冷戰期間，美國國防部（Department of Defense，DoD）領導了全球研發工作，并在這一過程中創造了包括互聯網、精確武器和全球定位系統在內的現今常見技術。然而，從那時起，美國防部一直在努力吸收新的先進技術，因為兵力開發轉型或實施新的抵消戰略的舉措未能實質性地改變美軍的設計或能力開發流程。在很大程度上，美國防部在采用方面的困難是由于技術創新的中心從政府轉移到了私營部門，使軍隊日益成為技術的客戶而不是創造者。人工智能（AI）和無人系統就是這種情況，它們已經顛覆了現代戰爭的長期方法。因此，整合這些新技術（其中許多是商業衍生技術）的挑戰為國防部如何改革其流程和組織以促進創新提供了一個很好的案例研究。為此，本研究評估了美國軍方如何才能更及時地開發、部署和集成相關的無人系統，并以美國海軍為例說明了所建議的方法。

美國海軍和國防部將需要人工智能無人飛行器所能提供的作戰優勢。面對像大國，美軍不可能繼續依靠其歷史優勢來威懾和擊敗侵略。相反，美國國防部將需要通過部署一支可預測性更低、適應性更強、復原力更強的部隊，來應對大國的系統摧毀戰戰略。無人系統可以通過釋放美國軍人的作戰創新能力來實現這一目標，美國軍人可以像今天在烏克蘭的軍人一樣，利用無人系統來增加他們可以使用的戰術和效果鏈的種類，這可以破壞大國的計劃和概念，并使美軍有能力維持持久的沖突。

無人系統提供復原力和適應性的能力取決于規模。小規模的群體無法同時應對多個任務線或影響鏈，也就缺乏支持長期作戰的能力。無人系統可以通過放棄強大的自衛功能和專注于少數功能來降低成本和復雜性，從而實現規模化。這些限制要求無人系統與其他無人系統和有人平臺組合成系統簇（SoS），這可能會加劇美軍長期以來在各軍種之間和各軍種內部整合部隊的困難。因此，要實現無人系統的優勢，國防部將建立整合新任務線程和 SoS 的常規流程。否則，美軍各軍種將只能在現有的使用案例中部署單獨的無人系統來取代有人平臺。

美國各軍種已在嘗試通過實驗、快速采購、數字互操作性和聯合全域指揮與控制（JADC2）等舉措來提高其集成 SoS 的能力。然而，正如本報告為美國海軍所描述的那樣，這些工作往往側重于長期服務目標，而非近期作戰問題，并使用自上而下的系統工程流程來指導未來能力的需求。這種傳統方法假定美軍有足夠的時間開發新系統，并且與對手相比保持著巨大的技術優勢，但在美中競爭的背景下，這兩種情況都不可能持久。

為了更快地將非裝備系統納入部隊并獲得由此產生的作戰優勢，美國防部需要改變傳統的采購方法，調整美軍戰術或任務主線，使其能夠整合當今可用的非裝備系統。這種自下而上的 "任務集成 "方法與美國防部占主導地位的系統工程方法形成鮮明對比，反映了商業制造或分銷領域出現的最佳實踐，在這些領域，吸收機器人技術最快、最有效的方法是調整組織的工作流程，而不是開發在現有工作流程中取代人類的機器人。

針對美國防部目前的流程并實施任務集成，本研究建議進行以下改革：

1.正式確定任務集成流程，該流程將履行SoS 開發功能，以解決作戰指揮官的近期作戰問題。

各軍種和國防部長辦公室（OSD）應履行六項職能，以便更快地部署新的 SoS，這些 SoS 幾乎普遍包含無人系統：

• 問題定義--與作戰指揮官一起確定并闡明其關鍵作戰問題
• 解決方案開發和實驗--評估使用新概念和實地或現有技術解決作戰問題的方法
• 材料采購--獲得試驗和初步部署原型 SoS 所需的系統和工具
• 數字集成--將 SoS 元素組合到軍事背景下有用的任務線程中
• 資源配置和需求--為任務集成活動提供資金，驗證成功原型實驗的結果，以便進行采購
• 運行改進--在實地評估原型 SoS，以驗證需求并逐步完善系統

雖然任務集成將是新的無人系統投入實戰的主要途徑，但各軍種應繼續其系統工程和需求生成過程，以滿足對有人平臺和其他資本投資的預計長期需求。

2.設立一個創新辦公室，作為 SoS 開發的資源贊助者和任務整合過程的管理者。

創新辦公室需要多個撥款類別的資金，并有能力與適當的軍種或聯合參謀部辦公室共同驗證需求。短期內，國防部可通過重組現有的軍種或國防部組織及其相關資金來創建創新辦公室。從長遠來看，美國國防部應在廣泛的計劃要素（PE）項目中為創新辦公室分配資金，就像在國防范圍內的研發中使用的資金或組合預算編制模式所建議的資金一樣，以便使有前途的 SoS 能夠迅速過渡到采購和實戰階段。

