“三强化三培育”做好科技创新文章 为新质生产力发展注入新动能

科技创新能够催生新产业、新模式、新动能,是发展新质生产力的核心要素。新质生产力是习近平总书记2023年9月在黑龙江调研期间提出的全新概念,有别于传统生产力,是对现有生产力的新跃升,是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力。习近平总书记强调:“必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展。”

重大项目科研人员薪酬激励机制研究

坚持贯彻执行“以人为本”的理念原则,建立健全以创新能力、质量、贡献为导向的科技人才评价体系,对科研事业发展中参与重大项目科研人员的核心地位进行有效明确;突出核心人才,用精准激励助力关键技术创新难题突破,用专项激励助力重大创新工程任务攻克;根据人才不同类型,构建短期激励和中长期激励相结合的全面薪酬激励体系,打出“组合拳”。

未知博弈范式下的通用电磁对抗策略自动生成研究

电磁空间对抗通常被建模为零和博弈,但是当作战环境变化时零和博弈双方需要适应新的未知任务,人工设定的博弈规则不再适用。为了避免人为设计显式博弈策略,该文提出一种基于种群的多智能体电磁对抗方法(PMAEC),以实现在未知博弈范式下的通用电磁对抗策略自动生成。首先,基于模拟电磁博弈对抗环境的多智能体对抗平台(MaCA),采用元博弈框架建立电磁对抗策略种群优化问题模型,并将其分解为内部和外部优化目标。其次,结合元学习技术,通过自动课程学习(ACL)优化元求解器模型。最后,通过迭代更新最佳响应策略,扩充并强化策略种群以适应不同难度的博弈挑战。在MaCA平台上的仿真结果表明,所提的PMAEC方法能使元博弈收敛到更低的可利用度,并且训练得到的电磁对抗策略种群可以泛化到更复杂的零和博弈,实现模型从简单场景训练扩展至复杂电磁对抗环境的大规模博弈,增强电磁对抗策略的泛化能力。

一种面向城市战场的智能车自主导航方法

城市战场是常规战争和日常治安的主要阵地,出色的城市战场突防能力能够帮助我方作战人员更好、更快地完成侦查、打击、营救等任务。然而,城市内街道环境错综复杂同时还可能存在敌方的拦截,使得城市战场环境复杂多变,大大增加了完成任务的难度。传统的路径规划方法依赖于精确的静态地图和规则约束,缺乏灵活性和适应性。因此,本文提出一种面向城市战场的智能车自主导航方法,并设计离散的动作空间和基于任务完成度的奖励函数。首先,以城市战场突防任务为例,设计状态空间、动作空间,并选择适合的深度强化学习算法;然后,基于Gazebo仿真平台和ROS设计算法流程框架和实验方案。实验结果表明,在城市战场环境下运用该方法的智能小车能够有效地穿越障碍并躲避敌方单位到达指定地点,提高了突防的成功率。

基于EPF-MADDPG算法的多导弹机动策略研究

随着人工智能研究的进一步加深以及在俄乌战场上相关技术的大放异彩,其在军事领域扮演的角色越来越重要;针对日益复杂的战场环境,当前的导弹突防领域存在着信息维度高、指挥反应缓慢、突防机动战术不够灵活等问题;提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)的训练方法,用以快速制定导弹攻击机动方案,协助军事指挥官进行战场决策;同时改进算法的经验回放策略,添加经验池筛选机制缩短训练的时长,达到现实场景中的快速反应需求;通过设置多目标快速拦截策略,仿真验证了所设计的方法能够突防的机动策略优势,通过协作智能地对目标进行突防打击,并通过比较,验证了该方法相较其他算法可以提升8%的收敛速度以及10%的成功率。

