最近，人工智能技術(shù)抄得很火，而一旦將其大規(guī)模用于軍事領(lǐng)域，那將是改變規(guī)則的技術(shù)。最近，美國就開始利用人工智能技術(shù)在海量衛(wèi)星照片中捕獵中國導(dǎo)彈陣地了。據(jù)美國《大眾機械》網(wǎng)站23日報道，密蘇里大學(xué)團隊訓(xùn)練了一個深度學(xué)習(xí)算法，可在TB（1T=1024G）級數(shù)字圖像中檢測、識別中國的地對空導(dǎo)彈陣地。據(jù)稱，人工智能程序不僅能夠像人一樣準(zhǔn)確地找到這些陣地，而且遠比人類更快。據(jù)稱，人工智能將被用來補充人類情報專家，幫助他們從數(shù)千平方英里的衛(wèi)星圖像中像大海撈針一樣找到所需的目標(biāo) 。不過看空天 認為，對于經(jīng)過偽裝的、不明顯的導(dǎo)彈陣地，人工智能可能還需要好好學(xué)習(xí)下 。

美國媒體公布的據(jù)稱是紅旗-9導(dǎo)彈陣地的衛(wèi)星照片

　　報道稱，密蘇里大學(xué)的研究人員選了衛(wèi)星圖像，并獲得地對空導(dǎo)彈陣地的圖像。然后，大學(xué)團隊將全球2200個地空導(dǎo)彈陣地的公開數(shù)據(jù)與DigitalGlobe公司的衛(wèi)星圖像相結(jié)合。經(jīng)過訓(xùn)練，密蘇里大學(xué)的人工智能程序可以在中國東南部的一塊面積約為5.6萬平方英里的地區(qū)找到90個地空導(dǎo)彈陣地，并且能夠在45分鐘內(nèi)完成。而通常人類判讀專家要達到相同的準(zhǔn)確度，看完所有的圖像大約60個小時。

　　地空導(dǎo)彈陣地具有很大的相似性，也給人工智能識別帶來方便。上圖為最近拍攝的疑似S-75地空導(dǎo)彈陣地，下為越戰(zhàn)期間S-75地空導(dǎo)彈陣地。

　　地空導(dǎo)彈陣地特征有很大的相似性，它們遵循既定模式，以確保最大的防御覆蓋率。通常情況下，為了覆蓋所有方向，地空導(dǎo)彈陣地布局是星形的，擁有4組或5組導(dǎo)彈發(fā)射架，圍繞著控制中心呈放射性布置。在中央陣地上，擁有控制方艙、跟蹤和制導(dǎo)雷達以及發(fā)電機。通常情況下，每個發(fā)射陣地都被護堤包圍，旨在防止導(dǎo)彈發(fā)射架遭遇“一石二鳥”式的摧毀。 文章稱，通常也可以預(yù)測地空導(dǎo)彈陣地的大致位置：地空導(dǎo)彈的選址要考慮保護重要目標(biāo)，包括軍用機場、核電站、橋梁和工廠等。因此，地對空導(dǎo)彈陣地很容易在衛(wèi)星圖像中發(fā)現(xiàn)。例如位于臺灣對面的解放軍某空軍基地，在“Google地球”僅僅兩分鐘就能找到。在基地東北方向似乎是新月形的地空導(dǎo)彈陣地。在這種情況下，中國空軍預(yù)測臺灣的戰(zhàn)機和導(dǎo)彈來自東方，不需要星形的配置。

珠海航展上展出的紅旗-22導(dǎo)彈

　　文章稱，該大學(xué)的研究對情報分析師來說可能是一個福音，他們的工作就如同“從消防水龍帶喝水”。分析師獲得的海量數(shù)據(jù)通常遠遠超出了他們正確分析數(shù)據(jù)的能力。雖然這個系統(tǒng)并不完美，但它可以讓分析人員忽略人工智能發(fā)現(xiàn)軍事設(shè)施的區(qū)域，并把注意力集中在某些沒有什么明顯特征的地方。

S-200遠程防空導(dǎo)彈的陣地衛(wèi)星照片

　　不過文章也承認，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過偽裝的陣地并不容易。“因為偽裝本身不具有以可識別的特征模式，偽裝的陣地就很難定位。”看空天 認為，永備的地空導(dǎo)彈陣地外形特征確實比較明顯，而野戰(zhàn)和臨時的導(dǎo)彈陣地，特別是經(jīng)過偽裝后的陣地，并不是一個很容易識別的目標(biāo)。加之戰(zhàn)場上可能還會有假目標(biāo)、假陣地，顯然對于人工智能來說，如果要提高鑒別能力，還需要更多的學(xué)習(xí)。（作者署名：看空天）

俄羅斯的S-300地空導(dǎo)彈陣地