自主系统

     人工智能总是在联系各种固定的标注和定义，而这些标注/定义和它本身总是不尽相符。真实智能不然，真实的智能是面向活的对象（属性标注）和面向动态过程（关系定义），它不仅涉及真假，而且还包括是非。

 2015年6月25日，美空军首席科学家办公室签发了规划自主系统未来发展的文件—《自主地平线》。该文件的副标题为“空军系统自主化—通向未来之路”。此次签发的是文件的第一卷 ：人与自主系统的协作。

自动化、自主化与遥控概念

传统意义上将自动化定义为“设备或系统在没有或较少人工参与的情况下 ， 完成特定操作实现预期目标的过程。” 广义的自动化概念包涵用于执行逻辑步骤和实际操作的软件及其他应用过程。空军的自动化技术包括飞行控制系统中的电传操纵技术，整合多种传感器信息的数据融合技术，制导和导航技术和自动防撞地技术等。

自主系统是指可应对非程序化或非预设态势，具有一定自我管理和自我引导能力的系统。相比自动化设备与系统，自主性设备和自主系统能够应对更多样的环境，完成更广泛的操作和控制，具有更广阔的应用潜力。一般来说， 自主化是指应用传感器和复杂软件，使设备或系统在较长时间内无需通信或只需有限通信，无需其他外部干预就能够独立完成任务，能够在未知环境中自动进行系统调节，保持性能优良的过程。自主化可以被看作是自动化的外延，是智能化和更高能力的自动化。

目前，大部分无人机、两栖无人驾驶车辆都需要人力遥控，其自主化水平相对较低。未来，这些远程控制装备可能会包含更多自主性功能，既可通过遥控进行操作，也有可能是半自主化或全自主化。

在过去 30 年里，大部分应用实际上是某种程度上的半自主化。未来，有充分理由认为，自主化是控制领域的最终归宿。但在很长一段时间内，随着自主作战系统发展，包括指挥控制与协调行动在内的绝大多数作战任务仍需要与飞行员协作完成。  

除自主化级别外，自主系统的稳健性、控制范围和控制力度也影响着作战人员与自主系统间的协同合作

自主系统的应用前景及其对空军作战的影响

在美空军未来 30 年的战略布局中，将发展自主系统作为提升战略优势的一种重要手段。未来，随着自动化软件以及更高级算法的广泛使用，空军系统的自主性程度将不断提高，将能够应对更复杂的环境，遂行多种任务，并具备与其他自主系统协同运行的能力。具体地说，自主系统将使美空军：①减少不必要的人力投入，降低人力成本；② 扩大作战范围，延伸人类的能力与意志；③缩短重大时敏行动所需时间 ；④ 提高作战可靠性、持久性和灵活性。

在航空领域，过去30年里，有人机的自主性不断提高。F-35战机使用超过800 万行代码, 实现了多传感器数据融合, 具备声音识别能力，并开发出导弹-威胁管理系统等高级自主系统，使得有人机能够具备更多样的功能，遂行更广泛的任务。同样的，未来自动化系统与自主系统也将提升无人机的作战性能，使其广泛应用于以下情况：

①诸如临近战争等人员高风险环境；

②通信受阻或通讯链不可靠的情况；

③具有作战速度优势，比如，可对目标重新分配传感器 ；

④新作战形式。

未来，人力和无人自主智能系统的紧密协作将使得有人飞机消除某些特定功能，并显著提升其他有效负载能力。

未来，在航天领域，当天基系统面临风险时，可借助其自主性快速重置，恢复其核心功能。通过自主系统具备的对轨道目标的实时监控和分析能力，可显著减少卫星控制和太空态势感知所需的大量人力。

在网络领域，空军指挥控制系统的软件和电子系统易受到网络袭击，尤其是网络突袭。未来，能够在数毫秒内做出反应的自主系统在保护核心系统和任务单元免受网络攻击方面，相比人力操作具有明显的优势。自主系统将成为网络防护至关重要的组成部分，用于解决包括网络漏洞测试和抑制、失泄密检测与修复、网络威胁的实时响应、网络和任务制图等常规问题和其他异常问题。

在指挥控制和ISR方面，未来，美空军要实现航空、航天、网络一体化，将离不开一体化联合指挥控制系统及一体化ISR力量所提供的先进态势感知能力。自主系统对于指挥控制和ISR能力具有以下重要意义 ：

