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回顧生命進(jìn)化史，生物多數(shù)以群居為主，例如人類、螞蟻等。在自然界中，由群居而涌現(xiàn)出的群體智能現(xiàn)象無(wú)處不在。對(duì)群體智能研究的起源是人類對(duì)群體性生物行為的觀察，“微軀所饌能多少，一獵歸來(lái)滿後車”，描寫了蟻群所產(chǎn)生的遠(yuǎn)超越單個(gè)螞蟻的群智行為；“兩個(gè)黃鸝鳴翠柳，一行白鷺上青天”，表現(xiàn)了候鳥(niǎo)遷徙飛行時(shí)的群智行為特征。可見(jiàn)，人類對(duì)群體智能的觀察與探索源遠(yuǎn)流長(zhǎng)。

“群體智能”一詞最早在1989年由 Gerardo 和Jing Wang，針對(duì)電腦屏幕上細(xì)胞機(jī)器人的自組織現(xiàn)象所提出。早期，大部分學(xué)者將其定義為：群體智能（Swarm Intelligence）是具有分布控制、去中心化特點(diǎn)的自組織智能行為。它是智能形態(tài)高級(jí)的表現(xiàn)方式之一。如今，其作為我國(guó)新一代人工智能重點(diǎn)發(fā)展的五大智能形態(tài)之一，在推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能技術(shù)發(fā)展中占據(jù)重要地位。因此，對(duì)于群體智能的探究具有極強(qiáng)的戰(zhàn)略意義和科研價(jià)值。在各項(xiàng)人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的新時(shí)代，群體智能又有了新的表現(xiàn)形式，主要可分為自上而下有組織的群智行為和自下而上自組織的群智涌現(xiàn)。

一是自上而下有組織的群智行為，這種表現(xiàn)形式形成一種分層有序的組織架構(gòu)。戰(zhàn)場(chǎng)上的軍隊(duì)，沒(méi)有組織領(lǐng)導(dǎo)便群龍無(wú)首成了烏合之眾，當(dāng)有了自上而下的組織調(diào)度，便表現(xiàn)出極強(qiáng)的戰(zhàn)斗力。例如美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）開(kāi)展的“進(jìn)攻性蜂群戰(zhàn)術(shù)”（OFFSET）項(xiàng)目，其分為上層任務(wù)部署、中間層戰(zhàn)術(shù)決策和底層元子算法等層次化結(jié)構(gòu)。該項(xiàng)目已經(jīng)突破了一系列群智激發(fā)匯聚機(jī)理、態(tài)勢(shì)意圖推理、決策和對(duì)抗等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了群體對(duì)抗中的自上而下的群智行為。同時(shí)，美國(guó)的Loyal Wingman和CODE 項(xiàng)目同樣在自上而下有組織的群智行為展開(kāi)研究。層次化的群智組織形式，為很多極具挑戰(zhàn)性、復(fù)雜性問(wèn)題提供了嶄新的解決方案和思路。

二是自下而上自組織的群智涌現(xiàn)，群體可以涌現(xiàn)出個(gè)體不具有的新屬性，而這種新屬性正是個(gè)體之間綜合作用的結(jié)果。在科學(xué)理論中，1+1大于2，或者1xN>N的情況非常普遍。自然界中微觀個(gè)體之間相互作用，往往不是簡(jiǎn)單線性關(guān)系的疊加，而是復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)過(guò)程的迭代，從而使自然界呈現(xiàn)出復(fù)雜系統(tǒng)所展現(xiàn)出的不可推導(dǎo)性和不可預(yù)測(cè)性。“涌現(xiàn)”已被認(rèn)為是與演繹、歸納相提并論的第三種智能產(chǎn)生范式。因此，對(duì)于群智現(xiàn)象，我們既要從宏觀生物表現(xiàn)出的群智水平加以分析，又要從微觀個(gè)體中對(duì)群智涌現(xiàn)的機(jī)理追根溯源。例如，科學(xué)家受到蟻群覓食、蟻群搬家群等這類群智行為的啟發(fā)，創(chuàng)建了AOC（Ant colony optimization）即蟻群優(yōu)化算法，該算法現(xiàn)被廣泛應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各個(gè)方面。此外，蜂群、鳥(niǎo)群、磷蝦群等，都可以通過(guò)遵循簡(jiǎn)單的行為規(guī)則，涌現(xiàn)出宏觀上復(fù)雜的智能行為，如大雁遷徙、羊群效應(yīng)、磷蝦匯聚等，通過(guò)分析這些群智行為的機(jī)理所產(chǎn)生的理論，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等學(xué)科。

