面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展

　　摘要 在人工智能與 “新基建” 推動(dòng)的技術(shù)變革背景下, 面向?yàn)?zāi)害救援、突發(fā)公共事件、應(yīng)急處理等高危行業(yè), 推進(jìn)無人平臺(tái)的智能化升級(jí), 對(duì)保障人民的健康安全, 提升國(guó)家應(yīng)急和治理能力具有重要的意義. 本文對(duì)面向反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展的特點(diǎn)和現(xiàn)狀進(jìn)行分析, 對(duì)基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備和人才培養(yǎng)等 4 個(gè)方面的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行總結(jié), 結(jié)合我國(guó)面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展的現(xiàn)狀、需求和不足, 提出未來基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題, 提出面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設(shè)計(jì)的建議.

　　陳杰; 方浩; 曾憲琳， 中國(guó)科學(xué):信息科學(xué) 發(fā)表時(shí)間：2021-09-16

　　關(guān)鍵詞 高危行業(yè), 無人平臺(tái), 智能化發(fā)展, 人工智能, 對(duì)策建議

　　1 前言

　　21 世紀(jì)以來, 恐怖襲擊、自然災(zāi)害、重大疫情等突發(fā)事件頻發(fā), 嚴(yán)重威脅著人類的生命與財(cái)產(chǎn)安全, 我國(guó)面臨著東突恐怖主義的威脅, 也是世界上自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一. 反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等高危行業(yè)直接關(guān)系著人民生命財(cái)產(chǎn)安全, 同時(shí)這些行業(yè)存在作業(yè)復(fù)雜度高、危險(xiǎn)系數(shù)高、易造成人員傷害等特點(diǎn), 利用自主無人系統(tǒng)和人工智能等新技術(shù)不斷提升我國(guó)反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等高危行業(yè)的應(yīng)對(duì)能力和安全性, 對(duì)國(guó)家安全和人民健康具有重要意義.

　　人工智能和無人系統(tǒng)理論和技術(shù)近年來快速發(fā)展 [1∼4] , 以無人車、機(jī)器人、無人機(jī)、無人艇等為代表的智能無人平臺(tái)可廣泛應(yīng)用于災(zāi)害救援、環(huán)境監(jiān)測(cè)、應(yīng)急物流、應(yīng)急處理等危險(xiǎn)、復(fù)雜、惡劣環(huán)境[5∼8] . 無人平臺(tái)涉及到自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、通信、電子、機(jī)械、數(shù)學(xué)、管理等多學(xué)科的交叉融合[4, 9∼11] , 是人工智能、大數(shù)據(jù)等科技前沿領(lǐng)域的交叉融合發(fā)展的代表性物理載體, 是研究人工智能理論、方法與技術(shù)的最佳切入點(diǎn)與重要抓手. 人工智能基礎(chǔ)理論、方法與技術(shù)的不斷發(fā)展將極大提高無人平臺(tái)的自主化和智能化水平, 促進(jìn)無人平臺(tái)向智能化發(fā)展. 我國(guó)年產(chǎn)無人平臺(tái)約 300 萬臺(tái), 產(chǎn)值 30 億元. 無人平臺(tái)作為人工智能、無人系統(tǒng)與反恐救災(zāi)等高危行業(yè)結(jié)合的重要載體, 在反恐、救災(zāi)、應(yīng)急管理等方面具有廣泛市場(chǎng)需求1) , 對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的拉動(dòng)作用.

　　各個(gè)國(guó)家都制定了相關(guān)的政策來推動(dòng)面向安全的無人平臺(tái)智能化發(fā)展. 日本在 2015 年通過 “機(jī)器人新戰(zhàn)略”, 將救災(zāi)服務(wù)智能無人平臺(tái)作為重要研究方向之一[12] . 美國(guó)在 “2016 機(jī)器人發(fā)展路線圖” 中將救災(zāi)、反恐、排爆等無人平臺(tái)作為未來 15 年的重點(diǎn)發(fā)展方向 [13] . 歐洲聯(lián)盟在 “機(jī)器人 2020 多年度路線圖”、“地平線 2020” 等計(jì)劃中重新設(shè)計(jì)了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)整體的研發(fā)方向, 強(qiáng)調(diào)開展面向搜救、反恐等高危行業(yè)無人平臺(tái)智能化研發(fā)的重要性 [14] . 我國(guó)的《人工智能發(fā)展白皮書 (2018 年)》指出: “在反恐反暴領(lǐng)域, 人工智能在打擊恐怖分子、炸彈排除等領(lǐng)域可發(fā)揮重要作用”、“在災(zāi)后救援領(lǐng)域, 人工智能在高效處置災(zāi)情、避免人員傷亡方面發(fā)揮關(guān)鍵作用”.

　　由于無人平臺(tái)智能化在安全領(lǐng)域的重要性, 美國(guó)在該領(lǐng)域?qū)ξ覈?guó)實(shí)施技術(shù)和智力封鎖. 2018 年 11 月, 美國(guó)商務(wù)部工業(yè)和安全局宣布禁止對(duì)中國(guó)出口 14 類代表性新興技術(shù)2) , 其中人工智能、機(jī)器人、導(dǎo)航與授時(shí)等與智能無人平臺(tái)密切相關(guān), 并限制中國(guó)公民赴美進(jìn)行與上述新興技術(shù)相關(guān)的學(xué)術(shù)交流、停止招收來自中國(guó)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生; 2019 年 12 月, 美國(guó)再次禁止出口無人平臺(tái)的地圖、軟件、高精度光學(xué)感知器件等有關(guān)技術(shù); 2020 年 5 月, 美國(guó)白宮發(fā)布《暫時(shí)禁止部分中國(guó)留學(xué)生、研究人員入境總統(tǒng)公告》, 企圖對(duì)我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行智力封鎖. 因此, 從戰(zhàn)略高度建立無人平臺(tái)智能化的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面的發(fā)展戰(zhàn)略, 依靠自身力量, 自主創(chuàng)新、協(xié)同攻關(guān), 解決無人平臺(tái)智能化卡脖子難題, 才能使得我國(guó)反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等高危行業(yè)的安全性實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展.

