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凭心而论,“态势感知”并不是“态”“势”“感”“知”四个概念的简单线性叠加,而是一个高度复杂且动态的综合认知过程。它涉及多个层面的交互与融合,形成了一个独特的、不可分割的整体。
“态”指的是事物的当前状态,是一种静态的描述,关注的是“是什么”。例如,物体的位置、速度、温度等。
“势”指的是事物发展的趋势或潜在能量,是一种动态的预测,关注的是“将要发生什么”。例如,气流的流向、市场的趋势等。
“感”是主体对刺激的直接反应,是一种生理和心理上的初步体验,关注的是“感受到了什么”。例如,看到红色、听到声音等。
“知”是主体对信息的理解和认知,是一种经过加工和分析的结果,关注的是“理解了什么”。例如,知道红色是危险信号、知道声音是警报等。
“态势感知”是一个动态的、多维度的认知过程,它将“态”“势”“感”“知”融合在一起,形成了一个整体。具体来说具有动态性,态势感知不仅关注当前状态(态),还关注未来可能的发展趋势(势),它需要实时更新信息,动态调整认知;交互性,态势感知中的“感”和“知”是相互作用的,感知不仅仅是被动接收信息,还包括主动理解和预测信息的意义;情境性,态势感知强调情境的重要性,它不是孤立地分析“态”或“势”,而是将它们放在具体的情境中去理解,如在战场上,态势感知不仅要知道敌军的位置(态),还要预测其可能的行动方向(势),并结合战场环境(情境)做出决策。
“态势感知”是一个整体概念,不能简单拆解为“态”“势”“感”“知”的线性组合。它强调的是一个系统的、综合的认知过程。在驾驶场景中,驾驶员需要感知车辆的当前速度(态)、前方道路的状况(态)、周围车辆的动态(势)、交通信号的变化(势),同时还要感知自己的身体状态(感)和心理状态(知)。所有这些信息需要在瞬间被整合,形成一个完整的态势感知,以便做出正确的驾驶决策。“态势感知”是一个高度复杂且动态的综合认知过程,它将“态”“势”“感”“知”融合在一起,形成了一个不可分割的整体。它不仅关注当前状态,还关注未来趋势;不仅关注信息的接收,还关注信息的理解和预测;不仅关注孤立的数据,还关注数据在具体情境中的意义。这种整体性使得态势感知在实际应用中具有极高的价值,是现代复杂系统中不可或缺的决策支持工具。
一、态势不同于态和势
“态势”确实不能简单拆解为“态”与“势”的机械叠加,三者在汉语中形成了微妙而深刻的语义分层。试作辨析:1. 态:事物的瞬时切片如"液态""疲态",指向对象在某一时刻的可观测属性,具有静态、具象、可量化的特征。好比摄影中的单帧画面。2. 势:能量的隐性蓄积"地势""权势"中的"势",强调未显化的潜在趋向,类似物理学中的"势能"概念。如同拉满的弓弦——静止中蕴含着动态的必然性。3. 态势:动态趋势的显影当"势"的暗流在"态"的载体上显影,便形成"态势"。它既非单纯的当下状态(态),也非抽象的趋势本身(势),而是趋势在现实中的具象化呈现。一个例子是:棋局中"黑方攻势凌厉"这一态势,既包含当前棋子分布(态),更折射出即将成杀的潜在能量(势),是二者在时空中的辩证统一——好比海浪既是水的形态(态),又是潮汐力量的可视化(势)。
二、感知不同于感和知
“感知”不是“感”与“知”的线性拼合,而是一次从身体震颤到意识照明的跃迁。三者之间有一道难以被逻辑完全消化的缝隙。
1. 感:身体被世界触碰的刹那,是视网膜上光子撞击、是耳蜗里鼓膜颤动——纯粹生理事件,尚未被命名、分类、赋义。像一束光打在暗室的墙上,只产生亮度,不产生“光”这个词。
2. 知:心智对震颤的编码,大脑将“感”抽象为符号、概念、因果链。当身体记录到0.5微米的皮肤凹陷,心智将其转译为“粗糙”“冰凉”“砂纸”。这是从物理冲击到语义网络的惊险一跃——跃不过去,就是植物人状态。
