摘 要：多模態(tài)大模型的出現(xiàn)和發(fā)展帶來了無人機(jī)系統(tǒng)智能化的方向，將其高效集成進(jìn)無人機(jī)系統(tǒng)能夠顯著提升無人機(jī)智能體的自主性和靈活性，在多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮無人機(jī)的作用。為促進(jìn)相關(guān)研究，說明了多模態(tài)大模型和無人機(jī)系統(tǒng)集成的重要性，詳細(xì)介紹了多模態(tài)大模型的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，列舉了多模態(tài)大模型能為無人機(jī)系統(tǒng)提供的人機(jī)交互、智能感知、自主決策和群體協(xié)同上的革新能力，闡明了其應(yīng)用范圍和面臨的挑戰(zhàn)，為無人機(jī)智能化發(fā)展提供了一定參考。

關(guān)鍵詞：多模態(tài)大模型；無人機(jī)系統(tǒng)；自主決策；智能感知；人機(jī)交互

中圖分類號(hào)：ＴＰ１８１；Ｖ２７９ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）１２－２９２３－１０

０ 引言

隨著技術(shù)發(fā)展，無人機(jī)因其具備靈活性、時(shí)效性和自主性的特點(diǎn)，已成為多領(lǐng)域應(yīng)用的重要工具。從農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、災(zāi)難救援，到交通管理和安全監(jiān)視等領(lǐng)域，無人機(jī)不僅革新了許多任務(wù)的完成方式，還擴(kuò)展了人類的作業(yè)范圍、執(zhí)行效率。尤其在一些高風(fēng)險(xiǎn)或人類難以觸及的環(huán)境中，無人機(jī)可以執(zhí)行傳統(tǒng)方式難以完成的任務(wù)，如在災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行快速偵查和數(shù)據(jù)收集，或在大范圍農(nóng)田上進(jìn)行精準(zhǔn)施肥。越來越多的企業(yè)開始探索使用無人機(jī)進(jìn)行快遞服務(wù)，期望通過降低成本和提高配送速度，為消費(fèi)者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。在此背景下，如何提升無人機(jī)的智能化水平，進(jìn)一步擴(kuò)大其應(yīng)用范圍，顯著提高任務(wù)執(zhí)行的精確性、經(jīng)濟(jì)性和適應(yīng)性，是當(dāng)前無人機(jī)發(fā)展的關(guān)鍵方向。

人工智能是本世紀(jì)生產(chǎn)力和社會(huì)變革的重要?jiǎng)恿?，近年來出現(xiàn)的大模型更是將其推入飛速發(fā)展的軌道。大模型以大語言模型（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ，ＬＬＭ）為基礎(chǔ)，通過預(yù)訓(xùn)練得到了廣泛的知識(shí)，能夠理解人類語言并做出思考和回應(yīng)，完成給定的復(fù)雜任務(wù)。近年來，多模態(tài)大模型的出現(xiàn)標(biāo)志著大模型發(fā)展到一個(gè)新階段，它們能同時(shí)處理并融合來自不同數(shù)據(jù)源的信息，如文本、圖像、聲音和視頻，從而提供更為全面和精準(zhǔn)的分析結(jié)果。這種能力極大地推動(dòng)了智能系統(tǒng)的發(fā)展，多源信息的加入極大豐富了如無人機(jī)等具身智能體的感知能力。這種多模態(tài)的智能加持使得無人機(jī)不局限于執(zhí)行預(yù)設(shè)的簡(jiǎn)單任務(wù)，而是能夠在執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)處理和分析復(fù)雜的環(huán)境信息，做出更為智能的決策。例如，在災(zāi)害救援任務(wù)中，通過多模態(tài)大模型處理的影像和聲音數(shù)據(jù)，無人機(jī)能夠獨(dú)立識(shí)別被困人員的位置并評(píng)估環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，從而指導(dǎo)救援隊(duì)有效地進(jìn)行人員疏散。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用的深化，多模態(tài)大模型和無人機(jī)的結(jié)合預(yù)計(jì)將開辟更多創(chuàng)新應(yīng)用。未來，無人機(jī)將成為自主運(yùn)行的智能節(jié)點(diǎn)，不僅能夠高效完成針對(duì)性的單一任務(wù)，也能在更為復(fù)雜的環(huán)境中進(jìn)行多任務(wù)協(xié)作和群體智能作業(yè)，如城市交通管理、大規(guī)模公共安全監(jiān)控等領(lǐng)域。這一進(jìn)步不僅將極大提高無人機(jī)系統(tǒng)的操作效率和安全性，更將為其在商業(yè)和民用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供新的可能。

本文首先具體介紹從大模型到多模態(tài)大模型的發(fā)展歷程，并介紹當(dāng)前主流應(yīng)用的和最先進(jìn)的多模態(tài)大模型；其次介紹在無人機(jī)的各功能模塊中，引入多模態(tài)大模型可以帶來的全新能力和變革；然后著重說明智能化無人機(jī)在新時(shí)代的應(yīng)用范圍，舉例說明當(dāng)前已有的研究探索；最后詳細(xì)指出多模態(tài)大模型和無人機(jī)結(jié)合過程中面臨的重大挑戰(zhàn)，指出可能的解決方法和發(fā)展途徑，并總結(jié)全文，旨在為相關(guān)領(lǐng)域研究人員提供參考。

１ 多模態(tài)大模型

１． １ 多模態(tài)大模型的發(fā)展歷程

人工智能從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)起步。早期的機(jī)器學(xué)習(xí)模型如決策樹、支持向量機(jī)等，通過人為尋找特征和統(tǒng)計(jì)方法，在處理較為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色，但在處理大規(guī)?；蚋呔S數(shù)據(jù)時(shí)往往能力有限。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起標(biāo)志著人工智能的新時(shí)代。通過構(gòu)建深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)模型能夠處理和學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。典型的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

但是，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型依然存在若干難題，首先是其通常設(shè)置為從頭開始深度學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)收斂緩慢、時(shí)間成本高［１］；其次，大多數(shù)視覺識(shí)別研究高度依賴訓(xùn)練中的人工標(biāo)記數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)收集大規(guī)模、特定任務(wù)的人工標(biāo)記數(shù)據(jù)十分費(fèi)力［２］；最后，通常需要為每個(gè)特定任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，不具備廣泛的適應(yīng)性。

隨著研究的發(fā)展，一種新的學(xué)習(xí)范式“預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和預(yù)測(cè)”表現(xiàn)十分出色。通過在大量無監(jiān)督相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)上預(yù)訓(xùn)練一個(gè)通用模型，再針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，模型能顯著提升性能［３］。隨著計(jì)算資源的增加，以及Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 結(jié)構(gòu)［４］帶來的訓(xùn)練大規(guī)模模型的可能性，研究者開始訓(xùn)練參數(shù)量更大的模型，這些嘗試從自然語言處理領(lǐng)域的ＬＬＭ 開始，如ＧＰＴ 系列［５］和ＢＥＲＴ［６］。這些模型不僅能夠捕捉語言的深層次語義，還能在多種下游任務(wù)中遷移學(xué)習(xí)，展示出驚人的通用性和靈活性。