2023年人工智能领域科技发展综述

人工智能技术已经成为推动军事变革的重要力量,不仅催生了全新的战争样式,而且显著提升了军事作战能力。为研究人工智能技术发展及其军事应用现状,梳理和总结了2023年人工智能领域最新科技进展。综述表明:美国、欧盟等世界主要国家和国际组织在顶层战略、研发投资、技术规制等方面持续加强人工智能战略布局;军事智能在生成式智能、人机混合智能、群体智能、具身智能、平行智能等技术领域发展势头强劲;世界主要军事强国将人工智能视为未来战场制胜的核心技术,正在快速将人工智能广泛并深化应用于陆战、海战、空战等多作战域。为进一步提升军事智能化水平,提出宏观战略规划与微观技术评估并重、技术理论研究与领域实战应用并举等发展建议。

以科技创新推动智能院高质量发展

为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,坚决贯彻落实党中央决策部署,中国电科智能科技研究院党委(以下简称“智能院党委”)将思政工作与加强党的建设、推进中心工作等深度融合,通过“学思想、把航向、强文化”,为全院党员群众思想上充电、精神上补钙、工作上加油,铭“使命”、践“责任”、显“担当”,进一步加强智能科技领域原创性引领性技术攻关,实现科技“智高点”抢占发展“制高点”,以科技创新推动智能院高质量发展,为加快实现高水平科技自立自强贡献力量。

一种基于PCIE接口的FPGA程序固化与更新方法

基于Xilinx FPGA Tandem PCIE模式配置程序加载原理分析,提出一种基于PCIE接口实现对PCIE板卡中FPGA程序的固化与更新方法,并进行软件开发验证。通过对应用程序、驱动程序以及FPGA内部软核的综合编程使用,该方法具有很高的灵活性,能够适应主机在远程端或者没有下载电缆在现场时的程序更新需求。

新时期企业思政建设中政工工作存在的问题及优化措施

在当前这个崭新的历史阶段,我国的企业发展已经步入了一个全新的时期。在这个时期,企业的思想政治建设显得尤为重要,它是企业持续健康发展的精神支柱和动力源泉。然而,在具体的企业思想政治建设实践中,政工工作还存在着一些亟待解决的问题。这些问题如果得不到有效解决,将会严重影响企业的发展和员工的积极性。因此,分析这些存在的问题,并提出针对性的优化措施,对于加强企业思想政治建设,推动企业健康发展具有重要的现实意义。

2023年生成式人工智能技术主要发展动向分析

生成式人工智能已经成为人工智能的最前沿技术之一,被认为是通往通用人工智能的重要阶梯。对2023年生成式人工智能的主要发展动向进行了综合评述。首先盘点生成式人工智能技术当前发展状态;其次概述生成式人工智能技术未来发展趋势;最后探讨生成式人工智能的军事应用潜力。综述表明,多模态性和可解释性是当前生成式人工智能技术的热门方向,生成式人工智能技术的应用使强调指令理解推理的机器人、强调归纳推理的基础科学等领域不断取得突破,面向终端用户的“轻量化”和面向开发者的“开源化”势头正盛,与此同时,对生成式人工智能技术应用的监管也迫在眉睫。综述认为,深度融合多模态、建设高质量数据资源及评估手段、强调与环境自主交互、在边缘侧低成本应用部署、平衡技术发展与规制治理等,将是生成式人工智能技术在未来的重要发展方向。

基于标准化模型库的微系统协同设计平台及其运行服务体系构建

多芯片异构集成微系统工艺已进入微纳米量级,多工艺、跨尺度的3D/2.5D高密度集成,对系统研制的成本、成品率和效率提出苛刻要求,由可复用模型支撑的多专业多层级协同设计是解决该问题的唯一有效途径.为了更好应对微系统设计与开发过程中出现的问题和挑战,开展了微系统协同设计平台的架构和关键技术研究.以中国电科智能科技研究院部署在普通商密网的基于标准化模型库的微系统协同设计平台为例,分析了该平台的应用场景和功能,构建了平台运行服务体系.研究结果表明,该平台支撑了基于可复用标准化模型的微系统异地、多单位协同设计生态链形成,并建立了共享服务和安全保障机制,为微系统产品的高效、智能化研制提供了生态保障.

