人工智能大模型在防空反导领域的应用

人工智能大模型在防空反导领域的应用

张进

江南机电设计研究所  贵州贵阳  550025

摘  要：以 ChatGPT为代表的人工智能大模型正在以其强大的信息整合、分析和推理能力，向各个领域加速渗透。本文介绍人工智能大模型优势特点，并分析其在情报分析、指挥决策、装备研发等防空反导领域的应用和重要意义。

关键词：  人工智能；大模型；防空装备

1. 引言

当前，以人工智能为代表的颠覆性技术方兴未艾，特别是以 ChatGPT、Stable Diffusion 为代表的人工智能大模型产品引发学术界和产业界的广泛关注，将引领新一轮人工智能范式变革[1]。人工智能大模型（以下简称：AI大模型）正在以其强大的 人机交互、信息整合、分析和推理能力，向各个领域加速渗透。防空反导作战具有作战响应快、战场情况复杂、协同难度大等特点，随着无人机蜂群、智能弹群等空袭威胁的不断发展，对防空反导作战信息处理、指挥决策提出更高要求，以压缩 “观察-判断-决策-行动”（Observation，Orientation，Decision，Action），即“OODA”回路中的时间。当前大数据、人工智能技术由于在信息处理、目标识别、情报挖掘等方面的优势[2]，已开始在防空反导领域获得大量应用。大模型代表着人工智能领域的重大进步，并且可能成为人工智能的发展趋势和未来。本文将探索研究人工智能大模型在防空反导领域的应用，以推动防空反导作战能力提升。

2. 人工智能大模型特点

大模型指的是具有上千万甚至百万亿参数的深度学习或机器学习模型。生成式AI通过大模型对包括海量高质量数据集的数据库进行复杂性建模，并运用强大算力来估计模型的参数，找到数据间的关系。以ChatGPT为例，其模型架构是基于AI技术中的自然语言处理和深度学习技术生成，拥有1750亿参数，通过对巨量的数据集进行预训练，能够学习这些数据中的语言规则和模式。它还利用“人在回路”的方式进行了优化，通过与用户互动进行自身反馈和输出内容的改进，提供高度真实的对话场景。人工智能大模型具有以下特点：参数量大。大模型通常在设置参数的数量上高达千亿，可帮助模型在细节内容上进行微调，提升某一方面的权重。数据量大：大模型的训练内容多且复杂，有用于学习的标注数据，也有用于训练的未标记数据。结构复杂。构成大模型的内部网络十分复杂，并且是在有意模仿人类神经结构排列，让人工智能的输出逻辑更加符合人类的思想。迁移学习：大模型可以将某一领域的思考模式，快速迁移到其他领域，提升其自主学习的能力，增加所学知识的转化率。多模态：AI大模型相较于一般模型，能够通过更多的模态对同一类内容进行更加精准的描述与预测，提升整体分析的能力。

基于以上特点，AI大模型具有以下优势：一是处理海量数据。AI大模型通过高效的数据处理技术，能够快速地分析和处理大规模数据集，为各种应用场景提供有力支持。二是优化算法。通过深度学习和强化学习等技术，AI大模型能够不断地自我学习和改进，提高算法的准确性和效率[3]。这使得AI大模型在处理复杂问题时具有更高的性能和灵活性。三是提高机器学习效率。通过采用分布式计算和并行处理等技术，AI大模型能够在短时间内完成大规模的机器学习任务，加速人工智能的开发和应用进程。

3. 人工智能大模型在防空领域的应用分析

在防空反导作战领域，因战场态势的不完整性、不确定性以及不可预见性十分突出，特别是无人机蜂群、智能弹群、智能电子对抗等新型威胁不断发展，使得防空反导作战体系必须具备高复杂性、 强对抗性、高机动性及高实时性等特点[4]。结合AI大模型在处理海量数据、优化算法和提高机器学习效率方面具有显著优势，探索研究AI大模型在侦察预警、指挥控制AI大模型等的应用，以提升侦察预警、指挥控制、装备研发能力。

3.1情报分析

通过AI大模型能够彻底改变信息收集和威胁分析的方法。AI大模型可对来自防空装备光电探测系统和雷达系统获取的图像、雷达信号以及军民泛在信息等海量多源数据的整合和深度学习算法的运用，从而全面正确理解战场态势，高效地识别隐藏的模式、异常行为以及潜在的威胁，破解战场迷雾。通过对大模型技术能够提供全面的战场理解，在对抗决策中，这种技术发挥着关键作用，能够帮助指挥员更好地理解并应对复杂的空天威胁态势。

3.2指挥决策

防空反导作战过程涉及要素众多、作战样式多变、时间要求苛刻，战场环境的瞬息万变和难以量化的各类因素使得指挥决策的时效性和可靠性难以满足作战要求。通过AI大模型可以快速预测不同作战方案作战效能，以及人机交互水平，快速分析空中态势、威胁等级判断、确定目标拦截次序以及制定任务分配方案等任务。在指挥员的授权下，可以直接接管防空反导打击平台，大幅提升“OODA”回路中判断-决策的速度和质量，从而具备真正意义上的辅助决策和自主决策能力，极大提高防空反导的指挥控制能力。

3.3模拟仿真训练

AI大模型技术结合其他智能化生成技术，可以促进作战仿真的发展。通过AI大模型，可以生成大量的高置信度的空袭威胁目标特性数据，同时这种技术能够克服经验传承的时空限制，明显提升防空反导作战训练效益。通过不断“投喂”训练数据，融合历史战例和试验数据，得到进化，大模型技术可以沉淀、消化专家经验和试验结果，从而提升防空反导体系对抗仿真和装备模拟仿真训练。

3.4装备研发

AI大模型还可用于加速防空反导装备研发。大模型技术通过提高软件开发效率，能够从基础层面加速防空装备的研发。它具备代码自动生成能力，使非计算机专业人员也能胜任一定的研发工作，从而极大地缩短开发时间。大模型技术还可以通过生成机器人控制代码，实现对防空装备生产过程的精准控制，降低人力成本，提升研发效率。此外，AI大模型可以通过实时分析生产线上的数据，提高生产效率和产品质量。

4. 小结

AI大模型在战场情报分析、指挥决策、训练仿真、装备研发等应用，可以提高防空装备的自主性、智能化程度和人机交互水平，以及研发和生产制造能力，进而提升防空反导装备作战效能。因此，开展AI大模型在防空反导等军事领域研究意义重大，能够大力推动军事装备从信息化向智能化的跨越。

参考文献

[1] 张乾君.AI大模型发展综述[J].通信技术, 2023, 56(3):255-262.

[2] 李奇, 秦大国, 王军 . 人工智能在空天防御中的应用 分析[J]. 国防科技, 2020, 41(2): 5-9.

[3] 张云志, 王刚.防空反导指控系统敏捷性需求分析[J].火力与指挥控制, 2017, 44(10): 1-4.

[4] 姜广顺,王芳,任云龙.使用人工智能提升防空反导作战能力研究[J].国防科技, 2022(004):043.