3.在服務項目執行辦公室（PEOs）和 OSD 設立 DevOps 項目經理（PM）職位。

DevOps 項目經理將通過承包各種服務和采購，或將資金轉移到其他政府部門以支持分析和實驗，幫助同步和加速任務集成過程。各軍種應在每個負責非機組人員系統的 PEO 內設立 DevOps PM，以支持任務集成工作，而 OSD 則應在負責研究與工程的副部長辦公室（OUSD R&E）或負責采購與維護的副部長辦公室（OUSD A&S）內為聯合任務線程設立 PM 角色。

DevOps 項目管理角色的設立將標志著文化的重大轉變，因為它將采購專業人員帶入了實驗和需求流程。然而，當現有技術能夠滿足當前和近期的軍事需求時，當更快地引入新能力對獲得作戰優勢至關重要時，將實驗和采購聯系起來是合適的。

4.在服務 PEO 和 OSD 中創建生態系統 PM 角色。在新型武器、任務系統和車輛中，軟件日益成為軍事能力和優勢的源泉。

軟件也是當今軍隊整合的機制，就像過去幾代人通過條令和程序進行整合一樣。國防部應在每個采購 PEO 中設立項目管理人員，負責管理 SoS 軟件環境的開發和維護。

生態系統項目管理人員將擁有連接車輛、任務系統、指揮與控制（C2）軟件的政府接口，并監督新系統與生態系統的集成。生態系統項目管理公司的建立將使政府能夠管理和監督供應商的軟件開發工作，包括維護指揮、控制和通信（C3）環境的軟件工廠，以及新系統供應商展示其與生態系統進行數字集成的能力的執行平臺，而不是將更多的軟件開發工作交給政府。

結論

在主導地位不再是既定事實的環境中，美軍將回歸作戰創新。從歷史上看，美軍在獲得隨機應變和發揮創造力的工具和流程后，一直表現出色。通過任務集成實現有效創新所需的許多要素已經到位。要加速實現無人系統的優勢，就需要更好地協調和執行這些活動，以解決當今的作戰問題。如果海軍和國防部不能做到這一點，他們可能會錯失最佳時機，無法在與大國等同行對手的競爭中獲得持久優勢。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

風險評估是復雜的，而且往往是有爭議的。它來自于危險呈現，它的特點是可能發生的不理想事件及其結果的不確定性。很少有像核戰爭和核恐怖主義這樣不受歡迎的結果。幾十年來，關于可能影響核戰爭和核恐怖主義風險的特定情況、政策和武器，已經寫了很多。這些問題的性質和用于評估的風險分析方法隨著時間的推移有了很大的變化。

認識到核戰爭和核恐怖主義帶來的風險，2020財年國防授權法案指示美國國防部與美國國家科學、工程和醫學研究院簽訂合同，進行一項研究，探討風險分析方法的性質及其在評估核戰爭和核恐怖主義風險中的應用。

本報告是該研究的第一階段，它討論了風險，探索了風險評估文獻，強調了風險評估方法的優點和缺點，并討論了一些公開的、支撐美國安全戰略的假設，這些都是在核戰爭和核恐怖主義的背景下進行的。研究的第二階段將擴大重點，包括分析風險分析中的假設和方法在美國安全戰略中可能發揮的作用。第二階段的研究將產生一份保密報告和一份非保密的摘要。表S-1詳細介紹了委員會的工作。

值得注意的是，該研究在其兩個階段的工作中都不包括進行風險分析。本報告也不會涉及當前的地緣政治事件，如俄羅斯2022年對烏克蘭的入侵，盡管這些事件說明了在國際沖突中了解核風險的重要性。

美國政府和國際社會已投入大量資源和時間，試圖了解和減少核戰爭和核恐怖主義的風險。美國戰略司令部的現任指揮官以及核裁軍運動者都斷言，核戰爭的風險仍然非常真實。對于核和放射性恐怖主義的風險，也有類似的說法。此外，隨著新技術和新對手的出現，這些風險正變得更加復雜。

為了確定與核恐怖主義和核戰爭有關的威脅和后果，分析人員在對核戰爭或核恐怖主義進行風險分析時將面臨許多挑戰。委員會確定了可能導致核戰爭的七類情況：預防性的、先發制人的、升級性的、催化性的、意外的、未經授權的和誤報的。委員會還確定了三類可能導致核恐怖主義的情況：簡易核裝置、放射性散布裝置或放射性暴露裝置，以及對核設施的破壞。這些類別的情景并不是相互排斥的，因為各類別之間也可能發生其他互動，例如意外和誤報情景之間。這些依賴性必須反映在任何風險評估中。委員會確定的情景類別在此作為例子，并不是全部；然而，分析人員必須包括他們能夠設想到的所有情景類別，以便風險結果不會被低估。對使用核武器造成的直接物理后果的估計，依賴于基于核物理學、過去的經驗、核試驗數據和其他可用信息的數學模型。關于核武器的一些物理影響（如對傷害和死亡的直接估計），人們已經知道了很多，盡管有些影響（如火災、現代城市環境的破壞、電磁脈沖影響和氣候影響，如核冬天）還不是很清楚或難以量化（弗蘭克爾等人，2015）。評估使用核武器的社會、心理和長期影響的方法在很大程度上依賴于人類應對其他災難性事件的行為的代用數據。使用這些方法的分析通常包含巨大的不確定性和強烈的相互依賴性。

