菲律賓需要一種全面的海洋態勢感知(MDA)能力來應對日益增加的國家和非國家海洋威脅。菲律賓軍事現代化計劃的目標之一是通過菲律賓海軍海上態勢感知系統(PNMSAS)提高海上態勢感知。本研究的主要目的是了解PNMSAS的現狀、差距,以及海上特種作戰部隊在提高菲律賓海上態勢感知方面的潛在作用。這項定性研究利用了從政府文件和關鍵信息者訪談中收集到的數據,以及從公開文獻中獲得的信息。迄今為止,菲律賓海軍已經采取了若干舉措。這些舉措包括建立新的海岸觀察站和升級現有的觀察站,以及采購新的海軍平臺,以加強對海洋形勢的認識的信息收集。然而,菲律賓受到資源匱乏和已獲得的陸基和移動傳感器的長期交付的阻礙,因此需要尋找一個成本效益高的信息收集系統,而不僅僅是依賴昂貴的技術。本論文研究了海上特種作戰部隊作為低成本/低技術解決方案的潛在作用,它將增強現有的舉措并提高菲律賓海軍的海洋領域感知能力。
新興顛覆性技術(EDTs)對未來大規模毀滅性武器(WMD)戰爭的影響是什么?新興顛覆性技術如何提高大規模殺傷性武器在動能戰爭中的殺傷力和有效性??公民領袖和公務人員如何準備和減輕預計的威脅?
在未來十年,國家和非國家對手將使用EDT來攻擊系統和人口,這可能會啟動和加速現有地緣政治沖突的升級。預計EDT將被用于最初的攻擊或升級,以及作為檢測和決策過程的一部分。由于EDT的速度、預期的混亂和普遍缺乏人力監督,攻擊也將被錯誤地歸因,這有能力將快速的地緣政治沖突升級為全球軍事沖突,并最終導致使用核大規模毀滅性武器。
在核大規模殺傷性武器的陰影下使用EDT,預計也會對可能的對手造成生存威脅,促使他們 "降低 "使用核大規模殺傷性武器的可接受性標準。EDT將使內部威脅,包括自愿的和不知情的,能夠在全球范圍內引發地緣政治沖突,并使其膽子更大。
此外,多個EDT組合在一起用于攻擊時,將對民眾和政府產生大規模殺傷性影響。此外,EDT將被對手用來攻擊和破壞關鍵的基礎設施系統,如食品、能源和交通等,這將對人口和政府產生更廣泛的影響。EDTs將使對手能夠實施長期攻擊,在很長一段時間內(如果有的話),攻擊的效果和歸屬可能不會被發現。
為了對付這些未來的威脅,各組織將需要進行研究和情報收集,同時進行探索性的研究和開發,以更好地了解EDT的狀況及其潛在的影響。有了這些信息,各組織將需要進行協作性的 "兵棋推演"和規劃,以探索一系列可能的和潛在的EDT威脅。從所有這些活動中獲得的知識將為未來的培訓和最佳實踐提供信息,以準備和解決這些威脅。
各組織也將需要增加對EDT相關領域的投資,這就要求各國不僅要改變他們的作戰方式,而且要發展他們對威懾的思考。擴大的監管、政策制定和成員間的政治團結將發揮越來越重要和擴大的作用。將需要更廣泛的政府、軍事和民事合作,結合更廣泛的公眾意識來破壞和減輕其中一些未來威脅。所有這些行動都將對北約成員之間的合作和共同的復原力賦予更高的價值。
在軍事上有許多行動領域使用人工智能。除了對正在使用的系統進行持續的進一步開發和人工智能鑒定,特別是具有新特性的未來系統將能夠從人工智能的應用中受益。日常工作中的人員和物資管理,以及培訓,也提供了主要的潛在行動領域。
一個精心定義的政治和法律框架是必不可少的,特別是對于軍事力量的使用。因此,目前和將來使用自動化和自主系統必須符合FMoD的政治和法律要求。除了政治和法律方面,從軍事角度來看,使用致命性自主武器系統也是一種不可取的、非預期的選擇。
人工智能是一種高技術,需要大量的專業知識和開發努力。為了實現這一目標,德國陸軍正在尋求與歐洲工業和研究的密切合作。在德國陸軍發展的背景下已經建立的技術與能力(TmC)模式正被用作進一步活動的起點。
為了能夠充分應對未來所有與人工智能相關的挑戰,德國陸軍必須擁有合格的人工智能人才。在這方面,聯邦國防軍面臨著來自民用部門的強烈競爭。為了滿足短期內的需求,軍隊正在依靠現有的OR/M&S人員。
目前所有的數據表明,利用人工智能的方法和程序可以大幅提高陸軍的效率和效力。為了能夠適當地應對即將到來的挑戰,必須采取與組織程序和結構有關的措施。因此,"陸軍中的人工智能 "立場文件建議為陸軍設立人工智能工作臺,為陸軍設立人工智能開發中心,為陸軍設立人工智能數據中心。只有這樣才能全面覆蓋人工智能領域的創新、人工智能系統的培訓和數據的提供。
下文將在附件中詳細介紹使早期實現成為可能所需的所有措施。
2018/2019年,在德國陸軍概念和能力發展中心開展了關于人工智能(AI)主題的 "技術與能力 "形式。在一系列研討會的過程中,根據北約綜合作戰計劃指令(COPD),確定了人工智能在陸軍所有能力領域以及武器和服務中的應用,并按行動路線進行分類。下面詳細列出了五個應用領域,每個領域都有不同的行動路線。
根據內容和發展的成熟度,這些措施和行動方針的實施是通過CD&E和R&T活動進行的,或者在CPM的范圍內通過適當的舉措進行。與聯邦國防軍的能力概況相匹配是至關重要的。陸軍概念和能力發展中心負責實施。
這個領域匯集了基于人工智能的目標識別和分類系統領域的所有活動。這些項目正在逐步建立起一種功能,以模塊化的方式擴展陸軍的各種保護和效果組件,包括從ISR到基于效果的自動系統。一個重點是將現有的民用方法用于軍事目的。
這一領域匯集了與不同幾何形狀的小型無人機系統有關的所有活動。這些活動包括從偵察到障礙物,再到進攻性武器系統。不管是什么活動,重點都是在防御和部署自己的TaUAS的能力。一個重要的挑戰是,特別是創造出足夠堅硬和強大的TaUAS,使其能夠使用被動傳感器系統,在非常有限的通信和沒有GPS的情況下,在白天和晚上半自主地行動。
這一領域匯集了所有側重于指揮和控制的活動。它既包括實現單一的功能,在適用的情況下,也可以在已經進行的活動中進行改裝,也包括將可能用于超戰爭情況的系統和方法概念化。沒有任何跡象表明有任何明顯的雙重用途。挑戰在于對指揮和控制過程的相關部分進行建模,以創建超戰可行的指揮和控制組件。理想情況下,指揮和控制過程的一部分可以按照博弈論的思路被描述為一個游戲,這樣人工智能就可以在決策支持或指揮和控制的自動手段的意義上使用。MUM-T是這方面的一個關鍵挑戰。
這一領域匯集了后勤、維護和IT管理領域的所有活動。該行動路線包含了各種可以相對快速實施的措施,并有助于更好地應對當前在支持方面的挑戰。許多力爭實現的功能正在民用部門以非常類似的形式使用或開發。
這個領域匯集了各種單獨的解決方案,其中人工智能和大數據可以為有關數據分析和優化的經典問題提供支持。數字化和人工智能提供了一個新的質量機會,因為某些問題(識別,......)可以實時和提前解決(也適用于車輛)或技術設備(如防火墻)。
(2021年11月10日,在荷蘭弗里皮爾舉行的北約反無人機系統技術互操作性演習中,無人機在無人機群演示前處于起飛位置。)
美國防部(DOD)和美國政府在敵方使用小型無人駕駛飛機系統(sUAS)方面面臨著重大國家安全挑戰。創建集群能力的現有技術導致了多層次和無法管理的威脅。本文討論了如何準備和應對這一迫在眉睫的挑戰,俗稱“無人機蜂群”。傳統思維和實踐的基本挑戰推動了對無人機蜂群的關注。一些未解決的問題包括無人機蜂群對美國的潛在利益與威脅。迄今為止,沒有任何方法能充分解決美國對無人機蜂群的戰略風險。盡管美國防部戰略包括一些應對敵方無人機威脅的方法,但它并沒有完全面對挑戰,而要解決未來武裝無人機蜂群帶來的戰略問題,就必須面對這些挑戰。為了減輕這種新出現的風險,美國需要一個協調的方法來解決技術、法律和條令問題。
美國目前的戰略文件為確保和推進國家利益提供了總體要求。然而,新出現的威脅和潛在的無人機蜂群技術威脅著美國的安全態勢。例如,2017年美國國家安全戰略指出,“我們將保持一個能夠威懾并在必要時擊敗任何對手的前沿軍事存在”。隨著美國軍隊在全球范圍內的廣泛投入,對手可以利用無人機蜂群來挑戰美國在許多領域的利益;如果是這樣,美國軍隊就不能可靠地投射力量來威懾和擊敗這些同樣的對手。
此外,《美國國防戰略》認為戰爭的特點在不斷變化,行為者可以更迅速、更容易地獲得技術,包括人工智能(AI)、自主性和機器人技術。時任美國防部長詹姆斯-馬蒂斯在2018年說明了這種擔憂,他承認國土不再是一個避難所,必須預測針對“關鍵的國防、政府和經濟基礎設施”的攻擊。無人機蜂群構成了重大的國家安全戰略風險,應對這一新興威脅給美國帶來了三個關鍵領域的挑戰和機遇:技術、法律和理論。
關于作戰無人機系統使用的研究文獻揭示了以創新方式改變戰爭特征的潛力。技術革命使行為者能夠利用無人機來實現國家目標。最近發生在南高加索地區的納戈爾諾-卡拉巴赫爭議地區的戰爭說明了這一現實。阿塞拜疆對無人機系統的使用極大地幫助了它的勝利,支持了它對亞美尼亞的空中和地面作戰,而亞美尼亞擁有更多的常規空中和地面部隊,包括戰斗機和坦克。此外,這場戰爭說明了使用無人機系統來摧毀防空系統、地面部隊和裝甲車輛的優勢,包括空中能力成本相對低廉。這些系統可以憑借其相對較小的尺寸和較慢的速度避開敵人的防空系統,而且它們在常規沖突中為不太富裕的國家提供了潛在的軍事優勢。這種力量的再平衡表明,國家可能會在未來的沖突中更多地使用無人機系統來脅迫他們的敵人,促成外交上的讓步,并實現國家安全目標。遙控飛機是改變戰爭性質的工具,而小型無人機的創新使用說明了下一步的改進,其成本低,回報潛力大。
除了目前無人機系統的應用,這些航空器的未來發展趨向于更加復雜,在人工智能、自主性和機器學習方面將取得更多進展。這些術語可能會使一些人想到虛構的作品,如《天使降臨》(2019),這部電影中,小型螺旋槳驅動的無人機從地面的管道發射,攻擊美國總統和他的特勤人員。然而,在現實中主要軍事大國目前都在追求這種能力。
中國電子信息技術研究院在2020年9月測試了從地面和空中發射器發射和使用多個sUAS的蜂群編隊。此外,美國海軍研究辦公室和國防高級研究計劃局近年來進行了廣泛的測試,使用大量的無人機相互協調進行偵察,編隊飛行,或可用于向目標投放彈藥。2020年9月的一次演習顯示,俄羅斯也在繼續追求用三種型號的無人機系統進行集成編隊,打擊地面目標。雖然這本身不是無人機蜂群,但一位俄羅斯專家指出:“在這一點上,俄羅斯有很多關于UAV蜂群使用的研究,并對這種概念進行了測試和評估。”