　　2 面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展現(xiàn)狀

　　2.1 發(fā)展現(xiàn)狀

　　國(guó)內(nèi)外積極推進(jìn)反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等高危行業(yè)的智能化發(fā)展, 面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化在基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面都取得了階段性進(jìn)展.

　　2.1.1 無人平臺(tái)智能化的基礎(chǔ)理論

　　在感知理論研究中, 理想環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘、環(huán)境感知已經(jīng)取得了豐富的成果, 近年來的研究重點(diǎn)是復(fù)雜、大范圍環(huán)境下多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、小樣本/弱泛化數(shù)據(jù)的智能解析、隱私保護(hù)的分布式計(jì)算、復(fù)雜環(huán)境的主動(dòng)感知等方面; 在認(rèn)知理論研究中, 認(rèn)知計(jì)算、環(huán)境建模、故障/災(zāi)害預(yù)測(cè)、分布式污染/信息源定位等方面都取得了顯著進(jìn)展, 近年來的前沿包括可解釋的學(xué)習(xí)認(rèn)知理論、考慮對(duì)抗欺騙的認(rèn)知理論、開放/非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的精確建模、突發(fā)性事件的智能預(yù)測(cè)與定位; 決策理論在封閉環(huán)境、簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的任務(wù)分配、路徑規(guī)劃、軌跡生成等方面成果豐富, 研究重點(diǎn)逐步轉(zhuǎn)移到復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化的路徑規(guī)劃、基于博弈和優(yōu)化的多目標(biāo)決策、自組織與自涌現(xiàn)機(jī)理、對(duì)抗條件下的在線決策等方面; 控制理論研究中, 如魯棒自適應(yīng)控制、協(xié)同控制與編隊(duì)、網(wǎng)絡(luò)化控制等方面取得了很多的研究成果, 近年來的研究前沿包括人機(jī)協(xié)作控制、協(xié)同優(yōu)化與博弈控制、基于學(xué)習(xí)的控制、多模態(tài)機(jī)器人控制、類腦與仿生控制等.

　　通過學(xué)術(shù)論文 (截至 2020 年 6 月, 基于 Web of Science 數(shù)據(jù)庫) 計(jì)量統(tǒng)計(jì), 美國(guó)、中國(guó)、日本是論文發(fā)表數(shù)量最多的國(guó)家 (如圖 1 所示). 美國(guó)在論文數(shù)量、篇均被引頻次、H 指數(shù)上均領(lǐng)先其他國(guó)家, 中國(guó)論文數(shù)量已躍居世界第二, H 指數(shù)較高, 但篇均被引較低 (如圖 2 所示). 就研究?jī)?nèi)容而言, 美國(guó)研究涉及面廣, 特別在人機(jī)交互理論與機(jī)器人搜救方法方面較為突出; 中國(guó)在無人機(jī)的控制理論方面較其他國(guó)家更為突出, 其中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、軌跡跟蹤、自適應(yīng)控制的研究成果較多; 日本注重災(zāi)害、地震等場(chǎng)景下的機(jī)器人相關(guān)理論研究, 在水下、蛇形、人形機(jī)器人的控制理論方面有明顯優(yōu)勢(shì); 德國(guó)注重水下機(jī)器人、災(zāi)難管理、人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域研究.

　　2.1.2 無人平臺(tái)智能化的關(guān)鍵技術(shù)

　　在感知技術(shù)方面, 結(jié)構(gòu)化環(huán)境、理想環(huán)境下的感知技術(shù)相對(duì)成熟, 在非結(jié)構(gòu)化、干擾條件下, 多傳感器融合技術(shù)、跨模態(tài)跨尺度信息配準(zhǔn)和融合技術(shù)、實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)、異構(gòu)無人平臺(tái)的安全交互技 術(shù)、集群協(xié)同態(tài)勢(shì)感知和共享等研究受到重視. 在認(rèn)知技術(shù)方面, 基于自然語言和環(huán)境圖像的認(rèn)知技術(shù)、室內(nèi)即時(shí)定位與建圖 (simultaneous localization and mapping, SLAM) 技術(shù)、GPS/超寬帶定位技術(shù)、故障/攻擊檢測(cè)技術(shù)迅猛發(fā)展, 近年來拒止環(huán)境下協(xié)同定位技術(shù)、腦機(jī)融合認(rèn)知技術(shù)、開放環(huán)境的環(huán)境建模、人機(jī)協(xié)同認(rèn)知技術(shù)、分布式的環(huán)境建模與定位技術(shù)等方面受到了國(guó)內(nèi)外的重視; 在決策技術(shù)方面, 理想條件下的路徑規(guī)劃、軌跡規(guī)劃、導(dǎo)航技術(shù)都取得了很多的成果, 近年來的研究難點(diǎn)包括拒止環(huán)境下導(dǎo)航與規(guī)劃技術(shù)、多無人平臺(tái)自組織技術(shù)、高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下協(xié)同決策與博弈、多無人平臺(tái)智能交互技術(shù)、沖突消解技術(shù)等; 在控制技術(shù)方面, 單一任務(wù)、確定環(huán)境中的單體平臺(tái)控制技術(shù)相對(duì)成熟, 但不確定環(huán)境下的無人平臺(tái)的自主和協(xié)同能力仍然不足, 近年來的熱點(diǎn)包括有人/無人協(xié)作智能控制技術(shù)、人機(jī)交互控制技術(shù)、弱通信條件下自主智能控制技術(shù)、仿人控制技術(shù)等.