委員會研究了與核戰爭和核恐怖主義有關的風險評估和分析的歷史，包括探討歷史上為了解核戰爭和核恐怖主義的風險所做的嘗試，以及在評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險時所涉及的重要不確定性來源。來自歷史文獻的關鍵見解反映在本報告中，但一個明顯的差距是缺乏對核武器的物理影響不太了解的知識，以及對使用核武器的心理、社會和政治后果的評估和估計。

在做出各種決定時，風險信息可以成為決策者的重要投入，包括確定優先事項、制定新的政策或程序，以及分配資源或時間。在自然和工程系統中，特別是當統計數據可用且可靠時，基于事件樣本頻率的風險分析可以很容易產生對未來風險的估計。然而，正如美國國家科學院以前的研究報告所指出的，將傳統的風險方法用于核戰爭和核恐怖主義--直接證據有限；背景的不確定性很大；以及智能的、適應性強的對手（NASEM 2016；國家研究委員會2008，2011）--是一個重大挑戰。在許多假設中，對這種情況下的風險評估必須考慮到行為者的意圖和利益、他們的能力、他們可用的信息和情報，以及他們的適應性反應--所有這些都可能難以評估。

委員會認為，風險指的是四個關鍵問題：

1.會發生什么？具體而言，什么會出錯？

2.這些事件發生的可能性有多大？

3.如果這些事件發生，有什么潛在的后果？

4.這些事件可能發生的時間范圍是什么？

風險分析可以是一個強大的工具，用于澄清假設；對復雜的、相互關聯的因素進行結構化和系統化的思考；描述不確定性；并確定可能需要哪些進一步的證據或信息來為將要作出的決定提供信息。然而，使用風險分析方法來評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險是困難的，原因有幾個。

除了本報告正文中詳述的具體結論（并在第8章中列出）外，委員會還得出了三個總體結論。

1.過去核戰爭和核恐怖主義的例子很少。因此，幾乎沒有什么直接的證據可以用來對兩者的概率進行經驗性的估計。

分析師們試圖通過應用不同的方法和使用多種信息來源來描述由此產生的不確定性，以補充這個有限的證據體系。同樣地，歷史記錄中包含了有限的核或放射性恐怖主義企圖的例子，對核恐怖主義風險的分析也常常借鑒這些例子。有限的直接證據所帶來的不確定性，由于人類的意圖、觀念和動機所發揮的重要作用而變得更加復雜。鑒于所涉及的重大不確定性和決策者可能采取的不同風險態度，整體風險分析的政策相關性并不明確。

雖然人們對核武器和放射性武器的物理后果有很多了解，但對其間接后果的了解并不充分。這包括社會、經濟、政治、基礎設施、氣候和心理方面的影響，這些影響受到這些武器的直接物理影響。

這些因素之間的動態相互作用是復雜的，對它們的分析方法也不太發達。關于這些影響的直接證據很少，這對評估國家或恐怖分子使用核武器的后果是一個挑戰。即使是廣島和長崎的轟炸也只提供了關于涉及現代核武器的沖突的可能性和后果的有限信息。

從專家那里獲得的信息往往是評估與核戰爭和核恐怖主義有關的一些風險的全部資料。分析師和決策者需要意識到這些信息的來源，意識到專家可能在分析中引入的偏見和限制，以及這些信息對風險結果的影響。盡管核戰爭和核恐怖主義的某些方面可能對充分應用這些方法構成挑戰，但可以從其他風險分析學科中借鑒專家征詢的最佳做法。

2.可能導致核戰爭和核恐怖主義的情況很多，涉及許多相互依賴的因素，對其風險的評估往往取決于許多專家和行為者的能力、價值觀、看法和意圖。

核戰爭和核恐怖主義的風險部分取決于威懾的有效性，它反映了所有相關方的能力、信念、動機、意圖、預期戰略和信息。在危機的陣痛中，信息的不可得性和不準確性可能會增加侵略者和防御者所面臨的風險。核戰爭和核恐怖主義情景的風險因有關國家或行為者的理由或發起原因、使用的武器類型和數量以及目標等許多其他高度相互依賴的因素而有所不同。由于存在大量的情景可能性，它們通常被歸類，并作為具有一些關鍵共同因素的情景類別進行分析。

