衛勤保障領域構建人工智能體系芻議

潘 驥，馮贊軍，張 玥，王國娟

人工智能技術不斷發展應用促進了生產效率的提高。美軍在衛勤保障領域的人工智能運用進展迅速，研制出各類信息交換平臺，開發多種型號機器人，輔助或代替人實施衛勤保障，配備智能穿戴設備實現生命體征即時獲取，有效促進了衛勤保障能力提升。人工智能在衛勤保障領域發揮作用，前提是構建支撐人工智能運轉的體系，只有人工智能體系完備才能更好挖掘人工智能潛力。

1 衛勤保障領域人工智能體系架構

1.1借助前沿技術提升人工智能效率，構建技術支持 大數據、云計算、物聯網、5G等技術可作為構建衛勤保障領域人工智能體系的支持技術。大數據可在衛勤保障產生的海量數據中，迅速分析、檢索、發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大實時運算能力，縮短數據計算時間，更快得出結果。云計算與人工智能、大數據等技術的深度融合，將產生一批基于無人作戰的全新作戰樣式，成為“蜂群”等無人作戰系統的“云端大腦”[1]。物聯網可將衛勤保障中大量物理資源連接成數據鏈路，實現實時信息和狀態聯通，為人工智能體系提供實時狀態感知。5G技術為物聯網的實現，提供了更為便捷可靠的方案，同時在人工智能體系中實現海量數據快捷傳輸。有了上述技術提供更為高效、可靠、精確的支持，人工智能體系如虎添翼。

1.2廣泛實施衛勤保障數據化，構建數據支柱 在人工智能體系中，數據被比作“電力”、“石油”，是人工智能的動力之源。在衛勤保障領域中，數據無處不在，時刻變化，體量龐大。讓人工智能體系“理解感知”衛勤保障具體工作，就要把必要的衛勤保障工作數據化，為人工智能體系提供源源動力。全軍醫院信息系統在十余年的應用中已產生大量的涉及醫療全程的珍貴原始數據[2]。將傷病案例、藥材供應、血液保障、裝備參數、防疫等數據轉化為機器或計算機能夠讀懂的數據和模型，讓人工智體系順利識別和準確應用，挖掘分析數據背后的規律和特征，為保障人員提供參考、供給智能裝備運轉，從而打造衛勤保障“數字世界”，成為人工智能體系支柱。

1.3積極推進算法算力優化，構建運算支撐 衛勤保障過程中產生的數據龐大到難以想象，人腦難以在短時間內分析處理如此海量數據。顯然用計算機處理數據，在時間上要優于人腦，而提升計算機運算能力有最直接的兩種辦法：一是優化算法。數學計算中若干相同數相加，乘法計算效率高于加法?！懊商乜鍢渌阉鳌彼惴ǖ某霈F，讓計算機在棋類人機大戰中獲勝成為現實?？梢?，算法的優化直接影響計算速度。二是提高計算機自身運算速度。依靠硬件更新是提升計算機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。要完成衛勤保障數據快速處理要求，需要更為強大的數據處理能力，算法算力的升級尤為重要。

1.4依托人工智能體系運行，提供輸出支援 在人工智能體系運轉中構建“收集信息-分析信息-輸出信息-反饋信息”的閉合環路，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據信息產品，例如可以是平時衛勤保障中個人的醫療建議、防疫工作中數據防控模型，或是戰時衛勤保障中傷員預測分析、發給前線機器人的救護指令或血液供給方案等。有了數據產品輸出，平時衛勤保障流程更加順暢，節省時間，衛勤保障人員也會有多樣化的決策參考，為救護技能較弱的人員提供救護操作提示，藥材供應會更為方便精確，戰場傷員后送也會更為迅捷精準。

1.5研發升級硬件設施設備，構成裝備支配 裝備支配需要人工智能體系終端設備智能化。有戰場救護機器人、遠程醫療手術裝備、士兵智能穿戴設備、輔助救護系統等現實設備做支撐，依照人工智能體系發出的指令實施救護操作。但現有裝備難以滿足上述需求，需要進一步研發改造。我軍戰場救護機器人尚無實際應用，遠程醫療手術實現了平時應用，戰時應用還缺少研究和實踐，智能穿戴設備已有研發但沒有裝備，輔助救護系統還沒有實現應用。終端裝備落后將制約衛勤保障智能化體系完善。因此，要加快智能終端設備研發裝配，盡早形成保障能力，讓人工智能體系在衛勤保障中有智能終端裝備落實保障任務。

2 人工智能體系構建需要關注的問題

2.1頂層設計是前提 在衛勤保障領域構建人工智能體系較為復雜，缺少頂層設計的矛盾尤為突出。首先，從技術支持看，大數據、云計算、物聯網、5G等技術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，涉及各個業務部門內部數據可以互通，但各業務部門之間的數據以及與地方相關部門的數據交換，由于各專業數據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，系統兼容性不夠。平時和戰時衛勤保障系統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，強化頂層設計，推進技術融合，制定數據標準，打破技術壁壘和煙囪式發展，促進人工智能體系構建完成。

2.2加緊應用是保證 從上述人工智能體系架構中不難發現，整個系統是大工程，不能一蹴而就。需要邊架構、邊研究、邊應用、邊改進。從技術融合到數據匯總，從算法優化到輸出運用，任務量巨大。從智能裝備發展規律分析，需要盡快推進智能裝備應用，形成研發—應用—改進—再應用的良性循環。生產、科研乃至戰爭實踐，既是一個主體運用工具，認識、利用和改造客體的過程，也是主體自覺依據實踐發展的客觀要求，不斷改善和創造工具，推動實踐不斷深化的過程[4]。裝備發展如此，智能系統建設發展遵從同樣道理。在衛勤保障中，各個環節研發使用的新系統，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，只有在確立頂層設計的前提下，加緊人工智能體系建設和積極投入應用才能占得先機。

2.3技術融合是趨勢 從技術角度分析，構建人工智能體系，大數據、云計算、物聯網、5G等信息交互是難題。物聯網中存在大量基于不同通信協議的解決方案，在某些情況下，還基于不同接入基礎設施，這使得它們之間的集成以及與迫在眉睫的5G基礎設施的集成更加困難[5]。解決這一困難的常用辦法是借助第三方介質轉換，比如借助衛星通信，無人機接力通信等等。大數據與人工智能在技術上有重疊，人工智能需要海量數據作為參考，模擬“人類思考”，大數據也同樣需要智能技術進行數據分析操作。5G的出現使物聯網實現更為快捷，且信息、神經、量子、納米、生物這5項技術迅猛發展成為了人工智能和自主系統的主要驅動力?？梢?，新技術不斷涌現，也促進人工智能體系構建融合發展。所以，推進技術相互融合不斷升級，是未來推進人工智能體系進步的一種趨勢。

2.4加強安防是底線 衛勤保障地域廣、要素多，平時和戰時區別大。未來戰爭有突發、多變的特點，人工智能體系中各系統信息交換多靠有線或無線傳輸，面臨更多風險。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，系統內信息獲取權限不科學也會造成信息泄露，一旦信息遭到破壞或泄露，同樣會對衛勤保障造成干擾和破壞。因此，構建衛勤保障領域人工智能體系時，應突出信息安全防護，采取多種通信手段并用、加密信息傳遞、動態權限管控等措施加強防范。

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