面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展

　　摘要 在人工智能與 “新基建” 推動的技術變革背景下, 面向災害救援、突發(fā)公共事件、應急處理等高危行業(yè), 推進無人平臺的智能化升級, 對保障人民的健康安全, 提升國家應急和治理能力具有重要的意義. 本文對面向反恐、救災、應急等高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展的特點和現(xiàn)狀進行分析, 對基礎理論、關鍵技術、重大裝備和人才培養(yǎng)等 4 個方面的國內外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行總結, 結合我國面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展的現(xiàn)狀、需求和不足, 提出未來基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題, 提出面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設計的建議.

　　陳杰; 方浩; 曾憲琳， 中國科學:信息科學 發(fā)表時間：2021-09-16

　　關鍵詞 高危行業(yè), 無人平臺, 智能化發(fā)展, 人工智能, 對策建議

　　1 前言

　　21 世紀以來, 恐怖襲擊、自然災害、重大疫情等突發(fā)事件頻發(fā), 嚴重威脅著人類的生命與財產(chǎn)安全, 我國面臨著東突恐怖主義的威脅, 也是世界上自然災害最為嚴重的國家之一. 反恐、救災、應急等高危行業(yè)直接關系著人民生命財產(chǎn)安全, 同時這些行業(yè)存在作業(yè)復雜度高、危險系數(shù)高、易造成人員傷害等特點, 利用自主無人系統(tǒng)和人工智能等新技術不斷提升我國反恐、救災、應急等高危行業(yè)的應對能力和安全性, 對國家安全和人民健康具有重要意義.

　　人工智能和無人系統(tǒng)理論和技術近年來快速發(fā)展 [1∼4] , 以無人車、機器人、無人機、無人艇等為代表的智能無人平臺可廣泛應用于災害救援、環(huán)境監(jiān)測、應急物流、應急處理等危險、復雜、惡劣環(huán)境[5∼8] . 無人平臺涉及到自動化、計算機、通信、電子、機械、數(shù)學、管理等多學科的交叉融合[4, 9∼11] , 是人工智能、大數(shù)據(jù)等科技前沿領域的交叉融合發(fā)展的代表性物理載體, 是研究人工智能理論、方法與技術的最佳切入點與重要抓手. 人工智能基礎理論、方法與技術的不斷發(fā)展將極大提高無人平臺的自主化和智能化水平, 促進無人平臺向智能化發(fā)展. 我國年產(chǎn)無人平臺約 300 萬臺, 產(chǎn)值 30 億元. 無人平臺作為人工智能、無人系統(tǒng)與反恐救災等高危行業(yè)結合的重要載體, 在反恐、救災、應急管理等方面具有廣泛市場需求1) , 對國民經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的拉動作用.

　　各個國家都制定了相關的政策來推動面向安全的無人平臺智能化發(fā)展. 日本在 2015 年通過 “機器人新戰(zhàn)略”, 將救災服務智能無人平臺作為重要研究方向之一[12] . 美國在 “2016 機器人發(fā)展路線圖” 中將救災、反恐、排爆等無人平臺作為未來 15 年的重點發(fā)展方向 [13] . 歐洲聯(lián)盟在 “機器人 2020 多年度路線圖”、“地平線 2020” 等計劃中重新設計了機器人產(chǎn)業(yè)整體的研發(fā)方向, 強調開展面向搜救、反恐等高危行業(yè)無人平臺智能化研發(fā)的重要性 [14] . 我國的《人工智能發(fā)展白皮書 (2018 年)》指出: “在反恐反暴領域, 人工智能在打擊恐怖分子、炸彈排除等領域可發(fā)揮重要作用”、“在災后救援領域, 人工智能在高效處置災情、避免人員傷亡方面發(fā)揮關鍵作用”.

　　由于無人平臺智能化在安全領域的重要性, 美國在該領域對我國實施技術和智力封鎖. 2018 年 11 月, 美國商務部工業(yè)和安全局宣布禁止對中國出口 14 類代表性新興技術2) , 其中人工智能、機器人、導航與授時等與智能無人平臺密切相關, 并限制中國公民赴美進行與上述新興技術相關的學術交流、停止招收來自中國相關專業(yè)的學生; 2019 年 12 月, 美國再次禁止出口無人平臺的地圖、軟件、高精度光學感知器件等有關技術; 2020 年 5 月, 美國白宮發(fā)布《暫時禁止部分中國留學生、研究人員入境總統(tǒng)公告》, 企圖對我國相關領域進行智力封鎖. 因此, 從戰(zhàn)略高度建立無人平臺智能化的基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面的發(fā)展戰(zhàn)略, 依靠自身力量, 自主創(chuàng)新、協(xié)同攻關, 解決無人平臺智能化卡脖子難題, 才能使得我國反恐、救災、應急等高危行業(yè)的安全性實現(xiàn)跨越式發(fā)展.

