亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

人工智能（AI）融入軍事行動已成為全球武裝力量的重要關注點。軍事指揮官對AI提升決策能力（尤其是戰役層級快速整合信息以進行生死抉擇）的潛力充滿興趣。然而，在部署AI決策支持系統（Decision Support System, DSS）時，需平衡其能力與局限以確保合理有效應用。

本文梳理近期AI-DSS的典型軍用項目。

• 項目名稱：VISION；機構：埃森哲（Accenture）；核心描述：VISION（多功能情報與行動需求系統）通過融合人類判斷與模型推演，賦能聯邦領導者在沖突、危機及災害響應等復雜議題中做出數據驅動的知情決策。”
• 項目名稱：Lattice；機構：安杜里爾（Anduril）；核心描述：Lattice通過提煉關鍵決策節點（剔除冗余信息）并應用深度學習模型為操作員提供決策建議，簡化決策流程復雜性……該系統支持跨多域、廣域分布及通信對抗環境下的有人/無人資產實時指揮控制。
• 項目名稱：多項目；機構：Clarifai；核心描述：快速將海量數據轉化為行動方案，為作戰人員與供應鏈提供決策優勢。
• 項目名稱：In the Moment；機構：美國國防高級研究計劃局（DARPA）；核心描述：DARPA國防科學辦公室（DSO）征集創新研究提案，旨在開發算法決策系統，使其能在戰場醫療分診等高難度領域承擔‘人類離環’決策職責。
• 項目名稱：DEFCON AI；機構：DEFCON AI；核心描述：DEFCON AI——專注于提升美國防部建模、仿真與AI能力的下一代軟件公司——宣布獲得美空軍合同，加速其戰役級后勤與機動訓練軟件從原型到生產代碼的轉化。
• 項目名稱：REASON；機構：美國情報高級研究計劃局（IARPA）；核心描述：快速解釋、分析與溯源在線（REASON）計劃旨在開發技術，使情報分析師通過更有效的證據與推理運用，大幅提升分析報告的論證質量。
• 項目名稱：Gospel/Lavender/Where’s Daddy； 機構：以色列國防軍；核心描述：“Gospel”作為技術工具，整合多源異構數據，引導情報分析師聚焦具有高軍事關聯潛力的物理目標……‘Lavender’是通用數據庫，交叉索引加沙地帶恐怖組織成員的多層情報源，高效組織關聯數據節點。
• 項目名稱：Wolf Howl；機構：約翰霍普金斯大學應用物理實驗室；核心描述：指揮官可在特定時間窗或風險容忍度內‘兵棋推演’不同戰略，使人類與機器各展所長，實現人機協同最優解。
• 項目名稱：全球規劃與監測（GLIMPS）；機構：Leidos；核心描述：GLIMPS提供長達五年的精準全球預測，聚焦動蕩復雜環境，通過開源情報大數據挖掘與機器學習，揭示貧困、環境退化、政治動蕩及社會矛盾的潛在關聯，定位壓力指標與不穩定區域。
• 項目名稱：ANTICIPE；機構：北約科技組織（NATO STO）；核心描述：ANTICIPE“集成兵棋推演工具與先進機器學習算法，旨在作戰場景中輔助決策”。
• 項目名稱：AIP；機構：Palantir；核心描述：AIP通過釋放組織數據潛能并構建智能快速決策界面，提供下一代工具支持。
• 項目名稱：Iris；機構：Rebellion Defense；核心描述：Iris采用前沿AI軌跡預測技術，在復雜環境中快速定位高價值實體以供深度調查。
• 項目名稱：Donovan；機構：Scale AI公司；核心描述：在Donovan模板中整合洞察，快速生成行動方案、簡報或總結報告，通過提示指令捕獲任務關鍵信息。
• 項目名稱：Maven智能系統；機構：美國陸軍；核心描述：“紅龍版”DSS可接入多源傳感器數據，應用計算機視覺算法輔助士兵識別軍事目標，提供指揮鏈審批流程支持以實施打擊，并存儲毀傷評估數據，同步標繪友軍與目標位置。

參考來源：云智防務公眾號

人工智能（AI）正日益成為指揮控制（C2）及相關決策鏈的關鍵組成。AI系統通過賦能指揮員依托數據信息實現更快、更高效的決策支持，其核心價值在于顯著加速指揮控制活動。然而此類系統兼具高度復雜性：決策結果常呈“黑箱效應”難以解析驗證，且面臨倫理思量困境。為消減這些缺陷，人類操作員無需認同AI的每項決策，但必須保留對系統的實質性掌控權，確保可隨時干預并中止特定決策。鑒于AI賦能的指揮控制活動持續加速，指揮機構維持這種“可干預性”的能力將面臨嚴峻挑戰。

引言??

高效遂行作戰行動離不開信息的快速共享與處理。隨著數字化系統與傳感器陣列的普及使當代戰場呈現“數據富集化”特征，指揮員必須處理持續膨脹的數據量以有效實施作戰。為迅速解析數據內涵，指揮員日益依賴基于人工智能（AI）的決策支持系統。AI在指揮控制（C2）領域的深度應用正加速從戰役規劃、戰斗執行到作戰行動的全鏈路決策進程，成為應對戰爭演變中速度、規模與復雜性升級的“關鍵賦能器”。此處C2特指“指揮官對所屬部隊行使指揮權與作戰指令下達以達成任務目標”的行為。

AI的戰略價值提升及其引發的“C2加速效應”，使指揮體系面臨多重挑戰：包括系統過度依賴、可信度缺失、操作訓練不足等固有問題，以及AI賦能的指控系統在戰術、技術與倫理層面構成的“三維風險”。核心矛盾在于如何認知AI應用于C2的固有缺陷，并通過平衡“人機協同決策”機制予以消解。

