※ 引述《LaPass (LaPass)》之铭言：
: 心得感想：
: 我在想，台海要是爆发战争
: 在反登陆阶段
: 应该是最适合这种杀人机器人、杀人无人机作战的环境了
: 战时应该不会有老百姓在近海以及潮汐带游泳
: 因此减少了军民识别、敌我识别的难度
: 海面以及浅滩、沙滩的背景状况又比起平地单纯
: 在人工智能识别上也降低不少难度
: 或许可以考虑发展这类军械作为岸防方案
: 毕竟少了人工操作，就少了一个被电磁干扰软杀的可能性
这部分最近我也有疑惑，当然载具不一定一定要是波士顿动力的机器人或是狗，或是
旋翼机，只要能做到无人化防御就可以了，因为只要能做到无人化防御就能有效吓阻。
我自己背景是比较偏向物联网以及人工智能，所以对于枪枝后座力是否可行比较没有
概念。
不过目前看起来现有最接近的武器应该是三星电子的SGR-A1、雷神公司的的CIWS方阵快砲
、解放军的1130系统以及中科院的XTR-102系统。
XTR-102 系统目前看起来没有自动进行视觉辨识进行开火的功能，但是他有遥控功能，
因此一旦视觉辨识团队研发进度延宕时还可以以人类进行控制开火，因此方向正确。
未来只需要想办法把无人机的图传系统做好，直接将图形资讯回传后交由ＡＩ操作遥控
系统进行开火就能做到自动击发成为LAWS。
CIWS主要是使用雷达进行瞄准，敌我识别能力确实是问题，实际上在台湾也有误伤友军
的纪录，另外雷达扫描也会有需要大量电力，需要大量电力就有需要大量散热问题。
1130看起来是机砲的型号而已，实际上瞄准方式不是很确定，有可能也是用雷达追踪就是
了。
以上两个用雷达追踪的机枪，基本上没办法追踪人员，但是SGR-A1据传是使用热感应进行
追踪的，所以有办法瞄准人员进行攻击（可能可以顺便看有没有发烧。）
热感应比起光学的好处在于夜间也可以顺利使用，缺点在于平民和解放军的身体应该用
热感应分不出差异，所以误伤可能性不低。
但是目前台湾光学技术其实也不差，镜头的夜间感光能力可以拍的和白天差不多，只是
距离可能会变近。
另外在研发上对于验收测试可能会有困难，因为机器学习目前准确率还很低，我们只能
设定一个阀值之后宣称这个模型准确率高于人类，所以可以上线。
例如说找1000个士兵，给予30秒的影片，记录在几秒内分出敌我以及正确率，再和模型
做比较来确定是否可以上线。
如果今天模型的准确度以及反应时间已经明显高于士兵时，这时候上线的可行性就很
高了。
另外在验收流程上不建议采用实弹，建议在漆弹场透过漆弹进行验收测试。
原因是机器学习目前还是很容易受骗，只要是异常状况，包括对方使用假照片，人形娃娃
都有可能导致机器学习辨识失败，换句话说，如果训练资料没有这样的状况，那ＡＩ就
会不知所措，会发生的状况是我们没办法预期的，可能会开枪或不开枪。
再来是已经被击倒的尸体如果被挂在墙壁上，有没有可能被重复击发，以及为了对抗ＡＩ
图像辨识，士兵的迷彩服会不会重新设计？毕竟如果能被影像辨识成功可能就不够
“迷彩”了。
推文里面有提到RFID等辨识技术，我觉得可以实际上拿到漆弹场试试看，不看好就是了。
不过目前国军重点应该还是在让对方船只无法靠近，所以这种LAWS应该是在漆弹场上的
娱乐性比较高而已。