人机融合智能是一种由人、机、环境系统相互作用而产生的新型智能形式，它既不同于人的智能也不同于人工智能，是一种物理与生物相结合的新一代智能科学体系。人机融合智能之所以与人的智慧、人工智能不同，具体表现在三个方面：首先是在智能输入端，它是把设备传感器客观采集的数据与人主观感知到的信息／知识结合起来，形成一种新的输入方式；其次是在智能的数据／信息中间处理过程，机器数据计算与人的信息认知融合起来，构建起一种独特的理解途径；最后是在智能输出端，它把机器运算结果与人的价值决策相互匹配，形成概率化与规则化有机协调的优化判断。

2018年，人机融合智能技术呈现一多分有的态势，既关涉个人也与“群体”智能有关，这里的人不仅包括个人还包括众人，机不但包括机器装备还涉及机制机理，除此之外，还关联自然和社会环境、真实和虚拟环境等。着重解决上述人机融合过程中产生的智能问题。

一、人机融合智能技术的逐步深入，发展人机编队提升地面部队作战力量

2018年4月25日，美国战略与预算评估中心发布《未来地面部队人机编队》报告，报告主要从以下四个方面进行阐述：发展未来地面部队人机编队的主要推动因素、可使未来地面部队在战争中获得竞争优势的三大人机编队形式、发展未来人机编队面临的主要挑战、以及通过人机编队提高未来地面部队作战效能的战略。

（一）发展未来地面部队人机编队的主要推动因素

1、地缘政治。随着中国和俄罗斯军事能力的发展和现代化进程，地面部队军事作战的特点也将发生演变。因此，备战大规模地面作战对于西方国家地面部队而言势在必行。

2、人员结构。机器人和智能机器将对全球就业环境产生巨大变化。新技术可使目前众多需要士兵执行的任务实现自动化，从而推动新型军事人员模式的制定以及新型地面力量结构的规划。

3、明确机器人、AI和增强技术的破坏性效应。地面部队在采用这些技术前应考虑其双重影响。

4、增强的能力因素。将人员与机器人和AI能力组成编队可增强国家军事实力，提升个人和团队效能，同时可减少对人员造成的威胁；机器人和AI可实现新型作战概念；地面部队在未来作战中可优先使用机器人。

（二）未来人机编队的三种主要形式

报告认为，同时发展三个领域可实现项目交互并极大地提高未来地面部队的可部署性、杀伤性和可持续性。

1、人机器人编队。该领域致力于人机合作伙伴关系以及了解人如何与机器合作伙伴进行互动，旨在研发监视、可分派给大型机器人编队任务以及与机器人编队互动的能力。

2、人与AI编队。人与AI的组合可主要应用于战略和作战规划以及分析未来活动。这需要开展既与人机器人编队相关却又与之不同的专门分析研究。

3、人员增强。人机编队模式旨在利用机械的、可穿戴和可植入的能力来增强人员现有能力。

（三）未来人机地面部队面临的挑战

1、人机编队的战略挑战。机器人和先进AI的使用可降低发动战争的门槛，破坏战略稳定性；未来人机编队将对战略发展和实施构成挑战；作战中机器人的杀伤性行动该由谁承担责任；人员增强技术的应用对军民关系的影响。

2、地面部队各机构的挑战。该方面的挑战包括机构文化、作战概念、网络和信息安全、人员与教育和训练、成本、采办官僚主义作风等。

3、战术层面的挑战。该方面的挑战包括认知负担、知情同意、人的尊严、以及信任。

（四）未来地面部队人机编队发展战略

1、五年战略。开展研究、实验和规划工作，制定更长期的目标和对资源进行优先排序。监视方面，地面部队应开展相关项目，旨在监视机器人、AI、大数据分析和人员增强等发展情况；设计方面，地面部队现代化规划人员也必须着手设计下一代人机编队；试验方面，地面部队必须开展试验。

2、中期战略（至2030年）。未来10年，地面部队需对以下方面作出决策：地面部队的组织结构和规模；如何平衡作战和非作战力量；如何使训练和教育体系适应全新的人机器人编队结构；如何正确使用具有杀伤能力的自主系统和AI系统。投入：地面部队将根据以上决策进行投入。发展人机编队需要地面部队对大学和大型公司的研究部门在机器人和人工智能方面的研发能力进行投入；对人员的教育和训练进行投入，为更加一体化的人机编队提供支持。形成能力：对专业军事教育进行调整以纳入更加技术导向型学科，使所有领导者具备更强的技术和数字知识能力。

