MSG-189專家團隊(ST)活動的基本原理建立在評估如何結合和集成新興顛覆性技術的需要之上，這些技術正在改變我們工作和生活的方式，并且融入促進了M&S技術和相關仿真系統的發展。

作為北約STO NMSG研究目標的一部分，仿真系統的新架構和先進功能一直被研究和定義。僅舉幾個例子：MSaaS（建模和仿真服務）和MTDS（任務訓練分布式仿真）的定義及實施為新一代最先進的仿真系統鋪平了道路。

此外，近年來，北約STO小組和相關工作組一直在解決最先進技術的問題和演變：人工智能（AI）、機器學習（ML）、大量異質信息的管理和分析（大數據）、通過沉浸式設備（AR、VR、XR）實現真實世界和合成世界的互動、無線技術（5G）以及通過云計算和面向服務的架構提供服務的新方法。

因此，NMSG旨在研究這些研究領域之間的協同作用，以概述這些新興和顛覆性技術對下一代仿真系統的特點和潛在影響。

定義一個包含上述所有概念的仿真系統無疑具有挑戰性，因此，工作組只把注意力集中在某些方面進行探索:

• MSG-189的目標是定義一個由參考架構描述的M&S生態系統。在參考架構中需要強調的重要一點是其構建模塊和所提供的產品/服務之間的關系。
• 在M&S中引入新技術的可能性，作為改進現有的技術或提供新的解決方案來解決目前沒有解決方案的問題。
• 假設這個M&S生態系統根據MSaaS的 "云 "模式，在網絡上全天候提供 "產品 "和 "服務"。
• 由此產生的系統功能和用途集中在兩個具體領域：軍事人員（包括決策人員）的培訓和對指揮官及其工作人員的決策過程的支持。
• 最后，在這個階段，MSG-189 ST并不試圖定義一個隨時可以使用的產品（因此級別比較抽象），而是要找到一種方法（參考架構），使目前或未來的產品可以整合在一起，盡可能地保留所產生系統的完整性和基本功能。

必須強調的是，該框架所產生的參考架構的主要基礎是長期存在的、非常重要的NMSG活動，如MSaaS和MTDS。MSG-189 ST活動建立在這些參考文獻的基礎上，以尋找新的和創新的解決方案，可以加強對M&S這樣的關鍵技術的使用。一個 "安全 "的設計概念，密切關注基礎設施對網絡威脅的高彈性（設計安全）也是一個需要滿足的具體要求。

由此產生的MSG-189生態系統不僅可以作為一個培訓工具，而且首先可以作為一個有效的支持，用于確定最佳的CoA，然后在 "實際 "行動中實施，或在隨后的規劃階段和確定要執行的行動細節（作戰指令的管理）。

MSG-189 ST的最后一項建議是成立一個后續工作組（RTG），該工作組從該小組所做的工作中得到啟發，可以定義一定數量的用例，以驗證所做的選擇，并證明系統的參考架構和所列技術的有效性。

報告研究范圍與關注領域

1.1 范圍

近年來，所謂的 "顛覆性技術 "發展迅速，如人工智能（AI）、機器學習（ML）、大量數據的管理和處理（數據科學和大數據分析-BD）以及沉浸式技術（VR / AR / MR / XR）。

北約STO內部的各個小組/團體已經研究了這些新技術提供的可能性；特別是，NMSG工作組對研究新的架構和仿真系統的服務非常感興趣，這些系統將用于軍事訓練和決策領域的未來應用。北約MSG-189專家小組（ST）已經接受了這一挑戰，并進行了一項研究，以確定這樣一個仿真框架。

首先，讓我們看一下要追求的目標，這些目標最初列在技術活動建議TAP[1]中，然后列在One Pager文件[2]中：

• 概述每一種使能技術（AI、BD、XR等）的技術狀況，旨在確定每一種技術在確定擬議的未來培訓和決策支持的模擬框架方面可以發揮的作用。
• 指出培訓和決策軍事領域的差距，提出的技術可以提供有價值和可行的解決方案。
• 定義仿真框架的系統要求。
• 框架結構的定義。
• 對可能用于實施框架的軟件工具和硬件環境的調查。
• 主要功能的定義。
• 定義與其他系統的接口（例如C2和決策面板）。

定義一個模擬系統，使所有上述概念以整體的方式存在，這個想法當然具有挑戰性，而且在許多方面，超出了專家組的目標（和可能性）。

因此，工作組的首要任務是以更精確的方式確定工作范圍，并指出工作組研究活動的領域。這方面最重要的成果是定義一個 "參考架構"，在此基礎上建立MSG-189生態系統（后來經常被簡單地稱為系統）。這是一個抽象的架構形式，為未來的具體解決方案架構（項目架構）提供了一個模板解決方案。

必須強調的是，該框架的參考架構的主要基礎是長期存在且非常重要的NMSG活動，如MSaaS（建模與仿真服務）和MTDS（任務訓練分布式仿真）。MSG-189 ST活動將在這些參考文獻的基礎上，尋找新的和創新的解決方案，以加強對M&S這樣的關鍵技術的使用。

一個 "安全 "的設計概念，密切關注基礎設施對網絡威脅的高彈性（設計安全），也被指出是一個需要滿足的具體要求。出于這個原因，這些信息已經在這第一章中提出。

1.2 關注領域

特別是，本章介紹了軍事訓練和決策的概念，強調了這種系統必須考慮到的網絡安全方面的重要性，然后定義了MSG-189 ST活動的利益量。對所指出的問題的深入研究以及將其納入參考架構將是以下各章的主題。

本章的第一部分致力于識別和描述與培訓有關的問題，旨在為所有在軍事組織中工作的專業人員提供必要和關鍵的活動，并支持指揮官、其工作人員和參與任務的人員的決策過程。

本章概述的另一個主題與網絡安全有關：將定義與安全有關架構的要求限定方面；所提供的信息必須是框架設計的基礎，并滲透到其所有功能中（設計安全）。

在本章的最后部分，描述了研究的興趣領域，定義了該領域的維度（行動、專業知識和生命周期），并對每個維度指出和描述了需要考慮的層次。

最后，我們定義了MSG-189 ST的研究活動將在其中進行的興趣范圍。

1.2.1 軍事訓練

軍事訓練對不同的人是明確的但又非常不同的。在軍事單位指揮官的層面上，它意味著鍛煉戰場上的部隊或海上的水手，使他們作為一個綜合、協調的單位運作。在軍事人員管理者的層面上，它意味著對包括廚師、馴犬員、坦克炮塔技術員、雷達技術員和戰斗機飛行員在內的所有職業專業的個人進行準備和認證。在主要軍事系統的開發者和提供者層面，它意味著在模擬器或系統本身上進行演習。對所有相關人員來說，它意味著讓來自平民社會的個人準備好作為專業軍事人員執行任務。

軍事訓練與其他形式的訓練不同，它強調的是紀律、臨場準備和集體訓練[3]。

從中世紀的奎因時代開始，無疑在此之前，仿真在進行軍事訓練和評估個人、船員、團隊和單位執行軍事行動的準備情況方面一直很突出。今天，仿真對于參加野外演習的疲憊不堪的士兵來說非常熟悉，對于在我們的戰爭學院里操縱計算機生成的部隊（CGF）橫掃廣闊的電子平原的指揮官來說也是如此。它得到了各種設備的支持，從塑料模型到筆記本電腦，再到比它們所模擬的飛機更昂貴的全動飛機模擬器[3]。

模型、仿真器和仿真之間的一些粗略區分是有用的[3]：

• 模型提供了輸入和輸出的基本表示。它們是控制和決定模擬器和仿真對用戶反應的引擎。

• 仿真器是設備。它們旨在向學生表現自然界中可能遇到的其他設備或現象，并被用來產生對自然界的模擬。

• 仿真是仿真器及其基礎模型的產物。因此，仿真是一組模型和/或模擬器，代表一個系統或一個環境的運行或特征。

隨著技術的發展，只要技術的價值能夠證明比目前的方法有改進，如成本、安全或速度，軍隊也會隨之采用。它必須不斷地具有前瞻性、創新性和積極性，既要了解戰爭是如何演變的，又要調整訓練以應對這些挑戰。

什么是訓練？

訓練是任何組織的基本活動之一；特別是，它一直是所有時代的軍隊所開展的行動取得成功的決定性因素之一。

擁有訓練有素的軍事人員對于能夠在現代戰爭的復雜情況下開展行動至關重要，這些情況需要反應技能和分析能力，只有受過訓練的人才能具備這些能力。

訓練的類型數不勝數，從特定主題的個人理論訓練到涉及數千人和車輛的大型戰區演習，在時間和空間上復雜而銜接的行動。

因此，世界上所有的軍隊在訓練中投入巨大的資源并不是巧合。訓練技術和程序的演變必須不可避免地跟隨威脅的演變，同時也要跟隨新作戰概念的發展。軍事資源訓練水平的不斷更新產生了著名的格言："邊訓練邊戰斗，邊戰斗邊訓練"。

美國軍方將訓練定義為 "為獲得和保持完成特定任務所需的知識、技能、能力和態度（KSAAs）而進行的教學和應用練習"[4]。

一般來說，軍事訓練分為兩大類：個人和集體。個人訓練正是旨在發展個人技能的訓練。集體訓練的目的是將受過訓練的個人整合成一個有凝聚力的有效團隊，不管這個團隊是四人的坦克車組還是5000人的航空母艦船員。

訓練的規模可以小到為一個四人小組上一小時的如何包扎傷口的課，大到包括來自各軍種的數萬名人員和單位的多周聯合演習。訓練的主要領域是：機構領域，包括各軍種的各種正規學校；行動領域，包括在部隊和艦艇上的訓練，無論是在原地、部署地還是航行中。

另一種類型的培訓是自我發展：它由個人進行，以解決他們在自己的學習中看到的差距，（從更廣泛的角度來看）可以被視為一種教育[4]。

仿真是培訓的基礎，構成了培訓的本質；以培訓為導向的仿真環境允許以安全、高效、經濟的方式培訓人員，并隨著時間的推移保持培訓水平，即使是發生概率極低的事件。因此，即使是模擬環境，也必須跟隨（有時是預測）技術和理論的演變，以最好地完成其任務。

1.2.2 指揮官與參謀員的決策

決策的定義和描述有很多，但基本上它是一個認知過程，通過這個過程從一系列合理的、潛在的選項中做出一些選擇。當然，目標是要從現有的備選方案中挑選出 "最佳 "方案。

決策中典型的復雜因素是不確定性；也就是說，備選方案的許多方面以及每個預期方案的確切結果可能是未知的、不明確的或不可預測的[5]。

從歷史上看，一個單位的成功與工作人員執行軍事決策過程的能力直接相關。鑒于當今作戰環境的復雜性增加，以及大量的任務指揮系統和程序，與作戰有關的所有活動的整合和同步越來越困難[6]。

自19世紀末以來，軍事參謀程序一直在演變，試圖定義一個達成決策的共同過程。雖然理論成功地提供了一個指導決策過程的系統，但它幾乎沒有解決在評估和選擇潛在行動方案中固有的不確定性。使情況更加復雜的是，今天人們幾乎可以無限地獲得大量的信息，這些信息可能需要也可能不需要應用于特定的決策情況。因此，雖然看起來信息越多越好，但事實上，擁有太多的數據會增加認知負擔，并可能導致忽略其他與當前特定情況更相關的信息。軍事情報分析過程面臨的挑戰是通過向指揮官提供及時、相關、可靠的信息來加強軍事決策[5]。

