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具身智能推动智能化作战新发展
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具身智能是一种将人工智能深度融入机器人、无人平台等物理实体，使它们能够自主感知、学习并与环境进行动态互动的技术。与依赖数字计算的离身智能不同，具身智能使智能体既可以通过传感器感知物理世界，又能够借助大模型理解任务、自主决策并执行，打开了人工智能从数字世界到物理世界的“窗口”。
未来战场上，具身智能体可以自主感知、决策和打击，并能够根据战场态势变化实时调整作战策略，实现了思维智能和行动智能的有机融合，将打造出更加灵活高效的作战体系。具身智能在军事上具有广阔应用前景，或将成为智能化作战中的颠覆性力量。
助推态势感知向自驱动转型
具身智能在与战场环境的交互中，通过融合视觉、听觉、触觉、嗅觉等多模态信息，能够更全面地感知和理解战场环境，驱动智能体对战场态势进行主动感知。
沉浸式动态交互。在人工智能发展初期，科学家主要聚焦于符号处理和逻辑推理的离身智能研究，试图让计算机通过程序算法实现人类的智能行为，但离身智能在处理现实世界复杂问题时会遇到种种困难。之后，人们发现通过“身体”与环境交互产生的智能，对解决这类问题具有突出作用，由此具身智能的理念逐渐形成。20世纪80年代，美国机器人制造专家罗德尼·布鲁克斯提出行为式机器人概念，并设计出六足步行机器人，通过简单行为�？樽楹鲜迪至宋榷ǖ男凶摺＞呱碇悄懿唤鲈从谒惴ê图扑�，还紧密关联于机器自身结构以及与环境的互动，正逐渐具备“创造、理解、推理和交互”能力。具身智能在人与智能体、智能体与环境之间建立起互动通道，推动战场态势感知从“被动”到“主动”的转变。
跨模态感知融合。具身智能将遥感系统、轨迹跟踪系统等态势感知单元以及图神经网络等模型进一步集成，融合处理来自视觉、听觉、触觉、嗅觉等不同感知模态的信号，以统一标准的实时动态数据呈现目标状态变化情况。实验数据显示，跨模态感知信号通过多模态融合互补，降低了单一模态信号失效的风险，实现了对复杂战场环境更深层次的理解。通过整合不同模态信号，数据处理效率可以提升数倍。
自学习认知迭代。具身智能正突破“算法迭代”的传统范式，向“物理具身—环境耦合—群体协同”三位一体的认知进化跃迁。具身智能通过强化学习、模仿学习等方法，依靠“感知—推理”的紧密循环来处理外界信息，这与人类认知过程高度相似，能够根据变化的信息源实时认知和推理，与传统人工智能认知固化于训练数据相比，具有经验可塑以及认知即行动等优势。具身智能着眼短期毫秒级运动控制、中期任务级策略制定和长期场景级认知形成，推动认知从“经验固化”发展为“动态演化”。同时，多个智能体之间还可以互相分享学习经验，从而使群体协同有效促进认知增长。
加速智能决策向战术端延伸
具身智能体通过传感器实时获取环境数据，结合行动反�。斫馕侍獠⒆鞒鼍霾吆托卸�，形成动态的“感知—行动”闭环，使人工智能真正从观察者、思考者变成与人类并肩作战的“执行者”，加速智能决策向战术端延伸。
任务即时规划。具身智能通过自身多模态大模型，可高效分析处理战场各个维度的传感数据，将传统以打击为主的作战单元升级为规划、打击并重，实现了作战任务的即时规划。其本质是将决策周期压缩至极限，推动从预先计划到涌现策略的转变，达成“以算力换时间”的效果。外军认为，未来战争的胜负，将在第一个0.1秒的规划周期内决定。具身智能体在行动过程中，通过对态势的自驱动感知，能够不断修正自身模型和策略，从而避免规划失效或任务中断，改变了以往战术端动作通过远程操控或预设程序的行动模式，将行动规划前置到战术端即时发生，大幅提升了行动规划实效性。
