近日，美国某智库通过分析50余份2016年以来的中文公开资料（如解放军报、军事期刊、国防白皮书等），聚焦三个核心问题：中国是否计划整合有人-无人协同（MUM-T）及反制策略、如何看待美军MUM-T作为未来战力核心的定位、对人机关系及自主系统角色的认知，开展了研究。下面是我们对美这篇报告的一个思考。
重塑人机协同关系的核心在于从传统的“人类主导、机器辅助”的单向模式，转变为“优势互补、动态协作”的双向互动模式。通过人机环境系统智能理论的指导，明确人类与机器在不同任务中的角色和分工，充分发挥人类的创造力、情感认知和复杂决策能力，以及机器的快速数据处理、高精度和高效率的优势。借助自然语言处理、语音识别、自组织学习等技术，实现人机之间的自然流畅交流和动态适应，构建一个智能协同的生态系统，从而在提升效率的同时，确保高质量的输出，真正实现人机作为“协作伙伴”共同完成复杂任务的目标。
首先，就是感知精度与数据融合问题。在复杂多变的战场环境下，各类传感器设备如红外成像设备、气体检测模块等，受热辐射、浓烟、电磁干扰等因素影响，感知精度会显著衰减，导致对战场信息的获取不准确、不完整。同时，多源异构数据的融合存在困难，不同来源的数据在时空基准等方面存在偏差，难以快速、准确地构建统一的动态作战沙盘，影响指挥决策的时效性。
其次，自主决策与环境适应性不足。当前智能装备的自主决策能力大多仍处于规则驱动阶段，难以适应战场态势的动态突变。例如，灭火机器人在高温辐射环境下的路径规划算法鲁棒性不足，集群无人机在室内复杂空间的协同编队控制存在通信盲区，电磁干扰还可能导致多机避撞机制失效等问题，无法很好地应对复杂战场环境中的各种突发情况。
再次，系统可靠性与容错性有待提高。作战方案评估涉及到大量的数据处理、分析和推理过程，对系统的可靠性要求极高。目前的人机协作系统可能存在软件漏洞、硬件故障等问题，一旦关键系统或部件出现故障，可能会导致整个评估过程的中断或评估结果的错误。此外，系统对于错误数据或异常情况的容错能力有限，难以自动识别、纠正和处理这些问题，从而影响评估的准确性和可靠性。
人机角色定位与权责划分不明确。在作战方案评估中，人和机器各自的优势和局限性不同，需要明确各自的角色定位和权责划分。然而，目前在这方面还存在一些模糊之处，例如在某些情况下，指挥人员可能过度依赖机器的建议，而忽视了自己的判断；或者机器在某些本应由人类主导的决策环节过度干预，导致决策结果偏离实际需求。这种角色定位和权责划分的不清晰，可能会影响到人机协作的效率和质量，甚至引发责任推诿等问题。
协同流程与交互方式不够优化。人机协作需要紧密的协同流程和高效的交互方式来支持。但现有的协同流程可能存在环节过多、信息传递不畅等问题，导致人机之间的工作衔接不够紧密，协作效率低下。同时，交互方式也较为有限和不够自然，主要依赖于传统的鼠标、键盘等输入设备，以及简单的文字、图形等输出方式，难以满足复杂作战方案评估中人机之间快速、准确、高效的信息交流需求。
人员能力素质要求提高。人机协作模式下，作战人员不仅需要具备传统的军事专业知识和技能，还需要掌握一定的信息技术、人工智能、数据分析等方面的知识和技能，以便更好地理解和操作智能装备，与机器进行有效的协同工作。然而，目前部分作战人员在这方面的知识储备和技能水平还相对不足，难以充分发挥人机协作的优势。
培训体系不完善。现有的培训体系往往偏重于单一装备的操作技能培养，对于人机协同作战中的多机协同原理、智能算法局限性等底层逻辑的传授深度不够，导致作战人员对人机协作的理解和应用能力有限。此外，训练场景的真实性与复杂性与实际战场环境存在差距，缺乏对通信干扰、能见度骤降等复合致险要素的模拟，使得受训人员在人机协同应急处置中形成“训练-实战”能力落差。
AI系统是基于数据和算法进行决策的，其决策结果的可靠性取决于数据的质量和算法的准确性。然而，在实际应用中，数据可能存在噪声、偏差、不完整等问题，算法也可能存在局限性和漏洞，这都可能导致机器做出错误的决策。如果这些错误决策在作战方案评估中未被及时发现和纠正，可能会对作战行动产生严重的后果。