在下文中，我們描述了關于決策過程的不同理論，并展示了關于這些理論如何在軍事領域應用的兩個觀點。

關于決策過程的理論

描述了可以支持的關于（軍事）決策的相關理論。

• 觀點1：技術/任務導向（如MDMP、OPP等）。
• 觀點2：非技術/技能導向（例如，OODA、系統1和2、認知偏差）

理論方法 [7]

人們可以把這個領域的許多模式分為兩大潮流和方法。

• 理性哲學的潮流依靠邏輯作為其主要工具，即要求對優勢、劣勢、機會和風險進行分析評估，盡可能做到最好。理性派認為決策過程是一種邏輯分析，以確定行動的最佳選擇。
• 認知-心理的潮流依靠人類所有的認知過程--分析推理和基于直覺的思考。這股潮流認為決策過程是使軍事領導人意識到或突然洞察到所需的行動方法。工作中的工具是認知性的，旨在為 "靈光一現 "創造自然條件，同時避免人類推理的一般缺陷，特別是在壓力下的推理。到目前為止，這兩種趨勢都沒有完全建立在全面闡明的理論基礎上，但研究工作正在對兩者進行投資。

1.2.3 網絡安全

安全方面的問題應該從最初的設計階段就開始計劃和解決，因為一旦部署和實施，甚至剛剛開始，要解決安全問題（考慮所有的觀點和方面）就會困難得多。

此外，由于系統架構可能是基于分布式和分散的模式--面向服務的系統（即MSaaS），其執行將在分布式計算資源上提供，基于網絡/云中心環境--網絡安全方面必須得到仔細考慮。

在實施分布式模擬系統時，有許多問題需要考慮，包括但不限于網絡、端點安全、認證和訪問控制等主題。傳統的網絡安全要求和最佳實踐為確保數據的保密性、完整性和可用性而采取的措施提供了指導。僅列舉一些例子。

• 應該對訪問進行管理，以確保只有經過授權的客戶才能訪問或操作數據，管理權限應該最小化，管理賬戶應該只在需要時使用。

• 應定期檢查用于限制誰可以訪問服務器和保護傳輸信息的認證和加密技術，以確定必要的安全要求。

• 適當的安全管理實踐對于操作和維護一個安全的環境至關重要：安全實踐包括識別信息系統資產和制定、記錄和實施有助于確保系統資源的保密性、完整性和可用性的政策、標準、程序和指南。

為了確保系統和支持整個基礎設施的安全，以下做法是網絡安全 "按原樣 "實施的標準參考（例子）：

• 服務器和客戶端的加固。
• 配置/變更控制和管理。
• 風險評估和管理，以確定潛在的弱點和漏洞--（同時進行定期測試）。
• 對操作系統進行修補和升級。
• 對標準化的軟件配置進行測試和保障。
• 通信渠道的安全。
• 確定應急計劃和業務的連續性--措施。
• 實施安全監控解決方案（例如，日志管理、終端安全、網絡安全等）；以及
• 定義和實施安全軟件開發生命周期（SSDLC），以協調與創建軟件組件有關的所有過程。

總之，應通過配置、保護和分析日志文件和配置，經常備份關鍵信息，建立和遵循從破壞中恢復的程序，及時測試和應用補丁，并定期測試安全，來持續維護基礎設施的安全。

此外，由于日益增長的技術創新和可用的計算資源和算法，還將有更多的網絡安全方面需要考慮。

1.2.4 MSG-189 的效益

這個活動提案的精神恰恰在于提供一個環境，它是一個生態系統的一部分，跟隨用戶從他/她的職業生涯的開始到最大經驗的階段，而不需要不斷地 "學習"（新的和不同的）系統。這種學習的努力往往與IT工具的真正目標相反，它應該促進工作經驗。此外，如果你是一個有經驗的用戶，你仍然可以訪問較低層次的信息（例如，能夠刷新、修改、獲得特定資產的技術信息，等等）。

1.3 報告結構

本報告分為：

• 執行摘要，概述了ST的理由、處理的主要議題和在1年活動期間開展的活動以及由此產生的結論和建議。
• 報告的主體部分，提供：
  • 描述了MSG-189 ST活動的范圍和興趣領域。
  • 對可用于建立NMSG-189生態系統的顛覆性技術現狀的調查。
  • 對與網絡安全技術有關的技術現狀的調查。
  • 對軍事訓練和決策支持領域的潛在差距的分析。
  • 收集需求（歷史的和新的）來定義新系統。
  • 定義一個參考架構，系統將在此基礎上建立。
  • 該系統提供的產品和服務清單；以及
• 縮略語表。
• 引用的文獻、報告、標準和網站的參考資料。

北約逐步面臨著動蕩、技術先進和不穩定、不確定、復雜和不明確（VUCA）的作戰環境。基于北約聯盟，成員國和盟國可以通過建立共同的目標和相互承諾，通過合作和分享資源和風險，以及通過激發彼此的創新和創造力來應對未來的作戰挑戰。然而，為了實現這些優勢，北約將需要有能力跨越文化和地理界限的領導者，將他們的組織團結起來。他們將需要高度發達的社會、文化和道德能力，以建立作為一個聯盟成功所需的信任和理解。

本報告為北約領導者開發提出了一個綜合能力框架，界定了有效領導多國軍事行動所需的關鍵技能。它還旨在幫助調整個別國家的領導者開發計劃，這些計劃獨立地培養其未來的領導者。與該框架一起，本報告確定并研究了有效的多國領導者開發的關鍵領域。本報告探討了管理和利用形勢、技術和道德復雜性的挑戰，以及促成包容性和創造性文化、建立有效關系以實現和維持未來持久的北約聯盟所需的技能。

執行摘要

需要北大西洋公約組織（NATO）成員國派遣部隊的多國軍事行動的數量顯著增加。這是對各種危機的回應，從COVID-19大流行病的回應到救災和地區沖突。事實上，21世紀的全球安全環境是一個VUCA（動蕩、不確定、復雜和模糊）環境。領導者需要在多國的、文化多樣的環境中接受挑戰，這些環境在行動實踐、角色、權力和理論方面存在獨特的差異，可能會影響他們作為軍事行動領導者的有效性。因此，有必要確定軍事領導者所需的關鍵能力，以確保在參與多國行動時的信心、有效性和成功。

成立第286研究小組的目的是考慮多國行動中領導力的當前和新出現的挑戰以及對整個北約聯盟正在進行的軍事領導者開發的影響。其主要目標是為未來的領導力發展需求提供指導，并制定一個領導力發展框架，以支持不斷提供的領導力教育、培訓和經驗。RTG-286匯集了整個北約在軍事教育、領導者開發和培訓、文化能力和社會心理學領域的專家。該小組借鑒了成員國關于當前領導者開發計劃的總結報告、學術研究和北約出版物，如《未來聯盟行動框架》（FFAO，2015；2018），以形成對到2035年作戰環境可能面臨的挑戰的深入理解。

本文提出的領導者開發框架包括未來軍事領導者所需的關鍵能力，涉及六個領域：認知、社會、個人、專業、技術和轉型。一系列的領導能力被進一步分解為其組成部分，以便進行詳細的審查，例如未來的領導者將如何建立信任和關系，這是多國軍事行動的關鍵組成部分。與領導者開發框架一起，RTG-286號文件從主題上探討了多國領導者的未來需求。研究了文化能力和關系建設的作用，以及管理復雜性、利用技術、培養創造力和發展道德領袖所需的方法。

本報告建議北約審查其領導者開發實踐，以應對未來的多國行動需求。報告認為，亟需加強對軍事領導者的多國重點教育和經驗，為文化多樣和技術先進的行動做準備。建議在本報告和領導者開發框架的指導下，將教育、基于演習的經驗和培訓相結合。這將提高領導者在一系列領域的知識和能力，包括技術和文化能力、溝通技巧和決策，并為北約多國行動的未來軍事領導者提供經驗和洞察力。

第1章 - 引言

為了保持軍事優勢并在未來的行動中獲勝，北約部隊必須不斷發展、適應和創新，并具有可信性、網絡化、意識、敏捷和彈性。(NATO Act, 2018)

1.1 領導多國軍事行動的挑戰

進入21世紀以來，北大西洋公約組織（NATO）對基于多國聯軍或聯盟的軍事行動的參與程度大幅提高。同時，在非對稱戰爭的擴散、技術進步、新的作戰概念和世界許多地區日益嚴重的政治不穩定等因素的推動下，這些多國軍事行動的復雜性、多樣性和節奏都在增加。

從領導阿富汗的國際安全援助部隊（ISAF）（2003-2014年），到打擊亞丁灣、非洲之角和印度洋周邊海盜的威懾和破壞行動（2008-2016年），北約的行動一直是多樣化的（北約新聞室，2021年8月19日；北約新聞室，2016年12月19日）。2005年，北約對造成超過80,000人死亡的巴基斯坦地震災難作出了反應，空運了近3,500噸急需的物資，并部署了工程師、醫療隊和專業設備，協助救援行動（北約新聞室，2010年10月27日）。最近，在2018年，約有20,000名軍事人員參與了北約在世界各地的復雜行動，包括地面、空中和海上領域以及所有類型的環境。北約一直負責在阿富汗、科索沃和地中海的行動，同時還承擔了大量的培訓任務，以支持伊拉克國防部隊的發展。此外，北約通過執行空中治安任務支持非洲聯盟，并協助應對歐洲的難民和移民危機（北約新聞室，2021年9月10日）。

多國軍事行動，包括人道主義、維和和戰斗任務，是全球安全工作中一個越來越大的特點。它們涉及多個不同文化背景的機構，如北約或聯合國，以及非政府機構，如紅十字會和無國界醫生組織。這種國家和機構之間的聯盟給領導者帶來了復雜的挑戰，影響了決策和任務的有效性。鑒于每一類任務都有獨特的挑戰，無論是地區沖突、城市戰爭、救濟援助還是大流行病，未來的軍事領導者必須以量身定做的方式做好準備，以滿足特定聯盟部隊的需求。

對于每項任務，軍事領導者必須了解每個國家的能力和不足，以及非政府機構如何與有關地區的當地軍隊聯系起來。這是一個巨大的挑戰，需要詳細介紹該地區的關鍵地緣政治和社會文化因素，以及他們將遇到的一系列民間和其他安全及援助組織。這種復雜的信息在接受指揮之前可能并不總是能夠得到。

在組織軍事任務時，與當地國防組織的接觸和協調以及管理區域文化多樣性的復雜性都會發揮作用。如果把與非政府機構打交道的相關問題也考慮在內，這將是一個錯綜復雜的過程。更重要的是，當軍事領導者在外國擔負起領導的重任時，他們是在一個新的、具有挑戰性的環境中進行領導，他們很可能遇到不熟悉的團隊、利益相關者和文化。此外，他們可能沒有完全的指揮權，而是受制于國家的軍事領導，并受制于國家的組織結構、任務目標和規則集。

