分布式人工智能在军事领域的应用
军事科技人工智能在军事领域的应用
军事科技人工智能在军事领域的应用军事科技领域一直在致力于利用先进技术来提升军事能力，而人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项引人注目的技术创新，正逐渐应用于军事领域。
本文将探讨人工智能在军事科技领域的应用，并讨论其潜在的影响和挑战。
一、智能决策辅助系统人工智能在军事领域的一个重要应用是智能决策辅助系统。
军队面临的决策问题通常具有复杂性和不确定性，需要经验丰富的军事专家来进行一系列判断和决策。
而人工智能技术可以通过学习和分析大量的历史数据、情报信息和战略分析，提供决策支持和风险评估，从而在决策过程中提供指导和建议。
智能决策辅助系统的应用可以提高指挥决策的准确性和效率。
例如，在作战指挥系统中，人工智能可以根据情报信息和战场态势，预测敌方行动和反应，为指挥官提供更准确的情报分析和决策建议，同时也能识别并降低人为因素对决策的影响，减少决策错误和失误。
二、智能无人系统人工智能还广泛应用于军事无人系统，包括无人机、无人潜航器和无人车辆等。
通过搭载人工智能技术，这些无人系统可以实现自主感知、决策和执行任务的能力，实现高度自主化的任务执行。
无人系统搭载的人工智能可以通过对环境的智能感知和分析，进行目标识别、路径规划和行动决策。
例如，无人侦察机可以利用人工智能技术对图像和视频进行智能分析，快速发现敌方目标并及时向指挥官报告。
此外，人工智能还可以通过自主学习和优化，提高无人系统的智能决策能力和自适应能力，适应各种战场环境和任务需求。
三、智能网络防御系统网络攻防战争已经成为当今军事领域的一个重要战略方向，而人工智能在网络防御领域也有着广泛的应用。
人工智能技术可以通过分析网络流量和异常行为模式，智能识别和响应网络攻击，提供实时的威胁情报和攻击预警。
智能网络防御系统可以通过机器学习和数据挖掘技术，识别并预测网络攻击的模式和演化趋势，提供精确的入侵检测和防御策略。
同时，人工智能还可以通过对网络数据和日志进行智能分析，发现隐藏的威胁和漏洞，并提供网络安全的优化建议。
人工智能技术在中国军事领域的应用与战略
人工智能技术在中国军事领域的应用与战略随着科技的快速发展，人工智能已经逐渐成为军事领域的热门话题。
中国作为一个拥有强大军队的国家，积极探索和研究人工智能在军事领域的应用。
本文将探讨人工智能技术在中国军事领域的应用以及相关战略。
一、人工智能技术在中国军事领域的应用1. 情报收集与分析情报收集一直是军队战略决策的重要环节，而人工智能技术可以大幅度提升情报收集与分析的效率。
军方可以利用人工智能技术从繁杂的数据中提取关键信息，快速作出决策。
比如，利用人工智能技术可以实时分析卫星图像、监测网络信息等，帮助军队更好地了解敌情。
2. 无人系统和无人作战人工智能技术为无人系统和无人作战提供了强大的支持。
例如，中国军队在战术侦察、目标识别、目标定位等方面使用了无人机和无人舰艇，通过人工智能技术，这些无人系统可以自主完成任务，并且能够根据实时情况作出智能决策。
3. 智能武器和装备人工智能技术为军事装备的智能化提供了可能。
中国军队利用人工智能技术开发了一系列智能武器和装备，比如自动驾驶车辆、无线电电子对抗系统等。
这些装备可以通过人工智能技术实现自我学习和自主决策，提高作战效能。
二、人工智能技术在中国军事领域的战略1. 增强军队作战能力人工智能技术的应用可以提升军队的作战效能和指挥能力。
通过人工智能技术，军队可以更加准确地识别和定位目标，快速作出决策，提高打击精度和反应速度。
这将有助于改善中国军队在现代战争中的作战能力，提高胜算。
2. 推动武器装备创新人工智能技术的广泛应用将推动武器装备的创新和发展。
通过引入人工智能技术，中国军队能够开发出更加先进、智能化的武器装备，使其适应现代战争的需求。
这将提高中国军队的整体实力和军事竞争力。
