听到这位专家的建议，现场众人都不由的点了点头，一位从事电子对抗研究的专家当即点头表示赞同道：“这位专家的建议非常具有前瞻性。
在现代海战中，电磁环境复杂多变，敌方的电磁干扰手段层出不穷。如果通信协议缺乏自适应调整机制，一旦主通信频段受到干扰，指挥中心与无人机之间的联系很可能中断，导致无人机失去控制，整个作战计划也将受到严重影响。增加备用频段切换和编码方式调整功能，能大大提高通信链路的鲁棒性，确保在恶劣电磁环境下信息传递的顺畅。”
然而，一位负责通信系统成本控制的专家却面露难色，提出了不同看法：“从技术角度看，增加自适应调整机制确实能提升通信协议的抗干扰能力。
但这也意味着要在硬件和软件层面进行大量改进，不仅会增加无人机和指挥中心通信设备的研发成本，后续的维护和升级难度也会加大。
我们需要在提升性能和控制成本之间找到一个平衡点，否则大规模装备和应用可能会面临阻碍。”
军方代表中，一位负责作战装备采购的军官思考片刻后发言：“对于我们军方而言，作战效能是首要考虑因素。
在实战中，确保指挥中心与无人机之间稳定、高效的通信至关重要。虽然增加自适应调整机制会带来成本上升，但与可能在战场上遭受的损失相比，这些投入是值得的。
我们更倾向于采用能够最大程度保障作战能力的方案，只要成本增加在合理范围内，就不应成为阻碍技术应用的因素。”
吴浩认真听完各方观点，沉思片刻后回应道：“各位的观点都很有道理。从研发角度出发，我们完全有能力在智能通信协议中融入自适应调整机制。在硬件方面，我们可以通过优化电路设计和采用集成度更高的芯片，尽量控制因功能增加带来的成本上升。
在软件层面，我们的研发团队已经在研究更加智能、高效的算法，能够在不显着增加计算资源消耗的前提下，实现备用频段切换和编码方式调整的快速响应。而且，随着技术的不断进步和规模化生产，成本会逐渐降低。
我们有信心在保障抗干扰性能提升的同时，将成本控制在一个合理水平，为军方提供既先进又经济实用的解决方案。”
听到吴浩的话，现场众人都点了点头，一位从事人工智能伦理研究的学者微微颔首，接过话茬：“从伦理角度看，人工智能决策模块的自主性引发了一些思考。虽然它能依据多模态数据做出决策，但在某些极端情况下，比如面临可能导致平民伤亡的复杂场景，如何确保决策符合人道主义原则？是否需要设置人工干预的紧急制动机制，以便在关键时刻人为介入，纠正可能出现的非人道决策？这不仅关乎技术，更涉及道德和法律层面的考量。”
一位国际法专家神色凝重，率先发表意见：“学者提出的问题十分关键。在现代战争中，遵循人道主义原则是国际社会的共识，也是我国军队始终坚守的底线。从法律角度讲，一旦因人工智能决策导致平民伤亡，且被认定违反人道主义法，国家将面临巨大的国际舆论压力，甚至可能陷入法律纠纷。所以，设置人工干预的紧急制动机制是必要的，这是确保战争行为合法合规的一道‘安全阀’。”
一位专注于军事指挥流程研究的专家皱着眉头，陷入思索后缓缓开口：“从军事指挥流程来看，人工干预机制的设置需要谨慎权衡。一方面，紧急制动机制能够防止人工智能决策出现严重偏差。但另一方面，在瞬息万变的战场上，人工干预可能会导致决策延迟。设想一下，当无人机群正在执行一项紧急且关键的任务，需要快速决策以应对突发情况时，人工介入的审核流程可能会错失最佳战机。因此，我们需要明确界定人工干预的触发条件，确保在不影响作战效率的前提下，保障人道主义原则的贯彻。”
军方的一位资深将领表情严肃，目光坚定地说道：“对于我们军人而言，保护平民生命安全与取得作战胜利同样重要。在实际作战中，我们不能完全依赖人工智能决策。虽然其具备高效处理大量信息的能力，但在涉及到人道主义的重大问题上，人的主观判断依然不可或缺。我们应当在无人机的决策系统中，嵌入一套清晰、可操作的人道主义风险评估程序，一旦触发预警，立即启动人工干预流程，由经验丰富的指挥官依据战场实际情况做出最终决策，这样既能发挥人工智能的优势，又能守住道德与法律的底线。”
吴浩认真倾听着众人的发言，微微点头后回应道：“大家的讨论给了我们研发团队新的思路。在后续的优化过程中，我们会与军事专家、法律专家紧密合作，共同制定人工智能决策模块的人道主义风险评估指标体系。通过大量模拟不同场景下的作战任务，将可能涉及平民安全的因素纳入算法训练数据，让人工智能决策模块在学习过程中，充分理解并遵循人道主义原则。同时，开发一套简洁高效的人工干预操作界面，确保在紧急情况下，指挥人员能够迅速介入，对无人机的决策进行调整，实现技术与人文关怀的有机融合。”
一位在海军战术指挥领域经验丰富的老将站起身来，表情严肃地说道：“分层级的决策协同体系思路很好，但在实际作战中，战场态势瞬息万变，指挥中心与无人机之间的信息交互可能存在延迟。这就要求我们进一步优化决策流程，减少不必要的信息传递环节。例如，在某些紧急情况下，赋予无人机更大的自主决策权，只要其行动不超出既定战略目标框架，就可以先行执行，之后再向指挥中心报备，以此提升作战响应速度。”
紧接着，一位专注于传感器技术研发的专家也发表了自己的看法：“多模态数据融合固然强大，但不同类型传感器的数据质量参差不齐。在恶劣的海洋环境中，如暴雨、海浪等极端条件下，光学传感器可能受影响，雷达传感器也可能因杂波干扰而产生偏差。我们需要研发更先进的传感器融合算法，对不同来源的数据进行实时质量评估和权重分配，确保人工智能决策模块接收到的是最可靠、最具价值的数据，从而做出更精准的决策。”
现场的讨论愈发激烈，专家们各抒己见，从技术细节到战略规划，从伦理考量到实际应用，不断挖掘着人工智能决策模块与作战实际结合过程中的潜在问题与改进方向，为这款智能舰载多用途无人机的完善与发展提供了丰富的思路和建议。
(本章完)