美国海军分析中心（CNA）对俄罗斯人工智能和自主技术领域的发展进行了为期一年的研究工作，并在2021年5月发布了《俄罗斯人工智能与自主技术》研究报告。该报告全面介绍了俄罗斯民用和军用人工智能和自主技术的发展现状，研究了所有相关部门、关键机构和发展趋势。该报告特别探讨了俄罗斯如何将人工智能和自主技术应用于其军事能力，本文对这一部分内容进行了编译，希望能够为了解俄罗斯人工智能与自主技术领域军事应用提供相关参考信息。
1 引 言
俄罗斯领导层将创新能力视为一个大国的标志之一，并认为军事创新是俄罗斯在不断变化的威胁环境下保持整体国防态势的根本。发展和使用人工智能与自主技术对俄罗斯武装部队未来成功至关重要，是其军事力量的关键。
自2009年启动现代化建设以来，俄罗斯军队一直通过稳步整合从观察外军、其研发工作和近期战场行动（特别是在叙利亚的行动）中吸取的经验教训而快速发展。俄罗斯军方非常重视空中、地面和海上无人和机器人平台和组件发展的自主性。在努力发展技术能力以部署更强大无人系统的同时，俄罗斯也在持续关注现代及未来战争的性质以及人工智能和自主系统将如何发挥功效。
在发展军用无人系统的同时，俄罗斯国防部已经开始投入大量人力物力，发展人工智能能力。随着俄罗斯总统普京和国防部长谢尔盖·绍伊古呼吁俄罗斯开始将人工智能集成到军事系统中，俄罗斯国内国防工业生态系统正在通过概念、试验和技术确保俄罗斯在这场新的军事技术竞赛中成为领先强国之一。
2 人工智能在俄罗斯军事中的作用
俄罗斯正在探讨人工智能在未来武装冲突中的作用以及在俄罗斯军事中发挥的作用。俄罗斯技术和军事生态系统正在进行人工智能规划，以期管理信息和拓宽任务空间。2021年4月，俄罗斯国防部宣布打算在国防部内创建一个专门部门来开发人工智能。
俄罗斯就人工智能和自主系统在信息管理和决策中发挥越来越大作用的潜在风险和回报进行了研究，研究了通过开发人工智能和自主技术并将它们集成到俄罗斯军队中可以实现什么。研究认为，俄罗斯军队能够通过部署军用机器人、半自主侦察和作战平台、人工智能辅助信息和情报分析，以及增加基于复杂动态环境实时分析的人工智能辅助决策来实现更强能力。俄罗斯军队建立能够分析用于武器管理、战略预测和决策的大量数据的自学习系统至关重要。
2.1 信息对抗和战场优势
俄罗斯领导层将信息对抗视为国家竞争的基本方式之一。人工智能在信息管理领域的前景使得该技术成为俄罗斯关注的中心。
从技术角度来看，人工智能有潜力帮助俄罗斯军队在战场上获得信息优势。通过网络传感器、天基体系和网络空间获得的大量信息使得快速信息收集、分析、预测/决策分发成为在现代战场上取胜的先决条件。实现信息优势既需要防御能力也需要瓦解对手的进攻性能力。瓦解敌方部队研究已从以电子战手段为核心变为开始研究如何在人工智能和自主技术等先进技术的帮助下采用其他进攻性行动使敌方部队指挥控制无法应对现代战场的变化速度。
除了军事，人工智能在国家之间更广泛信息对抗中也发挥着作用。非军事冲突手段大多发生在网络空间。就人工智能与网络的关系而言，人工智能通常会使信息对抗中使用的工具更加有效。
由于在网络空间领域使用人工智能的高度技术性以及网络进攻和防御的高度保密性，对人工智能如何参与信息对抗和“心理战”冲突的讨论较少。
2.2 人工智能与国际安全
俄罗斯各界对人工智能可能对国际稳定和安全产生的潜在影响表示担忧。其担忧大致可分为两个方面：人工智能作为一种技术所固有的威胁，以及那些对另一国家怀有恶意的人有意使用人工智能造成威胁。俄罗斯对持续引入人工智能及其最终影响所带来的潜在有意和无意危险深感担忧，普遍关注保持对人工智能增强系统的控制，特别强调人工智能可能增加信息战工具的复杂性和杀伤力。
2.3 人工智能、自主技术与核武器
人工智能和自主技术在俄罗斯核力量中扮演着重要角色。俄罗斯军方认为，集成自主技术和人工智能是支撑其核威慑可信度、提高预警能力、保持可靠二次打击能力以及击败对手导弹防御系统等应用的关键。人工智能技术有望增强俄罗斯的早期预警系统，以更好地评估威胁并进行毁伤预测。