　　通過相關(guān)專利 (基于科睿唯安公司 Derwent Innovation 數(shù)據(jù)庫) 計(jì)量統(tǒng)計(jì) (如圖 3 和 4 所示), 中國(guó)、美國(guó)、日本、德國(guó)、韓國(guó)是高危工作環(huán)境無人平臺(tái)相關(guān)技術(shù)專利的主要申請(qǐng)國(guó)家, 占全部專利的 90%, 其中中國(guó)科研機(jī)構(gòu)的專利申請(qǐng)數(shù)量自 2012 年起大幅增加, 占專利申請(qǐng)總量的 57%. 就研究?jī)?nèi)容而言, 中國(guó)在無人平臺(tái)的技術(shù)布局比較廣泛, 在無人機(jī)滅火、無線通信模塊、救援機(jī)器人、路徑規(guī)劃、無人船技術(shù)、地面無人車技術(shù)、機(jī)械臂/氣動(dòng)肌腱、機(jī)器人伺服控制、焊接機(jī)器人、無人機(jī)圖像處理、氣體泄漏檢測(cè)等領(lǐng)域具有較強(qiáng)技術(shù)積累; 美國(guó)在無人機(jī)、無人車輛、應(yīng)急救援等相關(guān)技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)明顯, 包括通信技術(shù)、定位技術(shù)、處理芯片、傳感器技術(shù)、多無人機(jī)/無人車協(xié)同技術(shù)、核反應(yīng)堆的機(jī)械操作技術(shù)等方面都具有突出成果; 日本注重機(jī)器人救援領(lǐng)域的技術(shù)研究, 在圖像/物體識(shí)別技術(shù)、相機(jī)技術(shù)、滅火機(jī)器人、核反應(yīng)堆機(jī)械操作系統(tǒng)、防爆機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人、救災(zāi)爬行機(jī)器人等方面的相關(guān)技術(shù)專利成果較多.

　　2.1.3 無人平臺(tái)智能化的重大裝備

　　智能無人平臺(tái)裝備研發(fā)方面, 我國(guó)對(duì)主要的平臺(tái)類型均有研制開發(fā), 但裝備研發(fā)水平仍然以跟蹤國(guó)外為主, 部分核心部件和核心材料與國(guó)外差距較大. 在無人機(jī)裝備方面, 多旋翼、固定翼無人機(jī)掛載遙感、紅外等多種載荷模塊可實(shí)現(xiàn)災(zāi)區(qū)航拍、安防監(jiān)測(cè)、人員搜索等任務(wù), 中小型短近程機(jī)型在突發(fā)救援事件取得了一定的成功, 獲得了很好的發(fā)展, 具備災(zāi)后運(yùn)輸、投放物資、喊話等救援的潛力. 在地面無人平臺(tái)方面, 我國(guó)在消防機(jī)器人、安防巡邏機(jī)器人、煤礦機(jī)器人裝備方面都取得了突破. 瑞典在消防機(jī)器人裝備方面具有優(yōu)勢(shì), 日本在蛇形救援機(jī)器人方面處于領(lǐng)先地位. 在水下無人平臺(tái)方面, 我國(guó)的工業(yè)級(jí)水下搜救機(jī)器人研發(fā)進(jìn)展巨大, 但美國(guó)、德國(guó)和日本在水下搜救機(jī)器人方面仍具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì).

　　2.1.4 無人平臺(tái)智能化的人才培養(yǎng)

　　科研院所和高校是面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人才的主要培養(yǎng)機(jī)構(gòu), 也是相關(guān)技術(shù)研究中主要的專利權(quán)人及論文發(fā)表機(jī)構(gòu), 如圖 5 和 6 所示. 國(guó)際學(xué)術(shù)組織及各國(guó)政府也積極開展相關(guān)的學(xué)術(shù)競(jìng)賽活動(dòng), 助力人才培養(yǎng)工作. 例如全國(guó)機(jī)器人大賽中, 就有排爆救援機(jī)器人、全地形機(jī)器人、水中機(jī)器人模擬管道漏油點(diǎn)檢測(cè)等比賽項(xiàng)目, 美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局舉辦的 “地表之下挑戰(zhàn)賽” 中有救援機(jī)器人和無人機(jī)系統(tǒng)等相關(guān)項(xiàng)目.

　　在人才的配置和引進(jìn)方面, 中國(guó)人工智能人才主要集中在應(yīng)用領(lǐng)域, 而美國(guó)人工智能人才主要集中在基礎(chǔ)領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域. 同時(shí), 我國(guó)科技公司對(duì)人才的吸引力強(qiáng)勁, 核心科技公司、創(chuàng)業(yè)公司都吸引了大量無人平臺(tái)智能化人才. 相對(duì)美國(guó)高校, 我國(guó)高校和研究所對(duì)智能化人才的吸引力稍低, 截至 2016 年年底, 中國(guó)有 10.7% 的人工智能領(lǐng)域從業(yè)者曾在高校或研究所工作過, 低于美國(guó)的 26.7%. 從人才的組成上來看, 我國(guó)的無人平臺(tái)智能化相關(guān)人才對(duì)比國(guó)外具有年輕化的特點(diǎn), 例如中國(guó)人工智能人才在 28∼37 歲年齡段的占總數(shù)的 50% 以上, 而 48 歲及以上的資深人工智能人才占比較少, 只有 3.7%.

　　2.2 存在的問題

　　對(duì)照現(xiàn)實(shí)需求和更好的標(biāo)準(zhǔn), 我國(guó)面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展在基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)方面仍然存在一些問題.

　　在基礎(chǔ)理論方面, 我國(guó)的研究方向仍然主要是追蹤國(guó)外研究, 對(duì)一些前沿的科學(xué)問題研究投入較少, 尤其是開放環(huán)境、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境、集群無人平臺(tái)的相關(guān)理論研究仍然不足. 基礎(chǔ)研究隊(duì)伍體量大,但同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重, 高影響力的研究數(shù)量和水平與國(guó)外差距明顯, 凝練和解決科學(xué)問題能力不足.

