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人工智能與無人機(jī)的組合如何撕開俄空天軍的 “核心“

作者:zongYu 時間:2025-06-06 來源:EEPW 收藏

         關(guān)注俄烏局勢的讀者應(yīng)該已經(jīng)知道,俄羅斯空軍遭遇了重大變故,且事發(fā)地點(diǎn)極具敏感性,正是其位于摩爾曼斯克州的奧列尼亞基地。該基地絕非等閑之地,它堪稱俄羅斯戰(zhàn)略轟炸機(jī)的 “核心”。

本文引用地址:http://www.bjwjmy.cn/article/202506/471163.htm

烏克蘭第一時間宣布擊毀了41架戰(zhàn)略轟炸機(jī),占俄空天軍戰(zhàn)略轟炸機(jī)機(jī)隊(duì)總數(shù)的34%(據(jù)悉,俄空天軍一共121架各型戰(zhàn)略轟炸機(jī))。而現(xiàn)在可以確認(rèn)的戰(zhàn)果是,9 架圖 - 95MS 戰(zhàn)略轟炸機(jī)、2 架圖 - 22M3 遠(yuǎn)程轟炸機(jī)以及好幾架其他戰(zhàn)機(jī)遭受重創(chuàng),這些代表著俄空軍最為貴重且堅不可摧的實(shí)力家底,更是俄羅斯三位一體核打擊力量最最重要的的一環(huán)。在短短的數(shù)十秒內(nèi),就慘遭重創(chuàng),從昔日的空中威懾力量淪為一堆冰冷的鋼鐵殘骸。

 

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最令人感到諷刺的是,這場精準(zhǔn)打擊的元兇并非傳統(tǒng)意義上的航母、戰(zhàn)斗機(jī)或?qū)?,而是一群外形宛如兒童玩具的自殺?a class="contentlabel" href="http://www.bjwjmy.cn/news/listbylabel/label/無人機(jī)">無人機(jī)。它們并非零星來襲,而是多達(dá)117架,猶如洶涌海潮般從地平線涌來。在這場非對稱戰(zhàn)爭的縮影中,象征核威懾力量的戰(zhàn)略轟炸機(jī)像待宰的羔羊般被逐一摧毀,的集群攻擊,用極低的制造成本換取了價值數(shù)十億美元的軍事資產(chǎn)的徹底癱瘓。

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在本次名為“蛛網(wǎng)行動”襲擊事件中的主力,除了在明處的之外,還有一個隱藏的“殺手”,那就是用于軍事的“”。

據(jù)悉,這場襲擊烏克蘭已經(jīng)策劃了多年,其利用了烏克蘭國內(nèi)波爾塔瓦州遠(yuǎn)程戰(zhàn)略航空兵博物館中收藏的圖 - 95MS 和圖 - 22M3 轟炸機(jī)進(jìn)行 AI 建模,(別忘了烏克蘭曾經(jīng)也是蘇聯(lián)的一員,也有大量蘇聯(lián)時期的武器裝備)進(jìn)而訓(xùn)練無人機(jī)開展 AI 自主攻擊行動。利用圖像識別技術(shù),無人機(jī)就能精準(zhǔn)識別轟炸機(jī)的翼根和機(jī)身。翼根是機(jī)翼與機(jī)身連接的關(guān)鍵部位,內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,匯聚了眾多的燃油管道、電線以及承力構(gòu)件,若被擊中,飛機(jī)的平衡將被打破,飛行控制系統(tǒng)可能失靈,且修復(fù)難度極大,往往需要對整個機(jī)身結(jié)構(gòu)進(jìn)行大規(guī)模的拆解和重建,耗費(fèi)大量的人力、物力和時間。而且,就現(xiàn)在俄羅斯的“考古式”軍事研究以及裝備,還能不能修好、能不能建造補(bǔ)充新的戰(zhàn)略轟炸機(jī)入列,還是一個巨大的未知數(shù)。

在此前,我們的公眾號就報道過歐美媒體擔(dān)心我國機(jī)器人、無人機(jī)等等產(chǎn)品發(fā)展被用于軍事用途的新聞。現(xiàn)在這個時間點(diǎn)再回頭看,也不能說他們的擔(dān)心完全不無道理。

人工智能在軍事中的應(yīng)用近幾年來一直都是各方關(guān)注的重點(diǎn)。其中,又以基于的圖像識別技術(shù)為發(fā)展的重點(diǎn)之一,就像本次“蛛網(wǎng)行動”中的烏克蘭使用飛機(jī)模型來訓(xùn)練無人機(jī)準(zhǔn)備通過圖像識別飛機(jī),就是該技術(shù)發(fā)展的一次歷史性實(shí)踐。那么,在軍事上是如何實(shí)現(xiàn)的呢?這就不得不提基于Transformer的物體檢測模型——Vision Transformer(ViT)

中,CNN長期以來是圖像分析的支柱,利用卷積層提取局部特征并構(gòu)建層次化表征,其歸納偏差(如局部性和平移不變性)使其在數(shù)據(jù)和計算資源有限的任務(wù)中有效。而ViT從一開始就使用自注意力機(jī)制建模圖像塊之間的全局關(guān)系,能捕捉長距離依賴關(guān)系和整體上下文,在大規(guī)模數(shù)據(jù)集和需要全面理解視覺內(nèi)容的任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)于 CNN。對于戰(zhàn)場上復(fù)雜的地形和瞬息萬變的環(huán)境來說,ViT模型從中有效地提取重要特征,特別是在從各個角度和環(huán)境探測敵方裝備或部隊(duì)時具有巨大優(yōu)勢。