民用無人機蜂群的發展表明,這是一項雙重用途的技術。在過去的幾年里,對無人機能力的需求不斷增加,因為各公司為編排好的展示活動編排了數以百計,有時甚至數以千計的無人機系統。例如,英特爾在2018年創造了一次展示中無人機數量最多的世界紀錄,有2066架。英特爾特定型號的無人機在眾多活動中飛行,包括2018年冬季奧運會和2017年超級碗的半場表演。最近,無人機表演為當選總統喬-拜登的特拉華州勝利慶典展示了蜂群能力。可以想象,一個邪惡的行為者可能會控制大量無人機,對涉及國家元首或大量人群的活動進行破壞。伊朗在2019年9月對沙特阿拉伯最大的原油穩定廠之一進行了無人機攻擊,顯示出不同尋常的復雜性,并且還在試驗同時對50個目標使用大量無人機。無人機蜂群的軍事和民用趨勢預示著美國的力量可能會在未來受到挑戰。盡管各行為體尚未使用真正的小型無人機蜂群來對付對手,但該技術的攻擊應用并不遙遠。
各國應在仔細考慮其風險和影響后,規劃使用無人機群。一些文獻承認無人機蜂群在某些戰略軍事背景下的概念性應用。例如,一位戰略專家認為,完全自主武裝型無人機蜂群(AFADS)是蜂群應用的一個子集,可以被視為大規模殺傷性武器(WMD)。美國陸軍應用兵棋推演方法證明了無人機蜂群武器如何在平行攻擊中提供作戰優勢。美國防部關于使用自主系統的發起人之一指出:部署完全自主的武器將是一個巨大的風險,但這可能是一個軍隊值得承擔的風險。這樣做將會進入未知的領域。敵對行動者正積極試圖破壞戰時的安全行動。而且在行動時,沒有人可以干預或糾正問題。
大國可能愿意承擔這種風險;正在開發能夠獨立于人類操作者做出決策的自主武器。前美國防部長馬克-埃斯佩爾指出了美國和其他大國在自主武器發展方面的這種區別。一些評論家斷言,自動防御系統提供了軍事優勢,包括自由打擊覆蓋戰略資產的傳統防空系統或對核和支撐能力進行監視。
各國必須考慮自主武器計劃的戰略影響。一個行為者向對手使用無人機蜂群可能導致意外升級,而一個意外的人工智能決策可能無意中導致敵人反擊或外交危機。國際上的討論還沒有涉及到使用完全自主武器在“危機穩定、升級控制和戰爭終止”方面的戰略考慮。許多專家同意,自主武器系統可能在危機或武裝沖突期間提供作戰優勢,特別是在灰色地帶或混合戰爭中,但戰略風險要求決策者現在就考慮這些危險,以避免以后出現災難性的結果。完全自主的武器系統增加了誤判和/或誤解的風險,這可能導致國家和非國家競爭者之間不受控制的風險升級。這包括使用大規模毀滅性武器的威脅增加。盡管采用自主無人機蜂群存在固有的風險和后果,但這些能力為行為者提供了實現國家目標的軍事和戰略選擇。有人類參與的半自主無人機蜂群武器也會給對手帶來風險,盡管程度較低。
關鍵術語和分析的范圍將澄清誤解。歐文-拉肖在《原子科學家公報》中寫道,將蜂群無人機定義為“分布式協作系統......成群的小型無人駕駛飛行器,可以作為一個群體移動和行動,只需有限的人類干預”。蜂群的另一個定義規定了軍事應用,“大量分散的個體或小團體協調在一起,作為一個連貫的整體進行戰斗”。根據美國防部指令3000.09,自主武器系統,“一旦啟動,就可以選擇和攻擊目標,而無需人類操作員進一步干預”。美國國家科學、工程和醫學研究院規定,無人機蜂群是指40個或更多的無人機系統,該群體作為一個單位,有各自的行為,所有成員都不知道任務,成員之間相互通信,每個無人機系統“會相對于其他無人機系統進行定位”。這些創新包括人工智能、自主性和機器學習的應用,以及美國防部指定為1、2和3組的sUAS進步。sUAS作為一個整體執行任務,包括情報、監視和偵察以及進攻性攻擊。在本文的其余部分,這種威脅將被稱為無人機蜂群。
對抗(或稱反制)無人機蜂群提出了三個領域,這對五角大樓和負責保衛美國國土的國家機構來說既是挑戰也是機遇。第一個領域,即技術,美國防部的工作集中在硬件解決方案上。在2021財年,美國防部最初計劃“在反無人機系統(C-UAS)的研究和開發上至少花費4.04億美元,在C-UAS的采購上至少花費8300萬美元。”所有軍種都追求各種尖端技術解決方案來探測、跟蹤、識別和擊敗目標。用于探測的硬件解決方案包括雷達以及電子光學、紅外和聲學傳感器;所有這些都因小型無人機的表面特征和相對速度而限制了其有效性。另一種技術涉及操作員可能需要控制無人機無線電指令信號的探測。擊敗機制包括干擾、欺騙、槍支、網、定向能和標準防空系統等方法。然而,目前的能力給操作者帶來的結果是好壞參半的。目前的措施主要是針對數量較少的無人機,而這些無人機并沒有表現出蜂群行為能力。其他方法,包括美國空軍和國防部在作戰環境中測試的高功率微波(HPM),可能提供更有效的能力來對付無人機蜂群,但專利方面的挑戰可能會限制其有效性。誠然,美國防部可能正在追求更先進的HPM武器,其基礎設施足跡更小,如Leonidas系統,但目前的研究僅限于非保密來源。
美國防部的反無人機系統(C-sUAS)戰略承認了無人機蜂群帶來的戰爭特征變化,但并沒有提到具體的解決技術。考慮到對抗無人機蜂群的近期要求,當前技術的重大局限性給行業帶來了挑戰。此外,美國防部可能沒有關注無人機蜂群的新威脅。相反,開發和采購工作表明,重點是傳感器和武器,以擊敗目前的無人機系統。美國防部2021財年的C-UAS預算主要針對當前設備進行開發,沒有考慮滿足未來需求的技術創新。在COVID-19大流行期間和之后美國防部預算下降的環境下,這種方法可能被證明是低效的,并造成重大風險。各國開發無人機蜂群技術的速度表明,其成熟速度比應對此類威脅的設備成熟速度更快。
觀察家們注意到需要快速創新以減輕不斷上升的威脅,但目前的國防工業基礎面臨著變革的障礙,包括軍事文化和新的商業技術測試。快速創新的一個更常見的問題源于對商業產品的收購,其中知識產權成為系統部署使用的很大障礙。當公司的設備或軟件不一定能互操作時,這個問題就會變得很嚴重,使C-sUAS操作者無法獲得擊敗目標所需的融合、及時和有用信息。軍事文化不一定會獎勵創新的思想家,并且很可能成為快速變革的障礙。雖然美國防部目前的C-sUAS戰略確定了無人機蜂群的威脅,但它沒有充分解決國防部必須如何克服高成本和創新遲緩的技術風險。
(2022年8月14日,在密歇根州格雷靈營地,分配給美陸軍第37步兵旅戰斗隊總部的上士Noah Straman 在北方打擊行動期間發射了DroneDefender)
C-sUAS戰略的第二個風險來源是在法律限制,特別是在國土上。現行法律為國土上的美國公民提供保護,同時也抑制了美國防部在軍事設施上保護無人機威脅的能力。鑒于無人機的威脅能力和檢測限制的多重影響,無人機蜂群加劇了這種限制所帶來的風險。C-sUAS戰略宣稱,美國防部的主要利益相關者必須與合作伙伴合作才能取得成功。這一當務之急應推動立法解決方案,以擴大這種反無人機設備運行的國內環境權限。
C-sUAS戰略強調了在國土上操作反無人機能力的重大法律挑戰,并斷言:“許多現有的法律和聯邦法規在設計時并沒有將無人機系統作為威脅來處理,而技術變化的持續速度使得法律當局很難跟上步伐。”目前的法律不允許及時發現潛在的無人機威脅,這些威脅可能來自軍事設施之外。《美國法典》(USC)第10條第130i款授權國防部長和武裝部隊指定人員采取所有動能或非動能行動,以“禁用、損壞或摧毀”對“所涉設施或資產”構成威脅的無人駕駛飛機系統。這一法律限制使操作者無法在潛在的無人機威脅到達目標之前將其擊敗。
盡管《美國法典》第10章第130i條授權國防部“在未經事先同意的情況下......通過攔截或以其他方式獲取電訊或電子通訊,探測、識別、監測和跟蹤無人駕駛飛機”,但它并沒有明確說明這一權力是否延伸到基地的邊界之外;如果可在邊界之外,就會給國防部提供戰術優勢。新的授權也不清楚美國防部是否可以在不違反情報監督指令的情況下,在其管轄范圍之外收集所需的無人機信息。此外,針對潛在的無人機蜂群威脅收集此類信息可能會擴大責任。探測目標還需要區分敵方和友方的無人機,鑒于目前的權限,處理與合法民用飛機有關的具體信息可能會有問題。
根據C-sUAS戰略,美國防部必須采取多邊行動,并與執法機構分享威脅信息,如10 USC 130i所允許的。這可能的一種方式是在國家安全特殊事件(NSSEs)期間,聯邦調查局(FBI)可以有臨時的權力來反擊無人機,而無需首先獲得授權。2018年《預防新威脅法》授權國土安全部(DHS)和司法部(DOJ)“通過基于風險的評估,減輕無人駕駛飛機......對設施或資產的安全或安保構成的威脅”。在最近的案例中,聯邦調查局與聯邦航空管理局(FAA)合作,在2020財政年度期間,包括2020年超級碗、2019年世界大賽、2020年玫瑰碗比賽、華盛頓特區的“A Capitol Fourth”和紐約市的新年慶祝活動中,成功對抗了超過200架無人機。聯邦調查局還與國土安全部以及佐治亞州的州和地方執法部門合作,在2019年超級碗比賽期間對抗54起無人機入侵事件;在體育場周圍的臨時飛行限制期間,至少有6架無人機被沒收了。
2018年《預防新威脅法》的描述內容與《美國法典》第10篇第130i條的授權非常相似,但仍不清楚國土安全部、司法部和國防部如何進行實際合作。首先,NSSEs是臨時性的,如果沒有永久性的授權,通過機構間的協調對威脅進行早期預警的優勢幾乎可以忽略不計。對手很可能不會在NSSE期間對國防部資產發動無人機蜂群攻擊。其次,如果國防部發現了其管轄范圍之外的威脅并警告國土安全部或司法部,聯邦、州或地方執法部門不太可能有時間和能力來攔截無人機蜂群威脅。
地方執法部門和私人實體有更少的權力來對抗無人機。根據國土安全部、司法部、交通部和聯邦通信委員會最近的咨詢,采用反無人機技術的非聯邦公共機構和私人可能違反聯邦法律。法律將無人機定義為飛機,任何破壞或摧毀無人機的工具都可能引發涉及《飛機破壞法》和《飛機海盜法》的責任。那些使用無線電頻率探測的人可能會涉及《竊聽/陷阱法》和《竊聽法》的訴訟負責,這取決于該能力是否記錄或攔截無人機和控制器之間的電子通訊。
最后,附帶影響可能導致當地執法部門或私人實體重新考慮采用這些能力。杰森-奈特對城市地區警察機構的考慮進行了分析,并提到了反無人機技術干擾合法地面和空中活動的例子。目前的授權并沒有為國防部對抗無人機群所需的預警能力提供全面的法律基礎。盡管在某些情況下,與東道國或在應急地點的多邊協調可能為防御者提供優勢,但鑒于美國防部的法律限制,在可能試圖使用無人機蜂群來對付關鍵基礎設施時,國土為對手提供了優勢。