3. 加强信息化建设与网络安全人工智能技术的应用需要强大的信息化建设和网络安全保障。
中国军队应加强信息化建设，提升信息技术水平，构建强大的数据处理和存储能力。
同时，应加强网络安全，防范潜在的网络攻击和信息泄漏风险。
人工智能在军事领域的应用与军事智能化发展
人工智能在军事领域的应用与军事智能化发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项新兴技术，正逐渐被广泛应用于军事领域，为军事智能化发展带来了巨大的潜力和挑战。
本文将探讨人工智能在军事领域的应用，并分析其对军事智能化发展所带来的影响。
一、人工智能在军事领域的应用1. 作战决策支持人工智能技术可以通过分析大数据、建立预测模型等方式，为军事指挥决策提供科学依据和决策支持。
例如，人工智能可以帮助军方进行情报分析，预测敌方的行动意图；还可以在作战过程中通过自主学习和优化算法来实现战术决策的自动化。
2. 无人系统应用人工智能技术与无人系统的结合，使得无人飞行器、无人车辆等成为可能。
这些无人系统可以通过人工智能算法自主完成任务，减少对人员的依赖，提高作战效率和安全性。
例如，无人侦察飞行器可以利用人工智能技术进行目标识别和跟踪，为作战提供及时准确的情报。
3. 智能武器装备人工智能技术可以应用于智能武器装备的研发和应用中，提高武器的精确度和目标锁定能力。
例如，人工智能可以用于导弹系统的自主制导，使得导弹能够自主选择最佳攻击路线和目标点，提高命中率和杀伤效果。
4. 军事仿真训练人工智能可以应用于军事仿真训练中，提供更真实的战场环境和对抗模拟。
通过人工智能算法，敌方实体可以根据实时情报和自主学习调整战术策略，增加训练的真实性和挑战性，提高训练效果。
二、人工智能对军事智能化发展的影响1. 提升作战效能人工智能技术的应用将提升军事作战的效能。
通过智能化的指挥决策支持和自主学习的战术决策，军方可以更快速、准确地制定战术策略，提高作战效率和胜率。
2. 降低人员风险人工智能技术的应用可以减少对人员的依赖，降低人员在危险环境中的风险。
例如，通过无人系统和自主武器的应用，可以避免军人在战场上的直接参与，减少人员伤亡。
3. 加强情报分析能力人工智能技术可以实现对大规模、复杂情报数据的分析和处理，提高情报分析的准确度和效率。
人工智能技术在军事领域的应用
人工智能技术在军事领域的应用随着科技的不断发展，人工智能技术也逐渐渗透到了各个领域。
军事领域作为一个对技术要求极高的行业，自然也不会错过这一发展趋势，开始把人工智能技术引入到各个方面中，以达到更快速、更智能、更精确的效果。
一、人工智能技术在军方作战中的应用人工智能技术可以在军事作战中扮演一个重要的角色。
它可以帮助军方完成各种任务，例如：1. 指挥和控制：军队需要快速响应敌人的动态，并调整自己的战略和战术。
人工智能技术可以通过处理各种数据来帮助指挥官快速做出反应，并预测敌方的行动，以制订打击计划。
2. 打击目标：人工智能技术可以协助军队精准打击目标。
其通过各种传感器和监控设备收集的数据，可以预测敌人的位置并指导武器系统打击目标。
3. 监测和预测：在战场上，军队需要能及时获取实时信息，以更好地把握战局。
人工智能技术可以从各个角度收集和分析数据，并以易读的形式报告给指挥官。
4. 自动化系统：人工智能技术可以自动化各种操作，例如无人机、无人车和其他自动化武器系统。
这些系统可以节约时间和人员，还可以提高精度和效率。
二、人工智能技术在训练和教育中的应用除了上面提到的作战中的应用，人工智能技术还可以在训练和教育中发挥作用。
例如：1. 仿真训练：人工智能技术可以建立各种模型和仿真系统，以模拟各种战斗场景。
这可以让军队在更安全的环境中训练，同时也可以让他们更好地理解和熟悉复杂的部署和策略。
2. 个性化学习：每位士兵有不同的学习进度和能力。
