体现的情报促进了智能战斗中的新发展■Dongshengli Zhang Haiyong Zhao Hu Intelligence阅读技巧是一项技术，其中包含与机器人和没有平台等实物生物的人工智能，因此它们可以免费看到，学习和互动。与依赖数字计算的外体智能不同，具体的智能使代理商可以通过传感器感受到物理世界，并可以使用大型模型来理解活动，做出独立决策并执行它们，为人工智能从数字世界到物理世界打开“窗口”。在未来的战场上，智能机构的宝石可能能够团结起来，做出决策和罢工，并可以根据战场情况的变化来将MGA战斗方法调整为实时，从而实现了对智力和行动情报的思考的有机整合，并创造了更灵活，更有效的战斗系统。具体智能ENCE具有广泛的军事申请前景，可能是智能冲突中的颠覆性力量。促进情境意识转变为自我驱动的体现智力。在与战场环境接触的情况下，通过结合视觉，听力，压力和气味等多模式信息，我们将了解和理解战场环境，并驱使经纪人积极看到战场上的情况。烦人的动态接触。在人工智能发展的早期阶段，科学家主要集中于处理符号和逻辑推理的研究，试图使计算机通过程序算法实现人类的智能行为，但是左侧的智能将在处理复杂的现实世界中的各种困难。后来，人们发现，“身体”与环境之间的互动产生的智力在解决问题中起着众所周知的作用，而conc体现智能的EPT逐渐发展。在1980年代，美国机器人制造专家罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）提出了机器人行为的概念，并设计了一个六英尺的步行机器人，并结合了简单的行为模块，实现了稳定的步行。体现的智能不仅源自算法和计算，而且还与自己的iStracts紧密相关，并与环境与环境互动。它逐渐获得了“创建，理解，推理和混合”的能力。体现的情报建立了人与代理之间以及环境之间的互动渠道，并促进了对战场状况从“被动”变为“主动”的理解的改变。跨模式感知融合。体现的智能进一步结合了情境意识单元，例如遥感系统，轨迹监测系统和神经网络图以及来自各种感知模式的融合信号，例如视觉，听力，听力，触摸，ND气味通过统一的实时动态数据显示对目标状态的变化。实验数据表明，跨模式感知信号通过多模式融合相互拟合，降低了单局信号失败的风险，并对战场上的复杂环境有了更深入的了解。通过合并不同的模态信号，可以提高数据处理效率多次。认知迭代研究。体现的智能破坏了传统的“算法品种”范式，并朝着认知进化的飞跃迈向了“物理体现的环境耦合组伙伴关系”的三位一体。有型的智能取决于“感知 - 推论”周期来通过研究强化，模仿分析和其他方法来处理外部信息。这与给予无人的人的过程非常相似。它可以根据信息实时更改的培训数据来解决，并且基于Tradit是人为的U智力的智慧。与此相比，它具有诸如经验可塑性和认知作为动作之类的好处。富有的情报着重于短期毫秒控制控制，中期任务级别的表述和长期认知水平的方法，并促进了从“经验固化”到“动态演化”的理解发展。同时，许多代理商还可以彼此共享学习经验，以便群体可以有效地促进协同作用的认知发展。战术毕业体现的智能中明智的决策的加速能够通过实时传感器获得环境数据，结合行动反馈，理解问题并做出决策和行动，形成一个动态的“理解行动 - 行动”封闭循环，从观察者那里获得真正的智能，使观察者和“执行者”与人围绕人们进行斗争，并努力研究的人，并努力研究了与众不同的研究。NG研究研究的研究具有重要意义，可以通过研究研究，研究研究研究，研究研究与一项研究的研究，研究研究论文的研究，并研究了研究论文。战场通过其自己的多模式模型，升级了传统的战斗部队，致力于在平等的计划和罢工中罢工，实现了战斗任务的实时计划。在时间“。”