(2022年3月30日,第3海軍陸戰隊第9工兵支援營沿海工兵偵察隊的戰斗工程師海軍陸戰隊下士Chance Bellas在菲律賓克拉韋里亞的Balikatan 22期間組裝了小型無人機系統VAPOR 55)
C-sUAS戰略的最后一個障礙是關于有效使用反無人機設備的一個重要但被忽視的方面。該戰略宣稱,隨著技術的成熟,需要制定條令,但僅僅承認企業的需求并沒有解決規劃誰可能操作這些設備的重大挑戰。現在確定條令上的需求將減輕未來的能力差距。美國陸軍必須在保衛空軍基地免受未來無人機蜂群威脅方面發揮更大作用。
采用反無人機能力的一個獨特方面是,它包括在所有領域的行動。具體來說,在空中瞄準和減輕對手的巨大挑戰,需要對三個主要任務領域的分工進行清晰的評估:防空、部隊保護和空域控制。從這些任務領域中提取部署原則對于規劃反無人機能力的戰略用途是有價值的。聯合條令是基于目前的部隊結構和幫助解決復雜問題的責任。規劃對抗無人機蜂群的方法需要對聯合條令中的角色和責任進行更深入的評估。
條令必須考慮到培訓未來在所有領域發揮作用的設備操作人員。在空中領域的操作需要對防空、部隊保護和空域控制有充分了解和精通的人員。設計一個與技術和設備同步發展的部隊結構并為其提供資源,將更有效地阻止和對付先進的威脅。這一發展推動了反無人機蜂群條令開發的權威指導,其也是C-sUAS聯合辦公室(JCO)作為國防部執行機構責任的一部分。此外,聯合辦公室將“協調C-UAS的聯合作戰概念和聯合條令的發展”。然而,這種責任描述沒有考慮到目前國防部各部門在空域控制、部隊保護和針對無人機蜂群威脅的防空方面的角色挑戰。專注于對抗地面威脅的部隊保護軍事人員并不具備對抗空中威脅同時避開友軍飛機的必要知識。對這些人員進行空域環境、電磁波譜、空間作業和天氣等相關培訓,將使他們更有效地運用能力來對付無人機蜂群。在防空方面重疊的責任,特別是美國陸軍和美國空軍之間的責任,可以解決此條令上的挑戰。然而,各軍種都依賴部隊保護專家,這給業務帶來了風險。
條令還包括對角色和任務的劃分,特別是在空軍基地的防空方面。越南戰爭和伊拉克戰爭迫使高級軍事指揮官和各軍種將能力分配給傳統任務,而犧牲了支持戰略和作戰目標的空軍基地防御。特別是陸軍和空軍,自二戰結束以來,一直在為地區和點狀防空任務的具體作用而爭斗。2020年蘭德公司的一項研究強調了目前的辯論:今天,美國陸軍負責為空軍基地和其他固定設施提供點式AMD(防空和導彈防御),但兩軍多年的忽視導致了能力上的不足......陸軍領導層將其機動部隊的移動式短程防空置于固定設施防御之上。
在美國陸軍對海外和國內主要作戰基地的防空資源進行優先排序之前,戰略和戰役目標很容易被無人機蜂群影響。此外,空軍可能會繼續倡導和獲得C-sUAS的能力,而沒有條令上的決議。空軍可能會實現其長期以來的愿望,即在戰術防空方面發揮更大的領導作用——這將與聯合司令部的任務相矛盾,即避免重復工作并獲得效率。同樣,其他軍種可能會繼續購買設備進行試驗,如果沒有跨領域和職能協調,這可能不是最佳或有效的。
蘭德公司的報告還詳細說明了陸軍和空軍在防空方面的角色錯位。2020年的一份國會研究報告提出了一個重要問題:“計劃中的SHORAD(短程防空)部隊結構和能力是否足以應對預測的未來挑戰?”該報告表明,陸軍計劃在現役和后備部隊之間增加18個營的防空能力,這可能不足以滿足支持歐洲威懾倡議和太平洋威懾倡議的陸軍部隊需要。這些能力包括應對無人機系統的威脅,但不包括保衛空軍關鍵資產和主要作戰基地的假定任務。盡管聯合出版物3-0《作戰》要求整合進攻和防御能力,以實現對敵方無人機的空中優勢和部隊保護,但它并沒有明確規定各軍種的角色和任務。這種理論上的模糊性增加了SHORAD資源不足的危險,以應對未來無人機蜂群的倍增效應。
新興技術的發展和使用無人機蜂群可能性的增加使得有必要對條令和軍種的作用進行重新評估。事實上,空軍參謀長已經敦促國防部長辦公室對各軍種的角色和任務進行審查,以確定聯合作戰概念的領導組織,如遠程精確射擊和攻擊下的后勤。這兩個概念都與保護戰略資產免受潛在的無人機蜂群攻擊有關。此外,美國防部缺乏條令指導可能也表明需要評估機構間的概念和方法,以便在民事管轄范圍內采用類似的能力。JCO及其國防部戰略將為持續的條令開發提供基本要素,但更多的工作必須集中在調整各部門的角色和資源上。
美國防部對抗無人機蜂群的新方法必須解決技術快速發展的風險,對手可能利用民用和國防部保護關鍵基礎設施之間的法律縫隙,以及防空、空域控制和部隊保護方面固有的條令挑戰。正如2018年美國國防戰略所指出的,國土不再是一個避難所,而是敵人無人機蜂群的目標,這些蜂群可能具有洲際范圍的能力。
(2021年10月14日,夏威夷波哈庫洛亞訓練區,海軍陸戰隊準下士德米特里-謝潑德在布干維爾II期間進行步兵排戰斗課程時發射無人機)
敵對趨勢必須推動國防工業基地采用相對低成本、快速和人工智能的技術解決方案。最初尋求納入未來技術的“第三次抵消戰略”,為減輕這種風險提供了一個特別有用的方法。該戰略探討了蜂群式無人機、高超音速武器、人工智能和人機協作的最佳組合方式,以在戰斗中提供獨特的優勢,但它并不只關注材料和設備。相反,它考慮了如何最好地將人類的創造力與技術的精確性相結合。當應用于對抗無人機蜂群時,人機協作的概念可以為防空事業提供優勢。解決方案應該包括一系列與人工智能軟件完全整合的傳感器,以便更迅速地識別潛在目標,并提高信心水平。美國陸軍的TRADOC小冊子525-3-1《2028年多域作戰中的美國陸軍》指出,這些特征是人工智能和高速數據處理所希望的,以提高“人類決策的速度和準確性”。
值得投資的人機技術項目包括由人工智能驅動的自主蜂群無人機,以通過斗狗來減輕或摧毀敵人的蜂群。喬治亞理工大學在2017年與海軍研究生院合作進行了這種實驗。此外,美國防部的低成本開發能力包括非動能直接能量武器,如戰術高功率微波作戰響應器(THOR)和混合防御限制空域(HyDRA)計劃。THOR為對抗無人機蜂群提供了一種特別有效的能力,因為與HyDRA激光器相比,其影響范圍更大。然而,如果與綜合指揮和控制(C2)界面連接部署并協調,將人工智能與人類結合起來,該系統可比標準防空能力更有效,成本更低。
C2能力必須能夠更快地確定目標,將傳感器與擊敗機制連接起來,并允許人類操作員迅速選擇更有效的武器。最近的報告表明,聯合司令部正在追求這些能力,并可能要求各軍種開發自己的C2系統,以便最終整合到美國陸軍的前線防空指揮和控制系統。其他C2系統包括美國海軍的CORIAN(反遙控模型飛機綜合防空網絡)能力和美國空軍的多域無人系統應用指揮和控制。然而,這些具體的系統目前似乎并沒有與先進作戰管理系統(ABMS)或擬議的聯合全域指揮與控制(JADC2)架構聯系在一起。最近和剛開始的工作表明,在北大西洋公約組織中將使用JADC2概念將傳感器與射手聯系起來以對抗無人機群的倡議。未來的JADC2架構在概念上可以使人類操作員為自己的目的控制敵方的無人機蜂群網絡。無論哪種創新,“第三次抵消戰略”都為應對未來致命的自主無人機蜂群問題提供了一個潛在的寶貴方法。
在不考慮未來無人機蜂群威脅或人工智能發展活動的情況下,追求不同的和針對具體軍種的C2能力將浪費時間和納稅人的資金。相反,美國防部應更快地將2021財年開發的反無人機蜂群C2能力納入JADC2架構。國會責成國防部長評估綜合防空和導彈防御C2系統,其中包括C-UAS能力,并確定它們是否與新興的JADC2架構兼容。這個框架符合國會對自主或半自主能力的偏好,而且操作和維持成本低。盡管互操作性、知識產權、數據管理和信息保障仍然是挑戰,但將C-sUAS C2系統整合到JADC2架構中,將產生更快的殺傷鏈和潛在更低成本的項目。JCO主任肖恩-蓋尼少將最近承認,這種開放的架構方法可能會在日后帶來巨大的安全紅利。 第二,在國土的現有法律框架內運作,美國防部必須倡導在固定地點有更多的權力來保衛關鍵基礎設施。國會必須在緊急情況下和和平時期授予國防部長更多的權力。該建議必須包括授權操作者在基地邊界之外確定潛在目標。運營商也應該有法律支持,以近乎實時的方式告警當地和聯邦執法機構。
(2021年4月18日,太平洋,分配到第21直升機海戰中隊的海軍二級空勤人員(直升機)丹尼爾-艾爾斯在與兩棲攻擊艦埃塞克斯號的實彈演習中用MH-60S海鷹GAU-21.50口徑機槍向目標無人機開火)
第二,在國土的現有法律框架內運作,美國防部必須倡導在固定地點有更多的權力來保衛關鍵基礎設施。國會必須在緊急情況下和和平時期授予國防部長更多的權力。該建議必須包括授權操作者在基地邊界之外確定潛在目標。運營商也應該有法律支持,以近乎實時的方式告警當地和聯邦執法機構。
幸運的是,聯邦航空局正在推行幾項舉措來對抗敵方無人機。這些計劃包括將無人機納入國家空域系統,以區分友軍和敵軍的無人機。國防部應積極鼓勵聯邦航空局和美國國家航空航天局繼續各自的無人機行業倡議,包括無人機系統交通管理研究,以“確定服務、角色和責任、信息架構、數據交換協議、軟件功能、基礎設施和性能要求,以實現對低空無控制無人機操作的管理”。這些增加的權力,再加上增強的能力,可以縮小民事和軍事管轄權之間的法律差距,以保護國家基礎設施和國防部的關鍵資產。
最后,美國防部必須通過兵棋推演和演習積極磨練理論,以確定空軍基地防空中最合適的角色和職能。隨著無人機技術的成熟和向友軍提出更復雜的問題,盡早建立正確的部隊結構將更有效地應對挑戰。這將需要進行必要的培訓和適當的資源配置,以滿足國會對有效和低成本設備的需求。正如蘭德公司的研究報告所指出的那樣,沒有單一的行動方案,而是通過組合來提供解決方案。然而,角色和職能的重新調整對于成功至關重要。追求適當的聯合討論將為未來對抗無人機蜂群的強大和基于風險的模式提供基礎,并避免過去的戰略錯誤。
