潘云鹤中国著名智能CAD和计算机专家

M:现在,智能CAD可以说是制造技术领域的热门话题,您作为我国智能CAD的开拓者,目前研究的重点是什么? 潘云鹤院士:我的研究重点是智能机器人技术、产品创新设计和虚拟现实等方面,总的方法是把人工智能与计算机辅助设计结合起来,把信息技术与设计技术结合起来,推动设计技术更好地前进.我研究的另一个课题是把科学与文化结合起来,我曾经很长时间研究过计算机美术和计算机书法,因为我在计算机方面的一个重要研究领域是计算机图形学,与艺术和设计有很大关系,希望能使我国的多媒体技术和设计技术更上一层楼.     

航空人工智能概念与应用发展综述

针对航空人工智能发展的迫切需要,对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论,指出人工智能近期难以存在公认定义,需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性,对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势,突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。     

智能导弹武器系统综述

人工智能技术的发展给传统导弹武器系统带来新的发展思路,各分系统人工智能技术的应用以及新的智能作战指挥思想都必将取代现有的导弹武器系统.给出了智能导弹武器系统的定义,介绍其组成部分,阐述了智能导弹武器系统关键技术和典型型号,展望了智能导弹武器系统的发展前景.     

人工智能及其在航天试验中的应用

人工智能是五十年代开始发展起来的一门计算机分支学科。它主要研究的是用机器模仿人类的思维、感觉等智能活动,从而扩大机器的能力,使机器能够更多地代替人类做复杂的智力劳动。人工智能科学五十年代诞生,经过六十年代的缓慢发展,七十年代开始有智能产品上市,随后发展越来越快。进入八十年代后先进国家纷纷制定各种人工智能开发计划,人工智能发展进入黄金时期。预计,到本世纪末,人工智能技术将会象今天的个人计算机技术一样,渗透到社会的各个领域。本文在大量新近资料的基础上,分两个部分介绍了人工智能的基本概念及其在航天试验领域的应用情况。第一部分较为详细地介绍了人工智能的基本概念和各个研究方向的发展。这些研究方向包括:专家系统、自然语言输入输出、自动编程、自动学习、机器视觉、问题求解(证题)和智能机器人等等。从中可见,专家系统的发展最快,应用也最广。其应用遍及:化学、电子学、核工程、航空航天、医学、生物学、心理学、法律、经济、文学等等几乎所有的自然科学和社会科学领域。第二部分介绍了航天试验用人工智能技术开发应用的情况。美国航空航天局已经成立了若干专门的人工智能研究机构,制定了若干人工智能开发计划,目前已经取得了不少成果。美国还将把整个空间站计划费用的10％用于研究、开发和购置人工智能系统(主要用于专家系统)。日本和欧洲航天方面也颇为重视人工智能。本章分别介绍了人工智能在各个试验阶段应用的情况,内容包括:智能化测控方案的设想;近发射前的方案拟制、气象预报、发射窗口选择、飞行器地面测试、飞行器燃料加注管理、发射系统测试、测控通信系统测试、仿真演练;保障初始飞行段的指挥控制、目标跟踪、实时数据汇集处理、飞行器故障监视、变轨机动安排;保障轨道飞行段的轨道保持、姿态稳定、航天飞机对卫星加注的管理、空间站的有关操作、飞行器再入导航等等。从本文可以看到,使用人工智能技术可以提高机器的工作效率,解决用普通技术不能解决的有关问题,能节约大量时间、人力和物力。在航天试验中使用人工智能技术还能增强试验的自动化水平,实现智能化后,可使越来越复杂的试验得以顺利进行。     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

无人机系统智能服务研究

国内外无人机系统的快速发展对系统的智能化提出了更高的要求。结合当前发展现状,对无人机系统中的人工智能服务进行了研究。对服务功能的分类以及服务设计过程中需要考虑的分配和共享原则进行了说明,并定义了智能服务平台中各层的相关组件,为智能无人机系统研究提供参考。     

军用智能软件未来发展研判

随着人工智能技术的飞速发展,军用智能软件已经成为世界主要发达国家在军事领域的重点研究方向。目前,各国都在不断增加对人工智能技术的资金投入以及产业布局,目的是加快人工智能技术的发展与实际军事应用,以提高本国的军事优势。军用智能软件作为实现人工智能技术在军事领域应用的载体,目前已在态势感知、智能决策、语音交互、协同作战等多个领域有了突破性进展,同时牵动了量子计算、脑机接口、智能芯片等多学科共同向前推进。因此,抢占军用人工智能领域的先机,是未来国家取得重大战略优势地位的必要条件。由于人工智能算法较于人类可以快速分析处理海量复杂信息,因此在未来军用智能软件将会在瞬时决策、智能侦查、自主作战、作战支持、全域协同等多个领域扮演重要角色,但同时算法的可靠性与可解释性也亟待提高。     

空战决策中的智能微分对策法

提出了空战决策中的一种新方法-智能微分对策法。该方法在整体战术制定中采用人工智能方法，在空战的各个子阶段的具体战术决策中采用微分对策方法。提出了智能微分对策点的定义，它在某些情况下利用人工智能预测对手的策略，将微分对策转化为两个独立的单边极值问题，从而拓宽了微分对策在空战中的应用范围，利用智能微分对策法建立了空战决策模型，并进行了空战仿真，仿真结果表明，该方法优于专家系统法。     