正如北約職權范圍的多樣性所表明的那樣，領導者需要了解和駕馭他們所參與的行動環境和國家的文化方面，如果他們要最大限度地提高行動效率。此外，相互支持、思想的多樣性、創造性和風險分擔是聯盟成員的許多優勢之一。為了實現這些優勢，北約將需要具有發達的社會技能和建立基于信任、尊重和信心的關系能力的領導者人。他們將需要有能力做出符合道德的決定，并理解他們工作的復雜系統，以便在復雜的作戰環境中促進有彈性的和可信賴的合作關系。

使問題更加復雜的是，未來的領導者將需要了解先進的技術，以及如何最好地實施這些技術和它們產生的信息。隨著支持人工智能和嵌入人工智能的系統在戰斗空間中變得更加普遍，信息管理將在未來成為一個更大的挑戰。信息過載的風險加上這些技術無處不在的傳播，雖然是為了支持領導者，但實際上可能只會增加他們的負擔。此外，對手手中的先進技術將改變和塑造未來的戰斗空間，以及沖突和戰爭的發起和戰斗方式。

網絡空間中這種信息戰的虛無縹緲的性質不是本報告的重點，然而，領導者將需要準備處理信息流，因為它將影響未來的任務指揮。空中空間、衛星和海底空間將越來越多地使用分布式傳感器網絡進行管理，這些網絡是自主監測的。然而，未來的領導者將受制于根據這些系統的輸出作出判斷和決定。因此，他們將需要了解技術的輸出，以及如何對其進行優化，以便為有效決策提供信息。

本報告認為，未來有效的領導者將是具有技術能力、創造性和批判性思維能力的人。他們將了解如何利用技術來實現其決策優勢。未來決策周期的加速和決策精度的提高是決定未來戰爭的最關鍵因素。因為我們知道，我們的對手也在尋求利用這些技術來發揮他們的優勢的方法。我們的優勢是人的因素! 我們的領導者的社會性、創造性和批判性思維能力將意味著決策優勢，并使北約能夠保持信息優勢、總體態勢感知和理解。這一切都與領導者有關，以及他們如何很好地理解他們將在其中運作的環境的細微差別，領導和授權給他們的指揮者。

問題是，鑒于動態和復雜的作戰環境所帶來的挑戰，我們如何使我們的領導者最好地準備好，以便有效地發揮作用？本報告認為，我們有責任確保為我們的領導者做好準備，以應對這些方面的領導問題。沒有簡單的答案，然而，北約可以通過評估和確定他們的需求，并為領導者提供獲得這些需求的機會，來準備教育未來的軍事領導者。

1.2 RTG-286 - 范圍、目標和產出

北約人因與醫學（HFM）研究任務組（RTG）286的基礎是北約HFM-ET-143（2015-2016）對軍事多國行動的領導者開發進行的初步研究。該小組包括來自澳大利亞、捷克共和國和土耳其的代表，確定了探索北約領導者領域現有知識差距的要求。RTG-286進行了合作研究，以評估多國軍事行動中當前和預測的發展（詳見上文）對北約領導者的影響。

RTG-286旨在提高對領導者開發需求的認識，并為提高領導者在多國任務中的表現做出貢獻。RTG-286的目標是：

1）創建一個與北約多國行動相關的當前高級領導者開發主題的摘要。

2）確定未來多國行動中的挑戰以及北約高級領導者取得成功所需的領導能力。

3）確定當前和預期的領導者開發和領導者績效之間的差距，并提出適當的建議；以及

4）為當前和未來的北約多國行動制定一個初步的擬議領導者能力的整體框架。

鑒于多國軍事行動的復雜性，有必要考慮發展領導者的戰略，為這種挑戰做準備。因此，本報告的目的是為多國軍事行動加強每個國家的領導者開發實踐，特別是在作戰指揮層面。本研究考察了有關領導力的學術和軍事學術研究，并審查了當前與北約多國任務中的領導力有關的領導者開發培訓和教育。它還探討了戰略和工具的發展，各國可以利用這些戰略和工具來確定其現有的培訓、教育和發展實踐在多大程度上為其領導者準備了多國任務。

除了提供該研究背景的章節外，RTG-286的顯著成果是為北約多國行動制定了一個領導者開發的綜合框架。北約和伙伴國家可以利用這一框架，為他們專門針對多國行動的領導者開發和培訓活動提供信息。通過一個反復的過程，該框架被開發出來，以包括必要的知識、技能、屬性、經驗和其他因素（包括道德、核心價值觀、身份和對武器職業的承諾）。該框架旨在作為了解和評估北約和伙伴國現有領導者開發活動的參考和資源，并與北約《未來聯盟行動框架》（FFAO）2018年戰略軍事觀點保持一致。

1.3 第286號研究任務組--組建、組成和活動

在完成并提交北約HFM-ET-143報告的結論（包括技術活動建議（TAP）和職權范圍（TORs））后，北約高級小組代表批準了建立北約HFM RTG-286的過渡。北約高級領導層的批準期為2017年6月至2020年6月。RTG-286由來自加拿大、匈牙利、挪威、丹麥、波蘭、瑞典、英國和美國的參與者組成，同時還有來自北約盟軍司令部轉型的代表。美國主席Yvonne Masakowski博士發起了研究計劃，并邀請英國代表Karl Santrian皇家海軍司令擔任該小組的聯合主席，Matt Petersen上校（英國陸軍）于2018年10月接任。

北約STO要求每個RTG在其總部舉行第一次會議，以確保北約的高級領導者能夠參與該小組的初步研究規劃。因此，RTG-286的第一次會議于2017年6月在法國巴黎的NATO STO總部舉行。各國輪流在北美和歐洲主持會議，以確保所有成員都有機會參與。全年通過網絡研討會和電話會議舉行會議，各分組和/或個人參加會議，討論他們的進展和目標。會議在波蘭克拉科夫（2017年12月）、美國洛杉磯（2018年6月）和加拿大渥太華（2018年10月）、英國施萊文漢（2019年3月）和華盛頓特區（2019年6月）舉行。加拿大會議的安排是由于幾個小組成員正在那里參加IMTA會議，它還促進了與倫理和領導力RTG小組的聯合會議。北約HFM RTG-286的最后一次會議于2019年10月在匈牙利布達佩斯舉行，小組參加了北約創新挑戰賽，并商定了最終報告。

1.4 報告的組織

本報告研究了多國軍事行動對領導者開發的要求，涉及六個關鍵領域。對這些領域的分析是與多國領導者開發的新框架同時進行的，這是RTG-286對北約未來領導者開發需求研究的一個重要貢獻。

在這段介紹之后，第2章將首先概述RTG-286在分析未來領導者能力要求方面所采取的方法。它介紹了差距分析的結果和指導這項研究的方法概述，特別是能力框架的設計。

第3章介紹了北約的領導者開發框架。通過這個框架，領導者的能力在五種上層能力下被合理化。專業知識；技術能力；認知能力；變革能力；和社會能力。在RTG-286的研究中，這些能力與其他個人屬性一起被確認為有效的跨國領導力的關鍵要求。他們在該框架中的定義是為了滿足更好地理解這些要求的需要。

在介紹了能力框架之后，第4章將重點討論本報告中考慮的第一個關鍵的行動效率領域，特別是管理和利用復雜性。本章概述了未來北約領導者可能面臨的復雜問題和情景，并研究了一些可用于支持有效的多國指揮的方法和思維技巧。

然后，第5章將探討創造力和創新作為有效領導的關鍵組成部分，強調領導者在為創造力創造條件、解決創新障礙以及促進組織敏捷性和共同復原力方面可以發揮的作用。

第6章探討了最近和未來的技術進步，以及如何利用它們來提高領導者的效率。這將包括研究影響未來行動的先進技術（例如，自主系統、機器人技術）。本章分析了一些可供領導者努力利用技術進步的方法。

然后，第7章從戰略角度闡述了在未來北約多國軍事行動中發展有效伙伴關系所需的領導者能力。本章從內部（建立有凝聚力的聯盟）和外部（非政府組織）的角度，探討了與軍事和非軍事伙伴的關系建設，以及當地的非正式領導和弱勢人群。它試圖確定有效關系的挑戰和基石，以及未來的北約領導者如何建立和維持強大而富有成效的伙伴關系。

跨文化能力是第8章的重點，因為本報告更深入地探討了未來多國行動對北約領導者的社會能力要求。本章認識到北約活動的全球前景，以及國家和非政府組織之間的合作以及與學術界和商界的合作所帶來的軍事優勢。它認為，從制定戰略和戰術到獲得緩和沖突所需的知識，領導者在不同的社會文化環境中理解和有效應對的能力將是所有領域的關鍵。

第9章涵蓋了與未來多國環境相關的新出現的道德挑戰，以及道德推理、身份、氣候和文化的日益重要性。它概述了北約核心價值觀的可操作性的重要性，承認了北約合作伙伴之間可能存在的價值觀趨同和分歧，以及領導者如何管理這些差異。

最后一章綜合了本報告的主要建議，并總結了RTG-286的結論，然后從前面的章節和其他章節中引出一些共同的線索和見解。第十章和本報告的最后，簡要考慮了從RTG-286的結論中引出的進一步研究領域。

執行摘要

未來的北約聯合部隊將納入自主和半自主的地面、空中和海上平臺，以提高部隊的實效性和敏捷性。這些自主系統將作為力量倍增器部署在從班到旅的所有戰隊梯隊中。它們將幫助指揮官發展和保持對局勢的了解，在更廣泛的和人類操作者無法進入的地區提供持久的監視和偵察。蜂群機器人/傳感器可以提供一個協作的、多機器人/傳感器的系統，提供所需的集群行為，以實現系統能夠覆蓋這些更大的區域，共享信息，并提供單個系統無法實現的先進行為。

RTG SET-263 "用于情報監視和偵察的蜂群系統"分析了蜂群系統的運用和系統問題，這些問題可以從運用、系統和技術的角度促進它們與當前戰場戰術系統的整合。這份最終報告為以蜂群為中心的ISR系統（SS4ISR）提供了一個高水平的參考架構，它整合并擴展了SET-263前兩年研究的成果。該參考架構同時解決了以下問題：

• 1）運用問題，即片段式描述的相關運用場景、關鍵能力目標和支持每個目標的一套能力，以及與每個能力相關的SS4ISR作戰運用活動。

• 2. 系統問題，在SS4ISR提供的關鍵系統服務方面，支持系統服務的一套系統節點。
• 3. 技術，在當前和預期的標準和算法方面，以實現預期的系統能力；和

• 4）在聯合/多國聯盟中采用蜂群系統的系統級互操作性設計指南，以及它們與傳統系統的整合。

該文件還通過一組關系矩陣提供了運用和系統問題之間的主要關系，該矩陣提供了以下映射：

• 1）目標與能力的映射。

• 2）能力與作戰活動映射。

• 3. 能力與服務映射；以及

• 4）"蜂群系統 "節點與系統節點的關系。

SET-263研究報告涉及以下研究課題：探測和跟蹤，分析了采用蜂群系統來探測和跟蹤感興趣的區域；人類與蜂群互動，確定了蜂群與人類操作者之間共生團隊的能力和服務；蜂群控制和導航，分析了配置和操作模式，最終目標是解決動態和不確定環境中蜂群必須克服許多挑戰，包括快速規劃/重新規劃和對突發威脅的復原力，這是任務成功的基本要求。機器人與機器人的互動，提供了基于網絡中心、自主決策范式的多Agent系統設計，作為機器人和自主系統（RAS）的新興設計方法；蜂群系統的定位和繪圖，解決了蜂群系統采用同步定位和繪圖能力的問題；數據交換服務，分析了采用以信息為中心的架構作為蜂群系統數據交換的支持；網絡，解決蜂群系統的網絡架構和協議。

