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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在军事领域的应用日益广泛，极大地改变了传统的战争形态和作战方式。AI不仅提升了军事作战的效率和精度，还为军事决策、装备研发、后勤保障等方面带来了革命性的变革。 一、AI在军事领域的应用 军事决策支持：AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，为军事指挥官提供实时的战场态势分析、敌情预测和作战方案优化等支持。这有助于指挥官更加准确地把握战场情况，制定更为科学的作战计划。 自主武器系统：AI技术已经广泛应用于自主武器系统中，如无人机、无人战车等。这些装备能够自主感知、识别目标和进行打击，大大提高了作战的灵活性和效率。同时，自主武器系统还可以减少人员伤亡，降低战争成本。 情报收集与分析：AI技术可以自动从海量信息中筛选出有价值的情报，并进行深度分析和挖掘。这有助于军事人员及时发现潜在威胁，掌握敌情动态，为军事决策提供有力支持。 军事训练和模拟：AI技术可以构建高度逼真的虚拟战场环境，为军事训练提供有力的支持。通过模拟实战场景，军事人员可以在不真实投入的情况下进行训练，提高作战技能和应对能力。 二、AI在军事领域的前景 智能化战争：随着AI技术的不断发展和应用，未来的战争将更加智能化。自主武器系统和无人化装备将成为战场上的主力军，而人类将更多地扮演指挥和决策的角色。这将使得战争更加高效、精确和致命。 网络化作战：AI技术将推动军事领域向网络化作战方向发展。通过构建高度协同的作战网络，不同军种、不同部队之间可以实现信息共享、资源互补和协同作战，从而大大提高作战效能。 1. 自动驾驶车辆（无人机、地面车辆和船舶） 自主车辆（包括无人机、地面车辆和船只）是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。在现代战场上，自动驾驶汽车正在彻底改变军事行动。无人机（又称无人驾驶飞行器（UAV））走在前列，增强了情报、监视和侦察（ISR）任务。这些无人机可以组成蜂群，像昆虫群一样协同工作，高效地共享信息并协调行动，以完成目标识别和战场评估等任务。在地面上，自动地面车辆（AGV）正在崭露头角。这些由人工智能驱动的机器能应对危险的地形，并在极少的人工监督下执行后勤支持和侦察任务，减轻了士兵的负担。在海洋领域，水面和水下的自动船只在监视、地雷探测和反潜战中发挥着至关重要的作用。它们在敌对环境中工作，提供重要数据并维持战略存在。人工智能增强了它们的决策和数据处理能力，这对海上安全至关重要。 2. 网络安全 人工智能在网络安全领域的应用有多种技术，包括异常检测、预测分析和自动响应系统。美国国防部（DoD）已将人工智能纳入其网络安全行动，以加强对关键基础设施和敏感数据的保护。人工智能工具被用于持续监控网络、检测异常情况和实时应对网络事件，帮助抵御间谍活动和网络恐怖主义。其次，DARPA 的 “网络大挑战 ”旨在开发无需人工干预即可检测和修补软件漏洞的自主系统。这项计划展示了人工智能在自动化传统上由人类处理的网络安全任务方面的潜力。最后，以无人机监控应用而闻名的 Project Maven 也将人工智能用于网络安全。它利用机器学习算法分析大型数据集，识别潜在的安全威胁和漏洞。 3. 战斗模拟 战斗模拟是人工智能（AI）在军事行动中最重要的应用之一，为训练和作战准备提供了变革潜力。战斗模拟在军事战略规划和训练中发挥着至关重要的作用。美国军事分析人员可以通过模拟探索与伊朗、俄罗斯等国冲突的潜在结果，深入了解战略影响和后勤挑战，而无需承担现实世界的风险。这些模拟为测试各种战略和了解不同情景的后果提供了一个虚拟战场。美国陆军采用人工智能驱动的模拟软件来创建近似真实场景的虚拟作战环境，根据个人需求量身定制训练演习。Sentient Digital等公司正在开发先进的人工智能军事训练软件，利用强化学习提高战备水平。此外，生成式人工智能通过生成逼真的图像和自适应场景，提高了训练项目的真实性和挑战性，从而推动了军事模拟的发展。