人工智能时代智能化海战模式
张海, 陈小龙, 张财生, 黄勇
海军航空大学, 烟台 264001
Future intelligent naval warfare pattern: Artificial intelligence+
ZHANG Hai, CHEN Xiaolong, ZHANG Caisheng, HUANG Yong
Naval Aviation University, Yantai 264001, China
摘要 现代海战场环境复杂,探测对象和作战形式多样,多平台装备呈现网络化特点,对传统的海战模式提出了新的要求和挑战。以人工智能在未来海战中的应用为主线,阐述了智能作战的概念及内涵,分析了人工智能融入作战的基本样式,总结了未来智能化海战模式的特点和规律以及智能化海战面临的瓶颈和挑战,并提出了适应未来智能化海战的建议。
关键词 :
人工智能 ,
智能海战 ,
网络化协同 ,
智能探测
Abstract :The modern sea battlefield environment is complex and the detection objects and the combat forms are diverse. At the same time, the multi-platform equipment has network features, with new requirements and challenges, as compared with that in the traditional naval battle model. With the rapid development of the artificial intelligence technology, the intelligent warfare is beginning to emerge. This paper introduces the concept and the connotation of the intelligent warfare with the application of the artificial intelligence in future naval battles, and analyzes the basic style of the artificial intelligence being integrated into the combat. The future characteristics and laws of the intelligent naval warfare pattern are introduced and the bottlenecks and the challenges faced by the intelligent naval warfare are systematically summarized. Finally, some measures and suggestions for adapting to the future intelligent naval warfare are discussed.
Key words :
artificial intelligence
intelligent naval battle
networked collaboration
intelligent detection
收稿日期: 2019-05-20
基金资助: 国家自然科学基金项目(61871391,U1633122,61871392,61531020);中国科协“青年人才托举工程”专项(YESS20160115)
通讯作者:
陈小龙(通信作者),副教授,研究方向为雷达信号处理、海上目标探测等,电子信箱:cxlcxl1209@163.com
E-mail: cxlcxl1209@163.com
作者简介 : 张海,副教授,研究方向为雷达信号处理,雷达目标特性等,电子信箱:13792500311@139.com
引用本文:
张海, 陈小龙, 张财生, 黄勇. 人工智能时代智能化海战模式[J]. 科技导报, 2019, 37(12): 86-91.
ZHANG Hai, CHEN Xiaolong, ZHANG Caisheng, HUANG Yong. Future intelligent naval warfare pattern: Artificial intelligence+. Science & Technology Review, 2019, 37(12): 86-91.
链接本文:
http://www.kjdb.org/CN/10.3981/j.issn.1000-7857.2019.12.015 或 http://www.kjdb.org/CN/Y2019/V37/I12/86
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