《南華早報》早前報導,來自中國西北地區的一個科研團隊發布了一項名為HG-STR(異構圖時空推理決策方法)的新算法。這項技術能讓固定翼無人機編隊在通信信號遭干擾、視線被遮蔽的情況下,自主搜尋並摧毀敵方目標。
根據同行評議論文,HG-STR在區域覆蓋率上達到99.3%,殺傷率99.9%,單步決策耗時僅6.62毫秒。與之對比的GA+PSO+MPC算法,覆蓋率雖略高0.1%(99.4%),但單步耗時高達5837.51毫秒——兩者差距接近880倍。《南華早報》據此稱,該算法運行速度足以跟上現代戰爭的快節奏。
無人機群。網圖
技術原理:從「眉毛鬍子一把抓」到「異構圖分類」
傳統算法將友軍、敵軍及地形等各類信息視為同一種數據,導致信息混淆。HG-STR構建了一種「異構圖」智能網絡:友方無人機是一類節點,搜索區域是一類節點,敵方目標是另一類節點。系統能精準識別各類對象之間的關聯——發現敵方目標時判定為高優先級威脅;附近有友軍時則視為協同作戰契機。
這種語義分層使無人機集群能瞬間判斷何時支援友軍、何時發起攻擊。相比之下,基於既定規則的舊式系統類似預先編寫的劇本,一旦遭遇不按套路出牌的敵方便徹底失效;大多數現有優化方法則像逐一推演每一步棋的國際象棋電腦,運行速度過於緩慢。
速度是硬指標:6.62毫秒背後的戰場邏輯
論文數據顯示,HG-STR單步耗時6.62毫秒。以每秒100米(360公里/小時)的飛行速度計算,決策期間的盲飛距離僅約0.66米。而GA+PSO+MPC方法的5.8秒延遲,意味著近600米的盲飛距離——在強電子對抗環境下,這600米足以讓無人機撞上地形或被防空火力鎖定。這不是簡單的「更快」,而是質的飛躍:從「人類反應速度級」跨入「機器反射速度級」。當決策週期壓縮到毫秒級,無人機集群才能在強干擾環境下實時規避、實時協同、實時打擊。
斷鏈不斷腦:GRU記憶與分層決策
真實戰場的不確定性在於:電子干擾可能切斷通信鏈路;傳感器觀測範圍有限;「搜索與摧毀」任務本身是一場與時間和燃料的賽跑。
該團隊的解決方案有兩層。首先,為每架無人機植入「記憶系統」——門控循環單元(GRU)。一旦與友機失聯,無人機可回溯並記住友機最後位置及敵方目標最後坐標。其次,設計分層式「大腦」決策機制:先確立宏觀目標(繼續搜索或轉入打擊),再選定攻擊對象,最後決定彈藥投放量。通過將複雜決策拆解為層層遞進的子任務,避免了「眉毛鬍子一把抓」的混亂。
仿真实驗中,即便在通信半徑極度受限的弱連通條件下,任務成功率仍保持94%;而整體任務成功率為96.0%。更關鍵的是泛化能力:只需在小規模仿真場景中訓練,便可無縫遷移至規模更龐大、涉及更多無人機與敵方目標的複雜戰場,無需額外重新訓練。
戰略意涵:決策權從後方移到「邊緣」
長期以來,無人機作戰高度依賴「人在迴路」的遠程操控,數據鏈一旦被切斷,集群即淪為廢鐵。HG-STR所代表的自主決策能力,本質上是把戰場決策權從後方操作員手中前移至集群自身的「邊緣大腦」。6.62毫秒的單步決策速度與強干擾下94%的任務成功率相結合,意味著中國正在把算法優勢直接兌換為強電子對抗環境下的戰場生存力與打擊效率——這恰恰是針對潛在對手「破網斷鏈」戰法的針對性反制。
這項技術與中國既有的反介入/區域拒止(A2/AD)戰略形成深層契合。在強對抗場景中,通信受阻、衛星導航受擾是必須預先接受的「預設前提」。一支能在與指揮中心徹底失聯後仍獨立完成「搜尋並摧毀」的廉價智能集群,本身就是對昂貴、中心化防空體系的「成本強加」與「飽和消耗」。當算法能夠在小規模訓練後無縫遷移至大規模戰場,其背後是從「平台中心戰」向「網絡中心戰」、再向「算法中心戰」的演進——戰鬥力的生成邏輯正由硬件堆砌轉向軟件與智能定義。
觀察:「展示—否認」的雙重敘事
值得注意的是,研究團隊一方面通過國際同行評議期刊與《南華早報》公開技術細節,包括那句極具衝擊力的「搜尋並全殲所有敵人」,形成明確的能力信號;另一方面又強調「僅為仿真場景、非實戰部署能力」。這種「技術亮相+部署否認」的組合,在國際倫理與軍控規範面前保留了模糊空間——這本身可被視為一種成熟的戰略傳播操作。
未來,該團隊計劃將算法推向算力受限的嵌入式機載平台,進行輕量化部署與實飛驗證。一旦「廉價智能蜂群」成為現實,傳統以精確制導武器為核心的高成本防禦體系將面臨嚴峻的經濟學困境——用百萬美元級導彈攔截千美元級自殺式無人機的交換比不可持續。
6.62毫秒,99.3%覆蓋率,99.9%殺傷率。這三個數字疊加在一起,意味著中國在智能化戰爭賽道上,已經把「決策速度」這項隱形指標,變成了可量化的戰略籌碼。當對手還在計算如何「破網斷鏈」時,這套算法回答的是:鏈斷了,腦還在。
東方策
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