評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險涉及不同情景的可能性和后果的巨大不確定性。對這些不確定性的評估和溝通對管理這些風險所必需的政策決定至關重要。然而，風險分析的價值并不僅僅在于評估整體風險。風險分析可以為許多與核戰爭和核恐怖主義有關的較小規模的問題提供寶貴的意見。許多分析旨在確定各類情況的相對或比較風險（例如，核設施被破壞的風險與放射性暴露裝置的風險相比較；或確定與不同投資或設計變化相關的風險降低），或解決決策者面臨的具體問題，如：： 一個特定國家的核儲備的可靠性是什么？汽車邊境口岸的某一型號的探測器檢測到特定水平的輻射的概率是多少？哪些核設施應該被檢查，多久檢查一次？對于涉及重大不確定性和需要做出資源限制的決策的風險管理問題，評估與不同選項相關的風險變化有助于為決策提供信息。

分析師在風險分析中不可避免地要進行假設，包括對風險問題的定義和框架的假設；哪些模型可以有效使用；數據的可靠性；以及對手的能力、意圖和潛在行動。戰略假設可以幫助界定風險問題的界限。一些戰略假設涉及風險的性質或程度，風險驅動因素的影響，政策或行動是否增加或減少風險，美國面臨的威脅的性質和種類，以及最可能發生的情況。戰略假設還包括美國境外的核戰爭風險。

3.不同的風險評估方法或多或少適合于不同的情況和目標。

委員會確定了以下與分析這些風險有關的方法，并審議了這些方法的適用性和局限性：

• 第一擊穩定性分析比較了在核戰爭似乎迫在眉睫的危機中先發制人對雙方的好處。
• 概率風險評估可以探索適應性對手之間的相互作用，盡管從定量輸出中提取定性的數值可能會掩蓋一些細微的結果。
• 數量級的估計為核事件的概率設定了極端界限，然后可以逐步縮小。
• 博弈論可用于模擬智能對手之間基于其偏好和能力信息的潛在行動及其結果。
• 對抗性風險分析可用于評估一個智能對手或少數對手的可能選擇。
• 基于還能提的模型可以在給定的規則和不確定性的情況下估計個人的行為。
• 多屬性模型根據決策者偏好的不同屬性中的定義和加權標準，評估不同場景下結果的不同要素（屬性）。
• 網絡模型使用網絡分析，在代表從開始到結束的路徑中的關鍵事件和情景的節點上探索多種選擇。
• 核和常規力量交換模型可以通過量化潛在的核或常規攻擊的結果來幫助評估威懾力。

正如風險分析中的結構、參數和假設可能會給風險分析的結果帶來色彩一樣，風險信息的評估、框架或呈現方式對該信息在決策中的理解和使用有很大影響。當產生風險分析結果的方法和假設是明確的，過程是可復制的，對分析過程的信任是建立的，結果是針對決策者所面臨的真正的問題或決定時，風險分析結果是最寶貴的。

風險信息可能是對決策的一種有價值的輸入，但它不會也不可能支配決策，因為決策還取決于偏好和風險態度。除了風險之外，還需要考慮其他因素，如法律、政治或預算的后果和限制。新興技術，如新的武器系統和人工智能的進步，正在迅速改變風險和威懾的格局。美國的核態勢隨著時間的推移而演變，考慮到了新的威脅、涉及不同美國對手的發展威懾戰略、技術進步、核軍備條約和不斷變化的地緣政治環境。美國對核恐怖主義風險的評估也同樣隨著時間的推移而變化，考慮到了新的威脅和新興技術。

隨著有關核戰爭和核恐怖主義決策的背景繼續演變，風險評估將繼續成為分析家和決策者的一個寶貴工具。

在這份科學報告中，研究了一個導彈防御的問題，其中有異質的來襲再入飛行器（RVs）。也就是說，這些再入飛行器由不同類型的導彈組成。防御系統利用也是導彈的攔截器來試圖攔截再入飛行器。我們建議，在有異質RV的簡單交戰場景中，防衛方可以使用最佳最后交戰機會（SLS-OLEO）的射擊戰術來優化其在最后交戰機會中的突襲否定概率（PRA）。為了優化這種方法，我們利用天體動力學、帶約束的微積分、微擾理論、動態規劃和生成函數以及PRA的凹特性來比較各種射擊戰術。這種方法使我們能夠確定針對RV的攔截器的最佳分配，使PRA最大化。此外，我們還考慮了PRA如何有助于綜合系統有效性的概率（PISE），這反過來又決定了彈道導彈防御系統（BMDS）的全球有效性。原則上，該方法一般適用于導彈。然而，我們確定交戰機會數量的方式是基于彈道導彈的。