本文主張：AI驅動的C2加速既具必要性又存戰略價值，但必須確保人類持續“接入”AI輔助決策回路——“決策回路”指代完整決策流程，“接入”狀態意味著人類無需認同AI每項決策，但須保留決策實施中的干預權與緊急中止能力。論文首先剖析“AI加速C2”的收益風險及衍生影響，繼而聚焦該進程對陸軍指揮機構的具體效應，最終為歐洲地面部隊提出針對性建議。

1. AI賦能的C2加速效應影響分析??

技術創新及時有效的應用對戰爭實施具有關鍵作用。自海灣戰爭精確制導彈藥與數字系統問世以來，軍事領導者始終致力于打造新興技術賦能的高效快速部隊。與此同時，戰場電子化與數字化革命使傳感器與數據系統呈指數級增長——能否及時有效進行數據優先級排序將獲得決定性優勢。為AI算法提供數據的傳感器至關重要，其信息處理速度遠超人類能力上限。因此，對全域傳感器海量數據進行優先級排序是支撐C2決策的核心環節。

AI帶來的效率增益正全域加速指揮控制活動。正如沃特林（2023）強調：數據的戰術價值存在有效期，信息有效性驗證周期必須短于其戰術價值存續期。該過程同時依賴硬件與帶寬能力以實現數據高速傳輸。為避免系統過載，AI可進一步優化數據傳輸優先級。這在電子飽和戰場尤為重要——陸軍部隊無法依賴海空平臺級帶寬資源時，AI可最大化有限帶寬利用率，從而提升決策精確度與效能。

基于海量數據的AI網絡系統日趨復雜化，其部署運作難度同步增大。地面部隊管理此類系統面臨獨特挑戰：需建立更多連接節點、保障高能耗系統電力供應、應對復雜地形干擾。為構建AI輔助C2體系建立的節點網絡，更易成為敵對國家與非國家行為體網絡攻擊的突破口。硬件與軟件的雙重制約使AI系統實戰部署仍存挑戰。

指揮官在作戰中必須應對“戰爭迷霧”（克勞塞維茨提出的不確定性概念）、摩擦阻力、戰場恐懼及態勢突變。虛擬環境研發的AI系統初涉高風險實戰環境時極易出現異常。其原因包括訓練數據缺失或受安全/后勤限制無法開展實戰化測試。AI系統持續面臨“戰略混沌”中戰場摩擦、多義性及多重可能結果的壓力。

AI在C2決策相關的倫理道德領域同樣存在局限。當前無人干預的致命性自主武器系統實施動能打擊決策，已違反《國際人道法》武裝沖突條款。這引發責任歸屬與可追溯性質疑：若AI決策違反國際人道法，追責主體如何界定？以軍事必要性為由授權AI處理道德困境的做法，仍存國際爭議（Johnson, 2023）。該爭議將深度影響AI在軍事體系及C2決策回路中的定位。

AI與C2結合可指數級提升通信能力、數據分析與決策效率。隨著技術進步，AI賦能的C2發展具有必然性。然而C2全流程自動化將催生新脆弱性并危及系統生存能力：基于網絡連接的AI系統及其數據存儲節點面臨多重網絡攻擊風險。更關鍵的是，決策加速正改變戰略戰役層級的戰爭節奏，理解這些新動態成為當務之急。C2中AI自動化程度最終取決于部隊結構需求、戰場約束與任務目標。

武器系統與決策鏈的AI應用將重塑戰略格局與力量平衡。軍隊戰略原則須納入AI與C2加速要素。值得注意的是，AI將深刻改變戰爭的倫理屬性與法律特征。歐洲地面部隊需展現對國際秩序及其規則體系的維護承諾——若欲充分利用AI賦能的C2優勢，其指揮機構必須直面這些挑戰。

2. AI賦能C2加速效應對地面部隊指揮機構的深層影響??

決策結構中的所有信息最終匯聚至指揮員。指揮員的戰場態勢感知能力取決于信息數量、關聯價值及其獲取、理解與響應速度。有學者將態勢感知定義為“士兵對己方與敵方的相對位置關系，以及周邊作戰意圖的認知程度”。AI通過優化數據優先級排序與分發效能，協助指揮員預判敵軍動向并規劃己方兵力部署。在聯合全域作戰背景下，AI對戰場態勢的“實時全景掌握”，可加速多軍種在“決策回路”中的行動協同。該能力通過預判敵方行動增強部隊“抗毀韌性”，使地面部隊能在AI支持下實施精準高效作戰。

AI通過彌補人類“認知與生理局限”進一步提升地面部隊戰力。C2流程中“關鍵環節自動化”可有效抑制疲勞與人為失誤。倫理層面而言，整合“戰場微觀態勢”與法律體系的AI系統，可實現更精確的“武裝沖突法比例評估”及合規打擊決策。盡管將倫理準則植入AI無法消除算法偏見，但結合人類監管可降低“違法使用武力”風險。隨著AI加速C2全流程，通過抑制人因失誤提升決策可靠性的框架愈發重要。

然而AI系統的“技術新穎性”與“快速迭代”特性，阻礙指揮機構深度整合應用。要使AI有效支持C2決策，系統除準確性外更需具備“可信賴屬性”。當AI輸出結論的“驗證復雜度”遠超傳統模式時，指揮員決策意愿顯著降低。這種“黑箱效應”——即不可解析的AI輸出——持續削弱信任根基。“技術脆弱性”構成另一信任障礙，例如支撐AI決策的“關鍵數據鏈”可能因戰場環境失穩。標準化演訓體系、抗毀架構與“高質量數據鏈”仍是建立人機信任的基石。