人工智能技术可以根据学习者的表现和技能，为他们提供个性化的学习计划和课程。
这可以更好地培养士兵的能力，并提高其作战效率。
3. 自动评估与反馈：人工智能技术可以对士兵的技能、表现和行为进行自动评估和反馈。
这可以帮助训练者更好地了解士兵的表现，并针对性地为其提供更好的指导和建议。
三、人工智能技术在后勤和管理中的应用良好的后勤和管理是保证军队持久作战的关键。
人工智能技术也可以在这方面发挥作用，例如：1. 物资管理：人工智能技术可以自动监测和管理各种物资和备件的库存，以实现供应链管理的最佳利用。
人工智能技术在军事领域的应用前景
人工智能技术在军事领域的应用前景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术作为21世纪的核心前沿技术之一，其在各行各业都有着广泛的应用前景。
尤其是在军事领域，人工智能技术的应用将极大地提升军事行动的效率和军事力量的作战能力。
本文将探讨人工智能技术在军事领域的应用前景。
一、智能决策与指挥系统人工智能技术可以实现军事指挥系统的智能化与自动化。
通过整合大数据、云计算和机器学习等技术，人工智能可以帮助制定军事作战计划、判断敌我态势以及推演战争结果。
这种智能决策与指挥系统可以大大减少人为的主观误判和决策失误，提高作战的成功率和军队的安全性。
同时，智能决策与指挥系统还可以根据实时数据对作战进行实时调整，使作战更加灵活和高效。
二、智能装备与武器系统人工智能技术可以使军事装备与武器系统变得更加智能化。
例如，利用机器学习算法，可以让无人机具备自主搜索、侦察、打击等能力；人工智能技术还可以帮助导弹系统自动追踪目标并进行精确打击。
智能装备和武器系统的使用不仅可以提高作战效果，还可以减少军人的伤亡风险，增强军队的综合实力。
三、情报与侦察系统人工智能技术在情报与侦察系统中的应用前景非常广阔。
通过数据挖掘和分析，人工智能可以帮助军事情报系统更准确地分析情报，发现敌方的弱点和战术意图。
人工智能技术还可以在侦察系统中应用，例如利用机器学习算法对侦察图像进行分析和识别，帮助军队快速获取并利用战场信息。
四、无人系统与战争模拟人工智能技术的发展也推动了无人系统的进一步应用。
从无人机到无人车，从无人潜航器到无人潜艇，这些无人系统都可以通过人工智能技术实现自主的工作和智能化的决策。
利用人工智能技术，军队可以远程操控无人系统，完成一系列战场任务，例如侦察、搜索、打击等。
此外，人工智能技术还可以用于战争模拟，帮助制定作战方案并评估战争结果。
五、伦理与挑战当然，人工智能技术在军事领域的应用也面临着一些伦理和挑战。
人工智能在军事领域的应用
人工智能在军事领域的应用近年来，随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在军事领域的应用逐渐受到重视。
人工智能的出现为军事作战带来了许多新的可能性和挑战。
本文将就人工智能在军事领域的应用进行论述，包括军事战略、作战规划、军事预警等方面。
1. 人工智能在军事战略方面的应用人工智能在军事战略方面的应用主要体现在信息收集与分析、决策支持以及作战策略制定等方面。
首先，通过自动化的数据收集和处理技术，人工智能系统能够迅速获取大量的情报信息，并进行深度分析，提供军事指挥官所需的决策支持。
其次，人工智能系统能够根据历史数据和模型进行模拟和预测，帮助军事指挥官制定更加精准和科学的作战策略。
这些应用使得军事指挥官能够更好地对敌情进行评估，提高决策的准确性和及时性，有效提升军事行动的成功率。
2. 人工智能在作战规划方面的应用作战规划是军事行动的重要环节，人工智能在这一方面的应用体现在智能化的作战规划系统上。
人工智能系统通过对战场环境、敌情、资源分布等多个因素的综合考虑，能够自动化地生成作战任务分配方案、部署方案等。
此外，人工智能系统还能够根据实时情报和战场变化进行智能调度和优化，提高作战效率和灵活性。