對國防和安全的意義

在導彈防御方面，至關重要的是，防務部門要消除來襲的RV，以保護其資產和人口。眾所周知，有一種基于RVs數量、攔截器數量及其特性（如單發殺傷概率（SSBK）和交戰機會數量）的發射策略，可以最大限度地提高突襲否定的概率，即PRA。然而，當來襲的RV由不同類型的導彈組成時，這樣的策略需要修改，因為現在的情況更復雜了。我們表明，用本報告所制定的策略仍有可能使PRA最大化。這一點很重要，因為最大化PRA意味著最大限度地挽救人口中的生命數量。

引言

對防空的作戰分析可以追溯到1930年代（Kirby和Capey[1]）。從那時起，防空研究有了很大進展，特別是在導彈防御領域。目前關于彈道導彈防御系統（BMDS）的文獻的特點是，分析集中在整個系統的孤立方面。具體來說，有關于理論發射理論（Soland [2]）、射-看-射戰術（Wilkening [3]）、命中評估（Weiner等人，[4]）、軌道力學（Cranford [5]）和綜合概率模型，如綜合系統有效性概率（PISE）（Boeing Co [6]）的研究。相比之下，本科學報告側重于突襲湮滅概率（PRA），它是PISE的一個核心組成部分，也是BMDS有效性的一個關鍵決定因素。

為了證明PRA的重要性，我們在涉及異質再入飛行器（RVs）的交戰場景中比較了三種發射戰術。在對結果進行嚴格的比較后，我們說明，雖然 "射擊-觀察-射擊與最佳最后交戰機會"（SLS-OLEO）沒有產生最大的PRA，但它在一個簡單的交戰場景中提出了最實際有效的PRA。也就是說，我們并不假定來襲的RV的數量是完全已知的。我們還探討了是什么使PISE成為BMDS框架的一個重要組成部分，并提出了兩個可以提高PISE的戰術。我們相信，作戰研究界的成員將能夠利用這些發現來評估BMDS的全球有效性。

為了幫助關注這個問題，我們定義了一個由五個異質再入飛行器（RVs）和二十個攔截器組成的例子情景，（Wilkening [3]）。這個場景當然不是一個飽和的場景，即RV的數量超過了攔截器的庫存，正如（Dou等人，[7]）所調查的。由于彈道導彈防御（BMD）的復雜性，有些特點和方法我們無法在本報告中涉及或深入分析。與其他研究相比，我們的視角是單面的（僅是防御），而不是雙面的（防御和進攻，Brown等人，[8]；兩階段博弈，Hausken和Zhuang[9]）。我們的研究也主要限于地基攔截器（GBI），而不是其他發射平臺，如閑逛的飛機（Burk等人，[10]）。我們不考慮誘餌（Washburn[11]）。我們注意到，BMD也可以使用基于代理的模擬（Garrett等人，[12]和Holland等人，[13]），或使用馬爾科夫鏈（Menq等人，[14]）進行建模。Park和Rothrock[15]研究了在導彈防御中框定人類主體的效果。實時威脅評估和武器分配（TEWA）的細節可以用3維穩定的婚姻算法來建模（Naseem等人，[16]）。針對一系列RV的防御性武器的最佳組合可以用線性編程來建模（Beare [17]）。盡管有這些假設和簡化，我們相信我們的方法為理解BMD提供了一個簡單的方法，同時也為評估BMDS的有效性提供了一個直接和統一的方法。

本文的組織結構如下： 第2節描述了交戰機會的數量；第3節介紹了三種已知的可用于對付相同（同質）RV的發射戰術；第4節擴展了一些用于異質RV的發射戰術，并提出了一種新的戰術；第5節描述了PRA的凹性；第6節利用凹性來確定全球最佳PRA；第7節說明了有效性的措施；第8節討論了PISE和改進它的方法；我們在第9節中得出結論。

本文是2014年發表的另一篇論文（Nguyen [18]）的完整和擴展技術版本，增加了一些新的內容，包括考慮新的射擊戰術（在第4節）、PRA的凹性（在第5節）和全局最優PRA（在第6節）。雖然第7節中的有效性措施在現有文獻中可以獲得，但我們根據第4、5和6節的新穎性來確定這些有效性措施。據我們所知，在文獻中還沒有任何論文將所有這些方面的內容匯集在一篇關于BMD的文章中。這篇文章的初步結果發表在一個會議記錄中（Nguyen和Miah[19]），它利用遺傳算法來優化有效性的措施。

執行摘要

• 與俄羅斯的軍事理論一致，俄羅斯軍隊在烏克蘭的情報、監視和偵察行動中廣泛使用無人駕駛飛行器（UAV）。這使得它們能夠在炮擊、反炮擊和精確打擊任務中發揮突出作用。

• 雖然ISR無人機在俄羅斯軍隊的大部分目標定位過程中發揮了核心作用，但似乎反應速度很慢，使其在打擊移動目標方面面臨挑戰。

• 探測和瞄準時間的滯后突出了俄羅斯武庫中缺乏軍事級別的無機組人員作戰飛行器（UCAVs）。這些系統將使探測到殺傷的時間更快。雖然俄羅斯軍方顯然正在對這些系統進行投資，這一點從戰前的軍事公告中可以看出，它們不可能很快出現在戰場上。