①确保资源的动态配置，尤其是面临潜在敌军的反介入/区域拒止活动时；

②有效整合多传感器、平台和其他渠道的多源信息；

③促使网络信息流实现智能化，可优先排序，为系统中相应平台和作战人员提供精确的决策信息；

④辅助制定任务计划、进行任务监控和协调等活动。

在战备和后勤保障方面，通过应用自动化系统和自主系统，更好地提高战备水平。如运用自主智能运载器投送物资，检查和修复飞机跑道。借助自动化系统整合各大后勤系统信息，创建实时的平台设备监控系统，以优化部件、燃料和所需消耗品的配用，并缩减维护成本。

运用自主系统面临的挑战

研究人员对众多自动化系统及其应用进行了调研，从 20 世纪发明的陀螺自动驾驶仪，到当今商业航空使用的飞行管理系统，为理解未来空军运用自主系统面临的挑战奠定了基础。未来空军的自主系统必须能够在复杂、动态、且往往不可预测的环境中作战。

 

自主系统能力

 

自动化系统可在特定态势下执行可靠且可预测的行动。系统若实现自主性需要传感器具备良好的传感能力和对作战环境的理解能力，能够进行目标识别、分类 , 并对各目标间关系做出判定，需要系统能够应对突发目标、事件或态势。

自动化系统、自主系统与人类三者相比，人能够突出目标总任务，能够进行态势评估，制定飞行方案、应对特殊情况，人类更依靠图像识别和心理模式进行抽象的分析推理。此外，在战争中，敌军无法预测作战人员的具体表现也是作战人员的一个显著优势。但是，人类不善于快速持续地处理大量数据，也不善于长时间保持注意力，而自主系统能够弥补人类的这些不足。

随着自主化水平的提升，自主系统能够处理更多样的态势和不确定情况， 可以预测，未来自主系统对于人员协作的需求将减少。但另一方面，在可预见的未来，由于系统软硬件的复杂性增加，系统发生故障、出现漏洞甚至整体失效的可能性也随之增加，并且，系统进入敌军环境后更有可能遇到新的、未考虑到的情况。因而，自主系统仍继续需要人力的协作。

随着自主系统复杂性的不断提升，系统脆弱性也将随之增加，因此，在可预见的未来，绝大多数乃至全部的空军作战将需要人力与自主系统结合共同完成任务。自主系统能够提升数据整合与处理速度，并在其能力范围内执行任务。同时，作战人员在自主系统的协助下，进行指挥控制，获取态势信息，解决特殊问题并与其他部队和任务进行协作。

自主系统的运用也为作战人员带来了一定的负面影响，包括 ：削弱了自身的态势感知能力，增加了负载，延迟了决策时间，提高了决策难度。

 

态势感知问题

 

态势感知对于自主系统的运行至关重要。作战人员自动监测面临的一个关键挑战是 ：自主系统或其控制的系统产生的故障发现总会滞后一段时间，使得后续的问题判断与处理也出现滞后。对自主系统本身态势感知滞后的原因在于：系统状态反馈过少 ；系统监控需要大量人力，系统状态受到监控人员技术熟练程度等因素的制约；作战人员被动进行信息处理。比如，有些航空事故的原因在于飞行员未能及时中止自主系统运行。

此外，作战人员对自主系统运行缺乏充分理解也是美空军面临的一个巨大挑战。误解自主系统呈现的信息，对系统模式的误判，未能在既定态势中对系统运行做出准确预测等情况都可能产生不准确的态势感知信息和判断，甚至做出错误决策。因此，作战人员与自主系统的有效协作是个挑战。

信任对于自主化至关重要

最佳工作量

 

自动化往往并不能实现其降低作战人员工作量的预期目标，这被称作“自动化之讽”，有时甚至在低工作量水平时会增加作战人员的工作量。随着对自动系统的理解以及协作要求的增加，工作量往往从显著可见的人力作业变成不那么明显的感知任务。未来，需要建立易于理解和协作的自主系统，同时， 应基于以人为本的原则认真考量选择何种任务实现自主化，建立最佳人工-自主行动系统。

 

决策支持挑战

 

通常，自主系统用来支持作战人员做出决策，然而，事实证明，有效的决策支持是非常困难的。由于自主系统并不完美，作战人员与自主系统决策的准确性和及时性并不会有效提高。人们发现，向作战人员提供否定性建议的决策支持系统（比如，指出某计划、行动方案的潜在问题）运行更好，可以通过多种环境态势和敌军行动确认潜在的不足或僵局。