為進(jìn)一步拓展這種通用理解能力的應(yīng)用范圍，多模態(tài)大模型應(yīng)運(yùn)而生，能夠接收多源類型的數(shù)據(jù)，除常規(guī)的文字外還包括圖像、音頻和視頻，甚至觸覺等，使得模型能夠理解更加高維和豐富的信息，更加向“人”靠近。上述模態(tài)中，視覺模態(tài)是最重要和優(yōu)先發(fā)展的，視覺的接入代表了對(duì)環(huán)境信息的獲取，除拓展了人機(jī)交互的維度外，更為具身智能體理解世界和所處環(huán)境提供渠道。視覺語言模型（ＶｉｓｕａｌＬａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ，ＶＬＭ）如ＣＬＩＰ［２］、ＧＰＴ４Ｖ［５］，通過聯(lián)合訓(xùn)練圖像和文本數(shù)據(jù)，使得模型能夠同時(shí)理解視覺信息和語言信息，從而在諸如圖像標(biāo)注和視覺問答等任務(wù)中取得了顯著成果。除了多源的輸入外，多模態(tài)大模型還可能產(chǎn)生多源的輸出，例如，ＯｐｅｎＡＩ 的ＤＡＬＬＥ［７］能生成與文本描述相符的圖像，展示了創(chuàng)造性與理解力的結(jié)合；ＧＰＴ４ｏ［５］能夠?qū)崟r(shí)生成類人語氣的語音輸出。這種多模態(tài)的理解和生成能力，為ＡＩ 在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

圖１ 概述了一個(gè)多模態(tài)大模型的通用架構(gòu)，分為理解和生成兩階段。在理解輸入時(shí)，多種模型如ＶｉＴ 等被用來提取和處理多種類型的數(shù)據(jù)，并映射到語言模型主結(jié)構(gòu)的特征空間，深入分析和處理輸入數(shù)據(jù)，適應(yīng)不同的應(yīng)用需求。在生成輸出時(shí)，獲得的理解被映射到生成器中，可以生成不同形式的媒體輸出，如圖像、視頻和音頻。

多模態(tài)大模型憑借其獨(dú)特的架構(gòu)與算法設(shè)計(jì)，在多個(gè)維度上展現(xiàn)了卓越的能力，不僅深化了人工智能的應(yīng)用范疇，也重新定義了技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)的邊界。具體而言，這些能力涵蓋了以下幾個(gè)核心方面：

① 場(chǎng)景深度理解。通過對(duì)圖像、視頻等多媒體數(shù)據(jù)的深入解析，多模態(tài)大模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別場(chǎng)景中的元素、理解復(fù)雜布局與對(duì)象間的關(guān)系，進(jìn)而為智慧城市管理、虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)等領(lǐng)域提供高度情境化的智能支持。

② 目標(biāo)定位與識(shí)別?；谏疃葓D像理解能力，模型在復(fù)雜背景中可以實(shí)現(xiàn)精確的目標(biāo)鎖定，無論是用于物流追蹤、安防監(jiān)控還是自動(dòng)駕駛車輛的避障系統(tǒng)，都顯著提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和深度。

③ 自然語言交互。結(jié)合強(qiáng)大的自然語言處理能力，多模態(tài)大模型能夠流暢地理解并回應(yīng)人類語言指令，支持多樣化的人機(jī)交互場(chǎng)景，增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)的自然度與便利性，方便快速實(shí)時(shí)的指令部署。

④ 音視頻分析。通過分析音頻特征與視頻內(nèi)容的同步信息，模型能夠識(shí)別聲音來源、情緒變化乃至特定事件的發(fā)生，為內(nèi)容審核、情緒分析和遠(yuǎn)程健康監(jiān)護(hù)等應(yīng)用提供了新的洞察視角。

⑤ 跨模態(tài)融合。整合不同模態(tài)信息，如將文本描述與圖像內(nèi)容相結(jié)合，模型能夠?qū)崿F(xiàn)更加全面和深入的信息理解和生成，促進(jìn)了在教育、娛樂和科研等多領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。

⑥ 自適應(yīng)學(xué)習(xí)與優(yōu)化。可以賦予多模態(tài)大模型以持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)新數(shù)據(jù)自我調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，不斷適應(yīng)變化的環(huán)境和任務(wù)需求，不僅提升了模型的魯棒性和泛化能力，也為未來的個(gè)性化服務(wù)與智能決策系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

１． ２ 主流多模態(tài)大模型及其特點(diǎn)

國(guó)外商業(yè)機(jī)構(gòu)的閉源模型處在行業(yè)前沿，尤其是ＯｐｅｎＡＩ 的ＧＰＴ 系列模型在業(yè)界處于領(lǐng)先地位。ＧＰＴ４Ｖ［５］主要集中于將視覺能力整合到傳統(tǒng)語言模型框架中，擴(kuò)展了模型處理圖像輸入與文本的能力，適用于更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，如醫(yī)學(xué)影像分析、多媒體內(nèi)容創(chuàng)建和增強(qiáng)的交互式用戶界面。這個(gè)版本的模型在生成和理解結(jié)合視覺與文字元素內(nèi)容方面顯示了相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢(shì)。ＧＰＴ４ｏ［５］則進(jìn)一步在多模態(tài)技術(shù)上取得了進(jìn)展，不僅包含視覺能力，還加入了音頻輸入，模型能夠理解并生成跨文本、視覺和音頻的響應(yīng)，使其非常適合需要深入整合這些模態(tài)的應(yīng)用。ＧＰＴ４ｏ 在處理音頻任務(wù)方面表現(xiàn)出色，超越了以往的模型，在語音識(shí)別和音頻翻譯任務(wù)中具有優(yōu)勢(shì)。

Ｇｅｍｉｎｉ １． ５ Ｐｒｏ［８］是一款由Ｇｏｏｇｌｅ ＤｅｅｐＭｉｎｄ 開發(fā)的先進(jìn)的多模態(tài)ＬＬＭ。該模型特別優(yōu)化了處理和理解多種語言和模態(tài)的能力，使其在自然語言處理領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，具備理解和生成長(zhǎng)文本的能力，不僅在文本處理上表現(xiàn)卓越，還支持圖像和視頻等多種輸入模態(tài)，進(jìn)一步增強(qiáng)了其多模態(tài)處理能力。例如，它能夠從上傳的講座視頻中生成基于內(nèi)容的測(cè)驗(yàn)，顯示出其在視頻內(nèi)容理解和生成應(yīng)用方面的強(qiáng)大功能。

國(guó)內(nèi)的大模型研究起步稍晚，但產(chǎn)出的模型性能正在穩(wěn)步提升。上海ＡＩ 實(shí)驗(yàn)室開源了新一代書生·視覺大模型（ＩｎｔｅｒｎＶＬ）［９］，在視覺能力上能夠逼近ＧＰＴ４Ｖ 的表現(xiàn)。其視覺編碼器參數(shù)量達(dá)６０ 億，首次提出了對(duì)比－生成融合的漸進(jìn)式對(duì)齊技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在互聯(lián)網(wǎng)級(jí)別數(shù)據(jù)上視覺大模型與語言大模型的精細(xì)對(duì)齊。ＩｎｔｅｒｎＶＬ 不僅能處理復(fù)雜圖片中細(xì)微的視覺信息并完成圖生文任務(wù)，還可以識(shí)別和解讀復(fù)雜頁面中的信息，甚至解決其中的數(shù)理問題。

２ 基于多模態(tài)大模型的智能無人機(jī)系統(tǒng)的基本架構(gòu)

多模態(tài)大模型帶來了視覺等多源數(shù)據(jù)接口，賦予智能體對(duì)環(huán)境的分析和理解能力，這對(duì)具備廣域感知能力的無人機(jī)而言意義重大。同樣，多模態(tài)大模型也繼承了ＬＬＭ 所具備的人機(jī)交互的便捷性特點(diǎn)，以及對(duì)復(fù)雜任務(wù)的理解和處理，能夠全面支持無人機(jī)的智能化發(fā)展?；诙嗄B(tài)大模型的智能無人機(jī)系統(tǒng)由人機(jī)交互、智能感知、自主決策和群體協(xié)同４ 個(gè)方面組成其基本架構(gòu)，各方面之間的關(guān)系如圖２所示。