二、以美国为主的发达国家高度重视中国在人机融合领域的研究

（一）人工融合技术用于寻找隐藏的核导弹

2018年6月，DefenseOne、VentureBeat等多个网站报道，美国军方正在加大对一项秘密研究的投入，旨在利用人工智能辅助预测携带核弹头的导弹发射，并能跟踪和瞄准朝鲜和其他国家的移动发射装置。

该项目目前处于机密计划中，探索开发有人工智能驱动的系统，旨在更好控制美国免受潜在的核导弹袭击。特朗普提议在2018年增加3倍以上的资金，其中仅仅一项人工智能驱动导弹的项目预算就高达8300万美元。这标志着人工智能技术标志着人工智能驱动反导系统的研究越来越受到关注。

人机融合智能是强人工智能，它既包括人工智能的技术研究，也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。如果这项研究取得成功，这种计算机系统将能够自我思考，用超出人类能力的速度和准确度搜寻包括卫星图像在内的大量数据，以寻找导弹发射准备的迹象。

虽然该项目一直保密，但军方已明确的表示出其对人工智能的兴趣。例如，五角大楼曾透露，它正在利用人工智能识别其无人机计划所收集的视频中的物体，这是2017年发起的一项名为“Maven项目”的公开宣传活动的一部分。

（2）人机融合技术在识别导弹阵地中的应用

2017年10月，美国密苏里大学地理空间智能化研究中心在美国《应用遥感期刊》（影响因子1.107）上发表了《基于深度卷积神经网络的快速大面积搜索检测中国地空导弹阵地》的论文。论文批露，该研究团队采用深度卷积神经网络（DCNN）算法，对我国东南沿海8.8万平方公里光学遥感图像中的地空导弹阵地进行检测，判读准确率达到90%，所需的时间降为42分钟，而人工判读消耗时间为60小时，判读效率提高了81倍。

（3）外媒称中国希望最终达到“人与机器融合的程度”

人机融合智能研究的对象是物理和生理混合的复杂系统，是广义上的“群体”智能，包括人、机和环境。人类理解世界是通过认知，所以人能在相关表面上看上去无关的东西，但是机器却做不到。人具有跨领域结合的能力，但是机器却做不到。人具有跨领域结合的能力，而机器却没有。建立人和机器之间的双向交互关系，是实现真正智能的突破口。

2018年10月11日，美国“防务一号”网站发表刊文表示美国军方高级情报员越来越担心中国在人工智能等“提升人类效率”方面的研究。美国国防情报局（DIA）局长罗伯特•阿什利(RobertAshley)在举行的美国陆军协会(Association of the U.S. Army)年度会议上表示，“人机融合”是颠覆性技术的一个“关键领域”，将会影响美国的国家安全。他认为“中国在研究神经网络和人工智能方面所作的努力是一个分阶段的过程，希望最终达到‘人与机器的融合’的程度。”

美国新安全研究中心(Center for a New American Security)技术与国家安全项目研究员艾尔莎•卡尼亚(Elsa Kania)表示，中国*正在资助有关人机融合的学术研究。

图1：艾尔莎•卡尼亚在2018年度“疯狂科学家”（Mad Scientist）大会上发表演讲，提到中国军队的“人机融合”

图2 外媒报道军民融合

艾尔莎•卡尼亚在一封电子邮件中写道：“中国军方正努力在未来的军事决策中整合并利用人工与机器各自的优势。在脑科学的研究中，中国人民解放军军事科学院一直专注于推进‘军民融合’，其中包括研究‘提高人类的战场感知能力和决策能力’等多个方向。”她认为，在一定程度上，中国在人工智能方面正努力赶上美国，美国在探索认知神经科学在军事应用方面所做的努力受到中国的关注，而中国军事专家在紧跟（美国）在此领域发展的步伐。

三、DARPA：人类正走在与机器变成共生联盟的道路上

1960年，富有远见的心理学家和计算机先驱JCR Licklider发出预言：“用不了多久，人类大脑和计算机将紧密地耦合在一起，这将带来人类大脑前所未有的思考模式，以及与当前截然不同的信息处理方式”。2017年DARPA局长提出：人机融合之路已经开启，但人类似乎还没有做好准备。DARPA推出了一系列与人工智能算法相关的项目，涉及机器学习等基础技术领域，也注重利用人工智能算法提升分布式作战、人机融合、辅助指挥决策等相关能力。

