超级蜂群与人机协同：美海军MATes项目分析

引言:在智能化战争背景下，充分发挥无人系统优势，实现有人与无人系统的高效协同，对于提升作战效能至关重要。然而，受限于当前人工智能技术水平，无人系统的自主决策和人机协作能力都面临诸多挑战和不足。针对这一现实，美军MATes(Manned and Autonomous Teams)项目，旨在培育出新型协作模式，实现人机融合，构建高度智能化的未来战场生态。

(一)项目概述

MATes项目是“Super Swarm”(超级蜂群)计划的子项目，旨在开发出能与有人系统无缝协作的自主机器人技术和协作自主行为。传统上，自主系统的运用要么与有人操作彻底隔离，要么在与有人装备协同作业时需大量人工监督，从而削弱了使用自主系统的优势。MATes项目则意在打破这一瓶颈，实现人机真正无缝融合，使自主系统能够根据人员状态、行为意图、任务目标和对手威胁状况，进行实时适应性优化并以可预测、可信赖的方式开展协同作战。

MATes项目通过监测人类或有人系统队友的状态、行为、任务以及敌方威胁状态，以可预测、可沟通和可信赖的方式采取行动，从而优化自主系统的性能，并与人类/有人系统队友和作战目标保持协调。这种协同作战模式不仅可以充分发挥无人平台的优势，还弥补了其在决策和指挥方面的不足。MATes项目开发直观的人机交互界面，使操作员能够专注于更高层次的决策任务。通过管理大量自主系统来支持有人操作，MATes项目大大提高了作战效率和响应速度。

(二)特点分析

关于Super Swarm及其各个子项目，美军公开的资料极少，但与无人蜂群及人机协同相关的项目构成了一个庞大的项目群。从MATes项目的公开信息出发，结合这个项目群的发展背景，可对该项目给出如下分析。

复杂作战环境对人机协作的需求

未来战场环境将呈现多域交织、高度动态的态势。无论是火力打击还是情报侦察，都将涉及各种有人无人装备的混合部署和联合行动。但目前主导的“人在环路”传统人机协作模式存在明显缺陷：即人机交互较为被动、人工决策压力过重、自动化程度和快速响应能力不足等。MATes项目提出的人机无缝融合的理念正契合这一需求。该系统赋予无人系统更强的自主权，使其能够主动感知环境、分析决策并采取行动，从而大幅减轻人员认知压力。人员则从复杂的控制中解放出来，专注于关键决策和总体指挥。这种模式将使作战效率和节奏得到极大提升。

支撑大规模无人集群编队运用

未来战争离不开大规模无人装备的部署，合理管控无人集群编队将成为重中之重。“超级蜂群”项目的关键是如何控制蜂群，尤其是上万架或更多数量的具有极高控制自主性的无人机集群。作为其支撑项目，MATes项目将智能体的人工心智理论(artificial theory of mind)作为重要研究内容，群体中各无人元素不仅能够洞察和响应人员意图，还会根据同伴状态主动调整自身行为。人员只需给出整体目标和策略，便可实现对庞大无人集群的集中指挥。基于分布式框架和群体智能，MATes协作模式可能成为管控大规模无人平台的有效途径。

培育人机协同作战理念与能力

要真正实现人机智能融合、人机一体作战，就需要让机器最大程度地“理解”人类行为意图，并在此基础上与人机协同行动。MATes项目的人工心智理论(artificial theory of mind)赋予智能体对人类行为的感知、理解和预测能力，以及基于此形成相应决策和反应的能力。这一方向不是简单的感知和响应，而是一种深度机理，洞察人的内在意图，并触发智能体针对性的行动与推理。当这种沟通与协作能力达到高度发展时，智能机器就不再只是单纯的工具，而是人类值得托付与信赖的“战友”。

(三)主要挑战

要实现其目标，MATes项目所面临的问题错综复杂，粗略估计其挑战主要有：

机上人工智能的设计

MATes项目面临的一个重大挑战是机上人工智能的设计。当无人机检测到新的目标威胁时，它需要能够预测并应对潜在的威胁，这要求人工智能系统具备高度的智能和自适应性。

人机意图理解交互

无论是有人系统向无人系统下达指令，还是无人系统向有人系统报告情况，二者之间都需要充分理解对方的行为意图和状态，实现信息对接。MATes项目计划研究一种人工心智理论，使无人系统能够感知有人队友的行为状态，并推导出预期的未来状态和对状态变化的潜在反应。如何构建精准高效的人机意图理解模型，是一大技术难题。

多域环境感知与控制

MATes系统需要驱动大量无人系统进行陆海空天电等多域协同作战。这就要求系统实现无人装备在不同领域环境下的精确感知与控制，需要融合不同传感器数据并进行智能决策。与此同时，要确保不同无人装备之间、以及无人装备与有人平台之间的协同一致性。

大规模系统管控

MATes项目最终目标是实现对数百甚至数千个无人系统的集中管控，这对通信链路和决策系统的承载能力是一大考验。如何构建集中高效、分布鲁棒的管控体系，确保海量实时数据能够得到快速处理，成为攻克的另一重大难题。

(四)总结与展望

MATes项目致力于开发自主机器人技术以及协同自主行为，以实现与有人作战单元无缝协同操作。在最近两个财年，该项目持续探索自主性、感知和指挥与控制概念，以及在多域作战中的协同操作，以及研究人工心智理论，以便无人系统能够更好地理解和预测有人队友的行为。在2024财年，MATes项目计划启动对其他蓝、红、白色有人和无人代理的人工心智理论研究，这将使无人系统能够预测/预期这些代理的意图和未来状态。(北京蓝德信息科技有限公司)