　　2 面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展現(xiàn)狀

　　2.1 發(fā)展現(xiàn)狀

　　國內外積極推進反恐、救災、應急等高危行業(yè)的智能化發(fā)展, 面向高危行業(yè)的無人平臺智能化在基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面都取得了階段性進展.

　　2.1.1 無人平臺智能化的基礎理論

　　在感知理論研究中, 理想環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘、環(huán)境感知已經(jīng)取得了豐富的成果, 近年來的研究重點是復雜、大范圍環(huán)境下多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、小樣本/弱泛化數(shù)據(jù)的智能解析、隱私保護的分布式計算、復雜環(huán)境的主動感知等方面; 在認知理論研究中, 認知計算、環(huán)境建模、故障/災害預測、分布式污染/信息源定位等方面都取得了顯著進展, 近年來的前沿包括可解釋的學習認知理論、考慮對抗欺騙的認知理論、開放/非結構化環(huán)境的精確建模、突發(fā)性事件的智能預測與定位; 決策理論在封閉環(huán)境、簡單場景下的任務分配、路徑規(guī)劃、軌跡生成等方面成果豐富, 研究重點逐步轉移到復雜非結構化的路徑規(guī)劃、基于博弈和優(yōu)化的多目標決策、自組織與自涌現(xiàn)機理、對抗條件下的在線決策等方面; 控制理論研究中, 如魯棒自適應控制、協(xié)同控制與編隊、網(wǎng)絡化控制等方面取得了很多的研究成果, 近年來的研究前沿包括人機協(xié)作控制、協(xié)同優(yōu)化與博弈控制、基于學習的控制、多模態(tài)機器人控制、類腦與仿生控制等.

　　通過學術論文 (截至 2020 年 6 月, 基于 Web of Science 數(shù)據(jù)庫) 計量統(tǒng)計, 美國、中國、日本是論文發(fā)表數(shù)量最多的國家 (如圖 1 所示). 美國在論文數(shù)量、篇均被引頻次、H 指數(shù)上均領先其他國家, 中國論文數(shù)量已躍居世界第二, H 指數(shù)較高, 但篇均被引較低 (如圖 2 所示). 就研究內容而言, 美國研究涉及面廣, 特別在人機交互理論與機器人搜救方法方面較為突出; 中國在無人機的控制理論方面較其他國家更為突出, 其中基于神經(jīng)網(wǎng)絡、軌跡跟蹤、自適應控制的研究成果較多; 日本注重災害、地震等場景下的機器人相關理論研究, 在水下、蛇形、人形機器人的控制理論方面有明顯優(yōu)勢; 德國注重水下機器人、災難管理、人機交互技術領域研究.

　　2.1.2 無人平臺智能化的關鍵技術

　　在感知技術方面, 結構化環(huán)境、理想環(huán)境下的感知技術相對成熟, 在非結構化、干擾條件下, 多傳感器融合技術、跨模態(tài)跨尺度信息配準和融合技術、實時態(tài)勢感知技術、異構無人平臺的安全交互技 術、集群協(xié)同態(tài)勢感知和共享等研究受到重視. 在認知技術方面, 基于自然語言和環(huán)境圖像的認知技術、室內即時定位與建圖 (simultaneous localization and mapping, SLAM) 技術、GPS/超寬帶定位技術、故障/攻擊檢測技術迅猛發(fā)展, 近年來拒止環(huán)境下協(xié)同定位技術、腦機融合認知技術、開放環(huán)境的環(huán)境建模、人機協(xié)同認知技術、分布式的環(huán)境建模與定位技術等方面受到了國內外的重視; 在決策技術方面, 理想條件下的路徑規(guī)劃、軌跡規(guī)劃、導航技術都取得了很多的成果, 近年來的研究難點包括拒止環(huán)境下導航與規(guī)劃技術、多無人平臺自組織技術、高動態(tài)場景下協(xié)同決策與博弈、多無人平臺智能交互技術、沖突消解技術等; 在控制技術方面, 單一任務、確定環(huán)境中的單體平臺控制技術相對成熟, 但不確定環(huán)境下的無人平臺的自主和協(xié)同能力仍然不足, 近年來的熱點包括有人/無人協(xié)作智能控制技術、人機交互控制技術、弱通信條件下自主智能控制技術、仿人控制技術等.