全球人工智能军事应用市场正在经历显著增长。根据 http://Market.us 的预测，人工智能军事市场预计将以 12.4% 的复合年增长率（CAGR）增长，从 2022 年的 79 亿美元增至 2032 年的 247 亿美元。 4. 情报、监视和侦察 情报、监视和侦察（ISR）是人工智能（AI）在军事领域的主要应用之一。人工智能驱动的 ISR（情报、监视和侦察）系统利用计算机视觉、机器学习和自主平台等先进技术来分析大量图像和视频数据。这些系统可提高目标识别、跟踪和物体识别能力。例如，人工智能可以处理包括社交媒体在内的各种来源的数据，以提高态势感知能力。在乌克兰战争中，人工智能工具协助翻译和分析截获的通信，这是现实世界中的一个显著应用。人工智能的使用加快了情报分析的速度，使军事人员能够专注于最关键的信息。在资金方面，人工智能在军事应用方面的投资也非常可观。美国国防部（DOD）正在大力资助人工智能研发，以保持技术优势。国防部 2024 财年的预算申请包括 18 亿美元用于人工智能和机器学习，以促进决策和增强无人系统。同样，中国也在大力投资人工智能，以在 2035 年前实现军事能力现代化。 5. 威胁评估 威胁评估领域的人工智能系统整合了来自卫星、传感器和情报报告等多个来源的大量数据，以提供实时态势感知和预测见解。基于人工智能的威胁评估系统通过整合来自卫星、传感器和其他情报来源的数据来提供全面的态势感知，从而加强军事行动。这些系统可实时检测异常情况和潜在威胁，从而实现快速反应，提高战备状态。自主监视系统，包括人工智能驱动的无人机和无人驾驶飞行器（UAV），可收集有关潜在威胁和敌方动向的实时情报。人工智能在国防和安全领域的市场正在迅速扩大，2023 年的估值估计为 106 亿美元，预计到 2023 年将达到 391 亿美元，年复合增长率为 9.5%。此外，人工智能对网络安全至关重要，因为它可以监控网络中的异常活动和潜在网络威胁，从而采取先发制人的措施来保护敏感信息和基础设施。严重依赖人工智能技术的全球网络安全市场在 2023 年的价值为 1904 亿美元，预计到 2028 年将增长到 2985 亿美元，复合年增长率为 9.4%。 6. 决策（战略和战术战斗管理） 人工智能（AI）正越来越多地融入军事行动，极大地增强了战略、作战和战术层面的决策过程。在战略层面，人工智能有助于分析复杂的数据集，找出模式和趋势，帮助快速应对威胁和制定长期计划。它可以模拟场景并预测结果，通过战争博弈等演习改进战略决策。在作战方面，人工智能通过处理卫星图像等来源的实时数据，优化后勤、管理供应链和协调部队行动。人工智能还能检测和应对威胁，保护军事通信和信息系统，从而加强网络安全。例如，麦肯锡公司强调，人工智能驱动的物流解决方案可将运营成本最多降低 15%，将交付效率提高 25%。以下是修订版，采用了更有条理的方法：在战术上，人工智能通过提供实时数据分析和威胁评估，为无人机操作和自动驾驶车辆导航等场景中的决策提供支持，从而发挥至关重要的作用。人工智能通过整合来自多个传感器的数据来提高态势感知能力，从而提供全面的战场视角。与此相关，特斯拉计划在 2024 年底前投资 10 亿美元建造 Dojo 超级计算机。这项投资是特斯拉推进自动驾驶能力的更广泛战略的一部分。总体而言，特斯拉对人工智能和自动驾驶的承诺是巨大的，计划到 2024 年底累计投资超过 100 亿美元。 7. 智能武器 智能武器利用人工智能提高军事行动的精确性、决策性和效率，减少人为干预，提高现代战争的整体效能。人工智能在智能武器中最显著的应用之一是美国国防部的 “Project Maven ”项目。它通过处理视频数据来提高目标识别能力和战场感知能力。2020 年，它成功识别并锁定了自由堡的一辆退役坦克，与 HIMARS 系统协调进行精确打击，展示了人工智能在实时战斗中的有效性。 8. 军事后勤 军事后勤涉及管理供应链、运输和维护，以保持部队装备精良、随时待命。人工智能在军事物流中的应用包括预测性维护，F-35 喷气式战斗机的自主物流信息系统（ALIS）等系统可预测和预防设备故障，从而减少停机时间和成本。