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无人船正变得越来越“聪明”。两年前，在弗吉尼亚州的詹姆士河，美海军研究局（ONR）被13架无人机组成的可在无人干预下进行威胁监测与反应的无人蜂群“惊掉了下巴”。2016年秋，在切萨皮克湾，ONR对经过软件系统大幅升级的无人艇进行了测试。海军称这次实验为“蜂群2”——更准确地称作“蜂群思维”。
在2014年的测试中，13艘无人艇可将各自传感器获得的数据进行共享并达成“一致作战”。这种看似普通的运行场景对于程序要求极高，如果软件程序不能分辨出两个传感器对同一事物从不同角度获取的信息，那么将像醉酒的人一样会产生“认知”障碍。因此，实现个体获取信息之间的共享，实现协同作战，是无人机蜂群的一项“壮举”。然而，在该测试中无人艇蜂群一旦形成基体认知，每艘船将独立觉得行动。在很多情况下，这种方式是有效的，无人艇有着相同的程序，可以在同样情况下保持行动一致，如蜜蜂蜂群在应对威胁时的集体行动——即“蜂群行为”。但是，蜂群是没有计划性的，如果这些高科技无人艇表现的像儿童足球队——只知道一窝蜂去追球而不守门，将存在很大的隐患。最糟糕的情况就是，所有无人艇只关注去解决所识别的第一个威胁，而忽略其他的危机。
因此，在2014年之后的两年中，罗伯特·布里佐莱拉和他的团队开发了新型软件系统，可使无人艇按照合理计划去分配任务。不同于昆虫的集群行为，他们实现了类似“星际迷航”中的博格集合体的行为，使无人艇制定了行动计划，实现自主分工协作。研究者已经完成验证测试：当面对两艘敌舰时，四艘测试无人艇将侦察发现第一艘的威胁，并安排一艘无人艇进行跟踪，其他三艘仍处于巡逻状态；而当第二艘敌舰出现时，另外一艘无人艇会进行跟踪，剩余两艘继续保持巡逻。而2014年版本的软件系统，四艘无人艇会同时跟踪第一个敌舰目标，因此会遗漏第二艘敌舰。
在某些方面，今年的实验测试看起来要比2014年的更加“保守”。其涉及的无人艇从13艘减少至4艘，且执行了并不引人注目的任务（保护固定港口，而非移动舰船护航）。但在这一小范围内，对于自主行为的深度及复杂应用的意义更为重大。
2016年实验的进展不仅仅是这种无人艇自主规划完成任务的“蜂群思维”能力。新的软件系统包括一个“行为引擎”，允许程序员创造整个复杂行为体系的资源库。2014年的软件系统只允许无人艇实现友船护航和敌舰攻击两种行为。而在2016版的软件系统中实现了四种行为，分别是：指定区域巡逻、敌友舰船区分、追踪和跟踪嫌疑舰船。“行为引擎”可以使软件系统升级并获取新的行为。
此外，软件系统将具有高度定制化和兼容性，可以适配各种不同的舰船，并根据舰船任务定位的不同设定特定的行为指令。这将使不同舰船使用相同的软件模块，大大降低程序设定难度和成本。ONR的“机器人智能感知系统控制体系架构”(CARACas)软件系统已经在超过15款小型舰船中使用，并且部分程序组件已经装载至世界最大的无人艇——“海上猎手”号反潜战持续跟踪无人艇（ACTUV）之中。
2016年实验的第三大进展是自动目标识别。这一直是自主无人平台面临的一大挑战。计算机无法像人一样通过百万年的进化来提升其认知系统水平，即使程序员使用机器学习技术可使软件在海量数据中学习如何识别不同目标，但人工智能算法常常会出现一些低级错误。在复杂海洋环境中，这一问题将被进一步放大。传感器和监测目标均处于不可预知的海浪、雨雾和潮湿空气的环境中，获取的图像通常是失真的。布里佐莱拉的研究团队正在通过其他项目开发自动目标识别算法，最终将用于水面舰船的自动目标识别。
在本次测试中，无人艇设定识别不同类型的“敌人”和“友军”舰船。敌舰将引发“追踪”和“跟踪”行为，以及“攻击”行为，对于友军舰船则会放行。监督无人艇的操作员可以重新设定敌友舰船，并手动指定友军或敌人。
这一级别的自主性与以“捕食者”为代表的第一代无人机形成鲜明对比。第一代无人机需要人类远程操控，“捕食者”无人机的遥控需要高带宽来处理无人机于操控人员之间的反馈数据。而ONR开发的无人艇设计使用尽可能低的带宽进行数据传输和处理。面对网络战威胁愈发突出的形势，无人艇不依赖网络作战的能力显得愈发重要。
2025-05-30 10:56
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