人工智能系统的这些特点使得作战规划更加科学、高效，能够更好地适应复杂多变的战场环境。
3. 人工智能在军事预警方面的应用军事预警是在战争爆发前及时发现和判断敌情的重要手段，人工智能在这一方面的应用主要体现在智能化的军事预警系统上。
通过对大量的情报数据进行自动化分析和处理，人工智能系统能够及时发现可能的敌情动态，并进行准确的判断和预测。
此外，人工智能系统还能够通过自主学习和模型训练，提高军事预警的准确性和灵敏度。
这些应用使得军事指挥官能够更及时地做出反应，有效提高军事预警的能力，保障军事行动的成功。
4. 人工智能在军事装备方面的应用除了以上几个方面，人工智能在军事装备方面的应用也是不可忽视的。
人工智能技术在军事领域的应用与挑战
人工智能技术在军事领域的应用与挑战随着人工智能（AI）技术的快速发展，军事领域也开始广泛应用这一领域的技术。
人工智能技术在军事领域的应用不仅可以提供更强大的作战能力，还可以在决策制定、情报分析、无人系统等方面带来重大变革。
然而，与此同时，人工智能技术的应用也面临许多挑战。
本文将着重探讨人工智能技术在军事领域的应用以及所面临的挑战。
一、人工智能技术在军事领域的应用1. 战场决策支持人工智能技术可以通过对大量的战场数据进行分析和处理，提供决策支持。
通过自动化决策系统，将传感器信息、情报数据、战场态势分析等因素进行融合，可以帮助军事指挥官做出更准确、快速的决策。
2. 智能武器系统人工智能技术可以应用在各类武器系统中，使其具备更智能化的能力。
例如，智能导弹能够自主识别目标、规划路径，并具备自主打击能力。
这不仅提高了武器系统的精确度，还减少了对人员的依赖。
3. 无人系统人工智能技术的应用使得无人系统的自主能力大大提升。
军用无人机、无人潜航器等无人系统可以通过人工智能技术实现自主导航、目标识别、作战规划等功能，提高情报收集、侦查、通信等方面的效率和能力。
4. 情报分析人工智能技术可以帮助军方对大量的情报数据进行自动分析和处理。
通过机器学习、自然语言处理等技术，可以从海量数据中提取有价值的信息，并辅助进行态势分析和预测，提高军事情报分析的效率和准确性。
二、人工智能技术在军事领域面临的挑战1. 数据安全和隐私军事领域涉及的数据非常敏感，数据的安全和隐私保护是一个重要的问题。
在人工智能技术的应用中，如何确保敏感数据不被泄露、不被篡改，保护军事信息的安全性成为一项重要挑战。
2. 伦理和道德问题军事领域的人工智能技术应用也引发了一系列伦理和道德问题。
例如，自主导航的无人系统如何确保在面临复杂环境时做出正确的决策?如何避免无人系统被滥用或被攻击导致不可预料的后果?这些问题需要仔细思考和解决。
3. 技术可靠性人工智能技术在军事领域的应用需要具备高度的可靠性。
国防军事领域中的人工智能应用研究
国防军事领域中的人工智能应用研究在国防军事领域中，人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）的应用正逐渐成为一种重要趋势。
随着科技的不断发展和创新，人工智能在国防军事中的角色也变得日益重要。
本文将探讨人工智能在国防军事领域中的应用，并就其对军事战略、作战能力以及军队组织和管理方面的影响进行分析。
首先，人工智能在国防军事领域中的应用可以提高军事战略的制定和执行能力。
通过机器学习和数据分析，人工智能可以处理大规模的军事情报和情报分析，为军事指挥者提供准确、实时的情报和预测。
这有助于提高军队的战略决策能力和对未来战争形态的预测。
例如，人工智能可以通过模拟和预测未来的战场环境，帮助军事指挥官制定更加有效的作战计划和决策。
此外，人工智能还可以自动化军事情报的收集和整理，大大提高军队对敌情的掌握和分析能力。
其次，人工智能在国防军事领域中的应用对提高作战能力具有重要意义。
人工智能可以以高速、高精度的方式执行一系列任务，包括目标识别、武器系统控制、军事装备维护等。