將以上群體智能的能力賦予給大規(guī)模的無(wú)人機(jī)、無(wú)人車，形成一個(gè)跨域異構(gòu)的、多功能的無(wú)人自主集群系統(tǒng)，其價(jià)值不可估量。

中科院自動(dòng)化研究所飛行器智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)就致力于此方面的研究。該團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了多無(wú)人智能集群演示驗(yàn)證平臺(tái)。此平臺(tái)依靠無(wú)人集群顯著的規(guī)模效應(yīng)，以低成本、高度分散的形式滿足任務(wù)功能需求，并針對(duì)復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自主協(xié)同規(guī)劃、多機(jī)多域協(xié)同對(duì)抗以及動(dòng)態(tài)自適調(diào)整。該平臺(tái)的技術(shù)體系可應(yīng)用于區(qū)域倉(cāng)儲(chǔ)物流、城市安防、突發(fā)災(zāi)害搶險(xiǎn)救援等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。

但是，要想真正意義上讓群體智能走進(jìn)生活、服務(wù)社會(huì)，要突破的關(guān)鍵性技術(shù)還有很多，要闖的基礎(chǔ)理論無(wú)人區(qū)還有很多。例如如何理解群體智能中群智行為和群智涌現(xiàn)的作用機(jī)理，形成具有普適性的可解釋理論；如何解決群體智能系統(tǒng)的魯棒性問(wèn)題，形成具有強(qiáng)穩(wěn)定性的無(wú)人自主進(jìn)化平臺(tái)；如何提高群體之間的通信、導(dǎo)航以及數(shù)據(jù)處理能力，形成高效率、高精度的集群組網(wǎng)系統(tǒng)等問(wèn)題。

針對(duì)上述問(wèn)題，飛行器智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)以研發(fā)可自主進(jìn)化的群體智能系統(tǒng)為目標(biāo)，系統(tǒng)開(kāi)展集群行為要素與群智激發(fā)匯聚機(jī)理建模、知識(shí)和數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動(dòng)的群體智能實(shí)時(shí)推理與決策、自主協(xié)同控制與穩(wěn)定性機(jī)理等方面研究，融合規(guī)則知識(shí)、已有算法和模型等知識(shí)驅(qū)動(dòng)方法以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、演化計(jì)算等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，實(shí)現(xiàn)群體的智能自主進(jìn)化。此外，在應(yīng)用層面，該團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了虛實(shí)融合的集群驗(yàn)證系統(tǒng)，包括數(shù)字域的仿真系統(tǒng)和物理域的無(wú)人機(jī)、無(wú)人車集群驗(yàn)證系統(tǒng)，以及構(gòu)成底層支撐的自動(dòng)駕駛儀、控制軟件等核心軟硬件模塊，并針對(duì)典型任務(wù)和部分實(shí)際場(chǎng)景開(kāi)展了應(yīng)用驗(yàn)證。

但是，國(guó)內(nèi)外對(duì)群體智能作用機(jī)理研究多數(shù)處在起步階段。未來(lái)，飛行器智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)將秉著“路漫漫其修遠(yuǎn)兮，吾將上下而求索”的決心，致力于群智行為基礎(chǔ)模型構(gòu)建與訓(xùn)練、多智能體系統(tǒng)群智實(shí)時(shí)推理與對(duì)抗、大規(guī)模集群行為穩(wěn)定性機(jī)理分析、虛實(shí)融合的群智迭代進(jìn)化范式等科學(xué)問(wèn)題的研究和應(yīng)用推廣，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)的突破，讓群體智能助力新一輪人工智能的發(fā)展。

來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所