一、人工智能简史和相关概念

现代人工智能的起源可以追溯到很久以前，古典哲学家试图将人类的思维过程描述为一个符号系统。直到1956年夏天举行的达特茅斯会议上，人工智能领域作为一门独立的学科才初步成立，当时约翰·麦卡锡创造了“人工智能”（Artificial Intelligence）一词，以区别于传统的控制论。人工智能的目标是建立能够在做出决策时进行学习和适应的系统，也就是说，系统具有一定程度的自主性（即任务和运动规划的能力）以及智能性（即决策和推理的能力）。虽然人工智能的流行程度一直在变化，但最近对人工智能的兴趣的爆发式增长始于2006年左右。

无人系统被定义为一种能够在无人操作的情况下发挥其力量执行指定任务的机电系统。当代的系统，如多机器人系统，无人驾驶的空中、地面和海上交通工具（UAV、UGV和UMV），移动、边缘和云计算系统，以及金融、制造和电力系统，越来越具有分散性、泛在性和互连性的特点，也就是说，它们是由自主实体组成的系统。由于其物理组件、网络基础设施和社会环境的无缝集成和动态性质，这种工程系统必须以越来越高的自主性和智能水平运行，以做出决策并在特定环境中运行。

自主智能无人系统（AIS）是一个新兴的跨学科领域，它是依靠大数据和人工智能（以及其他科学技术的进步）来创造具有集成任务和运动规划以及决策和推理能力的无人系统。自主智能无人系统可以在没有或有限的人工参与的情况下完成通用任务，数字设计（人工智能、大数据、控制等）、机器人技术以及构造环境的融合使其成为可能。典型自主智能无人系统包括自动驾驶汽车、智能制造机器人以及用于陪伴或安慰的机器人。相对于普通的无人平台（可能是基于规则的，或由人类或其他机器远程控制），它具有独特的特征：（越来越高的）自主性、智能性和协作性。

二、自主智能无人系统的代表性应用

自主智能无人系统正迅速在许多不同的领域进行应用，从商业、工业和医疗部门到物理安全、国防以及太空探索。2016年，作为谷歌DeepMind的一部分，计算机程序AlphaGo首次在围棋比赛中击败了人类职业棋手，这引发了一系列具有挑战性的科学和工程领域的重大突破。下文中列举了一些有代表性的当代自主智能无人系统的例子。

（一）自动驾驶

自动驾驶是一个非常受欢迎的研究领域，它探索的是自动驾驶车辆的自主性和智能性的根源。在2016—2021年的五年中，仅电气和电子工程师协会（IEEE）就发表了43000多篇关于自动驾驶主题的会议论文和8000多篇期刊（包括杂志）论文。自动驾驶汽车目前在操作上并不完美，2018年在美国亚利桑那州坦佩市发生的自动驾驶汽车事故就证明了这一点，一名行人被一辆由自主算法控制的运动型多功能车撞死，而司机却无法阻止这场车祸。另外，自主车辆系统在性能上与人类或动物的视觉系统相比仍有很大差距。目前仍然需要创新的解决方案，如生物启发的视觉传感、多智能体协作感知和模仿生物系统工作原理的控制能力。据预测，到2030年，在实现更高水平的机器人自主性和车辆智能之后，自动驾驶将变得足够可靠和安全，可以取代大部分人类驾驶。

（二）医学和保健

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的暴发已经成为一种全球大流行病。在撰写本报告时，全球COVID-19的确诊病例总数已超过1.13亿。不幸的是，根据世界卫生组织的数据，这一数字仍在以每天约40万例的速度增长，对抗COVID-19需要全球的努力。自主智能无人系统可以成为解决方案的一部分，它显示出巨大的潜力，可用于消毒、诊断、监测、协助大规模筛查和手术、运送药物和重要物资，以及为老龄化社会进行老年人康复训练。机器人系统可以在大规模的筛查和手术中发挥重要作用。机器人系统至少可以在四个领域支持医疗系统和捍卫公共健康：临床护理（如远程呈现、远程医疗和净化）、后勤（如医疗废物的处理、储存和运输）、侦察（如监测和管理自愿隔离的遵守情况）和维护（如加强隔离期间工作和社会经济功能的连续性）。人们还注意到，中国已经在积极探索其中的许多用途，尽管目前仅限于有限的地区，而且其中大部分的应用只是作为概念的证明。这些机器人技术的每个应用领域都需要更多的研究。未来的机会在于开发能够对患者进行分类、评估、监测、治疗以及在安全距离内为患者提供陪伴和安慰的医疗自主智能无人系统。

（三）国家安全和国防

除了广泛的民事应用外，自主智能无人系统技术已经应用到军事行动中。早在2003年，美国陆军与国防部高级研究计划局（DARPA）联合启动了未来战斗系统计划，这是美国陆军历史上最大的计划收购项目。其目标是设计一个完整的旅，装备有数百辆载人和无人驾驶车辆，这些车辆与一个超高速和灵活的战场网络相连，从而能够实现前所未有的互操作性和战术协调。2004年，加拿大国防研究与发展部启动了自主智能无人系统计划，公布了其战略计划，以提高军用车辆和系统的自主性和智能化。所针对的关键挑战包括自主智能无人系统通过对其非结构化环境的理解来执行复杂任务的能力，并在自主实体之间学习、适应和交换信息的能力，以及实现集体智能和增强系统有效性。最近，DARPA的“拒止环境协同作战”（CODE）计划也试图通过提高自主性以及平台间的协作来扩大无人机的任务能力。美国军方已经通过Project Maven计划将自主智能无人系统整合到战斗中，该计划利用（并展示了）人工智能算法来识别伊拉克和叙利亚的相关目标。

（四）深空探索

作为中国月球探测计划的一部分，中国的嫦娥五号在2020年12月17日成功完成了将月球样本带回地球的任务，这是近50年来首次收集此类样本。此次任务共采集了两个样本：一个来自月球表面；另一个来自地下约2 m。两者都被装入月球上升器，然后起飞，与任务的轨道器（即地球返回器）连接起来。这次联合被认为是两个机器人航天器首次在地球轨道之外完成了完全自主的对接。同样，美国国家航空航天局（NASA）的毅力号探测器，被赞誉为有史以来技术最先进的机器人系统“地质学家”，于2021年2月18日在火星上安全无误地着陆，这是由于其先进的着陆系统能够快速、准确和自主地理解当地环境，并在进入、下降和着陆（EDL）阶段（又称“恐怖七分钟”）调整其轨迹。对太阳系甚至更远地方的“空间探索”的愿景，需要对协作自主性和航天器智能化提出更高的要求，以使未来的深空探索者具备检测和应对意外条件的能力，识别和描述未预见的感兴趣的特征，以及解释数据内容及重写和修改观测计划。