潘 驥，馮贊軍，張 玥，王國娟

人工智能技術(shù)不斷發(fā)展應(yīng)用促進(jìn)了生產(chǎn)效率的提高。美軍在衛(wèi)勤保障領(lǐng)域的人工智能運(yùn)用進(jìn)展迅速，研制出各類信息交換平臺，開發(fā)多種型號機(jī)器人，輔助或代替人實施衛(wèi)勤保障，配備智能穿戴設(shè)備實現(xiàn)生命體征即時獲取，有效促進(jìn)了衛(wèi)勤保障能力提升。人工智能在衛(wèi)勤保障領(lǐng)域發(fā)揮作用，前提是構(gòu)建支撐人工智能運(yùn)轉(zhuǎn)的體系，只有人工智能體系完備才能更好挖掘人工智能潛力。

1 衛(wèi)勤保障領(lǐng)域人工智能體系架構(gòu)

1.1借助前沿技術(shù)提升人工智能效率，構(gòu)建技術(shù)支持 大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)可作為構(gòu)建衛(wèi)勤保障領(lǐng)域人工智能體系的支持技術(shù)。大數(shù)據(jù)可在衛(wèi)勤保障產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中，迅速分析、檢索、發(fā)掘或生成更有價值的信息。云計算可為人工智能體系提供強(qiáng)大實時運(yùn)算能力，縮短數(shù)據(jù)計算時間，更快得出結(jié)果。云計算與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的深度融合，將產(chǎn)生一批基于無人作戰(zhàn)的全新作戰(zhàn)樣式，成為“蜂群”等無人作戰(zhàn)系統(tǒng)的“云端大腦”[1]。物聯(lián)網(wǎng)可將衛(wèi)勤保障中大量物理資源連接成數(shù)據(jù)鏈路，實現(xiàn)實時信息和狀態(tài)聯(lián)通，為人工智能體系提供實時狀態(tài)感知。5G技術(shù)為物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)，提供了更為便捷可靠的方案，同時在人工智能體系中實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)快捷傳輸。有了上述技術(shù)提供更為高效、可靠、精確的支持，人工智能體系如虎添翼。

1.2廣泛實施衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)化，構(gòu)建數(shù)據(jù)支柱 在人工智能體系中，數(shù)據(jù)被比作“電力”、“石油”，是人工智能的動力之源。在衛(wèi)勤保障領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)無處不在，時刻變化，體量龐大。讓人工智能體系“理解感知”衛(wèi)勤保障具體工作，就要把必要的衛(wèi)勤保障工作數(shù)據(jù)化，為人工智能體系提供源源動力。全軍醫(yī)院信息系統(tǒng)在十余年的應(yīng)用中已產(chǎn)生大量的涉及醫(yī)療全程的珍貴原始數(shù)據(jù)[2]。將傷病案例、藥材供應(yīng)、血液保障、裝備參數(shù)、防疫等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器或計算機(jī)能夠讀懂的數(shù)據(jù)和模型，讓人工智體系順利識別和準(zhǔn)確應(yīng)用，挖掘分析數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和特征，為保障人員提供參考、供給智能裝備運(yùn)轉(zhuǎn)，從而打造衛(wèi)勤保障“數(shù)字世界”，成為人工智能體系支柱。

1.3積極推進(jìn)算法算力優(yōu)化，構(gòu)建運(yùn)算支撐 衛(wèi)勤保障過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)龐大到難以想象，人腦難以在短時間內(nèi)分析處理如此海量數(shù)據(jù)。顯然用計算機(jī)處理數(shù)據(jù)，在時間上要優(yōu)于人腦，而提升計算機(jī)運(yùn)算能力有最直接的兩種辦法：一是優(yōu)化算法。數(shù)學(xué)計算中若干相同數(shù)相加，乘法計算效率高于加法?！懊商乜鍢渌阉鳌彼惴ǖ某霈F(xiàn)，讓計算機(jī)在棋類人機(jī)大戰(zhàn)中獲勝成為現(xiàn)實?？梢姡惴ǖ膬?yōu)化直接影響計算速度。二是提高計算機(jī)自身運(yùn)算速度。依靠硬件更新是提升計算機(jī)計算能力的另一種方法。但隨著摩爾定律遇到瓶頸，硬件升級變得更為困難。要完成衛(wèi)勤保障數(shù)據(jù)快速處理要求，需要更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，算法算力的升級尤為重要。