AI引發的“C2半自動化轉型”，促使指揮員角色從“系統主導者”轉向“團隊協作者”，深刻改變行為模式與認知框架。該轉型易滋生“決策依賴癥”，若缺乏批判性思維，指揮員可能誤判“失真AI結論”。當系統“突發失效”或“可靠性降級”時，過度依賴將削弱戰場“自主應變力”。“創造性思維”與“動態適應力”始終是C2決策核心，AI應作為賦能模塊而非替代要素。歐洲地面部隊需貫徹“用戶中心”研發原則，引導作戰人員參與AI系統“需求設計”與“實裝訓練”。配合“持續強訓”，官兵將逐步掌握技術特性、構建“邏輯理解力”并建立“作戰信任度”。

AI在深度融入“決策回路”后已非被動工具，正演變為戰爭中的“戰略行為體”。這引發出超越常規的倫理詰問：是否應賦予AI“責任主體”身份及其相應權責？AI依賴度提升正重構指控體系內的“跨域協作機制”，亟需建立承認AI作戰主體地位的“新型條令架構”。

指揮官應對AI輸出保持“合理性存疑”，培養“批判思維”、“直覺感知”與“倫理抉擇”的復合決策素養。隨著“決策回路超速化”與AI依賴加深，人類（尤其指揮員）在C2中的職能定位需“動態校準”。歐洲地面部隊應警惕“AI專屬脆弱域”：重點防范“數據投毒”與“網電突襲”。強化“系統全維監控”、設限“網信活動邊界”及“安全數據實踐”，是維持AI戰場“存活性”與“可信度”的關竅。在滿足上述條件且確保人類“全時介入”決策回路的前提下，歐洲地面部隊方能有效釋放AI的C2賦能價值。

結論??

人工智能（AI）在指揮控制（C2）活動與決策中的作用將持續呈不可逆指數級增長。這將加速決策回路的運轉以及支撐決策的數據處理與分發進程。為維持“全時介入”決策回路，指揮機構必須重構職能定位并重組現有C2體系。人類參與及監督機制仍不可或缺——AI賦予的作戰效率、態勢感知與響應速度，不應以犧牲倫理準則與責任追溯為代價，更不應“主導指揮思維”。AI研發應用須恪守“輔助而非替代”原則，維護人類在C2決策回路的核心地位。

若未能融入部隊文化及條令體系，AI等“顛覆性技術”將無法釋放全部潛能。為充分獲取戰爭各層級的AI決策紅利，歐洲地面部隊亟需革新C2架構，并通過系統化訓練使指揮員隊伍掌握工具底層邏輯。最終，AI在C2領域的重要性攀升將使“高效應用者”贏得戰略優勢，此趨勢將重塑全球力量平衡。歐洲地面部隊唯有實現“風險控制”與“效能釋放”的動態平衡，方能維持軍事優勢。

Barry, W.J., & Wilcox, B. (2025, May 9). Neocentaur: A Model for Cognitive Evolution Across the levels of War. Modern War Institute. //mwi.westpoint.edu/neocentaur-a-model-for-cognitive-evolution-across-the-levels-ofwar/

Collazzo, A. (2025, February 21). Warfare at the speed of thought: Balancing AI and critical thinking for the military leaders of tomorrow. Modern War Institute.

Demarest, C. (2024, February 21). Pentagon achieves ‘minimum viable’ version of CJADC2, Hicks says. C4ISRNET.

European Commission, (2019, April 8). High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. European Commission.

Freedberg, S., Jr. (2023, September 5). 3 ways DARPA aims to tame ‘strategic chaos’ with AI. Breaking Defense.

Harper, E. (2024, September 26). Will AI fundamentally alter how wars are initiated, fought and concluded? International Committee of the Red Cross.

Hinote, C. (2024). Reimagining command and control with human-machine teams. Special Competitive Studies Project.

Johnson, J. (2023). The challenges of AI command and control. European Leadership Network.

Lucas, R. (2024). Command and control in the future; Concept paper 4: C2 enablers. RAND Europe.

Luckenbaugh, J. (2023, July 21). Army hopes AI will give soldiers an information advantage. National Defense Magazine.

Simonetti, R., & Tripodi, P. (2020). Automation and the future of command and control: The end of Auftragstaktik? Marine Corps University Press, 11(1), 88–106.

Watling, J. (2023). Supporting command and control for land forces on a data-rich battlefield. Royal United Services Institute.

近程防空（SHORAD）任務具有內在復雜性，要求防空指揮官、領導層及領域專家全面掌握空中威脅、系統性能及地面作戰態勢，以實現上級指揮官的意圖與終局目標。SHORAD單位與受支援機動指揮官間的協同關系需通過軍事決策流程（MDMP）精細規劃，確保旅級至師級對SHORAD融入機動方案形成統一認知。自2022年起，陸軍已組建三個機動近程防空（M-SHORAD）營，其中兩個編入師級單位。在M-SHORAD建設初期，國家訓練中心積累的經驗與最佳實踐亟需轉化為可操作的防空條令。

本文闡述M-SHORAD炮兵連支援旅戰斗隊（BCT）及師級作戰的最佳實踐與建議，聚焦防空協調官（ADCOORD）職能、"毒刺"導彈與反小型無人機系統（C-sUAS）運用，以及師級作戰中的交戰授權。防空兵種須持續審視SHORAD角色與任務指揮機制，為未來部署奠定基礎。文中引用2024年11月4日版《野戰手冊》FM 3-01（尚未發布）為國家訓練中心25-02輪訓提供背景框架，此次輪訓由第56防空炮兵第6營C連（C/6-56 ADA BN）擔任支援M-SHORAD單位。

