各企事业单位：

人工智能，这个推动第四次工业革命的核心引擎，正在系统性影响国防科技与特种装备研发全过程，重塑着从概念设计、模拟测试、实战部署到后期维护的全生命周期范式。当前，特种装备的研发面临着前所未有的复杂挑战；极端战场环境的高适应性要求、几何级数增长的研制与测试成本、以及对装备智能自主、持续进化能力的迫切需求。传统的研发模式已逼近效能天花板。“AI赋能”已非选择题，而是决定未来装备体系优势与作战效能的必答题。从利用生成式AI创造极端测试场景，到通过数字孪生实现预测性维护；从强化学习驱动的自主决策系统，到对抗性AI构筑的主动安全防御——人工智能技术正在为特种装备注入“感知、思考、决策、进化”的全新基因。

为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培育数字技术人才，中国人工智能培训网（http://www.chinaai.org.cn）、北京龙腾亚太教育咨询有限公司、北京龙腾智元信息技术有限公司特举办《AI赋能特种装备研发、设计、维护全生命周期管理》高级研修班。

课程以解决真实特种装备研发痛点为目标，强调动手实践。您将不仅理解原理，更将亲手操作，使用TensorFlow Lite（边缘部署）、Unity3D（虚拟场景生成）、ANSYS+AI插件等工具链，完成从数据建模到边缘AI系统（如FPGA加速模块）部署的核心流程。深入探讨军事AI独有的对抗样本防御、数据安全加密（如联邦学习）、以及自主武器系统伦理等前沿议题，确保技术创新在安全、可靠、负责任的轨道上行进。案例库覆盖美军LVC系统、北约装备标准等，为您提供全球视野下的技术对标与战略思考。

一、授课师资

熊老师实战派讲师，中国农业大学计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理处理、AI大模型领域。

二、时间安排

2026年4月24日 — 2026年4月29日    北京（同时转线上直播）

（24日办理报到手续并领取材料，25日—29日上课）

三、参会对象

1.研发工程师：需将AI技术融入装备设计、测试环节的技术人员。

2.军方/政府代表：关注AI在特种装备中的战略应用与合规性管理者

3.项目经理：负责AI赋能装备项目的规划与资源协调者

四、培训目标

1.技术融合：掌握AI在特种装备全生命周期（设计-测试-维护-训练）中的核心应用，包括智能优化设计、预测性维护、虚拟仿真训练等

2.实战能力：能使用Python/TensorFlow完成装备数据建模，部署边缘AI系统（如FPGA加速的实时决策模块）

3.合规与伦理：理解军事AI的数据加密、对抗样本防御及伦理边界（如自主武器系统的责任归属）

五、费用标准

A类、7980元/人（含培训费、场地费、资料费、午餐费、平台费）。

B类、另加3000元（B类证书费）

注：费用含培训期间的午餐，交通及住宿费用自理，住宿可统一安排执行团队价格。

1.培训费由承办单位负责收取并提供培训发票，住宿费由酒店收取并开具发票。

2.5人以上享9折优惠。

3.B类证书费不享受优惠。

4.参加线上、线下培训学员均可享受视频录播回放权益，以及本人再次免费参加线下同主题课程学习权益。

六、颁发证书

A类、参加相关培训并通过考核的学员，由北京龙腾亚太教育咨询有限公司颁发培训结业证书。

B类、参加相关培训并通过考核的学员，由工业和信息化部教育与考试中心颁发《人工智能应用工程师》（高级）职业技能证书，可通过工业和信息化部教育与考试中心官方网站查询，并纳入工信部教育与考试中心人才库，该证书可作为有关单位职称评定、专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