• 商業無人機在俄烏戰爭中嶄露頭角，以解決緊迫的ISR需求，并充當初級的閑置彈藥。俄羅斯軍方和領導層在接受無人機的作用方面進展緩慢，但現在正在鼓勵俄羅斯部隊使用這些無人機。

• 盡管承認這些無人機的重要性，但俄羅斯軍事工業綜合體在生產俄羅斯部隊所需的大量無人機方面一直進展緩慢。一些生產的缺乏可能來自于國內能力的缺乏，組織間的競爭和缺乏溝通，以及俄羅斯中央政府在這個問題上缺乏領導。

• 解決商用無人機短缺問題的一個新出現的辦法是，俄羅斯國內有一些團體正在為俄羅斯部隊提供無人機和無人機零部件，并在如何在軍事行動中整合和使用商用無人機方面充當思想領袖。

• 使用無人機的戰術、技術和程序（TTPs）已經通過戰場上的經驗得到發展。對俄羅斯和烏克蘭國內團體使用無人機的觀察，促使了為俄羅斯士兵提供無人機使用的標準化培訓和TTP的倡議。

• 在許多方面，裝有彈藥的廉價商用無人機在使用和損失率方面變得更像彈藥；許多無人機被視為對軍事地點和平臺造成損害的消耗性、一次性使用的平臺。這種使用的額外效果是使它們成為防空系統的昂貴目標，在保護軍事單位和關鍵基礎設施之間產生了潛在的烏克蘭防空就業妥協。

• 為了解決其軍事無人機的挑戰，俄羅斯人正在廣泛地使用伊朗生產的軍用無人機。這些無人機具有數百公里的射程和抗干擾系統，已被證明能有效瞄準烏克蘭軍事平臺和關鍵基礎設施。

圖1. 俄羅斯的偵察火力和偵察打擊概念

圖2. 俄羅斯偵察-射擊和偵察-打擊概念

戰斗機飛行員通常使用模擬器來練習他們需要的戰術、技術和程序。訓練可能涉及計算機生成的力量，由預定的行為模型控制。這種行為模型通常是通過從有經驗的飛行員那里獲取知識而手工制作的，并且需要很長的時間來開發。盡管如此，這些行為模型由于其可預測性和缺乏適應性而通常是不夠的，教官必須花時間手動監測和控制這些力量的各個方面。然而，最近人工智能（Al）研究的進展已經開發出能夠產生智能代理的方法，在復雜的游戲（如圍棋和《星際爭霸II》）中擊敗人類專家玩家。

同樣，人們可以利用人工智能的方法來組成空戰的高級行為模型，使教官能夠更專注于飛行員的訓練進展，而不是手動控制他們的對手和隊友。這種智能行為必須表現得逼真，并遵循正確的軍事理論，以證明對飛行員訓練是有用的。實現這一目標的一個可能方法是通過模仿學習，這是一種機器學習（ML）類型，代理學習模仿專家飛行員提供的例子。

本報告總結了使用模仿學習技術優化空戰行為模型的工作。這些行為模型被表述為控制計算機生成的部隊的行為轉換網絡（BTN），由下一代威脅系統（NGTS）模擬，這是一個主要針對空域的軍事模擬應用。遺傳算法Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT)的一個改編版本優化了BTNs，使其行為與飛行員行為的演示相似。與大多數ML方法一樣，NEAT需要許多連續的行為模擬來產生滿意的解決方案。NGTS不是為ML目的而設計的，因此圍繞NGTS開發了一個系統，該系統自動處理模擬和數據管理并控制優化過程。

進行了一組實驗，其中開發的ML系統對BTN進行了優化，以模仿三個簡單空戰場景中的例子行為。實驗表明，NEAT的改編版本（BTN-NEAT）產生的BTN能成功地模仿簡單的示范行為。然而，優化過程需要相當長的時間，計算時間長達44小時或模擬飛行時間為92天。緩慢的優化主要是受NGTS不能快速運行同時保持可靠的影響。這個可靠性問題是由NGTS缺乏時間管理造成的，它可以將代理人的狀態與模擬時間戳聯系起來。為了在更復雜的場景和演示中實現成功的行為優化，人們應該在高可靠性的前提下以比實時快得多的速度模擬行為。因此，我們認為NGTS并不適合于未來的ML工作。相反，需要一個為ML目的設計的輕量級空戰模擬，能夠快速可靠地運行。

