中国航展：AI技术与数据驱动未来战场变革与智能应用

11月12日，第十五届中国国际航空航天博览会（简称“中国航展”）在广东珠海拉开帷幕。

在中国航展上，众多新科技展品令人瞩目，随着人工智能在未来战争中的地位越来越重要，航展上很多展示都将人工智能融入军事领域，多家企业展示了令人瞩目的成果。

近年来，AI在图像识别、路径规划、数据处理等领域的进步，使得无人系统的操作更智能化，从侦察、打击到运输等多种功能的无人机纷纷亮相，展现了未来战场的无限可能。

l本次航展上首次亮相的“机器狼”无人作战系统成为一大亮点，该系统能够自动作战，无需人工干预，通过预设程序或远程控制指挥。配备先进传感器和AI技术，“机器狼”能自动识别战场情况和目标，并作出判断。它还具备出色的协同作战能力，可以与其他无人作战平台如无人机和无人战车协同作战，形成一个完整的作战体系。

l无人作战平台在智能化领域的进步尤为突出。以 VT4A1 主战坦克为例，它配备了 FY - 4E “三防” 反应装甲和主动防护模块，这些装置能够有效探测并应对来自前方及侧后的威胁，如反坦克导弹和无人机攻击。VN20 重型步兵战车、VT5 - U 轻型坦克以及 VU - T10 无人车族等装备，不仅保留了强大的武器系统和优秀的越野动性，还在对抗无人机方面进行了专门优化，展现了高度的信息集成化和智能化水平。

l新型多旋翼无人机即使在低能见度条件下也能实现精准的定位，这大大提升了执行任务的效率。同时，诸如彩虹-7这样的高空亚音速无人机，凭借先进的空气动力学设计、隐身技术和控制系统，能够胜任高强度对抗环境下的多种任务，包括侦察、情报收集，以及为远程武器打击提供目标指引等。

在本次航展上，除了展示了在军用领域中各类先进的无人作战平台和无人机系统外，还涌现出了多项将人工智能技术应用于民用航天和交通等领域的创新成果。

l航宇微展示了一套先进的卫星在轨智能处理系统，该系统集成了人工智能等前沿技术，能够在卫星上直接完成遥感数据的处理、信息提取、分析和知识推理等全流程任务，实现卫星遥感数据的在轨实时分析处理。

l小鹏汇天展示的分体式飞行汽车“陆地航母”，采用了先进的AI自动驾驶技术，具备自动航线规划、智能一键返航和全向空中融合感知等功能，展示了AI技术在推动低空经济发展中的核心作用。

l光启技术无人机在控制系统方面，采用了先进的AI自主导航算法。通过深度学习技术，系统能够根据环境实时调整飞行参数，确保在复杂天气条件下依然保持稳定飞行。特别是在集群模式下，多架无人机可以通过AI算法协同配合，形成智能化的作业网络。

l观想科技的AI飞行数据分析系统配备了专业的数据治理工具集，能够对飞行数据进行自动化采集、清洗、标注和加工，快速构建起高质量的多模态数据资产库。

l航景创新展示了多款无人机产品，涵盖森林消防、物资投送、医疗救援等应用场景。以森林消防为例，航景创新的FWA-35长航时复合翼无人机和FWH-1500重载无人机组合，能够智能判断火情并精准投放灭火弹。构建了态势感知远程指挥平台，实现了防灭火人员、无人机、地面装备、任务、数据等全要素信息的可视化展示和集中统一控制。

这些企业通过在数据、算法和算力方面的投入，推动了航空航天产业的智能化发展，展现了AI在该领域的巨大潜力。

数据是AI技术的基石，高质量的数据和有效的数据处理技术是构建高性能AI模型的基础。

高质量的数据是遥感技术的基础，目前遥感数据呈现出高中低分辨率、多光谱、高光谱、SAR、街景及LiDAR激光点云等多源数据共存的情况，卫星遥感数据需要通过特定的工序流程对原材料进行加工，从数据采集、处理到分析应用，每个环节都直接影响最终结果的质量。