　　通過相關專利 (基于科睿唯安公司 Derwent Innovation 數(shù)據(jù)庫) 計量統(tǒng)計 (如圖 3 和 4 所示), 中國、美國、日本、德國、韓國是高危工作環(huán)境無人平臺相關技術專利的主要申請國家, 占全部專利的 90%, 其中中國科研機構的專利申請數(shù)量自 2012 年起大幅增加, 占專利申請總量的 57%. 就研究內容而言, 中國在無人平臺的技術布局比較廣泛, 在無人機滅火、無線通信模塊、救援機器人、路徑規(guī)劃、無人船技術、地面無人車技術、機械臂/氣動肌腱、機器人伺服控制、焊接機器人、無人機圖像處理、氣體泄漏檢測等領域具有較強技術積累; 美國在無人機、無人車輛、應急救援等相關技術方面的優(yōu)勢明顯, 包括通信技術、定位技術、處理芯片、傳感器技術、多無人機/無人車協(xié)同技術、核反應堆的機械操作技術等方面都具有突出成果; 日本注重機器人救援領域的技術研究, 在圖像/物體識別技術、相機技術、滅火機器人、核反應堆機械操作系統(tǒng)、防爆機器人、工業(yè)機器人、救災爬行機器人等方面的相關技術專利成果較多.

　　2.1.3 無人平臺智能化的重大裝備

　　智能無人平臺裝備研發(fā)方面, 我國對主要的平臺類型均有研制開發(fā), 但裝備研發(fā)水平仍然以跟蹤國外為主, 部分核心部件和核心材料與國外差距較大. 在無人機裝備方面, 多旋翼、固定翼無人機掛載遙感、紅外等多種載荷模塊可實現(xiàn)災區(qū)航拍、安防監(jiān)測、人員搜索等任務, 中小型短近程機型在突發(fā)救援事件取得了一定的成功, 獲得了很好的發(fā)展, 具備災后運輸、投放物資、喊話等救援的潛力. 在地面無人平臺方面, 我國在消防機器人、安防巡邏機器人、煤礦機器人裝備方面都取得了突破. 瑞典在消防機器人裝備方面具有優(yōu)勢, 日本在蛇形救援機器人方面處于領先地位. 在水下無人平臺方面, 我國的工業(yè)級水下搜救機器人研發(fā)進展巨大, 但美國、德國和日本在水下搜救機器人方面仍具有領先優(yōu)勢.

　　2.1.4 無人平臺智能化的人才培養(yǎng)

　　科研院所和高校是面向高危行業(yè)的無人平臺相關領域的專業(yè)人才的主要培養(yǎng)機構, 也是相關技術研究中主要的專利權人及論文發(fā)表機構, 如圖 5 和 6 所示. 國際學術組織及各國政府也積極開展相關的學術競賽活動, 助力人才培養(yǎng)工作. 例如全國機器人大賽中, 就有排爆救援機器人、全地形機器人、水中機器人模擬管道漏油點檢測等比賽項目, 美國國防高級研究計劃局舉辦的 “地表之下挑戰(zhàn)賽” 中有救援機器人和無人機系統(tǒng)等相關項目.

　　在人才的配置和引進方面, 中國人工智能人才主要集中在應用領域, 而美國人工智能人才主要集中在基礎領域和技術領域. 同時, 我國科技公司對人才的吸引力強勁, 核心科技公司、創(chuàng)業(yè)公司都吸引了大量無人平臺智能化人才. 相對美國高校, 我國高校和研究所對智能化人才的吸引力稍低, 截至 2016 年年底, 中國有 10.7% 的人工智能領域從業(yè)者曾在高校或研究所工作過, 低于美國的 26.7%. 從人才的組成上來看, 我國的無人平臺智能化相關人才對比國外具有年輕化的特點, 例如中國人工智能人才在 28∼37 歲年齡段的占總數(shù)的 50% 以上, 而 48 歲及以上的資深人工智能人才占比較少, 只有 3.7%.

　　2.2 存在的問題

　　對照現(xiàn)實需求和更好的標準, 我國面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展在基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)方面仍然存在一些問題.

　　在基礎理論方面, 我國的研究方向仍然主要是追蹤國外研究, 對一些前沿的科學問題研究投入較少, 尤其是開放環(huán)境、非結構化環(huán)境、集群無人平臺的相關理論研究仍然不足. 基礎研究隊伍體量大,但同質化現(xiàn)象嚴重, 高影響力的研究數(shù)量和水平與國外差距明顯, 凝練和解決科學問題能力不足.

