美国陆军希望其作战车辆能够具备自动驾驶，自主选择并优先处理目标的能力，以此来减轻士兵在多领域作战中的负担。为了实现这一目标，陆军研究人员计划用人工智能，即AI来增强作战车辆的性能。
AI正应用到整合数据方面，这使得整合多个目标传感器数据以摧毁远距离目标成为可能。我们可以从附近无人机接收特定的天气地形图，随后在AI的技术的帮助下在几秒钟内分析近乎无限的目标数据，帮助我们大幅度优化攻击方案，缩短 "从传感器接受信息到发射 "的时间。目前，陆军指定了几个研究项目作为未来士兵能力计划的重要项目。在这些高优先级项目中，"控制与移动人工智能"（Artificial Intelligence for Maneuver and Mobility，简称AIMM，Essential Research Program）致力于通过在陆军车辆中集成AI自主系统来帮助士兵在战场上专注于战斗减少分心。
照片由Mark Schauer拍摄
根据CCDC陆军研究实验室最近于6月25日发布的消息，AIMM项目经理John Fossaceca博士表示，他希望建造一种独立于主战车运行的机器人战车以提升装备的基础能力，进而实现下一代作战车辆的自主性。"这项基本研究计划的主要目的是构建智能车辆系统，帮助陆军有效执行多域作战，"福萨塞卡说。"我们不希望士兵们低头操作这些遥控车辆，不断关注车辆并时刻控制它。我希望这些系统是完全自主的，这样士兵就可以专注于完成他们的工作，这些智能车辆可以作为队友，在战场上有效地发挥作用。"
与那些用于商业用途的无人驾驶车辆相比，开发军用智能车辆所需要考虑因素有很大不同。无人驾驶车辆制造商通常将商用自动驾驶汽车设计为在道路上行驶，其中繁忙的交通和拥挤的行人是影响其无人驾驶的重要因素。相比之下，军队经常面对多样的地形环境，以及甚至可能是连道路都没有的地区。士兵们可能要在森林或沙漠中行动，他们可能需要隐蔽地移动，以实现战术目标，这与自动驾驶汽车的所考虑的环境很不一样。
"因此，我们这项研究打算填补空白领域，以覆盖士兵面临的独特情况。福萨塞卡说，下一代战车中的自主性不仅能帮助士兵做出决策，还能清楚地解释其建议背后的理由，以便士兵在必要时可以选择批准决策或进行干预。"未来的军事任务所需的自动驾驶车辆它们能够确定哪条路线是可通过的路线并自动计算出最佳路线，同时对环境中发生的情况进行评估，"Fossaceca说。"我们希望将这种智能系统整合到现代军用车辆中，帮助士兵进行决策并减少士兵在决策过程中的负担，让战斗变得更简单。"
在短期内，陆军研究人员计划利用计算机架构的最新进展，首先训练低级的人工智能，或者说训练能够完成特定任务的人工智能，并利用这一成果为士兵提供虚拟队友。"我们希望无人车辆一开始能执行非常具体的某项任务，然后，随着时间的推移，我们希望无人车辆可以应付的更多的任务，以便无人车辆可以在战场上帮助士兵做更多的事情，而不仅仅是士兵的助手。
AIMM项目的近期目标就是在训练数据不充足的环境中开发训练低级的的人工智能，虽然自动驾驶汽车通常需要巨量的数据来训练车辆的智能系统，但陆军研究人员已经开发了一些技术来减少训练所需的时间和所需的数据。AIMM项目的目标也包括自然语言功能，以帮助士兵仅需说话就可以和车辆进行沟通，从长远来看陆军研究人员希望未来的作战车辆能够自主侦测环境的信息，并获得有用的线索。而这种能力需要智能系统自主分析复杂的战场冲突环境，并制定可行的行动方案。
例如，假设车辆的智能系统注意到前方有一个路障，像倒下的树这样的障碍物可能只是巧合地出现在那里，需要系统进行额外的导航来规避它，而沙袋就可能是陷阱的迹象，需要系统警告司机这里可能有埋伏。我们希望我们的系统在未来能够处理这类情境信息。到目前为止，该项目的研究人员一直致力于改进自主软件堆栈，这是一个用于智能车辆的软件算法、数据库和软件组件的特殊集合。该软件堆栈由计算机程序组成，可以让智能车辆实现自主导航、规划、感知、控制和推理等功能。自主软件堆栈还包含一个世界模型，智能车辆可以将其作为一个虚拟的大脑来跟踪世界的信息。通过自主软件堆栈，我们可以将信息反馈到[CCDC]地面车辆系统中心之中，这样我们就可以在未来将这些能力融入到下一代战车项目中，"Fossaceca说。