第1章 - 簡介

1.1 描述

1.1.1 背景

未來的北約聯合部隊將納入自主和半自主的地面、空中和海上平臺，以提高部隊的實效性和敏捷性。這些自主系統將作為力量倍增器部署在從班級到旅級的所有戰斗梯隊中[1]。它們將幫助指揮官發展和保持對局勢的了解，在更廣泛的地區和人類操作人員無法進入的地區提供持久的監視和偵察[1]。蜂群機器人/傳感器可以提供一個協作的、多機器人/傳感器的系統，提供所需的集群行為，以實現系統能夠覆蓋這些更大的區域，共享信息，并提供單個系統無法實現的先進行為[2]。將平臺數量從幾臺、幾十臺到幾百臺進行擴展并采用以蜂群為中心的行為能力將提高北約部隊的能力：1）在戰場上建立并保持優勢；2）防止敵人做出有效的反應。北約部隊與這些以蜂群為中心的系統的整合，將是實現和保持戰術優勢和作戰效率的關鍵要求。共生的人類-蜂群團隊[3]將使部隊能夠在不確定的場景和條件下有效地理解、適應、戰斗和獲勝。

分布式協作自主系統與士兵合作，提供了一種戰術抵消戰略：一種在復雜的城市和其他領域以高節奏運作的手段，大大降低了風險和士兵數量[4]。將智能系統整合到未來的部隊中，將實現以下關鍵能力：在復雜的地形中提高態勢感知能力；面對對手有爭議的環境進行彈性作戰；增加對峙距離和進入有人系統無法到達的區域；提高作戰安全性；在有爭議的城市環境、前沿作戰基地和車隊行動中，通過提高士兵和指揮官對敵人陣型的了解，使他們能夠通過常規的遠程武器或特定的武裝蜂群元素做出早期反應，從而提高指揮官的反應時間。采用以蜂群為中心的行為將進一步提高智能系統的實效性，因為它允許大量的系統以協調的方式工作和移動，并減少通信和控制要求。它還將使大量的系統能夠以分散的方式運作，然后集中在特定區域，以壓倒潛在的威脅。智能系統和蜂群能力的整合將擴大北約部隊的行動時間和空間，提高機動性和在反介入/區域封鎖（A2AD）環境中克服障礙的能力，使指揮官有能力承擔以前單純的載人編隊所無法想象的行動風險[2]。由于人類暴露在危險中的次數減少，欺騙行動、滲透到敵人防線后面以及開發和追擊行動所固有的風險變得更小，給了指揮官更大的選擇和更可靠的機動自由[2]。除了這些基于陸軍的應用，在港口保護、海上監視發射器定位和反潛戰（ASW）監視方面也可以看到這樣的場景，在北約層面采用水下或水面無人系統群可以1）以一定的持久性來探測潛艇的過境或存在，2）允許北約國家之間共享跟蹤，減少不確定性和接觸的損失。這既可以改善北約空間的安全，又可以作為國家的勸阻力量。

1.1.2 目標

機器人和自主系統（RAS）對于確保機動自由和完成任務，并盡可能減少士兵的風險來說越來越重要。在未來的北約聯合部隊中加入自主和半自主的地面、空中和海上平臺群，將提高部隊的安全性、有效性和敏捷性。

用于ISR的蜂群系統影響到以下作戰能力：

• 收集有關建議行動的持久性ISR數據。

• 部隊保護和攔截；以及

• 反進入區域拒止（A2AD）行動。

如下所述，采用蜂群系統會給ISR行動帶來附加值：

• ISR行動的現狀：

  • 部署具有有限觀察能力的實體，提供準靜態數據；以及

  • 操作員與機器人的控制比例效率低下。

• 蜂群系統對ISR行動的附加值：

  • 部署人工智能驅動的蜂群系統，能夠：

    • i) 臨時、自主觀測；

    • ii) 優化的廣域覆蓋；

    • iii) 動態態勢感知。

  • 動態確定感興趣的相關目標，以提供及時的交戰信息，具有高精度和高保真度。

  • 優化的人機互動，以減少操作者的工作量，提高工作效率。

  • 使用具有相關機載處理和高性能多傳感器套件的未來低SwaP（空間、重量和功率）無人機系統，減少后勤足跡。

1.2 范圍

本文件描述了用于ISR（SS4ISR）的以蜂群為中心的系統的高層次參考架構。該參考架構涉及：

-作戰運用作問題，在以下方面：

• 片段式描述的相關操作場景，見第2章。

• 關鍵能力目標和支持每個目標的能力集，見第3章。

• 與每個能力相關的SS4ISR操作活動，見第4章。

• 系統問題，在以下方面：

  • 由SS4ISR提供的關鍵系統服務，見第5章。

  • 支持系統服務的系統節點和相關組件的集合，見第6章。

  • 實現預期系統能力的關鍵技術和算法，見第7章。

  • 系統級的互操作性，見第8章。

該文件還規定了一套關系矩陣，規定了關鍵架構元素之間的以下映射關系：

• 能力目標與能力映射。

• 能力與運營活動映射。

• 能力與服務映射。

• "蜂群系統 "節點與系統節點的關系。

該文件的組織結構如下：

• 第1章 - 引言，關于該文件的基本信息，以提高其可讀性。

• 第2章 - 用例小結，通過小結描述一組相關的作戰運用場景。

• 第3章 - 能力，描述了能力目標和支持這些目標的一系列部隊能力。還提供了一個矩陣，定義了能力目標和部隊能力之間的關系。

• 第4章 - 業務活動，描述了3.2節中確定的一套能力的關鍵SS4ISR業務活動。

• 第5章 - 服務視圖，描述了系統提供的一系列相關服務。

• 第6章 - 系統視圖，描述了實現每個服務的可能設計方案。

• 第7章 - 技術視圖，確定一組技術和/或算法，這被認為是某項服務的關鍵。

• 第8章 - 互操作性，描述了實現系統級互操作性的可能方法，作為蜂群系統適應性和進化發展的基礎。

• 第9章 - 關系矩陣，規定了本架構的關鍵元素之間的映射關系，即能力目標、能力、作戰場景、服務和系統節點。

1.3 鑒定

本文件代表可交付的D3：SET-263：RTG SET-263的最終報告。

來自以下組織的SET-263團隊成員編輯了本文件：

• Leonardo SpA, ITA.

• Aselsan, tur.

• 挪威國防研究機構（FFI），NOR。

• 美國海軍空戰中心，武器部（NAWCWD），美國。

• 美國國家海洋情報集成辦公室（NMIO），美國。

來自以下組織的SET-263小組成員修改了該文件：

• 美國海軍水下作戰中心（NUWC）分部。

• 美國防物資組織（DMO），NLD。

執行摘要

目的和目標

本文件的目的是總結北約STO HFM探索小組（ET）184所進行的研究，其重點是觀察北約國家在改善國防指揮和控制（C2）能力方面的重大挑戰。它試圖通過采取一種新的方法來實現這一目標，即從整個系統、整體和生命周期的角度來看待觀察到的問題。

為探索小組（ET）設定的目標如下：

1）審查潛在的問題空間，并在未來的研究任務組（RTG）中確定哪些專題領域可以在盟軍C2能力的背景下進行有益的探索，以使北約國家受益。

2）探索制定軍事利益相關者指南的可能性，為C2能力的發展提供更全面的設計方法和管理過程，并作為其中的一部分，考慮是否有可能創建一個 "北約C2能力生命周期管理的最佳實踐準則"。

次要目標是：

1）探索國防和研究挑戰的性質。

2）確定它們是否適合于未來的研究調查。

3）確定北約國家是否有價值和興趣通過進一步的研究來解決所確定的挑戰。

4）如果3）被證明是積極的，建議如何通過組建一個新的北約RTG來解決這些挑戰。

主要結果/結論

研究的結果是確定了五個主要的挑戰主題，即:

主題1：評估C2能力的能力有限。為了客觀地判斷已經啟動的變革計劃效果，以及達到的C2能力水平，需要有適當的知識和能力來評估復雜的社會技術系統，如C2。然而，這可以說是大多數軍隊的情況，因此，我們在評估我們的C2能力狀況方面仍然很差。這包括對預期變化和實際結果的評估，以及對短期和長期變化影響的評估。

主題2：管理C2能力的能力有限。治理和管理C2尤其具有挑戰性，因為它是由許多不同的組成部分組成的，它們以復雜的方式相互作用，提供我們所觀察到的整體能力。然而，這種挑戰并不能為大多數國防組織似乎缺乏有效的C2管理安排提供借口。部分原因可能是，直到最近，C2還沒有被視為或作為一種需要治理的能力，與軍事體系的大多數其他部分不同。

主題3：C2發展的挑戰。與許多其他領域的發展相比，C2的發展需要人類和技術組件之間相對較高的協調程度。此外，人的結構是復雜的，包括多個決策者之間大量豐富的人際互動，每個人都可能有競爭的利益和/或對正在進行的行動和正在采用的C2實踐有不同的看法和信念。綜上所述，協調組織和技術發展的要求，及使用模糊術語描述的不明確的目標典型性，必須應對利益相關者的競爭，對行動和C2實踐有不同的看法和信念，以及C2使能器也需要為其他目的服務的事實，都對C2能力的發展和管理構成了巨大的挑戰。

主題4：對變革的抵制。任何改變和發展C2的意圖都必須預期并考慮到對改變的可能阻力。這種阻力部分來自于組織內的個人，他們認為變革會對他們產生負面影響。阻力也是制度化的，即通過傳統、培訓和教育系統、公認的規范等手段建立在系統中。雖然人員輪換是向組織注入新思想的一種方式，從而促進變革，但變革也高度依賴于推動變革的個人，這就是為什么在角色輪換率高的組織中，變革可能是短暫的。

主題5：缺乏組織學習。對當前C2實踐的觀察表明，組織的學習并沒有實現。在改變C2的發展實踐以改善個人學習方面，有很多事情可以做；例如，通過行動學習和反思實踐。非正式的知識共享也很重要，通過社會網絡和系統，可以在消除組織的一些知識生產和保留的缺陷方面發揮關鍵作用。然而，這些并不一定會導致整個組織的學習。在C2組織中，缺乏頒布組織學習的能力，這反映在類似的問題和錯誤反復出現的事實上。

為上述所有的挑戰制定解決方案超出了本工作的范圍。盡管如此，我們對文獻和記錄的經驗的審查還是產生了一些建議和教訓。因此，我們列出了一份減輕影響的解決方案的指示性清單。然而，在開始的時候，為ET設定的范圍并不是制定減輕影響的解決方案，而是確定可能存在適當的、相關的和可行的解決方案，可以由隨后的RTG進一步開發。

以下是對研究的主要結論的總結。

1）盡管C2概念已經隨著安全環境的重大發展而發生了相當大的變化，但C2實踐仍然與20多年前的觀察非常相似，特別是與其他戰爭領域的發展相比。盡管我們盡了最大的努力去改變它，但C2似乎仍然頑固地保持著靜態。這種說法的證據來自于以前的許多C2轉型嘗試，其中絕大多數都沒有實現其承諾的結果。

