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战术变革视野下的颠覆性技术如何发展
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来源：光明军事
作者：宋广收
纵观世界主要国家发展态势，颠覆性技术创新已上升为国家战略。当前和今后一个时期，颠覆性技术将呈现多点链式突破、交叉融合渗透、群体联动跃进的态势。从发展的角度看，多点链式突破是前提，交叉融合渗透是关键，群体联动跃进是目的。基于颠覆性技术与战术变革的因果关系，在世界范围内，以战术变革视角，从不同层面分析和展望颠覆性技术发展动向，对于准备把握战术变革的未来趋势，具有重要的现实意义。
回顾颠覆性技术发展史，从战术变革的角度看，颠覆性技术的形成是科学技术推动、需求牵引拉动和作战对象倒逼等多个因素共同作用的结果。展望未来，“推动、拉动、倒逼”将更加注重协同发力，加快推进颠覆性技术形成和发展。
一是科学技术推动将是颠覆性技术形成的源动力。从颠覆性技术的发展演变看，颠覆性技术形成的源动力主要源自基于新机理的原始创新、既有技术的创新应用和多项技术交叉融合。以人工智能为例，在基于新机理的原始创新方面，对脑科学开展深化研究，进一步揭示大脑能够灵活处理视觉、听觉、学习、思考、判断、推理等问题的机理，以及在类脑芯片、深度学习、脑机接口等领域深入探索，将是通用人工智能理论和技术发展的突破口。在既有技术的创新应用方面，人工神经网络技术在人工智能领域的创新应用，将促使人工智能在深度学习、模式识别、智能机器人、自动控制等方面展现出良好的智能特性。在多项技术交叉融合方面，人工智能技术的发展，不仅源于本领域在专用芯片、深度学习、智能算法等方面取得重要突破，而且还要得益于大数据、云计算、物联网、移动互联等诸多领域提供坚实支持，以及计算机科学、数学、心理学、语言学、逻辑学、生命科学等多学科深度交叉融合。
二是推拉协同将合力提升颠覆性技术形成加速度。在科学技术推动这一源动力的直接驱动，以及国家和军队层面需求牵引的强力拉动下，推拉协同将形成合力，极大提升颠覆性技术形成的加速度。展望未来，在前沿和新兴技术推动下，随着数据、算法和算力三大基础支撑要素的持续突破，在智能化时代战斗部署、指挥、协同、行动和保障等新的需求牵引拉动下，将进一步加快颠覆性技术的形成和发展进程。战斗力量趋于自主无人化，将促使人工智能、大数据、云计算、新能源、新材料等技术的形成和发展；战斗部署趋于星点离散化，将促使传感器、边缘计算、移动互联等技术的形成和发展；战斗指挥趋于实时联动化，将促使大数据、云计算、区块链、量子通信等技术的形成和发展；战斗协同趋于临机自主化，将促使人机交互、深度学习、移动互联等技术的形成和发展；战斗行动趋于集群并行化，将促使自主感知、自主决策、自主交互和自主控制等技术的形成和发展；战斗保障趋于精确可视化，将促使物联网、云计算、移动互联、增材制造等技术的形成和发展。
三是作战对象倒逼将为颠覆性技术形成提速增效。颠覆性技术的形成，除了科学技术推动、需求牵引拉动这两个因素外，在军队层面还需要考虑作战对象倒逼这一重要因素。作战对象倒逼，就是着眼作战对象军事能力发展，为赢得军事优势和保持制衡能力而形成颠覆性技术。在“推拉”合力作用和“倒逼”刺激助推下，将加速颠覆性技术形成步伐。回顾历史，展望未来，美军提出并实施的三次“抵消战略”，就是一个非常典型的因作战对象倒逼而形成和发展颠覆性技术，并引发战术深刻变革的例子。20世纪50年代，面对朝鲜战场失利后的财政危机和苏联的威胁，美军提出了第一次“抵消战略”。在第一次“抵消战略”指导下，美苏双方竭力发展核武器技术，分别提出“空地一体”和“大纵深立体”作战理论，凸显了核武器条件下合同战术的主要特征。