無人系統的案例
加快無人系統產業發展，深圳寶安區將為無人系統產業開放市場訂單！
3月9日下午，寶安區發展研究中心主任張文亦受寶安區區委書記姚任指示專程蒞臨寶安區無人系統產業協會考察調研，會長劉立波接待并匯報關于協會發展情況，雙方在加快無人系統產業發展等諸多方面達成共識。
按照寶安區委區政府的指示，寶安區將為無人系統產業開放市場訂單，請各企業根據公司產品特點、應用場景和需要相關部門的支持類型進行整理，并承報至協會秘書處，協會將各企業訴求統一匯報至區委區政府，屆時請關注群動態消息。
據悉，深圳市寶安區無人系統產業協會目前是全國首個區級無人系統產業協會，由從事無人系統產業研發、設計、制造、銷售、應用的企事業單位、投資機構、科研機構、高等院校等相關組織自愿發起成立的具有獨立法人資格的非盈利機構。協會目標是整合及協調政府、智庫、第三方機構等產業資源，借鑒歐美等國際先進國家協會經驗和標準，為會員單位服務，提升會員單位的研究開發、經營管理、市場開拓、運營維護等綜合管理水平，促進無人系統技術產業化發展，促進產業內部成員之間合作。
作為一個深耕科技領域的專業性協會，深圳市寶安區無人系統產業協會設立了秘書處、會員服務部、認證培訓部、國際交流部、人才服務部等10個部門，設置了無人車輛委員會、無人船舶委員會、無人飛行器委員會、無人制造委員會、控制技術委員會等10個產業應用的委員會。此外，協會還擁有由華南理工計算機學院院長陳俊龍、國家信息中心深圳大數據研究院院長黃哲學、機器人應用首席科學家劉立教授、香港中文大學計算機科學工程系終身教授賈佳亞等領銜的行業專家庫。
據了解，深圳從20世紀80年代初發展至今，已成為全國無人機企業的主要根源地，更是全球無人機最重要的生產基地，被譽為世界的“無人機之都”。
展開 多無人系統協同中的人工智能安全探索
施文1，王楷文1，俞成浦1，孫健1，陳杰1, 2
（1.北京理工大學自動化學院，北京 100081；2.同濟大學，上海 200092）
摘要：作為中國新一代人工智能規劃中的重要組成部分，多無人系統協同是我國未來國防建設和社會發展的一項變革性技術。雖然多無人系統協同技術研究與系統集成已經達到了空前高度，但是其相關人工智能安全問題研究還處在萌芽階段。本文闡述了統籌推進多無人系統協同賦能應用與風險防控的重大意義，提出了“四位一體”全面推進多無人系統協同安全發展的戰略思路，探索了多無人系統協同在內生安全和衍生安全層面潛在的挑戰與應對思路。研究提出了智能無人系統安全對策建議：構建國家級無人系統驗證平臺，推動人才隊伍建設；逐步深化無人系統產業“放管服”，發展新一代人工智能安全生態；充分發揮多無人系統協同的優勢，賦能保障和改善民生，服務構建人類命運共同體。
關鍵詞：多無人系統協同；人工智能安全；安全風險防控
一、前言
智能無人系統種類多樣，覆蓋海陸空不同空間，正在全面深入國家安全和社會生活各領域，并推動新一輪產業變革和相關技術高度集成。多無人系統協同作為一項人工智能的顛覆性技術，將在空間上分布的無人系統有機連接起來，實現多系統在時間、空間、模式、任務等多維度上的有效協同，最終形成目標探測、跟蹤識別、智能決策、自主控制和效能評估的完整鏈條。伴隨著技術水平的不斷提升，多無人系統的使命任務將不斷拓展，將極大地改變日常生活方式和軍事作戰方式。
多無人系統協同在給社會創造價值的過程中存在著諸多安全隱患，如無人車的交通事故，無人機的擾航、恐怖襲擊，機器人造成工人失業等。多無人系統協同可能將在軍事作戰、產業升級、政府監管、社會治理以及倫理等多個方面給國家安全帶來新的挑戰[1]。
展開 無人系統免疫智能技術
文獻[2-3]分別闡述了生物無人系統和受生物啟發無人系統的研究現狀與愿景。