反小型無人機系統（C-sUAS）運用挑戰

與先前討論的單兵防空系統（MANPADS）問題類似，師旅級單位在C-sUAS系統的訓練熟練度與認證機制存在短板。盡管兩個師已列裝"智能射手"（Smart Shooter）、"莫迪"（Modi）、"巴爾查特里"（Bal Chatri）及"無人機克星"（Drone Buster）系統，但這些裝備通常僅限于專業防空人員使用，或缺乏監管——尤其在未編配師屬防空營的單位中。配備師防空營的單位雖展現優異操作水平，但手持系統操作員數量受限，因M-SHORAD"斯特瑞克"戰車作為主戰系統需優先保障。

非防空專業人員操作C-sUAS系統時，常因訓練不足導致誤用。商用現貨（COTS）系統與非制式裝備（如國家訓練中心出現的MADS-K、"野獸+"、泰坦、天視、安防航空等）的管理復雜度日益攀升。此類自采系統增加了旅戰斗隊的訓練與認證負擔，且在發射控制（EMCON）與頻譜管理層面構成挑戰。建議參照MANPADS管理模式，由指揮官通過集中化標準程序統籌訓練認證。

截至2024年9月17日，火力卓越中心訓練條令部發布《反小型無人機系統駐地訓練支持包與管理指南》，該文件應作為手持與自采系統的基準指導文件，直至制定相應射擊標準。然而，鑒于C-sUAS系統類型繁雜，此指南尚難實現全面覆蓋。

隨著空軍從以反恐為重點調整為應對具有潛在生存后果的近鄰競爭，“一切照舊 ”的系統開發方法將不再適用：無法繼續在幾十年前開發的概念上循序漸進。相反，需要新的技術，為提供新的能力，以及運用這些能力的新的作戰概念。目前在信息科學領域，特別是在自主系統（AS）開發及其相關基礎技術--人工智能（AI）領域，存在著廣泛而深入的技術推動力。隨著新的人工智能算法和學習技術的開發和以新穎的方式加以應用，對認知和神經生理學的了解--大多數時候之所以 “聰明 ”的基礎--也在以令人目眩的速度增長，而構建自主系統（如自動駕駛汽車和游戲機器人）的能力也不斷成為頭版新聞。此外，隨著計算能力、內存、網絡和數據可用性的摩爾定律增長，底層計算基礎設施的爆炸性增長也加劇了這些進步。

在此的目標有兩個：為空軍高層領導提供自主系統潛力的愿景，以及自主系統如何在各級作戰中發揮變革性作用；為科技界提供一個總體框架和路線圖，以推動技術發展，同時支持其向現有和即將獲得的系統過渡。與其他人一樣，也認為使用這些系統將帶來可觀的回報，原因很簡單，這些自主系統的單項能力將為提供更大的使用自由度和新的作戰概念機會。但這只是一種傳統觀點。更深遠的潛在回報將來自于以信息為中心的發展和自主系統的激增，這樣，就可以拋棄傳統的以平臺為中心的思維方式，成為一個以服務為導向、無處不在的網絡化和信息密集型的企業。

本文方法是首先闡述在 AS “行為 ”方面的需求：也就是說，無論底層技術手段如何，這些系統在熟練程度、信任度和靈活性等關鍵維度上的行為結果是什么？然后，將重點關注有可能將致力于解決這一問題的多個不同群體聚集在一起的架構方法，然后討論可以將這些架構變為現實的使能技術。最后，提出了一些建議，這些建議不僅涉及技術問題，還涉及應該解決的問題集類型、解決這些問題所需的開發流程和組織結構，以及能夠實現所提出愿景的知識平臺的更廣泛結構。

建議涉及六個具體領域，概述如下。

R1. 行為目標

這些基本上是概括性的設計要求，規定了希望 AS 在熟練性、可信性和靈活性方面的行為方式。

• 建議 1a： 自主系統（AS）的設計應確保其在特定環境、任務和隊友中的熟練操作。熟練性的理想屬性包括情境代理、自適應認知能力、允許多代理出現以及從經驗中學習的能力。

• 建議 1b： 自主系統（AS）應確保由人類同行操作或與人類同行合作時的信任。理想的信任原則包括：認知一致和/或決策透明、情境感知、可實現自然的人-系統互動的設計以及有效的人-系統團隊合作和培訓能力。

• 建議 1c：自主系統（AS）應以實現熟練程度和信任為目標，并能推動不同任務、同伴和認知方法之間的行為靈活性。人工智能系統所需的靈活性原則包括：能夠根據整體任務的要求和所面臨的情況改變其任務或目標。它應該能夠扮演下屬、同級或上級的角色，并與人類或組織內的其他自主系統一起改變這種角色。它還應能夠改變執行任務的方式，既能在短期內應對不斷變化的情況，也能在長期內積累經驗和學習。

R2. 架構和技術

這包括支持跨學科研究與開發的統一框架和架構，以及支持架構內預期功能所需的技術投資。

• 建議 2a： 開發一個或多個通用的自主系統架構，以涵蓋目前在不同社區使用的多個框架。架構至少應提供 “端到端 ”功能，即為自主系統提供感知能力，使其能夠捕捉環境的關鍵方面；提供認知能力，使其能夠進行評估、制定計劃和作出決定，以實現預期目標；提供運動能力，使其能夠在需要時對環境采取行動。體系結構應具有功能結構，以實現可擴展性和可重用性，不對組件功能的符號處理或次符號處理做出承諾，包含記憶和學習功能，并根據需要支持人機交互。無論采用哪種形式，架構都應可根據分配的任務、參與的同伴關系和使用的認知方法進行擴展。衡量一個架構是否有用的一個關鍵標準是，它是否有能力彌合處理自主性問題的不同群體之間在概念和功能上的差距。