遠征軍主要依靠柴油發電機來維持關鍵任務的指揮、控制、通信、計算機、作戰系統情報、監視和偵察(C5ISR)以及中小型戰術電網的生命支持系統。在支持遠程特種作戰部隊(SOF)和海軍陸戰隊在有爭議的環境中的遠征行動時,這種依賴性帶來了重大的后勤和維護挑戰。研究的主要目的是衡量當前或接近市場的儲能和光伏充電解決方案的有效性,以增加或取代柴油發電機,支持遠征軍事行動。次要目標是衡量這些儲能和充電解決方案與柴油發電機同步運行對部隊燃料消耗的影響,特別是對現有燃料補給計劃的影響。這項研究的結論是,現有的和接近市場的可再生能源系統可以有效地與戰術柴油發電機整合,并產生足夠的能量來滿足支持遠征軍在偏遠地區作戰所需的相當一部分能源。
滿足維持復雜的長途通信網絡、戰術無線電、指揮、控制、通信、計算機、作戰系統情報、監視、偵察(C5ISR)和生命支持系統所需的能源要求,在面臨有爭議和灰色地帶環境中的持續戰略競爭時,是一個獨特的挑戰。支持這些系統的柴油動力戰術發電機的運行成本,再加上維護這些系統所需的廣泛的后勤基礎設施,是非常可觀的。自2009年以來,美國(U.S.)國防部(DOD)一直在尋求可再生能源選項,以建立戰場上的能源安全。這一努力主要是由2001年至2021年在伊拉克和阿富汗的燃料行動的財政和人力成本驅動的,其中燃料的完全負擔率為每加侖15-42美元(Solis 2009),傷亡率為每24個燃料車隊發生一次(Wald 2009, 19)。隨著國家安全戰略(NSS)從西南亞洲的反叛亂轉移到南太平洋和東歐的持續戰略競爭,強大的后勤管道可能不容易獲得,部隊的生存能力將基于在有爭議的地區實現后勤可持續性的能力。(海軍陸戰隊司令部2021年)。為了在這些環境中開展行動時實現能源安全,需要利用可再生能源。
這項研究旨在研究在混合配置中部署的光伏(PV)鋰離子能源解決方案是否會大大延長為傳統柴油發電機提供動力的預置燃料供應的運行能力;最終,這種系統是否能夠通過光伏太陽能充電解決方案在偏遠地區獨立維持運行。雖然在戰術班、排和連一級對提高能源效率和采用可再生能源的關注有限,但國防部的大部分節能舉措都影響了大規模的駐軍基礎設施。研究的主要目的是衡量當前或接近市場的COTS/GOTS能源儲存和光伏充電解決方案的有效性,以增加或取代柴油燃料發電機,支持遠征的軍事行動。次要目標是衡量COTS/GOTS儲能和充電解決方案與柴油發電機同時運行對部隊燃料消耗的影響,特別是對現有燃料補給計劃的影響。還討論了前期系統采購成本和生命周期運營成本節約之間的權衡。
為支持本論文,對現有研究和文獻的審查表明,現有的大部分工作都集中在大規模實施可再生能源系統,為偏遠村莊或大型駐軍和遠征軍事設施供電。審查還確定了相關的行動后報告,詳細說明了排到連級單位的設備串、能源需求、發電機功率輸出和燃料消耗率。選擇的其他資源與電力可再生能源混合優化模型(HOMER)程序有關,該程序用于對COTS/GOTS可再生能源解決方案進行建模和模擬,以及已投入使用的、接近市場的和名義的COTS/GOTS能源解決方案的技術文件。
配置A包括傳統的戰術發電機,配置B是地面可再生遠征能源網絡系統(GREENS),該系統目前已作為美國海軍陸戰隊的記錄項目投入使用,配置C是移動電動混合電源(MEHPS),該系統正在采購過程中,配置D是一個由通用光伏收集板和特斯拉電源包組成的COTS系統。部隊的組成是一個SOF團隊大小的元素(部隊1),其能源需求由TOC設備串定義,一個USMC連大小的元素(部隊2),其能源需求基于COC設備串。每個能源生產配置都在HOMER中建模,并根據兩個部隊組成所產生的電力需求進行分析。除了分析基于系統規格的電力需求輸入外,HOMER還根據位置、季節和歷史太陽輻照度數據考慮了環境變量,以預測可再生能源生產。
對評估結果的分析表明,無論是配置B還是配置C都不能產生足夠的能量來有效地滿足部隊1或部隊2的100%的動力需求。然而,這兩個系統在與戰術發電機的混合配置中產生了足夠的能量,大大降低了燃料燃燒率,并延長了后勤補給窗口。配置B產生了部隊1所需能量的30%,并將燃料補給窗口從10天延長到29天,假設預置了200加侖的燃料儲存。雖然配置B只產生部隊2所需能量的9%,但假設有3000加侖的預置燃料儲存,這就轉化為128天的燃料再供應窗口。由于系統目前設計的發電機選項不足,配置C只能與部隊1進行評估。配置C的特點是加強了電池存儲和自動混合管理系統,同時向TOC提供發電機電源,并用多余的發電機容量為耗盡的電池充電。因此,配置C產生了1號部隊所需電力的52.6%,并將燃料補給窗口延長到55天。配置D提供了1號部隊所需的100%的電力,消除了燃料再供應的需要,并需要最小的備用發電機基礎設施和預置的燃料。盡管2號部隊COC設備的電力需求超過了COTS解決方案的能力,但在這種情況下,可再生能源的滲透率相當高,達到56%,將燃料再供應窗口延長到270天。
這項研究的結論是,現有的和即將上市的COTS/GOTS可再生能源系統可以有效地與戰術柴油發電機整合,并產生足夠的能量來滿足支持遠征作戰所需的相當一部分能源。對燃料消耗的影響證明,即使是9%的名義可再生能源滲透率也能將燃料補給窗口延長56%。本論文中評估的每一個可再生能源系統都可以按比例調整,以更好地適應從特種部隊到美國海軍陸戰隊連隊規模的部隊配置的具體要求。建議對電池組研究、光伏材料和能源管理軟件進行額外的投資,以提高旨在支持遠征作戰的可再生能源系統的影響。
自主武器正在迅速擴散:在可及性、自主程度、國際開發者的范圍,以及它們在情報、偵察和致命打擊中的戰術作用。
自主系統仍然非常容易出錯,顯示出較差的穩健性、可解釋性和對抗性。
主要的軍事大國對條約提案投了棄權票,而其他國家和人道主義組織則迫切要求進行監管。
國際和美國的政策仍然模糊不清,缺乏現實的問責和執行機制。
本文調查了全球社會在致命武器系統自主性擴散方面所面臨的關鍵技術、人道主義和政治挑戰。本文的討論涉及具有不同類型自主性的武器系統,特別是致命性自主武器系統(LAWS)。"這些武器系統包括武裝無人機、車輛、潛水器、哨兵炮塔、導彈系統和其他人工智能(AI)的動態應用。本報告旨在總結來自公共領域的主要發展,沒有秘密信息。
我們首先討論了致命性自主武器系統的狀況,包括總體趨勢、致命性自主武器系統的時間表、自主程度、致命性自主武器系統中使用的一些技術的雙重用途、國際政治立場,以及可獲得性、可解釋性、問責制和執行所帶來的挑戰。接下來,我們將討論致命性自主武器系統的自主能力和情報方面的最新文獻,然后從美國國內和國際的角度討論自主武器政策。
近年來,硬件方面的技術進步,從電子光學、紅外和聲納系統到合成孔徑雷達,以及人工智能/機器人方面的技術進步,從更好的三維和視覺感知到運動預測和規劃,使得自主系統得以迅速發展[2]。技術進步推動了成本的降低、更多的可及性、更少的人為錯誤和更快的反應時間;這擴大了情報、監視和偵察(ISR)、導航、探測等方面的使用機會。人工智能設備為無人車提供了更大的速度和在不需要數據鏈接的環境中運行的能力,例如在水下或靠近對手的干擾裝置,增加了超越敵方系統的機會[3]。最近的趨勢是有更多的國家參與積極的致命性自主武器系統的開發,包括越來越多的進攻性應用,定位為城市沖突而不是戰場,以及蜂群能力。此外,無人駕駛飛行器(UAVs)的能力在其部署時間、行動的地理區域、可識別物體的范圍和相互協調的能力方面都在擴大[2]。
國際辯論也相應地加強。國家通過聯合國,以及公民個人通過國際倡導團體,施加越來越大的壓力,要求制定具有法律約束力的國際條約來規范此類武器;然而,包括美國在內的最大的軍事行為體卻一再回避任何此類承諾。因此,具有越來越多自主功能的各種致命性自主武器的技術進步和軍事采用繼續向前發展。
致命武器系統的時間軸和實例。幾十年來,致命性自主武器系統一直在不斷發展。在之前的幾十年里,半自動地面環境(SAGE)防空系統搜索敵機,軍艦采用近程武器系統(CIWS)來自動探測、跟蹤和消除來襲導彈[4, 5]。也許人類干預自動化戰爭的最著名的例子是1983年由自動目標探測引發的蘇聯核假警報事件。當預警衛星錯誤地將高空云層識別為來自美國的洲際彈道導彈時,蘇聯防空部隊中校Stanislov Petrov選擇不援引蘇聯的強制核反擊政策。
20世紀80年代,第三代反坦克制導武器(ATGWs)的制造和發展,這種武器被設計成向上發射到空中,并將利用紅外線獨立獲取目標。歐洲的PARS 3 LR[6]和以色列的Spike[7]ATGWs是這種類型的歸航導彈的例子。美國和其他國家在2022年送給烏克蘭軍隊的現代 "標槍 "反坦克武器,包含了一個稱為電子安全武裝和發射(ESAF)的控制系統,在發射后將導彈引向目標[8]。
美國在自主武器領域一直是一個突出的創新者,在1970年代首次生產了名為Phalanx CWIS的目標跟蹤和獲取裝置[9]。在21世紀初,美國愛國者導彈計算機在兩個不同的場合錯誤地識別了友軍戰機,這導致了友軍開火和死亡[10]。有缺陷的程序沒有適當考慮到自動化錯誤。在過去的十年中,韓國和以色列已經建造了能夠完全自主地識別并向人類開火的哨兵槍[10]。
近年來,俄羅斯和以色列也開發了具有自主導航和瞄準能力的無人水面飛行器(USV),中國也開發了一種自主直升機[5, 11]。致命的無人機系統和游蕩彈藥的出現也許是最危險的致命性武器系統,現在已經廣泛發展,而且相對便宜和容易獲得[11]。以前用于偵察,這些航空系統被設計為自主巡邏區域,搜索敵方雷達、飛機或人員,并對其進行攔截,通常帶有內置彈頭。眾多的例子見表一。
2021年3月8日,利比亞問題專家小組向聯合國安全理事會提交了聯合國信函[S/2021/229][12]。根據該報告,2020年3月27日,哈利法-哈夫塔爾的部隊至少受到了一枚卡爾古-2型致命性武器的攻擊,記錄了第一起可能完全自主的致命性自主武器的開火和遺忘的使用。由于難以確認像這樣的武器是否真的自主行動,可能還有類似的攻擊,但公眾并不知道。
俄羅斯在2022年入侵烏克蘭時,廣泛使用了TB2(表一)和標槍反坦克武器。目前還不清楚TB2的自主起飛和巡航功能是否對戰爭起到了作用,但標槍導彈的 "發射-遺忘 "能力使小型反擊部隊能夠快速打擊并遠距離撤退[13]。
兩用技術。參考文獻[14]描述了人工智能的 "兩用困境":同樣的技術既能提供關鍵的民用,也能提供軍事應用。自動駕駛汽車用來避開行人的同樣的視覺感知、人體識別和跟蹤工具,很容易被重新用于尋找和引爆軍事目標。