動物的生存和健康會受到病毒侵襲、肢體損傷和天敵侵害等方面的威脅。對無人系統而言，外界干擾、信號攻擊、不良影響、環境劇變等因素就像病毒和疾病, 會與無人系統、特別是復雜環境作業下的無人系統相伴相生。同時, 正像動物會受到肢體傷痛的影響, 無人系統在其生命期內也存在傳感器失效、執行器故障以及機構損傷等問題。另外, 正如動物在生物鏈中必須應對天敵威脅、種群競爭的挑戰，無人系統也同樣面臨著在博弈、對抗環境中競爭生存的問題。
因此, 面對外部攻擊、干擾、對抗、拒止、封鎖、故障和博弈等復雜環境, 能否通過擬人化、智能化設計使無人系統具有免疫識別、免疫適應、免疫調節和免疫進化能力的“免疫智能”系統,使之像動物一樣能夠適應環境、抵御疾病、克服傷痛和對抗天敵，是一個具有挑戰性的問題。以往免疫算法研究大多針對軟件的可靠性框架和過程控制的優化算法(參見文獻[4-5])，具有應對干擾、攻擊、損傷、對抗和博弈環境能力的無人系統免疫智能技術尚是一個空白的研究領域。免疫智能的研究目標在于將生物體的免疫原理和進化能力凝練成一種規則或機制用來指導無人系統設計，使得無人系統可以像動物一樣應對疾病侵襲、傷痛折磨、環境突變和天敵威脅。
動物的免疫過程涉及分子、細胞、組織、神經以及行為等不同層面。就無人系統而言，在對抗博弈等復雜環境下保證健康和生存，也需要從材料、結構、導航、控制、決策和管理等角度開展研究。受篇幅所限，本文重點從組織、神經和行為的視點研究具有免疫智能的無人系統導航、控制、決策和管理方法和技術。下面分別從疾病感知與診斷、適應和調節、學習和進化3個方面進行探討。
2 研究框架與內容
2.1 感知和診斷技術
動物通過不同的異狀反應如發燒、咽喉腫痛等來表征疾病的出現。
展開 無人系統在戰場上的應用現狀和前景
戰場上的無人戰車可以支援步兵，也可以單獨行動
二、無人系統的發展前景
西方國家無人系統作戰能力的最大活力體現在航空和航天領域。美國計劃在2030年前利用高超音速無人機，形成應對復雜局勢的即時反應能力。美國高層認為，從2030年起，將按照如下發展路徑全方位提高無人系統的技戰術能力：
首先，提升空中、空天、地面和海上無人系統作戰范圍和動態態勢應變能力，以及在不同環境中的新興混合型無人集群系統的實戰能力。
其次，到2035年，美國計劃建立一個高速自動化通信網絡，可以將無人系統整合到統一的信息空間。由于這一領域的復雜性和潛在的脆弱性，它的發展將決定無人系統和武器系統的網絡管理進入整體對抗、體系對抗新階段。
最后，納米、生物、信息和認知技術方面的進展，將為創造出更高質量、更新類別的無人系統提供技術支撐。這些無人系統包括高度智能的無人系統、生物力學無人系統、擬人化無人系統、無人系統飛行器，以及用于各種目的的微納米無人系統。
三、無人系統發展的新方向
無人系統技術的小型化將減少其對能源的需求，并利用非常規能源擴大其生產和應用。如今，這樣的創造已經在進行中。
展開 
美國地下領域無人系統發展現狀及啟示
結合對美國地下無人系統發展現狀的研究分析，可以歸納出美國主要從突破關鍵技術瓶頸、整合系統有效資源、實現基本功能等方面開展無人系統探索研究。美國地下領域無人系統仍處于特定場景的實驗室研究階段，為滿足真實任務場景的需求，美國將從增強單體性能、提升群體協作能力等方面優化地下領域無人系統，滿足強對抗場景下無人系統的應用，進一步加強系統自適應進化能力，推動地下領域無人系統在實際任務場景中的應用。
2.1 增強無人系統單體性能
地下領域無人系統的實際應用場景與需要面向的突發情況會比測試階段搭建的場景更加惡劣，時空受限更加嚴重，無法發揮無人系統整體的群體協作能力。因此，美國將從增強單體性能方面提升無人系統的任務執行能力，同時單體性能的增強也會使無人系統整體的性能得到提升。
目前，美國地下無人系統單體仍存在對特殊情況的適應性不好、自主能力不強、對任務目標的識別依賴特殊標識、載體功耗大續航能力不強、抗干擾能力不佳、導航精度不夠、通信距離不足等多種缺陷，需要針對性地通過精加工、芯片技術、人工智能、信息物理系統等技術，改進單體機械結構、提高控制與傳感器系統的集成度、提高傳感器感知能力、加深傳感器之間的融合程度、優化電源管理系統、加強無人系統對任務目標的辨識能力，從而實現無人系統單體性能的增強。