２． １ 人機(jī)交互

多模態(tài)大模型為無人機(jī)領(lǐng)域帶來的首要改變是能夠革新人與無人機(jī)系統(tǒng)的交互模式。傳統(tǒng)的無人機(jī)系統(tǒng)通常只能接收預(yù)設(shè)的輸入指令，限制了人機(jī)交互的自由度，對(duì)預(yù)設(shè)任務(wù)的豐富性和適應(yīng)性提出了很高的要求。引入多模態(tài)大模型作為系統(tǒng)的主體或人機(jī)交互的接口后，由于模型具備泛化的知識(shí)和理解能力，并且可以接收自然語言輸入，生成自然語言的輸出，這使得操控者對(duì)無人機(jī)系統(tǒng)可以直接通過語言進(jìn)行交互并獲得容易理解的反饋，而系統(tǒng)可以直接對(duì)人類語言指令進(jìn)行解析，對(duì)具體執(zhí)行進(jìn)行后續(xù)的組織安排。由此，人機(jī)交互的自由度大大拓展，使無人機(jī)可以執(zhí)行更廣泛的任務(wù)，操作者和無人機(jī)系統(tǒng)間的交互變得高效和易理解。文獻(xiàn)［１０］引入大模型接收語音的指令輸入，其系統(tǒng)能夠理解并實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單任務(wù)和給予反饋。

２． ２ 智能感知

無人機(jī)運(yùn)行的場(chǎng)景多為室外場(chǎng)景，具備復(fù)雜、高動(dòng)態(tài)和開放的特征，使得高效精確的智能感知十分重要。無人機(jī)需要即時(shí)地獲取對(duì)環(huán)境的感知，可能包括視覺、雷達(dá)信息和音頻信息等，并且對(duì)這些信息進(jìn)行整合和理解，做出完整、準(zhǔn)確的總結(jié)和評(píng)估。智能感知賦予了無人機(jī)“感官”，是一切后續(xù)任務(wù)的基石。

傳統(tǒng)的感知多局限在預(yù)訓(xùn)練好的有限的目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中，而有了多模態(tài)大模型的加入，無人機(jī)的感知可以革新地向人們想象中的智能化靠近?；诙嗄B(tài)大模型的視覺理解能力，無人機(jī)可以獲取環(huán)境信息，并對(duì)其進(jìn)行理解和分析，從而獲得對(duì)環(huán)境的整體理解。利用ＶＬＭ 對(duì)單目相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行操作環(huán)境安全性的判斷，保障無人機(jī)運(yùn)行時(shí)，不對(duì)人和環(huán)境造成危害。文獻(xiàn)［１１］聯(lián)合ＬＬＭ 和ＶＬＭ，連同最先進(jìn)的檢測(cè)方式，提供精準(zhǔn)的零樣本無人機(jī)場(chǎng)景文字描述。文獻(xiàn)［１２］提出了零樣本理解的無人機(jī)系統(tǒng)的視頻理解方法，創(chuàng)建了一個(gè)基于語言的世界狀態(tài)歷史記錄，記錄了無人機(jī)捕捉到的場(chǎng)景中出現(xiàn)的事件和物體。特定多模態(tài)大模型具備多源數(shù)據(jù)融合能力，可以結(jié)合聲音、視頻和雷達(dá)等信息綜合地對(duì)環(huán)境進(jìn)行理解。ＡｅｒｏＡｇｅｎｔ［１３］接收?qǐng)D像、聲音的輸入，在救援行動(dòng)中識(shí)別出求救人的信息，并在后續(xù)執(zhí)行中完成對(duì)人員的搜救。

部分多模態(tài)大模型還具備語義聯(lián)合定位能力，如ＣｏｇＶＬＭ［１４］、ＱｗｅｎＶＬ［１５］等，即輸入對(duì)目標(biāo)的語言描述，輸出目標(biāo)在圖像中的檢測(cè)框。將這種能力集成進(jìn)無人機(jī)系統(tǒng)中，可以打破僅能識(shí)別預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)類別的局限，從而可以對(duì)具有詳細(xì)描述的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，使任務(wù)目標(biāo)更加具體和精確。ＡｅｒｏＡｇｅｎｔ［１３］利用多模態(tài)大模型尋找視覺中的森林火源位置和搜救對(duì)象定位，并儲(chǔ)存在記憶中輔助后續(xù)任務(wù)執(zhí)行。

２． ３ 自主決策

傳統(tǒng)的無人機(jī)決策和規(guī)劃主要依賴于預(yù)先編程的算法和規(guī)則，這些方法通?；跔顟B(tài)機(jī)、人工勢(shì)場(chǎng)法、圖搜索算法以及經(jīng)典的路徑規(guī)劃算法等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。這些傳統(tǒng)方法雖然在一定程度上能夠滿足基本的無人機(jī)操作需求，但對(duì)規(guī)則和邊界條件的設(shè)置提出了很高的要求，往往缺乏對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力和對(duì)復(fù)雜決策場(chǎng)景的處理能力，使得無人機(jī)能夠執(zhí)行的任務(wù)較為單一。

大模型發(fā)展帶來的革新之一是以大模型本身作為智能體，具備自主決策和規(guī)劃的能力。將多模態(tài)大模型集成進(jìn)無人機(jī)系統(tǒng)，賦予了無人機(jī)分析和思考的智能。結(jié)合自由的人機(jī)交互和智能化的感知，無人機(jī)能夠自主理解操作者的指令，將其拆分為自身可執(zhí)行的任務(wù)，高效調(diào)度下游模塊完成執(zhí)行，并且在遇到意外情況或復(fù)雜環(huán)境變化時(shí)，可以靈活變通，調(diào)整任務(wù)的執(zhí)行計(jì)劃。文獻(xiàn)［１０］將ＬＬＭ 與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃模塊相結(jié)合，令大模型調(diào)整規(guī)劃模塊的輸入?yún)?shù)以控制任務(wù)完成，展示了卓越的零樣本泛化能力。ＴｙｐｅＦｌｙ［１６］將大模型應(yīng)用在任務(wù)規(guī)劃和決策中，設(shè)置了專門的編程模塊輔助大模型完成對(duì)任務(wù)的指揮執(zhí)行。在大模型智能體的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中通常包含記憶模塊，這賦予了系統(tǒng)終身學(xué)習(xí)的能力，能夠記憶過往的任務(wù)經(jīng)驗(yàn)并有效做出反思，提高后續(xù)任務(wù)執(zhí)行的魯棒性和適應(yīng)性。

２． ４ 群體協(xié)同

群體協(xié)同應(yīng)用廣泛，在自動(dòng)駕駛［１７－２０］、無人機(jī)［２１］等場(chǎng)景均有前景。無人機(jī)群體協(xié)同是指多架無人機(jī)通過相互之間的通信與合作，共同完成一項(xiàng)或多項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)的能力。這種協(xié)同不僅包括空間上的編隊(duì)飛行、任務(wù)區(qū)域的高效覆蓋，還包括時(shí)間上的任務(wù)調(diào)度與資源分配。群體協(xié)同顯著增強(qiáng)了無人機(jī)系統(tǒng)的整體效能，使其能夠在搜索與救援、環(huán)境監(jiān)測(cè)和農(nóng)業(yè)植保等領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的應(yīng)用潛力。部分研究通過深度學(xué)習(xí)已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)一定的協(xié)同效果，如Ｗｈｅｒｅ２ｃｏｍｍ［２１］在無人機(jī)間通過空間置信度圖分享感知信息，提升性能并降低通信量。