人机协作系统面临着网络攻击、数据泄露、恶意干扰等安全威胁。一旦系统被攻击或数据被泄露，可能会导致作战方案、战场态势等关键信息的泄露，使己方作战行动暴露在敌方的威胁之下，甚至可能被敌方利用来对我方进行反击。此外，恶意干扰还可能影响机器的正常运行和决策，降低人机协作的效能。
传统的作战概念和战术战法大多是基于人力为主的作战模式制定的，对于人机协作作战的特点和规律认识不够深入，缺乏相应的作战概念和战术指导，作战概念更新滞后。这使得在作战方案评估中，难以充分考虑人机协作的优势和潜力，无法有效发挥人机协作的作用，限制了作战效能的提升。
目前的作战条令规范主要是针对人力作战和传统的武器装备使用制定的，对于人机协作作战中的人机关系、指挥控制、任务规划、作战协同等方面缺乏明确的规范和要求，条令规范缺乏针对性。这导致在实际作战和方案评估中，人机协作的行为缺乏统一的标准和依据，容易出现混乱和不协调的情况。
人类的认知能力和判断力是有限的，在面对复杂的战场态势和大量的信息时，可能会出现认知局限和决策偏差。如果过于依赖机器的评估结果，而忽视了自己的分析和判断，或者对机器的评估结果缺乏深入的理解和质疑，可能会导致作战方案评估的失误。此外，人类的情感、心理等因素也可能影响对机器的信任和决策的准确性。
要实现有效的人机协作，需要建立人与机器之间的信任关系。然而，这种信任的建立并非易事，因为机器的决策过程和逻辑与人类不同，其行为和结果有时难以理解和预测。如果信任过度，可能会导致人类对机器的错误决策盲目跟从；如果信任不足，则可能限制机器在作战方案评估中的应用和发挥作用。如何在人机协作中建立恰当的信任平衡，是一个亟待解决的问题。
过去，机器被视为工具，人类主导工作流程并使用机器来辅助完成任务。现在，机器通过“领域专家+专属数据”模式，在特定领域如医疗影像诊断或法律文件审核中，凭借深度数据分析和模式识别能力，以专家身份为人类提供建议和决策支持，成为人类的协作伙伴，共同完成复杂任务。
传统的人机互动是单向的，人类输入指令，机器执行任务。如今，借助自然语言处理和语音识别技术，人机之间实现了自然流畅的双向交流。例如智能语音助手，能理解并回应人类语音指令，让人机协作更高效便捷。同时，机器还可主动向人类提问、提供建议或预警，增强协作的主动性和互动性。
以往工作流程按部就班，机器只是辅助环节。现在，人机协同强调人机优势互补和动态分工，根据不同任务需求和情况变化灵活调整工作流程。例如，在创意设计领域，人类设计师提出概念和创意思想，机器利用算法快速生成多种设计草图和方案供人类参考优化，人机共同推动工作进程。
从被动的执行者转变为主动的参与者和贡献者。在数据分析领域，机器学习算法不仅能快速处理分析大量数据，还能主动发现数据中的潜在规律和趋势，为决策提供有价值的信息和建议。主动参与工作，发挥数据处理和分析优势，为人类提供更有价值的见解和方案。
机器在数据处理、计算速度、精确度等方面具有优势，可在短时间内处理分析大量数据，为决策提供依据。而人类则在创造力、情感认知、复杂决策等方面表现出色，能够理解复杂情感和伦理因素，提出创新解决方案。人机协同将双方优势相结合，形成强大合力，提升工作效率和质量。
机器通过深度学习和数据分析，为人类提供全面、准确的信息和预测，帮助人类做出更科学的决策。在金融投资中，机器学习算法分析市场数据和历史趋势，预测市场走势，为投资决策提供参考，降低风险，提高准确性。
机器在执行重复性和规律性任务时，能保持稳定性和一致性，减少人为失误。同时，PG电子免费试玩机器还能实时监测和分析工作过程，及时发现潜在问题和风险，并提醒人类进行调整和优化。在制造业中，自动化生产线上的机器人能精准控制生产流程和产品质量，提高产品的一致性和可靠性。
人机协作能够通过多源数据融合技术，整合来自太空、空中、地面和网络空间的情报数据。如美军的先进战斗管理系统（ABMS）利用AI算法自动汇总情报数据，进行战场态势预测，并生成最优资源配置和火力调度建议。这种高度整合和实时更新的态势感知能力，为作战方案评估提供了更准确的战场图景，帮助指挥人员快速理解当前战场形势，为方案评估提供扎实的情报基础。