　　在關(guān)鍵技術(shù)方面, 在開放動(dòng)態(tài)環(huán)境下的單體平臺(tái)智能化技術(shù)、多無人平臺(tái)協(xié)同技術(shù)方面仍存在不足, 尤其是多平臺(tái)的安全與可信協(xié)同方面涉及較少. 在單體平臺(tái)智能化方面, 缺乏針對(duì)開放動(dòng)態(tài)環(huán)境的平臺(tái)控制技術(shù)的通用性與泛化研究, 導(dǎo)致無人平臺(tái)在實(shí)際場(chǎng)景中缺乏安全性保障, 整體可靠性不高. 在多無人平臺(tái)協(xié)同層面, 缺乏群體智能涌現(xiàn)與智能決策方面的技術(shù)儲(chǔ)備, 系統(tǒng)整體尚處于硬件堆疊與協(xié)調(diào)階段, 未能發(fā)揮出多無人平臺(tái)的群體性優(yōu)勢(shì). 從專利申請(qǐng)情況看, 我國(guó)專利數(shù)量大, 但國(guó)際化率偏低, 我國(guó)在無人平臺(tái)核心技術(shù)方面仍缺乏國(guó)際影響力.

　　在重大裝備方面, 我國(guó)的總體技術(shù)和研發(fā)能力已達(dá)到或接近國(guó)際先進(jìn)水平, 但在一些關(guān)鍵部件和某些材料的研究方面還有很大差距, 如高端精密減速器、伺服電機(jī)、控制器主要依靠日本和歐洲進(jìn)口. 我國(guó)裝備的標(biāo)準(zhǔn)體系、評(píng)估體系、操作規(guī)范缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn), 導(dǎo)致產(chǎn)品間的兼容性、系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)配合存在阻礙, 需要進(jìn)一步完善. 國(guó)產(chǎn)裝備的市場(chǎng)成熟度有待完善, 企業(yè) “小、散、弱” 問題突出, 依靠政府補(bǔ)貼、項(xiàng)目扶持的模式進(jìn)行特種無人機(jī)/機(jī)器人的推廣不可持續(xù), 需充分挖掘包括搜救等在內(nèi)的公共管理等領(lǐng)域的需求.

　　在人才培養(yǎng)方面, 無人平臺(tái)的研發(fā)涉及專業(yè)面廣, 需要機(jī)械、電氣、控制、車輛、通信、數(shù)學(xué)、人工智能等多個(gè)專業(yè)的人才支持. 智能無人平臺(tái)的維護(hù)和使用專業(yè)性更高, 現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試與維護(hù)人才缺失, 相應(yīng)的配套專業(yè)培訓(xùn)仍然不足. 人才培養(yǎng)國(guó)際化、理論結(jié)合實(shí)踐的培養(yǎng)體系不夠完整, 國(guó)際交流在一定程度上受到某些國(guó)家限制, 具有較高國(guó)際話語權(quán)的高層次人才數(shù)量還無法與歐美國(guó)家相抗衡.

　　3 無人平臺(tái)的智能化發(fā)展架構(gòu)

　　隨著人工智能理論和技術(shù)的發(fā)展、5G 通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè), 面向反恐、救災(zāi)等高危行業(yè)的無人平臺(tái)的智能化研究有了新內(nèi)容, 在理論、技術(shù)、應(yīng)用等方面都獲得了明顯的延伸與拓展. 無人平臺(tái)的智能化發(fā)展主要從基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等 4 個(gè)層面展開 (如圖 7 所示), 各個(gè)層面互相支撐、交叉融合, 共同提升無人平臺(tái)的智能化水平.

　　基礎(chǔ)理論研究層面包括無人平臺(tái)的感知理論、認(rèn)知理論、決策理論和控制理論. 無人平臺(tái)感知理論中的智能化內(nèi)容包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、小樣本/弱泛化數(shù)據(jù)的智能解析、隱私保護(hù)的分布式學(xué)習(xí)算法、復(fù)雜環(huán)境的主動(dòng)感知理論. 無人平臺(tái)認(rèn)知理論中的智能化內(nèi)容包括可解釋的學(xué)習(xí)認(rèn)知理論、對(duì)抗欺騙下的認(rèn)知理論、開放/非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的建模、突發(fā)性事件的智能化預(yù)測(cè)與定位. 無人平臺(tái)決策理論中的智能化內(nèi)容包括復(fù)雜/非結(jié)構(gòu)化的路徑規(guī)劃、基于博弈和優(yōu)化的分布式多目標(biāo)決策、多無人平臺(tái)的自組織與智能涌現(xiàn)機(jī)理、對(duì)抗條件下的在線決策. 無人平臺(tái)控制理論中的智能化內(nèi)容包括人機(jī)協(xié)作的混合增強(qiáng)智能控制、協(xié)同優(yōu)化與博弈控制、基于學(xué)習(xí)的控制、多模態(tài)機(jī)器人控制、類腦與仿生控制.

　　關(guān)鍵技術(shù)研究層面包括無人平臺(tái)的感知技術(shù)、認(rèn)知技術(shù)、決策技術(shù)和控制技術(shù). 無人平臺(tái)感知技術(shù)中的智能化內(nèi)容包括多傳感器信息融合技術(shù)、跨模態(tài)跨尺度信息配準(zhǔn)和融合技術(shù)、異構(gòu)無人平臺(tái)的安全交互技術(shù)、集群協(xié)同態(tài)勢(shì)感知和共享技術(shù). 無人平臺(tái)認(rèn)知技術(shù)中的智能化內(nèi)容包括拒止環(huán)境下協(xié)同定位技術(shù)、開放環(huán)境的環(huán)境建模、人機(jī)協(xié)同的環(huán)境認(rèn)知技術(shù)、分布式的環(huán)境建模與定位技術(shù). 無人平臺(tái)決策技術(shù)中的智能化內(nèi)容包括拒止環(huán)境下導(dǎo)航與規(guī)劃技術(shù)、多無人平臺(tái)自組織技術(shù)、協(xié)同決策與博弈技術(shù)、多無人平臺(tái)的沖突消解技術(shù)、多無人平臺(tái)的智能交互技術(shù). 無人平臺(tái)控制技術(shù)中的智能化內(nèi)容包括有人/無人協(xié)作智能控制技術(shù)、人機(jī)交互控制技術(shù)、弱通信條件下自主智能控制技術(shù)、仿人平臺(tái)控制技術(shù)

　　重大裝備層面的智能化包括研發(fā)智能化的空中無人平臺(tái)、地面無人平臺(tái)和水中無人平臺(tái). 空中無人平臺(tái)的智能化裝備包括安防空中無人平臺(tái)、巡檢空中無人平臺(tái)、搜救空中無人平臺(tái). 地面無人平臺(tái)的智能化裝備包括反恐/巡邏/消防無人平臺(tái)、仿生特種無人平臺(tái)、油罐清洗無人平臺(tái)、救援無人平臺(tái). 水中無人平臺(tái)的智能化裝備包括水面救援/巡邏無人平臺(tái)、水下巡檢/搜救無人平臺(tái).