2）C2轉型舉措失敗的原因有很多，本報告討論了其中的一些原因，并提出了相應的初步解決方案。然而，似乎還需要一個更基本的解決方案，特別是國防組織需要采取類似于 "生命周期的觀點"，試圖理解、決定、塑造和凝聚有助于C2能力的多種因素和組成部分。這種觀點的重點不能完全放在開發過程上，因為還需要接受生命周期的反饋方面，在這方面包括組織學習和對當前和新出現的C2能力的適應性管理等主題。

3）這項研究的另一個引人注目的觀察是參加研究的各個國家所面臨的問題和挑戰非常相似。這表明，有一些基本的力量在起作用，超越了國家差異。因此，我們建議，北約和伙伴國家對這些挑戰的反應可能有利于幫助指導、刺激和推動國家和聯盟的反應。

4）然而，我們對待轉型方式的任何改變本身將是一個長期過程，需要國防組織的適應性和長期承諾。同樣重要的是，在整個組織內建立一個共同的愿景，并闡明實現該愿景的戰略，同時也要獲得組織內所有相關部門的支持。如果沒有足夠程度的長期變革承諾，那么C2能力的任何重大轉變都不可能實現。理想情況下，在實踐中需要發生的是，根據C2是一種需要有效管理的能力的原則，建立國家和聯盟的變革計劃。然而，這些計劃需要得到很好的建議。

5）由ET-184進行的研究表明，有相當多的文獻包含了關于組織變革的有益和基于證據的建議，這將有助于應對許多已確定的挑戰。這一初步探索還表明，已確定的材料可以充分結合實際情況，使其與軍事C2組織相關。因此，我們建議，未來的C2能力發展計劃可以通過創建一個C2能力轉型的良好實踐指南而得到很大的幫助，該指南匯集、整合了這些材料并對其進行了適當的背景分析。該指南的重點應放在改進變革/轉型的實際 "方法 "上，以便未來的C2變革活動能夠產生更大和更持久的有益效果。請注意，這并不是說C2應該轉變為一種新的固定形式，而是說我們需要轉變為一種更可持續的適應性形式，能夠更迅速、更有效地應對不斷變化的環境。

6）從本質上講，C2和C2發展的主要挑戰是那些與人類個人和組織有關的挑戰。因此，在很大程度上，任何未來的北約STO對這個問題的研究最好是在一個以人為因素為中心的小組內進行，即HFM。然而，由于該問題集的某些方面也與 "系統 "有關，未來研究的某些方面也可能與SAS小組有關。

本報告的一個較短版本已經發表在一個同行評審的研討會上，ICCRTS 2020 [1]。

建議

我們建議在2020年底或2021年初開始一個新的北約C2能力治理RTG。由于RTG的結果只能由我們的國防利益相關者來評估和利用，我們還建議RTG應該努力與一些參與國的相關利益相關者團體建立更緊密的聯系，最好是在北約內部。

1.0 引言

本節簡要介紹了指揮與控制（C2）能力及其在過去30年中的發展情況。

1.1 北約能力生命周期管理探索小組的背景

在組建探索小組之前，所有三個派遣國的潛在成員在1990年代至2000年代初參與了許多負責發展C2能力的國家和國際項目，并提出了一些看法。人們普遍注意到，這些項目和倡議中有許多已經消失了，幾乎沒有留下明顯的痕跡。人們還注意到，今天的困難與大約20年前的困難非常相似，而且與國防的其他領域相比，C2實踐在同一時期基本沒有變化。

因此，根據這些觀察，人們認為值得探討以下廣泛的問題。

a) 出現這些問題的主要原因是什么？

b) 是否有任何現有的科學和相應的文獻可以幫助解釋它們？

c) 是否有任何跡象表明存在可以利用的潛在緩解方案？

d) 進一步的研究是否有必要并可能是有益的，如果是的話，它應該關注什么？

請注意，關于上面的c)項，最初的意圖并不是要開發緩解的解決方案，只是確定可能存在適當的、相關的和可行的解決方案，可以由隨后的RTG進一步開發。

1.2 什么是C2能力？

在最廣泛的意義上，能力是做某事的力量或能力[2]。Lindbom, Tehler, Eriksson和Aven[3]根據在與危機管理有關的出版物中發現的15個能力定義確定了趨勢，其中能力可以被看作是。

1）等同于資源，或至少受到資源的強烈影響。

2）等同于能力（例如，準備能力，或進行培訓的能力）；或

3）能力是影響結果或目標的一個因素。

很難找到一個包含在明顯相關的北約文件中的北約定義。例如，以下定義載于北約標準化辦公室的一份出版物中。"通過使用一套綜合的、分為理論、組織、訓練、物資、領導力發展、人員、設施和互操作性的方面來創造效果的能力"，縮寫為DOTMLPFI[4]。因此，這種能力定義主要符合Lindbom等人[3]提出的第三類能力定義，即資源和這些資源的能力使某種能力得以實現。

在這種情況下，C2被定義為 "一套組織和技術屬性和流程，企業通過這些屬性和流程調集和運用人力、物力和信息資源來解決問題和完成任務"[5]。

因此，在本報告中，C2能力被定義為 "調動和使用人力、物力和信息資源來解決問題和完成任務的能力。C2能力是通過一系列的組織和技術屬性及過程來完成的。"

1.3 過去30年中C2的發展

最近國家軍事理論和概念的變化是為了修訂或調整C2方法以更好地適應不斷變化的國防環境。近年來，C2的一個決定性時刻是90年代所謂的 "軍事事務革命"，它預示著新信息技術對C2的許多有益影響。這引發了北約和其他國家對新的C2實踐的一系列發展和投資，包括諸如網絡能力（NEC，英國）、基于網絡的防御（NBF，瑞典）、聯合能力指揮（JCC，加拿大）、以網絡為中心的戰爭（NCW，美國）和北約網絡能力（NNEC，北約）。這些努力設想了一個完全連接的戰斗空間，不同部門的操作人員能夠以無縫的方式進行互動，以實現主導戰場意識的概念，并有能力利用所獲得的假定的信息優勢來迅速完成任務部隊和武器系統。

本報告的作者在20世紀90年代至21世紀初參與了這些發展C2能力的國家和國際計劃和努力。這是我們作為國防研究人員的角色，對我們中的一些人來說，也偶爾在軍隊中擔任參謀職務。從這些早期的日子到今天，我們觀察到許多這些大膽的計劃和倡議，以及它們的一系列優雅的術語和縮寫，已經消失得無影無蹤。要找到這些項目早期階段的參考資料相對容易，但要找到后期階段的出版物則難得多。因此，很難評估這些項目是否達到了最初的期望。一個例子是2000年左右啟動的先進概念技術演示（ACTD）"21世紀的總司令--CINC 21"[6]。CINC 21由一個框架、一套軟件應用程序和硬件應用程序組成，旨在通過利用先進的可視化技術和決策支持系統、協作能力以及知識和企業管理來改善部隊的指揮和控制。最初的CINC 21是美國的倡議，后來擴展為四國倡議的聯盟CINC 21（C-CINC 21），其中包括美國、澳大利亞、加拿大和英國[7]。在谷歌學術界搜索CINC 21（Commander-in-Chief 21，C-INC等），發現2001-2006年間的點擊率非常有限[6]，[7]，[8]。可以找到的文獻描述了CINC/C-CINC 21的倡議和愿景，以及在整合異構技術和實現信息共享方面的技術示范成功。然而，卻找不到任何關于后續項目的信息，也找不到任何關于技術示范中獲得的成果的實施情況。

作者還指出，觀察到C2的操作困難與支持性研究中的困難存在相似之處。這兩組困難似乎都與二十年前的困難驚人地相似；盡管它們可能用不同的詞來描述；例如，二十年前，以網絡為中心的方法占主導地位。我們很容易聲稱，我們已經從以前的錯誤中吸取了教訓，遠離了無法實現的愿景，現在專注于開發真正可行的概念。然而，看看昨天的愿景和提法，我們發現今天寫的未來概念中包含了非常相似的內容。例如，二十多年前（2001年）撰寫的美軍作戰目標之一指出，"利用信息技術和創新概念，開發一個可互操作的聯合C4ISR架構和能力，包括一個可定制的聯合作戰圖景"[9]。七年前，信息優勢是一個熱門話題[10]，最近又出現了一個非常類似的概念--信息優勢[11]。我們經常體驗到似曾相識的感覺!

結合21世紀初提到的國家倡議對以上幾點進行反思，我們判斷其中包含的許多C2發展項目并沒有完全實現其開始時提出的愿景。盡管已經實施了一些變化，但許多事情仍然相對固定，結果也許不那么 "革命性"。與其他戰爭領域的發展相比，比如武器技術，C2的實踐，包括目前的培訓和教育、組織形式和啟用技術的使用，與20年前相比基本沒有變化[12]（第14-15頁）。附件A提供了一些來自加拿大、瑞典和英國的C2能力發展問題的例子。

在應對C2轉型的挑戰方面，并不缺乏努力，例如，陸軍指揮與控制評估系統 - ACCES[13]和美國海軍總部效能分析工具HEAT[14]。此外，不同的最佳實踐守則，如GUIDEx[15]、北約C2評估最佳實踐守則[16]、實驗[16]、實驗運動[17]和審查規定了由合格的科學家團隊及其工作人員進行評估的基本原則。現有的方法和準則提供了充分的指導和信息來源，但同時它們往往要求或假定有高水平的科學控制，而這在軍事實踐中是難以獲得的。不過，在作戰需要和感知到的有效性問題的驅動下，作戰實踐不斷對新技術、支持系統、新的工作方式、新的組織結構等進行探索和試驗，以適應當前或變化的條件。輕率地這樣做可能會導致錯過機會，或者只是錯誤的結論和事后的代價[18]。

1.4 各國對未來C2發展的看法

在很大程度上，我們目前的C2方法仍然是圍繞工業式戰爭的概念和需求設計的。雖然這些內置的功能可能仍然需要，但近期、當前和未來情況的多樣性和復雜性可以說需要對C2的設計、操作和啟用方式進行重大改變。然而，這種變化的需求并不是突然出現的；它至少在過去幾十年里一直伴隨著我們。

盡管上面討論了轉型的困難，C2仍然是北約繼續發展和維持的重要能力。新興技術已經以一種挑戰傳統軍事方法的方式改變了我們的世界，因此需要對C2采取更加創新的方法。鑒于它是我們應對新出現的沖突和危機的主要手段，C2必須能夠對快速變化的環境作出有效反應，而未來的盟軍行動將在這種環境中進行。由于新出現的對手已經以比任何傳統國家更容易、更靈活和更有想象力的方式使用強大、廉價和免費的技術，未來的C2系統必須是靈活的，有可能是部分自主的，并且能夠適應它們所處的環境[19], [20]。

