一种面向智能化舰艇的智能计算服务环境研究与设计*

戴新发

（中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 武汉 430205）

1 引言

自20世纪后期以来，人们的生活、工作环境已发生巨大深刻变化，世界已从PH（PhysicsHuman society）二元空间结构变为CPH（CyberPhysicsHuman society）三元空间结构。学术界相继出现自动化、信息化和智能化等学术概念，在自动化和信息化技术主要面向确定性复杂问题的简化和精细化解决基础上，智能化技术主要旨在提高不确定性复杂问题的解决能力。进而，工业界也相继涌现出嵌入式系统、自动控制系统、信息管理系统、信息物理系统[1～2]、边缘计算系统[3]、工业 4.0、自主计算[4]等应用系统，不断促进了人们生活生产的便捷性与高效性。

在军事领域现代舰艇系统主要由支撑舰艇机动航行的各种自动化船舶机/电装备和信息化武器装备（舰艇C4ISRK电子信息系统）等组成，属于一种跨越了舰艇物理世界、信息世界和作战人员意识空间的复杂系统。其物理组件来自机械、电气、电子、液压、热力、电磁、水声等广泛领域的物理实体，“物理”组件与遵循物理定律和连续时间变化的自然环境密切相关；“信息”部分通常被概括为“3C”，即计算（Computation）、通信（Communication）和控制（Control）的组合，其功能是逻辑的、离散的或可切换的。信息组件是物理组件与人（舰员）联结的桥梁与润滑剂，促进人船一体、高效作战。此外，现代舰艇系统的复杂性还包括舰艇QoS相关的强实时性、高可靠性、高安全性、高可用性等非功能属性，与由不可避免的随机舰员行为和一些模糊的物理动力学因素引起的具有一定概率分布的行为和过程，以及舰艇敌我外界环境的影响。

自2010年以来，专家系统、机器学习、深度学习、强化学习等人工智能技术得到深入研究与发展，并在计算智能、感知智能、认知智能等不同的应用层次得到爆炸式增长。相应，在军事领域，美国“第三次抵消战略”中提出“将人工智能和自主性技术等嵌入信息化作战”[5]。因而，军事智能不是简单的军事应用与人工智能的叠加，军事智能更需要军事博弈，包含了各层次的智能应用与反智能，是一种智慧形式（如塞翁失马、诱敌深入等）[6]，其核心在于“知己知彼”、“兵贵神速”和“兵者诡道也”。

未来，海战场态势瞬息万变、实时数据海量、对抗环境复杂，如何在高时变、高动态、强对抗条件下实现OODA的快速循环与博弈对抗是打赢战争的关键。其中，舰艇系统将呈现智能化、少人化、柔性化等特征。传统的航母、驱护舰、潜艇等作战平台将在机械化、自动化、信息化的基础上，深度融合人工智能技术，在船舶操纵、武器使用、指挥决策等方面实现态势全维感知、信息高效处理、策略指令自主生成、战力精准释放，以及船舶机动平稳、OODA高速循环等智能化能力，解决未来海战场舰艇航行、作战过程中的复杂性和不确定性问题，并具备高效搭载无人平台的协同作战能力和出动回收保障能力[7～17]。

2 舰艇智能化的挑战

工业领域中，依据DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom）智慧模型，智慧化系统要求以数据分析为基础，实现科学决策和精准执行，并通过闭环实现业务流程和产业体系的迭代优化[3，18]。其关键是要实现系统内数据的流动和分享，在流动过程中数据经过系统不同的环节，通过计算智能让数据以隐性数据、显性数据、信息、知识等不同的形态展示出来，实现基于智能的感知和认知，在数据形态不断变化的过程，面向系统各环节实现数据的价值提升，最终实现系统功能的高效性、灵活性与自主性。

自然界中，“自组织”的有机生物群所构成的生态系统，依靠系统内物资的自然流动和合理配置，当遇到系统自生的疲劳性波动或一定的外界随机干扰，系统都能做出适应性反应，以回复到系统初始稳定状态；系统初始稳定状态遭遇系统内部局部故障或外部强干扰破坏后，系统也能够自我修复到另一稳定的状态；并且，当外界环境长期变化不断累积过程中，生态系统还能够不断进行自优化，一定程度后实现系统的自进化。这些自适应、自修复、自优化、自进化等自主属性[4，19]对“他组织”的舰艇系统来说，也是其迫切期望得到的智能属性。