• 建議 2b： 繼續開發在組件層面提供所需功能的使能技術。這不僅包括支持基本的 “看/想/做 ”功能的技術，還包括支持有效的人機交互界面 (HCI)、學習/適應和知識庫管理的技術，既包括通用技術，也包括特定領域的技術。技術開發的性質應從基礎研究、探索性開發到早期原型設計不等，這取決于具體技術的成熟程度及其設想的應用。

• 建議 2c： 開發并推廣多層硬件和多層軟件架構，以支持自主系統的開發、驗證、運行和修改，其中每一層為給定的高層和低層功能提供不同硬件實現/主機的物理結構，每一層為類似功能提供不同的軟件實現。要充分利用新興技術趨勢，特別是商業領域的新興技術趨勢，可能需要各種復雜的架構模式。

R3. 挑戰問題

這里既涉及與領域無關的問題（或功能性問題），如動態重新規劃，也涉及與領域有關的問題（或面向任務的問題），如多域融合。

• 建議 3a：通過一套范圍適當、規模適當、抽象化的面向功能的挑戰問題集，推動自主系統的基本行為、架構和功能開發，使科學與技術（S&T）界的不同成員能夠專注于自主系統行為的不同貢獻者。根據最初提名的架構和功能集選擇挑戰問題集，其方式應涵蓋架構所代表的全部功能（詳盡性），并盡量減少解決任何兩個挑戰問題所需的功能重疊（排他性）。

• 建議 3b：選擇以任務為導向的挑戰問題，其兩個目標是：a) 解決當前或未來可能非常適合應用自主系統的業務差距；b) 挑戰科技界在自主系統功能的科學和工程方面取得重大進展。確保挑戰問題能夠在前面選定的架構和功能的范圍內得到解決，以確保獨立于領域的工作和獨立于領域的工作之間的一致性，避免 “一次性 ”應用工作最終對其他面向任務的問題集貢獻甚微。既要考慮 “部分 ”以任務為重點的挑戰問題，也要考慮 “端到端 ”的挑戰問題。最后，不要將科技資源用于解決在其他部門也有類似問題的作戰問題，除非空軍特有的屬性使問題非常獨特，無法以類似方式解決。

R4. 開發流程

這包括支持創新、快速原型設計和迭代需求開發的流程--與傳統的瀑布式流程（需求說明、里程碑滿足和最終狀態測試與評估（T&E））形成對比，以支持自主系統的快速開發和投入使用。

• 建議 4a： 建立教育和實習人員管道，選派人員到空軍技術研究所參加自主性入門短期課程，重點是人工智能使能因素。然后，個人成員將被嵌入到以人工智能為重點的特別行動活動中：自主能力小組（ACT），學習如何將所學技能應用于滿足美國空軍的自主需求。在四年的時間里支持這項工作，使人工智能人員的數量比現在增加一個數量級。通過一系列特別激勵計劃確保留住人才。通過對關鍵的校外研究人員提供適當的長期支持來補充這支隊伍。

• 建議 4b：采用三階段框架，反復選擇挑戰性問題，對潛在解決方案的影響進行建模，并進行解決方案開發、原型設計和評估。開展基于兵棋推演的初始階段評估，目標是確定關鍵挑戰問題和基于自主系統的解決方案，以應對這些威脅或利用潛在機遇。通過定量模型和模擬（M&S）以及性能參數對這些概念進行形式化，對有前途的自主系統候選方案進行更深入的評估。最后，重點設計一個或多個在 M&S 研究中確定的有前途的自主系統候選方案的工程原型。開發并實驗評估一個自主系統原型，該原型可作為：a) 購置的設計原型；b) 其他所需 S&T 的設計驅動力。

• 建議 4c： 通過空軍首席數據官，獲取存儲美國空軍航空、航天和網絡數據的空間，以便人工智能專業人員能夠利用這些數據創建自主解決方案，解決面臨的挑戰。在相關組織中設立數據管理員角色，以管理數據，并為數據生產者和消費者創建簡化的訪問和檢索方法。

• 建議 4d： 支持向基于云的計算發展，同時利用量子計算這一通用計算范式，滿足嵌入式和高性能計算處理需求。

R5. 組織結構

這包括圍繞項目（或成果）重點進行組織，而不是按照傳統的技術專業領域進行組織。

• 建議 5：在空軍研究實驗室（AFRL）內建立 ACT，采用 “扁平化 ”業務模式，將 6.1-6.4 領域的專家集中到一個以產品為中心的組織中，開發自主系統科學，同時為作戰人員提供能力。與空軍科學研究辦公室和 AFRL 其他主要技術局合作，并與 AFRL 以外的美國空軍組織協調，包括國防部自主利益共同體 (COI)、AFWERX 和其他可促進技術向作戰人員過渡的辦公室。在 “ACT ”中，根據類似 “臭鼬工廠 ”的一套 “指導規則”，納入以產品為中心的業務流程，促進未來空軍向以信息為中心的業務平臺模式轉變。