2.2 提升無人系統群體協作性能
地下領域無人系統主要解決的是群體協作問題，將無人機和無人車等組成的異構群體聯合起來執行感知、探索搜救等任務。目前，美國已經在人工隧道系統、城市地下和洞穴網絡等特定場景實現了基礎功能，而面向實際應用的地下無人系統還需要具備自主解決任何突發性狀況的能力。
提升群體協作性能是增強地下領域無人系統整體任務執行能力的必要手段，使整體無人系統能夠適應不同任務場景的需求。
展開 人工智能賦能無人系統
人工智能為無人系統的發展提供了新的動能，而無人系統是人工智能研究的重要抓手和極佳的驗證平臺。人們對無人系統的應用場景與自主能力需求越來越強烈，要使無人系統具備復雜場景下的自主作業能力，強烈依賴人工智能技術的發展。
強泛化通用人工智能算法 目前，無人系統應用場景往動態非結構化方向發展，傳統針對特定任務與樣本所訓練的算法難以適應新數據與任務需求，泛化能力弱、適應任務單一，使得無人系統只能夠在特定限制條件下自主作業，難以賦予無人系統真正的智能性。因此，如果要使無人系統真正具有類人自主性，必須開發強泛化能力的通用人工智能算法。
低功耗、高性能邊緣計算芯片 由于無人系統通常是移動作業模式，其只能搭載有限的能源設備，難以部署大規模計算設備/學習服務器，對一些依賴計算資源的算法需采取云端技術，這將大大依賴大寬帶實時通信，給實際應用帶來不便與挑戰，而采用邊緣計算或云邊協同的計算方式可以有效解決這一困局。
在人工智能技術創新的推動下，無人系統迎來了突飛猛進的發展。
人工智能提升環境感知效率 環境感知旨在從復雜場景或圖像中定位大量預定義類別的物體，是人工智能領域熱門的研究方向，也是無人系統開展各項作業任務的基礎。針對目標識別，R-CNN、YOLO、SSD等一系列經典框架被提出，使得無人系統能夠模擬人大腦的運行方式，通過多層卷積神經網絡學習識別，大大提升了無人系統的環境感知能力。
人工智能強化自主規劃決策能力 規劃決策旨在依據無人系統感知得到的動態環境信息，開展自主決策、路徑規劃等控制，使無人系統實現特定的作業任務。
展開 無人系統的共性關鍵技術
海上無人系統使用大量的推進系統，包括重型燃料或汽油動力發動機、噴氣式發動機、燃料電池、太陽能及混合動力系統。同樣的，動力系統也有很多，包括電池、引擎驅動的發動機、太陽能和混合系統。對于不依賴空氣（AIP）的動力系統，能量來源成為航行器系統設計與效能的關鍵因素。具有高速和持久力需求的任務，如反潛戰（ASW）和ISR要求更復雜的能量系統，如燃料電池和混合動力系統。長的持久力、負載動力和高速等因素都要求無人系統增加動力容量。重要的是，能力源的選擇必須與航行器設計、尺寸、類型等同時考慮，沒有“一刀切”的選擇方案能夠滿足所有任務需求和所有航行器設計約束。
內容介紹
海上無人裝備體系主要包括海上無人機系統、無人水面艇、無人潛航器和無人水下預置系統。本書全面系統闡述了海上無人系統的概念內涵、任務領域、能力需求、典型無人裝備、關鍵技術和作戰運用模式等。海上無人裝備體系主要包括海上無人機系統、無人水面艇、無人潛航器和無人水下預置系統，較詳細闡述了各種無人系統的概念、分類與組成、國內外發展現狀及其相關技術；并列舉了50多種國外典型無人裝備，介紹其研制過程、性能特點和技術規格。梳理了海上無人裝備的共性關鍵技術，并針對海上有人/無人系統的協同通信技術、協同決策控制技術進行深入論述；最后，介紹無人系統裝備的作戰運用，并給出發展建議。
展開 跨域協同：無人系統技術發展和應用新趨勢
來源：無人系統技術
作者：何玉慶，秦天一，王 楠
