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5 無人系統群體智能研究方向
基于國內外無人系統群體智能已有研究與實踐，我們認為開展無人系統群體智能持續化研究和規模化實踐，需要將我國“新一代人工智能發展規劃”中的“群體智能”與“自主無人系統”融合在一起組織研究，涉及群體智能基礎理論方法、無人系統群體智能核心技術以及無人群體智能系統設計與評估技術等方面.
5.1 無人系統群體智能基礎理論方法
如前所述，不同類型群體智能，其基礎理論方法既有共性，也有個性，無人機系統群體智能理論方法研究也應在一般群體智能理論研究基礎上，注重自有特征的理論方法創新研究.(1)群體智能結構理論與組織方法. 深化生物與人類群體智能的社會性結構理論與自適應組織方法研究基礎上，進一步研究適應自主無人系統群體智能的群體化OODA(Observe, Orient, Decide, Act)行為模型以及多樣化時空結構與多形態組織方法.(2)群體智能涌現機理與協同方法. 深化群體聚集、群體避險等不同形態生物群體智能涌現機理，研究生物群體智能到人工群體智能的群體動力學、啟發式規則等映射機理，研究適應無人系統群體智能的群體化OODA協同機理.(3)群體智能學習理論與與優化方法. 在深入研究通用群體智能的群體強化學習、分布式學習、聯盟學習等學習方法創新與優化基礎上，面向無人系統群智能時空約束、任務驅動、場景關聯等特征，進一步研究與其相適應的實時可信群體學習方法.
5.2 無人系統群體智能核心技術
無人系統群體智能核心技術研究，不僅需要考慮其自組織、自適應、自學習等特征，而且需要面向多數無人系統所具備的自主運動、時空約束、行為健壯等特點，開展核心技術自主創新研究.(1)復雜動態場景智能感知與理解技術. 無人系統群體智能面臨環境自然、復雜多變的應用場景以及能力互補、多類綜合的感知方式，需要深入研究復雜動態場景的智能感知與理解技術，具體包括主動感知、群智感知、狀態認知、行為理解等算法及其自主硬/軟件結合的實現技術.(2)無人群體實時學習與決策優化技術. 在群體智能學習理論與方法研究基礎上，依據無人系統群體智能特點與應用共性需求，深化研究基于數據與知識驅動結合的學習以及群體智能行為決策的實時性優化、魯棒性保障等具體技術.(3)無人群體自主導航與任務執行技術. 研究復雜環境下基于計算機視覺的精準定位、自主導航、快速識別、主動避障等群體智能導航技術，適應特定類型(如無人機、無人車、無人艇、空間飛行器)無人集群的主動控制、智能控制技術以及跨域無人集群任務智能分配與協同技術等.
5.3 無人群體智能系統構建
(1)特定類型無人群體智能系統綜合優化設計. 面向不同應用領域或跨域的無人群體智能系統，其雖有共性，也有個性，在共性理論方法指導下，需從體系結構、資源配置、運行管控、行為智能、應用服務等方面深化研究適應個性的無人群體智能系統綜合優化設計.(2)無人群體智能操作系統及應用支撐. 為了簡化研發、高效運行無人群體智能應用系統， 需要研發與之適應群體智能操作系統及其應用支撐技術. 群體智能操作系統不僅高效管理、實時認知多維感知、異構計算、無線通訊以及控制執行等多樣化資源，而且有效支撐、實時服務群體化OODA行為的智能實現與智能算法及其軟件開發.(3)無人群體智能系統綜合驗證與評估. 無人群體智能系統具有應用場景密切關聯、系統行為變化復雜、智能特性持續增長等特點，使得其研發與試驗過程更為復雜，需要相應綜合驗證與評估技術有力支持. 為此，需要研究基于數字孿生的綜合驗證、場景驅動與數據驅動結合的智能評估等技術.
6 結束語
無人系統群體智能作為群體智能的主要形態之一，不僅在我國軍事與民用領域具有重要的應用前景，而且必將推進群體智能理論與技術的持續發展. 我們不僅應注重創新研究群體智能基礎理論方法與無人系統群體智能核心技術，而且需加強自主研發不同形態的無人群體智能系統，開展典型領域應用，服務我國國防、社會、經濟領域進步。
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