3. 感知:身体与心智的“共谋”。真正的感知发生时,“感”与“知”的时差被折叠为零。如你看到红色不是先接收700纳米波长,再调用“红”这个标签——而是在看见的同时已经活在“红”里。就像熟练的钢琴家听见和弦,手指已先于分析落在琴键上;或像母语者在听到“苹果”时,舌尖已尝到酸甜。
感与知之间永远存在一道“语义裂缝”——婴儿要摔多少次杯子,才能把“重力”从痛感里孵化出来?感知则是裂缝上临时搭起的吊桥,每次使用都在摇晃,每次通过都在重新定义两岸。所以,“我感到疼”与“我感知到危险”之间,隔着一整个从细胞到文明的距离。
三、态势感知不同于态、势、感、知
“态势感知”不是把“态”“势”“感”“知”四个字义简单相加,而是把四层完全不同的“时间—空间—主体”维度强行折叠进一个100毫秒的神经闭环里。拆开看,它们根本不在同一个坐标系;合起来,却必须在一次心跳之内完成。下面给出一个“四维不共面”的拆解,再演示它们怎样被压缩成“态势感知”这一不可拆分的整体。
1. 态(State): 物理切片,可度量。 坐标:此刻 / 此地 / 无主体(或任何主体皆可)。 例:雷达回波在 120° 方位、180 km 处出现 3 m² 的 RCS。2. 势(Potential): 由“态”衍生的未来分布函数,尚未坍缩。 坐标:下一秒N 秒 / 可能空间 / 无主体。 例:同一目标的航迹外推有 78 % 概率进入防空识别区。3. 感(Sensation): 身体被外部能量触发的神经脉冲,尚未编码。 坐标:此刻 / 身体表面 / 单一生理主体。 例:视网膜光敏细胞把 700 nm 光子转成电信号。4. 知(Cognition): 对“感”进行符号化、概念化、因果化。 坐标:下一毫秒N 秒 / 心智空间 / 单一认知主体。 例:大脑把上述电信号标记为“红色”“敌机”“危险”。 5. 态势感知(Situation Awareness): 把以上四维强行拉进一个“可行动”的当下。
• 态与势的折叠:把“此刻的 3 m² RCS”直接读成“15 分钟后可能突防”。
• 感与知的折叠:把视网膜上的光斑直接体验为“我即将被锁定”。
• 主客体的折叠:原本无主体的物理量,瞬间变成“与我生死相关”。
结果是一次“时空—因果—自我”的同时在场:你不再先看到“物体”,再计算“轨迹”,再判断“威胁”; 你在同一瞬间活在一个已经充满意义的未来里—— 这就是飞行员在 200 毫秒内决定拉杆、棋手在 0.5 秒内弃子、防火墙在 1 微秒内阻断流量的那个不可还原的心理事件。
总之,态、势、感、知分属“物—能—身—心”四大维度;而“态势感知”是让它们在一次决策的时限内叠成一张只能整体读取的“活地图”。拆开四个字,地图碎成粉尘;拼回去,却再也不是原来的粉尘。
参考资料:
“态”“势”“感”“知”的不同级别
在态势感知(Situation Awareness,SA)理论中,“态”“势”“感”“知”四个维度通常被细分为不同级别,以描述当前状态、未来趋势、感知能力与认知研判的强弱。态是当前现实状态或情境的集合,可以是静态或动态。 可以分为:(1)高态:复杂、紧急、风险高;(2)中态:一般性状态,需适度关注;(3)低态:稳定、风险低。势为当前态势的发展趋势或未来演变的可能性。 可分为:(1)正向势:向有利方向发展,机会增加;(2)负向势:向不利方向发展,风险上升。感是获取外部信息的能力,包括感官、传感器、监控设备等。 可分为:(1)强感:信息获取能力强,数据丰富;(2)中感:信息获取一般;(3)弱感:信息获取有限。知即对感知信息的理解、分析与研判能力。 可分为:(1)高知:准确理解、预测能力强;(2)中知:理解力一般;(3)低知:难以做出有效判断。这种分级方式有助于构建“态-势-感-知”协同模型,实现从感知输入到认知决策的闭环,广泛应用于军事指挥、网络安全、交通管理等领域。具体说明如下:
一、态
在态势感知体系中,“态”是对当前环境或系统的状态集合的描述,通常可按复杂程度、紧迫性或风险等级划分为三类:1、高态
