美陆军官网1月13日披露了美陆军研究实验室评选的2020年度最重要的十大科技成果，这些成果将为未来士兵作战提供重要的支撑作用。

　　智能导航弹药借助机载传感器、制动器和成像仪在弹药飞向目标时运行先进算法，在初始制导和飞行中途改变飞行路径，提高弹药的射程和速度。该项技术成果能够提高弹药的机动性和渗透速度，使弹药能够避开防空系统打击移动目标。

　　美陆军首次开发出用于含能聚合物以及金属（包括高强度钢）的3D打印技术，并率先演示了三维结构电路制造技术，这些技术将彻底变革弹药的引信和传感技术，同时还可以减轻重量并节省空间，提高下一代弹药的高g生存力（抵抗极端加速度的能力），有助于士兵在极端环境和未来战场上完成任务。

　　智能蜂群无人机具备完全自主决策能力，可以在没有人类干预的情况下进行推理并做出最佳决策，在紧急情况下协助士兵完成任务。这些无人机均配备摄像头，利用摄像头可以观察周围环境，推测周围无人机的大小、距离和运动，然后通过机器学习相互模仿并彼此通信，来决定如何实现集群目标。

　　美陆军研究人员研究了15年的飞行数据，包括4000架UH-60“黑鹰”直升机的130万次飞行以及100多种不同类型的演习数据。通过研究这些飞行和演习中哪些飞机零件磨损最大，建立了一个功能强大的人工智能模型。该模型能够以接近100%的准确度预测哪些关键部件将发生故障，以及这些关键部件发生故障的方式和时间，以此来有效预测最佳维修时间，在故障发生之前识别出灾难性破坏，改善任务效果并保护飞行员，大幅降低现有机队的维护成本。

　　美陆军研究人员发现，微妙的电刺激可帮助大脑重新组织活动，快速适应作战任务并更好地做出决策。受动态网络技术启发，陆军研究人员利用微弱的电刺激改变通过大脑的信息流，了解大脑在群体中的运作方式，提高人类的感觉和认知能力。该技术为改善人机编队合作奠定了基础，未来将发展为一种先进的神经技术，用于预防或预测个体行为，评估个人认知，使士兵保持敏锐的感知能力。

　　美陆军研究人员利用人工智能和机器学习技术，开发出一种新颖的目标识别模型。这种模型可集成在无人机或地面车辆传感器以及未来的士兵眼镜中，捕捉图像和视频，进行目标定位和识别，还可进行现场信息处理。该模型每秒可以处理5至6帧的视频，有助于士兵实时了解作战场景，实现快速决策，降低任务风险。

　　这种自主传感器可以在远程位置创建自己的无线电网络，提高士兵与指挥所或其他士兵的通信能力。这种实时创建的无线电网络几乎不需要用户干预，可适应当地条件，并且能效比陆军传统无线倍以上。该技术不仅可以延长通信时间，还可减轻士兵负担，使士兵能够携带更少的装备进行更好的通信。

　　美陆军以10年前开发的新材料为基础，创造出新型超薄射频原子开关。这种开关可实现最高5G频率的接入，并能实现6G及以上频率连接，传输速率达100吉比特/秒，能效提高100倍以上。这种单原子厚的射频开关的带宽和频率范围大幅增加，能够集成到可穿戴设备、卫星系统、智能无线电系统和物联网中，彻底改变陆军的通信方式。

　　该技术利用激光束将原子悬浮并冻结到接近绝对零度，并将量子信息储存在冻结的原子中，创建可检索的量子全息图，以此来解决量子纠缠的关键挑战。由此产生的全息量子存储器是未来陆军量子网络的基础，其计算能力将提高几个数量级，通信和传感能力也将成倍提高。

　　该系统可以发出超快激光，并通过读取反射的光子在几分之一秒的时间内观察到环境障碍物（例如沙子）后的三维图像，使士兵在不良视觉环境中具有更准确的态势与威胁感知能力，帮助飞行员在沙尘暴中飞行，或帮助机器人在雾中导航，适用于大型或小型机动平台。