音与文本关系密切，本质上是一种可直接相互转换的形式；而音乐则拥有与语言截然不同的结构、节奏、和声与创作元素，建模复杂性更高，因此值得单独对待。通过明确划分这些能力，我们希望强调生成模型所能覆盖的广泛输出范式，每种模式既有独特的应用场景，也伴随着专属的技术挑战。
支撑这些多模态生成能力的，是一系列基础性的架构创新，主要包括 Transformer【152】及其核心的注意力机制【5】，以及在众多视觉生成任务中表现突出的扩散模型（diffusion models）【106】。随着模态复杂度的不断提升，人工智能系统所需应对的问题日益复杂，模型结构与训练方法也在不断演进。这种演进往往是解锁模型涌现能力的关键【165】。其中有四项技术在提升模型推理能力方面起到了决定性作用：三项主要用于训练阶段，分别是自监督学习（Self-Supervised Learning，SSL）【121】、专家混合机制（Mixture of Experts，MoE）【62】以及基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）【26】；第四项是用于推理阶段的思维链提示（Chain-of-Thought，CoT）【164】。
自监督学习（SSL）：在训练阶段使模型从海量未标注数据中学习，通过预测输入中被遮蔽的信息，建立起对语言、模式与世界知识的基础理解，为复杂推理提供必需支持。 * 专家混合机制（MoE）：通过选择性激活不同“专家”子网络，以较低的计算开销显著提升模型容量，能更高效地学习多样知识与复杂模式，是增强高级推理能力的关键手段。 * 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：一种训练阶段的微调方法，使模型更符合人类偏好与行为预期。通过人类排名数据训练，RLHF 能提升模型输出的一致性、可靠性与指令理解能力。 * 思维链提示（CoT）：在推理阶段引导模型生成一系列中间步骤，以增强多步推理能力。这种显式的思维过程有助于更准确且透明地处理复杂问题。
已有的综述文献也为理解 MLLMs 的发展提供了重要参考。[8] 提出了多模态学习的核心框架，并总结了代表性挑战，包括表示学习、模态翻译、模态对齐、模态融合与协同学习，奠定了 MLLM 研究的基础。[17] 评述了以视觉为中心的 MLLMs，涵盖其架构、模态对齐策略以及视觉定位、图像生成等应用。[183] 关注多模态模型中的人类偏好对齐机制，[30] 则深入探讨了模型的可解释性与可理解性，是可信 AI 的关键因素。[182] 详尽梳理了 MLLMs 在粒度、多模态与多语言覆盖及应用场景上的演进，并进一步推进了如多模态上下文学习、思维链推理、LLM 辅助视觉理解等新方法。[95] 系统地回顾了 MLLMs 在多种模态下的应用与安全性问题，[158] 则深入探讨了多模态思维链推理（Multimodal Chain-of-Thought, MCoT）在不同任务中的潜力。
为全面理解这一不断演化的研究图景，本文结构如下：第 2 节介绍背景知识与基本概念，并定义本文的综述范围与方法论；第 3 节对前述六大生成模态（T2T, T2I, T2M, T2V, T2HM, T2-3D）的历史发展进行梳理；第 4 节讨论四项核心技术（SSL, MoE, RLHF, CoT）的发展过程与关键作用；第 5 节综合分析跨模态的趋势、面临的挑战以及架构层面的共性，探索模态与技术之间的协同效应；第 6 节展望未来研究方向，如扩展 SSL 至新模态、模块化专家机制、以及非文本模态的思维链推理等；第 7 节总结全文核心观点，并探讨通向统一多模态系统的发展路径。
成为VIP会员查看完整内容
随着自主机器人能力提升并日益融入社会生活，用户交互方式、机器对人的感知机制及其对人类意图的理解能力成为关键课题。当用户需同时操控多台机器人时，这一挑战的复杂性将显著增加。
自主作业中常需人工介入，尤需复杂决策或存在安全隐患的场景。因此，多智能体系统的人机交互方法成为重要研究方向——这类交互应兼具直观性、高效性与安全性。本研究提出新型"集群人机交互界面（HSI）"，通过手势控制与触觉反馈实现在密闭空间内操控四旋翼无人机群。该界面在保障操作者安全的同时，显著降低集群控制的认知负荷。
人机交互界面（HRI）旨在优化人机通信机制，以直观友好方式增强用户对机器人的指挥协作能力。核心挑战在于赋予移动机器人系统环境中的用户定位与交互能力：定位需获取用户相对于机器人的位姿（位置与朝向），这对近距离交互或共享空间导航至关重要。我们提出创新方法，可实时获取用户位姿及其他人机交互所需人体参数。
另一挑战在于将HRI与HSI范式扩展至户外场景。不同于受控实验室环境，户外涉及诸多变量（如多变气象条件、静态与动态障碍物混合）。本论文设计便携式集群人机交互界面，支持操作者在户外操控多智能体系统。该便携HSI采用智能双目镜形态，用户通过其选定户外区域并分配任务，使多智能体系统在目标区域执行作业。此系统开创了多智能体作业新模式：在利用自动驾驶设备执行视距操作时，既能融合用户实地知识，又能保持其态势感知能力。
成为VIP会员查看完整内容
机器学习
计算机视觉
自然语言处理
深度学习
强化学习
人工智能
微信扫码咨询专知VIP会员