打评一体执行。传统人工智能通常部署在后台，运用强大数字运算能力整编、处理前端采集、传输的数据，而具身智能体实现了前端与后台一体、数据采集与处理一体、打击与评估一体。具身智能体在实施打击任务的同时，多模态采集目标状态、破坏程度、环境变化等打击效果数据，打击数据信息不需要回传指挥中心进行评估，具身智能体本身就可以进行比对、分析、处理，实时评估打击效果。打评一体执行，实现了单次行动周期内同步完成目标打击与效果评估，减少了在强电磁压制环境下对外部侦察体系的依赖，具有明显优势。外军演习数据显示，具备打评一体能力的无人机集群，弹药消耗量降低57%，任务完成率提升至92%。由打击效果数据回传指挥中心评估到具身智能体本身自动评估，突破了传统作战流程的线性局限，极大提高了作战评估的时效性和精确性。
行动全程优化。具身智能打破了传统人工智能囿于虚拟环境中的困境，使人工智能具备了与人类类似的感知和应变能力。在战术行动实施中，具身智能可以将多领域传感器数据融合处理为行动图像，运行模拟作战的模型来确定最佳部署方案。同时还可以优化兵力使用估算、消除用户路线冲突、完成火力控制等，为战术打击单元提供更全面的信息输入，全程优化打击路径或行动路线，能够充分减少误伤和资源浪费，确保打击行动在复杂和变化的环境中依然高效执行。实施战术端打击任务的具身智能体，不再只是接受命令的“战斗员”，而是能够依据外部变化适时作出调整和干预的“指战员”，大大增强了作战行动适应性。
促使无人作战向多场景拓展
具身智能使信息域和物理世界深度融通，进一步拓展了人工智能的发展边界，提升了智能体的智能和自主行动能力，将无人作战从“工具延伸”转向“认知共生”，促使无人作战向多场景拓展。具身智能体不再只是“会思考的机器”，而是同时成为“会行动的机器”，是由静向动的重大突破。
重构无人作战边界。具身智能体是机电系统和智能系统的跨界融合，通过训练和学习，能够使其迅速掌握通用技能和特定技能，表现出面向任务的超强塑造性。例如，可对真实世界进行抽象总结，并将其特征记录在集环境感知、形势估计、决策规划为一体的网络模型中。通过该模型训练具身智能体，能够大幅降低数据采集成本，持续提升算法迭代速度。更重要的是，可以设计出理论上无限多满足多样化作战任务需求的行为模式，将加速具身智能体无人作战任务场景的边界重构。外军的《人工智能发展战略规划》等文件中，着重强调了具身智能在军事领域的潜在价值，明确指出具身智能技术的突破将极大地增强军队应对不确定性的能力。
突破人类生理极限。具身智能能够推动构建具有高度适应性的智能体，赋予智能体更强大的任务执行能力。具身智能将认知过程锚定物理交互，打开了为智能体赋予“身体经验”这一新的维度。通过“身体—环境—任务”的协同，推动智能体在感知、学习、决策、执行等方面实现质的突破。这种从“离身”到“具身”的转变，不仅是技术路径的创新，更是对智能体能力的指数级赋能。具身智能体在无人作战中，突破了人类生理极限，在感知精度、行动耐力、群体规模、决策速度等方面将实现明显超越。
驱动独立智能打击。具身智能的发展，对于提升智能体在极端战场环境中的自主决策和执行能力意义重大。具身智能主动感知、应变，使打击决策真正由智能体发出并实施，实现了“OODA”的战术端高效循环。具身智能体实施的无人作战，改变了“远程操控+人工智能末端自主”的智能模式。具身智能体将在云平台支持下，完成从感知到思考、由思考驱动行动的独立智能打击。具身智能体现了从数据到行为的跃迁，把思维智能和行动智能完美融合，也许将成为贯通智能化作战最后一公里的关键。
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