因此，系统的智能化设计，本质上就是系统如何通过其所属各种资源的优化配置和组织，实现系统信息的自然流动和自主性。智能化舰艇，它需要舰艇作战指挥员与舰艇物理实体、舰艇敌我外界环境等作战要素的优化组配、高效互联、高度融合，充分挖掘舰艇数据、信息、知识和智慧，从而进行综合运用与干扰对抗。

根据舰艇智能化的能力需求，从DIKW智慧模型和舰艇OODA作战模型视角综合看，目前舰艇系统的智能化设计面临四大挑战，如图1所示。

图1 舰艇智能化的挑战

1）舰艇物理域和信息域的跨界协作挑战

舰艇系统作为一种跨越了舰艇物理世界、信息世界和作战人员意识空间的复杂系统。舰艇系统设计时，其“信息域”的系统功能与逻辑流程等设计信息，需要与舰艇“物理域”中物理实体的设计紧密配合。

人们生活、生产活动中，其信息系统与控制系统的典型区别是信息系统的输入输出主要围绕人，而控制系统则主要处理物理实体的输入输出。当代舰艇信息化装备是信息系统和控制系统的综合，舰艇计算机是其基石，它是在舰艇物理约束下的计算工程。物理约束通过计算过程和与物理实体交互两种形式来表征，即在物理实体中执行和对物理实体的响应。控制理论解决响应约束，计算机工程解决执行约束。舰艇计算机设计的关键是掌握计算与两类约束之间的相互作用，并在给定物理实体中满足给定的需求。日常生活生产信息管理系统中使用的通用计算机设计方法将计算与物理分割开的基本概念对舰艇计算机不再有效。相反，舰艇信息化装备的计算机需要从硬件、软件设计和控制理论三方面的基本风格综合起来的整体性处理方法。

在未来智能海战环境中，智能化舰艇的物理域与信息域之间需要进一步的高度融合。在系统层面，舰艇系统的舰艇平台综合管理系统与作战信息系统之间需要密切联系与配合，二者只有紧密协同工作才能实现舰艇作战的智能化。比如，在舰艇作战运行过程中，需要综合考虑舰艇面对的战场态势和舰艇各机电船舶装置/子系统的运行状态，如舰艇平稳度、机动性、生命力等舰艇平台运行状态信息，以便在提高舰艇武器打击精度同时也能确保舰艇生存性。

目前，传统舰艇系统的“信息域”与“物理域”之间存在一定程度的兼容性、隔断性问题[16]。因此，未来智能化舰艇系统需要进一步将其“信息域”的系统需求合理分解到“物理域”，并通过在“物理域”的系统设计，高效集成出符合预期的“信息域”作战效能。

2）舰艇作战数据信息难以有效流动与集成

按前述DIKW智慧模型，舰艇智能化要求以舰艇数据的智能分析为基础，实现科学决策和舰艇智能操控与精准打击，并通过OODA闭环循环实现作战流程的持续智能优化。在这个智慧系统中，需要将数据、信息作为新型作战要素，通过对舰员、物、环境、过程等对象进行数字采集而感知到数据，进而利用舰艇网络及总线实现在舰艇各环节的价值传递与适时共享，最终实现舰艇智能操纵与智能作战。

但是，一方面目前传统舰艇网络总线种类多样，也缺少统一的信息与服务定义模型。另一方面，传统舰艇系统“烟囱化”的子系统容易导致数据孤岛问题，致使信息难以有效流动与价值提升，甚至导致部分作战数据流程割裂。

信息有效流动与集成是支撑舰艇作战全环节协同、数据赋能、智能作战的基础，需要建立舰艇运行与作战数据的全生命周期管理与集成，需要将舰艇各作战环节的不同形态、不同语义的数据、信息进行集成，统一表示和规范操作，进而进行数据的智能处理与分析。

3）舰艇作战知识难以模型化是巨大挑战

智慧系统中，知识是智慧的前提。知识模型（Knowledge Model）主要解决知识的表示、组织与交互关系，知识的有序化以及知识处理模型，是将知识进行形式化和结构化的抽象；知识模型不是知识，是知识的抽象，以便于计算机理解与处理[3，18]。舰艇知识模型输入存在信息不完整、不准确和不充分的挑战；知识模型处理的算法与建模还需持续改进与优化；知识模型输出的应用场景有限，需要持续积累。