　　在關鍵技術方面, 在開放動態(tài)環(huán)境下的單體平臺智能化技術、多無人平臺協(xié)同技術方面仍存在不足, 尤其是多平臺的安全與可信協(xié)同方面涉及較少. 在單體平臺智能化方面, 缺乏針對開放動態(tài)環(huán)境的平臺控制技術的通用性與泛化研究, 導致無人平臺在實際場景中缺乏安全性保障, 整體可靠性不高. 在多無人平臺協(xié)同層面, 缺乏群體智能涌現(xiàn)與智能決策方面的技術儲備, 系統(tǒng)整體尚處于硬件堆疊與協(xié)調階段, 未能發(fā)揮出多無人平臺的群體性優(yōu)勢. 從專利申請情況看, 我國專利數(shù)量大, 但國際化率偏低, 我國在無人平臺核心技術方面仍缺乏國際影響力.

　　在重大裝備方面, 我國的總體技術和研發(fā)能力已達到或接近國際先進水平, 但在一些關鍵部件和某些材料的研究方面還有很大差距, 如高端精密減速器、伺服電機、控制器主要依靠日本和歐洲進口. 我國裝備的標準體系、評估體系、操作規(guī)范缺乏統(tǒng)一標準, 導致產(chǎn)品間的兼容性、系統(tǒng)間的協(xié)調配合存在阻礙, 需要進一步完善. 國產(chǎn)裝備的市場成熟度有待完善, 企業(yè) “小、散、弱” 問題突出, 依靠政府補貼、項目扶持的模式進行特種無人機/機器人的推廣不可持續(xù), 需充分挖掘包括搜救等在內的公共管理等領域的需求.

　　在人才培養(yǎng)方面, 無人平臺的研發(fā)涉及專業(yè)面廣, 需要機械、電氣、控制、車輛、通信、數(shù)學、人工智能等多個專業(yè)的人才支持. 智能無人平臺的維護和使用專業(yè)性更高, 現(xiàn)場調試與維護人才缺失, 相應的配套專業(yè)培訓仍然不足. 人才培養(yǎng)國際化、理論結合實踐的培養(yǎng)體系不夠完整, 國際交流在一定程度上受到某些國家限制, 具有較高國際話語權的高層次人才數(shù)量還無法與歐美國家相抗衡.

　　3 無人平臺的智能化發(fā)展架構

　　隨著人工智能理論和技術的發(fā)展、5G 通信網(wǎng)絡的建設, 面向反恐、救災等高危行業(yè)的無人平臺的智能化研究有了新內容, 在理論、技術、應用等方面都獲得了明顯的延伸與拓展. 無人平臺的智能化發(fā)展主要從基礎研究、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等 4 個層面展開 (如圖 7 所示), 各個層面互相支撐、交叉融合, 共同提升無人平臺的智能化水平.

　　基礎理論研究層面包括無人平臺的感知理論、認知理論、決策理論和控制理論. 無人平臺感知理論中的智能化內容包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、小樣本/弱泛化數(shù)據(jù)的智能解析、隱私保護的分布式學習算法、復雜環(huán)境的主動感知理論. 無人平臺認知理論中的智能化內容包括可解釋的學習認知理論、對抗欺騙下的認知理論、開放/非結構化環(huán)境的建模、突發(fā)性事件的智能化預測與定位. 無人平臺決策理論中的智能化內容包括復雜/非結構化的路徑規(guī)劃、基于博弈和優(yōu)化的分布式多目標決策、多無人平臺的自組織與智能涌現(xiàn)機理、對抗條件下的在線決策. 無人平臺控制理論中的智能化內容包括人機協(xié)作的混合增強智能控制、協(xié)同優(yōu)化與博弈控制、基于學習的控制、多模態(tài)機器人控制、類腦與仿生控制.

　　關鍵技術研究層面包括無人平臺的感知技術、認知技術、決策技術和控制技術. 無人平臺感知技術中的智能化內容包括多傳感器信息融合技術、跨模態(tài)跨尺度信息配準和融合技術、異構無人平臺的安全交互技術、集群協(xié)同態(tài)勢感知和共享技術. 無人平臺認知技術中的智能化內容包括拒止環(huán)境下協(xié)同定位技術、開放環(huán)境的環(huán)境建模、人機協(xié)同的環(huán)境認知技術、分布式的環(huán)境建模與定位技術. 無人平臺決策技術中的智能化內容包括拒止環(huán)境下導航與規(guī)劃技術、多無人平臺自組織技術、協(xié)同決策與博弈技術、多無人平臺的沖突消解技術、多無人平臺的智能交互技術. 無人平臺控制技術中的智能化內容包括有人/無人協(xié)作智能控制技術、人機交互控制技術、弱通信條件下自主智能控制技術、仿人平臺控制技術

　　重大裝備層面的智能化包括研發(fā)智能化的空中無人平臺、地面無人平臺和水中無人平臺. 空中無人平臺的智能化裝備包括安防空中無人平臺、巡檢空中無人平臺、搜救空中無人平臺. 地面無人平臺的智能化裝備包括反恐/巡邏/消防無人平臺、仿生特種無人平臺、油罐清洗無人平臺、救援無人平臺. 水中無人平臺的智能化裝備包括水面救援/巡邏無人平臺、水下巡檢/搜救無人平臺.