由于未来将更多地使用智能软件和决策系统，因此，需要对认知协作给予特别关注，使其能够提升而非降低作战人员决策能力。除此之外，还需要在人工- 自主系统联合行动结果的基础上切实检验自主系统的作战效能。

 

作战人员对自主系统的信任

 

作战人员和自主系统协同作战， 作战人员需要明确对自主系统的任务执行能力的信任度。该信任度不仅体现系统的可靠性，也是系统执行任务优良性的重要评价依据。基于此，作战人员需要对自主系统建立可靠的信任—明确何时、以何种程度使用自主系统或何时进行干预。信任评估要基于对系统、人员及态势的判断。

★系统因素— 包括自主系统的有效性和可靠性、对其可靠性的主观判断、由于信任缺失或修复缓慢出现系统性能减弱甚至失效的频率、系统的理解和预测能力、及时性和完整性；

★人员因素— 包括作战人员的感知能力、信任意愿和其他个人因素；

★态势因素— 包括时间限制、工作量，以及参与其他竞争任务的需要等因素。

面向共生的人工-自主系统

对于美空军而言，在未来很长一段时间，还需要作战人员和自主系统协同配合完成作战任务。原因有两点 ：第一，基于上述提到的运用自主系统面临的种种挑战，在可预见的未来，自动化系统可能达不到完全自主的水平，也很难应对多任务、复杂环境和作战态势。第二，需要掌握对自主系统的控制、任务评估以及与其他力量的协同配合。

 为有效协作，自主系统与作战人员之间共享态势感知信息

发展灵活的自主系统

     灵活性是构建人工－自主交互系统的一个中心原则。没有哪个自动化系统可以胜任所有情况，而且某些特定功能还需要改进，或在飞行员的操作下完成。对功能的控制、子系统、甚至整个载机都必须能够通过飞行员和自动化系统之间的反复磨合以达成协同作战，协作的过渡要尽可能平稳、简单、无缝连接 ；并通过高度共享的态势信息和有效的交互方法来实现。

 

自主化级别

 

不同情况需要不同级别的自主系统。这与介于完全人工和完全自主之间的一种中介式自主（半自主）选择不同。自主化级别与系统能力密切相关，系统能力提升也会相应提升系统自主化的级别。系统根据其具备的任务执行能力、环境评估与数据整合能力、决策及方案生成能力可达到5种不同级别的自主性。分别为：

*零自主性级别，即所有任务作业完全由人工完成；

*简单辅助级别，即自主系统可代替人工执行某个/ 某些任务，例如飞行管理系统和跟随人工瞄准的智能武器，这类自主系统仍要由人做出决策；

*态势感知级别，即系统具备多源数据融合、提供目标状态信息并决策的能力；

*管理控制级别，系统自动控制各类功能，例如收集信息、制定计划和执行行动，但人可以在必要时设定目标或进行干预；

*全自主级别，系统完全控制所有功能，无须人工引导和干预，例如目前装备于F-16 的自动防撞地系统，它可持续监控飞机状态，可以规划出逃生路线，并在危急关头控制飞机，并向飞行员回传机翼水平控制的情况。

中介式的自动系统的优点是，它能辅助飞行员达到更高水平的态势感知， 相比于完全自主化的系统，可为飞行员创造一个更主动的角色，而且技术上也容易实现。实现信息获取及分析的自主化可以更好地支持人工与自主系统的协同工作，提高作战效能。目前，决策制定的自主化会加重人员工作负担，往往只在低负载的条件下才能实现有效工作。

 

动态选择自主系统

 

何时选择何种功能、何级别的自主系统是一个动态决策问题。一般情况下，作战人员会根据系统的性能水平、使用风险、可信程度、任务需求以及协作关系等方面选择使用不同的自主系统。

多数情况下，自主系统的控制权应该掌握在作战人员手中，当然，有些情况下系统自主运行也是十分必要的。比如，作战人员无法与系统协作配合时（如作战人员丧失意识或失去联系），或者因情况危急而来不及介入或控制自主系统的情况（如撞地、撞机、导弹来袭或遭遇电磁攻击时）。此时，各类使用轻型传感器监测作战人员生理、神经状 态的技术就显得十分必要。

  

自主化是控制领域的最终归宿， 但在很长一段时间内，绝大多数作战任务仍需要与作战人员协作完成

武器系统中自主化限制

 