知识模型是高效实现智能化海战的关键，它使作战决策从模糊的经验化转变为基于数字、模型的科学化，智能化舰艇的知识模型将主要面向战场态势模型展开。目前指挥员对海战场敌我态势的理解和认知是在不确定、不完备乃至对立冲突信息条件下进行的，其内在作用机理与运作方式目前还尚不清楚[7]，建立良好的态势模型具有较大的挑战性。

4）海战编队作战体系变得复杂，增加了舰艇作战各环节间协作集成的挑战

未来海战，体系对抗将成为主流，舰艇系统体系结构应向着更加网络化、综合化、体系化方向发展。

目前，在自动化和信息化技术的支撑下，舰艇系统中某些单个装备已具有了一定的局部智能性，信息化舰艇系统中信息处理的部分节点具有一定的智能化能力，提高了局部处理的精细度和敏捷度，例如海战场海量多源情报处理、作战目标航迹预测、作战指挥辅助决策等方面实现了局部的智能化，已取得了一定的作战效果，但是它并不成体系。局部智能难以形成舰艇体系化智能能力，需要构建新型舰艇智能体系。

此外，传统舰艇系统预设式的刚性结构难以支撑智能化作战要素的融合。传统舰艇系统中各子系统等具有功能固化、单一的刚性结构，由这些刚性结构组合而成的OODA作战环，当其中部分节点遭到破坏时就容易导致回环破裂，难以支撑未来智能海战多样化作战任务对作战资源快速按需定制的需求，需要将舰艇作战资源分解为可被人工智能驱动的要素，实现作战要素的智慧互联、能力融合，构建动态多变、灵活组织的高可用、高弹性、柔性化杀伤网，形成精准控制、整体反应、主动实施的作战新模式，有效完成多样化作战任务[11，17]。

舰艇需要将以往基于刚性结构、既定功能性能、预设系统流程实现的预设式集成，转变为支持成员动态加入/退出的在线演进式开放式集成。在开放架构基础上，不仅要实现成员动态加入/退出的资源集成、信息集成和功能集成，而且要实现舰艇体系资源动态优化配置和体系流程重构的资源集成和过程集成。

亟待构建基于舰艇公共计算[20]和人工智能的舰艇信息体系，进行信息处理资源管理，面向传感器、武器和机电装备建立计算、控制、通信等不同类型信息处理资源的调用模型和交联关系；面向不同作战业务，实现处理资源“全舰共享、按需流转”，满足舰艇多样化作战任务要求。这些，显著增加了舰艇作战各环节间协作集成的挑战。

3 舰艇智能计算服务环境设计

针对智能化舰艇的军事需求和挑战，未来舰艇系统需要设计舰艇作战资源的优化组配方案和组织形式，构建出舰艇作战人员、信息域与物理域以及舰艇敌我外界环境之间，面向数据高效自动流动的数据采集、数据实时处理与分析、指挥科学决策、控制精准执行的闭环智慧赋能服务平台。首先，将隐藏在舰艇物理域中的隐性数据经过信号、数据采集与感知被转化为显性数据；进而，在舰艇信息域进行实时智能计算与分析，将显性数据转化为对舰艇系统有价值的信息；然后，将舰艇航行和OODA不同作战环节子系统的信息经过处理、集成，将信息进一步转化为战场态势等知识，并形成对战场的科学决策；最后，以更优化的数据，精准执行作用到舰艇物理域，构成数据的闭环流动。

面向舰艇系统的智能化技术需求，本文参考CPS、自主计算理论和边缘计算系统架构，提出一种舰艇智能计算服务环境，它在当前面向全舰信息化的公共计算环境[20]基础上，从架构上进一步优化，采用先进的计算、通信、控制等技术，将舰艇的人与物，物与物高度融合，构建舰艇物理域与信息域中人、机、物、环境、信息等作战要素相互映射、适时交互、高效协同的自主计算系统。通过计算系统的自监控、自配置、自修复、自优化和自保护等自主能力实现系统内资源自主协同、自动配置重组和运行按需响应、动态优化、快速迭代，增强舰艇人、机、物、环境、信息等各作战要素的聚集性、灵活性和协作性，加深信息资源一体化程度，以实现响应更快、精度更高、规模更大、分布式协调控制功能更强、效率更高的智能化舰艇系统。

3.1 智能计算服务环境物理视图

舰艇智能计算服务环境物理视图如图2所示。整体硬件形态上，由若干个操控单元、数据处理单元、知识处理单元、嵌入式控制单元以及一体化网络总线构成。各知识处理单元资源聚合成为知识处理资源池，各数据处理单元资源聚合成为数据处理资源池。各单元综合集成后呈现数据驱动的、分布式的柔性化智能计算服务平台。