摘 要: 隨著無人系統技術的不斷發展，多無人系統之間的跨域協同憑借其諸多優勢成為當前無人系統領域研究和應用的熱點。首先，闡述了無人系統跨域協同的概念形成與發展歷程，并對未來發展趨勢進行了展望；其次，系統梳理了國外多無人系統跨域協同技術的研究情況，分別從比賽競技、項目研發和應用三個角度對美國、歐盟等無人系統跨域協同技術開展分析綜述；然后，介紹了無人系統跨域協同的核心問題和技術體系；最后，通過對典型應用案例分析表明跨域協同對實際應用效能有明顯提升作用，相關研究為我國未來無人系統跨域協同相關發展提供參考。
展開 無人系統故障知識圖譜的構建方法及應用
基于其它垂直行業知識圖譜的構建基礎及其關鍵技術，通過無人系統數據采集器獲得的數據來構建領域知識圖譜，形成無人系統健康狀態知識庫，有利于無人系統的維修保障，無人系統的數據采集及維修保障如圖2所示。
圖2 無人系統數據采集及維修保障示意圖
1.3 知識圖譜的構架
知識圖譜一般包含邏輯結構和技術(體系)構架。本文從構建無人系統領域故障知識圖譜出發，詳細介紹技術構架。
1.3.1 知識圖譜的邏輯結構
知識圖譜在邏輯上可以分為數據層和模式層。模式層通常由本體庫來管理，本體是結構化知識庫的概念模板，如“無人系統故障”、“飛行控制系統故障”等概念實體，由本體庫而形成的知識庫不僅層次結構較強，并且冗余程度較小，由此可見，模式層是知識圖譜的核心。數據層存儲的是具體數據信息，由一系列的事實<“實體-關系-實體”、“實體-屬性-屬性值”>組成，如無人系統常見的故障信息<地磁儀無數據，導致，地磁儀故障>，而知識以事實為單位進行存儲，在工業界主要由Neo4j圖數據庫來存儲數據。
1.3.2 知識圖譜的體系(技術)構架
隨著無人系統智能化的飛速發展，傳統數據處理技術難以理解數據之間隱含的關系和規則，信息共享困難，不能高效地利用無人系統產生的海量數據[3]。知識圖譜技術利用自然語言處理、數據挖掘和機器學習等技術的方法和原理，能夠讓計算機更好地理解數據。無人系統在執行任務的飛行及停機維修過程中，積累了大量的結構化數據(狀態監控數據)、半結構化數據(日志文件)和非結構化數據(圖片、文檔、視頻)，知識圖譜技術可以有效利用這些數據構建高質量的知識庫。借鑒通用知識圖譜構建的一般流程，給出了無人系統知識圖譜體系構架，構建流程如圖3所示。
圖3 無人系統知識圖譜體系構架
由圖3可知，無人系統知識圖譜主要由知識抽取、知識融合和知識加工三大部分組成。
展開 無人系統態勢感知系列課程教學設計與實踐
袁興生，牛軼峰，龔建興，王楠
（國防科技大學 智能科學學院，湖南 長沙）
摘 要：無人系統技術的發展，推動國家經濟和軍隊建設發展。針對無人系統態勢感知系列課程建設問題，以國防科技大學智能科學學院無人裝備工程專業為例，結合軍隊院校的特色，對無人系統態勢感知系列課程建設情況以及相關實踐教學設計與實施方法進行了研究分析，闡述了無人機態勢感知課程建設以及與理論課程相對應的實踐項目支撐情況。進一步，提出了無人系統態勢感知系列課程教學需要解決的幾個問題和相應的解決思路。
關鍵詞：無人系統態勢感知；課程建設；實踐教學
一 引言
隨著智能科學的發展進步，無人系統技術的發展成果正影響著軍事、民用很多領域。在軍事領域，人類戰爭正向信息化戰爭形態轉變，戰爭無人化成為重要的發展趨勢之一[1]。自1991年海灣戰爭起，多國在戰爭或軍事沖突中使用無人系統裝備。例如，2001年阿富汗戰爭中美國將捕食者無人機改裝成偵察打擊一體化無人機MQ-1B，摧毀塔利班坦克；2003年伊拉克戰爭，美國研制的REMUS無人潛航器執行了反水雷任務；2019年的俄敘戰爭，俄羅斯軍隊的“天王星”9無人戰車部署到敘利亞戰場進行實戰運用實驗。民用領域，無人系統裝備在測繪、巡檢、勘探、氣象、物流、環境監測、災后救援、水下打撈等等諸多方面將發揮越來越重要的作用。