R6. 知識平臺

這為提供了一種整合自主系統行為原則、架構/技術、挑戰問題、發展過程和組織結構的整體手段。

• 建議 6：開發一個知識平臺（KP），其核心是將信息技術（IT）平臺方法與平臺業務模式相結合。為多域作戰空軍設計的知識平臺應壟斷觀察代理與知識創建代理以及與作戰效果代理之間的聯系，這些代理可以是人或基于自主系統（AS）。知識創造代理提供了創造能力所需的生態系統，而這些能力則用于創造作戰效果。這個生態系統將通過以下方式實現：利用自主性的三個行為原則；實現這些行為的架構和技術；驅動挑戰的問題；跨越人員、架構/應用、數據和計算基礎設施的開發流程；以及最后，為推進技術、利用技術和提供能力而需要建立的組織結構。這種方法將為提供一種手段，使美國空軍從解決少數問題的傳統工具方法過渡到適用于更多問題的知識平臺方法。

總結

總之，對自主系統開發和應用的建議包括

• 這些系統要想精通業務、得到人類同行的信任并靈活應對意外情況，就必須具備的行為方式

• 需要統一的框架、架構和技術，以便不僅跨越孤立的科技界，而且跨越操作上的隔閡和領域

• 挑戰科技界所需的重點難點問題，包括基礎性問題和操作性問題，同時提供遠遠超出傳統的以平臺為中心的現代化方法的操作優勢

• 處理人員、系統、數據和計算基礎設施的新流程，這些流程將加速創新、快速原型設計、實驗和實地應用

• 新的組織結構--自主系統能力團隊，將技術專業匯集到一個單一的組織中，專注于創新產品開發，并根據需要向其他組織和社區拓展

• 知識平臺，全面整合自主系統的行為原則、架構/技術、挑戰問題、開發流程和組織結構

AFRL，特別是 ACT，不能簡單地將其注意力局限于自主系統的研究領域，也不能簡單地延續在一次性演示中應用現代人工智能和 AS 技術來逐步提高任務能力的模式。必須選擇挑戰性問題來推進知識平臺的能力，以敏捷的方式在變革性應用中提供表現出熟練、可信和靈活行為的自主系統。除了以項目為中心的工作外，ACT 還可以優先考慮和協調 AFRL 的整個自主系統科技組合--使各項工作同步進行，以最大限度地提高投資效果--及時、大規模地將 AS 能力用于應對任務挑戰，同時在各科技局之間 “共享 ”新架構、技術和流程的 “財富”。最后，一旦取得成功，ACT 可以作為一個 “存在證明”，證明美國空軍后勤部如何從其傳統的以學科為中心的組織轉變為一個更加跨學科和以項目為導向的組織，解決美國空軍整個企業的變革性問題。

擁有一個獨特的機會，將空軍從一個以空中平臺為中心的部門（空間和網絡往往處于次要地位）轉變為一個真正以多領域和知識為中心的組織。通過知識平臺向作戰人員提供自主系統，空中、太空和網絡的每項任務都將得到改進，而且不僅是逐步改進，而是成倍地改進。將成為一個以服務為導向、無處不在的網絡化和信息密集型企業。簡而言之：

一個靈活的、以信息為中心的體系，通過無障礙地訪問極其有效的外圍設備，及時做出決策。

問題

情報、監視和偵察（ISR）行動的目的是收集信息并將信息提供給操作人員，而操作人員則需要就戰區內的各種行動方案做出具體決策。可以肯定的是，ISR 行動是技術密集型的。但與此同時，ISR 行動也是一個非常以人為本的過程。盡管如此，在 ISR 概念開發和評估（CD&E）過程中卻很少甚至根本沒有進行人為因素（HF）研究。通過研究新的 ISR 技術和概念在各種作戰環境下對操作人員表現的影響，研究人員可以提供更加科學嚴謹的建議，為高層政策制定者和決策者提供有關未來 ISR 技術和能力的信息，這些技術和能力適用于所有 ISR 環境：空中、海面、地下和太空，貫穿國內、盟國和整個政府（WoG）的合作關系。因此，HF研究方法應成為任何 ISR CD&E 流程的組成部分，以便為 ISR 指揮系統各級的政策和決策者提供信息和建議。

目的

北大西洋公約組織（NATO）研究與技術組織（RTO）人為因素與醫學（HFM）小組任務組（研究與技術組（RTG）-276 NATO RTG HFM-276）"人為因素與 ISR 概念開發與評估 "的成立是為了確定和了解對有效的 ISR 行動至關重要的HF問題。更確切地說，這項開創性工作的目標是 (1) 確定對有效的 ISR 行動至關重要的HF問題（如態勢感知 (SA)、工作量、組織結構、協調和協調機制、可視化、信任、信息共享和管理、領導力和決策）；(2) 使用行為理論模型來制定我們的研究方法并理解我們的研究結果；(3) 就在 ISR CD&E 行動中使用和實施HF研究提出建議。

范圍和限制

基于并擴展最初由北約 HFM-163 RTO 小組開發的軍事組織效能模型，北約 HFM RTG-276 小組的工作范圍是確定并了解對 ISR 行動至關重要的HF問題。為此，小組決定于2018年6月11日至2018年6月26日在德國Einsiedlerhof的美國空軍歐洲（USAFE）戰士準備中心（WPC）的 "北約2018聯合愿景"（UV18）試驗模擬內開展關于聯合ISR（JISR）作戰效能的研究。此外，小組還在 2019 年 5 月于芬蘭舉行的 "大膽探索 2019"（BQ19）演習中進行了類似研究。