人工智能还能通过实时数据分析和预测性洞察优化供应链管理，将资源分配和物流效率提高 20% 以上。人工智能驱动的云服务，如美国陆军与 IBM 合作使用的云服务，可简化数据处理和决策。此外，正在探索将人工智能驱动的无人驾驶车辆用于自主补给任务，以提高安全性并确保在恶劣条件下及时运送物资。美国国防部联合人工智能中心（JAIC）领导着人工智能在军事后勤领域的整合，重点关注可扩展的应用，以提高效率和效益。与此同时，埃德-戴利（Ed Daly）将军领导的陆军物资式指挥部正在将人工智能融入后勤，以提高及时性和效率，旨在为任务的成功提供与 “相关速度 ”相一致的支持。 9. 运输和伤员护理 运输和伤员护理是 2024 年人工智能（AI）在军事领域的首要应用之一。人工智能通过优化后勤、降低成本以及管理资源和部队的高效移动，大大加强了军事运输。它还有助于开发未来可用于军事用途的自动驾驶汽车。在伤员救护方面，人工智能通过分析医疗数据和提供治疗建议为医护人员提供支持，但由于人工智能在处理生死攸关的决策方面存在局限性，因此人工智能的监督仍然至关重要。在战斗伤员救护领域，创新的人工智能解决方案正在产生重大影响。由 Charles River Analytics 公司开发的自动化加固战斗伤员救护（ARC3）系统可协助医护人员诊断伤情、监控病人，并在无法立即撤离时提供治疗指导。该系统使医护人员能够在充满挑战的条件下做出明智的决定。同样，同样来自 Charles River Analytics 公司的 “战斗伤员救护集合预测”（EPIC3）移动应用程序利用机器学习预测危及生命的伤害，并通过用户友好的界面提供逐步治疗指导。EPIC3 根据用户的技能水平量身定制，可提高医护人员在危急情况下的决策能力。 10. 预测性维护 预测性维护是人工智能（AI）在军事行动中的重要应用，旨在提高军事装备和系统的可靠性和效率。预测性维护利用人工智能算法分析军事装备上安装的各种传感器的数据。这种分析有助于预测部件可能出现故障的时间，从而进行主动维护调度。德勤公司的一份报告提到，预测性维护可将生产率提高 25%，故障率降低 70%，维护成本降低 25%。美国政府问责局（GAO）指出，美国国防部（DoD）每年在维护方面的支出约为 900 亿美元，目前正在努力实施预测性维护，以提高战备状态并降低成本。

旋转花键在产业用机器人中是关键的组件之一，如果机器人中的旋转花键损坏，会对机器人的运行和性能产生一定影响。以下是可能的影响： 1、功能受限：旋转花键用于连接两个旋转部件（例如电机轴和传动轴），如果花键损坏，会导致它们之间的连接变得不牢固。这可能导致传动效率下降，机器人的某些功能可能无法正常运行。 2、震动和噪音：损坏的旋转花键会导致连接部件之间的游动，从而产生震动和噪音，这可能会对机器人的稳定性和工作环境产生不利影响。 3、寿命缩短：旋转花键的损坏可能会引起加剧的磨损和摩擦，从而缩短机器人的使用寿命。 4、安全隐患：旋转花键的损坏可能导致部件的松动和脱落，这可能会引发安全隐患，如零件飞出或机器人失控等。 5、能源浪费：损坏的旋转花键可能导致机器人的能源浪费，如果旋转花键无法正常工作，机器人可能需要更多的功率才能完成旋转操作，这会增加机器人的能源消耗并降低其能效。 因此，旋转花键的损伤对产业机器人的正常运行和性能有重要影响，需要及时检测和修复，以确保机器人的可靠性和效率。

​大学生远程机器人开发并非痴人说梦--在弗罗茨瓦夫科技大学，这已成为现实。在最新一期的《The MagPi》中，Rob Zwetsloot 与 RemoteLab 进行了交流。作为 #MagPiMonday 的特别节目，在此与您分享。 几期前，我们采访了 Wojciech Domski 关于他的遥控飞机 OSD 的故事，这是一个很酷的小项目，可以让他看到遥控飞机的飞行位置以及一些 HUD 信息。在令人印象深刻的同时，他还与弗罗茨瓦夫大学合作了一个项目，并一直热衷于与我们分享。 遥控飞机 OSD： 可通过 RemoteLab 访问各种开发板，包括 ST 的 Nucleo 板和 Discovery 板 Wojciech 解释说：“RemoteLab 被称为硬件即服务（Hardware-as-a-Service），它通过服务方式提供对开发板等资源的远程访问。