在即将发生的攻击中，人工智能和半自主系统可以帮助在短时间内做出决策。这将改进保护军事力量和资源免受打击的方式。此外，据报道，俄罗斯在危机或冲突中的关键军事指控节点—国防管理中心（NDMC）—拥有俄罗斯军方用于实时和前瞻性军事政治形势分析的超级计算能力，可以采用人工智能技术来协助信息收集和分析，实现辅助决策。
2021年2月报道表明，雷达站作为俄罗斯导弹攻击预警系统的一部分，利用人工智能技术进行了升级，以提高其来袭威胁测量和评估能力。
俄罗斯正在其空中和导弹防御系统中采用人工智能和自动化。人工智能的处理能力对于加快综合防空系统（IADS）监控、检测和应对即将发生的空天攻击的速度至关重要，包括“铠甲”（Pantsir）防空系统和S-500导弹防御系统，后者有一定的洲际弹道导弹末端拦截能力。
3 俄罗斯主要军事人工智能计划
本节探讨了俄罗斯军方采取的一些关键人工智能举措。俄罗斯军方将人工智能技术用于信息管理、指挥控制与决策、实现自主性、预警和防空以及训练、后勤、维护和供应等领域。
3.1 指挥控制和决策信息管理
俄罗斯军方正在尝试从战术到战役和战略层面实现人工智能增强系统，管理来自战场上大量资源的大量信息。整个冷战时期，俄罗斯军方一直存在信息管理能力严重不足和战场透明度不高问题。虽然前苏联军队战斗力较强，但其在战场可视化方面存在不足。格鲁吉亚战争期间俄罗斯在ISR方面也暴露出诸多问题。此外，美国自冷战结束以来采取的军事行动展示了信息优势在现代冲突中的潜在影响。以上因素推动俄罗斯军事领导层加速推动人工智能军事应用。
（1）战略级
在战略层面，俄罗斯国防管理中心（NDMC）可能利用人工智能系统和当前世界事件的大量可用数据帮助分析动态变化的地缘政治和军事环境。NDMC提供对俄罗斯联邦武装力量的集中作战控制，收集、归纳和分析关于世界战略地区的军事政治形势以及俄罗斯联邦在和平时期和战争时期的社会政治形势信息。
俄罗斯国防管理中心在日常工作中使用人工智能来收集和组织不同类型信息，包括军事单位和军事行动状态（尤其是部署的俄罗斯军事单位的状态）、核三角（陆射、潜射、空射核弹）能力状态以及国际地缘战略发展。该中心在评估国际发展中的作用尤其令人关注。
2019年12月，俄罗斯国防部长谢尔盖·绍伊古表示，俄罗斯国防部已经创建了一个人工智能系统，使用特殊数据库来预测导致武装冲突的初始条件。该系统不仅能预测冲突，还会根据之前的错误给出应对措施建议。NDMC设想拥有与美国DARPA的知识导向人工智能推理模式（KAIROS）系统类似的系统。KAIROS系统旨在开发一种基于模式的人工智能系统，可以识别复杂事件并引起用户注意。根据DARPA的说法，模式（Schema）是根据现实世界的经验，通过抽象叙事结构而创造出来的。迄今为止，人工智能相关系统要么无法将模式与现实世界事件相匹配，要么需要过多的人工训练才能实际运行。相关报道没有揭示任何类似KAIROS中提到的模式，关于该系统如何从错误中学习以及如何对以前冲突进行抽象的信息很少。但俄罗斯国防部长断言，俄罗斯有技术能力积累和系统化必要信息。
（2）战役级
在战役级，俄罗斯军方非常重视整合来自各军种不同平台的信息，以更好地协调部队及更快做出决策。俄罗斯经常提到各种军用自动化系统（ASVN），通常简称为自动控制系统（ACS）。ACS不是新系统，但它是俄罗斯军方利用人工智能和自主系统实现俄罗斯有效作战和更具杀伤力的基础。根据俄罗斯军事百科定义，ACS是使部队和（或）武器（作战资产）指挥控制过程或功能实现自动化的系统，如收集、处理、存储和交付信息，从而优化部队的指挥控制能力。
俄罗斯所有ACS系统统称为“俄罗斯联邦武装部队ACS（ASU VS RF）”，这些在不同级别上运行的系统实现不同指挥控制用途。该总体系统的基础是Akatsiva-M，这是一种为指挥官提供实时作战态势感知的战役级系统。根据2020年12月7日相关新闻报道，俄罗斯正在持续用新系统升级其所有作战单位。
图1 俄罗斯军用自动化系统（ASVN）
ACS可能类似于美国国防部联合全域指挥控制（JADC2）系统概念。JADC2旨在连接所有军种传感器，使指挥官能通过整合大量信息源更好地做出决策，大大缩短采取行动所需时间。JADC2明确将云计算列为其信息共享结构的一部分，俄罗斯ACS可能也设想利用云计算。2019年，俄罗斯国防部信息系统部负责人指出，俄罗斯军方正在向云技术迁移，并正在开发数据传输网络，这将使俄罗斯国防部能够创建一个单一信息服务平台。系统开发的四个重点领域包括：
