军用人工智能技术专利分析研究

柏萌峤 董晓军

（北京航天长征科技信息研究所，北京 100076）

0 引言

根据军用人工智能技术特点，通过广泛调研相关文献和比较分析，辨识和确定技术的重要性和新颖性，开展技术分解，最后形成了该项技术的关键技术图谱，主要涉及无人装备、战场感知、指挥决策3 个分系统。

1 无人装备分系统

1.1 技术发展路线分析

无人装备分系统随时间的演进，可以分为萌芽探索期、技术突破期和快速发展期3 个阶段。

在萌芽探索期（2011—2013 年），无人装备分系统首先面临的是如何解决飞行器系统电能供给问题[1]，此时，全球专利申请人对于该项技术的关注点在于飞行器的结构设计方面，如西门子股份公司、欧洲空中客车股份公司相继提出设计、安装带有导电功能的飞行器推进系统，旨在解决工作状态下飞行器的动力问题。代表性专利名称为“一种带有电驱动推进系统的飞行器（专利号为BRPI112012018551）”。

在技术突破期（2014 年），随着自动通信技术的不断发展且经过前期的技术积累，无人装备系统的技术关注点由结构设计转向系统的自动通信。Auto Connect Holdings LLC 提出利用雷达探测技术，对事故车辆进行数据检测并通过远程通信自动发送；Carnegie Mellon University 提出通过自动通信控制技术，建立车辆行驶的优先管理方案。代表性专利名称为“一种用于车辆间自动通信系统（专利号为US14253078）”和“一种用于管理车辆优先级的方法和软件（专利号为US14214885）”。

在快速发展期（2015—2020 年），全球专利申请人对于无人装备分系统的研发重点是飞行器，机器自主学习与飞行器远程数据处理、目标定位结合，用于识别目标，实现工作状态下飞行器的实时检测、验证。经过筛选，能够反映该阶段主要技术特点的代表性专利有2 项。第一项专利名称为“基于相机检测和监督用于飞行器上的机器学习体系结构”，申请号为WOUS19068384，建立了一种用于飞行器的监视系统，对飞行器周围物体的进行感测，生成推荐路线，防止飞行器与感测到的物体发生碰撞。第二项专利名称为“基于计算机视觉的飞行器自主或监督自主降落”，申请号为CA3058723，公开了一种用于机场跑道的飞行器装置，该装置将最新的姿态估计输入飞行器的飞行控制计算机，用于在最终接近时引导飞行器。

1.2 技术功效矩阵分析

在军用人工智能技术无人装备分系统中，全球专利申请人致力于相关结构、工艺方法和系统的优化研究，提出了诸多有价值的技术方案，在该项技术上具有一定的竞争优势。

从实现技术手段出发，可以将军用人工智能技术无人装备分系统划分为飞行器结构设计、姿态控制、战斗力3个子技术点。结合上述技术方案产生的技术效果分析可知，在飞行器结构设计上，研究的重点是提升动力、提高系统运行速度、提高飞行器或相关联设备系统的可控性，尽可能降低成本[2]。例如，用于高飞行和远距离飞行的无人飞行器推进系统，具有喷气涡轮发动机和螺旋桨涡轮发动机，螺旋桨涡轮发动机在飞行器飞行过程中状态稳定可控，实现无人装备分系统精确控制。

在姿态控制、战斗力上，专利申请人提出在保证飞行器相关设备或装置系统可控的前提下，提升系统运行速度，进而解决无人装备飞行过程中自动通信准确性的问题。例如，一种基于计算机视觉的无人飞行器控制方法及装置，包括采集控制者实时的手势信息；姿态转换，将采集得到的手势信息转换为无人飞行器对应的姿态控制信号；信号发送，将姿态控制信号转换为相对应的无人飞行器的控制信号并向无人飞行器发送，使得用户可以快速掌握控制飞行器的飞行姿态，实现高实时性、高交互性、高可控性的飞行器控制。

从产生的技术效果来看，军用人工智能技术无人装备分系统的作用是提高飞行器配套系统的运行速度，增强系统安全性与可控性。然而，如何通过优化飞行器构件结构实现装置自动通信，如何改进姿态控制精度的同时降低成本，全球专利申请人尚未研究出较为理想的技术方案[3]。

2 战场感知分系统

2.1 技术发展路线分析

态势感知分系统随时间的演进，可以分为探索期和发展期两个阶段。

在探索期（2011—2015 年），态势感知分系统首先面临的问题是如何提升无人飞行器控制性能[4]。这个阶段，全球专利申请人对于该项技术的关注点在于计算机辅助设计方面，如北京空间技术研制试验中心、北京航空航天大学相继提出基于计算机视觉的无人飞行器控制方法，旨在解决人工智能时代无人飞行器的远程控制与通信问题。代表性专利为“一种航天器测试资源优化配置方法（专利号为CN201510937156.7）”“一种基于计算机视觉的无人飞行器控制方法与装置（专利号为CN201511024647.9）”和“一种基于专家知识的无人机飞行指挥辅助决策系统及其设计方法（专利号为CN201510270722.3）”。

在发展期（2016—2020 年），全球专利申请人对于态势感知分系统的研发重点是将软件设计与机器自主学习相结合，实现人机交互；与此同时，利用计算机深度学习功能，基于数据分析，对飞行器或地面设备的操作行为进行实时处理与分析[5]。经过筛选，能够反映该阶段主要技术特点的代表性专利有2 项。其中具有代表性的专利名称为“异构多无人机系统协同察打任务自组织方法”，申请号为CN201610158677.7，公开了一种异构多无人机系统协同察打任务自组织方法，设计两个异构多无人机子系统，通过子系统间相应的协作方式，进行任务规划并进行相互协作。