多模態(tài)大模型在無人機(jī)群體協(xié)同中扮演著橋梁和智腦的角色，極大地提升了協(xié)同作業(yè)的智能化水平和效率。其應(yīng)用方向首先在于高效的信息共享方式，各無人機(jī)可以自主分析和選擇重點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行分享，共享的信息除目標(biāo)位置外還可以包括對(duì)目標(biāo)的詳細(xì)描述、所處區(qū)域的環(huán)境概況等。其次，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的深入分析，大模型能夠?qū)崟r(shí)評(píng)估任務(wù)需求、無人機(jī)狀態(tài)以及環(huán)境條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配和路徑規(guī)劃，確保任務(wù)執(zhí)行的高效性和靈活性。協(xié)同過程中，既能以無人機(jī)編隊(duì)為整體進(jìn)行統(tǒng)一動(dòng)態(tài)規(guī)劃，也可以通過各無人機(jī)之間的自主溝通和協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)。此外，多模態(tài)大模型具有一定的自學(xué)習(xí)能力，能夠從群體協(xié)同的實(shí)踐中不斷優(yōu)化決策模型，適應(yīng)新場(chǎng)景和新任務(wù)。ＦｌｏｃｋＧＰＴ［２２］第一個(gè)通過大模型使用自然語言進(jìn)行快速無人機(jī)群控制，所描述的方法可以直觀地編排任何規(guī)模的無人機(jī)群以實(shí)現(xiàn)所需的幾何形狀。

３ 基于多模態(tài)大模型的智能無人機(jī)系統(tǒng)的任務(wù)場(chǎng)景

３． １ 物流運(yùn)輸

集成了多模態(tài)大模型的無人機(jī)可以革新快遞服務(wù)和物流行業(yè)，通過優(yōu)化配送路線、增強(qiáng)與顧客的交互以及提升運(yùn)營(yíng)效率實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型［２３］。這些模型能夠處理交通、氣候以及地理等復(fù)雜數(shù)據(jù)，從而動(dòng)態(tài)地優(yōu)化配送路徑，不僅縮短了配送時(shí)間，還有效減少了運(yùn)營(yíng)成本［２４］。此外，無人機(jī)還可以通過語言模型與客戶互動(dòng)，實(shí)時(shí)更新配送狀態(tài)、解答疑問，甚至處理投訴或特殊指令，這種增強(qiáng)的互動(dòng)能提高客戶滿意度，并簡(jiǎn)化配送流程，減少人工客服的需求。ＬＬＭ 還賦予無人機(jī)在配送過程中進(jìn)行自主決策的能力，在遇到突發(fā)障礙或緊急情況時(shí)，無人機(jī)能夠自主選擇最佳應(yīng)對(duì)策略，如改變路線、等待清除或返回基地，這種自主性保證了即使在不可預(yù)見的情況下，配送服務(wù)也能可靠且一致。多模態(tài)大模型還可以幫助進(jìn)行負(fù)載均衡、包裝尺寸調(diào)整和優(yōu)先級(jí)設(shè)置，確保每架無人機(jī)高效裝載，最大化配送量，減少必要的飛行次數(shù)。它們不斷分析交通和天氣信息，實(shí)時(shí)調(diào)整飛行計(jì)劃，特別是在惡劣天氣或空域擁擠的情況下，確保安全、準(zhǔn)時(shí)的配送。智能多模態(tài)無人機(jī)的應(yīng)用如圖３ 所示。

３． ２ 偵察監(jiān)控

多模態(tài)大型模型賦予無人機(jī)前所未有的認(rèn)知和分析能力，顯著提升了無人機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的效率、準(zhǔn)確度與有效性［２５］。這種技術(shù)整合使無人機(jī)能夠高效處理和分析海量視覺數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)圖像識(shí)別、物體偵測(cè)與環(huán)境感知。多模態(tài)大型模型精于從視頻流或圖像中識(shí)別特定物體、人員、車輛或活動(dòng)，為軍事及民用的監(jiān)控任務(wù)提供關(guān)鍵的細(xì)節(jié)洞察。此外，這種模型提高了無人機(jī)的自主運(yùn)行能力，使其能在復(fù)雜或惡劣環(huán)境中迅速響應(yīng)，減少了對(duì)人工持續(xù)監(jiān)管的依賴。配備多模態(tài)大型模型的無人機(jī)也能根據(jù)任務(wù)需求和地面實(shí)際情況的變化，實(shí)時(shí)調(diào)整飛行路線、關(guān)注的區(qū)域及拍攝關(guān)鍵畫面的時(shí)機(jī)。通過理解和處理人類語言，無人機(jī)可以接收并解析更復(fù)雜的指令和問詢。多模態(tài)大型模型可以通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)潛在安全威脅或重點(diǎn)監(jiān)控區(qū)域，這種預(yù)測(cè)功能使無人機(jī)能主動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，密切關(guān)注可疑地區(qū)，或向操作員報(bào)告基于已學(xué)習(xí)模式的異常行為。它還能將收集的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可行的情報(bào)，增強(qiáng)實(shí)時(shí)決策支持，使無人機(jī)在快速變化的監(jiān)視和偵查任務(wù)中能夠做出關(guān)鍵的迅速而明智的決策［２６］。

３． ３ 應(yīng)急管理

結(jié)合多模態(tài)大型模型的無人機(jī)在應(yīng)急響應(yīng)和災(zāi)害管理中的應(yīng)用可以極大提升行動(dòng)的效率、準(zhǔn)確性和效果。這些模型能迅速分析無人機(jī)收集的圖像與傳感器數(shù)據(jù)，評(píng)估災(zāi)害后損毀狀況，如識(shí)別堵塞道路、受損建筑及洪水區(qū)域［２７］。在搜救任務(wù)中，時(shí)間至關(guān)重要，配備了ＬＬＭ 的無人機(jī)能自動(dòng)搜索廣闊區(qū)域，利用物體識(shí)別和模式檢測(cè)技術(shù)定位幸存者，并能獨(dú)立導(dǎo)航通過復(fù)雜地形，加速搜救進(jìn)程，提高救援成功率。具備實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知能力的無人機(jī)能幫助應(yīng)急人員優(yōu)先處理緊急區(qū)域并規(guī)劃有效的應(yīng)對(duì)策略［２８］。它們還能通過分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前天氣狀況預(yù)測(cè)潛在災(zāi)害，提前做好準(zhǔn)備，提示管理者監(jiān)控危險(xiǎn)區(qū)域并提前實(shí)施疏散或其他預(yù)防措施。當(dāng)災(zāi)害破壞通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)，這些無人機(jī)還能建立臨時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)，作為空中通信中繼，促進(jìn)救援人員與受災(zāi)群眾的通信。此外，這些模型在后勤管理中也發(fā)揮作用，通過需求評(píng)估和資源調(diào)配，確保無人機(jī)高效地分配和運(yùn)送救援物資（如食物、水和醫(yī)療設(shè)備）到難以通過常規(guī)手段到達(dá)的地區(qū)［２９］。通過將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的洞察和直觀報(bào)告，這些模型增強(qiáng)了無人機(jī)與人類操作員之間的互動(dòng)，使應(yīng)急響應(yīng)人員能夠根據(jù)無人機(jī)提供的全面分析迅速且有效地做出明智決策。

３． ４ 環(huán)境監(jiān)測(cè)和動(dòng)物保護(hù)

多模態(tài)大模型能夠處理和分析無人機(jī)收集的豐富環(huán)境數(shù)據(jù)，如圖像、溫度讀數(shù)和污染水平。這些數(shù)據(jù)有助于識(shí)別環(huán)境變化趨勢(shì)和異常情況，例如植被的變化、水質(zhì)變動(dòng)或污染物的檢測(cè)［３０－３３］。多模態(tài)大模型能迅速對(duì)這些信息進(jìn)行分析，為自然資源保護(hù)者和環(huán)境科學(xué)家提供實(shí)用的建議。此外，多模態(tài)大型模型可以利用多架無人機(jī)捕獲的視頻和音頻數(shù)據(jù)追蹤和研究野生動(dòng)物，辨識(shí)個(gè)體動(dòng)物，追蹤其移動(dòng)，并在無人干擾的條件下觀察它們的行為模式，從而減少人為接觸對(duì)動(dòng)物造成的壓力和行為變化［３４－３５］。