　　人才培養(yǎng)層面包括無人平臺智能化發(fā)展相關的人才教育、人才培訓、人才引進和配置. 人才教育方面包括無人平臺智能化所需要的相關學科的建設 (自動化、電氣、數(shù)學、機械、車輛、人工智能等), 借助國外智力和教育資源聯(lián)合培養(yǎng)人才, 充分利用和培養(yǎng)高校、研究院、企業(yè)的博士后人才, 通過設立科研計劃、舉辦國際競賽和會議培養(yǎng)人才. 人才培訓方面包括針對學生和企業(yè)人才的短期的理論培訓、技術研發(fā)培訓、針對客戶的專題培訓等, 通過定期培訓提高智能化無人平臺的研發(fā)和使用能力. 人才引進方面包括重視中青年人才的層次化人才引進政策, 建立避免同質化的、因地制宜的區(qū)域人才引進計劃, 建立完善的國際人才服務政策. 人才配置方面包括制定有序、開放的產(chǎn)學研人才交流體制, 建立區(qū)域協(xié)調發(fā)展的人才流動制度, 建立注重知識產(chǎn)權和市場規(guī)律的人才激勵保障機制.

　　4 科學問題、關鍵技術、裝備需求與人才培養(yǎng)

　　結合我國面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展的現(xiàn)狀、需求和不足, 提出基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題.

　　4.1 科學問題

　　無人平臺智能化的研究可以從單體無人平臺、集群無人平臺、群組無人平臺 3 個角度切入, 對智能無人平臺進行系統(tǒng)、深入的研究, 突破當前無人平臺系統(tǒng)面臨的脆弱性、不可預見性、弱可解釋性等瓶頸問題. 其中, 單體無人平臺是無人平臺智能化研究的基本單元; 集群無人平臺由多個相互作用的單體無人平臺組成, 可以完成單個無人平臺不能完成的復雜任務; 群組無人平臺是由多個交互博弈的集群無人平臺組成的, 是集群無人平臺發(fā)展的更高層次架構. 它們間的關系如圖 8 所示.

　　4.1.1 單體無人平臺

　　(1) 無人平臺的類人主動感知. 研究無人系統(tǒng)單體環(huán)境感知模型, 建立復雜環(huán)境量化及語義描述, 建立多模態(tài)認知融合策略, 構建交互感知大數(shù)據(jù), 探索智能無人系統(tǒng)單體類人主動感知機理.

　　(2) 時序邏輯驅動的多任務調度理論. 研究時序邏輯驅動的多任務調度理論, 結合邏輯和統(tǒng)計學習建立滿足時序邏輯約束的多任務調度理論, 擴展無人平臺執(zhí)行實際任務的能力, 實現(xiàn)滿足安全性的無人平臺自主任務調度.

　　(3) 面向非結構化環(huán)境的感知增強理論. 研究面向非結構化環(huán)境的多模態(tài)數(shù)據(jù)感知模型, 建立復雜遮擋環(huán)境的多傳感器感知方法, 提高機器人對實際高危環(huán)境的適應性, 實現(xiàn)環(huán)境精準感知與有效決策輔助.

　　4.1.2 集群無人平臺

　　(1) 信息不完備條件下的深度協(xié)同感知與認知. 研究基于分布式邊緣計算的特征提取與融合, 實現(xiàn)具有在線自學習能力的深度協(xié)同感知; 研究場景語義的智能提取方法, 設計態(tài)勢時空表征新模式, 實現(xiàn)分布式意圖理解與態(tài)勢感知的全局一致.

　　(2) 智能涌現(xiàn)生成的自組織機制. 研究集群協(xié)同所蘊含的交互規(guī)則和激勵機制, 建立分層次、多尺度的智能解析理論, 揭示群體智能涌現(xiàn)機理; 剖析群體智能與單體交互之間的可計算、可解析和可表達的映射關系, 建立群體智能涌現(xiàn)的自組織機制.

　　(3) 基于區(qū)塊鏈的集群無人平臺系統(tǒng)理論. 研究以區(qū)塊鏈為核心的集群無人平臺新型網(wǎng)絡結構、自主可控的核心密碼技術、數(shù)據(jù)可信傳輸與存儲、任務合約與共識、發(fā)行與分配機制等關鍵技術, 建立無人平臺跨區(qū)域、跨網(wǎng)絡、跨系統(tǒng)的集群化裝備互聯(lián)互通與任務分布協(xié)同的信用體系, 保證重大任務的網(wǎng)絡協(xié)同過程、可靠運行過程、安全防護過程的數(shù)據(jù)一致性和可信性.