美国防部 3000.09 号条令指出，美军研发的自动或半自动武器系统应该能使指挥官或操作者在使用时加入人工的判断。包括有动力和无动力系统以及可以独立选择和区分目标的跟踪式武器。武器系统中的自主化限制具体为：

*装配或集成在无人平台上的半自动武器系统应该设计为：在通信受损或失效时，系统不能自动选择并参与攻击由操作者预先选定的独立目标和特定目标群。

系统设计应重视失误可能造成的系统失控后果，并尽量减小其影响。

*为了使作战人员对目标作出灵活恰当的决策，自动和半自动武器系统的人机交互界面应该做到让训练有素的使用者易于理解，提供系统状态的可溯源反馈，为使用者提供激活或关闭系统功能的清晰流程。

该条令对于降低自动化和半自动化武器系统的误操作影响尤为重要。条令也同样指出：作战人员是决策的主体，具有自主系统的最终掌控权，系统只提供适当的决策支持。

 

建立良好的人工-自主系统交互关系

除系统自主化级别外，自主系统的稳健性、控制范围和控制力度也影响着作战人员与自主系统间的协同合作。

稳健性包括系统的态势感知能力、理解力和控制力。过去自动化系统十分脆弱，并且只能处理一些预设的情况。未来自主系统将提升稳健性，能够应对多种态势，可迅速适应变化的环境并为作战人员提供更兼容的联合方案， 提高联合作战能力。

未来自主系统的控制范围将拓展为故障诊断与检修、维护，或通过调整飞行性能来进行补偿。控制的范围越广， 系统自动化程度越高，同时对高效的人机通信要求也越高。

作战人员的工作负荷通常随控制力度的降低而降低。未来，执行任务或行动所要求的控制力度越小，就要用别的手段来确保作战人员对自主性能的感知和了解。

建立态势感知共享机制以支持人工-自主系统协作

在人工- 自主系统协作过程中，作战人员要对自主系统的可信程度、工作状态、数据搜集与处理能力、作战支持效能予以评估。同时，自主系统也会对与其协作的作战人员进行评估。这就需要建立态势感知共享机制以支持人工- 自主系统的协作。

 

人机交互设计原则

 

①根据需要进行自主设计。只对最必要的情况进行自主化，降低自主化冗余度，减少人工负担。高级的自主化往往更加昂贵，并会产生额外复杂度和认知负载，甚至会降低态势感知能力。最好能以较低级别的自主化满足任务性能目标，建议推广常规任务的自主化或加强信息整合的自主化，高效地为作战人员提供态势感知信息。而对于方案制定和决策的自主化或是飞行员难以理解和交互的自主化，应当谨慎对待。

②自主状态透明化。自主系统的当前目标与假设、未来行动以及数据和算法的可信度都应清楚地呈现给作战人员，对其高度透明。

③作战人员要对自主系统持续监控并确保“人在回路”，即自主系统的环内可控。要保证作战人员始终在人员、自主系统等构成的回路中，并且作战人员能主动制定决策和控制作战， 这样才能更加有效地与自主系统进行交互。

④避免自主模式增殖。提高自主系统能力的方法之一就是增加不同情况下的系统运作模式，或称不同操作者的偏好设置。自主模式的增殖无形中会增加系统的复杂度，使作战人员难以理解，应该尽可能地避免。

⑤掌控自主模式和系统状态。

⑥确保自主系统的功能一致性。自主系统功能一致性能够保证信息配置和系统功能易于理解且可预测。

⑦避免系统先行对任务进行优先排序，绝对保证作战人员的参与度和决策优先级。

⑧在可靠性不明确的情况下，避免使用信息提示。如果信息提示不可靠， 作战人员会因注意力分散而造成不必要的麻烦。

⑨利用人机结合的决策支持方法。融合自主系统信息与作战人员判断来提高态势感知能力和决策规划能力更为合理。

 

共享态势感知

 

构建人员与自主系统双向交流的先进交互界面能显著提高作战人员与自主系统的协作配合，并完成任务目标。未来的自主系统将需要支持态势感知共享的高级界面。共享态势感知对于有共同目标的不同参与者之间的协同配合有着至关重要的作用。

态势感知是指在特定时间空间范围内，对环境要素的认知理解以及对当前或近期状态的预测。态势感知不仅涉及原始数据（一级 SA），还包括理解任务目标重要性的融合数据（二级SA），预估近期将要或可能发生事件的数据（三级SA），这对前摄决策制定有着重要意义。态势信息共享不仅意味着低层数据的共享，也包括根据作战目标等因素如何理解信息和预测未来。