加拿大、瑞典和英國制定的國防政策的例子說明了C2轉型的必要性。加拿大最新的國防政策聲明[21]預測了一個日益復雜的安全環境，并提出了一個靈活和適應性的C2方法。加拿大已承諾向加拿大武裝部隊（CAF）提供更多資源，以投資于具有綜合信息和通信技術的新C2系統。在瑞典，其目的是在未來的一段時間內加強國防能力。除了重組和加強武裝部隊的組織，它還包括重新建立最初在冷戰期間建立的全面防御概念，但在最近的幾十年里，這一概念基本上已經退役。全面防衛的概念包括軍事和民事防衛，以全社會的方式處理安全問題。對于C2來說，這需要在不同的軍事和民事部門之間制定共同的合作和聯合規劃概念。英國還確定，需要一種更加靈活的C2方法來應對未來更加多樣、新穎、復雜和模糊的威脅[22]。鑒于這種需要，關于指揮與控制的未來的JCN 2/17號文件主張改變文化，在軍隊和政府內部創造更大的靈活性和C2的一致性。這就要求在適當的新技術的幫助下，采用新的思維方式和組織C2。總之，所有這三個國家，以及許多其他國家都同意，繼續發展C2是應對不斷變化的外部環境的迫切需要。

加拿大。加拿大最新的國防政策聲明 "強大、安全、參與"[21]，是基于對未來日益復雜的安全環境的預期，包括不對稱的威脅、失敗和失效的國家，以及非傳統的對手。作為回應，該政策設定了一個目標，即加拿大軍隊將采用一種現代的C2方法，這種方法是靈活的和適應性的。新的國防政策重申了加拿大空軍發展C2系統的目標，以實現聯合運作以及整合情報和信息收集能力。加拿大已承諾向中央空軍提供更多資源，以投資于具有綜合信息技術和通信的新C2系統。

瑞典。在不久的將來，瑞典國防委員會指出，應該對指揮和控制進行全面審查，在技術、方法、人員配備、教育、組織和資金方面設定現實的優先事項[23]。此外，瑞典需要在信息和網絡安全領域采取適當的預防措施，并發展在計算機和網絡操作的整個范圍內對網絡環境中的合格對手采取防御和進攻的能力。在國防方面，重新確立了全面防御的概念，并制定了不同軍事和民事部門之間的協作和聯合規劃的共同概念。瑞典武裝部隊（SwAF）的中央和區域C2功能在2025年的理想最終狀態是，武裝部隊應在方法和組織上努力做到簡單、清晰和靈活，使任務指揮和基于責任的文化成為可能[24]。有幾項舉措旨在加強與其他國家和聯盟合作的能力，這也解釋了為什么現在要與芬蘭進行聯合行動規劃。將尋求與挪威、丹麥、英國、美國和北約加強協調。最近發布了一個新的聯合行動理論，該理論與北約保持一致，將網絡與海陸空一起作為一個領域，并強調了多領域的觀點[25]。

為了支持SwAF的長期規劃，已經開發了一個未來的C2概念[26], [27]。這個概念的特點是敏捷性和彈性，包括方法和人員能力以及組織和任務問題。它包括從短期和長期的角度學習和適應新情況的能力。未來的C2概念指出，C2需求將因情況而異，沒有一種C2解決方案能適用于所有情況。在所有參與方之間分享信息和協調計劃的能力是必不可少的。這個概念假定瑞士空軍有能力利用技術上的創新。最后，后備解決方案需要到位，并進行實踐，以便在競爭日益激烈的信息環境中保持C2能力。

英國。英國關于2035年未來作戰環境的出版物指出，未來的威脅將更加多樣、新穎、復雜和含糊。為了應對這種情況，它建議可能需要一種更加靈活和激進的方法，以適當地使未來的指揮官有能力。基于這一背景，DCDC關于未來部隊概念的第1/17號聯合概念說明（JCN）提出了如何可能實現這種更加敏捷的指揮和控制，以便在面對日益復雜的行動時發展和保持優勢。作為對這一問題的回答的一部分，關于指揮與控制的未來的JCN 2/17號文件主張改變軍事文化，以便在軍隊內部和政府之間創造更大的靈活性和C2的一致性。它還建議，這將需要采用新的思維方式和組織C2，并輔以適當的新技術。最后，它指出了一個主要的發展挑戰，即為了有效地解決C2問題，它需要被視為一種能力本身，這意味著在所有適當的發展領域改善管理，并更好地理解國防部可能承擔的C2風險。

1.5 報告的目的和范圍

鑒于上述背景，本報告的目的是詳細探討管理、發展和改造C2能力的挑戰的性質。它還旨在找出與國防其他領域相比，在改變C2實踐方面缺乏進展的一些原因。首先，我們概述了通過文獻調查發現的與C2能力發展相關的挑戰。隨后，我們確定了一些暫定的解決方案，然后進行了討論，我們認為各國需要采用 "生命周期的觀點 "來成功地修改所有有助于C2能力的因素。在附件A中，介紹了一些沒有達到預期的C2項目的例子。

摘要

軍事決策在不同的領域--陸地、海洋、空中、太空和網絡--以及不同的組織層面--戰略、作戰、戰術和技術上發揮著關鍵作用。建模和仿真被認為是支持軍事決策的一個重要工具，例如，生成和評估潛在的行動方案。為了成功地應用和接受這些技術，人們需要考慮到整個決策 "系統"，包括決策過程和做出決策的指揮官或操作員。

人工智能技術可以以各種方式改善這個決策系統。例如，人工智能技術被用來從（大）數據流中提取觀察結果，自動建立（物理/人類/信息）地形模型，產生對未來事件和行動方案的預測，分析這些預測，向人類決策者解釋結果，并建立人類決策者的用戶模型。

對于所有這些應用，人工智能技術可以在不同的情況下被使用，并且已經開始被使用，因此有不同的要求。在本文中，我們概述了人工智能技術和模擬在決策"系統"中的不同作用，目的是在我們的社區中促進對人工智能的綜合看法，并為用于軍事決策的各種人工智能研發奠定基礎。

1.0 引言

軍事決策有多種形式。它發生在不同的領域--陸地、海洋、空中、太空、網絡--以及不同的組織層次[7]。例如，在戰略層面上，決策是否以及何時在一個特定的作戰區域內開始一項軍事任務。在作戰層面上，聯合部隊指揮官決定為某項行動分配哪些軍事要素，并指定在具體行動中尋求的預期效果。在戰術層面上，例如，海上任務組的反空戰指揮官決定由哪艘護衛艦來應對來襲的威脅。最后，在技術層面上，要決定在什么范圍內使用什么武器來消滅對手。

建模和仿真被認為是支持這些現場決策過程的一個重要工具（例如，見[3]的清單）。它提供了一種理解復雜環境和評估潛在行動方案有效性的手段，而不必使用現場測試。因此，借助于建模和模擬可以更安全、更便宜、更快速，而且可以更容易地測試不同的操作方式。此外，對于戰場上的軍事行動來說，廣泛地試驗軍事行動應該如何進行，甚至可能在道德上不負責任。因為，在指揮官可以決定不繼續按照同樣的戰術行動之前，就已經產生了意想不到的效果。

現代建模和仿真經常得到人工智能（AI）技術的支持。例如，用于仿真單個節點、組織和社會行為模型（見一些背景資料[13][4]），以獲得對對手合理和可能行為的洞察力。在這種行為洞察力的基礎上，可以為許多決策層面的軍事行動設計提供智能分析和決策支持。此外，人工智能技術被用來構建這些模型，與這些模型互動，并迅速分析大量的模擬結果數據。這里的技術進步非常多，例如，使用機器學習來構建更真實的行為模型[11]，改善人機協作[5]，對大量的模擬數據進行理解[10]。然而，人工智能技術只有在對決策者有用的情況下才能也應該被用于軍事決策。這意味著，只有在決策質量提高或決策過程變得更容易的情況下，才應將人工智能技術（在建模和仿真中）整合起來。

成功應用和接受用于決策支持的模擬仿真--可能建立在人工智能技術之上--取決于與主要軍事決策過程的互動和不斷學習（[1]）。決策者和分析員應該知道如何提出正確的輸入問題，以便通過建模和仿真來回答。然后，這些問題應該通過建模和仿真研究轉化為正確的輸出答案。因此，在各種互補的人工智能技術的支持下，應該對軍事決策過程和軍事模擬之間的互動有一個廣泛、全面的看法，并服從不同的功能要求。在本文中，我們概述了由人工智能技術支持的軍事仿真在決策"系統"中的不同作用，目的是在我們的社區內促進對人工智能的綜合看法，并為軍事決策的各種人工智能研發奠定基礎。

2.0 基于仿真的軍事決策

如引言所述，決策發生在不同的領域和不同的組織層面。在這里，我們提出了一個決策系統的示意圖，以提供一個關于如何通過仿真來支持決策的一般見解。這一觀點（圖1）來自于對多個決策過程的分析，如聯合定位[5]、作戰計劃[7]、海上反空戰[1]，并與著名的OODA環[8]相結合。該觀點中的元素解釋如下。

圖1：由建模和仿真支持的軍事決策周期的系統觀點。

觀察：OODA循環的第一步是觀察，從廣義上講，就是觀察現實世界中正在發展和出現的事件和情況。觀察包括，例如，來自傳感器的（原始）數據，包括我們自己的眼睛和耳朵，以及來自報告、報紙和社會媒體的符號數據。還收集了來自高層指揮和控制實體的指導意見。這些數據由分析員處理，對鏡頭中的個體進行命名，計算某些Twitter標簽的出現次數，驗證某個事件是否真的發生，等等。根據[9]，這可以被稱為情境意識的第一級：對當前情況下的元素的感知。

世界模型：在OODA環的觀察步驟中，已經開始了構建世界模型的過程，無論是隱性的還是顯性的。符合軍事決策觀點的世界模型的另一個名稱是共同行動圖。所有相關的概念都在世界模型中得到體現，包括不確定因素和假設。請注意，世界模型可以被仿真，即個體、平臺、團體或社會的行為可以隨著時間的推移而被預測，即使是在用戶的頭腦中隱含完成。

定位：在OODA循環的第二步，分析者使用他的專業知識，對觀察結果進行推理，形成假設，例如對手的意圖。通過這樣做，實現了對真實世界的深入理解[12]，這反映在世界模型中（仍然是顯性或隱性的）。在態勢感知方面，這被稱為第2級（對當前形勢的理解）和態勢感知能力第3級（對未來狀態的預測）。在任何時候，推理的結果可能是世界模型結構是不充分的，例如，現實世界的一個方面被認為是不相關的，但最后發現是相關的。因此，世界模型需要被更新。

決定：決策者，可能是與分析員相同的人，將根據對現實世界的理解，考慮如何采取行動的選項。世界模型的預測能力被用來演繹各種情景，讓人了解什么是理想的行動方案，什么不是，或者讓人了解空間和/或時間上的關鍵點，這樣就可以對這些關鍵點給予額外考慮。當然，如果世界模型是隱含的，這都是決策者的精神努力。此外，對于感興趣的現實世界系統的預測行為，可以得出的結論的精確性和/或確定性有很大不同：從精確的路線，到可能的戰略和理論的廣泛指示。

行動：在OODA-環的這一步，行動被執行。這些行動發生在真實世界中，然后一個新的OODA-環開始觀察是否需要重新考慮已經做出的決定。另一個行動可以是向 "較低層次"的決策過程下達命令，例如，讓下屬單位計劃和執行他們所得到的任務。這就是不同組織層次的決策過程的互動方式。還要注意的是，盡管每個組織層面的世界模型都與真實世界相聯系，但這些世界模型的結構（即被認為是相關的）可能是不同的。

