2019年3月，特朗普政府公布2020財(cái)年預(yù)算申請。根據(jù)預(yù)算法案，2020財(cái)年美國國家安全預(yù)算總額增加340億美元，達(dá)到7500億美元，比上年增加5%。美國防部分得的經(jīng)費(fèi)為7180億美元，用于實(shí)施國家安全戰(zhàn)略和國防戰(zhàn)略，DARPA在2020財(cái)年的研發(fā)經(jīng)費(fèi)也同步穩(wěn)步增長，總計(jì)35.56億美元的經(jīng)費(fèi)比2019財(cái)年增長3.77%，比2018財(cái)年增長了15%。

DARPA 2020財(cái)年研發(fā)預(yù)算分析

1、基礎(chǔ)研究，約4.86億美元，含國防研究科學(xué)、基礎(chǔ)作戰(zhàn)醫(yī)學(xué)研究科學(xué)，占總體預(yù)算的13.7%，比上年增長3.7%。

2、應(yīng)用研究，約14.69億美元，含生物醫(yī)學(xué)技術(shù)、信息與通信技術(shù)、生物戰(zhàn)防御、戰(zhàn)術(shù)技術(shù)、材料與生物技術(shù)、電子技術(shù)等，占總體預(yù)算的41.3%，比上年增長4.3%。

3、先期技術(shù)開發(fā)，約15.19億美元，包含先進(jìn)航空航天系統(tǒng)、空間項(xiàng)目和技術(shù)、先進(jìn)電子技術(shù)、指控與通信系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)技術(shù)等，約占總體預(yù)算的42%，比上年增長3.3%。

4、管理支持，約8171萬美元，包含任務(wù)支持、小企業(yè)創(chuàng)新研究等，其占比和增幅最少。橫向比較，可以看出先期技術(shù)開發(fā)依然占據(jù)預(yù)算的大頭；縱向分析，與上年相比，四個部分均有不同程度的增長，其中應(yīng)用研究的漲幅最大。

從項(xiàng)目具體預(yù)算來看，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、多域戰(zhàn)相關(guān)技術(shù)、生物技術(shù)、無人機(jī)蜂群和人機(jī)協(xié)作等依然是DARPA的關(guān)注重點(diǎn)，其中人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的投資漲幅最為突出，總額達(dá)到4.09億美元。DARPA計(jì)劃在2020財(cái)年投資的項(xiàng)目主要分布在人工智能應(yīng)用研究方向的“信息與通信技術(shù)”領(lǐng)域以及基礎(chǔ)研究方向的“數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)”兩個領(lǐng)域。

2020財(cái)年DARPA人工智能重點(diǎn)投資項(xiàng)目

從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用研究，再到先期技術(shù)開發(fā)中的集成和應(yīng)用，人工智能已成為DARPA研發(fā)工作的重中之重。從項(xiàng)目的預(yù)算分配情況來看，2020財(cái)年DARPA投入最多的幾個人工智能項(xiàng)目為：

1、“可解釋的人工智能”（XAI）項(xiàng)目（2605萬美元）。該項(xiàng)目正在開發(fā)新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以形成一套基礎(chǔ)理論來解釋人工智能得出的結(jié)論。2019財(cái)年項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將評估初始原型系統(tǒng)的性能，改進(jìn)可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，完善人工智能解釋理論的計(jì)算模型，2020財(cái)年將著重優(yōu)化可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)用戶界面，將其集成到原型系統(tǒng)。

2、“可靠自主性”項(xiàng)目（2555萬美元）。該項(xiàng)目旨在確保自主系統(tǒng)能夠按預(yù)期安全運(yùn)行，提高機(jī)器自主技術(shù)的可靠性并加速其應(yīng)用。2020財(cái)年項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)計(jì)劃開發(fā)可擴(kuò)展的方法，驗(yàn)證自主系統(tǒng)的安全屬性問題。

3、“不同來源主動詮釋”（AIDA）項(xiàng)目（2500萬美元）。該項(xiàng)目將開展模糊性多源信息流的重要數(shù)據(jù)篩選研究，開發(fā)一種多假設(shè)“語義引擎”，根據(jù)從各種來源獲得的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生對現(xiàn)實(shí)世界事件、形勢和趨勢的顯性化釋義；解決當(dāng)今數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)繁雜、矛盾和潛在的欺騙問題等。2020財(cái)年，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)計(jì)劃通過開發(fā)直觀界面，允許用戶在分析的任何階段修改所提取的語義元素和所生成的假設(shè)，使用真實(shí)世界數(shù)據(jù)評估所生成假設(shè)的有效性和完整性。

4、“自動知識提取”（AKA）項(xiàng)目（新項(xiàng)目，2410萬美元）。AKA將開發(fā)各種技術(shù)，使不同的數(shù)據(jù)和信息源自動集成到一個整體，利用語義技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的進(jìn)步，使機(jī)器能夠在不需要人工干預(yù)的情況下完成整個數(shù)據(jù)集成功能。AKA技術(shù)主要用來幫助戰(zhàn)場作戰(zhàn)人員自動建立和維持對目標(biāo)區(qū)域軍事、政治、經(jīng)濟(jì)、社會和文化的廣泛認(rèn)知。

5、“加速人工智能”（AAI）項(xiàng)目（新項(xiàng)目，2410萬美元）。AAI項(xiàng)目尋求超越商業(yè)驅(qū)動的AI發(fā)展，改進(jìn)國防流程，提高國防部快速調(diào)整和部署新技術(shù)及能力的速度，應(yīng)對重大的國家安全挑戰(zhàn)。AAI應(yīng)用領(lǐng)域包括：機(jī)器使能技術(shù)；軍事軟件系統(tǒng)認(rèn)證的自動化方法；以及恢復(fù)中樞神經(jīng)系統(tǒng)受損患者的運(yùn)動和感覺技術(shù)。

6、“確保AI抗欺騙可靠性”（GARD）項(xiàng)目（1724萬美元）。該項(xiàng)目旨在開發(fā)新一代防御技術(shù)，抵抗針對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對抗性欺騙攻擊。2019財(cái)年，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將識別漏洞產(chǎn)生的原因，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的魯棒性制定指標(biāo)；2020財(cái)年計(jì)劃開發(fā)提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)對欺騙數(shù)據(jù)和敵對攻擊魯棒性的方法，通過挑戰(zhàn)性問題、攻擊模擬和公開競賽建立機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)評估試驗(yàn)臺。

7、“基礎(chǔ)人工智能科學(xué)”（新項(xiàng)目，1650萬美元）。該項(xiàng)目將為掌握和量化AI技術(shù)的性能預(yù)期和局限性奠定基礎(chǔ)科學(xué)研究基礎(chǔ)。該項(xiàng)目計(jì)劃在2020財(cái)年啟動識別和開發(fā)充分利用觀測和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識的人工智能體系結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)并測試基于物理的初始機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)、算法等工作。

來源 ：軍事科學(xué)院軍事科學(xué)信息研究中心