人与人之间的共享态势感知模式可以用作支持人机态势共享的模型，有时即使是从同一个显示屏上获得相同的输入信息，或处在同一环境中的人都会基于不同的目标、不同思维模式而产生关于态势不同的理解和预测，因此难以实现态势的一致共享。因而，在作战人员与自主系统间实现态势感知共享将更加困难。

要实现人员与自主系统间共享态势感知，除了要保证双向能够进行有效通信外，还应保证作战人员和自主系统专注同一动态目标，作战人员能够实时掌握自主系统的功能分配并根据情况变化进行再分配，保持作战人员与自主系统间共享决策信息（包括战略、计划、行动），清楚双方对任务优先级的认识。

为了满足人员与自主系统在上述基础性能方面达到完美协调，二者应该都具备自我校正和匹配的能力。有效协作建立在两者都清楚地了解彼此的工作状态、行为影响和未来行动意图与计划的基础上。

 

支持无人系统

 

在无人系统操控方面还存在着多重挑战。包括：

*控制回路延时、中断将大大降低人的直接控制能力。

*感知信息（视觉、听觉、触觉） 缺乏，无人系统仅能通过有限的视觉显示提供信息。

*由于敌方干扰造成的数据链中断或噪声干扰。

*传感器图像清晰度不够或视场原因导致态势感知信息较差。

*多屏幕之间频繁的多任务切换加重了飞行员的负担。

*分散的无人机操控人员之间缺乏良好的协作交流（如飞行员、分析师、地面指挥官等）。

技术人员正在检视一架“ 大鸦” 无人机

    无人机控制台加入了自主系统之后，诸如通信延时、中断和失联等问题可能得到缓解，但某些问题反而会增加系统负担和交互上的麻烦。所以未来系统应该：

①具备更先进的飞机控制界面；

②减少数据融合负担；

③补偿触觉、听觉信息的多源传感信息；

④包含自动定向、自动寻路、环境感知和受限态势感知的改进的空间感知能力；

⑤支持对延时控制的预测性显示和对系统行为理解和预判的显示（包括监视、诊断、任务和载荷管理）；

⑥具备人机多功能、各层级间的快速切换；

⑦能够对系统可信度进行实时评估；

⑧促使有人/ 无人机多机协同或多任务协同的能力；

⑨对有人系统，飞行员控制台的测试和改进是系统发展的重点，应予以足够重视。

提高人工-自主系统的互信

 

自主系统的使用既不能过分相信和依赖，也不能废而不信，所以引导作战人员对系统建立信任十分关键。反过来说，未来自主系统或将能够判断其使用者对它的信任。

为此，自主系统的设计除了要提高系统性能、可靠性、稳健性，还要：

①确保系统与人员的认知保持一致。保持认知一致或类比推理能力有助于增加系统的可理解性。

②防止太过“拟人化”的设计。设计自主系统时应尽量避免外观与人相似（如与人的面部表情、手势、肢体动作等相似）而对作战人员产生误导，从而高估系统能力。

③系统设计透明且可追溯。简单脆弱的系统易于解释，而复杂系统往往不容易被作战人员理解。所以设计系统时，要在系统透明性和功能与复杂性决策之间权衡是一个值得考虑的问题。出于飞行员建立信任的考虑，自主系统应当能用清楚明白的方式（视觉或文字） 阐释它的推理过程。

④实现系统稳健性可视化。系统和人一样，前后关联的语境是确保决策稳健的关键。通过高级输入（最好是便于人操作的自然语言环境）搭建语境（通过分辨率可调的可视化）的能力可以为人和系统提供共享的态势感知。

⑤系统具备自我健康评估能力。系统要清楚自身的健康状况。需要收集系统的元数据、元信息，也能监控通信信道、知识库运行。自主系统必须要强于一般的数据库完整性检查，要给检查者更高层次的一致性，类似于飞行管理系统的健康监控系统。

⑥支持人机联合训练。全面的人机协同训练要重视常规情况和突发事件等非常规情况，这有助于理解共同目标和彼此角色以及相互依靠协作的方法， 了解系统的工作极限以及达到极限时的报警行为。如果自主系统也能评估其协同的作战人员，这种联合训练能帮助他们理解相互的思维模式，也能提高对方整体性能、可靠性、可预测性、及时性并减少不确定性。