引言

戰斗機飛行員通過嚴格的訓練學習并保持他們的戰術技能。相當多的訓練是以模擬為基礎的，在訓練中，受訓者面對友軍和敵軍，他們的行為最好能加速訓練并建立起理想的能力。計算機生成的部隊（CGFs），是自主的、計算機控制的實體，被用來扮演這些友軍和敵軍的角色。理想情況下，在基于模擬的訓練中使用CGF應該提供一些好處，如增加飛行員的訓練可用性，減少訓練中對主題專家（SME）的需求。然而，手動模擬CGF的行為，使其對教學作用有足夠的代表性，這是很繁瑣的，而且已被證明具有挑戰性。因此，目前手工制作的行為模型往往是可預測的，不能適應新的情況或在軍事理論、戰術、技術和程序（TTP）方面表現得很真實。在基于模擬的空戰訓練中保持真實的體驗對于確保受訓者獲得必要的技能至關重要。然而，由于CGF的表現和行為被認為是不足的，中小企業往往在訓練中對CGF進行微觀管理，這是不幸的，因為中小企業的成本很高，他們的時間很寶貴，而且數量有限。

人工智能研究的最新進展已經開發出能夠產生智能代理的方法，在復雜的游戲中擊敗人類專家玩家，如圍棋[1]和星際爭霸II[2]。隨著這些進展，學習用于空戰的指導性和適應性代理行為已成為一個越來越受關注的研究領域。然而，為了發揮作用，飛行員模擬的對手和盟友的行為必須是真實的，并符合軍事理論，而不是，例如，試圖不惜一切代價贏得交戰。該研究領域的一些貢獻集中在強化學習方法上，并且已經顯示出一些有希望的結果。然而，即使仔細設計目標函數，強化學習代理也有可能學習到用于飛行員訓練的次優政策，這意味著他們的行為與根據既定理論和TTP所期望的不同。另一種方法是向ML算法提供專家示范，從中提取飛行員的具體知識，并將其納入代理人使用的行為模型。據我們所知，在空戰領域，很少或沒有先前的研究探討過這種方法。

本報告介紹了基于達爾文自然選擇原則的模仿學習算法被用來產生以行為轉換網絡（BTNs）表示的空戰行為模型。雖然BTNs已經出現在之前使用強化學習的空戰行為建模的相關工作中，但這項工作研究了BTNs是否適合模仿學習。下一代威脅系統（NGTS）被用來模擬BTNs，并進行了評估以考慮該模擬系統對機器學習（ML）的適用性。已經開發了一個ML系統，包括使用NGTS和選定的學習算法成功生產空中戰斗機代理所需的工具和方法。這個ML系統自動處理模擬和數據管理并控制學習算法。簡單的空戰場景被定義，并在使用該ML系統進行的一系列實驗中使用，在這些實驗中產生了反映示范飛行員行為的BTN。

為了限制這項工作的范圍，我們做了一些限定。開發的ML系統不是生產級的，而是一個概念驗證。因此，實驗中使用的場景和試點演示保持簡單。具體來說，這些都是一對一的場景，演示僅限于二維空間的運動。此外，行為演示是基于報告作者手工制作的BTN，而不是由專業飛行員制作的。

本報告是為從事軍事訓練和人工智能相關課題的研究人員準備的，最好具有空戰和行為建模的知識，其組織結構如下。第2章介紹了工作的背景，包括與空戰訓練和模擬有關的概念、人工智能理論和相關工作。第3章涵蓋了實驗中使用的選定的學習算法及其配置，而第4章介紹了構成ML系統的過程和工具。第5章和第6章通過定義空戰場景和行為演示來回顧實驗的設置和執行，并介紹了結果。第7章討論了這些結果，以及ML系統和NGTS的性能。第8章本報告的總結和對未來工作的思考。

圖5.2 第一個場景的總結： 逃亡。CGF從它們的初始位置向對方飛去。一旦藍色飛機進入紅色飛機的導彈射擊范圍內，紅色飛機就會轉身向相反方向逃離。

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。

想象力和對物理原理不斷發展的理解是未來技術能力的唯一界限，當美國陸軍將自己轉變為一支能夠在多域作戰（MDO）中占主導地位的部隊時，技術在建立和保持對敵手的優勢方面的作用就會增加。美國的政府機構包含了一些組織，負責資助、研究、開發并在新技術增長時將其納入部隊。本專著描述了目前正在開發的能力，這些能力將作為下一代概念的基礎，目前只存在于科幻小說中，但現實中卻有可能實現。它概述了這些進展中的技術所提供的潛在機會，以及它們如何能夠融入所有領域的未來作戰環境。

引言

隨著美國國防部（DoD）從大規模戰斗行動概念向多域作戰（MDO）和聯合全域作戰過渡，對跨領域技術整合的重視程度繼續提高。公共和私營部門的研究和開發組織已經從關注具體的能力轉向提供基本概念的創新，正如陸軍優先研究領域中所概述的那樣（見圖1）。雖然這些優先事項是陸軍特有的，但國防部的其他部門也在為技術創新投入大量資源。

