·1108 工程科学学报，第42卷.第9期 作，如何对人机承载能力进行合理划分，如何在人 驾驶汽车进行边境巡逻.在此基础上，以色列国防 机协同时进行态势感知，如何对出现的突发事件 军准备在汽车上安装例如机关枪等武器，并准备 进行实时检测与分析，如何协同处理好各项任务， 不断部署到边境地区：同时以色列军方也在考虑 是实现“1+1>2”作战效果的关键 如何将机器人与士兵进行混合编队，最终实现更 1人工智能在各国军事发展中的应用现状 好的对抗效果.据了解，以色列正在研制一款具有 智能功能的护目镜，该护目镜可以远程得到医疗 2008年，IBM公司开始进行脉冲神经网络芯 指导，在战争环境中可以提供紧急援助功能.不论 片的研制，随后与美国空军联合进行大脑启发式 是部署的摄像头还是安装在坦克上的传感器，以 超算系统的开发：2014年，美国军方提出“第三 军通过大量装备及多种途径进行数据的采集，这 次抵消战略”，将研究重心向机器学习、机器辅助 些信息可以实现共享，不仅指挥部与军官可以使 作战等方向转移；2016年，评估通过了ALPHA智 用，战场上的作战部队也可以对数据进行处理 能超视距空战系统，该系统主框架采用“模糊学习 2019年，拉斐尔公司的Spice炸弹又有了新的技术 树”技术，并搭载专家系统，可在协同空战中迅速 突破，在原有目标自动识别的基础上，又加入了人 作出决策，但系统评估在相对固定的空战环境进 工智能与场景匹配技术，这也显示出以色列军方 行，与实际空战环境有一定差距：2017年，美国国 对人工智能的高度重视 防部正式发布名为“Project Maven'”的备忘录，旨在 而我国也同样重视人工智能在军事中的发展 进一步发展人工智能等技术在战争中的重要作用，： 2017年7月，国务院公布了到2030年前把中国变 2018年，美国战略与预算评估中心发布《未来地面 成“人工智能领域的领先国家和全球创新中心”的 部队人机编队》报告，报告阐述的主要内容有：发 详细战略.该战略表示会加大对人工智能在国防 展未来地面部队人机编队的主要推动因素、可使 领域的研究与投资，并注重人工智能在自动化与 未来地面部队在战争中获得竞争优势的三大人机 预测中的应用：2019年，我国发表《新时代的中国 编队形式、发展未来人机编队面临的主要挑战、 国防》白皮书，对战争形态、作战方式在人工智能 以及通过人机编队提高未来地面部队作战效能的 的推动下发生的巨大变革进行进一步的阐述.此 战略；2019年，美国空军发布《2019年人工智能》战 外，英国、日本等国家也十分重视人工智能与军事 略，特别强调出人工智能在目前军事发展中的重 对抗的融合与发展 要性，同时这也是针对国防部提出的人工智能战 2人工智能在军事对抗中的技术发展现状 略的细化，更加关注人工智能在军事领域的应用 俄罗斯认为未来军事的主要竞争力将会围绕 本节首先从对抗策略对人工智能在军事对抗 人工智能展开，因此俄罗斯正在大力发展类人机 中的发展进行简单阐述，随后从物联网三层架构 器人、机器人部队.从2016年起，俄罗斯每年都会 分析军事对抗中的人工智能技术 召开“俄罗斯联邦武装力量自动化”军事科技会 2.1对抗策略 议；据国防部长谢依盖绍伊古称，最近3年俄罗斯 2.1.1智能防御 武装力量成立了10个大型科研院所和中心，这些 面对敌方的高强度打压，如何进行有效的防 科研院所和中心正在研究人工智能等众多领域： 御是军事对抗中需要重点考虑的问题.而目前，战 普京表示，人工智能不仅仅是俄罗斯，更是全世界 争形态越来越趋向于信息化、数字化，如何能提高 的未来.目前，俄罗斯军事工业委员会已经批准， 数据样本的抗干扰能力，在面对敌方扰动时如何 计划于2030年从远程控制和人机智能机器人平台 采取有效的策略进行应对，是防御阶段首要考虑 上获得30%的作战力量. 的问题.Lecuyer等间将密码学差分隐私用到对抗 以色列向来就有“初创国度”的美誉，其在军 样本的防御上，同时在原始深层神经网络(Deep 事技术中的表现也成为该国科技创新的重要突破 neural networks,.DNN)中加入噪声层，可以有效达 口.2008年，为加强监视加沙地区边界，以色列开 到防御对抗样本的目的；Papernot等基于DNN 始在实战中使用准自动军用车，这也是全球首个 提出防御蒸馏模型，该模型在应对对抗性样本时 在实战中使用准自动军用车的国家.目前，在军事 具有良好的效果，相比于原先的蒸馏方法，该方法 部署中使用全自动机器人，是以色列军方研究的 鲁棒性和泛化性有所提升；除DNN外，也可以在 重点领域：2016年7月，以色列军方开始使用自主 其他的神经网络中加入防御特性：如新的防御算作，如何对人机承载能力进行合理划分，如何在人 机协同时进行态势感知，如何对出现的突发事件 进行实时检测与分析，如何协同处理好各项任务， 是实现“1+1>2”作战效果的关键. 