具身智能推动智能化作战新发展
来源:解放军报 | 作者:Enrol | 发布时间 :2025-05-22 | 42 次浏览 | 分享到:

具身智能是一种将人工智能深度融入机器人、无人平台等物理实体,使它们能够自主感知、学习并与环境进行动态互动的技术。与依赖数字计算的离身智能不同,具身智能使智能体既可以通过传感器感知物理世界,又能够借助大模型理解任务、自主决策并执行,打开了人工智能从数字世界到物理世界的“窗口”。

未来战场上,具身智能体可以自主感知、决策和打击,并能够根据战场态势变化实时调整作战策略,实现了思维智能和行动智能的有机融合,将打造出更加灵活高效的作战体系。具身智能在军事上具有广阔应用前景,或将成为智能化作战中的颠覆性力量。

助推态势感知向自驱动转型

具身智能在与战场环境的交互中,通过融合视觉、听觉、触觉、嗅觉等多模态信息,能够更全面地感知和理解战场环境,驱动智能体对战场态势进行主动感知。

沉浸式动态交互。在人工智能发展初期,科学家主要聚焦于符号处理和逻辑推理的离身智能研究,试图让计算机通过程序算法实现人类的智能行为,但离身智能在处理现实世界复杂问题时会遇到种种困难。之后,人们发现通过“身体”与环境交互产生的智能,对解决这类问题具有突出作用,由此具身智能的理念逐渐形成。20世纪80年代,美国机器人制造专家罗德尼·布鲁克斯提出行为式机器人概念,并设计出六足步行机器人,通过简单行为模块组合实现了稳定的行走。具身智能不仅源于算法和计算,还紧密关联于机器自身结构以及与环境的互动,正逐渐具备“创造、理解、推理和交互”能力。具身智能在人与智能体、智能体与环境之间建立起互动通道,推动战场态势感知从“被动”到“主动”的转变。

跨模态感知融合。具身智能将遥感系统、轨迹跟踪系统等态势感知单元以及图神经网络等模型进一步集成,融合处理来自视觉、听觉、触觉、嗅觉等不同感知模态的信号,以统一标准的实时动态数据呈现目标状态变化情况。实验数据显示,跨模态感知信号通过多模态融合互补,降低了单一模态信号失效的风险,实现了对复杂战场环境更深层次的理解。通过整合不同模态信号,数据处理效率可以提升数倍。

自学习认知迭代。具身智能正突破“算法迭代”的传统范式,向“物理具身—环境耦合—群体协同”三位一体的认知进化跃迁。具身智能通过强化学习、模仿学习等方法,依靠“感知—推理”的紧密循环来处理外界信息,这与人类认知过程高度相似,能够根据变化的信息源实时认知和推理,与传统人工智能认知固化于训练数据相比,具有经验可塑以及认知即行动等优势。具身智能着眼短期毫秒级运动控制、中期任务级策略制定和长期场景级认知形成,推动认知从“经验固化”发展为“动态演化”。同时,多个智能体之间还可以互相分享学习经验,从而使群体协同有效促进认知增长。

加速智能决策向战术端延伸

具身智能体通过传感器实时获取环境数据,结合行动反馈,理解问题并作出决策和行动,形成动态的“感知—行动”闭环,使人工智能真正从观察者、思考者变成与人类并肩作战的“执行者”,加速智能决策向战术端延伸。

任务即时规划。具身智能通过自身多模态大模型,可高效分析处理战场各个维度的传感数据,将传统以打击为主的作战单元升级为规划、打击并重,实现了作战任务的即时规划。其本质是将决策周期压缩至极限,推动从预先计划到涌现策略的转变,达成“以算力换时间”的效果。外军认为,未来战争的胜负,将在第一个0.1秒的规划周期内决定。具身智能体在行动过程中,通过对态势的自驱动感知,能够不断修正自身模型和策略,从而避免规划失效或任务中断,改变了以往战术端动作通过远程操控或预设程序的行动模式,将行动规划前置到战术端即时发生,大幅提升了行动规划实效性。

打评一体执行。传统人工智能通常部署在后台,运用强大数字运算能力整编、处理前端采集、传输的数据,而具身智能体实现了前端与后台一体、数据采集与处理一体、打击与评估一体。具身智能体在实施打击任务的同时,多模态采集目标状态、破坏程度、环境变化等打击效果数据,打击数据信息不需要回传指挥中心进行评估,具身智能体本身就可以进行比对、分析、处理,实时评估打击效果。打评一体执行,实现了单次行动周期内同步完成目标打击与效果评估,减少了在强电磁压制环境下对外部侦察体系的依赖,具有明显优势。外军演习数据显示,具备打评一体能力的无人机集群,弹药消耗量降低57%,任务完成率提升至92%。由打击效果数据回传指挥中心评估到具身智能体本身自动评估,突破了传统作战流程的线性局限,极大提高了作战评估的时效性和精确性。

行动全程优化。具身智能打破了传统人工智能囿于虚拟环境中的困境,使人工智能具备了与人类类似的感知和应变能力。在战术行动实施中,具身智能可以将多领域传感器数据融合处理为行动图像,运行模拟作战的模型来确定最佳部署方案。同时还可以优化兵力使用估算、消除用户路线冲突、完成火力控制等,为战术打击单元提供更全面的信息输入,全程优化打击路径或行动路线,能够充分减少误伤和资源浪费,确保打击行动在复杂和变化的环境中依然高效执行。实施战术端打击任务的具身智能体,不再只是接受命令的“战斗员”,而是能够依据外部变化适时作出调整和干预的“指战员”,大大增强了作战行动适应性。