数据采集

获取遥感数据的装备主要包括遥感平台和传感器。

一、根据遥感平台的高度，可将遥感技术划分为航天遥感、航空遥感以及地面遥感。

1.航天遥感

以载人飞船、太空站、人造卫星等各种太空飞行器为平台，搭载照相机、多谱段扫描仪、合成孔径雷达等传感器的遥感技术系统。

2.航空遥感

利用飞艇、飞机、气球等平台完成对地观测任务的遥感技术系统。

3.地面遥感

将地物波谱仪或各种传感器安装在船、车、高塔等平台上的遥感技术系统。

二、传感器方面，利用多种传感器（如可见光相机、多光谱相机、红外相机、激光雷达LiDAR等），通过摄影扫描、信息感应、传输和处理等，获取地面和空中的多维度信息，来识别地面物体的性质和运动状态，数据的多样性和全面性有助于更准确地描述和分析目标区域。

数据处理

一、原始数据往往包含噪声和误差，需要进行清洗和校正并标注，以确保数据的准确性和可靠性。这一步骤对于后续的分析和应用至关重要。

1.遥感图像分割

这是基于地理对象进行图像分析的重要步骤。在遥感图像处理中，它通常作为景观变化检测和土地利用/覆盖分类的辅助工具。通过输入卫星遥感影像，遥感图像分割能够自动识别并标注图像中的各种地物，如道路、河流、农田和建筑物等，对每个像素进行精确分类。这一过程不仅提高了图像分析的效率，还为后续的地理信息提取和应用提供了基础。

二、将来自不同传感器的数据进行融合，可以提供更全面、更准确的信息。例如，结合可见光和红外数据可以更有效地识别目标。

数据分析

一、利用深度学习和计算机视觉技术，可以实现目标的自动检测和识别。这对于环境监测、城市规划等领域非常重要。

1.遥感图像的目标检测

通过将深度神经网络应用于遥感图像的目标检测，显著增强了算法对图像纹理的感知能力和对目标变化的适应性，从而大幅提升了检测性能。这种方法特别适用于复杂物体的检测。

二、通过对历史数据的分析，可以识别和预测目标的行为模式，为决策提供支持。

1.遥感变化检测

变化检测通过对同一地区进行多次观测，识别地物或现象的状态变化，实现实时地表变化信息的监测。目前，这项技术已用于环境保护、城市规划和军事侦察等多个领域。

决策支持

一、军事决策支持

1.战场态势感知：通过无人机和卫星获取战场实时数据，进行目标检测和识别，提供战场态势感知。

2.目标定位与打击：结合多源数据，精确定位敌方目标，指导火力打击。

3.战术规划：分析地形、气象等数据，支持战术规划和决策。

二、环境监测与管理

1.气候变化研究：通过长时间序列的遥感数据，研究气候变化趋势，为政策制定提供科学依据。

2.生态监测：监测森林覆盖率、水体污染等，评估生态环境状况，支持环境保护措施。

3.灾害预警：通过遥感数据监测自然灾害的发生和演变，提供预警信息，减少损失。

三、城市规划与管理

1.土地利用分析：分析城市土地利用情况，支持城市规划和管理。

2.交通流量监测：通过遥感数据监测交通流量，优化交通规划，缓解交通拥堵。

3.城市扩展监测：通过多时相数据，监测城市扩展情况，支持城市可持续发展。

四、农业管理与决策

1.作物监测：通过遥感数据监测作物生长状况，评估产量，支持农业生产决策。

2.病虫害监测：通过光谱特征分析，检测作物病虫害情况，及时采取防治措施。

3.灌溉管理：通过遥感数据监测土壤湿度，优化灌溉计划，提高水资源利用效率。

五、灾害应急与救援

1.灾情评估：在自然灾害发生后，快速获取灾区数据，评估灾情严重程度，支持救援决策。

2.救援决策支持：提供灾区地图和关键信息，支持救援队伍的调度和资源配置。

3.灾后重建：通过遥感数据监测灾后恢复情况，支持灾后重建工作，促进灾区恢复和发展。