中文版 | 21世纪武器装备中的人工智能与机器人技术：俄罗斯视角

2024年，为适应现代作战理念，俄罗斯对军事条令和《2030年前国家人工智能战略》进行了重大修订，颁布了人工智能相关标准并投入巨额资金推进实施。目前全球已有60多个国家制定并批准了本国人工智能发展战略。本文旨在通过公开资料展示人工智能与机器人技术在武器装备领域的发展方向及应用实例。

人工智能及其实际实现

"人工智能"这一术语自上世纪中叶提出，其软硬件实现意味着机器能够像人类一样思考，在某些情况下甚至更高效。硬件层面，通过在单颗采用并行架构的芯片中集成数百至数千个计算核心，可实现最大运算速度。此类芯片支持互连以成倍提升并行数据处理能力。

人工智能沿两个方向发展：一是基于专家规则的专家系统（"如果...则"型人类专家经验）；二是基于"输入数据-模型正确输出"配对（"大数据"标注数据库）的传统机器学习方法。后者通过迭代调整模型参数，力求使解决方案准确率趋近100%。模型成功训练的标志是能够对未知输入数据给出正确响应。

人工神经网络由多层神经元组成，每层执行特定非线性数学函数。神经网络虽属机器学习范畴，但其并行架构可显著扩展至复杂计算任务。2012年，神经网络数学算法与硬件加速器（神经加速器）的协同发展使图像识别效率超越人类水平。这一突破促使各国加强人工智能监管：加拿大2017年率先推出国家战略，俄罗斯于2019年跟进。根据俄罗斯总统令《关于俄罗斯联邦人工智能发展》现行版，人工智能技术涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别与合成、智能决策支持及前沿AI方法。

技术实现与硬件发展

现有数十种神经网络架构（如卷积网络、自动编码器、生成对抗网络、变换器）。开发框架方面，美国主导的PyTorch和TensorFlow占据主流，以及中国PaddlePaddle、MindSpore，以及俄罗斯ПЛАТФОРМА-ГНС、PuzzleLib。服务器级神经加速器以美国NVIDIA为龙头，推理环节则广泛采用NVIDIA、中国瑞芯微及国产产品：K1879ВМ8Я及其模块（模块股份公司）、K1945ВМ028系列（海泰克）、СКИФ（埃尔维斯科研中心），部分场景使用"厄尔布鲁士2С3"处理器（MCST公司）。

模块公司在"微电子-2023"和"军队-2024"论坛公布的路线图显示，2025-2027年将推出Aramis（25瓦）和Portos（100瓦）训练/推理加速器，以及5纳米工艺的Athos（2.5瓦）推理芯片。这些加速器可集成于专用模块或配备必要I/O接口的单板计算机。

前沿技术探索

新型脉冲神经网络（SNN）信息编码方式开辟了神经加速器新方向，通过降低内存与计算单元间数据传输壁垒，实现运算速度与能效的数量级提升。但该技术面临训练算法复杂（脉冲不可微分）、需专用开发框架及新型物理元件产业化不足等挑战。

国际方面，美国英特尔推出Loihi 2脉冲芯片及LAVA框架。俄罗斯"莫提夫NT"公司基于传统CMOS晶体管研发"阿尔泰-3"加速器及配套框架。俄罗斯多家机构（如NIEME股份公司）正联合研发基于忆阻器的新型脉冲神经加速器。

尽管武器系统开发者鲜少公开AI实现细节，但上述技术路径为我们理解现代军事装备的智能内核提供了参考依据。

人工智能与自主作战系统

在俄罗斯、美国、中国、以色列、德国、澳大利亚、英国等先进国家，人工智能技术应用、高超音速武器系统研发测试、新物理原理武器研制，以及陆海空潜多域作战机器人和复合机器人系统的开发正迅猛发展。多极化世界格局下，技术竞赛与智力角逐持续升级——政治版图由多个实力相当的权力中心构成。各国高度重视武器装备领域人工智能与机器人技术的发展。