外国军队认为，未来战争的结果将在第一个0.1秒的计划中决定。在行动期间，实施者可能会继续通过自我理解来纠正其自己的模型和技术，从而防止计划或中断任务的计划，从而通过远程控制的行动进行了进一步的行动，并在远程控制方面进行了行动，并在远程控制方面进行了行动，并捕获了远程行动，并在远程控制方面，并确定了远程行动，并在远程行动中，并确定了行动的行动。离子计划。处理，罢工和评估。在实施活动打击时，体现的代理会收集罢工影响数据，例如目标状态，损害水平和许多模式的环境变化。罢工信息不必返回到Thesuri的指挥中心。体现的代理本身可以比较，研究和处理IT以实时评估罢工的影响。阻力和评估的综合实施实现了目标罢工的同时完成，并在单个动作周期内分析了对影响的分析，从而在强烈的电磁抑制环境下降低了对外部重新连接系统的依赖，并且具有明显的优势。来自外国军事演习的数据表明，与战斗和评估的共同群集降低了弹药的消耗57％，任务的完成率增加了92％。从背面指挥中心中心评论影响数据对自动型代理的自动检查的影响数据，传统战斗过程的线性限制已受到损害，并且在战斗分析的精心现象和准确性方面得到了极大的改善。在实施战术动作时，具体的智能可以将多域传感器数据与动作图像，模拟操作模型的操作模型融合在一起，以确定最佳扩展计划。同时，它还可以优化实力使用的估计，消除用户路线上的冲突，完全的火力控制等。执行战术罢工任务的宝石代理不再仅仅是“接受命令的“战斗机”，而是“指挥官”，可以使时间增强战斗操作的适应。在许多情况下促进不稳定的战斗，以扩大体现的情报，以使信息和物理世界的范围深入融合，更扩大人工智能发展的界限，改善智能和汽车MIC的智能身体行动的能力，没有任何战斗从“延伸工具”转移到“认知象征”，并促进了非冲突的战斗以扩大许多场景。体现的智能机构不再是“可以想到的机器”，但与此同时，它们成为“可以移动的机器”，这是静态运动的重大成功。战斗的永恒边界将被重建。体现的智能机构是电子机械系统和智能系统的跨境集成。通过培训和学习，他们可以快速掌握一般技能和特定技能，从而显示出ACTSN的过多塑造特性。例如，可以总结现实世界，其功能可以记录在包括环境理解，情况估计和决策计划的网络模型中。通过此模型培训培训代理可以降低数据提取成本并继续改善ALgorithm速度。更重要的是，可以设计满足不同战斗任务需求的理论行为，这将加速重建智能机构战役的不稳定任务的界限。在“人工智能发展的外国军事战略计划”和其他文件中，它强调了军事领域的体现智能的潜在数量，并清楚地指出，崩溃的NG NG GEDUED GEDUED INTECTENCES技术将极大地增强陆军应对不确定性的能力。打破人民的生理极限。体现的情报可以促进高度合适的代理的构建，并为他们提供更强的任务实施功能。物理关系中认知过程的gemonial过程，开放了一个新的量表，以赋予代理人的“身体经验”。通过“身体环境任务”的协调，代理可以在理解方面取得定性的成功，学习，决策，实施等。在无利可图的冲突中，体现的智能机构受到人民的生理限制的破坏，将大大取得超出理解，持久行动，群体规模，决策速度等的准确性术语。驱动独立的智能打击。体现情报的发展在改善独立决策和在极端战争环境中实施智能身体能力方面具有重要意义。体现的情报是主动的感觉并做出反应，因此罢工决策是由代理商真正发行和实施的，实现了“ Ooda”的战术和高效旋转。智能智能机构实施的非管理冲突改变了“遥控 +人工智能自治”的智能模式。在云平台的支持下，迎接的智能机构完成了独立的智能罢工从理解思维和鼓励。体现的智能反映了从数据跳到Pag-uamatika的跳跃。智力和行动情报的完美整合可能是最后一英里智能战斗的关键。