当前状态复杂、紧急或高风险,需高度关注与快速响应,如突发网络攻击、战场指挥系统瘫痪。
2、中态
状态一般,存在一定风险,需适度关注,如局部网络异常、交通中度拥堵。
3、低态
状态稳定,风险较低,仅需常规监控 系统运行平稳、天气晴朗无异常。此外,从时空维度看,“态”还可进一步区分为:静态态,如地理环境、基础设施分布;动态态,如目标运动轨迹、实时流量变化。有效的分级方式有助于快速匹配感知资源与响应级别,实现精准决策。
二、势
“势”是对当前状态未来演化方向与强度的预测,在态势感知中通常按方向性、强度与可控性划分为以下三类:
1、正向势
向有利方向发展,机会或收益增加,风险递减、优势累积、主动权上升,如敌军补给线被切断,其战斗力持续下降。
2、负向势
向不利方向发展,威胁或损失扩大,风险递增、劣势放大、主动权下降,如恶意流量激增,网络带宽逼近极限。
3、稳态势
演化方向暂不明确或处于平衡状态,变化缓慢、可控性强、需持续观察,如战场双方进入僵持,态势暂未突破。
进一步细化,还可从时间尺度区分为短程势:分钟—小时级突变(如突发 DDoS 峰值);中程势:小时—天级趋势(如敌军在 24 小时内可能完成合围);长程势:天—周级战略走向(如供应链中断导致持续战力下滑)。这种“方向+强度+时域”的三维势分类,为指挥员匹配感知密度、决策节奏和干预手段提供了量化依据。
三、感
在态势感知体系中,“感”指信息获取与输入能力,通常按来源、质量、覆盖度三条轴线划分为以下三类:
1、强感
多源、高质、全域覆盖,实时性高、完整度≥90%、误报率<5%,如卫星+雷达+AI融合的空天监视网。
2、中感
部分源、中等质量、区域覆盖,延迟分钟级、完整度60–90%、误报率5–15%,如重点区域布设的视频监控与传感器。
3、弱感
单一源、低质量、片段覆盖,延迟小时级、完整度<60%、误报率>15%,如仅靠人工巡逻或零散公开情报。
若进一步还可按维度细化:
1. 来源维度:物理传感器(雷达、光电)、人类情报、公开信息。
2. 质量维度:精度、时效、置信度、分辨率。
3. 覆盖维度:空间(点/面/全域)、频谱(可见光/红外/电磁)、时间(持续/间歇)。
这种“强-中-弱”三分法,既简洁又可直接映射到资源投入、算法权重和决策优先级,为“态-势-感-知”组合分析提供量化输入。
四、知
在态势感知里,“知”是对已“感”到信息的理解、研判与预测能力,通常按深度、准确度、可解释性三条主轴分为三级:
1、高知(深知)
透彻理解并准确预测,模型完备、因果清晰、可解释、可推演,如能给出“敌方将在T+2小时从西侧迂回”并阐述依据。
2、中知(常知)
部分理解、趋势判断 模型简化、相关性强、存在不确定性,如判断“敌有进攻意图,但主攻方向尚待确认” 。
3、低知(浅知)
仅表浅识别、难以推断 数据孤立、缺乏模型、解释弱,只能报告“发现异常信号,性质不明” 。
进一步还可从认知层级细分:
1. 认知粒度:点状事实 → 事件链 → 体系态势。
2. 时空跨度:瞬时 → 短期 → 中长期。
3. 人机协同度:纯人工研判 → AI辅助 → 人机闭环共创。
“知”的强弱直接决定后续决策质量;高知状态下,指挥员可提前布局、精准干预;低知状态下,往往只能被动响应或追加侦察。
总之,“态”“势”“感”“知”这四个概念的分级划分,为研究态势感知的分级奠定了坚实的基础。其中,“态”是对事物当前状态的描述,是感知的起点,关注的是“是什么”;“势”是对事物发展趋势的预测,是感知的延伸,关注的是“将要发生什么”;“感”是主体对刺激的直接反应,是感知的生理基础,关注的是“感受到了什么”;“知”是主体对信息的理解和认知,是感知的高级阶段,关注的是“理解了什么”。这种分级不仅清晰地划分了感知过程的不同层次,还揭示了从简单到复杂的认知发展路径,为深入研究态势感知的分级提供了理论依据和方法指导。
大模型:玩具?工具?