結(jié)合ＬＬＭ 的無人機(jī)相比傳統(tǒng)方法能夠更有效地繪制廣闊且難以接近的區(qū)域地圖。多模態(tài)大型模型能分析收集的地理數(shù)據(jù)，制作詳盡的棲息地地圖，并監(jiān)測(cè)其隨時(shí)間的變化，這對(duì)于管理自然保護(hù)區(qū)、規(guī)劃重造林項(xiàng)目或評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響至關(guān)重要。此外，這種模型利用歷史和持續(xù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)未來環(huán)境條件和野生動(dòng)物的變化趨勢(shì)。這些預(yù)測(cè)為采取保護(hù)措施提供依據(jù)，如確定物種保護(hù)措施的最佳實(shí)施時(shí)間和地點(diǎn)，或預(yù)測(cè)可能影響生物多樣性的生態(tài)變化。

４ 基于多模態(tài)大模型的智能無人機(jī)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

４． １ 大模型可靠性

模型的可靠性對(duì)于部署無人機(jī)通信至關(guān)重要，特別是當(dāng)基于模型的輸出決策影響重大時(shí)［３６］。例如，由于模型通常依賴于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模式，它們?cè)诿鎸?duì)新穎或異常情況時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)或錯(cuò)誤的輸出，因?yàn)檫@些模式可能未能完全覆蓋所有現(xiàn)實(shí)情景［３７］。在需要迅速而準(zhǔn)確做出決策的動(dòng)態(tài)環(huán)境中，這種風(fēng)險(xiǎn)尤為突出［３８］。通過持續(xù)使用新數(shù)據(jù)來更新和重新訓(xùn)練模型，可以幫助模型從最新經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，適應(yīng)可能遇到的變化或新情景。

此外，當(dāng)依賴于大型模型執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)時(shí)，進(jìn)行基于模擬的測(cè)試和驗(yàn)證變得至關(guān)重要。在多種模擬環(huán)境下測(cè)試這些模型，對(duì)于發(fā)現(xiàn)模型在復(fù)雜場(chǎng)景（如惡劣天氣、通信中斷或不常見任務(wù)參數(shù)）下可能的故障或弱點(diǎn)是必不可少的。如果模型輸出不確定或超出預(yù)期，還應(yīng)建立人工干預(yù)的閾值或條件，實(shí)施強(qiáng)大的故障安全機(jī)制，防止因模型錯(cuò)誤輸出引發(fā)的不利后果。通過實(shí)施冗余系統(tǒng)，可以在執(zhí)行關(guān)鍵決策前進(jìn)行仔細(xì)檢查，增強(qiáng)的錯(cuò)誤處理能力能夠應(yīng)對(duì)大型模型的意外輸出，確保無人機(jī)操作的連續(xù)性［３９］。

４． ２ 大模型與傳統(tǒng)系統(tǒng)集成

多模態(tài)大型模型需要與無人機(jī)的現(xiàn)有硬件和軟件模塊（如飛行控制、導(dǎo)航系統(tǒng)、通信協(xié)議和數(shù)據(jù)處理單元）進(jìn)行無縫交互，每個(gè)模塊均具有自己的獨(dú)特規(guī)范和操作要求［４０］。這些要求的多樣性使得將大型模型整合進(jìn)這些系統(tǒng)變得復(fù)雜且耗時(shí)，因此，采用模塊化設(shè)計(jì)方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)顯得尤為重要，它允許在不干擾整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的情況下，方便地集成、移除或更新大型模型的各個(gè)組件，從而大幅簡(jiǎn)化大型模型的集成過程。此外，開發(fā)一種能夠定期進(jìn)行更新和維護(hù)的系統(tǒng)策略也是必要的，以確保集成的大型模型持續(xù)有效，并使整個(gè)系統(tǒng)能夠適應(yīng)新技術(shù)進(jìn)展或操作需求的變化［３７］。

４． ３ 計(jì)算負(fù)載與延時(shí)

大型模型的運(yùn)行依賴于大量的計(jì)算力和能源［４１－４２］。然而，由于無人機(jī)的機(jī)載計(jì)算能力和電源容量有限，且需滿足輕型設(shè)計(jì)的要求以保證較長(zhǎng)的飛行時(shí)間和較高的運(yùn)行效率，處理這些模型所需的大量電力會(huì)迅速消耗無人機(jī)的電池，縮短關(guān)鍵任務(wù)的可操作時(shí)間［４３］。為了克服這些挑戰(zhàn)，采用裁剪不必要參數(shù)和應(yīng)用量化技術(shù)以縮小模型規(guī)模和降低能耗是至關(guān)重要的［４４］。常見的解決方案是將數(shù)據(jù)處理任務(wù)外包給云端服務(wù)器，盡管這種方法能夠借助強(qiáng)大的云計(jì)算能力，但無人機(jī)與云服務(wù)器之間的通信延遲可能引入額外的延時(shí)，這在需要關(guān)鍵即時(shí)響應(yīng)的任務(wù)中可能影響任務(wù)的執(zhí)行效率和安全性［４５］。為減輕這一問題，無人機(jī)可以通過集成如微處理器、ＧＰＵ 或定制的專用集成電路等高級(jí)計(jì)算資源來提升機(jī)載處理能力，從而更有效地處理復(fù)雜算法。采用混合處理策略至關(guān)重要，即將緊急且實(shí)時(shí)的處理任務(wù)在無人機(jī)上直接完成，而將較復(fù)雜、對(duì)時(shí)間敏感度較低的任務(wù)外包給云處理。這種策略有助于平衡計(jì)算負(fù)擔(dān)，并根據(jù)任務(wù)的緊急程度和復(fù)雜性調(diào)整響應(yīng)時(shí)間。此外，通過建立強(qiáng)大的近場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)并采用邊緣計(jì)算方案可以進(jìn)一步降低延遲。將處理能力配置在離無人機(jī)更近的位置，無論是本地服務(wù)器還是附近的邊緣服務(wù)器設(shè)備，都能顯著減少通信距離和時(shí)間，增強(qiáng)無人機(jī)操作的響應(yīng)能力［４６－４７］。

４． ４ 數(shù)據(jù)安全與隱私

基于無人機(jī)強(qiáng)大的感知和監(jiān)控能力，對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的關(guān)注日益增長(zhǎng)，主要是因?yàn)檫@些模型常處理包括監(jiān)控任務(wù)中收集的個(gè)人信息在內(nèi)的敏感數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)容易遭受攻擊，一旦泄露，可能導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私侵權(quán)和其他安全風(fēng)險(xiǎn)。因此，采取堅(jiān)固的數(shù)據(jù)安全措施是降低這些風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。強(qiáng)化數(shù)據(jù)加密是確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中不被未經(jīng)授權(quán)用戶訪問的重要策略［４８］。此外，建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限僅限于授權(quán)人員，是防止未授權(quán)的數(shù)據(jù)操作或泄露的有效手段。遵循數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)也極為關(guān)鍵，這些法規(guī)設(shè)計(jì)用以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和完整性，要求組織采取嚴(yán)格措施以保障個(gè)人信息的安全。通過符合這些法律標(biāo)準(zhǔn)，無人機(jī)操作員能夠保護(hù)由大型模型處理的敏感數(shù)據(jù)，最大程度地減少違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性［４９］。同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)限制無人機(jī)的移動(dòng)范圍，使其不輕易進(jìn)入引起隱私侵犯的區(qū)域或機(jī)密場(chǎng)所，杜絕引起他人不適。文獻(xiàn)［５０］提出的ＮｅｔＧＰＴ 賦予系統(tǒng)攻擊性無人機(jī)攔截和良性無人機(jī)通信保持的能力，提出對(duì)無人機(jī)通信中數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的問題。

