第1章绪论
1.1无人系统概述
无人系统一般指具有一定自主性和自治能力的无人控制系统，能够在没有人类直接操作的情况下，自主或通过远程控制执行大量危险、重复、枯燥的任务[1]，其本质上是为代替人类劳动、拓展人类活动的边界而开发的自动化、智能化系统。典型的无人系统包括无人车、无人机、无人水面艇和无人潜航器及其配套装备，通常由硬件设备、传感器、通信链路、软件算法和控制系统等组成[2]。
无人系统是新质生产力在具体领域的应用和体现，代表技术进步和生产力发展的新方向。新质生产力则是以科技创新为主导的生产力形态，强调信息化、网络化、自动化等特征，旨在实现关键性、颠覆性技术突破，提升国家的核心竞争力，形**的发展动能。人工智能技术的发展和应用在新质生产力的形成和发展中扮演了关键角色，无人系统作为人工智能技术的重要落地应用，是具有显著创新性、颠覆性和高效性的生产力形式，符合新发展理念。其在各行业的应用不仅提升了生产力水平，推动了社会生产力的创新和发展，还促进了社会经济结构的深刻变革。
无人系统融合了各类先进的技术，能够执行持久、枯燥甚至危险的任务，从而释放人力以专注于更复杂的脑力劳动。无人系统的运用不仅提高了工作效率，还降低了人员伤亡风险，是生产力水平大规模量变引起的质变的具体体现。此外，无人系统的研发和应用，推动了新材料研发、医药和生物等新技术领域的进步，为科技创新提供了原动力。无人系统通过赋能各行各业形**质生产力，实现了通用性的扩展和与自然语言的融合，使得人工智能可以真正融入千行百业。这种技术的进步不仅重塑了人类的劳动方式、生产组织方式，还影响了社会组织运行和社会制度体系，进而塑造了人类文明的新形态。
无人系统作为新质生产力的具体体现如下。
(1)科技创新驱动。无人系统集成了现代信息技术、人工智能、物联网、大数据、云计算、精密制造等多种前沿科技，实现了对传统生产工具和生产方式的革新升级。这些先进技术的应用，使得无人系统具备了高度智能化、自主化、远程化等特点，显著提升了生产力的技术含量和科技附加值。
(2)生产效率提升。无人系统能够在各种复杂环境中进行持续、精准、高效的作业，不受人类生理限制，可24小时不间断运行，大幅减少了人工干预，缩短了生产周期，提高了生产效率。在制造业、物流、农业、交通、能源等领域，无人系统能够实现精细化管理、精准作业和灵活调度，有效降低成本，提升产出效益。
(3)产业结构优化。无人系统的发展促进了产业结构的调整和优化，催生了新的产业链和价值链。例如，无人系统相关的研发、设计、制造、运维、服务等环节，形成了涵盖软硬件、数据服务、教育培训、法规标准等在内的综合性产业体系，推动了高端制造业和现代服务业的融合发展。
(4)资源利用与环境保护。无人系统有助于更高效、更环保地利用资源，减少能源消耗和环境污染。例如，精准农业中的无人植保机可以精确施药施肥，减少化肥农药的过量使用；无人驾驶车辆能够优化行驶路线，降低燃油消耗，减少排放。此外，无人系统的广泛应用还可以减少因人为操作失误导致的安全事故和环境污染。
(5)社会经济影响。无人系统对劳动力市场、就业结构、职业技能需求等产生深远影响，推动社会经济向着更高层次、更高质量发展。虽然短期内可能会对某些传统岗位造成冲击，但长期来看，它将创造更多高技能、高附加值的工作机会，促进劳动者技能升级和职业转型，同时也为社会治理、公共服务等领域带来创新解决方案。
总之，无人系统作为新质生产力的代表，不仅体现在其技术先进性和高效能上，还在于其对传统生产关系的重塑和社会生产力的全面提升上。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，未来无人系统将发挥更加重要的作用，成为推动社会向前发展的重要力量。
1.2无人系统发展历程
纵观人类社会的发展历史，实际上是生产力不断进步的历史。无人系统作为新质生产力的典型代表，是一种高科技、高效能、高质量的先进生产力，其产生、兴起、发展、成熟的过程与人类文明的演进过程紧密相连，是科技进步、社会需求与生产方式变革共同作用的结果。
早在原始社会，人类就借助初级工具提高获取食物的能力；随着社会分工的形成和人口规模的扩大，人类开始掌握复杂工具的制作技术，例如，以水力为原动力的冶铁鼓风机械水排、用于农业灌溉的龙骨水车，如图1-1所示。这些工具的出现对人类科技发展和生产力进步起到了促进作用。
图1-1古代的自动工具[3，4]
工业革命以来，蒸汽机作为划时代的动力源革新了生产方式，极大地推动了工业化进程，催生出无人系统雏形。在蒸汽机的驱动下，珍妮纺织机、蒸汽机车等迅速崛起，显著提升了相关产业的效率，深刻改变了人类的生活方式和产业结构，奠定了现代工业文明的基础，如图1-2所示。
(a)珍妮纺织机(b)蒸汽机车
图1-2工业革命时期的自动化机械[5]
进入电气时代，电力、内燃机等相关技术的不断革新，为无人系统的诞生和发展提供了关键的技术支撑。1918年，美国人发明了自动陀螺稳定器，利用这项技术将一架寇蒂斯N-9型教练机改造为无人飞行器并试飞成功[6]，如图1-3所示。这一里程碑式的事件标志着无人机技术的初步诞生，自此之后，无人系统的研发与应用进入快速发展的轨道。
图1-3在N-9型双翼机基础上改造的无人机[6]
近年来，大模型、机器视觉等人工智能技术的快速进步，带动了包括非结构化环境中智能感知识别、多智能无人系统的协调规划与冲突消解、复杂环境中智能控制与规划等在内的无人系统关键技术的进步。利用多模态感知融合技术整合视觉、激光雷达、毫米波雷达及惯性导航等多源传感器数据，利用深度学习模型(如Transformer与图神经网络)实现跨模态特征对齐与时空一致性建模，显著提升复杂环境下目标检测、语义分割与场景重建的鲁棒性。同时，大模型通过预训练-微调范式，将自然语言理解、知识推理与动态路径规划相结合，赋予无人系统类人的任务分解与自适应决策能力，如基于视觉语言模型(VLM)的开放式指令解析与基于强化学习的多目标协同控制。此外，端到端仿生视觉系统结合神经形态计算，优化实时图像处理效率，而分布式边缘智能架构则通过联邦学习实现跨平台知识共享，推动无人集群在异构环境中的自主协同与持续进化，*终构建“感知-认知-决策-执行”全链路智能闭环。随着无人系统的智能化、自主化水平不断提升，各种类型的无人系统相继出现。从空中到空间，从陆地到海洋，从物理系统到信息系统，全空间内各种类型的智能无人系统大量涌现[7，8]。无人系统的智能化水平大幅提升，使得无人系统更能够体现人类特性、接近人类水平，甚至在某些方面已经超越人类。诸如自动驾驶车、无人机、服务机器人、智能工业机器人、轨道交通、空间机器人、无人水面艇、海洋机器人、无人潜航器、无人车间等领域都取得了巨大进步，推动了相关产业的发展，同时正在改变着人类社会的方方面面，如图1-4所示。
在各行各业数字化转型的强劲需求推动下，全球无人系统企业与各类创新机构持续聚焦于技术研发和应用场景开
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