1.4依托人工智能體系運(yùn)行，提供輸出支援 在人工智能體系運(yùn)轉(zhuǎn)中構(gòu)建“收集信息-分析信息-輸出信息-反饋信息”的閉合環(huán)路，可不斷生成信息輸出。這里的輸出是指人工智能體系實時提供的數(shù)據(jù)信息產(chǎn)品，例如可以是平時衛(wèi)勤保障中個人的醫(yī)療建議、防疫工作中數(shù)據(jù)防控模型，或是戰(zhàn)時衛(wèi)勤保障中傷員預(yù)測分析、發(fā)給前線機(jī)器人的救護(hù)指令或血液供給方案等。有了數(shù)據(jù)產(chǎn)品輸出，平時衛(wèi)勤保障流程更加順暢，節(jié)省時間，衛(wèi)勤保障人員也會有多樣化的決策參考，為救護(hù)技能較弱的人員提供救護(hù)操作提示，藥材供應(yīng)會更為方便精確，戰(zhàn)場傷員后送也會更為迅捷精準(zhǔn)。

1.5研發(fā)升級硬件設(shè)施設(shè)備，構(gòu)成裝備支配 裝備支配需要人工智能體系終端設(shè)備智能化。有戰(zhàn)場救護(hù)機(jī)器人、遠(yuǎn)程醫(yī)療手術(shù)裝備、士兵智能穿戴設(shè)備、輔助救護(hù)系統(tǒng)等現(xiàn)實設(shè)備做支撐，依照人工智能體系發(fā)出的指令實施救護(hù)操作。但現(xiàn)有裝備難以滿足上述需求，需要進(jìn)一步研發(fā)改造。我軍戰(zhàn)場救護(hù)機(jī)器人尚無實際應(yīng)用，遠(yuǎn)程醫(yī)療手術(shù)實現(xiàn)了平時應(yīng)用，戰(zhàn)時應(yīng)用還缺少研究和實踐，智能穿戴設(shè)備已有研發(fā)但沒有裝備，輔助救護(hù)系統(tǒng)還沒有實現(xiàn)應(yīng)用。終端裝備落后將制約衛(wèi)勤保障智能化體系完善。因此，要加快智能終端設(shè)備研發(fā)裝配，盡早形成保障能力，讓人工智能體系在衛(wèi)勤保障中有智能終端裝備落實保障任務(wù)。

2 人工智能體系構(gòu)建需要關(guān)注的問題

2.1頂層設(shè)計是前提 在衛(wèi)勤保障領(lǐng)域構(gòu)建人工智能體系較為復(fù)雜，缺少頂層設(shè)計的矛盾尤為突出。首先，從技術(shù)支持看，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)支持融合僅靠單一部門難以完成，從零開始難度極大。其次，信息孤島問題棘手。在后勤保障過程中，涉及各個業(yè)務(wù)部門內(nèi)部數(shù)據(jù)可以互通，但各業(yè)務(wù)部門之間的數(shù)據(jù)以及與地方相關(guān)部門的數(shù)據(jù)交換，由于各專業(yè)數(shù)據(jù)格式及存儲方式等的不同，仍是一個未能解決的問題[3]。最后，系統(tǒng)兼容性不夠。平時和戰(zhàn)時衛(wèi)勤保障系統(tǒng)互通的問題客觀存在。解決上述問題，主要靠國家出臺政策或軍隊制定計劃，強(qiáng)化頂層設(shè)計，推進(jìn)技術(shù)融合，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，打破技術(shù)壁壘和煙囪式發(fā)展，促進(jìn)人工智能體系構(gòu)建完成。