　　人才培養(yǎng)層面包括無人平臺(tái)智能化發(fā)展相關(guān)的人才教育、人才培訓(xùn)、人才引進(jìn)和配置. 人才教育方面包括無人平臺(tái)智能化所需要的相關(guān)學(xué)科的建設(shè) (自動(dòng)化、電氣、數(shù)學(xué)、機(jī)械、車輛、人工智能等), 借助國(guó)外智力和教育資源聯(lián)合培養(yǎng)人才, 充分利用和培養(yǎng)高校、研究院、企業(yè)的博士后人才, 通過設(shè)立科研計(jì)劃、舉辦國(guó)際競(jìng)賽和會(huì)議培養(yǎng)人才. 人才培訓(xùn)方面包括針對(duì)學(xué)生和企業(yè)人才的短期的理論培訓(xùn)、技術(shù)研發(fā)培訓(xùn)、針對(duì)客戶的專題培訓(xùn)等, 通過定期培訓(xùn)提高智能化無人平臺(tái)的研發(fā)和使用能力. 人才引進(jìn)方面包括重視中青年人才的層次化人才引進(jìn)政策, 建立避免同質(zhì)化的、因地制宜的區(qū)域人才引進(jìn)計(jì)劃, 建立完善的國(guó)際人才服務(wù)政策. 人才配置方面包括制定有序、開放的產(chǎn)學(xué)研人才交流體制, 建立區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的人才流動(dòng)制度, 建立注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)和市場(chǎng)規(guī)律的人才激勵(lì)保障機(jī)制.

　　4 科學(xué)問題、關(guān)鍵技術(shù)、裝備需求與人才培養(yǎng)

　　結(jié)合我國(guó)面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展的現(xiàn)狀、需求和不足, 提出基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題.

　　4.1 科學(xué)問題

　　無人平臺(tái)智能化的研究可以從單體無人平臺(tái)、集群無人平臺(tái)、群組無人平臺(tái) 3 個(gè)角度切入, 對(duì)智能無人平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)、深入的研究, 突破當(dāng)前無人平臺(tái)系統(tǒng)面臨的脆弱性、不可預(yù)見性、弱可解釋性等瓶頸問題. 其中, 單體無人平臺(tái)是無人平臺(tái)智能化研究的基本單元; 集群無人平臺(tái)由多個(gè)相互作用的單體無人平臺(tái)組成, 可以完成單個(gè)無人平臺(tái)不能完成的復(fù)雜任務(wù); 群組無人平臺(tái)是由多個(gè)交互博弈的集群無人平臺(tái)組成的, 是集群無人平臺(tái)發(fā)展的更高層次架構(gòu). 它們間的關(guān)系如圖 8 所示.

　　4.1.1 單體無人平臺(tái)

　　(1) 無人平臺(tái)的類人主動(dòng)感知. 研究無人系統(tǒng)單體環(huán)境感知模型, 建立復(fù)雜環(huán)境量化及語義描述, 建立多模態(tài)認(rèn)知融合策略, 構(gòu)建交互感知大數(shù)據(jù), 探索智能無人系統(tǒng)單體類人主動(dòng)感知機(jī)理.

　　(2) 時(shí)序邏輯驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)調(diào)度理論. 研究時(shí)序邏輯驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)調(diào)度理論, 結(jié)合邏輯和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)建立滿足時(shí)序邏輯約束的多任務(wù)調(diào)度理論, 擴(kuò)展無人平臺(tái)執(zhí)行實(shí)際任務(wù)的能力, 實(shí)現(xiàn)滿足安全性的無人平臺(tái)自主任務(wù)調(diào)度.

　　(3) 面向非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的感知增強(qiáng)理論. 研究面向非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的多模態(tài)數(shù)據(jù)感知模型, 建立復(fù)雜遮擋環(huán)境的多傳感器感知方法, 提高機(jī)器人對(duì)實(shí)際高危環(huán)境的適應(yīng)性, 實(shí)現(xiàn)環(huán)境精準(zhǔn)感知與有效決策輔助.

　　4.1.2 集群無人平臺(tái)

　　(1) 信息不完備條件下的深度協(xié)同感知與認(rèn)知. 研究基于分布式邊緣計(jì)算的特征提取與融合, 實(shí)現(xiàn)具有在線自學(xué)習(xí)能力的深度協(xié)同感知; 研究場(chǎng)景語義的智能提取方法, 設(shè)計(jì)態(tài)勢(shì)時(shí)空表征新模式, 實(shí)現(xiàn)分布式意圖理解與態(tài)勢(shì)感知的全局一致.

　　(2) 智能涌現(xiàn)生成的自組織機(jī)制. 研究集群協(xié)同所蘊(yùn)含的交互規(guī)則和激勵(lì)機(jī)制, 建立分層次、多尺度的智能解析理論, 揭示群體智能涌現(xiàn)機(jī)理; 剖析群體智能與單體交互之間的可計(jì)算、可解析和可表達(dá)的映射關(guān)系, 建立群體智能涌現(xiàn)的自組織機(jī)制.