自主系統擴展了許多積極的好處,從清除地雷、供應有爭議的領土、識別和保護非戰斗人員,以及限制附帶損害。這些應用很少需要自動瞄準或發射。DART,動態分析和重新規劃工具,在沙漠風暴行動中使用人工智能來優化后勤和調度,據說已經抵消了之前30年DARPA對人工智能研究的所有資金支出[15]。再加上開放源碼的人工智能工具和技術越來越容易獲得,區分有害和有益的應用可能比核、化學或生物武器更具挑戰性。
對美國國防部(DoD)采購的武器系統進行嚴格的作戰測試(OT)是確保這些復雜的系統不僅滿足其既定要求,而且在面對使用其自身高能力進攻和防御武器的堅定對手時,在現實的作戰條件下也能發揮作用的根本。如果沒有足夠的OT,作戰指揮官將無法最有效地利用他們的能力,而作戰人員將對他們帶到戰場上的武器缺乏信心,或者,更糟糕的是,由于他們沒有從根本上了解他們的武器的能力和限制,可能無意中將自己置于危險之中。美國防部的測試和訓練場提供了地理、基礎設施、技術、專業知識、流程和管理,使安全、可靠和全面的OT成為可能。然而,靶場,以及使該系統發揮作用的有才能和有決心的靶場工作人員,正處于巨大的壓力之下。除非迅速采取行動解決長期存在和新出現的挑戰,包括測試能力、現代化、數字基礎設施、侵占和資源,否則國防部的靶場將無法在未來支持及時或充分的OT。
國家靶場基礎設施面臨的挑戰正在增加和加速。物質資源和勞動力的有限測試能力,測試基礎設施的年齡,測試先進技術的能力,以及侵占影響了告知系統性能的能力,綜合系統性能,以及測試的整體速度。對美國測試基礎設施的投資以及測試和評估(T&E)方法和數據處理的改變是必要的,以便為以與作戰需求相關的速度向戰場提供致命的、可生存的、可靠的和可負擔的武器系統提供信息。本研究借鑒了來自作戰、采購和測試背景的高級軍官和官員的證詞,以及測試和培訓專家、領先的技術專家、相關商業企業的領導人,以及在國防部和國會預算過程中有深厚經驗的個人。研究委員會對具有代表性的試驗場進行了虛擬和實際的實地考察;收集了試驗場在現代化、維持、操作和資源挑戰方面的意見;并審查了先前的研究和來自作戰測試與評估主任辦公室(DOT&E)、軍種測試組織和測試資源管理中心(TRMC)的報告。本報告提出了一系列相互依存的建議,委員會認為這些建議將使國防部靶場企業進入現代化軌道,以滿足未來幾年OT的需求。該報告強調了以下三個基本主題:
1.未來的戰斗將要求在聯合全域作戰(JADO)的環境下建立連接的殺傷鏈。美國防部設計、規定、開發和測試系統,以確保它們在這種新的現實中投入使用時是非常有效的,這是至關重要的。美國防部的采購流程、組織結構、測試方法和為測試單一領域的單個武器系統而優化的靶場基礎設施將不足以測試未來的綜合武器系統,因為它們將在跨越所有作戰領域(包括陸地、海洋、空中、太空和網絡空間)的機速戰爭中運行。
2.數字技術正在極大地重塑測試的性質、實踐和基礎設施。今天和明天的武器系統從根本上說是由數據和軟件促成的,美國防部的試驗場也不例外。自主性、人工智能(AI)和機器學習在整個國防系統中的重要性迅速增加,為OT創造了新的挑戰。此外,數字孿生和高性能建模與仿真(M&S)的出現使新的測試方式成為可能,甚至新領域和操作限制的組合使虛擬測試成為某些應用的唯一實用方法。
3.現場速度是今天衡量業務相關性的標準,而這又是一個不斷變化的目標。在許多基于數字、軟件和通信技術的全球擴散的推動下,美國的對手正在迅速和持續地部署新一代的武器,旨在否定美國的作戰優勢。同時,新的武器系統正在采用從未投入使用的技術,這些技術也在以摩爾定律所允許的速度發展。可用的武器系統被迅速投入使用,但也需要持續的測試和評估。
為了應對與這些主題相關的挑戰,委員會制定了結論和建議,分為以下五大類:
1.開發 "未來的靶場",在聯合防務環境中測試完整的殺傷鏈。靶場企業必須適應新的作戰概念和新的測試方法,以進行真實的作戰測試,這包括為系統集成測試和不同領域的多個靶場的互操作性提供有利的基礎設施。[建議3-1] 2.
2.調整靶場能力要求程序,以實現持續的現代化和維持。在保持嚴格的作戰測試和評估的同時,實現快速進入戰場,需要快速實現新武器技術和新威脅的靶場現代化。同時,關鍵能力需要保持,甚至增加,以確保所需的測試能力和吞吐量,同時減輕物理和無線電頻率環境中的侵占所造成的問題。[建議3-2、3-3、3-4、3-5] 。
3.在整個武器系統開發和測試生命周期中,為無處不在的M&S啟動一個新的范圍操作系統。今天的許多美國防部項目不能僅在現場測試中得到有效的測試。高保真虛擬測試可以提高實際硬件測試的準備程度和成功的可能性,并且可能是進行某些類型測試的唯一環境。然而,廣泛和標準化地使用M&S進行作戰測試,將取決于一個新的M&S基礎設施,測試界的重大文化變化,以及在不斷變化的威脅和技術環境中驗證M&S的新方法。[建議4-1]
4.為未來的作戰測試和無縫靶場企業互操作性創建 "TestDevOps "數字基礎設施。重新定義TRMC和試驗場的企業支持的核心數字標準和能力,以利用國防部在軟件、數據、網絡、AI、網絡安全和M&S方面的規模。使基于模型的工程、不間斷的數字線路和持續集成/持續交付的軟件實踐成為試驗場敏捷性、快速測試演化和快速到場的基礎。超高帶寬的信息流必須變得無摩擦、按需和安全。[建議4-2、4-3]
5.重塑靶場企業的籌資模式,使之具有響應性、有效性和靈活性。今天和明天的資源需求反映了快速變化的技術和威脅的現實;持續的資本投資用于創建、升級和維護長壽命的靶場系統;以及對跨領域的系統測試和無縫整合的M&S的需求不斷增加。將DOT&E更早和持續地納入需求開發和采購過程,將更好地建立和證明靶場投資的及時性和充分性。[建議5-1, 5-2;結論5-1, 5-2] 。
圖 3.2 多域戰場中真實殺傷鏈測試場景的表示。 A表示潛在運輸的豎立發射器; B 表示敵方代表雷達; C 表示敵機。
圖 4.3 將測試與模擬相結合的新范例。
在多域作戰(MDO)中,特種作戰的作用正變得越來越重要。特種作戰部隊(SOF)是全球最主要的持久性軍事部隊。特種作戰部隊將繼續促進決策者對作戰環境的準確理解,塑造環境以防止武裝沖突,并在必要時為通用部隊提供相對于對手的明顯優勢,以迅速回到競爭狀態。此外,特種部隊仍然是美國防部打擊暴力極端主義組織的首選力量,必須平衡這一責任和他們在與近似對手競爭中的作用。目前,美國陸軍特種作戰和學校正在對每個資格課程進行現代化和優化。陸軍特種作戰(ARSOF)隊長職業課程(CCC)最近修改了其課程,包括SOF的具體培訓,以最好地準備未來的ARSOF領導人在MDO構建中運用特種部隊、民政和心理作戰。這個兵棋是為參加ARSOF CCC的ARSOF新軍官設計的。兵棋允許學生在一個模擬的多領域環境中工作,在有限的時間、資源和人員的限制下,應用課程和SOF的理論。兵棋推演的目的是協助SOF隊長準備帶領作戰小組到海外進行作戰和戰斗部署。
在多域作戰(MDO)中,特種作戰的作用正變得越來越重要。特種作戰部隊(SOF)是全球最主要的持久性軍事存在。SOF將繼續促進決策者對作戰環境(OE)的準確理解,塑造環境以防止武裝沖突,并在必要時為通用部隊(GPF)提供相對于對手的明顯優勢,以迅速回到競爭狀態。SOF仍然是國防部打擊暴力極端主義組織(CVEO)的首選力量,必須平衡這一責任和他們在與近似對手競爭中的作用。
SWCS必須確保未來的SOF領導人能夠滿足第一特種部隊司令部的要求,以進行上述的行動。在SWCS中每個資格課程的變化是持續的,因為SWCS的目標是快速配備部隊,同時確保畢業生為他們未來的責任做好準備。這些課程歷來以非常規戰爭為重點,并優先考慮直接行動(DA)任務,這也是過去20年內作戰部隊的優先任務。現在,全球反恐戰爭對國家來說是一個較低的優先級,而近距離的競爭是主要焦點。競爭主要發生在安全合作行動中,并創造了在第22章環境中針對穩定行動的訓練需求,如外國內部防御(FID)。
特種部隊司令部(SFC)對部隊的愿景是讓團隊作為綜合元素來完成這些任務,利用自衛隊、中央軍區和地面行動單位的能力和專業知識。隨著理論的發展,最近和未來的SWCS畢業生仍將期望使用一個綜合的結構來運作。各自的ARSOF部門需要充分了解彼此的角色和能力,并作為合作要素解決復雜的問題集。
增加或改變訓練的優先次序是具有挑戰性的。盡管如此,SWCS必須確定如何迅速為部隊提供完全合格的特種作戰士兵,同時確保他們接受所有必要的培訓,以成功地發揮其未來的作用,并承擔最少的風險。增加對這些學生將經歷的作戰環境(OE)因素的接觸,并加以重復,將強化訓練目標,促進批判性和創造性思維,以幫助提高準備程度和減少風險。學生較早開始分析他們未來的OE的資格課程將增加他們的經驗,并為未來的培訓提供背景,而他們在SOF之前的職業生涯或教育背景可能無法提供。將ARSOF課程整合到上尉職業課程中,在每個訓練管道的前端提供了這種機會。該課程提供了一個基礎,將在每一個資格課程中建立和加強。
美國特種作戰司令部司令博德特中尉在AFC Pam 71-20- 4 Concept for Special Operations 2028中指出,陸軍特種作戰部隊(ARSOF)需要提供 "獨特的能力來推進伙伴關系,影響對手的行為,執行特種作戰,并應對危機。"此外,ARSOF在敵對的、被拒絕的或政治上脆弱的地方提供這些能力,與當地軍隊一起或通過他們工作,需要文化熟練和高風險水平。
ARSOF在地理上校準的部隊態勢提供了快速了解作戰環境的能力,并通過與當地伙伴部隊、居民人口、政府機構和組織間合作伙伴的持久關系來施加影響,以利用軍事和民用網絡,改善實時情況的了解,放大作戰效果,并破壞對手的通信能力和決策過程。
這反映了美國政府的選擇,即在追求政策目標的同時,限制軍事行動,保持不發生武裝沖突。
競爭中的特種作戰的主要目的是幫助JFC在不升級為武裝沖突的情況下實現美國的戰略目標。
