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影响航母和舰载机发展的因素有哪些？******

　　航母问世已有百余年的历史，二者可以说是一种剑不离鞘、鞘不离剑的关系，既相互依存，又相互促进，成就了当今海上霸主的地位。现在，有10个国家装备22艘航母。在这些航母中，美国和法国装备核动力常规起降航母，其他国家的航母属于滑跃起飞航母，装有滑跃起飞甲板。美法两国的航母和舰载机基本是交替迭代发展的，其他国家基本是根据可获得的舰载机发展航母的。

图为：歼-15舰载机在航母上降落

　　纵观国外航母和舰载机的发展历史，影响航母和舰载机的发展主要因素有这样几个：第一、军事需求；第二，对舰载机及其作战使用的认识，或者说赋予舰载机的使命任务；第三是国家的造船工业能力；第四，国家财力支持的力度。受这些因素的影响，各国航母呈现出大小之分和起降方式的差异。下面我们看美国、苏联、英国战后航母和舰载机的发展。

　　所谓军事需求，首先是国家军事战略需求，要不要发展航母，其次是未来准备打什么仗，潜在作战对手的装备情况等。我们再来看对舰载机及其使用的认识，以美国和苏联为例（俄罗斯几十年来没有发展航母和舰载机，所以这里主要讲的是苏联时期的发展情况），美国海军认为舰载机具备多种作战能力，可重复使用，使用成本相对较低；无论是反舰、空战，还是对陆攻击任务，舰载机都可以承担，经过两次世界大战的洗礼和战后的多场战争的考验，赋予舰载机的作战任务越来越多，因此，舰载机的能力也随之越来越强。

　　而苏联海军则认为，在海战中，反舰导弹比舰载机反应速度更快，使用导弹可以更快地摧毁敌方舰艇，所以在航母上装备了远程反舰导弹，这在航母史上也可称得上独树一帜。因此，苏联海军的舰载机主要用于攻势防空，舰上虽然也配备了苏-24战术轰炸机，但它大概也是在反舰导弹实施第一轮攻击后，补刀用的。在守势防空方面，苏联海军也比较注重导弹的作用，在舰上装备了4座6单元SA-N-9防空导弹垂直发射装置，备弹192枚。

　　因为专注发展核潜艇和导弹，对舰载机没有强烈的军事需求，所以苏联海军也没有在舰载机的研发方面投入很大的精力和财力。苏联早期曾投资研制过雅克垂直短距起降的舰载机，但最终没有结果。因为欠账太多，在苏-27战斗机退役后，只能改装当年在竞争中败给苏-27的米格-29战斗机，以解燃眉之急。

　　我们再看英国，英国原是航母大国，二战结束时，英国还曾保有15艘攻击型航母和36艘护航航母、1300多架舰载机。英国还是第一个喷气式飞机上舰的国家，截至50年代，先后发展了“毒液”“弯刀”等5型固定翼舰载战斗机和1型舰载反潜机。后来，因国防战略的调整，受“导弹制胜论”的影响，开始削减航母，不再发展舰载机。20世纪70年代，英国海军利用“鹞”式飞机，发展了滑跃起飞的轻型航母，同时也为中小国家发展航母开辟了新途径。意大利、西班牙、泰国等国的航母都采取了这种发展模式。

　　国家工业基础的重要性不言而喻，其实目前能够建造、维持大型航母的国家也没有几个。另一方面，虽然建造船体相对简单，但维持舰载机在舰上正常运转、执行作战任务并不容易，需要庞大、复杂的各种系统，以及设备的支持。有人用综合国力来形容航母的发展是非常恰当的。财力支持也是非常重要的因素，现在航母的建造费用越来越高，美国福特级航母的造价已高达140亿美元，一艘航母服役四五十年，这期间每隔几年还要进行维修、大修，全寿期费用高达数百亿美元，如果再加上两代舰载机的采购费、维修保养费等，总费用还要翻倍，所以一般国家根本没有力量研制舰载机和建造、维持航母。

　　作者简介：侯建军，原海军装备研究院某研究所总工程师、研究员，他长期致力于外国海军装备发展研究，著述30余部，获国家科技进步二等奖1项,、军队科技进步二等奖3项，被评为国防科技信息事业50周年优秀工作者。

　　出品：科普中国军事科技前沿

　　作者：侯建军

　　策划：金赫

　　监制：光明网科普事业部

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）