· 首先，正在为集中式计算（云计算）和分散式计算（雾计算）创建软硬件平台，两种计算模式相辅相成；
· 其次，正在开发大量异构、非结构化数据的挖掘工具；
· 第三，正在开发通过不同权限访问多个专题数据库的软件工具；
· 第四，正在引进软件工具（信息服务），为各种功能子系统执行各种信息任务。
俄罗斯地面部队设想并正在部署的ACS链接系统如图2所示。图2中给出了一种“火炮侦察火力支援系统”的互连关系（绿色箭头），它将利用远程精确弹药打击关键目标所需各诸元链接起来。
图2 俄罗斯侦察打击系统
俄罗斯军方实施ACS环境的一个战役示例是2019年里海舰队演习，演习中俄罗斯空军，陆军和海军部队被整合到一个单一信息空间中。系统实时加载探测到的目标数据。指挥员根据目标类型选择最佳攻击方法。利用人工智能技术的自动化指挥控制系统实时接收所有信息并进行分析。
2019年6月对克里米亚半岛的模拟空天攻击中，ACS集成了S-400和铠甲-S防空系统，以及其他无线电技术、航空部队和黑海部队，拦截了70枚巡航导弹的突然袭击。负责此次行动的军事人员声称，俄罗斯军方正在将从叙利亚汲取的经验应用到ACS设计和运行中。
目前ACS系统还需要人工操作。俄罗斯国防部认为，未来该系统将配备人工智能，在没有人工干预情况下独立探测潜在目标并分配导弹打击。
2021年举行的IDEX-2021军事展览期间，Rosoboronexport公司展示了几款新产品，包括统一战术级控制系统ESU TZ，这是其更大型Sozvezdie ACS的一部分。展示的系统使炮兵和火箭军能够在集成信息环境中工作。有文章将ESU TK与美国未来作战系统（FCS）和JADC2系统进行了比较，声称FCS不达标，美国已采用JADC2重新开始。
图3 ESU TK与网络中心战
（3）战术级
在战术级，俄罗斯军方认为利用人工智能是管理大量数据和缩短决策时间框架的必要条件。例如，在俄罗斯战斗机的设计中，俄罗斯军方已经采取多项举措使用人工智能来帮助飞行员管理可用信息流，简化空战决策。苏-35S重型远程多用途战斗机采用了IUS-35机载信息和控制系统。该系统由几台独立计算机组成，将飞机上多个独立信息通道汇集成单一信息馈送，为飞行员目标获取和飞机作战机动提供智能支持。在叙利亚冲突期间，该系统通过简化飞行前准备和提高飞行员心理承受能力，增加了日飞行架次。
3.2 预警与防空
俄罗斯军方希望利用人工智能可快速管理多源信息和识别威胁的潜力可以缓解其最重要的安全问题之一：来自美国的空天攻击，包括空中和海上平台远程精确打击弹药发射。俄罗斯军方认识到，由于不具备与美国相当的空天打击能力，决定通过发展广泛的IADS和独立系统的不对称方式来应对美国的空天攻击。俄罗斯发现，人工智能的处理能力对于加快IADS监控、探测和应对即将到来的空天攻击的速度至关重要。人工智能将更好地应对以不同速度、高度、雷达剖面和轨迹运行的大量打击弹药。随着高超音速武器的作用日益增强，管理信息和管理信息所需速度挑战只会愈发困难。只有人工智能才能及时处理这些类型的威胁。
2019年，俄罗斯军方利用一个采用人工智能技术的雷达基地进行了一次防卫空天攻击演习。该系统算法监控空域，当探测到威胁时，协调防空系统匹配合适射手，并为俄罗斯飞机提供攻击方向指示。
据2020年7月相关报道，“铠甲”防空系统就纳入了人工智能技术，帮助其半自主运行，定位目标，根据危险程度对目标进行分类，并推荐打击这些目标的最佳方案。
无人机在现代作战中的扩散使用已促使俄罗斯军方寻找针对这些低空飞行、难以探测飞机的解决方案。俄罗斯在叙利亚的基地多次受到廉价无人机群攻击，推动俄罗斯军方采取相关举措。利用人工智能应对无人机威胁的一个例子是俄罗斯军方正在开发的一个系统。该系统可分析基地周围地形，并计算无人机最有可能采取的路线，以便利用地形简化基地防御规划。
3.3 后勤、训练、维护和制造
人工智能可以在改善俄军预测性维护、后勤支持和供应/需求预测方面发挥作用。利用人工智能有可能优化效率和成本，同时提高安全性。
