導(dǎo)讀：很多人都喜歡比較裝備。比什么？往往比你有我有，飛得多遠(yuǎn)多高多快，部分設(shè)備的極限指標(biāo)。我們認(rèn)為，這種比較方式越來越不能反映客觀真實(shí)，越來越遠(yuǎn)離作戰(zhàn)了。

誠然，這種比較仍然是需要，特別是因推進(jìn)系統(tǒng)等技術(shù)相對落后，導(dǎo)致載重系數(shù)、航程航時(shí)等存在差距的情況。但是我們更想提出一個(gè)新問題：你認(rèn)為，習(xí)慣了技術(shù)制勝、追求壓倒性優(yōu)勢的美軍，在如今多個(gè)國家和地區(qū)都在發(fā)展無人機(jī)、不少都能做出水平看上去貌似是差不多的無人作戰(zhàn)飛機(jī)、察打一體無人機(jī)、無人偵察機(jī)等的情況下，會用什么方式，來追求無人機(jī)系統(tǒng)或者無人空中作戰(zhàn)的壓倒性優(yōu)勢呢？顯然，如果你想認(rèn)真地回答這個(gè)問題，你就需要拋棄過往那種主戰(zhàn)裝備、平臺中心、有人機(jī)的比較思路（雖然即使對這些裝備而言，傳統(tǒng)的比較方式也正在過時(shí)），你需要重新認(rèn)識無人機(jī)等所有航空裝備，進(jìn)而重新認(rèn)識空中作戰(zhàn)。你不能把無人機(jī)視為有人機(jī)的無人化。對它，你要揚(yáng)棄平臺中心的慣常思維，用信息、網(wǎng)絡(luò)和智能時(shí)代的新視角看待無人機(jī)及其研制生產(chǎn)。在關(guān)注平臺本身性能差距、彌補(bǔ)短板的同時(shí)，切不能因平臺的貌似接近而自得，更須同樣思考：如何用看上去差不多的平臺節(jié)點(diǎn)，提供壓倒性體系作戰(zhàn)優(yōu)勢？我們認(rèn)為：美軍正從體系設(shè)計(jì)、信息網(wǎng)絡(luò)智能、科研生產(chǎn)工具和關(guān)系模式、平臺特征等多個(gè)方面同步著手，實(shí)現(xiàn)在無人機(jī)平臺等節(jié)點(diǎn)平臺特征相對接近的情況下，在未來空中作戰(zhàn)中繼續(xù)享有壓倒性優(yōu)勢。

所以，本號從今天開始推出一個(gè)新的專門分類——“無人之境”。它只針對那些在無人機(jī)參與或承擔(dān)的空中作戰(zhàn)任務(wù)中，有可能顯著提升優(yōu)勢的重要?jiǎng)酉�，而非所有的無人機(jī)相關(guān)動(dòng)向。

在此想再次強(qiáng)調(diào)：無人機(jī)不是有人機(jī)的無人化。無人機(jī)之間的比較應(yīng)放在一個(gè)任務(wù)體系中進(jìn)行作戰(zhàn)比較，過往的裝備比較模式可能尤其不適合于無人機(jī)。是時(shí)候轉(zhuǎn)變思維了。但是有可能，轉(zhuǎn)變思維且知行合一，既是最容易明白的道理，同時(shí)又是最難以實(shí)現(xiàn)的實(shí)踐。

2020年5月1日，美空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AFRL）表示其開發(fā)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)有望在未來五年內(nèi)率先應(yīng)用于無人機(jī)。實(shí)驗(yàn)室擬通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)提高空中平臺數(shù)據(jù)處理能力，為作戰(zhàn)人員直接提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以加快戰(zhàn)時(shí)決策速度。另外，美國防部國防高級研究計(jì)劃局（DARPA）于2008年啟動(dòng)“神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)可塑可擴(kuò)展電子系統(tǒng)”（SyNAPSE）計(jì)劃，持續(xù)開展神經(jīng)形態(tài)計(jì)算相關(guān)技術(shù)研究。

美空軍研究實(shí)驗(yàn)室的“藍(lán)鴉”超級計(jì)算機(jī)采用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)，擬用于機(jī)載環(huán)境運(yùn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法（美空軍研究實(shí)驗(yàn)室圖片）

作者觀點(diǎn)：神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)有望帶來以下效益：1）不同于馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)下的二進(jìn)制邏輯，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算試圖從硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)上對人腦的模擬，并基于此設(shè)計(jì)新的智能算法以應(yīng)對真實(shí)世界中的不確定性、模糊和矛盾問題；2）在二進(jìn)制計(jì)算機(jī)上運(yùn)行現(xiàn)有的智能算法并不高效，硬件上對人腦的模擬可以在降低功耗的同時(shí)，極大提升算法的效率和復(fù)雜性；3）數(shù)據(jù)的傳輸要比計(jì)算昂貴得多，特別是在通信條件受限，時(shí)效要求較高的軍事應(yīng)用場景下，功耗低、性能優(yōu)越的邊緣計(jì)算模型的部署將帶來極大的效益，因此神經(jīng)形態(tài)計(jì)算這類技術(shù)最適合將智能應(yīng)用部署在對載荷、時(shí)效、數(shù)據(jù)傳輸要求較高的無人機(jī)平臺上。目前神經(jīng)形態(tài)計(jì)算主要有兩種技術(shù)路線，一種是完全顛覆現(xiàn)有計(jì)算機(jī)架構(gòu)，在硬件上模擬大腦“神經(jīng)元－突觸”結(jié)構(gòu)，另一種是采用全新的方式連接現(xiàn)有數(shù)字單元以打造類似大腦結(jié)構(gòu)的效果。