Vision Transformer(ViT革新了圖像處理與理解模式,它引入 Transformer 架構(gòu)這一強(qiáng)大力量至計算機(jī)視覺范疇。有別于傳統(tǒng)的基于卷積來提取特征的方式,ViT 將圖像當(dāng)作由一系列圖像塊構(gòu)成的序列來處理,借助自注意力機(jī)制,能夠把握整幅圖像里各元素間的關(guān)系,進(jìn)而對局部以及全局的依賴關(guān)系開展有效建模,在眾多視覺任務(wù)中收獲了亮眼的成果。

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ViT的操作流程中,首先,會依據(jù)固定大小,例如 16x16 像素這樣的規(guī)格,把輸入圖像劃分成一個個小塊所組成的網(wǎng)格架構(gòu)。隨之,將每個小塊進(jìn)行展平操作,轉(zhuǎn)化成一維向量的形式,借此巧妙地把具有二維特性的圖像轉(zhuǎn)換為由多個塊向量構(gòu)成的序列。

接下來,每個塊向量經(jīng)由一個線性層,也就是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,將其映射至更高維度的空間范疇。經(jīng)此步驟,便生成了一個嵌入序列,序列里的每個嵌入分別對應(yīng)著各個圖像塊,其原理與 NLP(自然語言處理)領(lǐng)域中 Transformer 對句子中單詞進(jìn)行嵌入的方式有著異曲同工之妙。

不過,由于Transformer本身并不具備識別圖像塊順序以及位置的能力,所以需要在每個圖像塊嵌入當(dāng)中融入位置編碼。這些位置編碼承擔(dān)著注入每個圖像塊空間位置信息的重任,助力模型留存原始圖像所蘊(yùn)含的結(jié)構(gòu)特征。

此時,攜帶了位置信息的圖像塊嵌入序列被輸入到標(biāo)準(zhǔn)的Transformer編碼器之中。該編碼器包含多層多頭自注意力以及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等組成部分。憑借自注意力機(jī)制,模型得以學(xué)習(xí)不同圖像塊相互間的關(guān)聯(lián)性,進(jìn)而捕捉圖像中存在的局部和全局模式。

在塊嵌入序列的前端,會添加一個特殊的可學(xué)習(xí)標(biāo)記,一般被命名為 “分類標(biāo)記” 或者 [CLS] 標(biāo)記。待經(jīng)過Transformer各層的處理之后,與這個特殊標(biāo)記相對應(yīng)的輸出,就充當(dāng)了圖像整體的表征角色,可用于諸如分類等后續(xù)任務(wù)的開展。

值得一提的是,ViT模型剛剛誕生之時,其計算量巨大,需要大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,而近年來隨著像Swin Transformer、LaViT等等高效架構(gòu)的蓬勃發(fā)展,引入了分層的多尺度特征提取結(jié)構(gòu)以及使用非重疊窗口中的自注意力機(jī)制來減少計算復(fù)雜度,進(jìn)一步降低了內(nèi)存和計算需求,從而是得其在無人機(jī)等等設(shè)備上也可以被輕松部署。

落實(shí)到軍事實(shí)踐中,將ViT模型搭載于無人機(jī)、地面車輛等無人作戰(zhàn)平臺,可精準(zhǔn)識別敵方的位置與運(yùn)動軌跡。ViT在軍事行動中意義重大,其出色的物體探測能力,使其在面對偽裝或低能見度環(huán)境時,依然能保持高效運(yùn)作。此外,基于ViT的系統(tǒng)具備高度靈活性,可迅速適應(yīng)作戰(zhàn)環(huán)境的快速變化,通過簡單地重新訓(xùn)練,即可適配多種戰(zhàn)場場景。ViT模型還具有學(xué)習(xí)和預(yù)測敵方模式的能力。通過對海量戰(zhàn)場圖像的分析,ViT能夠解析敵方的移動路徑與戰(zhàn)術(shù)行動模式,進(jìn)而為指揮官提供前瞻性預(yù)測信息。在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境中,ViT通過同時分析圖像的多個特征,能夠?yàn)橹笓]中心提供更全面、更深入的信息,從而助力軍事決策的制定。

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基于ViT的地面物體檢測

 

在這場俄烏沖突中的 “蛛網(wǎng)行動”,更加印證了人工智能與無人機(jī)在戰(zhàn)爭中的重要性。無人機(jī)與 Vision Transformer(ViT)技術(shù)的深度耦合,已然成為未來戰(zhàn)爭之中的重大變數(shù)。

它們撬動了傳統(tǒng)軍事力量的平衡,用極低的成本讓強(qiáng)大的戰(zhàn)略轟炸機(jī)群瞬間折戟。不得不說,從各種意義上來看,不論是之前的蘇聯(lián)還是現(xiàn)在的俄羅斯對于我國來說一直都是一個好老師。

在未來的戰(zhàn)爭舞臺上,誰能率先掌握并駕馭這些前沿技術(shù),誰就能在瞬息萬變的戰(zhàn)局中搶占先機(jī),掌控主動權(quán)。而對于世界而言,如何在人工智能軍事化的大潮中確保和平與穩(wěn)定,避免技術(shù)濫用引發(fā)新的沖突與災(zāi)難,也將成為各國必須共同面對和亟待解決的重大課題。這場 “蛛網(wǎng)行動”,或許只是一個開始,但它的影響必將深遠(yuǎn)而持久,持續(xù)推動著軍事領(lǐng)域乃至整個人類社會向著未知的未來加速邁進(jìn)。

 

 




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