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他稍作停顿，调整了下思路，继续道：“至于中继通讯导航功能，我们搭建了一套基于卫星通信与量子加密技术的通信链路，确保无人机在为导弹提供中继引导时，信息传输的稳定与安全，有效避免了信号干扰和敌方截获。
在自主作战环节，无人机内置了先进的人工智能决策模块，它能实时分析战场态势，根据目标的威胁等级、距离、运动轨迹等多因素，自主规划攻击路径，选择最合适的攻击武器，实现精准打击。
而蜂群作战模式，则依赖于我们开发的分布式协同控制算法，每架无人机既能独立作战，又能与其他无人机无缝协作，在复杂的海战环境中发挥出强大的集群作战能力……”
一位从事电子对抗技术研究的专家率先提问：“吴总，您提到无人机采用了量子成像技术和超宽带雷达，在复杂的电磁环境下，这两种技术如何保证稳定运行且不相互干扰呢？毕竟海战中的电磁干扰可是相当复杂。”
吴浩目光坚定，条理清晰地回应道：“这确实是个关键问题。我们在系统设计时，对量子成像技术和超宽带雷达的工作频段进行了精细划分，使其相互避开干扰频段。
同时，通过开发专用的电磁屏蔽材料和抗干扰算法，对两种设备进行了全方位的电磁防护。
量子成像设备的信号处理系统采用了量子加密的抗干扰技术，确保在强电磁干扰下，成像数据依然准确可靠。
超宽带雷达则配备了自适应干扰对消技术，能够实时检测并抵消外界干扰信号，保证雷达回波信号的清晰，从而实现对目标的稳定探测与识别。”
这时，一位负责舰艇作战指挥的舰长问道：“吴总，在实战中，无人机蜂群作战时，如何确保它们在执行饱和式攻击任务时，不会出现误击友军或相互碰撞的情况？毕竟战场情况瞬息万变，协同难度很大。”
吴浩闻言点了点头，然后神色从容作答道：“却是有可能存在这个问题，为解决这一问题，我们在蜂群无人机系统中引入了高精度的实时定位与避障技术。
每架无人机都配备了先进的激光雷达和全球卫星导航系统，能够实时精确地获取自身及周边友机的位置信息。
同时，通过分布式协同控制算法，无人机之间能够动态调整飞行路径和攻击策略。
在接近目标区域时，无人机群会自动切换到高精度的局部定位模式，利用彼此之间的通信链路，相互共享位置和速度信息，确保在高速机动和密集攻击过程中，既能精准打击敌方目标，又能有效避免友机碰撞和误击。
此外，我们还设置了多重安全冗余机制，一旦出现异常情况，系统会自动启动应急避障和任务调整程序，保障作战行动的顺利进行。”
听到吴浩这么说，人群中一位研究人工智能算法的学者举手提问道：“吴总，您说无人机内置的人工智能决策模块能根据战场态势自主规划攻击路径和选择武器，那么这个模块是如何学习和适应不断变化的战场环境的呢？会不会出现误判的情况？”
听到这个问题，吴浩微微一笑耐心解释道：“这位学者的问题很关键。我们的人工智能决策模块采用了深度强化学习和迁移学习相结合的技术。
在训练阶段，通过大量模拟不同场景的海战数据对其进行训练，让它学习各种战场态势下的最优决策策略。
同时，在实际作战过程中，无人机可以实时收集战场数据，并利用迁移学习技术，将新获取的数据与已有经验相结合，快速适应新的战场环境。
为了降低误判风险，我们还引入了多模态数据融合技术，决策模块不仅依赖视觉和雷达数据，还综合分析通信信号、电磁环境等多方面信息，进行交叉验证和决策优化，从而大大提高决策的准确性和可靠性。”
这个时候，一位海军方面的领导打断众人的讨论，随即开口冲着吴浩问出了一个非常简单的问题，却又是大家最为关注的问题。