20世纪70年代中后期，美军针对越南战争后的困境和苏联常规军力优势，提出以精确打击技术为龙头、以网络信息技术为核心的第二次“抵消战略”。在第二次“抵消战略”指导下，美军精确制导技术和网络信息技术获得领先优势，并在海湾战争中取得胜利。以海湾战争为标志，以“精确性、立体性、机动性”为主要特征的高技术条件下合同战术已经形成。2014年，美军提出以“创新驱动”为核心，以发展颠覆性技术群为重点的第三次“抵消战略”。这一战略是在美国加速推进亚太“再平衡”的战略背景下提出的，旨在通过发展“改变游戏规则”的颠覆性技术，使美军在未来与主要对手的新一轮军事竞争中保持绝对优势。为此，美军从2017年起投入120亿～150亿美元加紧推进第三次“抵消战略”，以实现“作战云”“全球监视和打击”等作战概念和人工智能、无人系统、3D打印等颠覆性技术创新突破，推动无人武器系统、智能武器、定向能武器等新概念武器发展。以人工智能技术为代表的颠覆性技术加快形成和飞速发展，将引发战术新一轮的变革，有力促进智能化时代合同战术的形成。
从世界范围内军事技术发展态势和颠覆性技术构成要素看，自主技术是引发战术变革的新动力，将成为未来着力发展和重点突破的颠覆性技术。自主技术由相互关联、交叉融合的技术群组成。根据地位作用的不同，可将自主技术划分为主导性自主技术和辅助性自主技术。
一是主导性自主技术。主导性自主技术是对自主能力提升具有直接和主要影响的相关技术。在大数据、云计算技术的推动下，随着脑科学、神经生理学、心理学等新理论的不断突破，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、群智开放等新特征。大数据驱动知识学习、人机协同增强智能、群体集成智能和自主智能系统等成为人工智能发展重点，类脑智能蓄势待发，脑机接口技术取得新进步，面向人工通用智能的异构芯片研发取得重大进展。人工智能在理论、软件和硬件上的多点突破，以及数据、算法、算力三个要素的协同发展，极大提升了无人系统的自主学习、自主感知、自主决策、自主交互和自主控制能力。因此，人工智能、大数据、云计算等技术，可以认为是主导性自主技术。下一步，大数据技术在海量数据存储、数据分析发掘、数据可视化、数据安全等关键技术领域将不断取得突破，逐步形成安全可靠的大数据技术体系。云计算技术的发展经历了第一代虚拟化、第二代资源池化，正逐步推向第三代PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）云平台技术。人工智能在大数据、云计算的强力驱动下，将加速由计算智能、感知智能向认知智能迈进。
二是辅助性自主技术。辅助性自主技术是对自主能力提升具有间接和次要影响的相关技术。大规模天线技术、超密集异构网络技术、自组织网络技术、高频通信技术、全双工技术等移动互联技术的发展，为人机交互提供了高速率、大容量、低延时的可靠通信。移动互联、物联网、区块链、量子信息等技术的深度融合，筑起牢不可破的战场“云网络”，为打通体系作战信息壁垒提供有力支撑。增材制造技术为无人系统提供及时可靠的“伴随式”保障。新能源技术为无人系统提供安全持久的续航力。新材料技术不断提升无人系统的柔韧性、适应性和耐用性。因此，物联网、区块链、移动互联、量子信息、增材制造、新能源、新材料等技术，可以认为是辅助性自主技术。下一步，物联网、区块链、移动互联、量子信息等颠覆性技术的突破进展和融合渗透，将构建快速、安全、泛在、智能的网络信息体系，实现从“万物互联”到“万物智联”的飞跃。增材制造、新能源和新材料等辅助性自主技术将不断优化升级和迭代更新，为战术变革提供坚实可靠的基础支撑。