例如，通过图像识别和模式识别技术，人工智能可以帮助军事装备系统识别敌人的位置、型号和行为，从而提供实时的目标标定和打击能力。
此外，人工智能还可以通过分析海量的战争数据和情报，为军队提供精确的情况判断和战场态势感知能力，提高军队的反应速度和作战效果。
除了对战略和作战能力的提升，人工智能还对军队的组织和管理产生积极影响。
人工智能可以协助军队进行人员管理、资源调配和任务分配等。
具体来说，人工智能可以通过智能算法和数据分析技术，对大量的军事人员数据进行处理和分析，为军队制定更加合理的人员编制和管理政策。
此外，人工智能还可以通过对装备和物资的需求进行预测和优化，帮助军队实现资源的高效利用和供给。
然而，人工智能在国防军事领域中的应用也面临一些挑战和风险。
首先，人工智能技术的可靠性和安全性是一个重要问题。
在军事领域中，错误的决策和数据泄露可能会导致严重的后果。
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分布式人工智能在军事领域的应用来源：互联网责编：大嘴作者：刘毅勇时间：2004-09-11【大中小】分布式人工智能（DAI）是计算机科学的一个新分枝，它研究一组分布的、松散耦合的主体如何协同运用它们的知识、技能、信息，为尽可能好地实现各自的或全局的目标或规划，如何采取协作性的行动或对问题进行求解的手段和步骤。
DAI所研究的系统通常叫做多主体系统(MAS)。
其中主体(agent)通常是指一些逻辑上相对独立的节点处理机及运行于其上的进程。
主体可以有应用程序、主动式信息资源以及在线网路服务功能等。
它能在一定的环境下持续自主运行，能自学习、自增长，同时又可以和别的主体进行协商与协作，以便完成任务。
主体要能够持续不断地感知它们周围的环境，并在一个限定的时间内对所受的感官刺激计算出合适的反应。
DAI是人工智能(AI)与分布式计算相结合的产物。
但它与AI又有很大的区别。
AI把心理学作为思想、动力或参照的源泉，而DAI则把社会学、经济学、管理科学作为动力; AI致力于个体，而DAI则致力于群体。
分布式计算正好为这种针对群体的研究奠定了计算方面的基础。
但DAI与分布式计算也有很大差别, 在DAI系统或多主体系统中，主体可以为一个共同的全局目标工作，也可以为了各自不同的但却是相互作用的目标工作。
这里协同是最为关键的，没有协同，交互作用的一切好处都会消失，而多主体系统也就会退化成为一群各自为政的主体组成的乌合之众。
一、分布式人工智能的研究内容DAI所研究的不仅是智能系统的设计，还要通过对人类之间相互作用的透视与理解，实现人类为了改善自己的环境而组织成各种各样的群体以便协同行动这样一种智能化、社会化的机制。
1.DAI系统(或多主体系统)特性(1)连贯性连贯性(coherence)指DAI系统作为一个整体如何协同行动，使全局目标及求解过程中的各项性能指标更为合理（整体或局部的特性），它由全局解的效率、质量、清晰程度以及在出现局部失败时问题求解器稳妥地做出平滑衰减(degrade gracefully)的能力来度量。
(2)协同性协同性(coordination)指一组智能主体遂行集体行动时发生相互作用的性质，它表明各主体在实现主要目标的过程中避免有害的、相互作用和无关的活动的能力。
有效的协调使主体之间可在一定程度上相互进行预测，进而减少冲突。
(3)协作性协作性(cooperation)指各主体为了一个共同的全局目标而进行合作的性质。
它比协同性更为广泛地反映多主体之间的相互作用特性。
迄今DAI的研究主要是沿着两个思路发展：①将单主体概念扩展到多主体，如信任度修改以及单调推理方法向多主体系统的推广等。
②独立研究与单主体概念完全不同的多主体概念，如针对协商、协作、基于内容的通信的研究，以及设计能够确保自主、独立的主体有效进行交互作用的环境等。