（一）DARPA“班组X”项目助单兵获“超人”战场感知能力

2018年2月，DARPA正在开展“班组X核心技术”和“班组X实验”两个项目，谋求为士兵配备新的前沿技术装备。该项目经理菲利普·罗特中校表示，这两个项目旨在研发和集成无人机、无人地面车辆、先进传感器和机器学习等新技术，使之成为班组的外延力量。

对于“班组X核心技术”项目，DARPA已向工业部门授出8份第二阶段合同，用于研发精确交战、非动能交战、班组感知及班组自主性等4个领域的新系统，并且经过实验，该系统从海军陆战队获得了技术和作战上的积极反馈。在班组感知上，合同商演示验证了在更远距离内探测和跟踪无人机的能力。在班组自主性上，一部地面机器人同一组海军陆战队队员一起行进了约25英里。

对于“班组X实验”项目，“班组X核心技术”将融入“班组X实验”项目。DARPA已授予洛克希德·马丁公司和BAE系统公司合同，旨在将“核心技术”项目的所有四个重点领域整合至一个系统。DARPA计划对这些技术进行实验，验证它们是否能真正提高性能，并计划继续增加技术的复杂度。

2018年11月30日，DARPA称，其“班组X实验”项目第一次测试成功演示验证了扩展和增强小股下车作战单元的态势感知能力。在加利福尼亚Twentynine Palms（海军陆战队空地作战中心）为期一周的系列测试中，美国海军陆战队班组提高了他们同步机动的能力，采用自主空中和地面载具检测来自多个作战域（物理、电磁和网络）的威胁，在班组进入作战场景时提供关键情报。

该项目为陆军、海军部队下车作战单元提供了自主系统。第一阶段将于2019年结束。之后，DARPA将选择最终一个合同商。罗特表示，DARPA希望这个将于2021年结束的项目能够带来可快速投入使用的前沿技术。

（二）DARPA开发“CHESS”项目，利用人机协同来加速检测零日漏洞

2018年4月，为解决扩大和加速漏洞检测能力所面临的挑战，DARPA信息创新办公室（I2O）公布了人机探索软件安全（CHESS）项目。CHESS项目旨在使人与计算机能够协作推理软件工件，开发能够以适合不断增长的复杂软件生态系统的速度和规模发现并解决“零日漏洞”的功能。从基于人力驱动的手动过程转变为基于先进的计算机与人类协作的过程，为更广泛的技术或潜在非技术专家提供机会，以协助检测和修复已知和新出现的威胁。

（三）DARPA计划启动人机共生方面的研究

2018年9月，DARPA在“下一代人工智能（AINEXT）”设想在未来，机器不仅是执行人类编程规则或从数据集中归纳推演的工具。DARPA设想的机器将更多地作为同事。因此，DARPA在人机共生方面的研究和开发确立了与机器合作的目标。以这种方式启用计算系统至关重要，因为传感器，信息和通信系统生成数据的速率已超出人类可以消化吸收、理解和行动的速度。将这些技术融入与作战人员合作的军事系统中，将有助于在复杂、时间紧迫的战场环境中做出更好的决策；能够共同理解大量、不完整和矛盾的信息；并使无人系统能够安全地执行关键任务并具有高度自治。DARPA将其投资重点放在第三次人工智能浪潮上，这种人工智能带来机器的理解和推理。

四、结束语

    人机融合智能研究是智能技术发展到一定程度的产物，它既包括人工智能的技术研究，也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。与很多新兴学科一致，它的历史不长，但发展速度很快。并且可以预期的是，人机融合技术本身离我们设想的智能程度还相去甚远，且自发的将人的智能迁移到机器中去的想法本身实现难度就极大。这是一个很难回避的问题。这些都需要目前的智能科学家作进一步的研究。人机融合智能研究不仅仅要考虑机器技术的高速发展，更要考虑交互主体-人类的思维与认知方式，让机器与人类各司其职，互相促进，这才是人机融合智能研究的前景与趋势。

人工智能为什么没有类似物理学的定理定律出现？据说是因为智能的基本知识和实验经验总结还尚未完成!