在競爭階段,特種作戰部隊評估所有相關的行為者和他們各自的關聯。部隊同時評估感興趣的領域,培訓合作伙伴,并促進與盟友和合作伙伴的合作,同時減少美國的人員和資源投入。"這種力量支持一個有利的環境,讓聯合部隊、機構間和合作伙伴努力通過非常規和信息戰來對抗對手的脅迫行為。"在復雜的混合威脅環境中,部署在全球的特種作戰部隊承擔著巨大的責任,由中級民政、特種部隊和心理作戰官員領導。特種部隊司令部必須確保未來的特種部隊領導人準備好完成國防部、USASOC和第一特種部隊司令部的期望。布倫南將軍(MG Brennan)在第一軍區司令部指出:"我們(ARSOF)在整個沖突的范圍內是至關重要的。我們必須為大規模作戰行動(LSCO)進行訓練,即使我們努力防止它們。"這句話給特種部隊司令部,即部隊的創造者帶來了最大的挑戰,在有限的時間框架內優先考慮可以完成的訓練。
此外,ARSOF的三個分支在各自的資格課程中學習他們的專業。盡管如此,為了滿足第一SFC的跨職能團隊概念,為SOF提供競爭優勢,三個部門必須熟悉彼此的角色和能力。從戰術到行動要素的CFT結合了民政、心理作戰、特種部隊和使能者的能力,整合多領域的能力,為指揮官快速創造選擇。
特種部隊必須繼續發展資格認證渠道,以迅速向部隊提供完全合格的特種作戰領導人,同時確保他們接受所有必要的培訓,以在未來的角色中取得成功。目前的作戰環境(OE)要求行動單位為所有戰爭范圍內的行動做好準備。然而,大多數特種作戰部隊將被部署在支持作戰以外的安全合作方面。這種競爭空間主要發生在安全合作行動中,并創造了在第22章環境中針對穩定行動的訓練需求,如外國內部防御(FID)。正如布倫南將軍所說,訓練LSCO和執行ARSOF獨特的、可以說是最具挑戰性的非傳統戰爭任務的需要是最重要的。然而,這并沒有反映出SOF軍官一旦從他們的資格課程畢業后將會指揮的主要任務。
鑒于上述的培訓需求,并考慮到有限的培訓時間,人員限制和資金限制,兵棋推演已被證明是解決這一問題的潛在辦法。大多數專業軍事學校的結業演習都集中在以PowerPoint為基礎的場景上,聚焦于一個特定的軍事行動。海軍陸戰隊指揮和參謀學院已經找到了一種新的方式來加強軍事教育,即擺脫歷史上的PowerPoint,轉向教育性的兵棋。
CSC的教育性兵棋推演為學生提供了 "快速失敗 "的機會,迭代,并從與同學和教師的多次嘗試中學習。為了培養指揮官對項目管理教育的指導所設想的創造性和靈活的頭腦,CSC將研討會內和研討會間的小組兵棋推演視為引導和鼓勵競爭的健康方式,讓學生有機會贏和輸,最終從每個結果中學習。通過將兵棋以及決策游戲和案例研究巧妙地融合到課程中,CSC正在培養具有智力和敏捷性的領導人,以便在這個快速變化和大國競爭的時期超越對手的思維。
數年來,兵棋一直被用于軍事結構中,以模擬現實情況,并在必要時提出想法。兵棋推演增強了軍事領導人的思維方式,使他們能夠根據阻礙軍事力量的制約因素,通過在假設情況下采取行動來做出決定。敘事經驗或講故事一直是向讀者介紹信息的一種方式。心理學家已經意識到,相對于僅僅通過閱讀來加強理解的歷史方法,新一代人可以通過親身體驗講故事來更好地學習。兵棋推演可以保持敘事方法,但游戲的使用將使一個新的工具為軍事人員提供更大的用途。彼得-佩拉表達了對兵棋的需求,以及為什么它能帶來創新的方式來找出解決問題的方法。
當我們玩的時候,我們也有一種緊迫的樂觀主義的感覺。我們全心全意地相信,我們可以應對任何挑戰,面對失敗,我們會變得非常有彈性。研究表明,游戲玩家平均有80%的時間在游戲世界中失敗,但他們沒有放棄,而是堅持面對困難的挑戰,并利用游戲的反饋來獲得更好的結果。通過一些努力,我們可以學習將這種復原力應用到我們所面臨的現實世界的挑戰中。
該兵棋將是一個競爭性的教育桌面棋盤游戲,讓學生分別指揮ODAs、CATs和MISTs。玩家必須在指定的行動區作為跨職能團隊一起工作,既要反VEO,又要在競爭中支持美國利益。該情景將模擬安全合作任務,并介紹團隊領導在與機構間伙伴合作、支持TSOC、管理與東道國的關系以及短期部署輪換時的挑戰。
基于這些信息,建立我們的兵棋推演方法所要研究的問題是。在當前的多領域環境中模擬競爭的兵棋是否能提高ARSOF CCC畢業生的后續訓練,并提高他們行動單位的準備程度?為了回答這個問題,我們為分別指揮ODAs、CATs和MISTs的學生設計了一個競爭性的教育桌面棋盤游戲。游戲中的玩家必須在指定的AO中作為一個團隊共同工作,既要反VEO,又要在競爭中支持美國利益。該場景模擬了安全合作任務,并介紹了團隊領導在與機構間合作伙伴合作、支持TSOC、管理與東道國的關系以及短期部署輪換時面臨的挑戰。
托馬斯-W-哈克: 海軍部長(代理)
美國海軍部正在有目的地進行創新和適應新技術,為未來建立一支更具殺傷力和分布式的海軍部隊。為了在一個大國競爭的時代進行競爭并取得勝利,海軍部致力于在先進的自主性、強大的網絡和無人系統方面進行投資,以創造真正的人機一體化團隊,在整個艦隊中無處不在。
這些持續的投資將產生新的能力,遠遠超出獨立的平臺或以人為本的系統的有效性。它們將通過為每一個水手和海軍陸戰隊員提供不對稱的優勢來改變海戰。
美國海軍和海軍陸戰隊現在已經邁出了下一步,調整無人系統愿景,以執行分布式海上作戰(DMO)和有爭議環境中的瀕海作戰(LOCE)。為了確保成功,海軍和海軍陸戰隊正在將需求、資源和采購政策緊密結合起來,以便更快地開發、建造、整合和部署有效的無人系統。
美國海軍部的無人駕駛作戰規劃橫跨整個理論、組織、培訓、物資解決方案、領導和教育、人員、設施和政策的構建。這份文件提供了運動計劃的總體框架,并得到了更高等級的詳細實施計劃的支持。它們共同勾勒出一個具體的戰略,其根基是對當今每個領域的現實評估。前進的道路需要一個整體的方法來開發和部署無人系統,確保個別技術可以在一個更廣泛的網絡化作戰系統架構中運行,并得到正確的人員、政策、作戰概念和其他推動因素的支持。
整個海軍企業致力于為美國和每一個水手和海軍陸戰隊員提供人機協作所提供的戰略和戰術優勢,以保證所有人的海洋自由。
美國海軍水手和公務員水手從美國海軍 "赫歇爾 "號上發射一個無人水面飛行器(USV)從USNS赫歇爾 伍迪-威廉姆斯,2019年9月14日。
M. M. GILDAY:美國海軍作戰部長海軍上將
隨著海軍適應日益復雜的安全環境,必須了解未來的部隊在日常競爭和高端戰斗中都需要什么。
無人系統(UxS)已經并將繼續在未來的分布式海上作戰(DMO)中發揮關鍵作用,而且顯然需要部署負擔得起的、致命的、可擴展的和連接的能力。這就是為什么海軍正在擴大和發展一系列無人駕駛飛行器(UAV)、無人駕駛水下航行器(UUV)和無人駕駛水面艦艇(USV),當把重點轉向以更分散的方式運作的小型平臺時,它們將發揮關鍵作用。
一個混合艦隊對于海軍滿足新出現的安全問題來說是必要的。需要平臺在所有領域的多軸上同時提供致命和非致命的效果。UxS將為未來艦隊提供額外的能力--在空中、在水面上和在水下。
該活動計劃將作為實現無人系統作為海軍作戰團隊的一個組成部分的未來的全面戰略。它將是一份活的、反復的文件,闡明愿景,即通過加快技術、流程和伙伴關系中的關鍵使能因素,建立一支更加準備就緒、致命和有能力的艦隊。
注意到過去的缺點,因此其方法是深思熟慮的,但有一種緊迫感。將解決理論、組織、訓練、物資、領導和教育、人事、設施和政策(DOTmLPF-P)的各個方面,確定并消除能力差距,并努力創建和維護未來的海軍部隊。
MQ-25 T1,左翼下有空中加油站,在坡道上。
大衛-H-貝格爾:美國海軍陸戰隊將軍 海軍陸戰隊司令員
美國、盟國和敵方部隊獲得無人駕駛技術的速度要求有一個愿景和路線圖來最大化這種能力。海軍陸戰隊需要無人駕駛的空中、水面和地面系統來充分利用固有的遠征性質和能力。與海軍伙伴合作,將提供一個聯合部隊的海上組成部分指揮部,在居住的獨特海域支持聯合部隊。當在惡劣的條件下以小隊形式在前方作戰時,最大限度地利用無人系統為盟友和對手創造巨大的效果的能力是未來成功的一個關鍵因素。
該戰役計劃作為海軍陸戰隊的一個起點,使其了解到無人系統在不久的將來必須而且將具有更大的重要性。諸如一半的航空機隊在近期到中期內實現無人駕駛,或者大部分的遠征后勤在近期到中期內實現無人駕駛的概念不應該讓任何人感到害怕。相反,這些想法應該點燃海軍陸戰隊的創造性和狡猾的天性,以便前沿部署部隊對聯合部隊更加致命和有用。
大衛-H-貝格爾和海軍作戰司令部(CNO)一起,致力于為海軍陸戰隊的無人駕駛系統制定一個審慎但積極的前進路線。這份文件提供了初步的愿景,并取決于與海軍陸戰隊艦隊、艦友、聯合部隊、國會、盟友和工業界的反復討論。大衛-H-貝格爾希望海軍陸戰隊能接受這種未來的戰爭,并將其轉化為他們在戰場上的優勢;從日常競爭到大規模作戰行動。
一架VBAT垂直起降(VTOL)無人機系統準備在飛行甲板上降落。準備在海軍艦艇的飛行甲板上著陸。一艘海軍艦艇的飛行甲板上。
無人系統通過解除對有人系統的限制來提供實現任務結果的能力。僅靠搭建平臺是無法實現任務成果的。為了在無人空間提供整體解決方案,DON 將更加關注開發成功擴展投資經驗所需的推動力。其中一些關鍵推動因素包括:網絡、控制系統、基礎設施、接口、人工智能和數據。海軍和海軍陸戰隊正在設計和實施一個全面的作戰架構來支持 DMO。這種架構將為單位、作戰群和艦隊提供準確、及時、分析的信息。
?在日益復雜的軍事行動環境中,下一代兵棋推演平臺可以減少風險,降低作戰成本,并改善整體結果。基于具有多模態交互和可視化能力軟件平臺的新型人工智能(AI)兵棋推演方法,對于提供滿足當前和新興戰爭現實所需的決策靈活性和適應性至關重要。我們強調了未來作戰人-機器交互的三個發展領域:由人工智能引導的決策指導,高計算力下的決策過程,以及決策空間的真實呈現。這些領域的進展將使有效的人機協作決策得以發展,以滿足當今戰斗空間日益增長的規模和復雜性。
關鍵詞:決策、交互、兵棋推演、人工智能、增強/混合現實、可視化
在傳統的兵棋推演中,指揮官利用一個共同的基于地圖的作戰地形,并在軍事決策過程(MDMP,方框1)中模擬各種因素的組合如何產生行動方案(COA)、可能的反擊行動、資源使用估計和預測結果(美國陸軍,1997年,2014年,2015年)。在幾天或幾周的時間里,MDMP過程導致了一套精煉的COAs,它對作戰環境做出了一定的假設,包括地形、天氣以及戰區資產的可用性和能力(即塑造支持主要作戰行動的活動)。