1    人工智能在各国军事发展中的应用现状 2008 年 ，IBM 公司开始进行脉冲神经网络芯 片的研制，随后与美国空军联合进行大脑启发式 超算系统的开发[4] ；2014 年，美国军方提出“第三 次抵消战略”，将研究重心向机器学习、机器辅助 作战等方向转移；2016 年，评估通过了 ALPHA 智 能超视距空战系统，该系统主框架采用“模糊学习 树”技术，并搭载专家系统，可在协同空战中迅速 作出决策，但系统评估在相对固定的空战环境进 行，与实际空战环境有一定差距；2017 年，美国国 防部正式发布名为“Project Maven”的备忘录，旨在 进一步发展人工智能等技术在战争中的重要作用[4] ； 2018 年，美国战略与预算评估中心发布《未来地面 部队人机编队》报告，报告阐述的主要内容有：发 展未来地面部队人机编队的主要推动因素、可使 未来地面部队在战争中获得竞争优势的三大人机 编队形式、发展未来人机编队面临的主要挑战、 以及通过人机编队提高未来地面部队作战效能的 战略；2019 年，美国空军发布《2019 年人工智能》战 略，特别强调出人工智能在目前军事发展中的重 要性，同时这也是针对国防部提出的人工智能战 略的细化，更加关注人工智能在军事领域的应用. 俄罗斯认为未来军事的主要竞争力将会围绕 人工智能展开，因此俄罗斯正在大力发展类人机 器人、机器人部队. 从 2016 年起，俄罗斯每年都会 召开“俄罗斯联邦武装力量自动化”军事科技会 议；据国防部长谢依盖·绍伊古称，最近 3 年俄罗斯 武装力量成立了 10 个大型科研院所和中心，这些 科研院所和中心正在研究人工智能等众多领域； 普京表示，人工智能不仅仅是俄罗斯，更是全世界 的未来. 目前，俄罗斯军事工业委员会已经批准， 计划于 2030 年从远程控制和人机智能机器人平台 上获得 30% 的作战力量. 以色列向来就有“初创国度”的美誉，其在军 事技术中的表现也成为该国科技创新的重要突破 口. 2008 年，为加强监视加沙地区边界，以色列开 始在实战中使用准自动军用车，这也是全球首个 在实战中使用准自动军用车的国家. 目前，在军事 部署中使用全自动机器人，是以色列军方研究的 重点领域；2016 年 7 月，以色列军方开始使用自主 驾驶汽车进行边境巡逻. 在此基础上，以色列国防 军准备在汽车上安装例如机关枪等武器，并准备 不断部署到边境地区；同时以色列军方也在考虑 如何将机器人与士兵进行混合编队，最终实现更 好的对抗效果. 据了解，以色列正在研制一款具有 智能功能的护目镜，该护目镜可以远程得到医疗 指导，在战争环境中可以提供紧急援助功能. 不论 是部署的摄像头还是安装在坦克上的传感器，以 军通过大量装备及多种途径进行数据的采集，这 些信息可以实现共享，不仅指挥部与军官可以使 用，战场上的作战部队也可以对数据进行处理. 2019 年，拉斐尔公司的 Spice 炸弹又有了新的技术 突破，在原有目标自动识别的基础上，又加入了人 工智能与场景匹配技术，这也显示出以色列军方 对人工智能的高度重视. 而我国也同样重视人工智能在军事中的发展. 2017 年 7 月，国务院公布了到 2030 年前把中国变 成“人工智能领域的领先国家和全球创新中心”的 详细战略. 该战略表示会加大对人工智能在国防 领域的研究与投资，并注重人工智能在自动化与 预测中的应用；2019 年，我国发表《新时代的中国 国防》白皮书，对战争形态、作战方式在人工智能 的推动下发生的巨大变革进行进一步的阐述. 此 外，英国、日本等国家也十分重视人工智能与军事 对抗的融合与发展. 2    人工智能在军事对抗中的技术发展现状 本节首先从对抗策略对人工智能在军事对抗 中的发展进行简单阐述，随后从物联网三层架构 分析军事对抗中的人工智能技术. 2.1    对抗策略 2.1.1    智能防御 面对敌方的高强度打压，如何进行有效的防 御是军事对抗中需要重点考虑的问题. 而目前，战 争形态越来越趋向于信息化、数字化，如何能提高 数据样本的抗干扰能力，在面对敌方扰动时如何 采取有效的策略进行应对，是防御阶段首要考虑 的问题. Lecuyer 等[5] 将密码学差分隐私用到对抗 样本的防御上，同时在原始深层神经网络（Deep neural networks, DNN）中加入噪声层，可以有效达 到防御对抗样本的目的；Papernot 等[6] 基于 DNN 提出防御蒸馏模型，该模型在应对对抗性样本时 具有良好的效果，相比于原先的蒸馏方法，该方法 鲁棒性和泛化性有所提升；除 DNN 外，也可以在 其他的神经网络中加入防御特性：如新的防御算 · 1108 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期