基础研究遵循厚积薄发规律，具有基础性、累积性、体系性和衍生性等特点，是科学体系、技术体系和产业体系的源头。颠覆性技术的产生、发展和应用，很大程度上依赖于基础研究的能力和水平。从世界范围颠覆性技术发展态势看，影响和制约颠覆性技术深化应用的瓶颈问题依然存在。而解决这些瓶颈问题，需要进一步加强基础研究。
一是推动基础学科持续发展。数学、物理学、化学等基础学科的持续发展，是支撑颠覆性技术突破的基石。人工智能在离散数学、概率论、统计学、线性代数等数学理论和方法的支持下，才能行稳致远。未来搬开制约人工智能发展的“绊脚石”，亟待破解大数据的统计学基础、大数据计算基础算法、深度学习的数学理论、非常规约束下数据最优传输的数学理论与方法、关于学习方法论的数学建模与函数空间上的学习理论等关键问题。移动互联技术是在数学、物理等基础学科突破的条件下升级换代的。对于5G技术，在通信工程、软件工程、信息安全等领域，均需要过硬扎实的数学和物理基础。量子信息技术的发展，依赖物理学特别是量子调控研究的支持。通过对量子过程进行调控和开发，在关联电子体系、小量子体系、人工带隙体系等研究方向上，建立突破经典调控极限的全新量子调控技术，实现量子相干和量子纠缠的长时间保持和高精度操纵，进而实现可扩展的量子信息处理。新材料、新能源的技术突破，依赖化学中新技术、新方法和新理论的基础研究，以及有机化学、无机化学、物理化学、分析化学、高分子化学与物理等各分支学科的深入和均衡发展。
二是培育新兴与交叉学科。培育新兴与交叉学科是颠覆性技术突破的新增长点，是未来着力发展的重点方向。在脑科学领域，进一步揭示脑与智力的关系，深入理解人类认知、智能的本质以及意识的起源，不断探索感知觉、意识、思维、情绪、语言等高级认知过程及其神经基础。在信息科学领域，将围绕新理论、新方法和新技术的需求，着力解决新型光电器件面临的关键问题，发展新型通信网络理论和体系，突破智能服务等计算行为的核心问题，打造信息安全一体化框架。在纳米科技领域，深化对物质在纳米尺度下表现出的特殊奇异现象的认识，为材料、能源、信息等领域拓展新的发展空间。在能源科学领域，深化研究能源的生成、开发、转换、利用、节约等规律，推进能源科学与数学、物理、化学、材料科学、信息科学、工程科学、生物学等学科的交叉和融合，培育新的学科生长点。
三是重视自然科学与人文社会科学的交叉。从人文社会科学的心理、认知和思维等层面与自然科学交叉融合，是颠覆性技术突破的重要支撑点。心理学与认知科学是揭示认知活动的本质，理解个体在复杂信息环境中的心理活动、行为模式与认知加工机制的交叉学科。随着神经科学的迅速发展，以及计算机科学、信息科学和社会科学的不断介入，目前主要的研究趋势是从分子、细胞和整体水平，对脑和认知过程进行多层次的综合性交叉研究。下一步，将完善心理学与认知科学各个分支学科的协调布局和发展；加大对脑影像学、虚拟环境技术等新兴学科的布局；积极推进神经科学与计算机科学、信息科学、语言学、社会学等学科的交叉。自然科学与人文社会科学的交叉，体现了两者灵活、具体和多样的相互关系。未来，两者将更加注重相互从对方那里寻求理论新的生长点，不断推动颠覆性技术创新发展。
随着科学技术的发展，军用技术和民用技术的相通性、交叉性和替代性特征越来越明显，两者之间的界限也越来越模糊。为适应科技发展趋势，世界主要国家根据国际环境和本国国情选择了不同的推进军民融合发展的模式，经历了不同的发展道路，主要有美国“军民一体化”模式、俄罗斯“先军后民”模式、日本“以民掩军”模式、以色列“以军带民”模式等。以人工智能技术为代表的颠覆性技术作为典型的军民两用技术，在未来发展路径上，既要实现“军转民”，也要实现“民转军”，通过拓广度、强深度、提效度，推进军用和民用领域技术的双向转移和良性互动。