图2 舰艇智能计算服务环境物理视图

嵌入式控制单元深嵌于舰艇各物理实体中，包括低功耗、小型化、抗恶劣环境的嵌入式感知控制器和执行控制器。感知控制器通过传感器件读取物理实体状态数据，承担宿主物理实体现场运行数据采集任务，通过现场物联网络发送至数据处理资源池；执行控制器接受数据处理资源发送过来的决策策略，进行宿主物理实体的执行任务，写入由物理实体上下游变化引起的响应操作。

操控单元位于舰艇作战人员的操控或指挥战位，用于舰员对舰艇物理设备和业务流程的监控与作战指挥。操控单元物理形态包括传统显控台、可穿戴设备和数字孪生训练设备（子系统）等。

一体化网络总线联接各硬件单元，形成网格状结构，一体化网络既支持与物理实体相关业务传输时间的确定性和数据完整性，也支持业务的灵活部署和实施。

数据处理资源池主要承担业务的数据处理和实时闭环控制，接收、处理和转发来自嵌入式感知控制单元的数据流；向嵌入式执行控制单元发送控制流，以及转发来自知识处理资源池的控制流。提供数据分析、智能计算、智能感知、安全边界保护、过程优化和实时控制等时间敏感服务。

知识处理资源池提供决策支持资源，以及决策支持、服务化延伸和个性化定制等特定领域的服务。知识处理资源池从数据处理资源池接收数据流，并向数据处理资源池、以及通过数据处理资源池向嵌入式控制单元发送控制信息，提供知识服务，从全舰艇系统范围内对资源调度和各物理实体协同性运行过程进行优化。

数据处理资源池和知识处理资源池包含计算、存储和网络等硬件资源，以及处理资源实时虚拟化和资源管理服务、数据处理服务、知识处理服务等软件。实时虚拟化主要负责资源聚合与池化功能。资源管理软件主要功能是提供业务编排或资源直接调用的能力，并对处理单元进行统一的管理与资源调度，操作处理资源完成上述数据处理和知识处理任务，包括舰艇应用业务开发服务的全生命周期、部署运营服务的全生命周期、数据处理服务与知识处理服务的全生命周期、安全服务的全生命周期等管理任务。

数据处理资源与知识处理资源在资源使用、服务分工、应用支持上相互协同、互为补充。知识处理资源主要承担舰艇系统全局性、准实时、长周期的大数据处理与分析，主要在长周期维护、业务决策支撑等方面发挥优势。数据处理资源主要用于舰艇相关业务子系统局部性、实时性、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑舰艇业务子系统的实时智能化决策与执行。数据处理资源更是知识处理资源所需高价值数据的采集和初步处理环境，可以更好地支撑知识服务。知识处理资源通过大数据分析优化输出的业务规则或模型，下发到数据处理资源，数据处理资源基于新的业务规则或模型进行优化运行。

智能计算服务环境面向舰艇业务提供使用两种服务方式：第一种，直接将计算、网络和存储资源进行封装，提供直接调用的服务接口，环境的资源管理以业务软件下载、网络策略配置和数据库操作等方式使用处理资源；第二种，智能计算环境进一步基于软件定义方法将处理资源按舰艇业务功能领域封装成功能模块，舰艇各业务可通过模型驱动的业务编排的方式组合和调用功能模块，实现基于智能计算服务环境的业务一体化开发和敏捷部署。

3.2 智能计算服务环境功能视图

智能计算服务环境在物理上主要构建了舰艇的作战人员、信息域、物理域和舰艇外界环境之间基于舰艇数据自动流动的状态数据采集、数据处理与分析、指挥科学决策、控制精准执行的闭环智慧赋能服务平台。这个闭环中同时也蕴含了一种面向优化控制的反馈机制和一种面向进化的学习机制。

其中，反馈机制是一种舰艇信息域与物理域紧密协作的工作流程，是指通过物理实体中嵌入式感知控制器实时采集物理实体的状态参数，通过一体化网络与总线传递到数据处理资源池实时性地进行数据分析与基于机器学习的智能优化后，形成精确控制参数输出给物理实体的嵌入式执行控制器执行，进而调节物理实体的精准运行。