大模型像一把会变形的瑞士军刀:白天你把它当工具,用它裁纸、拧螺丝、写报告;夜里你把它翻个面,它就长出绒毛和笑脸,陪你玩角色扮演、编宇宙童话——是工具还是玩具,只取决于你按下回车键那一刻,想解决外部的问题,还是内部的好奇。
一、玩具与工具
“玩具”与“工具”这两个词常被用来区分事物的用途,但它们的界限远比想象中模糊。一个物品是“玩具”还是“工具”,往往取决于谁在用它、怎么用、以及用它的那一刻,人到底想“解决什么问题”。
工具用来解决外部问题的手段,效率优先。 玩具用来解决内部问题的手段,乐趣优先。一张光谱,而不是一道墙 把二者想成一条连续的光谱,而不是非此即彼的盒子,会更容易理解。把某件事重新定义为“玩具”,并不是贬义,而是给了自己一个许可:允许无产出、允许试错、允许纯粹的好奇。 很多真正的创新,都发生在“工具”与“玩具”重叠的那片灰色地带。所以,下次当你拿起一件物品时,不妨先别急着问“它能做什么”,而是问:“此刻,我想让它带我到哪里去?”如果答案是“去一个我还不知道的地方”,那你手里拿的,就是玩具。
二、大模型是玩具?还是工具?
把“大模型”放进玩具-工具光谱里,你会发现它的坐标在剧烈晃动——
白天它可能是你的秘书、翻译官、代码生成器;
夜深了,它又成了你跟“另一个自己”聊天的玩偶。
1、先拆成三个维度
(1)使用动机
工具:我要把某件事做完、做好、做得更快。
玩具:我想看看它会怎么答、能答多离谱,图个新鲜。
(2)交互方式
工具:一问一答即走,甚至 API 调用,不看回复内容,只要结果。
玩具:连环追问、角色扮演、故意喂梗,追求“过程爽感”。
(3)结果评估
工具:ROI、准确率、能否上线。
玩具:惊喜度、梗图产量、有没有“人格感”。
2、光谱上的四个典型落点
(1)纯粹工具
• 背后调 OpenAI API,把用户上传的 PDF 变成 200 字摘要,直接写进数据库。
• 运维半夜 cron job 跑脚本,全程无人值守。
(2)工具为主,带一点玩具性
• 程序员让它写一段 SQL,明知可能错,但懒得翻文档,错了再调。
• 设计师用它生成 50 张海报草图,挑一张再精修。
(3)玩具为主,附带工具价值
• 把大模型设定成“林黛玉”聊一下午,截几张金句发朋友圈。
• 和“AI 苏格拉底”互相抬杠,顺手整理了 5 条哲学思考题给学生当作业。
(4)纯粹玩具
• 让 GPT 假装自己是一颗中子星,用第一人称写情诗。
• 把两个大模型接龙,看它们能编出多离谱的平行宇宙设定。
3、为什么大模型会在光谱上“漂移”
(1)边际成本极低
点一次 API 几分钱,低到“玩得起”;不像机床,一按按钮就报废材料。
(2)输出高度不确定
工具讲究可复制、可预期;大模型偏偏带概率,天然有“抽卡”快感。
(3)多模态带来的“玩具红利”
文本→图像→音频→视频,每一次模态跃迁都会把同一套权重重新玩具化。
今天你在 ChatGPT 里“玩”语音,明天 DALL·E 出了 3D 生成功能,它又变新玩具。
4、给不同角色的“使用说明书”
• 老板:把大模型锁死在工具区——业务指标、SLA、安全审计。
• 产品经理:在工具与玩具之间架梯子——用玩具阶段产生的 prompt 模板,沉淀成可复用的“工具组件”。
• 普通用户:允许自己每天拨 10 分钟给“玩具模式”,那是你与未来交互方式的肌肉训练。
