据外媒报道，英国陆军正加紧研发一款名为“阿斯加德”(Asgard)的AI目标定位系统。该系统依托先进通信网络和新型算法，可在几分钟内完成威胁目标监测与锁定，大幅提升远程打击效率。目前，该项目已获得英国国防部超10亿英镑(约合13.45亿美元)的资金支持。当前，AI目标定位系统凭借其高效、精准的特点，已成为多国军事技术研发的重点领域。
早在冷战时期，就有关于目标探测技术的相关研究。在当时的技术条件下，这类技术主要依赖硬编码规则和简单模式匹配进行基础探测识别，处理信息能力非常有限。比如，早期卫星侦察识别系统仅能识别导弹发射井等大型、高对比度目标，面对复杂环境或伪装目标时往往束手无策。
20世纪末至本世纪初，随着机器学习技术的发展，AI目标定位系统迎来重大突破。这一时期，这类系统开始具备从数据中学习目标特征模式的能力。美军在科索沃战争期间部署的相关系统已能结合可见光和红外图像，通过预先输入的目标特征进行概率性识别，一定程度上提升目标识别的处理速度和情报输出效率。然而，受限于当时的算法和数据规模，这些系统的识别精度和泛化能力(机器学习算法对新数据的适应能力)仍然有限，且很大程度上依赖人工辅助识别。
真正推动AI目标定位系统发生革命性变化的转折点，是21世纪初深度学习技术的突破性进展，其中又以其经典算法——卷积神经网络技术的快速发展为代表。该算法可通过多层次提取图像特征，使计算模型在一定范围内识别经过伪装或局部遮挡的目标。同时，计算硬件的发展和大型标注数据集(机器学习训练的重要资源，帮助机器通过海量数据学习提升模型性能和泛化能力)的出现，为训练复杂深度学习模型提供了基础。在此阶段，AI目标定位系统开始从单纯的信息提取逐步向智能决策转变。
当前，AI目标定位系统的研究聚焦三大方向——多模态数据融合、边缘计算及系统自主性提升。AI目标定位系统不再局限于单一数据源的分析，而是通过融合可见光、红外、合成孔径雷达、电子信号、开源情报及声学数据等多源信息，构建全景式目标态势图，为作战决策提供支撑。例如，北约此前测试的AI目标定位系统能将无人机视频、无线电截获信号和社交媒体信息进行关联分析，实现对高价值目标的精准定位。
所谓边缘计算，是指在靠近数据产生的源头就近处理信息，这种分布式计算框架的发展使得信息处理从云端下沉至战术边缘(如无人机、战车平台)，实现从传感器到射手链路的近实时化。如无人机在执行任务时会实时收集数据，将数据传至云端处理后再返回，可能会有延迟。边缘计算让无人机可利用机载设备直接处理数据并做出实时反应。这样不仅能提高反应速度，还能减少数据传输的带宽需求和延迟，让系统更高效可靠。
与此同时，多国科研团队正致力于提升装备系统的自主能力。例如，美国空军研究实验室正在推进“金帐汗国”(Golden Horde)自主协同制导弹药项目。该项目通过网络化技术，使无人机能够自主协作，无需依赖人工干预，从而提升作战效率和灵活性。
新技术的突破性应用使得AI目标定位系统正重构传统杀伤链。通过多源异构数据的实时处理、边缘计算的快速响应、自主决策的深度嵌入，AI目标定位系统可快速定位对手通信节点、雷达辐射源或关键网络节点，为电子战和网络战提供重要支持。其作战流程从发现到决策再到打击的环节被压缩至分钟级，较传统模式提升数十倍效能。英国“阿斯加德”AI目标定位系统正是这一趋势的具体体现。
需要注意的是，当前的AI目标定位系统很大程度上依赖复杂的深度学习技术。由于深度学习算法架构复杂，其决策过程难以被理解和追踪，导致系统得出的结论缺乏透明度和可解释性。这种情况易产生“黑箱”效应，即AI的决策过程像一个神秘的黑匣子，人们无法了解其背后的逻辑和依据。比如指挥员无从得知系统如何认定某一目标为重要军事设施而非民用建筑。
数据依赖性是AI目标定位系统的另一个关键弱点。该系统严重依赖于多源异构的训练数据，其识别准确率需建立在大量高质量且标注精准的特定场景数据基础上。然而，实战数据的稀缺性使得训练数据集难以全面覆盖复杂的战场环境。此外，数据标注过程耗时费力，且难以统一标准，其复杂性也对标注人员提出更高要求。
值得关注的是，数据质量缺陷或标注偏差可能引发系统模型失准。敌方可通过数据污染、算法模型攻击、通信干扰等手段，诱使系统生成虚假目标热力图，导致指挥人员误判战场态势。破解这一困局，需要同步推进战场数据生成技术、算法能力提升和网络安全防护体系的建设，确保AI目标定位系统在复杂数据环境和对抗威胁中保持高效识别能力，成为未来战场上的“火眼金睛”。
来源：中国军网、解放军报、中国国防报等综合
