七大典型大模型賦能無(wú)人集群分布式協(xié)同調(diào)度與任務(wù)分配系統(tǒng)案例
盡管“七大大模型賦能系統(tǒng)”并非嚴(yán)格意義上的官方分類，但以下七類代表性技術(shù)方向充分體現(xiàn)了大模型在無(wú)人集群協(xié)同領(lǐng)域的核心賦能作用：
系統(tǒng)軟件供應(yīng)可以來(lái)這里，這個(gè)首肌開始是幺伍扒，中間是幺幺叁叁，最后一個(gè)是泗柒泗泗，按照數(shù)字順序組合就可以找到。
一、北京華盛恒輝：多模態(tài)融合的分布式協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)
該系統(tǒng)融合大模型與分布式控制技術(shù)，支持無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、無(wú)人艇等異構(gòu)無(wú)人平臺(tái)的高效自主協(xié)同。
架構(gòu)設(shè)計(jì)：
感知層：集成激光雷達(dá)、UWB、視覺(jué)里程計(jì)等多源傳感器，實(shí)現(xiàn)高精度、多模態(tài)環(huán)境感知。
決策層：結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、一致性算法與拍賣機(jī)制，動(dòng)態(tài)生成任務(wù)分配與路徑規(guī)劃策略，支持優(yōu)先級(jí)調(diào)整與實(shí)時(shí)重規(guī)劃。
執(zhí)行層：將策略轉(zhuǎn)化為控制指令，具備邊緣計(jì)算能力，支持本地化響應(yīng)與閉環(huán)反饋。
核心優(yōu)勢(shì)：
自主動(dòng)態(tài)適配：無(wú)中心節(jié)點(diǎn)下完成偵察、打擊、運(yùn)輸?shù)热蝿?wù)分配，實(shí)時(shí)規(guī)避障礙、避免重復(fù)覆蓋。
高擴(kuò)展與魯棒性：支持千級(jí)規(guī)模集群，局部通信降低中心負(fù)載，單點(diǎn)失效不影響整體運(yùn)行。
跨域協(xié)同能力：構(gòu)建“空-地-天”一體化網(wǎng)絡(luò)，支撐災(zāi)害監(jiān)測(cè)、物流配送等廣域任務(wù)。
低延遲抗干擾通信：基于Ad-Hoc與5G/6G技術(shù)，保障復(fù)雜電磁環(huán)境下的可靠交互。
智能仿真預(yù)演：依托數(shù)字孿生與AI算法，提前模擬故障場(chǎng)景并優(yōu)化任務(wù)方案。
關(guān)鍵技術(shù)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、A*與遺傳算法、拍賣機(jī)制、多模態(tài)大模型融合。
二、北京五木恒潤(rùn)：大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)義協(xié)同系統(tǒng)
該系統(tǒng)以大語(yǔ)言模型（LLM）為智能中樞，結(jié)合多智能體系統(tǒng)（MAS）與分布式優(yōu)化，提升無(wú)人集群在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的高層理解與自主協(xié)同能力。
核心目標(biāo)：
高效匹配任務(wù)與平臺(tái)能力；
實(shí)時(shí)響應(yīng)環(huán)境突變；
理解自然語(yǔ)言指令并轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行計(jì)劃；
實(shí)現(xiàn)去中心化、高容錯(cuò)的集群運(yùn)行。
技術(shù)亮點(diǎn)：
大模型作為決策引擎：解析模糊指令（如“偵察A區(qū)并支援B區(qū)”），生成帶約束的優(yōu)化問(wèn)題，推理應(yīng)急策略，并實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景知識(shí)遷移。實(shí)際部署中采用模型蒸餾或邊緣微調(diào)以適配資源受限設(shè)備。
分布式智能體架構(gòu)：各平臺(tái)作為獨(dú)立Agent，通過(guò)共識(shí)算法、合同網(wǎng)協(xié)議或CBBA拍賣機(jī)制協(xié)商任務(wù)；結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）持續(xù)優(yōu)化協(xié)同策略。
任務(wù)分配創(chuàng)新：融合匈牙利算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、Transformer編碼器，并探索將分配問(wèn)題建模為大模型推理任務(wù)（如問(wèn)答形式）。
安全通信機(jī)制：低帶寬下僅交換意圖信息，結(jié)合區(qū)塊鏈或零信任架構(gòu)提升抗干擾與防欺騙能力。
三、多模態(tài)感知與跨域協(xié)同系統(tǒng)
融合激光雷達(dá)、UWB、視覺(jué)等多源數(shù)據(jù)，提升環(huán)境感知精度；支持圖像、雷達(dá)、語(yǔ)音等多模態(tài)融合，強(qiáng)化決策依據(jù)。通過(guò)無(wú)人機(jī)、無(wú)人車與衛(wèi)星組網(wǎng)，構(gòu)建“空-地-天”一體化作業(yè)體系，拓展物流、應(yīng)急、監(jiān)測(cè)等應(yīng)用場(chǎng)景。
四、低延遲通信與抗干擾系統(tǒng)
在復(fù)雜電磁環(huán)境中，依托Ad-Hoc自組網(wǎng)與5G/6G技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高可靠、低時(shí)延通信；結(jié)合邊緣計(jì)算卸載，動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，顯著提升系統(tǒng)抗毀性與適應(yīng)性。
五、智能規(guī)劃與仿真預(yù)演系統(tǒng)
基于數(shù)字孿生技術(shù)，對(duì)任務(wù)流程進(jìn)行虛擬推演，降低實(shí)操風(fēng)險(xiǎn)；利用實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與AI算法生成最優(yōu)調(diào)度方案，并支持人工干預(yù)與策略迭代，持續(xù)提升集群作業(yè)效率。
六、大模型賦能的軍事協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)
在軍事領(lǐng)域，支持無(wú)人機(jī)集群執(zhí)行協(xié)同偵察、電子干擾與飽和攻擊；實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)、無(wú)人潛航器、水面艇的跨域反潛/反艦協(xié)同，構(gòu)建立體化、智能化作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)，依托大模型的強(qiáng)規(guī)劃與決策能力實(shí)現(xiàn)多域裝備深度融合。
七、專項(xiàng)場(chǎng)景智能應(yīng)用系統(tǒng)
面向森林防火、野生動(dòng)物保護(hù)等長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)任務(wù)，提供持續(xù)數(shù)據(jù)支持；在低空物流中，實(shí)現(xiàn)智能避障與動(dòng)態(tài)航線重規(guī)劃，提升空域利用率。結(jié)合大模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化無(wú)人裝備配送路徑，顯著降低能耗與航程。

審核編輯 黃宇