　　(3) 基于區(qū)塊鏈的集群無人平臺(tái)系統(tǒng)理論. 研究以區(qū)塊鏈為核心的集群無人平臺(tái)新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自主可控的核心密碼技術(shù)、數(shù)據(jù)可信傳輸與存儲(chǔ)、任務(wù)合約與共識(shí)、發(fā)行與分配機(jī)制等關(guān)鍵技術(shù), 建立無人平臺(tái)跨區(qū)域、跨網(wǎng)絡(luò)、跨系統(tǒng)的集群化裝備互聯(lián)互通與任務(wù)分布協(xié)同的信用體系, 保證重大任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同過程、可靠運(yùn)行過程、安全防護(hù)過程的數(shù)據(jù)一致性和可信性.

　　4.1.3 群組無人平臺(tái)

　　(1) 跨層級(jí)群組的結(jié)構(gòu)與功能耦合分析. 研究集群無人平臺(tái)子系統(tǒng)內(nèi)部與子系統(tǒng)間的耦合模型, 探析異構(gòu)中心性、社團(tuán)性等結(jié)構(gòu)性特征; 構(gòu)建群組系統(tǒng)中高維度多元化數(shù)據(jù)融合模型, 實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性與功能性定量分析.

　　(2) 異構(gòu)異屬的群組動(dòng)態(tài)博弈與交互演進(jìn)規(guī)律. 研究集群無人平臺(tái)子系統(tǒng)之間博弈演進(jìn)規(guī)律, 探究不同層級(jí)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性及動(dòng)力學(xué)規(guī)律; 探索群體之間依賴與制約關(guān)系, 解析智能群組系統(tǒng)智能形成與動(dòng)態(tài)演進(jìn).

　　4.2 關(guān)鍵技術(shù)

　　隨著無人平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)大, 關(guān)鍵核心技術(shù)也需要人工智能、新的基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合實(shí)現(xiàn)引領(lǐng)式發(fā)展. 推進(jìn)無人平臺(tái)向智能化發(fā)展, 需要關(guān)注和解決以下關(guān)鍵技術(shù).

　　4.2.1 單體無人平臺(tái)

　　(1) 無人車平臺(tái). 結(jié)合人工智能技術(shù), 研究具有驅(qū)動(dòng)傳動(dòng)鏈短、高效、緊湊等突出優(yōu)點(diǎn)的分布式驅(qū)動(dòng)技術(shù)、無人車平臺(tái)底盤全線控技術(shù)和人在回路遙控技術(shù). 充分發(fā)揮輪胎附著力, 提高橋間、輪間驅(qū)動(dòng)力分配靈活性, 增強(qiáng)復(fù)雜地形環(huán)境下的適應(yīng)性, 大幅提高無人車輛的綜合性能.

　　(2) 無人機(jī)平臺(tái). 研究測(cè)控鏈路技術(shù)、飛行態(tài)勢(shì)智能感知技術(shù)、導(dǎo)航定位與規(guī)劃技術(shù)、飛行控制律設(shè)計(jì)與重構(gòu)技術(shù)、智能自主行為決策技術(shù)以及飛行安全管理技術(shù), 實(shí)現(xiàn)無人機(jī)平臺(tái)大小靈活、續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)、過載大、飛行速度與空域范圍廣等目標(biāo).

　　(3) 無人平臺(tái)自主行為知識(shí)發(fā)育. 研究能夠自組織、自適應(yīng)的任務(wù)行為知識(shí)圖譜, 建立自主行為評(píng)價(jià)體系, 建立兼具表征能力、推理能力、決策能力的可解釋知識(shí)學(xué)習(xí)發(fā)育方法.

　　(4) 無人平臺(tái)單體共融安全交互. 建立無人系統(tǒng)單體交互安全行為模型, 構(gòu)造自主交互安全評(píng)價(jià)方法; 探索無人系統(tǒng)單體人 – 機(jī) – 環(huán)交互態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法與控制策略, 突破無人系統(tǒng)單體交互本質(zhì)安全的瓶頸問題.

　　4.2.2 集群無人平臺(tái)

　　(1) 地面無人平臺(tái)協(xié)同的多模態(tài)感知技術(shù). 研究特征學(xué)習(xí)與分布式環(huán)境建模技術(shù), 解決惡劣環(huán)境下無人平臺(tái)感知交互能力受限影響任務(wù)執(zhí)行的問題, 實(shí)現(xiàn)大范圍、多障礙環(huán)境的協(xié)同感知能力.

　　(2) 云、端融合的多地面無人平臺(tái)指揮技術(shù). 打破傳統(tǒng)協(xié)同控制體系, 構(gòu)建云平臺(tái)與本機(jī)結(jié)合的多平臺(tái)指揮控制系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)大范圍、多個(gè)體、復(fù)雜任務(wù)的協(xié)同指揮能力, 提供多平臺(tái)智能涌現(xiàn)與群體決策的途徑.

　　(3) 動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下的自適應(yīng)協(xié)同控制. 研究非合作行為與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞鸟詈详P(guān)系, 設(shè)計(jì)具有自愈合、自診斷能力的分布式協(xié)同控制律, 實(shí)現(xiàn)不確定環(huán)境下的自適應(yīng)協(xié)同控制; 研究人機(jī)協(xié)作深度融合框架, 探索人機(jī)多模態(tài)交互規(guī)律, 完善人類意圖的形式化描述方法, 提高應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的人機(jī)智能協(xié)同能力.

　　4.2.3 群組無人平臺(tái)

　　(1) 環(huán)境交互的智能群組自適應(yīng)與最優(yōu)控制. 研究分析群組系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性可控機(jī)理, 探索群組系統(tǒng)功能性最優(yōu)設(shè)計(jì); 形成跨層次不同維度自適應(yīng)與最優(yōu)控制策略, 實(shí)現(xiàn)群組系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)與控制.

　　(2) 基于區(qū)塊鏈的可信互聯(lián)與信息交互技術(shù). 研究區(qū)塊鏈中共識(shí)機(jī)制、加密算法等技術(shù), 優(yōu)化無人平臺(tái)間信息驗(yàn)證與交互, 實(shí)現(xiàn)集群無人平臺(tái)交互網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與信息處理效率的提升.