学习机制是舰艇信息域、物理域、作战人员意识心理域之间密切协作的工作机制，也是一种准实时和非实时的反馈机制。这种反馈机制不同于第一种短期内的实时反馈，而是经过一段时间的装备实战化训练和基于数字孪生设备的仿真训练学习积累后，以及在知识处理资源中基于深度学习、强化学习后，提炼成相关规律或知识模型输入到数据处理资源进化处理，形成进化的控制参数输出到物理实体的嵌入式执行控制器中执行，指导物理实体的后续进化运行，实现计算服务环境的功能演进。

通过这两种机制，智能计算服务环境实现了其智能功能：自适应、自修复、自优化、自进化功能。功能视图如图3所示。

图3 舰艇智能计算服务环境功能视图

1）自适应：智能计算服务环境通过其软硬件的高可靠性、高可用性和保障性技术，在提高其基本生命力基础上，对预设条件内的内部疲劳和外界环境可能的扰动做出调正性的自应对措施。主要通过预置运行安全状态模型和健康预测模型，将采集、监控到的原始运行状态数据转化成为评估的状态量与预测结论，并通过数据处理资源池的数据分析，分析出在计算服务环境疲劳衰退过程中和外界可能的干扰下，尚未达到显性故障的“亚健康”状态，及时采取预防调整措施，以维持其运行稳定。

2）自修复：当智能计算服务环境遭遇预设条件外的外界强干扰和内部故障时，智能计算服务环境通过其柔性结构和冗余容错功能，动态重构计算服务平台，自恢复计算服务环境到平衡状态。

3）自优化：智能计算服务环境的自优化功能主要基于其反馈机制。将采集到的物理实体运行数据，通过数据处理资源池的实时大数据分析与机器学习过程，获取服务环境的优化控制策略，并将其用于物理实体的调整控制，优化后续运行。

4）自进化：智能计算服务环境的自进化功能主要基于其学习机制。一方面知识处理资源池自动获取系统运行参数，挖掘参数之间的相关性规律，将数据转化为领域知识，实现自学习过程；另一方面，通过数字孪生训练设备的仿真运行，揭示智能计算服务环境的隐秩序和效能瓶颈，实现人机协同学习，为智能计算服务环境及其宿主舰艇系统的演进选择进化或改进的方向。

3.3 智能计算服务环境的关键技术

舰艇智能计算服务环境关键技术主要包括计算智能及其硬件模块化技术、硬件资源实时虚拟化及其协同服务技术、基于智能算法的数据处理与知识模型化技术、知识与经验驱动的数据孪生训练技术。

1）计算智能及其硬件模块化技术是实现智能计算服务环境的物质基础。主要面向自主可控的各硬件单元，提供高性能密度高可靠的信号处理、数据处理与存储、图形图像处理等硬件资源，并支持服务平台的动态重构和升级保先。

2）硬件资源实时虚拟化及其协同服务技术面向自主可控硬件单元实现数据处理资源与知识处理资源池化及其管理，提供便捷而灵活的实时与准实时计算服务，以及数据处理资源与知识处理资源的协同服务。支持资源快速部署和服务获取，进行动态可伸缩扩展及供给，以及海量数据的实时、快速、有序处理等，为基于智能计算服务环境的各类舰艇业务提供处理资源整合交互和软件定义业务功能的基础平台，提供任务处理资源分配与调用的灵活性和适应性。

3）基于智能算法的数据处理与知识模型化技术，主要基于深度学习等算法进行舰艇大数据挖掘、数据集成与信息集成，进而实现舰艇业务知识模型的构建和舰艇物理实体控制参数的优化。

4）知识与经验驱动的数字孪生训练系统技术主要基于基于强化学习的知识处理，提供人机推演与模拟博弈对抗平台，在舰艇日常培训和模拟训练过程中不断收敛计算服务环境的最佳状态，并完成智能计算服务环境的能力演进。

4 结语

总之，智能计算服务环境可为舰艇系统构建智慧赋能服务平台与自主能动能力，实现全舰网络互连向泛在物联发展，为舰艇系统构建数据处理资源及其数据共享环境，促进舰艇系统物理域与信息域的紧密协同；在公共计算基础上，进一步提高舰艇系统技术架构从紧耦合到松耦合的发展，实现舰艇系统从刚性定制向柔性定义发展，促进舰艇系统的健壮性、灵活性和适应性；构建舰艇系统知识服务平台，促进舰艇作战从网络中心向知识中心、决策中心发展。从而有效提高舰艇在未来海战场智能化战争中面对航行、作战过程中的复杂性和不确定性问题的应对能力。