2.DAI研究与探索主要致力于解决的问题(1)任务的描述、分解与分配描述即是关于问题的特征与属性以及如何解决问题的说明，包括对与环境有关的信息、问题领域的说明等；分解是将问题或任务分成一些较小的组成部分；问题的描述可为分解提供多种量纲或角度。
分解过程必须使子问题的特征与某个主体的能力和资源对应起来。
分配就是为解决某个子问题向问题求解器指派责任和资源。
(2)通信、交互作用语言与协议问题的分解与分配方式决定了问题求解器之间的相互依赖关系，这些关系要求求解器通过共享信息、计划、目标、任务或资源来进行协同。
为此我们必须解决交互作用及通信的问题。
关于DAI系统的设计必须考虑以下问题：①交互作用单元。
在什么层次上进行交互作用?某种交互作用行为的合成效应是什么?②交互作用的结构与进程。
交互作用的模式包括：协商、论坛式讨论、科学团体理论形成、市场交易、合同式交互作用、主从关系、面向功能与产出的层次结构，等等。
③协议与语言。
对于前述交互作用的基本模式，往往要有专门的协议和语言来引导通信行为的实施。
(3)集体行为的连贯性DAI系统面临的一个主要挑战是要在解决问题的过程中使所采取的行动具有连贯性。
改进连贯性的技术包括：①组织化：通过定义一个组织的成员的角色、行为期望以及权限关系(如控制权限)等，为组织的行动与交互作用提供一个框架。
DAI研究中常用的组织类型有中心化或层次化组织；市场型组织；兼职性团体；具有行为规则的团体；等等。
②求解器相互依赖性的极小化，即通过降低或消除相互依赖来减少通信，从而改良系统的效率。
③计划化，即按照全局性计划使行动同步以实现问题求解器的集体连贯性。
④增加对背景情况的了解，即向主体提供更多的关于其他求解器的知识，使其能够对与知识、目标、计划以及行动有关的潜在冲突进行推理。
⑤通信管理，对求解器之间的通信量和通信类型进行仔细规划可以改善系统的连贯性。
⑥对资源使用进行管理，即通过资源分配对组织实施控制并使其集中力量。
⑦增强适应性，即通过激活求解器之间的交互作用机制来使组织适应不断变化的环境，从而使组织在具有高度不确定性的环境中较容易获得连贯性。
(4)主体表示和主体模型在DAI系统中，主体必须具有相互获取和利用其他主体的表示能力，这一点极为重要，它是协商、协作以及多主体学习的基础。
所谓表示就是主体对所感知环境的反映。
一种主体模型就是一种刻画与表示其他主体的方式，就是使主体能够在多变的环境中翻译、解释并预测其他主体的行动。
一个主体模型应该包含以下典型的组成部分：承约、能力、所控制的资源、知识与信念、计划与目标及关于组织的知识等。
(5)多主体学习多主体系统是开放的信息系统，对于这类系统的维护与信息扩展问题，学习是必不可少的。
只有通过学习，新加入的成分才能了解现有的环境，现有的环境中的主体才能了解新加入的成份。
(6)主体间的不一致性知识可以分布于不同的空间和时间，重要的是怎样集中多个知识源来对问题求解。
由于对问题领域可能缺少全局性的认识，要保持诸种局部认识的同步和一致性可能是非常困难的。
随着问题求解过程的展开，自然会出现不一致性。
关于知识，我们可以给出4种不一致性，即：当一个主体有某种知识而另一个主体没有时所发生的不完备性；当两个主体的知识库相矛盾时所发生的不一致性；当知识以不可比较的形式来表示时所发生的不兼容性；当知识用同一种形式表示，但语义解释不同时所发生的不可公度性。
可以通过全局透视来解决不一致性，即有一个“无所不知”的主体可以看见所有主体的状态，并能确定何处存在不一致性，知道怎样去解决它们。
还可以采用局部透视来检测不一致性，但后者实现起来要更加困难一些，因为每个问题求解器必须依赖于环境世界以及其他求解器的模型。
这些模型可以看作其他求解器相对于世界特定状态的知识、能力、计划以及行动的期望集，这一切都依赖于环境以及其他主体关于稳定性的承诺。
一个主体为消除所查明的不一致所做的决策严重依赖于该主体在系统的交互作用模式中所扮演的角色。
(7)DAI系统的实现目前已有的DAI系统实现技术有：①基于对象的并行编程。