　　4.1.3 群組無人平臺

　　(1) 跨層級群組的結構與功能耦合分析. 研究集群無人平臺子系統(tǒng)內部與子系統(tǒng)間的耦合模型, 探析異構中心性、社團性等結構性特征; 構建群組系統(tǒng)中高維度多元化數(shù)據(jù)融合模型, 實現(xiàn)結構性與功能性定量分析.

　　(2) 異構異屬的群組動態(tài)博弈與交互演進規(guī)律. 研究集群無人平臺子系統(tǒng)之間博弈演進規(guī)律, 探究不同層級系統(tǒng)動態(tài)性及動力學規(guī)律; 探索群體之間依賴與制約關系, 解析智能群組系統(tǒng)智能形成與動態(tài)演進.

　　4.2 關鍵技術

　　隨著無人平臺應用場景的擴大, 關鍵核心技術也需要人工智能、新的基礎設施相結合實現(xiàn)引領式發(fā)展. 推進無人平臺向智能化發(fā)展, 需要關注和解決以下關鍵技術.

　　4.2.1 單體無人平臺

　　(1) 無人車平臺. 結合人工智能技術, 研究具有驅動傳動鏈短、高效、緊湊等突出優(yōu)點的分布式驅動技術、無人車平臺底盤全線控技術和人在回路遙控技術. 充分發(fā)揮輪胎附著力, 提高橋間、輪間驅動力分配靈活性, 增強復雜地形環(huán)境下的適應性, 大幅提高無人車輛的綜合性能.

　　(2) 無人機平臺. 研究測控鏈路技術、飛行態(tài)勢智能感知技術、導航定位與規(guī)劃技術、飛行控制律設計與重構技術、智能自主行為決策技術以及飛行安全管理技術, 實現(xiàn)無人機平臺大小靈活、續(xù)航時間長、過載大、飛行速度與空域范圍廣等目標.

　　(3) 無人平臺自主行為知識發(fā)育. 研究能夠自組織、自適應的任務行為知識圖譜, 建立自主行為評價體系, 建立兼具表征能力、推理能力、決策能力的可解釋知識學習發(fā)育方法.

　　(4) 無人平臺單體共融安全交互. 建立無人系統(tǒng)單體交互安全行為模型, 構造自主交互安全評價方法; 探索無人系統(tǒng)單體人 – 機 – 環(huán)交互態(tài)勢預測方法與控制策略, 突破無人系統(tǒng)單體交互本質安全的瓶頸問題.

　　4.2.2 集群無人平臺

　　(1) 地面無人平臺協(xié)同的多模態(tài)感知技術. 研究特征學習與分布式環(huán)境建模技術, 解決惡劣環(huán)境下無人平臺感知交互能力受限影響任務執(zhí)行的問題, 實現(xiàn)大范圍、多障礙環(huán)境的協(xié)同感知能力.

　　(2) 云、端融合的多地面無人平臺指揮技術. 打破傳統(tǒng)協(xié)同控制體系, 構建云平臺與本機結合的多平臺指揮控制系統(tǒng), 實現(xiàn)大范圍、多個體、復雜任務的協(xié)同指揮能力, 提供多平臺智能涌現(xiàn)與群體決策的途徑.

　　(3) 動態(tài)不確定環(huán)境下的自適應協(xié)同控制. 研究非合作行為與網(wǎng)絡拓撲的耦合關系, 設計具有自愈合、自診斷能力的分布式協(xié)同控制律, 實現(xiàn)不確定環(huán)境下的自適應協(xié)同控制; 研究人機協(xié)作深度融合框架, 探索人機多模態(tài)交互規(guī)律, 完善人類意圖的形式化描述方法, 提高應對突發(fā)事件的人機智能協(xié)同能力.

　　4.2.3 群組無人平臺

　　(1) 環(huán)境交互的智能群組自適應與最優(yōu)控制. 研究分析群組系統(tǒng)結構性可控機理, 探索群組系統(tǒng)功能性最優(yōu)設計; 形成跨層次不同維度自適應與最優(yōu)控制策略, 實現(xiàn)群組系統(tǒng)自適應調節(jié)與控制.

　　(2) 基于區(qū)塊鏈的可信互聯(lián)與信息交互技術. 研究區(qū)塊鏈中共識機制、加密算法等技術, 優(yōu)化無人平臺間信息驗證與交互, 實現(xiàn)集群無人平臺交互網(wǎng)絡的優(yōu)化與信息處理效率的提升.