俄罗斯海军官方杂志《Morskoi Sbornik》刊登了一篇文章，描述了人工智能在网络战和海军后勤方面的应用。这篇文章将网络战与网络中心战紧密联系在一起。网络中心战是美军早年提出的一个利用军事系统互连实现更准确、更快速行动的作战概念，其一项任务是控制和诋毁与“信息化后勤”相关信息，包括保持虚假后勤枢纽、仓库、供应报告等。这篇文章提出了人工智能软件在创造旨在迷惑和危及敌人后勤系统的伪环境中的作用。
图4 Kamaz后勤卡车训练模拟
4 自主技术
俄罗斯军方认为应用自主技术可以提高俄罗斯军队战斗力，因此正在寻求一系列具有一定自主能力的系统和平台。本章节将给出多项举措的实例。
4.1 俄罗斯机器人集群军事应用
俄罗斯军方一个特别感兴趣的领域是集群技术。机器人集群及集群技术指的是多个机器人集体解决问题，本文中则是解决军事相关问题。该概念基于鸟群和鱼群等自然存在的系统。俄罗斯军方对集群的关注与俄罗斯努力跟上全球范围军事相关自主技术发展的工作以及对机器人集群解决俄罗斯特定跨物理域安全问题的潜力的评估是一致的。
（1）海洋领域
无人集群有可能解决俄罗斯在海洋领域的安全问题。集群技术能够增强俄罗斯的水下技术和能力优势。一篇文章指出，俄罗斯海军正在开发自推进无人水下潜航器（UUV），以满足在海上更长时间执行侦察等任务的需求，特别是在对载人系统更为困难的地域如北极。小型自主系统能够在沿海侦察、地雷相关活动和反潜战中迅速占据优势。
一份新的开源报告声称，俄罗斯国防部开发了一个使用人工智能集群技术的无人机反潜战项目。为了满足反潜需求，无人机必须配备相当大的有效载荷，如苏霍伊S-70 “猎人（Okhotnik）”隐身重型无人机。文章将这一概念描述为单一网络中拥有反潜探测设备和武器的“多个猎手”。这些半自主的无人机可以从地面基地和舰船上发射，但能够独立打击目标或为其他平台传递信息。不清楚这篇文章的“多个”是指一个实际“集群”还是包含机器人系统数量相对较少的多机器人系统。
图5 新型反潜无人机描述
（2）陆地作战
俄罗斯也讨论了机器人集群在陆地作战中的效用。例如，俄罗斯军方已经设想了集群在城市战争中的作用。轻型和重型无人地面车（UGV）与集群ISR和作战无人机协同行动，寻找和瞄准敌方士兵和平台。在俄罗斯年度战略指挥所演习之一“高加索（Kavkaz）-2020”期间，三种不同类型的无人机Forpost、Orlan-10、Eleron-3和其他无人机被“汇集”成组。虽然相关报道没有说明参与分组的实际平台数量以及是否是一个实际集群，但它强调了俄罗斯确实关注将机器人集群作为其部分作战能力。
（3）航天领域
在航天领域，俄罗斯军方正在寻求开发和使用机器人集群进行空中侦察、电子战和地面打击。据称，这些系统将能够与载人飞机、地面和海上机器人系统组成集群。Kronshtadt设计局2021年3月宣布了一种名为“莫尔尼亚（Molniya）”的新型无人机集群概念，包括能够执行空中拦截和地面打击任务的喷气式隐形无人机。
4.2 两场重大冲突带给俄罗斯的启示
俄罗斯总参谋长在2018年强调了自主性，特别是无人机在战斗中的重要性。自主技术方面的全球发展趋势以及几次主要冲突（叙利亚和2020年纳卡地区冲突）决定了俄罗斯军队使用其无人和自主军事系统的方式。俄罗斯在东乌也确实使用了无人机，主要用于侦察和炮兵校射，但俄罗斯关于其应用的报道相当有限。
（1）叙利亚
截至2018年7月，俄罗斯无人机在叙利亚的飞行任务次数超过23000次，飞行时间达到140000小时。这一成功要归功于大量使用短程和中程ISR无人机平台。然而，俄罗斯在叙利亚缺乏能够打击目标的作战无人机。今天俄罗斯无人机群已经扩展到超过2000架无人机，地面部队飞行大约1500架无人机。
同样，叙利亚继续作为俄罗斯无人地面车辆（UGV）技术的重要试验基地，执行排雷和ISR等任务。经过叙利亚测试的Uran-6和Uran-9 UGV正在进入俄罗斯工程、作战和工兵部队服役。
2021年4月，俄罗斯国防部宣布，俄罗斯地面部队在叙利亚成功使用战术级“Strelets-M”——一种现代化的可穿戴情报、指挥和通信综合体（KRUS）——在系统测试中引导“猎户座（Orion）”战术打击无人机打击恐怖分子目标.
