在数字科技的浪潮中，网络群聊已成为日常生活与工作沟通的主要工具。我们能否引入智能机器，使其在交流平台上协同工作，与人类无缝对接，从而提升生活质量与工作效率？这是一个值得探讨的话题。

西北工业大学光电与智能研究院的李学龙教授及其团队在智能交互领域取得了重大进展。他们基于国内领先的大规模AI模型，研发出一套创新的“群聊式”无人机集体控制系统。此系统为每架无人机配备了智能“大脑”，使无人机群体能在语言交流中实时协作，实现了开放环境下的真人机对话与多机互动，为打破人机交流壁垒，扩展地面安全防御应用开辟了新途径。

在实际应用中，这种系统展现了其强大的泛化能力，推动大规模AI模型向通用人工智能迈进。尽管理论积累至关重要，但实践经验同样不可或缺。在开放环境中，AI模型需融入真实世界，以深入理解复杂任务并解决实际问题。

李学龙教授的团队在开放环境下的自主无人机群体研究中做出了开创性尝试，让大规模AI模型能“飞入”现实。他们借鉴人类认知模式，将自主性认知过程分解为“思维计算-实体控制-环境感知”的三个环节，构建了一个由AI驱动的“群聊式”自主无人机控制框架——“书生·浦语”。该框架在开放环境和复杂任务中实现了智能互动、主动感知和自主控制，显著提升了无人机执行任务的独立性。

总结而言，自主无人机的核心能力体现在类人的对话交互、主动环境感知与自主实体控制：

1. 类人对话交互：无人机群体之间的交流被设计为“群聊式”，利用AI模型将声音、图像和无人机状态转化为自然语言对话，实现用户与无人机之间的自主、直观交互。同时，一个高效的实时反馈系统被集成，使无人机在关键任务节点能通过对话报告状态、请求用户确认，确保任务稳定性和安全性。

2. 主动环境感知：无人机采用任务导向的感知机制和多传感器数据融合技术，进行低空搜索、动态避障和视觉定位。这使无人机能从不同角度和位置理解环境，减少不确定性，提高信息收集和任务执行效率。

3. 自主控制：无人机能够自主规划路径、调整观测姿态，甚至完成目标抓取等任务，展现其在复杂环境中的适应能力和决策能力。这不仅提升了无人机的工作效率，也为未来更多智能化应用奠定了基础。

综上所述，智能机器与人类的深度融合正逐步成为可能，为我们的生活和工作带来前所未有的便利与效率。