• 监管者:盯住“玩具→工具”的临界点——一旦它开始影响信贷、医疗、司法,就得按工具的标准来管。
5、尾语
大模型既不是单纯的玩具,也不是单纯的工具;
它是一种“可编译的注意力”——
你想让它帮你拧紧螺丝,它就是扳手;
你想让它陪你做梦,它就是毛绒熊。
真正的分水岭,不在模型本身,而在你按下回车键那一刻的意图。
三、三者都是人机环境系统智能的产物
玩具与工具并非孤立诞生,它们都是人、机、环境三者耦合的瞬时产物:同一枚芯片,在工程师的 IDE 里被编译为控制无人机的固件时是工具,在孩子的掌心里驱动灯光与尖叫时就成了玩具;而“人”的需求、“机”的能力、以及“环境”所允许的成本、法规与文化叙事,在同一时刻共同决定了它落在工具-玩具光谱上的坐标,并随任一变量变化而实时漂移。
大模型也并非独立存在的“智慧体”,也是人机环境系统实时塑形的流体:算力、算法与语料在机端沉淀,用户意图与交互风格在人端流动,法规、市场、文化语境在环境端施加压力——三力交汇处,它一会儿被拧成严谨的生产工具,一会儿又被吹成轻盈的社交玩具,其身份在每一次点击、每一道政策、每一度电价中持续重构。
为什么说Grok4仍还只是一个人机环境系统智能的初级产品
这两天,Grok 4又被马斯克闹得沸沸扬扬,但静下心来看,它仍只是人机环境系统智能的“初级形态”,离真正可用、可信、可持续演化的生态体系还有明显鸿沟。
1. 多模态尚未闭环——官方承认“partially blind”,图像生成与理解未上线,视频能力要到 10 月才训练,远落后于 GPT-4o、Gemini 已量产的端到端体验;
2. 上下文与工具链不足——130 K token 窗口不到百万级竞品的一半,且调用频率被硬限制为“每两小时 20 次”,长文档、复杂任务一次放不下、也跑不完;
3. 幻觉与安全短板依旧——现场演示出现低级事实错误,社区实测仍频繁自我重复、引用空洞,实时联网又带来难以预审查的风险;
4. 成本与能效矛盾——20 万张 H100 换来的“博士级”成绩伴随 40 MW 单站功耗,API 输出价高达 15 美元/百万 tokens,企业级落地既贵且“不绿”;
5. 开放度与可控性失衡——技术文档缺失、系统提示词事后“打补丁”,让开发者难以深度调优,也阻碍了真正的“人-机-环”协同演化。
综上,Grok 4 更像是一次算力与营销同步拉满的“抢先体验版”,而非马斯克口中“已超越博士、即将发现新物理”的成熟生态基座。
机器幻觉不除,大模型(含GROK4)就是大玩具
只要幻觉还像幽灵一样在输出里随机出没,大模型就永远只是“高级鹦鹉+随机骰子”。
• 用户无法区分哪句是事实、哪句是编造,于是所有答案都得二次人工核验——信任成本直接吞掉效率红利。
• 企业更不敢把核心流程交给一台随时“一本正经地胡说八道”的机器,最后只能把它当灵感生成器或聊天玩具。
• 监管与社会层面,幻觉带来的假消息、偏见、法律风险,会让政策一刀切,进一步锁死落地空间。
一句话:幻觉不除,再高的分数、再炫的演示,也只是“玩具级生产力”;只有把可验证性、可追溯性、可约束性做进模型骨骼里,它才配称为工具。
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