（2）纳卡地区冲突
引起俄罗斯国防部关注的另一个关键冲突是2020年的纳卡地区冲突，其中，阿塞拜疆攻击型ISR和作战无人机、巡飞弹和地面部队在短短几周内就击败亚美尼亚军队。俄罗斯国防部从冲突中得出的一个重要结论是防御众多小型无人机有一定困难。因此，俄罗斯国防部表示需要一系列具有作战和巡飞作用的无人机，有效穿透敌方防空系统，压制地面编队，并实现集群工作。例如，2021年俄罗斯国家技术集团Rostec宣布，俄罗斯军队在叙利亚测试了两种巡飞无人机Kub和Lancet，俄罗斯军方将在不久的将来优先购买这两种无人机。
4.3 自主和半自主系统中的人工智能
俄罗斯国防部正在为军事自主能力的开发、评估和最终部署协调资源，人工智能现在是开发和采购此类系统的主要组成部分。在大多数公开论述中，讨论的都是人工智能用于无人和自主载具指控及ISR开发与测试。
（1）无人机
具体来说，俄罗斯军方认为无人机是前沿必不可少的ISR和作战平台，可以最大限度降低所需人员数量和侦察任务的危险性。为了满足俄罗斯国防部对国产作战无人机的迫切需求，俄罗斯国防工业实体正在实现几种人工智能赋能无人机作战平台。
俄罗斯远程Sokol “牵牛星（Altius）”-U和S-70 “猎人（Okhotnik）”作战无人机将人工智能单元用于指挥控制，并且在一定程度上能够自主运行。这两种无人机都旨在穿透敌防空系统，并探测和攻击重要目标，如导弹发射装置、敌方飞机和敌方指挥控制中心。它们还能够以“忠诚僚机”模式与有人飞机进行交互。
“猎人（Okhotnik）”是一种20吨重的隐形混合翼无人机，最初是为高强度冲突设计的，可能会执行拦截任务。俄罗斯国防部2019年9月首次进行了首次忠诚僚机飞行，苏-57和S-70 “猎人（Okhotnik）”无人机一起飞行，标志着俄罗斯自主技术和“忠诚僚机”发展跨出重要一步。俄罗斯国防部2021年2月宣布，Okhtonik与有人驾驶Su-57俄罗斯第五代战斗机进行交互，由飞行员指挥无人机。2021年俄罗斯国防部宣布，“猎人（Okhotnik）”在与苏-57一起飞行时可以发射高超音速导弹，国防部声称这种模式有可能取代整个有人机航空中队，促使俄罗斯军方开始开发全新的无人驾驶航空概念。这可能涉及像“猎人（Okhotnik）”或“牵牛星（Altius）”这样的无人机发射自己的作战无人机集群，如2021年宣布的打击敌空中和地面目标的Molniya无人机。2021年4月，俄罗斯表示，“猎人（Okhotnik）”无人机应于2024年开始列装。
（2）无人车
俄罗斯正在试验俄罗斯高级研究基金会（ARF）所设想的完全自主概念军用车技术。例如， ARF为这一试验设计了测试平台。ARF开发的Marker·UGV项目也可用作俄罗斯国内实现军事应用的各种技术的测试平台。Marker作为一个具有模块化架构的通用平台，可用于测试深度神经网络，以辅助决策、有人-无人编队概念、并与现有和未来无人机进行交互。
俄罗斯国家技术集团（Rostec）也在努力使用新型无人驾驶型T-14“阿玛塔（Armata）”主战坦克创建一种可行测试平台。“阿玛塔（Armata）”的开发企业2021年2月宣布，不会大规模生产无人型T-14，只是将其作为先进机器人技术演示器。俄罗斯国防部打算将额外的UGV概念用作改进技术能力和作战应用的试验平台。利用现有履带式和轮式平台开发更强自主能力正成为俄罗斯国防部和军事工业综合体的主要趋势。将现有平台转换为自主、半自主甚至远程控制模式为开发单位节省了时间和资金，这样不必从头创建而是可以在成熟的坦克或装甲车平台上构建新系统。
俄罗斯国内工业响应军事自主技术需求的另一相关例子是Rostec为机器人编队开发的智能自动控制系统，它利用神经网络技术。该系统集成了多源（如卫星，无人机或雷达）目标信息，并将这些数据传输到参与作战的机器人系统。新颖开发通过最大限度减少人类参与指挥控制过程，将作战系统效能提高了三倍。
（3）无人潜航器（UUV）
在海洋领域，俄罗斯军方和ARF已经成功测试了Vityaz无人深海潜航器（UUV），该航行器可下潜到马里亚纳海沟的底部。开发团队声称，航行器上人工智能能力能够实现更优态势感知和决策。另一个值得注意的项目是Galtel无人潜航器，该项目探索了叙利亚塔尔图斯港附近的海床，据称该UUV也有自带人工智能用于决策和导航。今天，俄罗斯海军领导层正在为未来战斗做准备，强调培训应包括操作高度自动化的现代设备和武器。
5 人工智能和自主能力相关俄罗斯军用平台
根据美国海军分析中心发布的报告，俄军目前在陆海空各个作战域内，都开发和应用了人工智能技术，拥有了相当规模的无人作战力量。并且，其中大部分无人作战装备都已经经历过实战和演习的检验，具有相当可观的作战能力。下文介绍了一些具有人工智能和自主能力相关俄罗斯军用系统。
（1）Rb-109A Bylina
图6 Rb-109A Bylina