基于对象的系统非常适合于开发DAI系统，它为封装、对象组合以及报文通信提供了一定基础。
②黑板结构。
许多DAI系统是在共享内存黑板结构下实现的，在此结构下，许多语义上不同的知识源借助称作“黑板”的共享数据层进行通信与同步。
大多数黑板系统都有一些同步的规划器，这些规划器使用高层规划知识为每一个规划周期选择单一的知识源来进行规划，使具有黑板结构的求解器本质上按基于议程的控制机制运行。
③集成系统。
DAI系统是一种处于开放环境中的大型系统，这种系统需要综合利用多种问题求解模型、问题求解器与求解知识的高速组合和集成、多方位透视等等。
为此，一些研究者提出并着手实现所谓的集成系统(integrative systems)，将其作为分离的求解器的控制、通信和交互作用框架。
这种系统具有灵活的交互作用模式，并且具有可以重组的结构。
④DAI的试验。
DAI领域需要经过试验来检验理论研究的成果。
试验必须同时在物理环境和计算环境下进行构造，但在这两方面都有相当的难度和强度。
(8)工程实践问题在构造DAI系统时，核心问题是如何观察、理解和控制问题求解器群组之间的协同。
这些问题是前面所提到的系统所共有的，也是构建DAI系统的困难所在。
对此，我们必须回答以下问题：什么是协同?怎样衡量和观察协同性?依据哪些变量来判断一种行为比另一种行为的协同性更好?怎样估计一个系统在求解一个问题时的进展情况?等等。
这些问题都是衡量我们在解决DAI的基本问题方面到底取得了多大进展的指标。
二、分布式人工智能在军事领域的应用DAI的许多概念、模型和方法都是以企业及其经济行为作为对象的。
在军事领域，一项军事行动从策划、实施到结束，无一不涉及到战场环境中的方方面面，任何部队都不可能孤立地执行作战任务，而是要与其他部队及环境发生交互作用。
这与经济社会中的企业非常相似。
具体地说，军事领域的研究具有以下特点: ①许多问题都是以开放的信息系统为背景的。
执行任务的部队或载体的行动以及它们对环境态势的感知都自然地呈分布式状态，指挥与控制也表现出一定的分布性。
②它们彼此之间具有很大的依赖性。
因为局部的决策可能会对全局产生很大的影响，而且部队或载体之间若是协同不好，便有可能造成不良的交互作用，从而产生有害的后果。
③与军事任务有关的知识及执行军事任务的时间、目标、计划与行动均有比较清楚的结构性。
④由于部队或载体对环境认识的局限性，情报或信息的交换还要受通信手段和时间的限制，因此它们不可能形成对环境的全面的认识，实行完全的控制，制定出完备的方案。
然而行动、感知、权威或／和控制呈自然分布；主体之间的相互依赖性；时间、知识、通信、目标、计划或行动具有明晰的结构以及对环境认识的局限性等特点，正是DAI专家们用来判断一个实际系统是否适宜采用DAI方法来研究的几个基本条件，因此，军事领域的这些特点正好说明了DAI在军事领域具有广阔的应用前景。
另一方面也说明，只有运用DAI的方法和技术，才能更好地解决军事领域的问题。
笔者仅以军事情报获取与军事态势评估以及与分布式交互仿真相关的应用为例来说明。
2.1 军事情报的获取与军事态势的评估军事行动的指挥与决策首先依赖于军事情报和信息的收集，以及对情报、信息的解释与处理，然后根据所了解的情况对军事态势做出评估，并在态势评估的基础之上做出与其相适应的决策。
军事情报的收集依赖于对战场环境乃至更大范围的环境的监视与侦察，但侦察任务通常是由在空间上分散的部队或具有遂行侦察任务能力的载体对陆上、空中、水上、太空的大片区域或某些信息渠道进行灵敏的监视与侦察来完成。
在军事上往往还要求部队或载体能够就最佳配置侦察器材制定可行的侦察方案，并且要能够对所侦察到的情报做一些自主性的综合分析，这些部队或载体需要与其他单位进行通信，就它们所处环境的情况、所发现的目标及其企图等交换信息，并需要彼此协作以便有效地处理信息，还要就如何获取更多信息的有效策略做出决策。