５ 結(jié)束語

隨著多模態(tài)大模型能力的快速增長(zhǎng)和拓展［５１］，將其集成進(jìn)無人機(jī)系統(tǒng)是勢(shì)在必行的趨勢(shì)。這種集成能夠顯著發(fā)揮無人機(jī)作為智能體的自主性和靈活性，在多個(gè)領(lǐng)域彰顯無人機(jī)的作用。未來，基于多模態(tài)大模型的無人機(jī)智能系統(tǒng)研究將聚焦于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、模型輕量化和模型安全性等關(guān)鍵方向，持續(xù)發(fā)展，并著力關(guān)注其在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的實(shí)際部署［５２］。

本文首先說明了多模態(tài)大模型和無人機(jī)二者集成的重要性，并詳細(xì)介紹了多模態(tài)大模型的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，然后列舉了多模態(tài)大模型能為無人機(jī)系統(tǒng)提供的革新能力，最后闡明了其應(yīng)用范圍和面臨的挑戰(zhàn)。本文全面地對(duì)多模態(tài)大模型及其與無人機(jī)結(jié)合的角度和前景進(jìn)行了分析和闡釋，期待為無人機(jī)的智能化發(fā)展提供參考并起到一定推動(dòng)作用。

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ＶｉｓｕａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃ Ｔａｓｋｓ ［Ｃ ］ ∥ ２０２４ ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ

Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．

Ｓｅａｔｔｌｅ：ＩＥＥＥ，２０２４：２４１８５－２４１９８．

［１０］ ＺＨＯＮＧ Ｊ Ｇ，ＬＩ ＭＩＮＧ，ＣＨＥＮ Ｙ Ｌ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｓａｆｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ

ｂａｓｅｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｑｕａｄｒｏｔｏｒ ＵＡＶｓ

ｗｉｔｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｏｂｓｔａｃｌｅ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｔｓ Ａｐ

ｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＬＬＭｓ［Ｃ］∥２０２４ ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ Ｗｉｎｔｅｒ Ｃｏｎ

ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ． Ｗａｉｋｏｌｏａ：

ＩＥＥＥ，２０２４：９２０－９２９．

［１１］ ＤＥ ＣＵＲＴ？ Ｊ，ＤＥ ＺＡＲＺ？ Ｉ，ＣＡＬＡＦＡＴＥ Ｃ Ｔ． Ｓｅｍａｎｔｉｃ

Ｓｃｅｎｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ ｏｎ Ｕｎ

ｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］． Ｄｒｏｎｅｓ，２０２３，７（２）：１１４．

［１２］ ＤＥ ＺＡＲＺ？ Ｉ，ＤＥ ＣＵＲＴ？ Ｊ，ＣＡＬＡＦＡＴＥ Ｃ Ｔ． Ｓｏｃｒａｔｉｃ

Ｖｉｄｅｏ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｎ Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］．

Ｐｒｏｃｅｄｉａ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０２３，２２５：１４４－１５４．

［１３］ ＺＨＡＯ Ｈ Ｒ，ＰＡＮ Ｆ Ｘ，ＰＩＮＧ Ｈ Ｑ Ｙ，ｅｔ ａｌ． Ａｇｅｎｔ ａｓ Ｃｅｒｅ

ｂｒｕｍ， Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｓ Ｃｅｒｅｂｅｌｌｕｍ： Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ ａｎ

Ｅｍｂｏｄｉｅｄ ＬＭＭｂａｓｅｄ Ａｇｅｎｔ ｏｎ Ｄｒｏｎｅｓ ［ＥＢ ／ ＯＬ ］．

（２０２３－１１－２５）［２０２４－０５－０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／

２３１１． １５０３３．

［１４］ ＷＡＮＧ Ｗ Ｈ，ＬＶ Ｑ Ｓ，ＹＵ Ｗ Ｍ，ｅｔ ａｌ． Ｃｏｇｖｌｍ：Ｖｉｓｕａｌ Ｅｘ

ｐｅｒｔ ｆｏｒ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２４ －

０２ － ０４ ） ［２０２４ － ０６ － ０１ ］． ｈｔｔｐｓ：∥ ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／

２３１１． ０３０７９．

［１５］ ＢＡＩ Ｊ Ｚ，ＢＡＩ Ｓ，ＹＡＮＧ Ｓ Ｓ，ｅｔ ａｌ． ＱｗｅｎＶＬ：Ａ Ｆｒｏｎｔｉｅｒ

Ｌａｒｇｅ Ｖｉｓｉｏｎｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ａｂｉｌｉｔｉｅｓ

［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２３ － １０ － １３）［２０２４ － ０５ － ０１］． ｈｔｔｐｓ：∥

ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２３０８． １２９６６．

［１６］ ＣＨＥＮ Ｇ Ｊ，ＹＵ Ｘ Ｊ，ＬＩＮＧ Ｎ Ｗ，ｅｔ ａｌ． ＴｙｐｅＦｌｙ：Ｆｌｙｉｎｇ

Ｄｒｏｎｅｓ ｗｉｔｈ Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２３ －

１２ － ０８ ） ［２０２４ － ０５ － ０１ ］． ｈｔｔｐｓ：∥ ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／

２３１２． １４９５０．

［１７］ ＨＵ Ｙ，ＣＨＥＮ Ｓ Ｈ，ＺＨＡＮＧ Ｙ，ｅｔ ａｌ． Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｍｏｔｉｏｎ

Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｖｉａ Ｎｅｕｒａｌ Ｍｏｔｉｏｎ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐａｓｓｉｎｇ［Ｃ］∥２０２０

ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ

Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｓｅａｔｔｌｅ：ＩＥＥＥ，２０２０：６３１８－６３２７．

［１８］ ＨＵ Ｙ，ＰＥＮＧ Ｊ Ｔ，ＬＩＵ Ｓ Ｆ，ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ

Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｖｉａ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｉｌｌｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｃｏ

ｄｅｂｏｏｋ［Ｃ］∥２０２４ ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｓｅａｔｔｌｅ：ＩＥＥＥ，２０２４：

１５４８１－１５４９０．

［１９］ ＬＵ Ｙ Ｆ，ＨＵ Ｙ，ＺＨＯＮＧ Ｙ Ｑ，ｅｔ ａｌ． Ａｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｆｒａｍｅ

ｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｏｐｅｎ Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ

［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２４ － ０４ － ０１）［２０２４ － ０５ － ０１］． ｈｔｔｐｓ：∥

ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２４０１． １３９６４．

［２０］ ＬＵ Ｙ Ｆ，ＬＩ Ｑ Ｈ，ＬＩＵ Ｂ Ａ，ｅｔ ａｌ． Ｒｏｂｕｓｔ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ３Ｄ

Ｏｂｊｅｃｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ Ｐｏｓｅ Ｅｒｒｏｒｓ［Ｃ］∥２０２３

ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａ

ｔｉｏｎ． Ｌｏｎｄｏｎ：ＩＥＥＥ，２０２３：４８１２－４８１８．

［２１］ ＨＵ Ｙ，ＦＡＮＧ Ｓ Ｆ，ＬＥＩ Ｚ Ｘ，ｅｔ ａｌ． Ｗｈｅｒｅ２ｃｏｍｍ：Ｃｏｍｍｕ

ｎｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｖｉａ Ｓｐａｔｉａｌ Ｃｏｎ

ｆｉｄｅｎｃｅ Ｍａｐｓ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２２ － ０９ － ２６ ）［２０２４ － ０５ －

０２］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２２０９． １２８３６．

［２２］ ＬＹＫＯＶ Ａ，ＫＡＲＡＦ Ｓ，ＭＡＲＴＹＮＯＶ Ｍ，ｅｔ ａｌ． ＦｌｏｃｋＧＰＴ：

Ｇｕｉｄｉｎｇ ＵＡＶ Ｆｌｏｃｋｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｉｏｎ［ＥＢ ／

ＯＬ］． （２０２４ － ０５ － ０９）［２０２４ － ０６ － ０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ ａｒｘｉｖ．

ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２４０５． ０５８７２．

［２３］ ＬＵＯ Ｓ Ｃ，ＹＡＯ Ｙ Ｘ，ＺＨＡＯ Ｈ Ｈ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｌａｎｇｕａｇｅ

Ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ Ｆｉｎｅｇｒａｉｎｅｄ Ａｄｄｒｅｓｓ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ

ｉｎ ＵＡＶ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｓｙｓｔｅｍ ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｅｌｅｃｔｅｄ

Ｔｏｐｉｃｓ ｉｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０２４，１８（３）：５２９－５３９．

［２４］ ＳＨＥ Ｒ Ｆ，ＯＵＹＡＮＧ Ｙ Ｆ． Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ＵＡＶｂａｓｅｄ Ｌａｓｔ

ｍｉｌｅ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｕｎｄｅｒ Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｉｎ Ｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅ Ａｉｒ［Ｊ］．

Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐａｒｔ Ｃ：Ｅｍｅｒｇｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，

２０２１，１２２：１０２８７８．

［２５］ ＴＨＡＫＵＲ Ｎ，ＮＡＧＲＡＴＨ Ｐ，ＪＡＩＮ Ｒ，ｅｔ ａｌ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌ

ｌｉｇｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｓｍａｒｔ Ｃｉｔｉｅｓ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ Ｕｓｉｎｇ

ＵＡＶｓ：Ａ Ｓｕｒｖｅｙ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２１ －０６ －０１）［２０２４ －０３ －

１０］． ｈｔｔｐｓ：∥ｌｉｎｋ． ｓｐｒｉｎｇｅｒ． ｃｏｍ ／ ｃｈａｐｔｅｒ ／ １０． １００７ ／ ９７８ －

３－０３０－７２０６５－０＿１８．

［２６］ ＫＵＷＥＲＴＺ Ａ，ＭＨＬＥＮＢＥＲＧ Ｄ，ＳＡＮＤＥＲ Ｊ，ｅｔ ａｌ． Ａｐ

ｐｌｙｉｎｇ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅｄ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｕｓｉｏｎ

ｉｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ，ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ ［ＥＢ ／

ＯＬ］． （２０１８ － ０７ － ０５ ）［２０２４ － ０３ － １０ ］． ｈｔｔｐｓ：∥ ｌｉｎｋ．

ｓｐｒｉｎｇｅｒ． ｃｏｍ ／ ｃｈａｐｔｅｒ ／ １０． １００７ ／ ９７８－３－３１９－９０５０９－９＿７．

［２７］ ＭＡＨＡＲＡＮＩ Ｗ． Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｄｕｒｉｎｇ Ｊａｋａｒｔａ Ｆｌｏｏｄ

ｆｏｒ Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ａｎｄ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ ｉｎ

Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ ＢＥＲＴ［Ｃ］∥２０２０ ８ｔｈ Ｉｎｔｅｒ

ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ

Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （ＩＣｏＩＣＴ）． Ｙｏｇｙａｋａｒｔａ：ＩＥＥＥ，２０２０：１－５．

［２８］ ＧＯＥＣＫＳ Ｖ Ｇ，ＷＡＹＴＯＷＩＣＨ Ｎ Ｒ． ＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｓｐｏｎｓｅＧＰＴ：

Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｐｌａｎ ｏｆ Ａｃｔｉｏｎ

Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ［ＥＢ ／ ＯＬ］．

（２０２３－０６－２９）［２０２４－０５－０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／

２３０６． １７２７１．

［２９］ ＬＥＥ Ｍ，ＭＥＳＩＣＥＫ Ｌ，ＢＡＥ Ｋ，ｅｔ ａｌ． ＡＩ Ａｄｖｉｓｏｒ Ｐｌａｔｆｏｒｍ

ｆｏｒ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａ［Ｊ］． Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｃｙ

ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ：Ｐｒａｃｔｉｃｅ ａｎｄ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，２０２３，３５

（１６）：６２１５．

［３０］ ＡＳＡＤＺＡＤＥＨ Ｓ，ＤＥ ＯＬＩＶＥＩＲＡ Ｗ Ｊ，ＤＥ ＳＯＵＺＡ Ｆ Ｃ Ｒ．

ＵＡＶｂａｓｅｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ

ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ：Ｓｔａｔｅｏｆｔｈｅａｒｔ ａｎｄ Ｐｅｒ

ｓｐｅｃｔｉｖｅｓ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ

ｉｎｇ，２０２２，２０８：１０９６３３．

［３１］ ＮＯＶＡ Ｋ． ＡＩｅｎａｂｌｅｄ Ｗａｔｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ａｎ

Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｄｅｐｅｎｄｅｎｃｉｅｓ ｆｏｒ

Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ［ＥＢ ／ ＯＬ］． ［２０２４－０５－０１］． ｈｔｔｐｓ：∥

ｓｔｕｄｉｅｓ． ｅｉｇｅｎｐｕｂ． ｃｏｍ ／ ｉｎｄｅｘ． ｐｈｐ ／ ｅｒｓｔ ／ ａｒｔｉｃｌｅ ／ ｄｏｗｎｌｏａｄ ／

１２ ／ １１ ／ ２４．

［３２］ ＭＡＳＨＡＬＡ Ｍ Ｊ，ＤＵＢＥ Ｔ，ＭＵＤＥＲＥＲＩ Ｂ Ｔ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｓｙｓ

ｔｅｍａｔｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ ｉｎ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｆｏｒ

Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｌａｎｄ Ｕｓｅ ａｎｄ Ｌａｎｄ Ｃｏｖｅｒ

Ｃｈａｎｇｅｓ Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ Ｓｅｍｉａｒｉｄ

Ｔｒｏｐｉｃａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ［Ｊ ］． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ，２０２３，１５

（１６）：３９２６．

［３３］ ＡＤＵＭＡＮＵ Ｋ Ｓ，ＴＡＰＰＡＲＥＬＬＯ Ｃ，ＨＥＩＮＺＥＬＭＡＮ Ｗ，ｅｔ

ａｌ． Ｗａｔｅｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔ

ｗｏｒｋｓ：Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ Ｆｕｔｕｒｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ

［Ｊ］． ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ （ＴＯＳＮ），

２０１７，１３（１）：１－４１．

［３４］ ＳＴＥＰＨＥＮＳＯＮ Ｐ Ｊ． Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｔｏ Ｗｉｌｄ

ｌｉｆｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｆｏｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｃｏｎ

ｓｅｒｖａｔｉｏｎ，２０１９，４６（３）：１８１－１８３．

［３５］ ＣＨＡＮＥＶ Ｍ，ＤＯＬＡＰＣＨＩＥＶ Ｎ，ＫＡＭＥＮＯＶＡ Ｉ，ｅｔ ａｌ． Ａｐ

ｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｆｏｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｗｉｌｄ

Ｌｉｆｅ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ：Ａ Ｒｅｖｉｅｗ［Ｃ］∥Ｎｉｎｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ

ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｇｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｎｖｉ

ｒｏｎｍｅｎｔ （ＲＳＣｙ２０２３）． Ａｙｉａ Ｎａｐａ：ＳＰＩＥ，２０２３：２６８１７６０．

［３６］ ＳＣＨＷＡＲＴＺ Ｓ，ＹＡＥＬＩ Ａ，ＳＨＬＯＭＯＶ Ｓ． Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｔｒｕｓｔ

ｉｎ ＬＬＭｂａｓｅｄ ＡＩ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ａｇｅｎｔｓ：Ｎｅｗ Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ

ａｎｄ Ｆｕｔｕｒｅ Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ［ＥＢ ／ ＯＬ ］． （２０２３ － ０８ － １０ ）

［２０２４－０５－０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ｐｄｆ ／ ２３０８． ０５３９１．

［３７］ ＴＥＬＬＩ Ｋ，ＫＲＡＡ Ｏ，ＨＩＭＥＵＲ Ｙ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ

Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｒｅｃｅｎｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｔｒｅｎｄｓ ｏｎ Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ

Ｖｅｈｉｃｌｅｓ （ＵＡＶｓ）［Ｊ］． Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０２３，１１（８）：４００．

［３８］ ＤＥ ＣＵＲＴ？ Ｊ，ＤＥ ＺＡＲＺＡ Ｉ，ＣＡＬＡＦＡＴＥ Ｃ Ｔ． Ｓｅｍａｎｔｉｃ

Ｓｃｅｎｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ ｏｎ Ｕｎ

ｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］． Ｄｒｏｎｅｓ，２０２３，７（２）：１１４．

［３９］ ＭＩＳＨＲＡ Ｓ，ＰＡＬＡＮＩＳＡＭＹ Ｐ． Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｄｖａｎｃｅｄ

Ａｅｒｉａｌ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ—Ａｎ ＥｎｄｔｏＥｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｙ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ

ｆｏｒ ＵＡＶｓ ａｎｄ Ｂｅｙｏｎｄ ［Ｊ ］． ＩＥＥＥ Ａｃｃｅｓｓ，２０２３，１１：

１３６３１８－１３６３４９．

［４０］ ＵＬＬＡＨ Ａ，ＱＩ Ｇ，ＨＵＳＳＡＩＮ Ｓ，ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ Ｒｏｌｅ ｏｆ ＬＬＭｓ ｉｎ

Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｓｍａｒｔ Ｃｉｔｉｅｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ，ａｎｄ

Ｆｕｔｕｒｅ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２４－０２－０７）［２０２４－０５－

０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２４０２． １４５９６．

［４１］ ＷＡＮ Ｌ Ｊ，ＨＵＡＮＧ Ｙ Ｂ，ＬＩ Ｙ Ｈ，ｅｔ ａｌ． Ｓｏｆｔｗａｒｅ ／ Ｈａｒｄｗａｒｅ

Ｃｏｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ＬＬＭ ａｎｄ Ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄｅｓｉｇｎ Ｖｅｒｉｆｉ

ｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ ２０２４ ２９ｔｈ Ａｓｉａ ａｎｄ Ｓｏｕｔｈ Ｐａｃｉｆｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ

Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ （ＡＳＰＤＡＣ ）． Ｉｎｃｈｅｏｎ：ＩＥＥＥ，

２０２４：４３５－４４１．

［４２］ ＹＡＮＧ Ｊ Ｆ，ＪＩＮ Ｈ Ｙ，ＴＡＮＧ Ｒ Ｘ，ｅｔ ａｌ． Ｈａｒｎｅｓｓｉｎｇ Ｔｈｅ

Ｐｏｗｅｒ ｏｆ ＬＬＭｓ Ｉｎ Ｐｒａｃｔｉｃｅ：Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ ＣｈａｔＧＰＴ ａｎｄ

Ｂｅｙｏｎｄ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２３ － ０４ － ２６ ） ［２０２４ － ０５ － ０１ ］．

ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２３０４． １３７１２．

［４３］ ＪＡＶＡＩＤ Ｓ，ＳＡＥＥＤ Ｎ，ＱＡＤＩＲ Ｚ，ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ

ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ＵＡＶｓ：Ｒｅｃｅｎｔ Ａｄｖａｎｃｅｓ ａｎｄ

Ｆｕｔｕｒｅ Ｔｒｅｎｄｓ ［Ｊ ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ

Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０２３，２４（６）：５７１９－５７３９．

［４４］ ＭＡ Ｘ Ｙ，ＦＡＮＧ Ｇ Ｆ，ＷＡＮＧ Ｘ Ｃ． ＬＬＭｐｒｕｎｅｒ：Ｏｎ ｔｈｅ

Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｐｒｕｎｉｎｇ ｏｆ Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ ［Ｊ ］．

Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ，

２０２３，３６：２１７０２－２１７２０．

［４５］ ＲＯＮＧ Ｂ，ＲＵＴＡＧＥＭＷＡ Ｈ． Ｌｅｖｅｒａｇｉｎｇ Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ

Ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ６Ｇ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ＴＮＮＴＮ

ｗｉｔｈ ＩｏＴ Ｓｅｒｖｉｃｅ ［Ｊ ］． ＩＥＥＥ Ｎｅｔｗｏｒｋ，２０２４，３８ （４ ）：

１３６－１４２．

［４６］ ＨＡＳＳＡＮ Ｓ Ｓ，ＰＡＲＫ Ｙ Ｍ，ＴＵＮ Ｙ Ｋ，ｅｔ ａｌ． Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｂａｓｅｄ

ＩＴＳ Ｄａｔａ Ｏｆｆｌｏａｄｉｎｇ ＆ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｉｎ ６Ｇ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａ

Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｍｕｌｔｉａｇｅｎｔ Ｐｒｏｘｉｍａｌ Ｐｏｌｉｃｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

ＤＲＬ ｗｉｔｈ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ

Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２３，２３（５）：４９５６－４９７４．

［４７］ ＣＨＥＮ Ｑ，ＧＵＯ Ｚ，ＭＥＮＧ Ｗ Ｘ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ

Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍ

ｐｕｔｉｎｇｅｍｂｅｄｄｅｄ ＳＡＧＩＮ ［ＥＢ ／ ＯＬ ］． （２０２４ － ０５ － １４ ）

［２０２４－０５－０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ｈｔｍｌ ／ ２４０３． １７４００ｖ２．

［４８］ ＹＡＯ Ｙ Ｆ，ＤＵＡＮ Ｊ Ｈ，ＸＵ Ｋ Ｄ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｌａｒｇｅ

Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ （ＬＬＭ）Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ Ｐｒｉｖａｃｙ：Ｔｈｅ Ｇｏｏｄ，

ｔｈｅ Ｂａｄ，ａｎｄ ｔｈｅ Ｕｇｌｙ［Ｊ］． ＨｉｇｈＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，

２０２４，４（２）：１００２１１．

［４９］ ＷＵ Ｆ Ｚ，ＺＨＡＮＧ Ｎ，ＪＨＡ Ｓ，ｅｔ ａｌ． Ａ Ｎｅｗ Ｅｒａ ｉｎ ＬＬＭ Ｓｅ

ｃｕｒｉｔｙ：Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｃｏｎｃｅｒｎｓ ｉｎ Ｒｅａｌｗｏｒｌｄ ＬＬＭ

ｂａｓｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０２４ － ０２ － ２８）［２０２４ － ０５ －

０１］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ． ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ ２４０２． １８６４９．

［５０］ ＰＩＧＧＯＴＴ Ｂ，ＰＡＴＩＬ Ｓ，ＦＥＮＧ Ｇ Ｈ，ｅｔ ａｌ． ＮｅｔＧＰＴ：Ａ ＬＬＭ

ｅｍｐｏｗｅｒｅｄ Ｍａｎｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅ Ｃｈａｔｂｏｔ ｆｏｒ Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ

Ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｃ］∥２０２３ ＩＥＥＥ ／ ＡＣＭ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｅｄｇｅ Ｃｏｍ

ｐｕｔｉｎｇ （ＳＥＣ）． Ｗｉｌｍｉｎｇｔｏｎ：ＩＥＥＥ，２０２３：２８７－２９３．

［５１］ 羅錦釗，孫玉龍，錢增志，等． 人工智能大模型綜述及

展望［Ｊ］． 無線電工程，２０２３，５３（１１）：２４６１－２４７２．

［５２］ 趙林，張宇飛，姚明C，等． 無人機(jī)集群協(xié)同技術(shù)發(fā)展

與展望［Ｊ］． 無線電工程，２０２１，５１（８）：８２３－８２８．

作者簡(jiǎn)介

劉暢行 男，（２００２—），博士研究生。主要研究方向：自主無人系統(tǒng)、具身智能。

陳思衡 男，（１９８９—），博士，副教授。主要研究方向：自主無人系統(tǒng)、協(xié)同感知。

楊 峰 男，（１９７８—），博士，研究員。主要研究方向：無線通信、人工智能。