它位于弗罗茨瓦夫科技大学 ，用于机器人控制器和高级机器人控制课程"。 RemoteLab 的出现是必要的--2020 年，由于新冠疫情大流行，弗罗茨瓦夫科技大学与世界其他地方一样暂停了面授课程。由于学生无法访问真正的开发板（以及他们所在的实验室），Wojciech 开始构建一种通过 Raspberry Pi 远程访问开发板的方法。 Wojciech 说："2020 年底，我在家里开发并运行了第一个版本。2021 年，我建立了环境并推出了服务。如果没有我所在大学的支持以及 ST 提供开发板的人员的支持，这一切都不可能实现。” 网络界面包括一个摄像头，您可以监控电路板 最初的构建使用的是 Raspberry Pi 3，它兼顾了低功耗和高硬件性能，再加上支持良好的 Linux 发行版，使其成为理想的选择。 Wojciech 告诉我们："它的性能足以同时为十几名学生提供服务。不过，提供开发板视图的视频流效果并不好。我需要解决这个问题，并决定使用基于静态图像的视频预览。下一代产品包括升级到 Raspberry Pi 4。现在，甚至可以直接在 Raspberry Pi 上工作和开发代码，因为它提供了足够的计算能力。最后，在 2024 年又进行了一次升级。三台服务器换成了 Raspberry Pi 5。此外，网络界面也有了新的更新版本。根据我的实验，Raspberry Pi 5 甚至可以向全班学生传输真实的视频反馈"。 充满挑战的发展 我们喜欢问每个制作者制作过程如何。Wojciech 的回答很直白：“太可怕了 :D”，还配了一个表情符号。 RemoteLab 使用的开发板之一 Wojciech 承认："我不想计算晚上花在硬件安装上的时间。准备软件是一回事，你可以逐步添加新功能，必要时还可以修改。我印象最深的是将额外的硬件（如传感器）连接到开发板上。我花了大约三天的时间进行设置和测试"。 我们都经历过组装失败的挫折。不过最终，他还是成功地完成了所有工作。用户只需通过 SSH 连接到 RemoteLab 服务器，就能通过网络界面查看实验室中开发板的状态并对其进行控制。对了，由于升级到了 Raspberry Pi 5，现在还能获得视频反馈。 远程学习 对于任何这样的项目，从最终用户那里获得反馈也很重要，而它似乎很受学生们的欢迎。 Wojciech说："一些学生非常喜欢RemoteLab，说它对他们帮助很大。具有突破性意义的是，该系统可以全天候使用。我收到很多反馈，说学生们能够更好地备课，而且他们不受任何时间限制。 原型设计是一项费力的工作，布线是一项繁琐而细致的工作 Wojciech 仍在开发这个系统，过去几年来一直如此，并在不断改进，例如刚刚增加了通过网络界面的串行控制台，下一步他将考虑实时绘图。他还在考虑扩展到第四台 Raspberry Pi 服务器，并增加对 Raspberry Pi Pico 和 Pico 2 的支持。 Wojciech 最后说道：“我认为 RemoteLab 完全代表了 Raspberry Pi 基金会的宗旨，它这完全是为了支持教育并鼓励人们进行创新。” 工作原理 1. 用户与服务器之间通过 SSH 传输两个端口，其中一个端口为网络用户界面。在这里，你可以查看开发板的状态、调试器是否正在运行以及其他功能。 2. 第二个端口专用于调试器（openocd 或 st-link），通过 SWD 接口连接，就像 Raspberry Pi Pico 上一样。远程调试允许将新固件上传到开发板，或调试开发板上的源代码。 3. 管理员方面要复杂一些，需要网络服务器来管理上述功能。我们创建了一套 Python 脚本，用于在任何特定 RemoteLab 设置的一台或所有服务器上自动执行重复任务（如更新代码）。 ​