Rb-109A Bylina是俄罗斯一种电子战平台，旨在提供电子战场内态势理解、指挥控制以及干扰能力。该系统包括五辆卡车，有多个参谋部门，可部署在电子战旅一级。
根据开源报告所述，该系统一旦部署，将自动与上级总部、兄弟电子战营、更低梯队以及其他单个电子战系统（如Moskva-1、Silitsy-2、Palatin和Tirda-2S）建立通信链路。之后该系统无需操作员人工辅助，可测量电子环境，区分不同类型发射平台（包括无线电台、通信系统、雷达系统、卫星通信和空中预警和控制系统（AWCAS）），并指示是友方还是敌方。该系统还能够发现破坏者使用的低功率无线电。据称Bylina能够基于这种态势感知能力，在不干扰俄罗斯军队的情况下独立干扰敌方系统。
Bylina在2017年通过了正式测试，参加了当年的“西方（Zapad）-17”战略军事演习。2018年开始列装，俄罗斯国防部曾表示其目标是到2025年将该系统部署到所有电子战旅。
（2）Galtel
图7 Galtel
俄罗斯军方及其国防工业复合体正在设计、测试和评估各种无人水下/水面航行器（UUV/USV），据报道其中一些利用了人工智能技术，包括从小型“滑翔器”概念到能够在几千米深度运行的大型深水潜航器。公开来源中有很多关于这些测试和试验的信息，但俄罗斯国防部只正式承认在中东一次军事任务中使用了UUV。
Galtel是一种水下侦察机器人。该系统于2012年在俄罗斯符拉迪沃斯托克举行的亚太经合组织峰会上首次公开提及，并在叙利亚支持俄罗斯海军部队行动。2017年，Galtel成功完成了第一次任务，在俄罗斯后勤设施塔尔图斯附近水域进行了巡逻，并完成了海底水下勘测。除了上述工作之外，该综合体还可以进行工程结构、线缆和主干管线方面的工作。
该综合体包括两艘自主无人潜艇，工作极限为24小时，最远可达100公里。它可以在12小时内勘测4平方公里的区域。其控制系统的人工智能组件使其能够独立评估当前状况，绕过障碍，并选择最佳路线完成任务。
（3）POM-3
俄罗斯军方正在开发并可能已经列装了利用人工智能能力的先进地雷。2015年至2017年，有报道称POM-3“奖章”地雷具有新特征和能力。POM-3的独特之处在于它能够区分各种目标。这种地雷能够区分平民（比如说农民）和士兵。一个扎入地下的震动传感器获取表面震动信号而算法确定震动信号是友是敌。该算法利用了步行士兵和步行平民的不同特征。当地雷确定威胁已经进入其杀伤半径时，它会将弹头发射到1到1.5米高度然后引爆。
POM-3是一种破片杀伤反步兵雷，可从多种平台部署，据称杀伤半径为12米。
图8 POM-3
（4）Kamaz
图9 Kamaz自主卡车
Innopolis大学机器人和机械技术组件中心自主运输系统实验室正在开发一种利用车载空中侦察模块的Kamaz自主卡车。科学家们声称已经创建了物体识别、分类和路线选择算法。该系统为车辆接下来6.5秒内的预期运动创建2048种不同轨迹，并每0.05秒更新一次。此外，该系统360度持续监控车辆周围220米范围。
在车载无人机（在卡车平台上存储并充电）的帮助下，卡车可以在不使用地图的情况下通过地形导航。这辆卡车确实保留了一名司机，但开发人员声称没有明确需求。这辆卡车已经在英纳波利斯地区行驶了3000多公里。该中心使用自己的模拟器来测试车辆对各种情况的反应能力。
网上新闻报道来源没有提到这项技术的军事应用。现代战场电子环境可能会受到很大影响（包括天基信息可用性）。正在开发的Kamaz系统非常适合俄罗斯在受威胁环境下保持军事能力。
（5）苏-35
图10 苏-35控制面板
俄罗斯空天军认为人工智能相关技术可以在许多领域辅助实现任务成功，例如从飞机控制到目标搜索和交战。一个纳入人工智能能力的实例是俄罗斯的重型远程多用途战斗机苏-35S。苏-35S使用了一个名为IUS-35的机载信息和控制系统。IUS-35由多台BAGET-53-31M计算机组成，将飞机内以前分离的多个信息通道综合成一个单一系统中，旨在实现信息综合化、自动化和精简化，为飞行员提供更强态势感知能力。该系统通过目标搜索、调整飞机相对于目标的方位以及准备武器系统进行攻击，为飞行员提供“智能支持”。
在叙利亚冲突期间，该系统通过简化飞行前准备和更智能的信息管理提高飞行员耐力，使得苏-35日飞行架次增加到每天10次。
（6）Marker无人车试验平台
图11 Marker
俄罗斯高级研究基金会（ARF）和NP Android技术公司正在联合为俄罗斯国防部开发无人地面车（UGV）Marker，将其描述为战场上士兵的助手。ARF正在使用该平台测试各种UGV技术，包括机器视觉、通信、自主运动和导航以及集群技术。Marker的模块化技术使研究人员能够测试Marker和其他UGV的各种能力。该公司还在测试语音识别软件，以最终实现人类语音控制。ARF目前有五种Marker改型计划：两种履带式、两种轮式、第五种将结合以前的研究成果。
