杜子亮 ¦ 从法国军方人工智能投资看航空人工智能发展
2018年4月1日，杜子亮先生为《空天防务观察》提供了一篇重要动向：“法国启动将人工智能技术用于空中作战的研究项目”（点击题名可直接访问）。随后杜子亮先生为本号提供了他对该动向的解读，现刊发如下。
一、法国国防部重金投向人工智能，并设立相关机构
法国2018年的国防预算在2017年的327亿欧元基础上增长至342亿欧元，然而这还仅仅是个开始。法国总统马克龙表示，法国将从2018年起逐步增加国防预算，从而能在2025年达到北约设定的成员国国防开支占国内生产总值2%的目标。在这一背景下，法国国防部在人工智能领域增加1亿欧元经费用于未来武器系统的创新研发，其重视程度可见一斑。
在法国所有的人工智能年度预算中，大约将有一半用于资助研究工作，此外还有每年约1000万欧元的经费用于测试和整合集成的人工智能技术。目前，已被法国国防部认定有潜在应用价值的人工智能技术有：自动图像识别、电子战、协同作战、自主导航机器人、网络安全、基于预测的维护和指挥与决策支持等。
正如我们之前的动向提到的，法国国防部长弗洛朗斯·帕尔丽（Florence Parly）还公布了包含人机协同研究在内的人工智能与创新路线图（Artificial Intelligence and Innovation Roadmap）。该路线图包含了计划于2018年成立的创新防务实验室（Innovation Defence Lab），而该实验室将监管人工智能领域内的最新进展并会向初创公司开放。帕尔丽部长还宣布将在法国国防部内成立防务创新处（Defence Innovation Agency），该机构将面向全欧洲范围内的民间资本和初创企业开放并不断推进创新国防项目的发展。
法国国防部长弗洛朗斯·帕尔丽女士
法国政府的这一系列举措和规划，体现航空人工智能发展的思路和方向。
二、“认知航空系统”要求更高、但有限的自动化、智能化程度
如之前的动向所说，法国达索飞机制造公司着重将“认知航空系统”的概念介绍给了帕尔丽部长，我们认为，该系统要求更高但仍有限的自动化、智能化程度。
1. 首先，更多的机载自动功能将进一步减轻机组人员的工作负担，甚至替代部分机组人员。
以美空军的B-2A“幽灵”轰炸机为例，在伊拉克战争中有27架次的B-2A从美国本土的怀特曼空军基地起飞，飞越大西洋航线，实施远程奔袭，飞行时间约为35小时。在漫长的飞行过程中，更高的自动化将大幅减轻机组人员的作业压力，支持有限的机组人员远程作战，降低本就惊人的飞行成本。
事实上，民航公司和客机生产研制厂商对于相关技术有更为迫切的需求，飞行员的短缺和逐渐增长的用人成本使他们对这些技术翘首企足。波音公司曾预测，随着未来20年民用航空市场的迅速扩张，飞行员的需求数将达到惊人的63.7万，而自从航空业诞生以来经过训练的飞行员人数总计也才有20万人。早在2017年波音商用飞机部门（BCA）就开展了客机无人驾驶技术的研究，计划于2018年使用小型客机开展相关飞行试验，并且试验客机的大小和复杂程度将到2019年逐渐提升几个等级。
空客也不甘示弱。短期内，空客将研发单飞行员操控客机的自动化技术作为发展目标，以期降低未来对飞行员需求数量的依赖。
2. 其次，更高的、甚至是完全的自动化、智能化将面临较大的技术挑战和风险，人在决策回路短期内仍不可避免。
虽然包括波音和空客在内的飞机制造商对无人化技术展开了激烈的竞争，然而，载人飞行器的无人化操控和运营，在业界仍将面临着巨大的压力。
其中，首要的问题是技术的难度和安全性。客机驾驶舱双飞行员早已成为业界普遍接受了几十年的惯例，尤其是在德国之翼的一位飞行员在2015年3月将一架A320客机撞向阿尔卑斯山，造成150人遇难的惨剧之后。无人驾驶飞机不同于无人驾驶汽车，也并不意味着仅仅是把无人操纵的维度延伸了一维而已，系统的极端复杂性将给技术的安全性带来极大的难度和挑战。
第二个问题是外在威胁的严峻性。智能化、无人化的工具和装备可能将会非常依赖通信网络，并会产生海量的数据交换。网络和信息安全将面对严峻的外在威胁。
第三个问题是社会的接纳能力和程度。载人飞行器的无人化操控和运营对法律法规、运营模式、思想观念等诸多因素提出更高的要求。相关的法律法规如何合理健全，保险公司如何承保，客户能否接受认可等都是异常棘手的问题。可以说，技术本身与技术之外的难度平分秋色。人工智能技术在航空领域的顺利落地要求决策者和顶层设计者具有跨专业、跨行业的知识储备和深入了解。比如，如火如荼的无人驾驶汽车的发展，就可以为航空领域内的相关从业者提供很好的参考。
人在决策回路仍然会是短期内的不二选择。至于众多科幻作品中颠覆人类社会的通用人工智能形象，在理论领域还没有真正的突破。在可预见的将来，这既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。
有人飞机的自主无人驾驶可以显著降低飞行成本，但也会带来严峻的安全挑战
三、“智能未进，数据先行”
行军打仗，历来讲究的是“兵马未动，粮草先行”；航空领域的智能化进程或许也少不了“智能未进，数据先行”。数据既是竞争中制胜的关键要素，也是人工智能技术落地的“基础设施”。
1. 新技术和概念对数据收集、存储和处理提出了更高的要求
智能传感器、实时动态规划、智能指挥和空管系统以及智能航空训练系统等新的技术和概念对机载实时数据传输和处理提出了前所未有的要求。以航空发动机为例，飞机上传感器数量最多的部位就是发动机，一个现代航空发动机每10毫秒就能生成几百个传感器信息，每次飞行能产生1TB的数据。随着智能传感器技术、数字化技术的不断发展，航空发动机的数据类型和数量将越来越大。发动机大数据的复杂性和多样性对数据收集、存储和处理的要求也将越来越高。
2. 数据是人工智能技术落地的“基础设施”
人工智能技术具有良好应用前景和发展的行业往往是拥有良好数据积累的行业，比如金融、汽车、零售和医疗等。航空领域人工智能技术应用的准备程度直接与可获取的数据量、数据积累程度、数据储存流程完善程度、数据整洁度和数据友好性、可读性等相关。拥有在可能的应用场景内预先做好规划和布局的意识，无疑会对航空人工智能的发展带来有利影响。
四、组织与模式创新
人工智能在其短暂的发展历程内几经起落，如今虽被各国提升至战略高度，但仍然面临着严峻的风险。如何团结有效力量，做到财有所利，物尽其用，人尽其才，共同抵御风险是公司、行业乃至国家层面共同关注的课题。法国由初创公司、中小企业、实验室和研究中心以及大型公司等构成的创新研究生态环境是近期国外比较流行的模式，值得我们去持续关注和借鉴。
最后，回归开篇的话题。根据法国公布的研究计划，其“人机协同”技术能否取得实际应用，要到2025年左右才能见分晓，如果进展顺利，则有望于2030年得到广泛应用。届时，战斗机和无人机协同作战的创新战法预计将给防空系统带来全新的威胁。
（中国航空工业发展研究中心 杜子亮）
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