方框1. 軍事決策過程(MDMP) | |
---|---|
MDMP是美國陸軍解決問題的理論方法,從接到任務開始,到生成作戰命令結束。MDMP被用作一種工具,幫助指揮人員審查眾多的友軍和敵軍的作戰行動。MDMP的7個步驟在規劃新任務、擴展行動和執行訓練演習所需的決策過程中灌輸徹底、清晰、合理的判斷、邏輯和專業知識(美陸軍,1997年,2015年)。 | |
指揮官在接到任務后啟動了MDMP。在MDMP的第1步中,所有的工作人員和關鍵的任務參與者都被告知任務和待定的規劃要求,包括進行MDMP的可用時間量。確定進行任務分析所需的工具,并收集與任務和作戰區有關的文件。步驟2,執行任務分析,建立對任務的全面理解,包括關鍵的事實和假設,形成擬議的任務說明和任務分析簡報,為制定COA做準備。 | |
MDMP的第3至第6步著重于制定COA以進行分析和比較。這些步驟包括:第3步,制定COA;第4步,COA分析(兵棋推演);第5步,COA比較;第6步,COA批準。COA是對一個已確定的問題的潛在解決方案。每個COA都要使用篩選標準來檢查其有效性,如在既定的時間框架、空間和資源限制內完成任務。COA的選擇過程通常涉及到兵棋推演,它試圖在考慮到友軍力量和敵人能力的情況下,將行動的順序流程可視化,同時考慮到行動區域內平民的影響和要求(美陸軍,2014)。戰術模擬(兵棋推演)方法的好處是突出了作戰行動的優勢和劣勢。這往往是一個反復的過程,對作戰行動方案進行評估,然后根據需要進行修改,直到出現一個或多個具有最高成功概率的作戰行動方案來完成任務目標。 | |
在一個具體的行動方案得到指揮部的批準后,MDMP的最后一步是制作行動指令,這是一份給下屬和鄰近單位的指令,旨在協調所有參與任務的組織的活動。這一步驟涉及到所有受命令傳播影響的組織之間的積極合作,并建立起對局勢的共同理解。 |
盡管MDMP幫助指揮官了解作戰環境和考慮作戰方法,但這個過程有很多局限性,如時間密集、假設僵化、跨場景訓練的機會有限,以及將人工智能(AI)指導納入決策過程的機會很少。傳統上,一項任務的成功與指揮部執行MDMP的能力直接相關。然而,鑒于當今多域作戰(MDO)的復雜性增加(Feickert,2021年),有大量的任務指揮系統和流程,與行動相關的所有活動的整合和同步變得越來越困難,甚至到了人為無法完成的地步。由于MDMP的缺陷而導致的規劃專業知識的缺乏,可能會導致不同步和不協調的行動,從而最終導致士兵的生命損失。
MDMP中沒有具體描述戰斗空間的可視化能力,但它顯然在決策過程中發揮著重要作用。最近,集成了先進可視化能力的新系統和新技術已經被開發出來,它們可以提高態勢感知,從而增強決策過程。美陸軍的例子包括Nett Warrior(Gilmore,2015),它使下馬戰士能夠直觀地看到附近的友軍和敵軍,同時根據當地的地形協同規劃戰術任務。盡管這項技術將無線電和數字地圖擴展到了下馬戰士,但它缺乏一個底層的人工智能引擎來提供決策幫助。戰斗空間可視化和交互平臺(BVI,前身為增強現實沙盤,ARES)是陸軍技術的另一個例子,它能夠為任務規劃提供分布式協作,具有從任意視角和廣泛選擇設備的共同作戰畫面的二維和三維可視化能力(Su等人,2021)。BVI架構的制定是為了拉入外部計算服務,如分析管道、模型和人工智能引擎。美陸軍研究實驗室正在努力將這些類型的服務納入BVI,包括用于加強決策支持的人工智能。
目前,MDMP并沒有將人工智能指導納入整體任務規劃方法中。美陸軍的自動規劃框架(APF)(Bailey,2017)開始通過將自主技術插入MDMP工作流程來解決人工智能輔助決策問題。指揮人員可以通過APF的數字規劃呈現、規劃創建和規劃監控工具,在任務規劃和COA開發期間獲得背景援助。任務執行和估計能力通過監測任務的規劃和實際進展,為改進決策跟蹤和支持活動提供自動協助。盡管APF為MDMP引入了基本的自動化水平,但它缺乏Nett Warrior和BVI所提供的先進的可視化和用戶互動能力。
提供地面部隊自動化和用戶可視化能力的是美陸軍最知名的兵棋推演平臺--半自動化部隊(OneSAF),為計算機生成的地面部隊提供建模和模擬能力(PEO_STRI, 2022)。OneSAF提供了半自動和全自動的軍事實體(即士兵、坦克、直升機和綜合單位)的建模,在類似真實世界的戰斗空間中以不同的保真度來支持特定的應用和場景。OneSAF主要用于訓練,并與目前的任務指揮系統具有互操作性。它可以使用多分辨率的地形和詳細的實體相關數據庫來模擬廣泛的作戰環境。然而,OneSAF對地形和實體系統的高保真建模的優勢使得它的設置和運行成本很高。它受到老化系統的限制,而且眾所周知,士兵需要大量的培訓來學習如何操作模擬,使用起來很困難(Ballanco,2019)。OneSAF的復雜功能并不適合開發人工智能能力,以實現快速和敏捷的戰士-機器決策。
除了MDMP和上面提到的陸軍平臺外,最近將人工智能納入決策過程的工作包括一些方法(Goecks等人,2021a),在模擬人類決策過程方面取得了一些成功。一般來說,人工智能在決策變量有限的問題上取得了一些成功,如資源分配(Surdu等人,1999)、飛行模擬器(Drubin,2020)和更簡單的場景。正在進行的挑戰包括需要提高人工智能的能力,以解決有多個行為者、不完整和可能沖突的信息、不斷變化的單位行動和環境屬性的復雜決策,以及需要將這些決策的后果在許多空間和時間尺度和領域內可視化。
以下各節描述了對MDMP的潛在改進。"未來軍事決策過程所需的進步"一節概述了支持MDO決策的三個研究領域,并以圖表形式描述了這些研究領域與軍事理論決策方法之間的關系。"未來軍事決策過程所需的進步 "一節中的小節對每個研究領域進行了更深入的討論。"展望推進人-人工智能團隊決策的交互技術 "一節概述了未來的作戰人員-機器接口(WMI)的發展方向,重點是與決策有關的人-人工智能團隊的跨學科研究。
軍事決策過程在支持MDO復雜決策方面的局限性,突出了在三個研究領域的改進需要。首先,有必要將人工智能產生的指導和輔助決策支持納入MDMP。這既包括進一步開發和整合人工智能到戰斗空間決策規劃,也包括進一步改善人工智能決策過程的可解釋性和透明度(Chen等人,2018)。第二,有必要在戰略層面以及戰術邊緣,盡可能地將決策分析與高性能計算(HPC)的力量結合起來。這將能夠利用HPC系統的力量來支持建模、分析和計算時間,同時整合和同步來自所有戰區領域的信息。最后,有必要利用先進的可視化技術,如混合現實技術,對決策空間進行更準確和互動表述。不是簡單地在一個固定的時間尺度上顯示地形的二維渲染,而是需要可視化不同領域的決策是如何相互作用的,并利用混合現實技術來提高理解的吞吐量,并產生平面顯示不可能的洞察力。
除了MDMP之外,其他更廣泛適用的支持戰斗性問題解決的軍事理論包括:DOTMLPF[例如,學說、組織、訓練、物資、領導、人員和設施;(美陸軍,2018年)],這是一個確定差距并為當前和未來作戰要求提出設計解決方案的框架;以及METT-TC[例如,任務、敵人、地形和天氣、部隊、可用時間和民事考慮;(美陸軍,2019年)],這是一個結構化框架,用于捕捉任務相關因素的狀態,以便在軍事行動期間進行共享評估。這些理論定義了MDO戰場的信息背景,構成了應用于上述三個研究領域的軍事決策的核心基礎。如圖1所示,在為人類和人工智能指揮開發復雜軍事決策空間的新表述時,研究進展和MDO相關理論相互借鑒、相互啟發、相互加強(美陸軍,2010)。
圖1. 新型作戰人員-機器交互(WMIs)和人工智能輔助決策所需的三個研究發展領域,以支持和加強基本的MDO理論[右下圖來源:Lebsack(2021)]。
需要新的人工智能支持的WMI,以利用人工智能決策方面正在取得的進展,并為復雜的適應性決策的人工智能學習作出貢獻。在簡化的戰斗空間中測試人工智能決策輔助工具是開發過程中重要的第一步,也是將人工智能納入更成熟的戰斗空間平臺(即BVI、OneSAF)的前奏。開發用于決策輔助實驗的人工智能測試平臺可以在MDO中產生能力越來越強的潛在COA建議。圖2顯示了陸軍開發的兩個人工智能測試平臺的例子。
圖2. 兩個ARL人工智能測試平臺的例子。左邊:ARL Battlespace(Hare等人,2021)( //github.com/USArmyResearchLab/ARL_Battlespace )。右邊:ARL的Simple Yeho測試平臺。圖片由C. Hung制作。
人工智能測試平臺能夠開發出匯集所有領域信息的AI,并計算出人類和AI智能體的風險和預期回報。圖2的左側顯示了ARL戰斗空間測試平臺(Hare等人,2021年),它是從頭開始開發復雜決策的新型人工智能的理想場所。它對戰斗空間的抽象強調了軍隊相關場景下的核心推理原則,在這種情況下,用蜜罐進行網絡欺騙。較小的網格空間使人工智能的學習和發展能夠集中在不確定性下的復雜推理,有多個友好和敵對的agent。圖2的右側顯示了ARL的Simple Yeho測試平臺,它提供了將人工智能開發與更多真實世界場景中的默契推理結合起來的能力,有多個基于地形的海拔高度、視線范圍、障礙物、樹葉(隱蔽)、道路和城市區域。紅色陰影和黑色線條表示任務的起點和終點、左右邊界以及人工智能建議的路線。這種額外的真實性使其能夠與MDO理論相結合,包括DOTMLPF和METT-TC,并使人工智能與自然的、機會主義的士兵行為共同發展。這兩個人工智能測試平臺都可以擴展為傳統和沉浸式混合現實WMI開發平臺。
使用漸進式和可擴展的人工智能測試平臺,可以調查現有人工智能的幾個基本限制,特別是對于具有不確定性的復雜和適應性決策,以及人類和AI智能體的協作和對抗。對多智能體的協作和對抗性決策進行建模可能特別復雜,因為其遞歸性質,其他智能體是模型的一部分(Goldman,1973;Grüning和Krueger,2021),需要對決策特征、個性化的價值、風險規避、記憶和注意力進行動態和不斷發展的估計。這些具有高度不確定性、復雜性和動態性的情況是人類擅長的領域,適當設計的交互界面和人工智能測試平臺的人機協作可以提供加速和更有效的決策。對于有效的團隊合作,新穎的WMI應該幫助作戰人員篩選復雜的信息,并幫助人工智能發現決策的隱含規則。下面,我們提供了關于人機協作如何有效的案例。
