識別和打擊目標過程極為耗時，盡管現(xiàn)階段的技術進步已經(jīng)大幅縮短了由識別目標到執(zhí)行打擊的時間，但高端大規(guī)模沖突所面臨的瞄準速度與數(shù)量的挑戰(zhàn)，對進一步壓縮處理和打擊目標所需時間提出了更高要求。為解決這一挑戰(zhàn)，美軍多年來圍繞利用深度學習技術進行軍用目標識別方面開展了諸多研究，其中近年來備受美軍重視的Maven項目就是典型代表之一，該項目已經(jīng)在目標識別的精度與持續(xù)性方面取得一定進展，并已經(jīng)在演習演訓，乃至實戰(zhàn)中進行了驗證。

一、Maven項目及其發(fā)展情況

美國國防部于2017年4月啟動了Maven項目之后多年來持續(xù)開展研究，將其作為美國人工智能軍事工作的核心，致力于加速大數(shù)據(jù)與機器學習的整合，實現(xiàn)有別于傳統(tǒng)系統(tǒng)的高精度、持續(xù)監(jiān)視與識別能力，如下表所示。

結合上表分析得出：該系統(tǒng)通過整合多種數(shù)據(jù)流，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度、持續(xù)目標識別與定位能力，并且在其運用過程中，人類操作員始終處于循環(huán)中，在執(zhí)行打擊之前均會確認Maven智能系統(tǒng)的建議。而計劃形式轉(zhuǎn)向美國國防部正式“記錄計劃”，已然表明其可能已經(jīng)克服了傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)所存在的數(shù)據(jù)不可靠、圖像質(zhì)量差、在老式軍用硬件上性能緩慢等技術障礙。

現(xiàn)階段，美國各軍種均在廣泛探索運用Maven系統(tǒng)進行情報分析、目標識別和戰(zhàn)場態(tài)勢感知，整合衛(wèi)星圖像和地理定位數(shù)據(jù)，實施打擊，以及基于對大量數(shù)據(jù)分析識別部隊動向和潛在威脅預測供應需求和優(yōu)化部隊部署，助力幫助后勤和規(guī)劃工作。

此外，美國陸軍研究實驗室于2024年9月授出五年期合同更是說明美軍在將該系統(tǒng)擴展到各軍種的同時，正在簡化、加速各軍種對Maven現(xiàn)有功能的訪問，而這些將進一步增強美各軍種之間的協(xié)同作戰(zhàn)能力，并推動其聯(lián)合全域作戰(zhàn)的發(fā)展。

二、實戰(zhàn)運用

Maven系統(tǒng)已經(jīng)在俄烏沖突中，以及也門、伊拉克和敘利亞等中東、中亞和南亞部分地區(qū)開展的行動中得以運用，并在目標探測、為打擊決策提供信息等方面發(fā)揮了關鍵作用。

(1)實戰(zhàn)運用情況

在此將Maven系統(tǒng)的典型實戰(zhàn)運用情況進行梳理，如下所示。

結合上表分析可知：

Maven系統(tǒng)的目標識別算法已經(jīng)能夠根據(jù)衛(wèi)星和其他數(shù)據(jù)源捕獲的圖像定位、識別對手的火箭/火箭發(fā)射器、導彈、無人機儲存庫和民兵設施等目標，再由作戰(zhàn)人員操作武器系統(tǒng)，由此有助于加速作戰(zhàn)節(jié)奏。

Maven系統(tǒng)的實戰(zhàn)運用證明了即使利用機器視覺這種最基本的人工智能形式，也可以對無人機進行編程，使其在現(xiàn)場使用之前繪制出飛行路徑上的地形圖，這也意味著無人機無需與衛(wèi)星聯(lián)系，無需依賴于美國的先進情報系統(tǒng)的信息輸入;

實戰(zhàn)運用為美軍提供了有關人工智能的弱點以及需要改進的地方的經(jīng)驗教訓(據(jù)稱在支持烏克蘭的最初10個月里，Maven系統(tǒng)就經(jīng)歷了50余輪改進)。

(2)局限性分析

在實戰(zhàn)運用中，Maven系統(tǒng)已經(jīng)表現(xiàn)出了較為優(yōu)異的目標識別能力，但同時也暴露了其局限性，如在俄烏戰(zhàn)爭中，簡化版Maven的表現(xiàn)就好壞參半，識別準確率會受環(huán)境等影響。

1)識別準確率受限于某些環(huán)境條件

實戰(zhàn)驗證結果顯示，Maven系統(tǒng)易受某些環(huán)境條件(如雪、茂密的樹葉、沙漠地形等)影響而導致識別準確率降低，如在某些情況下，該系統(tǒng)會將車輛誤認為樹木，或難以區(qū)分真實誘餌和充氣誘餌;或者在沙漠地形中，由于地貌會根據(jù)天氣條件突然變化，Maven的識別準確率也可能會大幅下降。

2)尚無法智能確定攻擊優(yōu)先次序與最佳武器

美國中央司令部曾對人工智能推薦引擎進行了試驗，結果表明該系統(tǒng)在確定最佳攻擊順序或為特定目標選擇最佳武器方面效率較低，這說明Maven系統(tǒng)現(xiàn)階段仍然主要被用于幫助識別潛在目標，尚無法被用于核實目標或部署武器，仍有待進一步完善與訓練。

綜上可知，美軍已經(jīng)基于Maven系統(tǒng)初步實現(xiàn)了智能目標識別并進行了實戰(zhàn)驗證，這為美軍未來以前所未有的規(guī)模開展行動，同時識別和追捕數(shù)千個目標奠定了一定基礎，并且該能力對于在高端大規(guī)模沖突中提升瞄準速度與數(shù)量尤為重要，有助于釋放人力資源以執(zhí)行其他關鍵任務。盡管該系統(tǒng)的識別準確率有時受限于某些環(huán)境條件，但其在提高目標識別與打擊精度，以及推動蜂群與自主作戰(zhàn)技術發(fā)展方面所發(fā)揮的作用不容忽視，跟蹤研究其技術發(fā)展與運用情況，并圍繞相關不足或者漏洞等研究相關對策需引起重視。(來源：北京藍德信息科技有限公司)