 

自主系统发展面临的挑战

美空军自主化科学技术战略研究实验室提出了未来自主系统的几个关键性目标，据此可以了解未来自主系统发展面临的技术挑战以及研制过程中面临的其他挑战。未来自主系统发展的关键目标包括 ：具有灵活性，可实现高效人机协作 ；多个自主系统间可协调完成各自任务 ；具备复杂战场环境下作战的能力；系统在未知或变化环境下仍能安全有效地执行任务。

 

自主系统的情景理解能力

 

自主系统要实现上述目标，不仅依靠计算逻辑，还要具备任务和环境理解力。未来自主系统要具备情景理解能力应包含：

①具有描述当前情景的计算机模型，整合多源传感信息进行情景理解、规划和决策。

②根据情景分类，具有相应的匹配模式、计划和行动。

③根据情景模型提出所需的期望信息和解释信息，当部分数据或信息缺失时能够提供缺省数据。

④表示情景不确定性的模型。

⑤具备目标驱动力，引导系统进行信息搜索和解释。

⑥与不同情景相匹配的重要线索识别能力。

⑦具有情景－状态比对能力，具有动态目标再排序能力和多目标掌控能力。

⑧构建多模型库，包括自主系统、环境，以及诸如协同人员、敌方、平民等要素模型，以便在对战时情景无法分类匹配的情况下进行推理。

⑨具有主动学习、优化情景和系统模型的能力。

⑩制定目标、计划并进行动态修改的能力，

11、具有数据（包括环境、系统及其他数据）优化能力。

12、上述未提及但可增强与操作人员或其他自动化系统协同的功能交互能力。

 

学习能力

 

基于学习算法的自主系统可以关注更多的情境要素（诸如作战环境、具体任务以及来自敌方的要素）从而为系统应对多种情景提供稳健的解决办法。自主系统若具备自组织和环境适应能力，则要求系统能够理解、学习和推理。自主系统的学习能力可以借鉴人类认知科学和生物学，以寻求实现途径：

模糊逻辑—应用模糊集合和模糊规则构建从一个或多个连续状态变量向推理和决策的映射框架。

神经网络— 通过由大量具有知识权重的节点网络构建的数学框架，利用大量数据库和模型库进行训练从而得出解决方案。

遗传和进化算法— 受遗传学启发，通过重复迭代进行备选方案筛选以获得最佳解决方法。

发展自主系统学习能力，应选择适当的系统架构，获取知识并进行编码、表达、存储、处理和复现等操作，同时， 结合上述各种技术。此外，学习型系统还要面临以下新问题：

理解力— 具有学习能力的自主系统，操作人员甚至系统开发者也无法完全了解其运行逻辑和行为。因而，可能无法全面、深入地理解自主系统的所有复杂性。

认证—自主系统想要广泛应用到空军的重大军事行动中，就需要通过系统认证和审核。目前认证工作中还存在很多需要解决的技术问题。

标准化—自主系统的学习能力面临标准化的问题，如果学习算法能在实践中不革新，那么随之而来的是因为一致性引起的新的挑战。比如说一个系统所学习到的经验是否能移植到另一个系统并且保持良好的一致性？以及自主系统在特定情况下确保每种情况中都能学到合适的学习经验以及这些经验在其他环境下是否能通用的判断标准又是什么？或是不同的系统是否表现有差异？这些系统发展的标准化问题都给作战人员理解、预测自主系统工作， 并与之良好互动、建立信任等环节带来了诸多问题和挑战。如果学习算法在训练阶段后就不起作用了，那会不会像其他脆弱方法一样，不能学习和适应环境而变成牺牲品？

 

系统认证与审核

 

空军自主系统的认证和审核对确保其职能实现具有关键作用。由于自主系统的高复杂性，使得检测与认证工作不得不面临太多可能的状态或状态组合，难于确定临界条件，并且，还应考虑自主系统的平缓降级能力和人机交互能力。未来，自主系统的认证需要用到许多不同于传统认证方法的新方法。

 

面临的网络挑战

 

鉴于自主系统的复杂性，其软件系统很难检测网络病毒或恶意软件。进一步提升自主系统的环境感知能力，完善自我监控系统将有助于应对网络挑战。另外，增强网络弹性也极为重要，需要在系统设计之初加以考虑，即将网络弹性视为自主系统创建和发展的基础性原则。