随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。然而，机器人在执行任务时可能会遇到各种意外情况，如碰撞、跌落等，这些情况可能导致机器人损坏甚至引发安全事故。为了确保机器人的安全性和稳定性，研究人员提出了一种使用矩形安全缓冲区的更安全的机器人设计方案。 首先，我们需要了解什么是矩形安全缓冲区。简单来说，矩形安全缓冲区是一种围绕机器人设置的保护区域，其形状为矩形，用于检测和防止机器人与周围环境的碰撞。当机器人在执行任务时，它会实时监测自己的位置和周围环境，一旦发现有可能与障碍物发生碰撞，就会自动调整行进路线，避开障碍物。这样，即使在复杂的环境下，机器人也能安全、稳定地完成任务。 那么，如何实现矩形安全缓冲区呢？这需要依赖于先进的传感器技术和控制算法。首先，机器人需要配备多种传感器，如激光雷达、摄像头等，用于实时感知周围环境。这些传感器可以将环境信息传输到机器人的控制系统中，控制系统会根据这些信息判断机器人是否处于安全状态。如果发现有碰撞风险，控制系统会立即发出指令，调整机器人的行进路线。 此外，为了提高机器人的安全性能，还可以采用一些优化措施。例如，可以设置多个不同大小的矩形安全缓冲区，以应对不同场景下的安全需求。在狭窄的空间中，可以使用较小的矩形安全缓冲区，以确保机器人能够在有限的空间内灵活移动；而在开阔的场景中，可以使用较大的矩形安全缓冲区，以提高机器人的避障能力。 当然，矩形安全缓冲区并非万能的。在某些特殊情况下，如机器人遭遇突如其来的障碍物或者传感器失效等，矩形安全缓冲区可能无法完全保证机器人的安全。因此，在使用矩形安全缓冲区的同时，还需要结合其他安全措施，如设置紧急停止按钮、限制机器人的最大速度等，以提高机器人的整体安全性。 总之，使用矩形安全缓冲区的机器人设计方案有助于提高机器人在复杂环境下的安全性和稳定性。通过实时监测周围环境、自动调整行进路线以及采用优化措施，机器人可以在执行任务时有效避免碰撞，从而保障其安全稳定地运行。然而，我们也要意识到矩形安全缓冲区并非完美无缺，仍需结合其他安全措施，共同确保机器人的安全性。

在现代电力电子领域，氮化镓（GaN）作为第三代半导体材料正日益受到重视。与传统的硅基半导体相比，GaN具有更高的电子迁移率和击穿电压，这使得GaN器件能够在更小的尺寸下承受更高的电压并实现更快的开关速度。这些特性使得GaN非常适合用于高效率和高频率的电源转换应用，例如三相逆变器。 三相逆变器是一种将直流电（DC）转换为交流电（AC）的设备，广泛应用于机器人、伺服系统和可再生能源系统等领域。在这些应用中，电机驱动器需要精确控制电流和电压，以实现对电机速度和扭矩的精确调节。传统的硅基功率器件在高频操作时会面临较大的开关损耗和散热问题，而GaN器件则可以显著提高逆变器的效率和功率密度。 TI（德州仪器）公司推出的GaN器件，如LMG341x系列，集成了驱动器，可以实现更小的尺寸，同时不受寄生参数的影响。这意味着在设计逆变器时，可以使用更紧凑的布局，减少电路板上的寄生电感和电容，从而提高系统的可靠性和性能。 在测试过程中，该参考设计采用了80kHz的脉冲宽度调制（PWM）技术。PWM是一种将模拟信号转换为数字信号的技术，通过调整脉冲的宽度来控制输出信号的有效值。在逆变器中，PWM用于控制功率器件的开关状态，从而调节输出电压和频率。 INA241是INA240的高共模放大器的下一代产品，它具有更好的失调电压和共模抑制比（CMRR）。失调电压是指放大器输入端无差分信号时的输出电压，而CMRR是衡量放大器对共模干扰信号抑制能力的指标。这两个参数对于电流检测性能至关重要，因为它们直接影响到测量的准确性和稳定性。 INA241还具有“增强型PWM抑制”功能，这可以帮助减少由于PWM切换引起的噪声和干扰。在电机驱动器中，精确的电流检测对于实现高性能的控制算法至关重要。因此，INA241的这一功能可以显著提高逆变器的电流检测性能，从而提高整个电机控制系统的性能。 综上所述，基于GaN的48V/15A三相逆变器参考设计利用了GaN器件的高电子迁移率和高击穿电压特性，以及TI GaN器件的集成驱动器优势，实现了更小的尺寸和更高的效率。同时，通过使用具有改进失调电压、CMRR和增强型PWM抑制功能的INA241高共模放大器，该设计能够提供更精确的电流检测，这对于高性能电机驱动器来说是至关重要的。随着GaN技术的不断发展和应用范围的扩大，我们可以预见，未来将会有更多高效、紧凑的电力电子设备出现在机器人、伺服系统和其他工业应用中。