從概念上講，在上述的決策過程中引入模擬（實際上首先是建模的巨大努力）是很直接的。在第一步和第二步中，建立了世界相關部分的模型，在以后的時間里，它被用來評估許多不同的情景，分析由此產生的結果，并根據其結論做出決定。正如后面將顯示的那樣，人工智能技術的作用與建模和模擬的使用有很大關系。

雖然從概念上來說，納入仿真模擬和人工智能技術是很簡單的，但為了給行動提供真正的附加值，它需要被嵌入到具體的決策過程中。而每個決策過程都是不同的，有不同的時間限制，不同的行動者，在不同的操作環境中。這將對開發使用的解決方案，包括人工智能技術，提出不同的功能要求。此外，根據具體的作戰決策環境，應用人工智能技術的附加值（或缺乏附加值）將是不同的。在下一節中，我們將對一個具體的案例進行進一步的探索，盡管肯定不是詳盡的努力，以允許對這種系統在這個過程中可能具有的不同角色進行更通用的識別。

3.0 案例研究：聯合目標定位周期

本節提供了一個關于如何利用仿真和人工智能技術來支持作戰層面上的（蓄意）聯合目標定位決策的案例研究。對于每個想法，都有以下描述：被加強的行為者（決策者）和/或產品，人工智能如何提供支持，以及使用這種形式的支持的附加值是什么。請注意，這個案例研究的目的是為了更好地了解人工智能技術應用的廣度，因此，目標不是完全涵蓋所有的可能性，也不是過于詳細。這種類型的案例研究已經確保了可以得出初步的功能要求，人工智能技術和智能建模與仿真應該應用于此。

圖2顯示了北約盟國聯合出版物3.9中的聯合瞄準決策周期，其中強調了五個想法。

圖2--來自北約盟國聯合出版物3.9的聯合目標定位周期，JFC=聯合部隊指揮官，JTCB=聯合瞄準協調委員會，JTL=聯合瞄準清單，TNL=目標

想法1--基于AI的目標系統分析的所有來源分析。第一個想法是支持目標小組的成員在聯合目標定位周期的第二階段參與目標系統分析，進行目標開發。例如，假設從第一階段開始，就打算通過瞄準對手的石油生產來擾亂其資金能力。在第二階段，分析人員將研究石油生產的目標系統，以確定油井、煉油廠、管道、重要的道路，也許還有相關的關鍵人物，等等，基于他們擁有的所有來源（圖像、信號情報、人類情報，等等）。

人工智能技術可以協助人類分析員建立 "目標系統模型"，即通過采用模式識別算法來處理大量的所有來源的信息，通過使用推理算法將信息碎片組合成一個結構化和連貫的整體。分析傳入信息的算法可能--經過增量的人工智能驅動的創新--也能夠識別尚未反映在目標系統模型中的新概念，然后可以自動添加到模型中。另一種可能性是創建一個 "虛擬分析師"（見圖3），通過不斷挑戰假設、假說和人類偏見來協助人類分析師，這需要額外的用戶建模和可解釋的AI技術。

圖3：人類和虛擬分析員，一起解釋數據，推理信息和知識，以建立一個目標系統模型。

這個想法的潛在附加值首先體現在完整性上，更多的目標可以呈現給人類分析員--它仍然可以為交叉檢查的目的做最后一步的目標審查。因為所有來源的情報都被整合到目標識別決策中，所以可以得出更具體的目標信息。識別算法經過訓練后，與基于人眼從數據中識別目標時相比，可以更快更及時地進行識別。最后，該算法可以明確地轉向識別不同類型的目標，這些目標可能并不都在人類分析員的經驗或觀察能力范圍內。

想法2--通過算法識別來自目標系統分析的優先目標。第二個想法是支持從一個給定的目標系統分析中識別優先目標。這有助于目標支持小組成員得出一個聯合的優先目標清單，該清單是在聯合目標定位周期的第二階段，即目標開發階段制定的。人工智能技術的支持始于將目標系統分析（如果還沒有的話）轉化為計算機可理解的形式，該形式由功能關系連接的實體組成，并由目標任務的目標支持。然后，在相關的時間范圍內計算直接或間接瞄準不同實體所產生的效用（例如，效果和效果的持續時間）。

然后，最終結果可以由人類分析員檢查，該分析員可能會重新引導算法的某些部分，以確保最終結果選擇的優先目標盡可能地滿足和平衡任務目標。另一種可能性是，分析表明，對目標系統的某些部分還沒有足夠的了解，無法做出某種決定，然后發出新的情報請求，以減少這種不確定性。

在這種情況下，使用人工智能技術的附加價值首先體現在通過完整地確定優先事項，包括最大限度地實現任務目標，同時最大限度地減少負面問題，從而更好更快地確定優先次序。這種全面的分析可能會導致原始的目標選擇，在這種情況下，會發現反直覺但非常有效的目標。目標優先級的可追溯性增加了，因為目標選擇問題的算法規范以及積極和消極的相關功能迫使決策者在激發他們的偏好時完全明確。

想法3--能力和優先目標的自動映射。與目標開發（第二階段）密切相關的是第三階段的能力分析。第三個想法是協助，仍然支持目標支持小組的成員，找到最適當的（致命和非致命）能力的最佳同步組合，可以應用于產生所需的物理和心理效果。使用模擬和人工智能技術來自動生成和播放高水平和低水平的行動方案，可以獲得對計劃的優勢、機會、弱點和威脅的深刻理解。當然，只有在與人類分析員和決策者密切合作的情況下，建立這樣的理解才是有用的，這就需要有人類意識的 "虛擬分析員 "技術。

想法4--計算機輔助的穩健和適應性部隊規劃和分配。在聯合定位的第四階段，能力分析的結果被整合到進一步的行動考慮中，推動聯合部隊指揮官對目標的最終批準。仿真和人工智能優化技術可用于尋找稀缺資源對目標或其他任務的最佳分配。什么被認為是 "最好的 "可以是不同的，例如，爭取最大的效果、安全、穩健、靈活，或這些和更多因素的任何組合。這可能會提供原始的規劃和分配方案，從人類分析者的角度來看，這些方案部分是反直覺的，但卻富有成效。智能優化算法可以幫助確定時間和/或空間上值得監測的關鍵點。而且，如果可以實時跟蹤進展，在事件或機會實際發生之前就可以立即生成重新分配方案，在時間緊迫的情況下減少決策時間。

想法5--自動評估軍事行動績效措施。在聯合定位的最后階段，收集和分析數據和信息，以確定計劃的行動在多大程度上得到執行（績效的衡量），以及達到預期的效果（效果的衡量）。因為這種類型的分析與其他階段的分析基本相似（即需要觀察和理解），所以在這里采用的模擬和人工智能技術可以被重復使用。例如，"目標系統模型"可以用來事先確定哪些措施或措施的組合最能說明性能和/或成功，也許還要考慮到其他因素，如效果的可測量性和延遲性。這些見解可用于指導例如戰斗損失評估工作。算法可以自動產生多種假設，當數據/信息可用時，"虛擬分析師"可以協助對這些假設和信息進行推理，幫助人類分析師以結構化的方式更好地解釋復雜的情況。

4.0 討論：人工智能在軍事決策中的作用

在本節中，我們將討論人工智能技術在軍事決策中可以發揮的作用，并將這些作用與前面介紹的軍事決策系統聯系起來。這些作用是由上面的案例研究綜合而成的。不同的作用是沿著兩個層次結構的，從上到下：在 "過程"層面，不同但連貫的步驟/階段被執行；在 "個體"層面，人類（或團隊）負責執行決策過程的特定步驟。

在整個決策過程的層面上，有多個步驟可以區分。在前面介紹的決策系統觀點中，這些步驟是觀察、定位、決定和行動。在聯合定位案例研究中，這些對應于六個階段，由不同的人在不同的時間執行。在這個層面上，我們為人工智能技術定義了四個功能角色，以支持決策過程。

• 感知：這個角色中的人工智能技術，主要以模式識別的形式，幫助處理大量的數據，如在圖像中尋找人，檢測數據流中的異常情況等。

• 態勢理解：這個角色的功能是實現對當前或假設的作戰環境的理解[12]，從而描述所有相關實體、它們之間的關系以及不可觀察的屬性，如它們的野心和目標。例如，對關于最近敵對活動的現有信息進行推理，結合關于他們的理論的一般知識，可以用來產生關于他們最可能的意圖的假設。

• 計劃生成：在這個角色中，人工智能技術，例如搜索和優化，被用來生成旨在達到（或避免）某種目標情況的計劃、策略和行動方案。處理元標準，如計劃的穩健性或情況的實用性也是這個作用的一部分。顯然，在許多情況下，不確定性是行動環境所固有的，因此不能被忽視。盡管如此，對當前形勢的理解越好，預測能力就越強。

• 學習：扮演這一角色的人工智能技術被用來更新有關作戰環境的知識。例如，在某個時間點，人們可能會發現一個被認為是正確的關于敵人理論的假設不再有效了。為了能夠保持正確的理解，這種新知識應該反映在所有其他決策步驟中。

在單個節點層面上，決策過程的單一步驟被執行，通常由一個或一組人類分析員和/或決策者負責。無論這一步需要什么，人工智能技術都可以在不同的合作角色中被使用，以支持人類。

• 專家系統支持：在這個角色中，支持的形式就像一個經典的專家系統，以知識和優化結果的形式向人類決策者或分析員提供建議。重要的考慮因素是，例如，如何以人類能夠接受的方式向其提供建議。對可解釋人工智能的研究可能是一個方向。

• 虛擬團隊成員：在這個角色中，人工智能技術被用來在人類和支持系統之間創造一種更平等的互動關系，積極為一個共同的目標工作。例如，虛擬團隊成員可以通過提出問題使假設明確化或挑戰偏見來幫助做出決定的（認知）過程。人類-人工智能的研究可能是一個追求的方向。

• 自主決策：決策過程中的其他步驟的互動，專家系統和虛擬團隊成員支持的考慮同樣有效。例如，在其他決策中的人類需要能夠推斷出一個自主系統。

圖4顯示了在軍事決策系統視圖中繪制的人工智能的七個角色。當使用模擬和人工智能來支持決策過程時，應該始終考慮這些不同的角色是如何互動的，無論是在過程層面還是在個人層面。例如，在聯合目標定位的過程層面上，第二階段包括定位（目標系統分析）和決定（為達到預期效果而瞄準什么）。第三階段也包括定位（自身能力）和決定（如何實現預期效果）。這些階段共享相同的世界模型，在這個過程中引入人工智能支持將推動這些步驟的合并，這不是不可想象的。在個體層面上，例如再次考慮第2階段，分析員可以得到綜合態勢理解、規劃生成和學習技術的支持，以及虛擬團隊成員和專家系統支持技術的任何組合。

圖4：由建模和仿真支持的軍事決策周期的系統視圖，其中人工智能技術的功能（黃色）和協作（綠色）作用被描繪出來。

5.0 結論和進一步研究

在本文的第一部分，我們介紹了軍事決策的系統觀點，主要基于OODA循環，其中我們介紹了世界模型，作為向整個決策周期提供建模和仿真支持的核心手段。接下來，從我們的聯合目標定位案例研究中，我們推斷出人工智能可以為軍事決策做出貢獻的七個功能性和協作性角色。這些角色對應于決策步驟，或者對應于如何向負責該過程步驟的人提供支持。最后，我們將這些人工智能角色整合到決策系統視圖中。

本文的目標是為我們社區內人工智能的綜合觀點做出貢獻，并為軍事決策的人工智能各種研發奠定基礎。在開發支持軍事決策的模擬和人工智能時，我們建議同時考慮過程層面和單個節點層面。在過程層面上，通過使用建模和仿真可以獲得好處。在單個節點層面上，為人類分析員和決策者提供實際支持，人工智能技術可以通過不同的角色組合對此作出貢獻。鑒于決策過程的各個步驟都是不同的，并且提出了不同的要求，履行這些不同角色的人工智能技術需要作為一個整體來開發。

我們相信，隨著對這一主題的更多研究，軍事決策的速度和質量都可以得到改善。然而，非常重要的是，要持續關注特定的未來人工智能應用的附加值，以及研究這些應用可能對，例如，負責該過程的人的所需技能，甚至該過程本身的影響。最后需要的是一個系統，它的存在是因為它可以建立，而不是有人幫助。對于這一點，應該更普遍地回答如何限定然后量化應用人工智能進行具體軍事決策應用的附加價值的問題。這樣的見解反過來又會成為關于人工智能用于軍事決策的集體技術路線圖的寶貴基礎。

6.0 參考文獻

[1] Bloemen, A., Kerbusch, P., van der Wiel, W., Coalition Force Engagement Coordination, TNO Report TNO-2013-R12117, 2015.