無人系統是指具有一定自治能力和自主性的無人控制系統，它是人工智能與機器人技術以及實時控制決策系統的結合產物 [2]。無人系統涉及到軍事及民用各個領域，包含無人機（UAV）、水下無人潛航器（UUA）、無人水面艦艇（USA）、無人駕駛汽車和無人地面車（UGV）等無人系統平臺。目前，無人系統逐步由簡單的遙控、程控方式向人機智能融合的交互控制方式轉變，并逐步向全自主控制方式發展。
展開 【綜述】海上無人系統集群：發展現狀及關鍵技術
其中，無人機集群技術發展得最迅速，在發展思路、技術途徑等方面呈現出百花齊放的態勢。1980 年代，美、俄等國就已重視水下無人裝備的運用。近 10 年來，這些國家加快了水下無人系統集群技術的驗證，以及小規模應用。
目前，美國海軍已完成了執行反潛探測任務的無人水下機器人集群技術的演示驗證，已實現在深海、淺海的大范圍反潛探測。不僅如此，在水面無人系統方面，美國海軍也已開始探索集群作戰，以突破執行使命任務的技術瓶頸，最終于2016 年實現了水面無人艇集群自主執行目標探測與識別、跟蹤、巡邏等任務。
跨域異構無人系統集群指的是無人機、水面無人艇、無人水下機器人等不同類型的無人系統在空中、水面、水下等不同作戰域之間的協同控制。截至目前，美、英、法等國重點驗證了無人系統間跨域協同通信和指控能力，并均已取得一定的進展。
目前，雖然尚無法全面準確地判斷無人系統集群在未來海戰、空戰中的定位，但隨著技術的不斷進步，無人系統集群將逐步由概念走向實裝應用，其所呈現出的應用場景也將越來越來清晰。因此，加快我國在無人系統集群及其協同作戰方面的研究，對于探索未來戰爭模式、裝備應用落地以及推動海軍武器裝備創新發展都具有重要意義。
首先，本文將系統回顧國內外無人機集群、水面無人艇集群、無人水下機器人集群和跨域無人系統集群的發展現狀；然后，全面論述無人系統集群的共性關鍵技術研究進展，并著重分析各項關鍵技術的主要研究思路、代表性算法及其研究趨勢，期望能夠為海上無人系統集群技術研究提供有益的參考和借鑒。
展開 
無人系統群體智能及其研究進展
無人系統群體智能體現出來的自組織是指其內部眾多無人單體基于實時狀態與動態環境交互及認知，形成時空、邏輯等群體自主協作，完成復雜任務的特性，體現的是群體從無序到有序的演化過程，是群體自身固有而并非外部影響施加給群體的一種性質。
自組織意味著無人群體智能系統中沒有一個中心控制模塊，也不存在一部分控制另一部分的情況. 自然界的生物群體均是通過其自組織來解決問題，理解了大自然如何使生物系統自組織，就可以模仿這種策略使人工的無人群體智能系統自組織。
自組織是無人系統群體智能的重要特征體現，該特性可極大地提高無人群體智能系統在完成任務過程中的適應性與健壯性.
(2)自適應. 無人系統群體智能體現出來的自適應是指其不僅能夠動態適應外界環境動態變化與使命任務人為更新，而且能夠從群體內部狀態與行為突變(如局部個體故障)中盡快恢復原有行為的特性，即外界環境變化以及單個個體異常狀態均不會對整個群體執行任務成效產生較大影響。
因此，無人系統群體智能所體現的自適應特征更具體體現在群體自重構和群體自恢復上. 自重構是指群體為了適應諸如陰雨或晴天、城市或山區等環境動態變化，搜索或跟蹤、運輸或救援等不同任務更新，而對其群體構型(如編隊)自主變更的能力；而自恢復是指群體能夠自動發現群體內個體故障、局部異常等，并據之自主調整群體行為，而不影響群體完成目標任務的能力.
(3)自學習. 無人系統群體智能體現出來的自學習是指在整體群體層面根據來自任務環境的性能反饋而修正并歸納其自身行為的特性. 學習的目的在于適應與優化，適應是為了生存，而優化是為了更好地發展. 自學習是無人系統群體智能重要的特征之一，同時又有其獨特之處. 通過自學習，群體將不再局限于預定行為，從而能夠適應動態變化的環境和新的任務要求。
強化學習、合作式學習和進化學習普遍存在于生物群體系統中，是實現無人群體智能系統自學習的可借鑒方式.