众多国家资助的科研项目持续推进，吸引尖端企业、科研机构与高校参与协作。人工智能（自主作战系统——机器人）军备竞赛自2010年代中期起主要在美俄中三国展开，特别军事行动进一步激化了这一竞争。

全球专家普遍认为，陆海空潜多域作战机器人（无论集群或单兵部署，统称无人作战系统）是人工智能军事化最具前景的方向之一。战场态势感知能力至关重要：谁能率先发现敌人、识别目标参数与环境态势，便已赢得半局胜利（正如凯撒大帝公元前47年所言"我来，我见，我征服"）。无人作战系统的"耳目"——配备人工智能目标识别功能的全景光电系统与无线电侦察设备，以及持续更新的敌我目标特征库（涵盖热成像、雷达、声学与视觉多模态），成为决胜关键。

人工智能是提升无人作战系统自主性、作战效能及多军种协同能力（涵盖陆海空天部队）的核心技术，可显著减少人员伤亡。将人工智能融入无人作战系统以实现高效作战任务的主要目标（按优先级排序）：

1. 形成新型作战能力；
2. 增强自主决策水平；
3. 提高技战术决策合理性；
4. 实现战场全域（陆海空潜天）实时态势支持；
5. 降低火力与信息对抗环境下装备操作人员风险；
6. 通过快速智能处理海量模糊非结构化数据降低决策不确定性；
7. 维持高强度作战节奏；
8. 减少载人装备人员损失；
9. 提升系统可靠性与安全性。

当前人工智能技术在各领域高速发展，但其在武器装备等领域的应用方法论体系尚未健全，相关系统研发与运维经验仍显不足。这导致项目规划与风险评估存在困难，人工智能应用计划常需动态调整。例如：美国空军无人机发展计划五年内三次修订，最终拆分为大型/小型无人机专项计划；美国防部无人作战系统跨军种计划十年间历经五次修订；《自主化地平线》无人航空系统自主化发展纲要因人工智能技术突破，仅四年即发布新版。

上述现实要求基于既有项目版本与理论框架，系统分析无人作战系统人工智能研发现状与前景，评估技术应用方法论演进趋势，为后续决策提供审慎依据。

俄罗斯战斗机器人

俄罗斯空军总司令维克托·邦达列夫将军于2017年2月表示，俄罗斯正在研发配备人工智能的导弹，可在飞行中切换攻击目标。俄罗斯军工委员会批准计划，至2030年通过远程控制与人工智能机器人平台实现30%军力占比。

2017年5月，俄罗斯防务承包商克朗施塔特集团首席执行官透露："已存在完全自主的AI操作系统，支持无人机集群自主执行任务、分工协作"。俄罗斯正测试多款自主/半自主作战系统，如卡拉什尼科夫"神经网络"战斗模块——配备机枪、摄像头与AI系统，据称无需人工干预即可自主完成瞄准决策。

在"军队-2022"论坛上，基兹利亚尔机电厂股份公司展示新型"台风-VDV"装甲车搭载的反无人机遥控战斗模块。该模块集成AI自动瞄准系统与增强现实战术目镜，获俄国防部认证嘉奖。在火炮难以打击的据点，可携带40公斤TNT的"天蝎-M"智能机器人展现独特价值，其复杂地形机动能力与快速打击效能无可替代。

俄白两国正积极研发海空无人作战系统：无人艇（BEC）及反无人艇侦察打击无人机。网络流传俄军首次在特别军事行动区实战测试自杀式无人艇的影像（特种部队军官Telegram频道"迷雾彼端"5月13日披露）。视频显示高速机动艇抵近岸边后引爆战斗部。该自杀式无人艇最大航程250公里（战斗部当量250公斤TNT），若减轻载荷可延伸至300公里，计划将战斗部提升至350公斤。多国正研制超大型海上无人机（SBEC），近期频现10吨级自主无人潜航器（ANPA）报道（详见《祖国军械库》2024年第4期俄等国SBEC与ANPA专题）。未来计划验证此类机器人集群作战模式，当前正完善使用理念、建造技术及海上作战体系定位，同步开发含AI技术的控制系统。