Marker无人车具备潜在集群能力。一种试验场景是五辆Marker平台自主执行特定任务，无人车之间可共享信息。最终研究目标是Marker可在远离操作者的地方独立完成任务。Marker平台所涉技术包括神经网络。
Marker作为一种作战车可以使用各种武器，包括大口径机枪（7.62毫米）、反坦克导弹和榴弹发射器。士兵可从士兵武器将目标指定给Marker。Marker还能发射自己的建制无人机（四轴无人机），其可用于侦察目的也可用作巡飞弹打击目标。
（7）Surface
俄罗斯海军正在测试并准备装备利用人工智能元素的布雷区，称为Surface。据称，这些系统分析船只、潜艇和气垫船的声音、磁场。雷场控制中心的人工智能组件识别并决定以哪些平台为目标，并能够根据船只特征确定敌我。
一旦部署，水雷能够利用通过人工智能实现的自学习能力，根据其区域内平台的磁特征和声学特征实现自组织。它还可以接受特定任务，例如，躲避水雷探测船，埋伏起来，只摧毁登陆舰。尽管海军传统上在沿海地区使用水雷来保卫海军基地，但这些新技术使水雷能够在远离海岸的预计有敌方海军活动的地区运作。
（8）Altius
图12 Altius无人机
自2011年以来一直在开发的俄罗斯新型Altius高空长航时（HALE）无人机据称包括人工智能相关技术，能够在一定程度上自主开展行动。
2019年，UZGA Enterprise展示了这种加装卫星通信系统的无人机改装版。使用卫星通信系统，Altius的飞行范围将只受机上燃料供应的限制。这种无人机可在距离其基地数百或数千公里的距离上侦察和攻击目标。Altius可以在空中停留24至48小时，其最大航程可达10000公里，无人机从12000米高度进行侦察。2019年底，俄罗斯国防部与UZGA签署协议，研制改进型Altius，即开展Altius-RU（侦打一体）无人机研发工作。该型号成为交付给俄罗斯空天军和俄罗斯海军部署的批量生产产品。
Altius将装备SP-2惯性导航系统，为无人机提供额外的抗诱导干扰能力和在敌方电子对抗条件下的作战能力。据推测，该无人机将能够携带总质量598公斤（弹头质量为480公斤）、射程为10~50公里的“Grom-2（格来姆-2）”炸弹，或质量594公斤（弹头质量为315公斤）、射程可达120公里的“Grom-1（格来姆-1）”制导导弹。在2020年6月负责军备的俄罗斯国防部副部长Alexei Krivoruchko访问UZGA设施期间，首次发布了更新Altius信号照片。随后证实，该无人机不仅能够执行侦察任务，还能够打击敌方地面目标。
这种无人机将配备人工智能组件，能以MUM-T模式与有人飞机进行交互。俄罗斯国防部设想这种无人机可在没有操作员参与的情况下自主运行，并与俄罗斯第五代战斗机苏-57独立交互。Altius无人机在没有操作员的帮助下，独立绘制通往目标或给定巡逻区域的路线，绕过敌方防空系统，并探测和攻击重要地面目标，如导弹发射装置，通信中心和敌方指控中心。
按照设想，一旦接收到目标坐标，Altius能够获得算法来找到到达目标最佳路线，并计算出最合适的投弹点。无人机将能够在没有操作员帮助的情况下完成所有这些工作，因为UCAV实时接收所需敌方防空设施信息，以便建立其飞行路径。完成作战任务后，Altius可以沿着最安全飞行路线自动返回基地，或者返回到巡逻模式，继续执行侦察任务。
2019年9月，俄罗斯国防部首次展示了MUM-T飞行，苏-57有人驾驶战斗机和20吨重的S-70“猎人（Okhotnik）”攻击无人机一起飞行。俄罗斯军方指出，飞行员将发现目标，并通过安全通信线路将目标坐标传输给无人机。在收到飞行员的信息后，无人机能够以独立模式开始执行作战任务，无需飞行员或地面操作员进一步参与。
（9）俄罗斯国防管理中心
俄罗斯国防管理中心（NDMC）是在俄罗斯军方决策能力中实施人工智能赋能技术的一个很好的范例。NDMC是俄罗斯军队的“神经中枢”，负责对国内外军事和国家安全活动进行日常全天评估和协调。
根据开源数据，俄罗斯军方将在NDMC使用人工智能，但不会将决策外包给人工智能系统。人工智能技术将辅助决策，包括收集和提交所有必要信息，以便操作员清楚地了解俄罗斯军队的状态和国内及国际部署的俄罗斯军事单位的状态。
图13 俄罗斯国防管理中心（NDMC）
根据官方声明，NDMC据称拥有俄罗斯最强大的硬件和软件系统，以及功能强大的军事计算机。该中心于2014年12月1日启动。作为最接近美国五角大楼中美国国家军事指挥中心的机构，俄罗斯首个此类设施执行以下功能：
· 维护集中作战控制系统，确保战备状态；
· 监控武装部队和战略部署部队状态，并协助他们履行战斗职责；
· 向国防部领导、国防部态势中心和国家官员通报全球军政局势和整个俄罗斯联邦的社会政治局势；
· 控制和协调俄罗斯武装力量的飞行和空中交通；
· 在作战和国际行动中管理、协调和控制海军部队，并为海军活动提供后勤和计划支持。
为履行这些职能，NDMC由三个主要部门组成：
· 战略核部队控制中心管理俄罗斯核武器的使用，并可根据高级军事和政治执行官员的决定部署这种武器；