注：选报B类证书的学员报到时请提交电子版彩照（大于20KB，红蓝底皆可）、身份证复印件和学历证明复印件各一份。

七、注意事项

1.指定报名邮箱：2044115758@qq.com。

2.报名成功后，会务组在报到前一周发放具体报到通知及行车路线。

3.学员需自备电脑一台。

八、联系方式

联系人：张 杰

手 机：13401149170（微信同号）

电 话：010-81311930

报名邮箱：2044115758@qq.com

具体课程安排

9:00-12:00 14:00-17:00

第一部分 AI与特种装备研发的融合基础

具体内容：

第一节：行业痛点与AI解决方案

1.特种装备研发的典型问题：高成本试错（如装甲材料迭代）、复杂环境适应性不足（极寒/电磁干扰场景）。

案例研讨：美军LVC（真实-虚拟-构建）训练系统中AI的动态环境生成技术。

第二节：AI技术栈与装备适配性

1.监督学习（故障诊断）vs强化学习（自主决策）的应用场景对比。

实验：使用OpenCV处理红外传感器数据，构建简易目标识别模型。

第二部分 数据驱动的装备设计与智能仿真

具体内容：

第一节：数据采集与特征工程

1.多源数据融合：卫星遥测、装备传感器（振动/温度）、战场环境数据的清洗与标注规范。

工具实操：Python+Pandas实现装备运行数据的时序特征提取，如FFT频域分析。

第二节：AI加速仿真优化

1.生成对抗网络（GAN）生成极端战场环境下的装备测试数据。

案例：航空发动机叶片寿命预测的智能代理模型（效率提升）。

第三部分 智能诊断与自主维护系统

具体内容：

第一节：故障预测与健康管理（PHM）

1.基于LSTM的装备异常检测模型（输入：振动信号；输出：故障概率）。

行业标准：MIL-STD-882E中的AI可靠性验证流程。

第二节：自修复与适应性防护

1.动态装甲调整：AI实时分析威胁类型（穿甲弹/破甲弹）并优化防御姿态。

第四部分 自主决策与边缘AI部署

具体内容：

第一节：边缘计算与实时决策

1.强化学习在无人潜航器路径规划中的部署（PyTorch模型转ONNX格式）。

2.AI指挥系统动态分配任务（如无人机集群打击目标优先级）。

第二节：虚拟训练场景构建

1.AI生成复杂战场环境（气象/电磁干扰/地形）。

第五部分 AI赋能的材料与结构优化

具体内容：

第一节：智能材料设计

1.机器学习优化复合材料配方（如隐身涂层材料的电磁特性预测）。

第二节：结构轻量化与强化

1.基于拓扑优化的装备部件减重设计（ANSYS+AI插件）。

第六部分 对抗性AI与安全防护

具体内容：

第一节：对抗样本防御

1.针对图像识别系统的对抗攻击（FGSM算法）及防御策略。

第二节：数据安全与加密

1.联邦学习在跨战区数据共享中的应用（保护敏感作战数据）。

第七部分 虚拟测试与数字孪生

具体内容：

第一节：数字孪生构建

1.实装数据驱动虚拟装备行为仿真（如坦克数字孪生的实时状态映射）。

第二节：AI加速测试验证

1.强化学习模拟极端工况下的装备性能极限测试。

第八部分 伦理与法规合规

具体内容：

第一节：军事AI伦理

1.自主武器系统的“人在环路”（Human-in-the-loop）。

第二节：国际标准与政策

1.NATO AI军事应用指南与数据主权要求。

第九部分 项目全周期管理

具体内容：

第一节：军工AI项目流程

1.需求分析（军方STANAG标准）→ 原型开发（敏捷迭代）→ 战场测试（红蓝对抗验证）

第二节：跨部门协作

1.研发团队与作战单位的需求对齐方法（用例驱动开发）

第十部分 项目全周期管理

具体内容：

第一节：项目应用

1.方向示例：

a智能单兵装备的实时态势感知系统设计。

b无人战车的多模态融合自主决策模块。

第二节：成果评估

1.评估维度：算法创新性、实战效能、合规性。