展開 火星探測陸空協同無人系統的研究發展分析
對無人探測地面車和無人飛行器協同合作的SWOT 分析如表2。表明陸空協同合作的行星探測系統將具備無人探測車和無人飛行器所無法實現的行星探測任務能力，這也是NASA 的工程師堅持追求在火星漫游車上實施火星無人直升機試驗任務的核心，有可能在未來其他行星地表探測任務中推廣陸空協同合作無人系統，從而提高行星深度探測的效能。
4 發展趨勢
在未來行星探測任務中，沒有模板或既定的任務目標清單可以直接借鑒使用，凸顯了未知復雜環境下的跨域無人系統協同合作需求的重要性，要拓展行星探測任務的地理空間域，實現無人系統跨空間域的合作與協調、綜合行動互補，應對未來行星探測任務中內外活動環境的沖突威脅，努力尋求協同合作探測無人系統在速度、活動區域、探測范圍、通信、保障以及有效負載能力等方面協調互補。必須從感知、認知到行為決策控制全交互協調的角度對陸空協作環境下異構無人系統協同探測、協同認知導航與控制決策問題進行研究。跨域多無人系統協同控制過程中，不同地理空間域無人平臺之間存在層次關系，需要在遵循特定協同合作機制基礎上，動態地獲得多域協同效能的最優或非劣解，協同控制過程和影響關系復雜，具有以下技術發展特征：
（1）協同任務管理擁有開放架構的系統族，需要研究一種通用的陸空協同無人探測的系統架構，可集成多無人系統平臺，實現陸空無人系統協作指控。
（2）研究行星用無人飛行系統的新型動力系統，提高飛行環境的適應生存能力，開發協同合作無人系統的能源共享技術，地面無人探測車系統作為無人飛行系統的駐泊港灣，研究自主能源保障和系統自主健康監測管理技術。
（3）無人飛行器和無人地面系統平臺由于角色和任務不同，分處不同認知層次，呈現遞階-分布式結構，使用預測控制技術解決無人飛行器和無人地面車的動態任務分配和實時控制問題。
展開 火星探測陸空協同無人系統的研究發展分析
表明陸空協同合作的行星探測系統將具備無人探測車和無人飛行器所無法實現的行星探測任務能力，這也是NASA 的工程師堅持追求在火星漫游車上實施火星無人直升機試驗任務的核心，有可能在未來其他行星地表探測任務中推廣陸空協同合作無人系統，從而提高行星深度探測的效能。
4 發展趨勢
在未來行星探測任務中，沒有模板或既定的任務目標清單可以直接借鑒使用，凸顯了未知復雜環境下的跨域無人系統協同合作需求的重要性，要拓展行星探測任務的地理空間域，實現無人系統跨空間域的合作與協調、綜合行動互補，應對未來行星探測任務中內外活動環境的沖突威脅，努力尋求協同合作探測無人系統在速度、活動區域、探測范圍、通信、保障以及有效負載能力等方面協調互補。必須從感知、認知到行為決策控制全交互協調的角度對陸空協作環境下異構無人系統協同探測、協同認知導航與控制決策問題進行研究。跨域多無人系統協同控制過程中，不同地理空間域無人平臺之間存在層次關系，需要在遵循特定協同合作機制基礎上，動態地獲得多域協同效能的最優或非劣解，協同控制過程和影響關系復雜，具有以下技術發展特征：
（1）協同任務管理擁有開放架構的系統族，需要研究一種通用的陸空協同無人探測的系統架構，可集成多無人系統平臺，實現陸空無人系統協作指控。
（2）研究行星用無人飛行系統的新型動力系統，提高飛行環境的適應生存能力，開發協同合作無人系統的能源共享技術，地面無人探測車系統作為無人飛行系統的駐泊港灣，研究自主能源保障和系統自主健康監測管理技術。
（3）無人飛行器和無人地面系統平臺由于角色和任務不同，分處不同認知層次，呈現遞階-分布式結構，使用預測控制技術解決無人飛行器和無人地面車的動態任務分配和實時控制問題。
展開 以無人系統為主要作戰單元的智能化作戰
2021年4月，美國海軍舉行名為“無人系統綜合戰斗問題21”（UxSIBP 21）的針對無人系統和無人作戰概念的大規模測試活動，此次演習也是美國海軍的有人/無人系統混編的軍事演習，演習期間，對多型無人機、無人潛航器、無人水面艇進行了測試。
轉自：軍事文摘