　　4.3 裝備需求

　　近年來, 無人裝備相關(guān)的平臺(tái)技術(shù)、傳感器技術(shù)、指揮控制技術(shù)、通訊技術(shù)等各項(xiàng)技術(shù)均有較大進(jìn)展. 這些技術(shù)的進(jìn)步令新型無人裝備不斷涌現(xiàn), 各種無人裝備的性能迅速提高. 然而, 很多高危行業(yè)的危險(xiǎn)作業(yè)仍需人工來完成, 隨著一系列重大安全生產(chǎn)事故的頻發(fā), 特種、危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)境急需替代人工, 實(shí)現(xiàn)高效、安全、智能作業(yè). 各種各樣的無人裝備已經(jīng)開始在探測(cè)、排雷、排爆以及特殊環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸?shù)壤щy度較大的急險(xiǎn)任務(wù)中嶄露頭角, 是未來無人裝備的重要方向.

　　為實(shí)現(xiàn)面向安全的無人平臺(tái)智能化應(yīng)用, 提出以下需要重點(diǎn)研發(fā)的裝備.

　　4.3.1 移動(dòng)救援智能地面醫(yī)療平臺(tái)

　　針對(duì)自然災(zāi)害和社會(huì)應(yīng)急場(chǎng)景, 提升移動(dòng)救援隊(duì)的 “智能” 與 “協(xié)同” 能力, 集成智能無人診療、遠(yuǎn)程治療、無人檢測(cè)與消毒、無人調(diào)配物資等能力, 建立移動(dòng)靈活、快速反應(yīng)、安全可靠的 “智能移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)”, 完成 “人工智能 + 移動(dòng)救援” 深度融合, 提升移動(dòng)救援隊(duì)的智能化和無人化程度.

　　4.3.2 掃雷排爆無人平臺(tái)

　　針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)和邊境地區(qū)掃雷排爆等惡劣工作環(huán)境, 以提升無人平臺(tái)的 “機(jī)動(dòng)性” 和 “可靠性” 為手段, 以減少人員的參與為目的, 集成全地形行駛、全天候智能排爆、無線視頻通訊、無線/有線遙控等能力, 開發(fā)具備高機(jī)動(dòng)、高可靠的掃雷排爆無人平臺(tái), 提升掃雷排爆的智能化水平.

　　4.3.3 水面、水下、特種無人平臺(tái)

　　針對(duì)水面及水下大尺度、大視野、大空間應(yīng)用場(chǎng)景, 提升自主作業(yè)和自主規(guī)劃能力, 集成多機(jī)器人目標(biāo)自主探索和識(shí)別、目標(biāo)自主抓取、多機(jī)器人協(xié)同規(guī)劃和控制等能力, 建立水面/水下共生的智能無人空間站, 完成機(jī)器人布放回收、能源補(bǔ)充、信息交互、任務(wù)協(xié)同、環(huán)境評(píng)測(cè)等重大任務(wù), 為深海資源、科學(xué)、軍事等應(yīng)用提供支撐.

　　4.3.4 空中無人平臺(tái)

　　針對(duì)災(zāi)害救援、突發(fā)公共事件、應(yīng)急處理等高危行業(yè)應(yīng)用需求, 發(fā)展在高危環(huán)境下具有空中遙感探測(cè)、應(yīng)急運(yùn)輸、精準(zhǔn)投放、協(xié)同作業(yè)等多功能無人機(jī)系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)高危行業(yè)應(yīng)用無人機(jī)系統(tǒng)有效地融入國(guó)家應(yīng)急救援體系, 提升高危環(huán)境下空中應(yīng)急處理能力.

　　4.4 人才培養(yǎng)

　　現(xiàn)如今, 智能化無人平臺(tái)正在大量涌入軍事及民用領(lǐng)域. 為了適應(yīng)新的任務(wù)要求和發(fā)展形勢(shì), 高素質(zhì)人才正逐步成為相關(guān)領(lǐng)域未來發(fā)展的核心要素.

　　4.4.1 人才培養(yǎng)體系

　　目前我國(guó)在人才培養(yǎng)方面仍處于起步階段, 為解決現(xiàn)階段存在的問題, 人才培養(yǎng)體系應(yīng)逐步向復(fù)合型、多層次、國(guó)際化、理論結(jié)合實(shí)踐的方向發(fā)展. “復(fù)合型” 是指培養(yǎng)多學(xué)科交叉的復(fù)合型人才, 通過在機(jī)械、電氣、控制、車輛、通信、數(shù)學(xué)等傳統(tǒng)專業(yè)開設(shè)人工智能雙學(xué)位和人工智能方向等, 解決無人平臺(tái)維護(hù)研發(fā)人員知識(shí)儲(chǔ)備不足的問題. “多層次” 是指人才成熟度多層次, 在高層次培養(yǎng)出能夠在無人平臺(tái)智能化領(lǐng)域中牽引技術(shù)發(fā)展方向的領(lǐng)軍人才, 在中層次創(chuàng)新崗位上培養(yǎng)具有突出學(xué)術(shù)造詣和技術(shù)水平的學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人, 同時(shí)在中青年科學(xué)家的數(shù)量上具有足夠的人才儲(chǔ)備. “國(guó)際化” 是指通過聯(lián)合培養(yǎng)、短期交流、參加國(guó)際會(huì)議等方式培養(yǎng)人才的國(guó)際化思維與理念, 國(guó)際化視野與意識(shí), 使人才具備國(guó)際學(xué)術(shù)交流能力, 擴(kuò)大國(guó)際影響力. “理論結(jié)合實(shí)踐” 是指由傳統(tǒng)的培養(yǎng)主體學(xué)校單一化模式轉(zhuǎn)向產(chǎn)學(xué)研的合作模式, 將理論與實(shí)踐相結(jié)合, 學(xué)校與產(chǎn)業(yè)相融合, 企業(yè)逐步成為人才培養(yǎng)新陣地. 1

　　4.4.2 人才培訓(xùn)