　　4.3 裝備需求

　　近年來, 無人裝備相關的平臺技術、傳感器技術、指揮控制技術、通訊技術等各項技術均有較大進展. 這些技術的進步令新型無人裝備不斷涌現(xiàn), 各種無人裝備的性能迅速提高. 然而, 很多高危行業(yè)的危險作業(yè)仍需人工來完成, 隨著一系列重大安全生產(chǎn)事故的頻發(fā), 特種、危險作業(yè)環(huán)境急需替代人工, 實現(xiàn)高效、安全、智能作業(yè). 各種各樣的無人裝備已經(jīng)開始在探測、排雷、排爆以及特殊環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸?shù)壤щy度較大的急險任務中嶄露頭角, 是未來無人裝備的重要方向.

　　為實現(xiàn)面向安全的無人平臺智能化應用, 提出以下需要重點研發(fā)的裝備.

　　4.3.1 移動救援智能地面醫(yī)療平臺

　　針對自然災害和社會應急場景, 提升移動救援隊的 “智能” 與 “協(xié)同” 能力, 集成智能無人診療、遠程治療、無人檢測與消毒、無人調配物資等能力, 建立移動靈活、快速反應、安全可靠的 “智能移動醫(yī)療平臺”, 完成 “人工智能 + 移動救援” 深度融合, 提升移動救援隊的智能化和無人化程度.

　　4.3.2 掃雷排爆無人平臺

　　針對戰(zhàn)場和邊境地區(qū)掃雷排爆等惡劣工作環(huán)境, 以提升無人平臺的 “機動性” 和 “可靠性” 為手段, 以減少人員的參與為目的, 集成全地形行駛、全天候智能排爆、無線視頻通訊、無線/有線遙控等能力, 開發(fā)具備高機動、高可靠的掃雷排爆無人平臺, 提升掃雷排爆的智能化水平.

　　4.3.3 水面、水下、特種無人平臺

　　針對水面及水下大尺度、大視野、大空間應用場景, 提升自主作業(yè)和自主規(guī)劃能力, 集成多機器人目標自主探索和識別、目標自主抓取、多機器人協(xié)同規(guī)劃和控制等能力, 建立水面/水下共生的智能無人空間站, 完成機器人布放回收、能源補充、信息交互、任務協(xié)同、環(huán)境評測等重大任務, 為深海資源、科學、軍事等應用提供支撐.

　　4.3.4 空中無人平臺

　　針對災害救援、突發(fā)公共事件、應急處理等高危行業(yè)應用需求, 發(fā)展在高危環(huán)境下具有空中遙感探測、應急運輸、精準投放、協(xié)同作業(yè)等多功能無人機系統(tǒng), 實現(xiàn)高危行業(yè)應用無人機系統(tǒng)有效地融入國家應急救援體系, 提升高危環(huán)境下空中應急處理能力.

　　4.4 人才培養(yǎng)

　　現(xiàn)如今, 智能化無人平臺正在大量涌入軍事及民用領域. 為了適應新的任務要求和發(fā)展形勢, 高素質人才正逐步成為相關領域未來發(fā)展的核心要素.

　　4.4.1 人才培養(yǎng)體系

　　目前我國在人才培養(yǎng)方面仍處于起步階段, 為解決現(xiàn)階段存在的問題, 人才培養(yǎng)體系應逐步向復合型、多層次、國際化、理論結合實踐的方向發(fā)展. “復合型” 是指培養(yǎng)多學科交叉的復合型人才, 通過在機械、電氣、控制、車輛、通信、數(shù)學等傳統(tǒng)專業(yè)開設人工智能雙學位和人工智能方向等, 解決無人平臺維護研發(fā)人員知識儲備不足的問題. “多層次” 是指人才成熟度多層次, 在高層次培養(yǎng)出能夠在無人平臺智能化領域中牽引技術發(fā)展方向的領軍人才, 在中層次創(chuàng)新崗位上培養(yǎng)具有突出學術造詣和技術水平的學術技術帶頭人, 同時在中青年科學家的數(shù)量上具有足夠的人才儲備. “國際化” 是指通過聯(lián)合培養(yǎng)、短期交流、參加國際會議等方式培養(yǎng)人才的國際化思維與理念, 國際化視野與意識, 使人才具備國際學術交流能力, 擴大國際影響力. “理論結合實踐” 是指由傳統(tǒng)的培養(yǎng)主體學校單一化模式轉向產(chǎn)學研的合作模式, 將理論與實踐相結合, 學校與產(chǎn)業(yè)相融合, 企業(yè)逐步成為人才培養(yǎng)新陣地. 1

