这一新兴领域吸引了大量投资，在国际竞争中尤为激烈，其中自然包括我们国家。
目前看来，我国正利用AI优化指挥流程并研制多样化的自控平台，同时邻邦也在积极跟进这项技术。
但实际上AI技术还远未臻于成熟，在特定场景下的使用尤其如此。
面对这样一个相对未知的领地，125兵工厂虽然起步较晚但也有自己独特的优势。
一方面依靠强大的后盾支持，另一方面拥有较为先进的基础设施条件，在很多方面都已超越同行们。
况且，外界已经有一些成功案例可以参考学习。
只是由于缺乏足够丰富的真实环境信息积累，在某些应用场景下发展步伐反而比较缓慢。
举个典型例子，白鹰兵部曾试验过的一种无人作战车辆。
该车型基于常规版的改装而成，装有高射速枪械。
整个方案实施得十分直接：就是为原有机型加上自动化驱动组件，并配以可遥控操纵的火器站。
虽说配备了初级的图像辨识能力，但大部分行动仍需人工介入指导。
但这台装备确实在某段时间被派上了前线试炼。
他们选的测试地点依旧是战火纷飞的阿波罗沙漠地区。
起初，人们还不太敢放手让机器人参与实际冲突，只是先试着让它承担了一些辅助性角色如扫雷工作。
随后，十几年前开始进一步提升这类装置的攻击效能。
比如给它们装载了威力更强的小口径机枪。
这才有了用悍马车改造成的机器人雏形。
最初的作战机器人是可以通过遥控操控的，整体来说效果还不错。
接着，他们尝试给它加入自动战斗的功能，但结果不太理想。
两年之后，这款机器人开始出现问题，在一次测试中甚至发生了一场严重的意外。
机器人失去了判断力，误伤了一名白鹰帝国的士兵，最后被手榴弹炸倒了才停止下来。
尽管兵工厂随后推出了“模块化先进武器系统纠错版”，但是这件事并没有挽回这款机器人的口碑。
当然，这款机器人体积小火力猛，在狭小空间里如城市巷战时确实能让敌人步兵吃尽苦头。
不过以当前的技术水平来看，这些机器人的智能识别方面还有很多不足，特别是区分敌我这一块还做得不够好。
对任何一支军队来说，解决这个问题至关重要。
因为这类战斗机器人的攻击力太强了，一旦出现误判不仅会给友军带来巨大的风险，这样的设计本身就是不必要的。
这么多年过去了，无论是哪家兵工厂，包括白鹰和北极熊等顶级势力的研发大楼都在努力克服目标识别的技术障碍。
人工智能在这个领域显然遇到了一些难以突破的瓶颈。
即便集合全球最优秀的武器研究人才以及大型商业公司提供的海量数据支持，到现在也没有培养出能够在战场上可靠运用的人工智能。
这次125兵工厂决定在这个方向上发力，相比于其他项目而言开发人工智能更复杂而且还需要积累大量样本信息以及足够的时间进行调试优化。
考虑到景熵的习惯，他对项目的完成时间通常要求非常紧迫。
因此，能否成功打造一个满足需求的人工智能对于125兵工厂团队仍然是个未知数。
然而将这一任务交给了李雨燕之后景熵还是比较放心的。
整个项目的核心控制部分将由她带领的小组承担起来。
现在这个队伍早已成长为了一个经验丰富成熟可靠的团体，不再是刚入行时什么都不懂的新手们。
在景熵这位领导者的带领下，所有人都得到了迅速成长特别是以李雨燕为领导的核心团队成为了125兵工厂中的中坚力量，完全可以独自承担重要工作。
李雨燕在单位里面有着“魔鬼教练”的称号对待同事十分严格。
偏偏她又很有才华所以总是能带领大家快速进步发展。
仅仅过了几天时间，该小组就已经整理清楚了思路并决定首先研制一款采集装备用来获取战机的相关数据从而帮助训练无人小型飞行器使用的小型AI数据库。
对他们而言这不是什么难题于是很快便完成了样品制作，并通过批量生产发往各个空军基地。
每当飞机执行任务时都会向125兵工厂传输记录数据资料回来。
然而没过多久李雨燕就发现即使整个空部队一起协作所能收集的信息还是非常有限，由于本国长期处于和平状态大部分时候只能得到演习或者仿真战争的数据而非真正的实战场景下的宝贵材料。
要想拿到真实有效的战斗机飞行数据恐怕得让自己的飞出去参与别国的冲突，而这显然是不可能的事情，毕竟军部高层不会随便介入任何一场战争。
这种情况导致了项目组成员情绪有些低落绞尽脑汁也没办法突破现有条件带来的局限性，这一点也困扰着国外很多从事同类工作的同行。
面对如此困境，李雨燕只好跑去师傅那里寻求解决方法。
在她心里觉得没有老师解决不了的事儿。
当李雨燕找到正在办公桌前翻阅各种文件时的景熵倾诉困难：“没有足够的真实参考信息的话AI根本无法快速学会分辨对象。”
拥有足够的数据或许能让AI变得更聪明,但问题是根本得不到那些必要的基础资料啊！
这时景熵正巧在阅读一篇关于目前市场上的虚拟游戏内AI发展现状的文章。
“既然实际素材稀缺那么为何不从模拟环境中寻找资源呢？” 他轻笑着给出了建议。
“模拟环境？” 李雨燕一时之间没能反应过来。
景熵点点头解释道：“试着去做一个基于AI技术的游戏产品吧把它推向大众然后通过用户的行为来提供你需要的数据。”
这种方法李雨燕从未考虑过于是有些疑惑地追问：“可是这样的做法能得到有效的数据吗？”
只见师傅摆摆手起身说道：“先让我们的AI开始学习，然后再看这些虚拟材料是否可以直接作为参照物。”
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