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无人系统:人工智能军民融合发展新契机—新闻

发布时间:2017-12-04 阅读:

  无人系统:人工智能为军事文明发展的新机遇 - 新闻 - 科技网

  高考结果出来后,各地都有报道,今年的计算机科学很热,人工智能问题最多,在最近召开的长城工程科技大会第三次会议上,陈旭如清华大学书记说。

  由于阿尔法狗的热浪席卷了公民社会,工业和政治,人工智能已成为军事必备的高峰。

  有人预测,人造智能武器将成为继火药和核武器之后的第三次军事技术革命。在这次会议上,许多院士和专家一致认为,这种军民融合的新模式,将把中国的人工智能发展推上一个新的台阶。

  时代的潮流

  6月27日,麻省理工科技评论公布了世界上最聪明的50家公司的名单,从中我们可以看到人工智能是一个很大的打击。例如,第一家NVIDIA公司是人工智能的代表性企业,而中国的人工智能公司ITC则首次跻身第六位。

  中国工程院院士潘云鹤指出,前两轮的高潮是由不同的学术界造成的。本轮人工智能升温是由行业发起的,各国政府及时跟进,制定了国家战略。

  例如,2016年9月,美国前五大科技巨头谷歌,Facebook,IBM,亚马逊和微软宣布组建人工智能产业联盟。 2016年10月,联邦政府发布了国家人工智能研发战略计划,指出人工智能可能正处于第三次浪潮的起步阶段。

  在我国,人工智能也经常出现在党和国家领导人的讲话中。在去年的三届科技大会上,习近平主席提出了建设世界科技强国的号角,并从那里跑到一些重点地区工作。

  中国工程院院士周济认为,人工智能是一个非常重要和破坏性的领域。

  据潘云鹤介绍,从几年前开始,在研究智慧城市,大数据,智能制造,创新设计等项目时,中国工程院发现,实现这些项目的最终技术方向是人工智能。因此,2015年中国工程院成立了中国人工智能2.0发展战略研究的重大咨询项目,使人工智能崛起为国家发展战略。

  今天,我国400多个城市在智慧城市建设,搜索引擎,图像识别和语音转换等领域形成了较大的市场规模。

  有效

  专家指出,人工智能武器装备不仅带来未来战争形式的变化,而且会导致军事指挥和决策的变化。

  6月20日,中央军委第一次全体会议上,习近平总书记深刻阐述了我国军民一体化发展的阶段性特点,明确了加快军队一体化的必要性以及一些重要的新兴地区的民间发展。

  国家发展和改革委员会经济与国防协调发展司副司长许建平说,人工智能作为一种典型的军民两用的前端技术,具有深远的广泛的应用前景。国防和武器领域。

  周济还认为,人工智能是未来几十年中最重要的军民两用技术。

  陈旭说,军事人工智能迎来了一个机遇。美国和俄罗斯等军方把军事人工智能看作是改变游戏规则的颠覆性技术。美国国防部明确规定人工智能和自力更生两大技术支柱。

  对于如何推动人工智能发展,军民融合,徐建平提出了三点加强:一是加强共同创新和制度建设机制,借鉴先进典型推动创新要素的合理流动;二是加强领导工程,质量工程先行先试;三是加强政策环境建设。据悉,我国有关民间平民融入的相关政策措施近4000项,但重复性强,可操作性差。许多政策难以降落。徐建平说,现状要急需改变。

  对于目前的创新体系,中国工程院院士李德毅指出,这是一种代表国家意志,领先前沿的自上而下的科学方法。然而,科学研究终于显示出了示范和回报,往往难以进入市场。尤其难以形成整体战斗力。相比之下,他认为军民融合始于创新,市场竞争,服务社会和国防,是创新的有效途径。

  该怎么办

  国际研究咨询公司Gartner的研究主管安吉拉·麦金太尔(Angela McIntyre)预测,未来所有类型的驾驶员都将被人工智能所替代,宇航员将首先被替换。她的几个标准包括重复,耗时,乏味;在复杂和快速变化的环境中进行实时决策和实施;遵循手册;超过人体物理极限;并处理高度复杂的数据或流程。

  李德义认为,无人陆海空两栖均符合上述条件,人民生活和国防实力都应成为军民融合在人工智能中的起点。

  西北工业大学张伟教授也认为,没有一个制度应该是一个突破口。

  从军事应用角度看,美国高度重视无人驾驶系统的发展。张伟说,2000年以来,美国出台了七个版本的无人系统路线图,不断调整发展目标。

  在平民方面,无人系统也渗透到人类生活的各个方面。从无人驾驶汽车到无人机,民用航空甚至海洋,都有了飞速的发展。缺少的是系统集成。张伟指出,无人系统具有军民融合的自然特征。

  许多同志说,平民一体化并没有打破标题,事实上,这个定义并不明确。我们认为,未来军民融合应跳出军事转型和平民参与的圈子,发展适合所有人的适当军事路径的无人系统。张伟强调

  中星微电子总经理张运东指出,前端智能在军事融合领域有着广泛的应用。如智能无人设备视觉系统,海底声纳信号识别系统,雷达信号感知系统,有人和无人控制系统等数据不能传输到后端应用场景,由于加密或隐私的原因,数据不能到云,所有的智能分析必须在前端实现,甚至在前端进行自主学习,这对芯片提出了更高的要求。然而,目前嵌入式神经网络处理器的高计算能力仍然很小,随着摩尔定律的终结,如何提高芯片计算能力将成为一个重大的挑战。

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