　　隨著人才培養(yǎng)體系的不斷改進(jìn), 人才培訓(xùn)方式也將作出相應(yīng)的改變, 逐步走向培訓(xùn)方式多目標(biāo)化、國(guó)際化以及學(xué)習(xí)實(shí)踐一體化. “多目標(biāo)化” 是指未來將會(huì)把人才培訓(xùn)目標(biāo)與事業(yè)發(fā)展方向、崗位、科技需求等緊密聯(lián)系起來, 根據(jù)不同培訓(xùn)目標(biāo)制定不同的人才培訓(xùn)方式, 通過職業(yè)教育和在職培訓(xùn)相結(jié)合的方式, 對(duì)消防、安防、反恐、救災(zāi)等領(lǐng)域的在職人員進(jìn)行技術(shù)、維護(hù)和管理方面的培訓(xùn); “國(guó)際化” 是指培養(yǎng)方式的制定將會(huì)更加注重國(guó)際化培訓(xùn), 將引進(jìn)海內(nèi)外高質(zhì)量的教學(xué)資源進(jìn)行國(guó)內(nèi)授課、輔導(dǎo), 同時(shí)提升對(duì)國(guó)際用戶的培訓(xùn)能力; “學(xué)習(xí)實(shí)踐一體化” 是指培養(yǎng)方式將趨于校企合作方式, 學(xué)生到企業(yè)實(shí)習(xí), 企業(yè)捐助研究, 旨在加強(qiáng)人才實(shí)踐能力以及學(xué)以致用的能力.

　　4.4.3 人才配置

　　在國(guó)際人才引進(jìn)方面, 除了重視高端國(guó)際人才的引進(jìn), 還要注重中青年人才的大量引進(jìn), 保證我國(guó)在無人平臺(tái)智能化方面有足夠的智力儲(chǔ)備; 同時(shí)根據(jù)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)因地制宜地制定引進(jìn)政策, 避免各地區(qū)同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng); 保障好國(guó)際人才的服務(wù)政策, 使得國(guó)際人才可以迅速適應(yīng)國(guó)內(nèi)環(huán)境, 為我國(guó)提供智力貢獻(xiàn). 在人才的流動(dòng)配置方面, 要建立有序、開放的產(chǎn)學(xué)研人才交流體制, 使得高校教師可以進(jìn)入企業(yè)科研一線、企業(yè)專家進(jìn)入高校從事教學(xué), 打破高校、企業(yè)間人員流動(dòng)的障礙; 制定各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的人才流動(dòng)制度, 避免區(qū)域間人才惡性競(jìng)爭(zhēng); 建立人才知識(shí)產(chǎn)權(quán)保障和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 激勵(lì)人才的科研和創(chuàng)業(yè)積極性.

　　5 對(duì)策建議

　　為了加快面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展進(jìn)程, 使我國(guó)在反恐、救災(zāi)、應(yīng)急等行業(yè)的智能無人平臺(tái)水平處于國(guó)際領(lǐng)先, 對(duì)國(guó)家資助機(jī)制和相關(guān)政策提出如下建議.

　　5.1 發(fā)布相關(guān)重大項(xiàng)目, 進(jìn)行一體化部署

　　建議工業(yè)和信息化部與國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)成立聯(lián)合基金, 共同支持面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)基礎(chǔ)與前沿科學(xué)技術(shù)問題研究. 建議以智能無人搜索救援隊(duì)、無人系統(tǒng)智能醫(yī)院為典型應(yīng)用場(chǎng)景, 設(shè)立自主智能無人平臺(tái)的重大專項(xiàng)、重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃, 從而提升我國(guó)面向高危行業(yè)的智能無人平臺(tái)自主研發(fā)能力.

　　5.2 統(tǒng)籌基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究, 緊密結(jié)合實(shí)際需求

　　建立高校、企業(yè)、研究院充分參與的面向高危行業(yè)無人平臺(tái)智能化的國(guó)際化研討會(huì), 定期討論和交流無人平臺(tái)的智能化相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù)布局, 使基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)際需求充分結(jié)合, 重點(diǎn)攻關(guān)世界前沿的共性科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)問題.

　　5.3 制定相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn), 規(guī)范行業(yè)市場(chǎng)

　　整合國(guó)家相關(guān)部委、企業(yè)、科研院所、高等院校、行業(yè)組織等多方資源, 以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向、以龍頭企業(yè)為核心推進(jìn)智能無人平臺(tái)系統(tǒng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、信息標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用規(guī)范等標(biāo)準(zhǔn)體系的制定, 推進(jìn)通用標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

　　5.4 加強(qiáng)人才培養(yǎng), 完善教育體系

　　建議教育部牽頭, 加強(qiáng)高危行業(yè)與新一代人工智能等前沿學(xué)科交叉融合, 擴(kuò)大相關(guān)方向的研究生招生名額. 將管理人員、操作人員、維護(hù)人員作為復(fù)合人才重點(diǎn)培養(yǎng), 建立跨領(lǐng)域立體人才培訓(xùn)體系. 建立實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)基地, 將高危行業(yè)無人平臺(tái)智能化裝備的新技術(shù)、新知識(shí)納入相關(guān)培訓(xùn)體系, 對(duì)高危行業(yè)從業(yè)人員進(jìn)行在職培訓(xùn).

　　6 結(jié)論

　　本文聚焦于災(zāi)害救援、突發(fā)公共事件、應(yīng)急處理等高危行業(yè)中的無人平臺(tái)的智能化發(fā)展. 首先, 從基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備和人才培養(yǎng)等 4 個(gè)方面對(duì)無人平臺(tái)智能化發(fā)展的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀、我國(guó)的需求和不足進(jìn)行了分析; 之后, 梳理了無人平臺(tái)的智能化發(fā)展架構(gòu), 提出了我國(guó)在基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、重大裝備、人才培養(yǎng)等方面需要攻克和解決的挑戰(zhàn)和問題; 最后, 為了加快我國(guó)面向高危行業(yè)的無人平臺(tái)智能化發(fā)展進(jìn)程, 對(duì)國(guó)家資助機(jī)制和相關(guān)政策提出了建議.