結果、對北約的意義和實際影響

北約 HFM-276 任務小組使用組織有效性模型制定了一套調查，以確定和了解對有效的 ISR 行動至關重要的HF問題。該模型的核心是由任務分配、收集、處理、利用和傳播（TCPED）組成的聯合監查制度流程。從這一模型和其他來源得出的數據收集計劃審視了一些HF問題在整個 ISR 行動中的作用：基本HF知識、態勢評估、工作量、組織結構、信任、信息共享、信息管理、領導力、文化、組織流程、組織靈活性、共同意識和責任、協調和協調機制、決策、能力、情報需求管理（IRM）、通信、元數據和應用系統。所有這些HF因素都將影響 ISR 的作戰概念，并影響操作人員的績效。此外，本文還總結了改進北約和非北約行動 ISR CD&E 流程的一些實際意義，重點是開發應納入 ISR CD&E 流程的HF研究方法。這種HF方法就像 ISR 概念開發的技術和程序質量控制部分。預計研究結果將有助于為 ISR 指揮系統各級的政策和決策者提供信息和建議，以加強北約 ISR 規劃、任務執行和能力發展方面的信息和決策優勢。預計研究結果還將有助于為 ISR 與其他聯合進程（如聯合目標定位）的整合提供信息，以確定當前與 ISR 有關的HF差距以及與其他進程的整合。

理論框架

在本節中，我們將為監委會的HF行動提供一個高層次的理論框架。廣義上，理論可以理解為在一組邊界假設和約束條件下對概念間關系的陳述，因此我們對一般假設、約束條件和概念及其與我們框架的關系進行了劃分[1]。我們認為我們的理論框架由三個關鍵概念組成：1）監委會進程；2）各種HF變量；3）產出因素。本節關注的是這些概念之間的關系，以及它們之間關系的支配因素。各節詳細介紹了監委會進程的理論和分析、各種HF因素的影響及其對產出因素的影響。各節還深入介紹了與各小節相關的方法。

人們提出了不同的組織流程方法，如輸入-中介-輸出框架、輸入-中介-輸出-輸入框架以及受結構化啟發的流程框架[2, 3]。從廣義上講，這些方法既包括目的論和順序論的觀點，即假定有明確的目標來指導行動以產生特定的結果，也包括更具突發性的變革觀點，即人類在其中工作的結構會影響其他結構中的人類，并受到其他結構中人類的影響[4]。

我們認為，作為一個基本假設，在聯盟背景下開展的監委會聯合審查進程并不容易采用上述任何一種模式：相反，它是一個預先計劃和設計的順序進程與突發進程的混合體[5]。一方面，有正式定義的程序、理論、戰術、技術和流程（TTP），如《支持北約行動的聯合情報、監視和偵察程序》（AintP）和《作戰命令》（ORBAT）；另一方面，也有包括特定節點在內的工作流程的實驗。這表明，我們的研究一方面要對 TTPs 的影響保持不可知論的觀點，另一方面要對執行聯合監查制度時的行動和對這些 TTPs 的看法保持不可知論的觀點。因此，我們的理論框架包含兩種相互作用的兵力：計劃行動和突發行動。計劃中的監委會審查和執行中的監委會審查之間的區別既體現在實驗計劃和實際實驗/演習執行之間的對立，也體現在計劃中的監委會審查行動和執行中的監委會審查行動之間的緊張關系，執行有時甚至是動態的。我們認為，計劃與執行動態之間的矛盾對于理解HF如何影響聯合監委會至關重要。應建立人類決策和協作機制，確保北約的聯合監委會從預先計劃順利過渡到動態執行。

更具體地說，我們的模型試圖將聯合監委會合作的線性和非線性軌跡結合起來。從順序計劃的角度來看，該模型的核心是聯合監委會流程，其中的 TCPED 階段可視為構成伯克等人[6]團隊適應模型的不同階段： SA、計劃制定、計劃執行和團隊學習（可以是評估收集處理、利用和傳播（CPED）是否有助于解決任務）（見下圖 1）。單個 PED 單元的這種相對線性的團隊流程也應結合其在多團隊系統中與其他團隊（單元）的協作來看待，即多個團隊為實現共同目標而集成工作[7]。涉及多個 PED 單元的聯合 PED 對于確保收集必要數據以獲取可采取行動的情報尤為重要。我們預計，由于不同的原因，計劃中的監委會審查流程可能并不總是按照預期的計劃方式可行。例如，從任務的角度來看：一個 PED 單元在執行任務期間的實際工作量可能會嚴重影響其參與整個聯盟聯合監 督和報告進程的能力。北約的事先規劃可在一定程度上減少這一因素，但不能完全消除不確定性。其他一些因素也可能對事先規劃的聯合監查制度進程構成挑戰：如各 PED 單元的動機、經驗、對任務的不同理解程度等。因此，我們認為HF的影響不僅與在單個小組內實現聯合監委會進程的總體目標有先后關系，而且在很大程度上以其他無意方式影響了北約的整體聯合監委會進程。另一方面，所述的監委會進程不一定會因這些障礙而改變，因為這可能取決于多個國家政策、執行和評估小組內部和之間協調和信任的有效性。

在不同的章節中，我們闡述了個人和人際因素、組織因素、文化因素、任務因素、系統因素和團隊因素如何影響聯合監委會。這些輸入因素預計會影響監委會的程序及其在監委會內部以及向外部組織要素（如聯合目標或情報界）提供可用結果的能力，進而影響諸如共享情況意識、數據分析、信息共享和決策以及任務完成的準確性和速度等輸出因素。圖 1 描繪了輸入和輸出因素之間的擬議聯系；該圖概述了本報告研究的所有因素。藍色和帶下劃線的因素是經過實證研究的因素。在隨后的章節中會有更詳細的理論介紹，其中還包括更詳細解釋一般模型中提出的各因素之間擬議相互關系的模型。