2.2加緊應(yīng)用是保證 從上述人工智能體系架構(gòu)中不難發(fā)現(xiàn)，整個系統(tǒng)是大工程，不能一蹴而就。需要邊架構(gòu)、邊研究、邊應(yīng)用、邊改進(jìn)。從技術(shù)融合到數(shù)據(jù)匯總，從算法優(yōu)化到輸出運(yùn)用，任務(wù)量巨大。從智能裝備發(fā)展規(guī)律分析，需要盡快推進(jìn)智能裝備應(yīng)用，形成研發(fā)—應(yīng)用—改進(jìn)—再應(yīng)用的良性循環(huán)。生產(chǎn)、科研乃至戰(zhàn)爭實踐，既是一個主體運(yùn)用工具，認(rèn)識、利用和改造客體的過程，也是主體自覺依據(jù)實踐發(fā)展的客觀要求，不斷改善和創(chuàng)造工具，推動實踐不斷深化的過程[4]。裝備發(fā)展如此，智能系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展遵從同樣道理。在衛(wèi)勤保障中，各個環(huán)節(jié)研發(fā)使用的新系統(tǒng)，同樣需要長期與保障人員磨合的過程，時間耗費大。因此，從時間角度考慮，只有在確立頂層設(shè)計的前提下，加緊人工智能體系建設(shè)和積極投入應(yīng)用才能占得先機(jī)。

2.3技術(shù)融合是趨勢 從技術(shù)角度分析，構(gòu)建人工智能體系，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息交互是難題。物聯(lián)網(wǎng)中存在大量基于不同通信協(xié)議的解決方案，在某些情況下，還基于不同接入基礎(chǔ)設(shè)施，這使得它們之間的集成以及與迫在眉睫的5G基礎(chǔ)設(shè)施的集成更加困難[5]。解決這一困難的常用辦法是借助第三方介質(zhì)轉(zhuǎn)換，比如借助衛(wèi)星通信，無人機(jī)接力通信等等。大數(shù)據(jù)與人工智能在技術(shù)上有重疊，人工智能需要海量數(shù)據(jù)作為參考，模擬“人類思考”，大數(shù)據(jù)也同樣需要智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析操作。5G的出現(xiàn)使物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)更為快捷，且信息、神經(jīng)、量子、納米、生物這5項技術(shù)迅猛發(fā)展成為了人工智能和自主系統(tǒng)的主要驅(qū)動力?？梢?，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，也促進(jìn)人工智能體系構(gòu)建融合發(fā)展。所以，推進(jìn)技術(shù)相互融合不斷升級，是未來推進(jìn)人工智能體系進(jìn)步的一種趨勢。

2.4加強(qiáng)安防是底線 衛(wèi)勤保障地域廣、要素多，平時和戰(zhàn)時區(qū)別大。未來戰(zhàn)爭有突發(fā)、多變的特點，人工智能體系中各系統(tǒng)信息交換多靠有線或無線傳輸，面臨更多風(fēng)險。例如，地域廣就會存在端口多、難管控的隱患，無線通信傳輸存在被干擾或泄露隱患，系統(tǒng)內(nèi)信息獲取權(quán)限不科學(xué)也會造成信息泄露，一旦信息遭到破壞或泄露，同樣會對衛(wèi)勤保障造成干擾和破壞。因此，構(gòu)建衛(wèi)勤保障領(lǐng)域人工智能體系時，應(yīng)突出信息安全防護(hù)，采取多種通信手段并用、加密信息傳遞、動態(tài)權(quán)限管控等措施加強(qiáng)防范。

綜上所述，衛(wèi)勤保障平時關(guān)乎人員健康，戰(zhàn)時關(guān)乎人員生命。2020年我國抗擊新冠病毒疫情中，火神山等醫(yī)院出現(xiàn)了各種智能機(jī)器人穿梭病房配送藥材、實施消毒，無疑是人工智能在衛(wèi)勤保障領(lǐng)域的最好嘗試。在人工智能技術(shù)不斷革新突破的關(guān)鍵時期，加緊推進(jìn)人工智能體系用于衛(wèi)勤領(lǐng)域的研究建設(shè)，抓住技術(shù)革新帶來的紅利，是適應(yīng)未來衛(wèi)勤保障需求的重要途徑。