[2] Connable B, Perry W, Doll A, et al. Modeling, Simulation, and Operations Analysis in Afghanistan and Iraq. Santa Monica, CA: RAND, 2014.

[3] Davis P., Kulick J., Egner M. Implications of Modern Decision Science for Military Decision-Support Systems. Santa Monica, CA: RAND, 2005.

[4] Kunc, M., Malpass, J., White, L.(2016). Behavioral Operational Research, Theory, Methodology and Practice. Palgrave Macmillan, London.

[5] Langley, P., Meadows, B., Sridharan, M., Choi, D. (2017). Explainable Agency for Intelligent Autonomous Systems. Proceedings of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Innovative Applications (IAAI-17).

[6] NATO Allied Joint Doctrine For Joint Targeting AJP 3.9(B), 2015.

[7] NATO Allied Command Operations. Comprehensive Operations Planning Directive Interim V2.0.

[8] “OODA loop.” Wikipedia, The Free Encyclopedia. 10 Mar. 2018.//en.wikipedia.org/wiki/OODA_loop

[9] “Situation Awareness.” Wikipedia, The Free Encyclopedia. 17 Mar. 2018.

[10] Smit, S., Veldhuis, G., Ferdinandus,G., et al. KaV Advanced Visual Analytics, TNO Report DHWELSS-, 2016.

[11] Toubman, A., Poppinga, G., Roessingh, J. (2015). Modeling CGF Behaviour with Machine Learning Techniques: Requirements and Future Directions. Proceedings of Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference (I/ITSEC) 2015.

[12] “Understanding.” Wikipedia, The Free Encyclopedia. 18 Apr. 2018.

[13] Zacharias, G., MacMillan, J., van Hemel, S. (2008). Behavioral modeling and simulation: From individuals to societies. National Research Council, National Academies Press.

• 本研究由美國陸軍研究實驗室贊助，根據合作協議號W911NF-21-2-0227完成。

?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

1 引言

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。

2 未來軍事決策過程所需的進步

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）]。

2.1 人工智能導向的決策指導

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。

2.2 高計算能力下的決策過程

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。

2.3 決策空間的真實呈現

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。

3 人-人工智能團隊決策的交互技術展望

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。

結論

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。

引言

本文件是北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的最終報告，題為“軍事系統的網絡安全”。該 RTG 專注于研究軍事系統和平臺的網絡安全風險評估方法。 RTG 的目標如下：

? 協作評估軍事系統的網絡安全，并在 RTG 的北約成員國之間共享訪問權限；

? 在 RTG 的北約成員國之間共享風險評估方法和結果；

? 將 RTG 的北約成員國使用的評估方法整合到一個連貫的網絡安全風險評估方法中，以使北約國家受益。

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。他們大量使用數據總線，如 MIL-STD-1553A/B、CAN/MilCAN、RS-422/RS-485、AFDX 甚至普通以太網，以及戰術通信的舊標準，如 MIL-STD-188C 和 Link 16。此外，捕獲器、傳感器、執行器和許多嵌入式系統是擴展攻擊面的額外無人保護的潛在輸入。結果是增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務的成功和公共安全至關重要。

軍事系統和平臺是網絡攻擊的首選目標，不是因為它們像消費電子產品那樣普遍，而是因為它們潛在的戰略影響。一旦受到影響，就可以實現各種短期和長期影響，從拒絕能力到秘密降低其有效性或效率。因此，軍隊必須在各個層面解決網絡安全問題：戰略層面，同時獲取平臺和系統；作戰層面，同時規劃軍事任務和戰術。

北約國家擁有大量可能面臨網絡攻擊的軍事平臺和系統。因此，北約將受益于利用當前的流程和方法來設計更安全的系統并評估當前系統的網絡安全。

本報告介紹了針對軍事系統和平臺量身定制的網絡安全評估方法，該方法由 RTG 團隊成員合作開發，并建立在他們的經驗和專業知識之上。團隊成員已經使用的流程被共享、分析、集成和擴充，以產生本報告中描述的流程。本報告的目標受眾是愿意評估和減輕其軍事系統的網絡安全風險的決策者。

圖一：網絡安全評估過程的五個主要步驟。

報告結構

第 2 節介紹了 RTG 團隊在其存在的三年中用于開發流程的方法。第 3 節列出了可以應用該過程的系統的一些特征。最后，第 4 節描述了評估流程，而第 5 節總結本報告。

執行總結

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。這導致增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務和公共安全的成功至關重要。

絕對的網絡安全是不存在的。必須通過迭代風險評估持續管理網絡安全。傳統 IT 系統存在許多網絡安全風險管理框架和流程。然而，在軍事平臺和系統方面，情況遠非如此。本文檔介紹了針對軍事系統量身定制的網絡安全風險評估流程。該流程由北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的團隊成員開發，該活動名為“軍事系統的網絡安全”。該過程可以應用于傳統的 IT 和基于固件的嵌入式系統，這些系統在軍事平臺和系統中無處不在。

摘要

作為一個多國聯盟，當北約的成員國能夠在短時間內自信地將他們的部隊聚集在一起時，北約是最有效的。因此，一個關鍵的信息要求是了解其國家部隊的互操作性程度。為了有效地傳達這種理解，需要統一的、可重復的、可靠的和結構化的方法和框架。成立SAS-156的目的是為互操作性數據的測量、收集和評估制定一個北約標準。信息時代的要求對不同單位快速、方便、安全地連接和共享信息的能力提出了挑戰，但人和程序的因素仍然同樣重要。作者將介紹他們根據在加拿大聯合作戰司令部的工作經驗，對參與國的現有評估框架進行綜合和擴展的工作。加拿大武裝部隊的經驗特別相關，因為它是北約在拉脫維亞的多國增強型前沿存在戰斗小組的框架國家，并且輪流領導北約常設海上小組。

引言

聯盟和伙伴關系一直是上個世紀成功的大規模作戰行動的一個關鍵組成部分。互操作性--為實現戰術、作戰和戰略目標而一致、有效和高效地共同行動的能力--是取得成功的關鍵。北約國家和合作伙伴了解互操作性的重要性，并且已經和正在收集關于行動和演習及活動的大量數據，以評估多國聯盟能夠實現互操作性的程度。然而，諸如缺乏標準術語等障礙仍然存在，而且可靠和有效的數據收集方法仍然難以找到。為了彌補這一缺陷，向系統分析和研究（SAS）小組提出的技術活動建議在2019年獲得批準，由此產生的后續活動，即北約任務組SAS-156 "制定評估多國互操作性的標準方法"，正在追求這些明確的研究和利用目標：

• 幫助北約實現互操作性數據定義、收集和管理的標準。

• 讓軍事規劃人員更好地了解他們與合作伙伴的互操作性狀況，并在他們之間以共同的方式討論這些評估。

• 為追求自身互操作性目標的各個國家的資源配置決策提供依據。

摘要

北約和各國迫切需要進行團結和聯合集體訓練，以確保任務準備就緒:目前和未來的行動是多國性質的，任務和系統慢慢變得更加復雜，需要詳細準備和迅速適應不斷變化的情況。由于可用資源少、訓練范圍有限、避免對手關注第五代戰術和系統能力的挑戰以及政治決策和部署之間準備時間有限，多國背景下的現場訓練和任務準備的機會減少了。模擬已經成為解決我們軍隊訓練需求的重要工具，各國正朝著通過分布式模擬(MTDS)能力采用國家任務訓練的方向發展。聯合部隊正在尋找實況和模擬訓練與演習之間的新平衡，以提供兩全其美的效果。

北約建模和仿真組(NMSG)的若干倡議為北約MTDS愿景和行動概念的發展貢獻了寶貴的投入(MSG-106 NETN, MSG-128 MTDS, MSG-169 LVC-T)。基于這些結果，當前/最近的NMSG活動(MSG-163北約標準演變、MSG-165 MTDS- ii、MSG-180 LVC-T)致力于為聯合和聯合作戰開發一個通用MTDS參考體系結構(MTDS RA)。最近完成的MTDS RA版本以構建模塊、互操作性標準和模式的形式定義了指導方針，用于實現和執行分布式模擬支持的綜合集體訓練和演習，獨立于應用領域(陸地、空中、海上)。此外，MSG-164 (M&S作為服務II)開發了一種技術參考體系結構(MSaaS TRA)，其中包含用于實現所謂MSaaS能力的構建塊。這些構建模塊可以與MTDS RA相結合，以包括作為服務執行綜合集體訓練和演習的指導方針。

MTDS RA的當前版本提供了一個基線，以詳細說明和確定應進行進一步需求/技術開發的領域。未來更新的主題包括網絡作戰和影響、危機管理、實時系統集成、多域或混合作戰等。

聯合MTDS對北約和國家戰備至關重要。本文提供了MTDS RA的背景、目標和原則，以及實現持久的北約范圍內綜合性集體訓練能力的前進方向。聯合MTDS RA的維護和繼續發展將是幾個北約國家、伙伴國家和組織在NMSG主持下的合作努力。

本報告描述了北約第一個多領域小組IST-173所取得的成果。與會者包括來自不同小組和團體的科學家，以及來自北約機構和軍事利益攸關方、學術界和工業界的科學家，這為AI和軍事決策大數據這一主題創造了第一個利益共同體。該團隊在實踐中證明了一種新的STO方法的可行性，即任務導向研究，以激發公開對話、自我形成的研究合作和跨小組活動。此外，該方法還有助于為人工智能和軍事決策大數據這兩個主要能力領域聯合開發北約首個科技路線圖，以應對北約在這些領域面臨的作戰挑戰。由于新的組織(軍事利益相關者積極參與的多領域團隊)和這種創新方法的應用，確定了一些經驗教訓，應該支持軍事決策AI和大數據的進一步操作。