作者西北工业大学 计算机学院 陕西 西安 710129 周兴社 男，(1955-)，博士生导师，教授. 研究方向为嵌入式计算与信息物理融合系统武文亮 男，(1989-)，博士研究生. 研究方向为智能无人集群及其评估技术.

摘要：群体智能是人工智能的重要发展方向之一。无人系统群体智能作为人工群体智能的主要形态之一，在许多军用和民用领域都具有广阔且重要的应用前景，同时在基础理论方法、核心技术与系统构建等方面也面临诸多研究挑战。本文在在阐述群体智能的基本概念并对其进行合理分类基础上，分析无人群体智能的自组织、自适应、自学习和自涌现特征，从仿生群体智能机理和典型无人群体智能系统实例两方面论述当前无人系统群体智能研究现状，并从仿生机理、驱动模式、研发方式和系统实践四方面全面地总结无人系统群体智能研究特点。在此基础上，从理论方法、核心技术与系统构建三方面循序渐进、系统地梳理和凝练无人系统群体智能及其系统需要持续深化的主要研究方向，期望对相关研究者有所借鉴.

1 引言

群体智能研究起源于对蚁群、蜂群等简单社会性生物群体行为的观察与模拟[1]. 该概念自20世纪80年代一经提出，便引起了各相关领域研究人员的高度关注。近年来，人们在模拟、延伸和扩展简单社会性生物群体智能的同时，也有研究者从人类社会的群体智能等其它视角探索着集体的伟大力量。经过在不同应用领域的不断拓广，使得群体智能有了更丰富的内涵与外延[2].鉴于生物和人类群体智能所体现的集群优势和广泛的应用前景，2017年7月，在国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出“群体智能”是人工智能领域的一个新的研究方向。随后，由科技部启动的《科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南》中，将“群体智能”列为人工智能领域的五大持续攻关方向之一。2020年1月，由中国科学院印发的《人工智能发展白皮书》中，又将“群体智能技术”列为人工智能领域的八大关键技术之一。无人系统群体智能作为群体智能的一种重要形态，伴随着无人系统集群化、智能化得以快速发展。为持续开展相关研究，需要在总结已有无人系统群体智能相关研究基础上，进一步梳理无人系统群体智能的理论方法、核心技术以及系统构建问题，以推进我国此类群体智能研究及其系统研发，服务我国新一代人工智能发展目标。

2 群体智能的基本概念与分类

群体智能(Swarm Intelligence)概念最早于1989年由Beni和Wang[3]在研究细胞机器人的自组织现象提出，用以刻画群居性生物通过协作而涌现出的集体智能行为，以及受自然界中群体协作行为启发来解决问题或构建人工集群系统的方法。一般认为，群体智能是指由一定规模的个体通过相互协作在整个群体系统宏观层面表现出来的一种分散、去中心化的自组织行为. 尽管群体智能系统中个体的智能都极其有限，但却能够通过相互协作与分工，整体涌现出高度的集体智能，以完成复杂任务，并为各种复杂问题的求解提供新的思路。历经30余年研究与发展，群体智能研究由最初的蚁群优化算法、粒子群优化算法等群体优化算法开始发展到集群机器人、自重构机器人、无人集群等分布式群体智能系统，再由基于互联网的群体智能理论、系统与应用发展到人机物融合的群体智能计算，概括而言，目前主要形成以下三种形态.(1)互联网群体智能互联网群体智能，是指在广泛深度交互的互联网组织结构下，规模化人群为了特定目标在线共同作用，从宏观上产生超越个体智能局限性的智能状态，使群体具有完成复杂任务的能力[4]. 在互联网新技术和大数据技术高速发展背景下，人工智能2.0中的“群体智能”则更多体现的是基于互联网的群体智能涌现。基于群体化编辑的维基百科、基于群体化开发的开源软件、基于众问众答的知识共享、基于众智众享的APP商店等为此类群体智能的实例展现[5]. 互联网群体智能理论与方法是人工智能2.0的核心研究领域之一，为人工智能在其他领域的研究起着基础性和支撑性作用。通过特定的组织结构和大数据驱动的人工智能系统吸引、汇聚和管理大规模参与者，以竞争和合作等多种自主协同方式共同应对挑战性任务，将会成为互联网科技创新生态系统的智力内核.(2)无人系统群体智能无人系统群体智能是指由众多相对自主、人工研发的无人自主运动体通过相互协作与分工涌现出复杂智能行为的特性. 无人机集群、无人艇集群、无人坦克集群和工业智能机器人集群等是其目前阶段的典型实例，多颗不同能力的卫星也可组成卫星集群的群体智能，跨域异构无人集群进一步呈现出更为复杂的无人系统群体智能形态。这些无人集群以低成本、分散化形式满足复杂任务功能需求，并针对复杂环境自主协同规划、多域协同合作以及动态自适应调整，可涌现出单个无人自主运动体难以实现的智能水平. 无人系统群体智能不仅在协同侦察、联合作战、战场评估等军事领域，而且在区域物流、城市安防、抢险救援等民用领域具有广阔应用前景[6].(3)人机物融合群体智能人机物融合群体智能是通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升[7]。其中“人”主要体现为社会空间广大普通用户及其所携带的移动或可穿戴设备，“物”主要体现为信息空间丰富的互联网应用及云端和边缘服务，“物”则主要体现为具有感知、计算、通信、决策和移动等能力的物理实体。在万物智联驱动下、人机物融合已是21世纪上半叶信息技术的发展趋势，使得人机物融合群体智能成为面向未来的新型智能形态. 处于发展之中的智慧城市、智能制造、智能战场是人机物融合群体智能的典型实例.本文从关键要素、实现方式和典型应用三方面对三种群体智能形态进行了综合比较，具体如表1所示. 尽管三类群体智能形态不同，在关键要素的组成、实现方式和应用方面均存在一些明显差异，但其本质内涵一致，即通过多个个体间的相互通信与协作具备单个个体无法完成的任务能力.表1 三种形态的群体智能比较