2019年无人机智能技术发展大会征文通知

<正>为促进学术交流,鼓励科技创新,推动无人机事业快速发展,中国航空学会无人机及微型飞行器分会将于2019年10月下旬举办无人机智能技术发展大会。大会主题为"人工智能与无人机系统",将重点研讨人工智能技术在无人机系统中的应用研究。大会面向全国开展征文,现将有关事项通知如下:一、征文范围1.人工智能在无人机系统中的应用和发展研究;2.智能无人机技术研究;3.认知无人机技术研究;4.先进无人机感知与规避、自主与协调控制、智能决策技术研究;5.先进无人机任务载荷技术研究;     

面向航空智能制造的DT与AI融合应用

针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题，结合数字孪生（DT）与人工智能（AI）技术特点，开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状，系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理，分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题，在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景，为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。     

所庆专刊征稿启示

为了纪念“航空计算技术研究所”成立35周年、《航空计算技术》发刊23周年,特征集“所庆专刊”(《航空计算技术》1993年第四期)稿件。征稿范围:1、机载计算机、系统软件、应用软件、科学与工程计算、计算机应用、计算机测试、计算机标准、电子技术、人工智能等专业的学术论文、科技报告、科技成果、科技动态、出国考察报告、国内技术进展及国外最新动态等;     

基于Swarm的任务分配系统模型的实现

随着计算机科学在人工智能领域的研究和发展,借助于计算机,人们即可以在Swarm平台上进行模拟仿真,从而对各类复杂系统进行可信赖的实验室研究。以现实生活中常常出现的任务分配这个复杂系统为例,详尽的描述和说明在Swarm平台上模拟实现该系统的全过程。     

基于任务代理的工作流管理技术

工作流管理是企业业务流程集成的关键 ,也是企业过程重组的核心。智能代理是分布式人工智能研究的热点之一。本课题应用智能代理技术提出了一种基于任务代理的工作流管理技术 ,并应用此技术实现了设计制造一体化集成框架技术与方法研究项目的工作流管理     

信息安全俱乐部学员获全国大学生嵌入式人工智能设计大赛特等奖

<正>2019年7月14日,第十五届"博创杯"全国大学生嵌入式人工智能设计大赛总决赛在北京落下帷幕,由海军航空大学岸防兵学院张龙杰指导信息安全俱乐部学员完成的作品"天网恢恢,速而不漏——外机非法入侵智能取证系统"经过3天的激烈角逐,获得本届比赛的最高奖——全国特等奖,这是人工智能方向唯一获得特等奖的参赛作品。"博创杯"全国大学生嵌入式人工智能设计大赛由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主办,北京     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

人工智能赋能空域系统,提升空域分层治理能力

为应对未来平台无人化、用户多元化、服务个性化的航空发展趋势,空域运行将呈现分层治理的发展趋势。而随着算力、算法与数据的持续提升与积累,数据驱动的人工智能方法将持续为层次化的空域系统赋能。本文从超低空、城市、区域、枢纽、亚轨道等5个层次化场景梳理我国空域系统的发展趋势;提炼得出空域运行面临的核心难点与关键科学问题;提出基于数据驱动的人工智能方法求解空域运行科学问题的研究框架、研究内容和应关注的关键技术;结合层次化典型应用场景,简要分析智能空域运行的具体应用案例;最后对人在空域运行中的作用提出了新的思考。     

智能CAI中学生模型库的设计

智能CAI以现代教育理论为基础,利用人工智能、心理学、认知科学等学科的最新成果,通过计算机向学生传授各种知识和技能,以达到真正的个性化教学的目的。在建造智能CAI系统时,学生模型库的建立是智能CAI系统的核心问题。设计建构学生模型库有多种不同的方法,可以采取覆盖法、差错法、规划法和学习历史法等方法。对学生模型库的逻辑结构进行了分析,探讨了智能CAI系统中建立学生模型库的方法,包括作业模型配对、错误编辑法和模型推导法和结构内化法。     

红外导引装备环境适应性智能设计方法研究

适应性是制约红外导引装备性能的关键因素之一,其设计方法的智能化创新研究具有重要的意义。简介了基于模型的系统工程方法和人工智能方法的发展和现状,对红外导引装备环境适应性智能设计方法进行了分析,并利用Sys ML分别建立了一种5层的智能设计系统总体架构模型、一种智能综合推理的设计过程模型、一种面向对象的知识分类结构模型和一种用模糊神经网络抽取案例知识的行为模型,为精导装备智能设计系统的研发提供了有益的参考。     

航空产品自动化机加线的探索与研究

智能制造是人工智能技术和制造技术相结合的产物,航空产品智能生产线是智能行为在自动化生产过程中的突出表现,推进智能生产线落地是一项复杂的系统工程,难以一蹴而就,更不能急于求成,其核心在于实现生产管控和制造过程等各个环节的关联化集成,满足过程、质量、设备、物料以及现场等各单元间的精细化集成管控.     

未来智能空战发展综述

随着装备战斗力生成模式逐渐向机械化、信息化、智能化"三化融合"发展演变,未来航空主战装备的定位、形态及运用将可能发生根本性变革。为应对新时期空战任务所面临的环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等一系列挑战,交叉融合人工智能理论与空战对抗技术,研发智能空战系统,将有望在下一代无人制空装备谱系中构建不对称"智能代差",成为制胜未来空天战场的核心关键。本文完整梳理了智能空战研究的发展脉络,总结了以专家机动逻辑、自动规则生成、规则演进、机器学习等方法为代表的智能空战基础理论。从体系、应用及技术视角全面剖析了智能空战的发展趋势,以智能空战的不确定性、安全性、解释性、迁移性、协同性为切入点阐述了智能空战应用落地的若干问题,以期为未来智能空战技术研究勾勒出一条新的探索路径,为人工智能理论与航空科学技术的跨领域交叉融合提供新的发展思路。