针对无人艇与登陆部队的反制无人机研发同步推进。2023年俄生产14万架无人机，2024年计划倍增产量（含AI型号）。约90家大中小企业以高水平科工量产能力生产各类无人机。ZALA AERO公司新型"55型"无人机配备四台微型发动机，兼具FPV无人机的高机动与静音特性。该机可从集装箱集群发射，热成像导引头自主索敌攻击。自主模式下，操作员可全程目视目标直至命中，且通讯链路抗电子干扰。升级版"柳叶刀"能以200公里/小时速度携带2公斤战斗部直击敌方无人机操作站天线（详见《祖国军械库》2024年第2期俄新型无人机专题）。

2024年莫斯科直升机展亮相白俄罗斯产"猎人"升级版察打一体无人直升机系统，含两架无人直升机、指控站、两辆运输平台及机载防御系统。单机载荷200公斤，续航6小时/150公里，配备16枚反坦克炸弹、7.62毫米机枪塔及16枚非制导火箭弹。除反无人机与装甲目标外，还可执行边防巡逻、态势监控与火力校射任务。

2024年完成测试的苏霍伊公司"猎人"重型攻击无人机（第六代平台）列装部队，可打击陆海空目标。最大速度1000公里/小时，升限18公里，航程6000公里，载弹量8吨。性能全面超越美国MQ-9与X-47B（速度400/990公里/小时，升限15/12公里，航程1900/3900公里，载弹1.7/2吨）。该型机全球罕见，载弹量堪比有人战机，可独立执行任务或与苏-57协同作战。无人机群与单架苏-57编组可大幅提升火力密度与突防效能。相比有人机，无人机成本低至十分之一，且无需培养耗时数年、耗资数百万美元的飞行员，显著降低人员伤亡风险。无人机战损仅影响装备库存，无人员损失。

人工智能、虚拟技术、通信与战争

美军正同步推进扩展现实技术在军事任务中的应用，涵盖实战与人员训练领域。根据美国国会研究服务局报告，源于电子游戏快速发展的"扩展现实"技术已在军事领域实际应用，包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与混合现实（MR）。

• 虚拟现实指通过技术手段构建的非物质世界，人类可通过视觉、听觉与触觉感知；
• 增强现实通过计算机技术将图形元素叠加至现实世界影像；
• 混合现实则实现人类通过实体界面与虚拟对象交互。

依据美国防部2022年预算，扩展现实技术涉及30余项采购计划，总投入超220亿美元。各军种均开展其在训练与作战中的应用研究，最成功案例集中于态势感知增强、团队协作训练、武器装备操作技能提升、医疗救护与复杂设备维护领域。实战中，AR技术用于武器制导及战场态势与装备状态显示。例如，F-35战术战斗机飞行员配备洛克韦尔柯林斯与埃尔比特系统公司联合开发的第三代头盔显示器系统（F-35 Gen III HMDS），内置投影显示屏实现360度视场，集成通讯设备与夜视仪。制造商数据显示，截至2022年1月该设备累计飞行超32万小时。单价40万美元的头盔相比1.48-3.37亿美元的整机成本微不足道。

美军正系统性整合扩展现实技术，其在作战与训练中的应用配合现代化便携式信息处理传输设备，将推动美军战备水平与协同能力质的跃升。

2024年2月，中国披露新型AI电子战系统，可实时无缝监测敌方电子设备辐射源，以空前速度识别信号特征并有效压制，同时保障己方通信畅通。该系统能无障碍探测追踪吉赫兹频段信号（含星链卫星频率）。专家认为，其小型化、高性能与低功耗特性或将引发战术乃至战略层面的"深度变革"。

俄罗斯推出无人机探测系统，可显示空中目标型号。通过神经网络优化光学探测器，使探测距离提升40%，并实现反无人机系统全自主运行。

综上，本文审视了21世纪初多极世界中陆海空潜多域人工智能与机器人技术的发展方向及应用实例。结论显而易见——新一轮多维度技术竞赛已然拉开帷幕...

参考来源：arsenal otechestva