以“四谋四新”为基 助推人工智能原创技术策源地高质量发展

中国电科智能科技研究院(以下简称智能院)把学习宣传贯彻党的二十大精神,作为当前和今后一个时期的首要政治任务。为新时代新征程上不断开创党的工运事业和工会工作新局面,明确提出了“四谋四新”的工作举措,着力实施“同心铸魂、赋能强基、人才领航、凝心聚力”四大工程,全力打造“思想同心、工作匠心、拼搏决心、服务暖心”工会品牌,团结动员广大职工群众实干笃行,扎实推进人工智能原创技术策源地高质量发展。

Inf-ProA信息活动过程模型相似性度量方法

随着全军顶层设计工作的开展和推进,在使用Inf-ProA框架及其配套的工具开展军事领域的架构设计工作中逐步积累并形成了一定数量的架构设计模型资产。在架构师进行模型设计时,存在着广泛地参考已有相似模型的需求。然而,现有的架构方法和工具还无法对有参考价值的相似模型进行度量和推荐。本文基于信息活动模型(IAV-1a)的基本架构设计要素,通过对可扩展语言文档以及统一建模语言模型相似性度量的研究,提出一种可用于衡量Inf-ProA信息活动过程模型相似度的方法。对信息活动过程模型的内容和结构方面进行相似性的衡量,并考虑接近模型最终设计结果上的设计相似性,利用架构设计实践经验,使得到的相似性度量结果更具有合理性。该相似性度量的结果可以用于对正在设计的模型提供一个最大化的相似匹配,对推荐给架构师来完成辅助设计具有重要意义。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地对信息活动过程模型的相似性进行度量。

城市人员目标光学特性及探测手段分析

城市环境中存在纵横的街巷、高大坚固密集的建筑物、复杂的地下工程设施,面临的威胁具有全方位、立体化、距离近、目标分散、灵活及隐蔽等特点。本文面向城市目标的智能化精确识别任务,对城市目标特点及目标探测手段进行分析,将穿梭隐蔽于城市建筑物、地下、街巷、城市绿化、车辆、人群中的目标分为遮挡、特定服装、乔装、远距离、模糊及低光照暗弱目标,根据目标分类对城市目标探测手段进行分析,为开展城市目标智能探测提供参考依据。

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。

数智化体系正向设计方法及工具链

"数字化体系正向设计方法及工具链"项目面向作战概念研讨、场景设计、体系架构构建、能力验证评估等重大需求,创新提出了数智化体系正向设计方法,并研制了贯穿全过程的工具链,解决了体系正向设计存在的全过程方法缺失、数据不能全程贯通、智能化手段弱导致的工作量大、数据一致性差和效用效果不明显等问题,形成了自主可控的面向体系正向设计全过程的数智化工具链.项目研发的方法和工具链在多个重大工程任务中得到了良好的应用,大幅度提升了智能化体系的数字化、智能化设计和验证能力.

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。

ChatGPT对社交机器人技术发展的影响分析

作为生成式人工智能的典型代表,全新的预训练基础模型ChatGPT已成为各界关注的“现象级”讨论热点。对ChatGPT及其对社交机器人技术发展的影响与启发进行综合评述。首先介绍了ChatGPT的概念内涵、主要特征、发展历程;其次探讨了以ChatGPT为代表的预训练基础模型所反映出的当前人工智能技术发展趋势;最后分析了近来生成式人工智能的飞速发展对于社交机器人研究与应用的提升作用。综述表明,社交机器人对于内容自主生成能力的旺盛需求,使其与生成式人工智能的发展进度紧密耦合,未来将在个性化内容生成、生成内容鉴别与管制、“涌现”能力溯源等方面继续发展。