一是拓展军民融合广度。未来颠覆性技术发展，将在更广范围、更高层次、更多形式上，推进全方位、宽领域、多要素的军民融合。在融合范围上，不断拓宽颠覆性技术协同创新范围，实现颠覆性技术“群”的全覆盖；进一步扩大颠覆性技术发展主体范围，除了国有和集体等大型军工骨干企业外，大力引导具有发展潜力的优势民营企业进入军品科研生产和后装保障领域担当大任，着力形成各类经济主体竞相发力、有序竞争的融合布局。从世界范围看，目前许多民用企业的颠覆性技术发展水平已明显领先军队。在国外，以谷歌、脸书、亚马逊、微软和IBM五大巨头为代表的企业自发形成人工智能伙伴关系，通力合作开展人工智能研究；在国内，百度、阿里、京东、腾讯、科大讯飞等企业加大人工智能产业布局，在智能云、云计算、深度学习、语音识别等领域取得突破进展和应用落地。在军民融合战略推动下，民用颠覆性技术的转移转化将加快军用颠覆性技术发展水平提升。在融合层次上，强化国家主导理念，加强集中统筹统管，实现军用和民用颠覆性技术发展在顶层设计上紧密衔接、在贯彻施行上同步落实、在创新突破上联动推进，推动松散型融合向紧密型融合转变。在融合形式上，由“民参军”“军转民”式有机融入、相互渗透，向预留接口、功能嵌入、优化重组、资源整合等多种形式拓展和延伸，形成适合不同专业领域特点、方式灵活多样的融合发展格局。
二是强化军民融合深度。在拓展广度的基础上，进一步强化深度，将是颠覆性技术军民融合发展的关键所在。为此，应在成果共享共用、人才交流互动、成果转化落地等方面下功夫、求实效，着力形成“竞争、开放、共享”的颠覆性技术深度发展格局。在推动成果共享共用上，建立权威专业的军民两用颠覆性技术双向转移公共信息服务平台；将颠覆性技术基础研究和应用研究的需求信息分类发布至科研院所和具有资质的相关企业；政府和军队相关部门在颠覆性技术创新信息发布、项目招投标上统筹规划、密切协调，实行统一发布、统一管理，减少重复性和交叉性研发，最大限度实现成果共享共用。在开展人才交流互动上，充分发挥军地颠覆性技术高端人才的引领和集聚效应，牢固树立“不为所有，但为所用”的柔性用才理念，灵活采取“请进来”与“走出去”相结合的互动交流方式，构建多领域、多环节、多要素有机联动的协同创新体系，实现军地颠覆性技术人才智力资源的效用最大化，达到资源共享、优势互补、合作共赢的目的。在促进成果转化落地上，支持和鼓励军地企业、高等院校、科研院所等加快产学研一体化载体建设，推动孵化器、创业园、科技园等建立以企业技术需求为导向的专业技术转移服务机构，建立军民两用颠覆性技术网上交易平台和实体性质的颠覆性技术交易中心，构建有利于科技成果转移转化的颠覆性技术交易公共服务体系。
三是提升军民融合效度。从国家宏观层面看，颠覆性技术军民融合效果主要体现在“两个效应”的最大化，即经济对军事“支撑效应”的最大化和军事对经济“拉动效应”的最大化。通过全面优化资源配置，实现军事和经济的相互促进、双向带动，不断增强国家综合实力。一方面，在军民融合发展战略推动下，颠覆性技术突破将加速推进，有力促进经济快速增长，带来显著经济效益。埃森哲统计数据显示，到2035年，人工智能将作为一种新的生产要素，激励全球经济增长。其中，人工智能将带动中国、美国、巴西、英国、德国、法国、日本等国家经济的年增长率分别提升1.6%、2%、0.9%、1.4%、1.6%、1.2%、1.9%。另一方面，颠覆性技术军民融合发展将推动智能化、无人化武器装备和平台的逐步列装和作战运用，由此带来武器装备升级换代和军队战斗力提升。2018年8月，美国国防部发布的《无人系统综合路线图（2017～2042）》，将极大推进美军无人系统发展和运用。俄罗斯在叙利亚战场实战检验无人机、无人战车等自主系统的作战能力，通过暴露并解决存在问题，实现自主系统的迭代升级。
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