　　4.4.2 人才培訓

　　隨著人才培養(yǎng)體系的不斷改進, 人才培訓方式也將作出相應的改變, 逐步走向培訓方式多目標化、國際化以及學習實踐一體化. “多目標化” 是指未來將會把人才培訓目標與事業(yè)發(fā)展方向、崗位、科技需求等緊密聯(lián)系起來, 根據(jù)不同培訓目標制定不同的人才培訓方式, 通過職業(yè)教育和在職培訓相結合的方式, 對消防、安防、反恐、救災等領域的在職人員進行技術、維護和管理方面的培訓; “國際化” 是指培養(yǎng)方式的制定將會更加注重國際化培訓, 將引進海內外高質量的教學資源進行國內授課、輔導, 同時提升對國際用戶的培訓能力; “學習實踐一體化” 是指培養(yǎng)方式將趨于校企合作方式, 學生到企業(yè)實習, 企業(yè)捐助研究, 旨在加強人才實踐能力以及學以致用的能力.

　　4.4.3 人才配置

　　在國際人才引進方面, 除了重視高端國際人才的引進, 還要注重中青年人才的大量引進, 保證我國在無人平臺智能化方面有足夠的智力儲備; 同時根據(jù)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點因地制宜地制定引進政策, 避免各地區(qū)同質化競爭; 保障好國際人才的服務政策, 使得國際人才可以迅速適應國內環(huán)境, 為我國提供智力貢獻. 在人才的流動配置方面, 要建立有序、開放的產(chǎn)學研人才交流體制, 使得高校教師可以進入企業(yè)科研一線、企業(yè)專家進入高校從事教學, 打破高校、企業(yè)間人員流動的障礙; 制定各區(qū)域協(xié)調發(fā)展的人才流動制度, 避免區(qū)域間人才惡性競爭; 建立人才知識產(chǎn)權保障和轉化機制, 激勵人才的科研和創(chuàng)業(yè)積極性.

　　5 對策建議

　　為了加快面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展進程, 使我國在反恐、救災、應急等行業(yè)的智能無人平臺水平處于國際領先, 對國家資助機制和相關政策提出如下建議.

　　5.1 發(fā)布相關重大項目, 進行一體化部署

　　建議工業(yè)和信息化部與國家自然科學基金委員會成立聯(lián)合基金, 共同支持面向高危行業(yè)的無人平臺基礎與前沿科學技術問題研究. 建議以智能無人搜索救援隊、無人系統(tǒng)智能醫(yī)院為典型應用場景, 設立自主智能無人平臺的重大專項、重點研發(fā)計劃, 從而提升我國面向高危行業(yè)的智能無人平臺自主研發(fā)能力.

　　5.2 統(tǒng)籌基礎理論與關鍵技術研究, 緊密結合實際需求

　　建立高校、企業(yè)、研究院充分參與的面向高危行業(yè)無人平臺智能化的國際化研討會, 定期討論和交流無人平臺的智能化相關理論與關鍵技術布局, 使基礎理論和關鍵技術的研究與實際需求充分結合, 重點攻關世界前沿的共性科學問題和關鍵技術問題.

　　5.3 制定相關技術標準, 規(guī)范行業(yè)市場

　　整合國家相關部委、企業(yè)、科研院所、高等院校、行業(yè)組織等多方資源, 以市場需求為導向、以龍頭企業(yè)為核心推進智能無人平臺系統(tǒng)的技術標準、信息標準、應用規(guī)范等標準體系的制定, 推進通用標準化建設

　　5.4 加強人才培養(yǎng), 完善教育體系

　　建議教育部牽頭, 加強高危行業(yè)與新一代人工智能等前沿學科交叉融合, 擴大相關方向的研究生招生名額. 將管理人員、操作人員、維護人員作為復合人才重點培養(yǎng), 建立跨領域立體人才培訓體系. 建立實習實訓基地, 將高危行業(yè)無人平臺智能化裝備的新技術、新知識納入相關培訓體系, 對高危行業(yè)從業(yè)人員進行在職培訓.

　　6 結論

　　本文聚焦于災害救援、突發(fā)公共事件、應急處理等高危行業(yè)中的無人平臺的智能化發(fā)展. 首先, 從基礎理論、關鍵技術、重大裝備和人才培養(yǎng)等 4 個方面對無人平臺智能化發(fā)展的國內外現(xiàn)狀、我國的需求和不足進行了分析; 之后, 梳理了無人平臺的智能化發(fā)展架構, 提出了我國在基礎理論、關鍵技術、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題; 最后, 為了加快我國面向高危行業(yè)的無人平臺智能化發(fā)展進程, 對國家資助機制和相關政策提出了建議.