多域兵棋推演中需要的復雜決策是開發有效人工智能決策輔助工具的直接挑戰。最近人工智能在圍棋、國際象棋、Minecraft和大富翁等游戲中的成功(Silver等人,2017;Goecks等人,2021b;Haliem等人,2021)是基于對世界現有狀態有完整了解的游戲(即 "開放 "游戲),而兵棋推演平臺通常包括關于作戰環境的不完整(如星際爭霸)、不確定或欺騙性信息(Vinyals等人,2019)。不確定性也可能來自變化的物理學或其他環境規則,正如在《憤怒的小鳥》中所探索的那樣(Gamage等人,2021)。由于世界狀態、不同行動者的狀態以及所采取的行動不確定性,知識的缺乏使得人工智能agent難以計算未來行動的風險回報情況(Cassenti和Kaplan,2021)。不確定性也限制了人工智能估計其他行為者的風險回報概況的能力,而這是計算有效的博弈論策略所需要的。人工智能被可能的最優和近似最優選擇的廣度所淹沒(Lavine,2019),即由于信息有限而選擇錯誤的選項,這種情況并不罕見,因為人類在制定有效探索隱藏信息的策略時,采用啟發式方法進行有效的選擇和預測(Gardner,2019)。為了幫助發展人工智能的隱性知識和探索能力,新型的WMI需要有效地解釋和展示決策景觀,以使作戰人員能夠快速和自然地瀏覽可能的選擇,同時使人工智能能夠在不施加認知負擔的情況下從人類的決策中機會主義地學習(Lance等人,2020)。這種機會主義學習可以包括:例如,凝視跟蹤,以捕捉吸引人類興趣和意圖的視覺區域和未標記的目標。它們還可以包括建立在自然的士兵選擇行為基礎上的行動者批評方法,以改善人工智能對人類專家在不確定、不完全信息和欺騙的情況下如何優先考慮某些選擇的學習,這取決于任務相關的背景。
開發人工智能的WMI的另一個基本挑戰是如何有效地整合和顯示MDO中所有五個領域的信息,特別是空間和網絡,因為這些領域的信息具有不同的時空尺度(Gil等人,2018)。對于網絡,決策的規模和速度可能比人類處理和理解的能力更快,需要人類的輸入來指導半自動化的決策,以及實施進攻和防御性欺騙策略的人工智能。WMI需要能夠以這樣的方式顯示決策圖景,即可以解釋一小部分最優和接近最優的決策策略(例如,圖3中的決策樹)。這應該包括對關鍵agent在不確定情況下的未來狀態和風險回報情況的估計(Hare等人,2020),以使有效的博弈論決策能夠被共同開發和相互理解。
圖3. 在頂部,是BVI網絡戰術規劃器應用程序中友軍與敵軍戰爭場景的三維視圖。三維視圖提供了一個比二維視圖更真實的決策視角,例如,顯示友軍(藍色)和敵軍(紅色)機載預警系統(AEWs)和周圍地形的海拔。這使得快速審查可能的視線和相對于周圍地形的感應。下面是人工智能的導航決策樹,為人工智能計算的幾個關鍵選擇的風險/回報概況以及它們如何映射到地形上提供透明度。這種抽象的決策空間還可以整合非空間決策,例如網絡欺騙。虛線表示與友方AEW的通信聯系和對敵方AEW的可能干擾。圖片由C. Hung制作。
這些挑戰為有效的WMIs設計提供了參考。也就是說,我們需要有能力從不同的來源(包括從其他國家的決策輔助工具)提取信息,以及一個能夠承載整合這些信息的計算能力的架構,同時還要處理基礎的人工智能計算(用于學習和部署)。我們還需要共同開發一個界面和算法設計,以適時地利用人類和人工智能agent的優勢并減少其局限性。
在復雜的決策過程中,需要大量的計算能力來處理和記錄所有組件、實體和狀態空間。從積累的動態狀態空間的數據集中建立過去、現在和預測模型,需要利用HPC資源來產生分析性的見解,并在決策背景下創建有用的表述。
實施HPC分析工作流程的一種方法是使用持久性服務框架(PSF)。PSF是一個最近可用的分布式虛擬化解決方案,它可以通過一個基于網絡的前端實現對HPC服務的非傳統訪問,而不像傳統的HPC環境,計算節點在特定的時間段內以批處理模式分配給用戶。此外,PSF提供對數據、數據庫、容器化工具集和其他托管平臺的分布式連續訪問(Su等人,2021)。
在一個PSF方法的例子中,一個模擬引擎連接到PSF,用于記錄人類和人工智能做出的所有決定。這允許分析在任務規劃和COA開發過程中發生的決策行為,以及識別決策模式和戰略,以開發競爭性和現實的兵棋推演場景。一個戰斗空間可視化平臺可以托管在PSF上,并使用消息傳遞協議來更新所有連接的設備接口。來自模擬引擎的狀態信息可用于生成戰斗空間和參與作戰單位的圖形表示。
使用PSF方法并利用HPC資源,可以實施人工智能輔助決策機制,利用大數據攝取和分析,同時可供地理分布的用戶用于協作決策工作和 "永遠在線 "的個性化培訓和紅色團隊。連接到PSF托管服務器的各種混合現實顯示模式可以支持一系列作戰場景,從戰略層面的指揮和控制到作戰邊緣的更多移動戰術使用。
用圖形表示各級行動的軍事決策戰略需要新的可視化方法,這些方法可以應用于以規則變化、認知狀態、不確定性以及個人偏見和啟發式方法為特征的動態環境(Dennison等人,2020;Hung等人,2020;Raglin等人,2020)。戰斗空間的視覺表現應該在技術上盡可能準確和逼真,但又保持在人類可以理解和解釋的認知水平(Kase等人,2020;Larkin等人,2020;Hung等人,2021)。融合了混合現實技術的先進可視化方法有可能更好地表現多領域戰爭的變化特征及其不斷變化的威脅和動態環境。隨著最近混合現實可視化設備的技術進步,成本降低,硬件的可靠性和實用性顯著提高,混合二維和三維可視化方法現在已經成為可能。
由多個二維顯示器組成的混合現實方法增強了更先進的三維可視化能力,可以為指揮人員提供理解復雜的兵棋推演狀態空間所需的洞察力(Su等人,2021)。當需要一個共享的戰斗空間表示時,可以通過在不同的可視化模式上實現多個協調的視圖來實現協作的戰略規劃模式,以根據分布式指揮人員的輸入進行互動更新。
BVI(Garneau等人,2018)平臺表示地理空間地形信息和地圖圖像,允許指揮人員建立和修改戰術任務規劃和COA。作為一個數據服務器,BVI將地形和作戰數據分發給支持多種可視化模式的客戶端應用程序,包括頭戴式顯示器設備、基于網絡的界面、移動安卓平板設備和混合現實設備(例如,HoloLens 2、Oculus Quest)。
例如,圖3(頂部)顯示了位于加利福尼亞州圣貝納迪諾縣歐文堡國家訓練中心的高分辨率地形上的友軍與敵軍的兵棋推演場景(Wikipedia, 2021)。與MDMP期間經常使用的傳統2D地圖顯示相比,戰斗空間的3D視圖可以從多個觀察角度提供更豐富的用戶體驗。三維視圖,在BVI的網絡戰術計劃器(WTP)中,將地形和人工特征的空間信息以及由MIL-STD 2525C符號描繪的單位位置可視化(美國防部,2014)。可以想象,地理空間視角,如BVI提供的視角,支持決策者對動態戰斗空間環境的理解。與可導航的人工智能增強的決策空間(圖3,底部)搭配,組合的視角可以使人們更好地理解視覺空間依賴性、影響和因果關系、估計的風險和價值、不確定性以及復雜決策的欺騙性。將這種以地理空間和決策為中心的視角與人工智能相結合,可以提供必要的廣度,以協調物理行動與網絡和其他非空間領域的行動,跨越多個時間尺度,并具有快速適應變化的任務目標的靈活性。
人工智能和人-人工智能團隊的快速發展需要WMI同步發展。隨著新型人工智能對有價值的COA產生更好的預測,并能更好地處理復雜的決策,它們也必須利用人類的專業知識,學習如何處理具有高度不確定性、欺騙、隱性知識和博弈論的決策。相反,人工智能的推理必須既抽象又能與兵棋推演環境相聯系,以實現透明和信任,同時又不造成過度的認知負擔。基于三維混合現實的WMI可以利用和增強人類固有的三維認知和預測能力(Welchman等人,2005;Kamitani和Tong,2006;Kim等人,2014;Boyce等人,2019;Krokos等人,2019),如果設計得當,其交互將感覺自然,同時擴大顯示多個領域的信息的能力,同時使AI能夠適時地從用戶的決策中學習。
我們強調了三個關鍵的發展領域,即人工智能引導的決策指導,支持這種指導的計算基礎設施,以及決策透明度的混合現實表現的發展。這些領域的進步需要跨越許多不同學科的專業知識。新的人工智能發展需要融合神經科學、心理學和數學的思想,以克服復雜決策中長期存在的問題的瓶頸。這包括跨時間尺度的學習和變化環境下的災難性遺忘,以及更具體的兵棋推演問題,如具有不確定性、欺騙和博弈論的多Agent決策。計算基礎設施也需要發展,因為計算能力和數據框架對于在戰術邊緣產生人-人工智能團隊的共同操作圖來說都是必不可少的。為了有效地開發,應該通過一個共同的框架來抽象出專有的限制和軟件的依賴性,并為使用和故障排除提供清晰的文檔,以使學術界、政府和工業界更好地專注于解決人與人工智能的合作問題。這個通用框架應該包括有效的信息傳遞,同時提供靈活性和適應性,以滿足人工智能開發和人類用戶在訓練和實際使用環境中的需求。最后,交互技術的開發本身需要跨學科的協同專業技術。一個基礎性的問題是如何壓縮信息使之被用戶有效地理解,以及如何最好地利用用戶的互動來進行機會主義學習。人類的大腦并不處理所有的感官信息,而是對世界進行預測和假設,以便在信息不完整的環境下節約計算。一個有效的WMI應該同時預測潛在的決策結果以及個人用戶的期望和假設。此外,人工智能決策輔助工具必須估計用戶的默契,使其能夠提供最相關的信息和最有希望的選擇,這些信息來自整個作戰領域。
信息作戰和指揮與控制(C2)是美國陸軍可以向盟友和伙伴提供的兩種能力。在未來的作戰環境中,不僅要為動能作戰做準備,而且要為混合作戰和以信息為重點的戰爭做準備。這需要在復雜和默契推理的人工智能能力方面取得進展,在能夠提供持續訓練、分布式混合決策和大數據分析系統方面取得進展,以及在人與人工智能協作決策和機會主義學習方面取得進展,以實現人工智能的持續進步和人與人工智能的共同適應。這些進展中的每一項都需要跨學科的計劃性努力,以克服復雜的技術挑戰,創造新的決策原則、理論和理論方法,包括持續開發綜合測試平臺和技術,以實現政府、學術界和工業界的合作和協同發展。