2.2 技术功效矩阵分析

在军用人工智能技术态势感知分系统，全球专利申请人致力于采用远程信号测量、信息数据的处理等手段，实现信息共享与控制，进而提升战场环境下态势感知能力。

从实现技术手段出发，可以将军用人工智能技术态势感知分系统划分为信息获取、信息共享、精确信息控制与信息资源管理能力4 个子技术点。通过对技术效果分析可知，在信息获取技术上，对电信号进行测量，能够提升系统运行的速度；在信息共享技术上，专利申请人提出通过一般性的电控制方法或装置实现数据信息的共享，进而增强系统的可控性。

在精确信息控制技术上，专利申请人的关注点在于如何通过电数字信号、数据信号或图像信息的处理，借助特定环境下的计算模型，增强无人装备飞行过程中自动通信准确性；同时，尽可能降低成本的同时，解决精确控制的问题。例如，一种无人机数据链可靠性的仿真系统设计方法涉及数据链仿真领域，通过建立各要素模型库，利用MFC 的交互式界面窗口，实现无人机、地面站、干扰源要素属性的快速配置，形成动态复杂的电磁环境仿真过程，完成对无人机数据链所面临的特定场景下的干扰分析，也为数据的进一步挖掘提供了有力的支撑，具有一定的灵活性和高效性。

从产生的技术效果来看，军用人工智能技术态势感知分系统的作用是提高飞行器系统的运行速度，增强系统安全性与可控性，信息传输、控制的准确性也有所提高。运用电变量测量等具体测量手段，提高系统安全性和可控性，优化飞行器构件结构，提升系统精准通信能力，利用自动通信方法或软件改进姿态控制精度；特别是提升战场环境下态势感知信息的管理能力，全球专利申请人尚未研究出较为理想的技术方案[6]。因此，中国专利申请人可以抓住这个技术空白点，深入研究并提出有价值的技术方案。

3 指挥决策分系统

3.1 技术发展路线分析

指挥决策分系统随时间的演进，整体呈现平稳增长趋势，其中2012 年、2016 年和2020 年出现了3 次申请高峰年。

2011—2012 年，指挥决策分系统首先在智能电控技术，特别是燃料电池系统上开展了探索性研究，从车载智能技术领域入手，提出具备更高系统可靠性的实施方案。经过筛选，能够反映该阶段主要技术特点的代表性专利有1 项。这专利名称为“智能车载被动恢复策略”，申请号为DE102012104142，公开了一种用于燃料电池堆的可逆电压损失的电压恢复程序。

2013—2016 年，指挥决策分系统的重点是设计可靠的控制方法，克服不确定因素对智能技术应用效果的影响，进而实现快速、稳定响应。

2017—2020 年，全球专利申请人在指挥决策分系统的重点工作是利用计算机深度学习功能，基于数据分析，对飞行器或地面设备的操作行为进行实时处理与分析。经过筛选，能够反映该阶段主要技术特点的代表性专利有1项。这专利名称为“用于协调通信设备的区域特定控制车辆系统和方法”，申请号为US16432722，公开了一种用于区域特定控制的方法和系统。

3.2 技术功效矩阵分析

在军用人工智能技术指挥决策分系统中，全球专利申请人主要采用供配电以及电能转换、信息数据处理等手段，实现各系统、各装置之间的信息协同与共享，实现战场环境下的指挥决策[7]。

从实现技术手段出发，可以将军用人工智能技术指挥决策分系统划分为故障诊断与预测技术、信息传输技术、协同作战能力、信息系统管理4 个子技术点。通过对技术效果进行分析可知，在故障诊断与预测技术上，采用直接将化学能转变为电能的方法或装置，提升系统运行速度，同时增强其可靠性；在信息传输技术上，专利申请人提出使用无线链路进行非选择性通信的系统，实现数据信息的传输与共享，增强系统可控性和安全性；在协同作战能力上，专利申请人倾向于设计一种供电或配电的电路装置或系统，设计可调节的变压器，进而实现电能存储，进一步提高系统可控性。

从产生的技术效果来看，军用人工智能技术指挥决策分系统的作用是通过单点技术的突破，从电能储备（或电池组能源储备）技术入手，设计适用于工作过程中飞行器或地面设备的故障诊断与预测，进而提高飞行器系统的运行速度，增强系统安全性与可控性[8]。通过机器自主学习的方式提高系统可控性，同时降低设计成本，实现系统通用性，提升战场环境下武器装备体系各系统协同作战能力，特别是武器装备体系的整体信息系统管理，全球专利申请人尚未研究出较为理想的技术方案。因此，中国专利申请人可以抓住这个技术空白点，深入研究并提出有价值的技术方案。

4 技术研发热点和空白点分析

对人工智能关键技术专利申请分布情况进行统计，结果显示：全球专利申请人的研发热点集中在信息控制技术和故障诊断与预测技术，分别申请专利588 件和296 件。从数量上看，信息获取技术、信息共享技术和信息传输技术专利申请不多，然而如何有效提升智能化军事装备的信息传输能力，如何保证战场环境下精确的信息获取与共享，是未来该领域的技术发展的方向。

5 结语

从上述分析可知，人工智能技术的专利呈现3 个特点。一是专利申请集中度较高，特别是战场环境感知和指挥决策系统，是该领域技术研发的热点，对于技术的发展起到十分重要的作用；二是各关键技术专利申请数量呈现上升趋势，说明全球专利申请人致力于该领域关键技术的研究，通过不断地改进技术方案推动技术发展与创新；三是技术方案价值度高，向着智能化协同转型，由于人工智能技术在军事上拥有广阔的应用前景，智能化武器装备和智能机器人的应用对于该领域关键技术的发展产生重大影响，因此其专利的技术方案具有更高的参考价值，为申请人抢占目标市场奠定了坚实的基础。