2016年，美國國防部國防科學委員會公開發布題為《自主性》的研究報告。報告分析了當下自主技術的發展態勢與技術應用面臨的難題，提出了加快自主技術應用需要采取的措施、可能派上重要用場的現實應用領域，圍繞這些領域設計了一批重點攻關項目，并展望了未來“可觀的”應用前景，相關內容與觀點值得關注與解讀。

一、報告的重要內容與觀點

（一）自主技術已陸續取得重要突破

1.傳感器技術已經實現全頻譜探測

新世紀以來，光電、紅外、雷達各種類型傳感器形成了對物理世界的全頻譜探測能力。美空軍已開發數據融合與分析軟件來進行時敏目標定位，經演示驗證，該軟件在自主檢測移動人員與車輛方面的成功率大于90%。

未來，傳感器技術將進一步向類似人體的視覺、嗅覺方向發展，形成高保真觸感和情景探測能力。

2.機器學習、分析與推理技術已經實現以任務為導向、以規則為基礎制定決策

機器已經具有大容量計算處理能力，能夠以任務為導向、以規則為基礎制定決策，能夠借助培訓用數據進行學習。美國國防后勤局（DLA）在后勤系統中引入自主化技術，過去十五年間，該局向軍隊提供物資與保障的業務經費總額從170億美元上升至460億美元，且實現了后勤人員數量無增長、戰備水平創歷史記錄的良好效果。

未來，自主系統思考/決策能力可實現基于思想的推理、近乎直覺的判斷能力。

3.運動及控制技術已經實現路線規劃式導航

目前，亞馬遜公司使用機器人在倉庫內自主移動物料，將儲存貨物揀選效率提升4倍，還基于預期出貨進行倉庫內存貨的動態重新配置。未來，自主系統的行動能力短期將實現躲避障礙的導航，長期可實現動態導航、高自由度傳動裝置控制。

4.協同技術已經實現人－機和機－機間基于規則的協調

人－機間已經實現高人機比率，機－機間已實現基于規則的多平臺協調，許多防空和導彈防御系統的操作人員與系統協作識別和確認敵方目標后，發射自主攔截器，隨后系統自主探測并截獲目標。

未來，人－機和機－機協作可共享“心理模型”，實現相互之間的可預測性、互相了解意圖、完全自適應協調、隱蔽通信。

（二）軍事領域或出現重大變革

1.實現重大事件預測分析

數據科學的進步和計算能力的不斷提升，提供了利用大數據對未來可能發生的事件進行可追溯預測的可能性。未來有望自主識別事件背后彼此關聯的驅動因素，從而列出未來事件可能的發展軌跡，更好地應對類似美駐利比亞使館遭襲、“阿拉伯之春”運動等事件。

2.實現自主化集群作戰

未來有望將大量小型固定翼或旋轉翼飛機使用目標鎖定方式投放到預定區域，整體實現對“前方彈藥補給和加油點”的攻擊覆蓋，而不是對點目標進行精確鎖定。如果自主化武器蜂群的規模足夠大，就能夠通過消耗防御武器或超過同時防御的目標數量方式，壓制“前方彈藥補給和加油點”的防御能力。

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