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本文目录一览：
- 1、改变未来战争的作战模式,无人机成为焦点
- 2、国产无人机“蜂群”
- 3、傅前哨谈中国智能无人机蜂群在世界上是什么水平
- 4、1180架无人机亮相千架量子组网成蜂群
- 5、基于深度强化学习的无人机蜂群多任务目标分配方法
改变未来战争的作战模式,无人机成为焦点
自2024 年起，无人机在作战领域的地位已经变得非常重要。随着人工智能系统的快速发展，无人机的作用也越来越显著，已经在许多现代战场上改变了原有的侦查和作战模式。令人欣喜的是，我国在无人机群作战领域也取得了良好的进展。
我国人工智能技术高涨，蜂群作战模式也能呈分组式协调作战，同时完成多项侦查和打击任务，这种优势在现代战场上非常卓越，因为蜂群作战的数量太多，就连防空武器都很难解决它们。
未来作战中无人机作战将成为主要作战方式，而无人机之所以会成为未来战场的主要战斗力，是因为其优势非常明显。无人机在未来战争中将成为主导力量的主要原因在于其得天独厚的战术优势。首先，无人机具备高度的机动性，可以在复杂环境中执行作战任务，有效减少人员伤亡风险。
随着科学技术的快速发展，无人化作战已经成为现代战争的一种重要方式。未来战争中，无人化作战是否会成为主要的作战方式，这是一个有争议的话题。一方面，无人化作战具有很多优势。例如，无人机可以执行危险任务，减少人员伤亡；无人机可以迅速部署，适应战场变化；无人作战还可以降低战争成本，提高作战效率。
首先，无人化将成为未来战争的主要特征，包括无人机、无人地面装备等，将极大提高作战效率并减少风险。其次，军事大数据和人工智能技术的应用将进一步提升军事指挥系统的智能化水平，提高决策效率和精确度。再者，新型材料、激光武器、电磁武器等高新技术的应用将重塑战场格局，对传统军事格局产生颠覆性影响。
国产无人机“蜂群”
1、这样的去中心化并且能够动态聚合的蜂群作战，极大地提高了无人机编队在战场上的生存率和突防能力，从而确保了作战目标的实现。1 尽管无人机蜂群作战有许多优势，但能实现这种作战模式的 并不多。这需要先进的技术，而且技术门槛很高。
2、所谓的蜂群作战，其实就是一种看似简单，其实又非常复杂。即显得有些疏散，又看起来相对集中。也就是既独立又协同的一种模式。虽然看起来有不少矛盾，但是优势也很明显。像是每架无人机，看似弱小又简单，并且低廉的同时，能力也有限。
3、技术被美* ？国产蜂群无人机展示自主飞行、探测摧毁中电科展示了，一个让人惊讶的视频。视频中有几十架，无人机集群出动。一路从有条不紊的编队，直到集群攻击及摧毁目标，简直是一气呵成。而且这整个过程，还不用进行人为干预。所以智能化水平很高，自然也就引起了，国外多家媒体的关注报道。
傅前哨谈中国智能无人机蜂群在世界上是什么水平
傅前哨指出，中国在智能无人机蜂群技术领域具有显著优势，位居世界前列。这一技术在军事和民用方面均取得了显著进展。 在军事领域，中国的无人机技术已广泛应用于侦察、打击、战场管理等任务，展现出强大的作战能力。
中国的智能无人机蜂群技术在世界上处于领先水平。中国已经在无人机领域取得了很大的进展，特别是在军事领域，中国的无人机技术已经得到广泛应用。在民用领域，中国的无人机技术也在不断发展，尤其是在物流、农业等领域，无人机的应用前景广阔。
1180架无人机亮相千架量子组网成蜂群
1、在2017年12月，在广州的财富全球论坛上，部署1180架的民用无人机，在短短9分钟接近560秒的时间内采用无人蜂群技术进行了一场精彩绝伦的表演，当时就创下了吉尼斯纪录。对此美国媒体发表了高度评价。称这是中国无人机的* 新发展动向。
2、第一，无人机好操作在广州1180架无人机随便组织的表演就分钟震惊到了外国人，别说财富了，富强我们也能排出来，中国* 棒，我们也能排出来。无人机的操作性很强，灵活性也非常强。张召忠说，无人机随意的组字，这叫无人机蜂群。直接可以用于军事领域，所以说在人工智能领域，中国非常的厉害。
3、飞鸿-97A无人机亮相珠海航展，此无人机现已出现两种型号，分别是对空和对地。对空型（FH97A）咋一看像歼20，两侧进气，光电瞄准系统在机身上，像一个缩小的驾驶舱。对地型(FH97)的进气道在机背，光电瞄准系统在机头下面，这一点和歼20相似。
4、而且这还是俄乌双方没有无人机蜂群技术的情况下，未来战场自组网的蜂群无人机攻击将会更加可怕。FK-3000弹炮合一防空系统正适合应对这种威胁。防空系列中* 早问世的要属FK-1000系统，2016年珠海航展实车亮相。
5、* 后模拟双方交战，当代f22与j20交手，会出现j20大优势乱杀的局面，甚至可能打出‘0伤亡’屠戮f22(无人机不统计)。 f22没有任何与他搭配的攻击性战机，都是辅助战机。它体系下，它就是自己冲上去，一击制敌。但对j20马赛克战，屁用没有，没有预警机、加油机、指挥中心让他打。它自己也见不到j20只能跟无人机作战。
基于深度强化学习的无人机蜂群多任务目标分配方法
通过四个无人机与两个移动目标场景训练，模拟察打一体实验过程，每固定步长同步参数，训练180k步后，算法稳定在* 优打击分配结果附近。无人机初始化、编队、搜索目标并完成打击任务，结果如图2所示。
基于深度强化学习的无人机智能规避决策 为提升无人机在复杂空战中的生存能力，本文采用深度双Q网络（DDQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）算法，引入了单元状态序列（USS）和门控循环单元（GRU）的创新方法。
安装airsim和JSBsim包，配置环境，运行固定翼无人机airsim仿真开源代码包，启动UE4并选择固定翼无人机飞行场景。更换UE4场景，启动airsim-ros节点，配置无人机传感器，运行无人机运动仿真代码，查看飞行过程发布的话题数据。
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