隨著社會的進步與新一輪資訊科技的快速發展，人們對無人系統的應用場景與自主能力需求越來越強烈。在民用領域，無人系統已經從在結構化環境程式式作業轉變為在非結構化動態環境下自適應作業，如無人駕駛車所行駛的道路越發複雜動態多變，無人機能夠自動規避環境動態障礙物等。在軍用方面，無人系統已廣泛應用於各種複雜場景與任務場合，如無人機群自主協同作戰，ai戰機等。要使得無人系統具備複雜場景下的自主作業能力，強烈依賴人工智慧技術的發展。具體來說主要體現在以下兩個方面。
（1）強泛化通用人工智慧演算法
目前，無人系統應用場景往動態非結構化方向發展，傳統針對特定任務與樣本所訓練的演算法難以適應新資料與任務需求，泛化能力弱、適應任務單一，使得無人系統只能夠在特定限制條件下自主作業，難以賦予無人系統真正的智慧型性。因此，如果需要使得無人系統真正具有類人自主性，必須開發強泛化能力的通用人工智慧演算法。
（2）低功耗高效能邊緣計算晶元
由於無人系統通常是移動作業模式，其只能搭載有限的能源裝置，難以部署大規模計算裝置/學習伺服器，對一些依賴計算資源的演算法需採取雲端技術，這將大大依賴大寬頻實時通訊，給實際應用帶來不便與挑戰。而採用邊緣計算或雲邊協同的計算方式可以有效解決這一困局。
在人工智慧技術創新的推動下，無人系統迎來了突飛猛進式的發展，以下僅從無人系統部分方面對人工智慧的應用現狀進行簡要的概括。
（1）人工智慧提公升環境感知效率
環境感知旨在從複雜場景或影象中定位大量預定義類別的物體，是人工智慧領域熱門的研究方向，也是無人系統開展各項作業任務的基礎。
（2）人工智慧強化自主規劃決策能力
規劃決策旨在依據無人系統感知得到的動態環境資訊，開展自主決策、路徑規劃等控制，使無人系統實現特定的作業任務。人工智慧技術的迅速發展大大提公升了無人系統規劃決策的自主性，基於強化學習、深度強化學習等演算法能夠較好的解決無人系統的運動規劃問題。
（3）人工智慧增強多機協同能力
人工智慧技術的迅速進展能大大提公升無人作戰系統的協同作戰能力。基於ai 的智慧型化生態系統，以「能量機動和資訊互聯」為基礎、以「資料計算和模型演算法」為核心、以「認知對抗」為中心，多域融合、跨域攻防，無人為主、集群對抗，虛擬與物理空間一體化互動的智慧型化作戰，已成為未來戰爭的主要形式。
（4）人工智慧提公升作戰指揮體驗
引入人工智慧技術後，一方面指揮控制系統能夠通過自然語言、手勢、體勢等多模態人機交流方式獲取指揮官意圖並給出擬人化反饋，大大提公升了指揮效率；另一方面，利用人工智慧技術能夠彌補操作者在速度、注意力等方面的侷限，加速「觀察—調整—決策—行動」環路速度，協助指揮官做出正確指令。人工智慧技術使得人機協作下的指揮控制能夠適應未來戰場上日益增大的資訊流通規模和速度，讓戰場指揮轉變為資訊化的演算法戰爭。
（5）類腦晶元實現人工智慧演算法實體化
資料、演算法和算力是人工智慧發展的三駕馬車，大量感測器的引入為無人系統帶來了海量的資料，人工智慧技術的加持提公升了無人系統感知與行動能力，而類腦晶元作為終端實現人工智慧演算法的載體，已成為人工智慧技術創新的重要基礎。
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