俗話說，雙拳難敵四手，惡虎還怕群狼，在自然界，經常有數量眾多的生物個體聚集形成集群的例子，比如鳥群通過編隊實現遠距離遷徙，蟻群覓食時協同搬運。董希旺表示，這些生物集群智能擁有個體無法比擬的優勢，而當下，如何讓軍事領域中的集群系統具備集群智能是研究熱點，如維納衛星群、無人機蜂群、多導彈集群等。
北京航空航天大學副教授董希旺2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中列出的8項基礎理論中有多項是與集群智能直接相關，可見集群智能是人工智能發展的必然趨勢，也是新一代人工智能的核心研究領域之一。許多空中飛行表演、燈光秀等動輒使用幾千架飛機或無人機，但董希旺認為，集群的定義不該以數量論，而應該看背后的算法是否為分布式的算法。在集群協同方面，整個過程從組網、感知、定位、決策、規劃、控制都需要關鍵技術，而
智能協同控制技術正是集群智能涌現的保障和途徑，是爭奪的技術制高點。其中有不少技術難點與挑戰，據董希旺介紹，集群系統具有智能體、交互方式和行為規則三個組成要素，并具備大規模、自組織、分布式和涌現性四個典型特征。他指出，所謂的集群功能就是遠比單個智能體強大，有“1+1?2”的效果。
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那么，智能協同控制技術有哪些難點及挑戰呢？董希旺表示，集群系統智能涌現需要動態自組網、協同感知定位、協同決策規劃、協同控制和協同制導
五個必備條件，在三要素約束多、四特征要求高、五條件保障難的多約束條件下，利用非完備的局部相對信息，實現分布式智能協同決策規劃、感知定位及制導控制十分困難。董希旺對編隊合圍代表性技術進行了介紹，他表示，傳統的三種典型的編隊控制策略可以認為是基于一致性的策略的特例，基于一致性的策略具有三種典型策略無法比擬的優勢。因此，董希旺及其團隊提出基于動態輸出反饋的自適應時變編隊控制協議（控制器），突破自適應時變編隊控制理論，給出編隊隊形與個體能力之間的匹配關系，解決隊形快速變化、個體數量未知、網絡拓撲未知的難題。
基于無人機的協同驗證平臺系統
此外，董希旺表示，為了支撐相關理論結果，他們自主研制了一套基于無人機的協同驗證平臺系統，并將理論結果應用到自研的協同驗證平臺系統中，部分已交付給北京大學、北京理工大學等高校，還與航天二院成立了集群智能控制聯合實驗室，在無人機集群上的應用成果獲得了多個獎項，為保證我國未來在集群智能領域的引領作用和技術優勢助力！
編后語：此文是根據北京航空航天大學副教授董希旺于2019年5月在浙江寧波余姚舉行的第六屆中國機器人峰會上的《分布式編隊合圍控制技術及在無人機集群中的應用》報告錄音整理摘編部分而成，題目為編者所加。
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