· 作战控制中心监控世界各地军政发展，预测对俄罗斯及其盟友的潜在威胁，并管理不属于国防部的武装部队，如国民近卫军；
· 日常活动控制中心管理国家武装部队的供应、维护和后勤以及人员健康状况；
该中心是为解决俄罗斯国防利益任务而形成单一信息空间迈出的重要一步。NDMC被设想为24小时机制，管理俄罗斯武装部队所有领域活动。
该中心从地区和领土指挥部以及军事单位和控制站收集关键信息。NDMC的设计目的是接收来自最低级别军事单位的信息，并在分析和评估之后，将数据直接馈给战略部门。它在最短时间内整合军事管理部门、行政机关和地方政府的工作，使俄罗斯国家安全委员会、武装力量总参谋部、联邦执行机构领导人和各种国防组织能够协同工作。
该中心通过视频实时监控和协调军事设备制造和维修的所有主要阶段，从签署国家合同和推出产品开始，到将特定武器交付给特定军事单位为结束。为了完成这项任务，NDMC工作人员通过全国500个军事工业场所的700个摄像头监控此类活动，据称每次NDMC换班，这些活动的内容都要被分析六次。在建立NDMC之前，这种信息交换是“不可想象的”。对军方来说，最复杂和最费力的任务是处理各种数据和信息的收集和分析。
该中心配备了俄罗斯国防系统中唯一的一台超级计算机，数据存储容量为236PB（而五角大楼为12PB），其计算性能估计为每秒16千万亿次（而五角大楼为每秒5千万亿次）；信息处理速度相当于每秒处理完成50个列宁图书馆的数据（列宁图书馆是俄罗斯的国家图书馆，拥有1750万册图书）。据报道，由俄罗斯联合仪器制造公司开发的该中心的超级计算机受到保护，免受网络攻击；NDMC的硬件和软件已经完全由俄罗斯制造。
（10）Msta-SM 2S19M2
图14 Msta-SM 2S19M2
俄罗斯国防部正在为南部军区部队装备最新Msta-SM 2S19M2自动化自行火炮系统，预计将在一到两年内完成交付。这些系统不仅射程更远、精度更高，还可以使用“智能”高精度炮弹。
Msta通过集成战术控制系统（一种用于榴弹炮的新型自动引导和火控系统）实现了自动化。因此，每辆战车现在都可以自动与营连指挥所以及炮兵雷达交换信息，包括接收和发送每次发射信息。必要时，Msta可远程运行。Msta还受益于与Orlan-10无人机的更紧密集成，Orlan-10无人机在榴弹炮的整个打击范围内进行侦察并辅助调整射击。
Rostec电子设备科学研究所还开发了在敌方无线电电子对抗措施情况下仍能打击目标的人工智能弹药。
（11）S-500
2020年12月30日，俄罗斯国防部宣布，俄罗斯计划完成S-50“普罗米修斯（Prometey）”导弹系统的测试，并于2021年正式列装。S-500由Almaz-Antey防务公司生产。利用国产电子元件开发的S-500所有作战过程和操作都高度自动化。
俄罗斯国防部欲实现军事系统中多种功能的自动化，包括所有类型的作战车辆，无人驾驶和自主系统，以及S-500等支援综合体。
生产商声称S-500有能力摧毁半径400公里内的所有空中目标。S-500对高超音速导弹的拦截半径为600公里。该系统还旨在拦截弹道末端的洲际弹道导弹。S-500导弹据称可以摧毁低轨天基目标，包括侦察和电信卫星。S-500还能够有效打击高空无人机，特别是考虑到俄罗斯国防部担心北约远程无人机不断沿俄罗斯边境进行监视。
（12）“青霉素（Penicillin）”反炮兵战系统
图15 “青霉素（Penicillin）” 反炮兵战系统
2020年12月，俄罗斯军方开始向武装部队交付其最新反炮兵战系统“青霉素（Penicillin）”。该系统具有新型探测系统和一定程度的自动化能力。它通过专用光电模块和地面传感器探测声音和光辐射。该系统有六个摄像头和六个热成像仪，视场70度，方位角为10度。这些传感器信号与四个地面声学和地震传感器结合使用。“青霉素（Penicillin）”系统组合各种辐射信息确定攻击源。该系统可以探测到25公里以外的火力和冲击。
“青霉素（Penicillin）”能够减轻提供敌方打击系统目标信息的前方侦察兵的大部分风险，并且可以在没有操作员的情况下以全自动模式运行。俄军首先将在团和旅一级列装这些系统，然后提供给沿海部队。
6 结 语
俄罗斯已将人工智能和自主技术视为国家间战略竞争的重要领域。俄罗斯高度重视建立所谓的“战场信息优势”，致力于开发人工智能技术，以最大限度利用现代战场上可用数据来保护俄罗斯军队，并剥夺对手的优势。根据美国海军分析中心的报告，俄罗斯在军用人工智能方面进展比预期快。同时，俄罗斯公开强调了自主能力在塑造当前战场和未来武装冲突中的重要性。俄罗斯军方正在寻求大量的自主和半自主能力和系统，满足所有军事领域的军事需求。
（本文根据互联网资料编译整理，仅供参考使用，文中观点不代表本公众号立场）
声明：本文来自电科小氙，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