AI能够快速生成多种作战方案，并根据实时数据对方案进行动态优化。如在美军测试的作战筹划软件中，可以在30分钟内生成多套作战方案并评估其效果，大幅缩短了决策周期。这种快速响应能力使指挥人员能够在短时间内获取多种可行方案，并根据战场变化及时调整作战计划，提升方案的时效性和适应性。人机协作系统能够通过超实时推演，为指挥员提供多分支态势预测。例如，平行智能系统利用描述、预测和引导PREA环的数字四胞胎，实时追踪作战筹划的各个环节，实现作战筹划的动态优化和实时评估。这有助于指挥人员全面评估作战方案在不同情况下的效果和风险，从而选择最优方案。
AI可以作为“质疑者”，对作战方案进行全面评估，查找潜在漏洞和风险。例如，波士顿咨询的实验显示，当AI定位为质疑者时，团队产出质量显著提升。在作战方案评估中，AI可以利用其大数据分析能力，快速识别方案中的薄弱环节和潜在风险点，如火力覆盖不足、兵力部署不合理等，帮助指挥人员完善方案。
人机协作系统能够实时监测战场态势，快速识别潜在威胁并进行风险评估。通过态势感知与风险预警算法，系统能够在作战过程中及时发现敌方的异常行动或潜在威胁，并提醒指挥人员采取应对措施。这种实时的监测与评估能力能够有效降低作战风险，提高方案的可行性和安全性。
人机协作通过合理分配任务，使机器承担起方案生成、数据处理等工作，从而将指挥人员从繁琐的事务中解脱出来。有资料显示，平行智能系统将指挥员的认知负担降低70%以上。这使得指挥人员能够集中精力进行战略决策和方案优化，提升作战方案评估的整体质量。通过设计智能交互界面和自适应交互机制，提高人机协作的效率，利用语音识别和自然语言处理技术，指挥人员可以通过语音指令与机器进行交互，这种高效的人机互动方式能够确保信息传递的及时性和准确性，进一步提升作战方案评估的质量。
人机协作能够有效解决多军兵种联合作战中的协同困难。平行智能系统构建了跨域知识图谱和规则引擎，通过“平行执行”机制，在实际部队行动之前，虚拟部队已在数字空间完成了协同流程的验证，有助于发现并解决不同军兵种在协同过程中可能出现的问题，如通信频率冲突、火力覆盖重叠等，从而确保作战方案在实际执行中的顺利进行。
人机协作系统能够支持持续的任务规划、执行与评估循环，美国陆军的“人机协作”（HAT）项目通过迭代评估机制，评估人类指挥官的作战计划与机器执行结果之间的匹配度。这种持续评估和反馈机制能够及时发现方案执行中的偏差，并进行调整优化，确保作战方案的高效执行和最终目标的实现。
AI的真正潜力并不在于替代人类，而是在于通过重塑工作流中的人机环境系统关系，成为人类的“协作伙伴”。它能够利用强大的数据处理和分析能力，结合人类的创造力、情感智慧和复杂决策能力，优化任务分配和流程设计，从而显著提升工作效率和质量。通过自然流畅的人机交互技术，AI可以实时提供关键信息、预测潜在风险并提出优化建议，同时人类可以基于自身的经验和直觉对AI的输出进行评估和调整，二者相辅相成。这种协同模式不仅能够充分发挥双方的优势，还能在复杂的任务场景中实现资源的高效利用和价值的最大化，推动生产力的跃升并创造更加智能的工作环境。
从协同理论的视角来看，人机协同的提升主要基于自组织原理、支配原理和协同效应这三种核心原理。自组织原理指导下形成“人机协同学习共同体”，机器通过自组织能力与人类形成一个共同学习和进步的共同体，双方在交互中不断优化各自的行为和决策方式，从而提升整体效能。支配原理下产生“人-机-人协作层”，明确人机之间的分工和协作关系，根据各自的优势和特点分配任务，使人类和机器在协作过程中能够充分发挥各自的作用，提高工作效率和质量。协同效应下产生“资源共享层”，促进人机之间的资源共享和信息流通，实现资源的优化配置和高效利用，进一步提升协同的效果。
人机环境系统智能理论强调人类与机器、环境之间的协同互动，这种合作产生出大智力、大智能和大智慧。该理论通过“小算法”、“小算力”和“小数据”的结合，能够实现更大的智能效应。在人机协同中，人类发挥其创造力、情感认知等优势，机器则利用其强大的数据处理和计算能力，两者在特定的环境和任务背景下进行紧密协作。通过优化任务分配和流程设计，使人机各自的优势得到充分发挥，从而提升整体的效率和质量。
