近年来，人工智能技术飞速发展，也已成为引领当代战争形态变迁的核心力量。
以智能化为核心的战争形态，已经显露其强大的战斗力。在这一重要历史转折点，我们率先梳理“智能化作战能力谱系"，并从“智谋" ”智感“ “智联” “智打” 和“智保”五类作战能力着手，绘制出相关“能力链条传递” 链路。今天与大家分享的是，“智感”作战能力谱系研究。
（一）智能感知能力
智能感知能力即基于人工智能技术、智能协作地感知、 采集、 处理、 发送感知信息， 主要应用包括针对敌方兵力装备规模、 人员车辆动态、 核与生化攻击、 阵地地形和定位攻击目标等的侦探， 针对危胁安全及导致灾害的相关因素所表现的物理信息的监测，针对参战装备、 人员各种状态参数的实时监控。
智能感知能力生成链路如图1所示，主要支撑装备及功能包括: ① 数据分析和处理“智脑”负责对“智网”传递的大量、多类型感知数据进行处理，形成对环境、目标的立体、全面感知；②仿真“智脑”负责评级及验证智能感知性能；③情报网负责迅速、准确、可靠地传递感知信息；④交互及传感“智体”负责与目标/ 环境进行信息交互及信息采集。
图1：智能感知能力生成链路
智能感知能力的主要瓶颈
目前，智能感知能力发展主要存在以下瓶颈:
①复杂战场环境下可靠性较差，能量耗尽、 硬件故障或被攻击等原因可导致感知网络节点失效，引起网络拓扑分割，降低网络覆盖度；
②链路带宽有限，常常因为传输感知信息超大、网络负载过多而导致链路堵塞甚至节点失效；
③战场实际场景的复杂环境因素，会导致通信链路质量较差、数据包丢失率较高的问题；
④易受干扰欺骗，智能感知边缘智能性能有限，易被针对性干扰，植入虚假信息；
⑤现有评级及验证能力较差，难以模拟真实环境；
⑥复杂来源导致数据结构复杂，时效性难以保障。
未来智能感知能力发展的主要方向
未来智能感知能力发展将主要聚焦于以下方向:
①建立可靠的感知网络拓扑结构，增强系统整体的鲁棒性；
②采用负载—容量模型、负载分配策略等提升数据传输效率，优化智能感知网络容量；
③创新路由算法，优化网络路由；
④通过协同等方式克服智能感知移动终端的局限性，研发承载网络专用智能算法的设备；
⑤开发智能感知信息集成系统，实时展现战场态势，形成通用作战图；
⑥发展新型能力评级及验证技术。
（二）智能目标识别能力
智能目标识别能力即基于人工智能技术，对目标进行智能判断、归类、区分，主要应用包括真假军事目标识别和定位、灾难救援现场目标搜寻和锁定、紧急物资远程快速运输等。
智能目标识别能力生成链路如图2所示，主要支撑装备及功能包括:
①数据分析和处理 “智脑” 负责对感知的目标信息进行识别处理；
②大数据 资源管理 “智脑” 负责收集并管理目标相关特征，为目标识别提供参考库；
③情报网负责迅速、准确、可靠地传递识别信息；
④信息处理协同网负责智 能目标识别的协同。
图2：智能目标识别能力生成链路
智能目标识别能力发展瓶颈：
目前，智能目标识别能力发展主要存在以下瓶颈:
①识别鲁棒性不强，现有智能识别方式较为单一，一旦对手分析出背后的识别逻辑，就能采取针对性措施，实现隐藏或欺骗，致使系统做出错误判断；
②可解释性不强，智能识别透明度不高，很难理解中间推演过程，智能识别结果难以获得决策者信任；
③依赖数据驱动，在数据缺乏领域进展缓慢。
智能目标识别能力发展方向
未来智能目标识别能力发展将主要聚焦于以下方向: ①加强识别鲁棒性，加强对非标准、强干扰目标的识别研究；
②采用可视化、 仿真等方式提升智能识别可解释性；
③采用数据驱动、知识驱动的方式解决小样本、强干扰问题。
热门跟贴