隨著大規模作戰行動（LSCO）的決定性作戰訓練環境（DATE）場景變得更加復雜，敵對勢力（OPFOR）繼續變得更加適應獵殺和瞄準藍軍指揮所和關鍵資產，如整個戰斗空間的炮兵設備和反火力（CF）雷達。理解這一點至關重要，因為雖然美軍高度重視使用無人機系統(UAS)進行信息、監視和偵察(ISR)，以確定敵人在時間和空間上可能有高收益目標(HPTs)的位置，但OPFOR可以利用這一點并取得成功，因為一個簡單的事實:美軍使用紅方UAS進行狩獵，而且他們擅長于此。OPFOR不需要像美軍那樣使用紅方UAS進行大量的信息收集（IC），因為OPFOR明白，藍軍的火炮和雷達在大范圍內的移動足跡不多，因此，一旦他們找到HPT，他們可以很容易地使用紅方UAS與特種部隊（SPF）配合，用遠程精確火炮獵殺、瞄準和攻擊藍軍的關鍵資產。如果師炮兵（DIVARTY）、軍團野戰炮兵旅（FAB）和旅級直接支援（DS）營都有自己的目標定位UAS分隊，那會怎樣？這將縮短從傳感器到射手的殺傷鏈，減少目標逃脫概率，減少目標反應時間，減少動態重新分配給各師和軍團情報優先事項的ISR資產需要，提高獵殺、瞄準和塑造敵人炮兵縱深的有效性，同時不干擾他們各自S2/G2參謀部的IC工作。美國陸軍在如何分配無人機方面的這一革命性和根本性的轉變能否為擁有和主導狩獵提供解決方案，以對抗一個近乎對等的OPFOR對手，后者相信通過火炮和綜合防空可戰勝對手贏得戰斗?

本文將討論一個理論，即軍團的FAB、DIVARTY和BCT DS野戰炮兵(FA)BN，如果獲得了由一個灰鷹(GE)排組成的目標定位分隊的作戰控制權(OPCON) 。以及必要的人員來進行開發，允許炮兵部隊指揮官擁有師和兵團指揮官的目標定位過程。這個解決方案可以確保野戰炮兵部隊能夠打擊目標，削弱敵人的遠程火炮，瓦解綜合防空能力，并提高殺傷鏈的有效性，以滿足其指揮官的作戰重點。本文還將從條令、組織、訓練、材料、領導和教育、人員、設施和政策（DOTMLPF-P）的模式來看待這個問題，以提供一個整體的視角來看待從可能的訓練概念到陸軍范圍內的實施建議。

美陸軍技術出版物（ATP）3-01.81反無人駕駛飛機系統（C-UAS）技術提供了在行動中防御低、慢、小（LSS）無人駕駛飛機威脅的計劃考慮。這個ATP還提供了關于如何計劃并將C-UAS士兵的任務納入單位訓練活動的指導。當區域威脅估計包括較小的無人機系統（UAS）平臺時，本ATP為旅級及以下部隊提供規劃指導。

ATP 3-01.81的主要受眾是在其行動中采用聯合武器規劃技術的機動旅及以下級別的指揮官和參謀人員、下級領導、排級和班級。然而，所有部署組織的領導人都可以從本出版物規定的補充信息和C-UAS技術中受益。此外，培訓人員和教育工作者也將使用本出版物來支持將聯合武器防空納入他們的課程。

指揮官、參謀部和下屬確保他們的決定和行動符合適用的美國、國際，以及在某些情況下，東道國的法律和法規。各級指揮官確保他們的士兵按照戰爭法和交戰規則行動。(見FM27-10)。

ATP 3-01.81在適用的情況下使用聯合術語。部分聯合和陸軍術語和定義同時出現在詞匯表和正文中。ATP 3-01.81并沒有規定本出版物中的任何支持者術語。對于文本中顯示的其他定義，該術語為斜體，并在定義后注明了提議者出版物的編號。

除非另有說明，ATP 3-01.81適用于現役陸軍、陸軍國民警衛隊和美國陸軍預備役。

防御無人機系統是一項艱巨的任務，沒有單一的解決方案可以擊敗所有類別的LSS威脅。

傳感器和預警能力的協作和綜合規劃以及各梯隊之間的情報共享是至關重要的。與空地一體化或空域管理人員協調，以獲得最新的情報和防御支持，有助于最大限度地減少空中威脅的影響，減少損失，保護人員和設備，以及在行動區內作業的友好無人機系統。本出版物由四章和一個附錄組成，集中討論了對不可預測的威脅環境的規劃，這種環境有可能在LSS無人機系統的協助下進行協調攻擊。支持性附錄提供了旅級及以下的訓練策略。

第1章。行動環境

第2章。旅級規劃的考慮因素

第3章。營級規劃的考慮因素

第4章。連級C-UAS行動

附錄A. C-UAS訓練策略

隨著美國陸軍發展其在多域戰場上的競爭、威懾和制勝的理論，戰爭規劃者必須考慮互操作性的價值，以促進校準的部隊態勢。在歐洲，當考慮到俄羅斯構成的威脅時，俄羅斯反介入/區域防御武器的強大將限制美國陸軍前哨部隊的能力。為了克服這一不足，能夠與美國陸軍部隊習慣性地建立互操作關系的北約盟友最適合于促進調整部隊態勢。然而，完美的互操作性在北約聯盟內仍然難以實現。在與歐洲盟國合作時，了解并平衡互操作性的三個領域的美軍指揮官，最能激發出有效的、習慣性的、有說服力的互操作性解決方案。美國陸軍和盟軍部隊如果能夠在他們選擇的時間內再現有效的互操作性，就會直接加強校準部隊態勢的想法，在沖突期間提供前沿能力，并在競爭環境中推進盟軍的說法。