圖 1. 美陸軍優先研究領域。美國陸軍，“2019 年陸軍現代化戰略：投資未來”。

2019年正式成立的美國太空部隊（USSF），在其預算撥款中包括89億美元用于發展天基系統技術。 作為領導將新技術納入空間領域當前和未來擬議戰爭概念的軍事機構，USSF占據了一個不斷發展以滿足作戰環境變化的角色。在短期內，其余領域的更多能力將依賴于空間領域的資產，并推動對技術能力和效率的要求呈指數級增長。美國防部或整個美國政府的任何作戰組織都沒有智力或財政能力來單獨管理這一巨大的任務。與私營企業的緊密合作提供了美國所需的優勢，以保持對其對手的相對優勢。

民用技術的軍事應用和軍用技術的民用應用通過連接兩個平行的研究軌道和匯集關鍵資源如突破、設施和資金來加速發展進程。美國的幾家私營公司已經有專門的部門與政府合作，使雙方受益。作為洛克希德-馬丁公司的一部分，臭鼬工廠負責開發標志性的軍用飛機，如F-117夜鷹和SR-71黑鳥，而雷神技術實驗室創造了愛國者導彈，至今仍是國家防空計劃的基石。私營企業和軍方官員之間的持續合作也改善了技術預測，使規劃者有能力建立起納入仍在開發管道中的概念的途徑，甚至在它們準備投入使用之前。

在本專著中，對未來軍事規劃者來說，最后也是最關鍵的難題是如何在中期和長期將預測能力整合到作戰方法中。等到概念經歷了研究、開發、測試、原型設計和規模生產的完整周期后再考慮其效果，會使美國部隊落后于曲線，并處于持續的反應狀態，特別是在與俄羅斯和中國這樣的全球技術大國競爭時。未來的鑄造過程必須是連續的和迭代的。適應性強的計劃，具有圍繞發展中的突然延遲或進展進行調整的靈活性，比依賴線性進展的概念保持優勢。將 "鞭打 "事件的可能性傳達給高級領導人和政治家，以緩和期望，并減少那些不熟悉技術的細微差別的人的摩擦。

研究問題

美國國防機構如何利用并迅速整合技術進步，以在多域作戰框架內獲得并保持競爭優勢？

論題

負責開發下一代全域聯合作戰概念的戰地級規劃人員需要采用一個反復的、持續的規劃過程，考慮到理論上可能的、但目前還沒有的、與所有領域相互依賴的技術，以集中資源分配和從目前到未來作戰環境的未來預測路徑。

方法論

本專著包括四個不同的研究和思考階段，大致遵循軍隊設計方法學的概念。因此，第一部分試圖了解創新技術的現狀，從而了解軌道和軌道外競爭的技術作戰環境。發展存在于整個美國戰爭機器從概念到原型生產的連續過程中，一些進步來自非軍事應用，如通信、金融和體育產業。第二，研究哪些非保密技術有待于相對迫切的實施。即使在起步階段，新概念的簡單應用也會在多領域的戰場上帶來作戰優勢，而來自真實世界的反饋和數據支持進一步的完善。

在已知的物理學和應用科學的限制下，對現在和可能的空間進行了略微緩和但雄心勃勃的介紹，為未來三十年設定了目標桿。計算能力、材料科學和效率的線性增長阻礙了這些崇高目標的實現。然而，如果能力的增長保持過去幾十年的指數增長（見圖2），本專著中所探討的所有概念都是可以掌握的。最后，本研究以一個簡短的未來戰爭的虛構場景作為結束，該場景展示了戰略和作戰能力在戰術領域的整合，加強了它們與未來戰士在MDO的五個現有領域以及未來可能存在的地外領域的相關性。該方案提出了一個可能的理論終結狀態，以在10到15年的規劃范圍內建立一個作戰方法。然而，這很可能只是物理學和想象力極限競賽中的一個快照。

圖2. 隨著時間的推移，技術能力呈指數增長。

本專著主要關注軌道和軌道外的競爭，包括對所探討的能力有重大影響的地面節點和系統。最終的勝利或失敗，即使是在未來的沖突中，也將極大地影響地面人口，即交戰國的公民。他們將掙扎著在戰爭的附帶影響下生存，同時也會受到氣候變化、人口過剩、食物和水匱乏的日益嚴重的影響。

大量的學術文獻描述了無數的攻擊載體，并表明美國國防部（DoD）的大多數人工智能（AI）系統一直處于危險之中。然而，蘭德公司的研究人員調查了旨在隱藏對象（導致算法假陰性）的對抗性攻擊，發現許多攻擊在操作上是不可行的，因為知識要求高，攻擊載體不實用，所以設計和部署不可行。正如研究人員在本報告中所討論的那樣，有一些屢試不爽的非對抗性技術，其成本更低，更實用，而且往往更有效。因此，針對人工智能的對抗性攻擊對國防部應用構成的風險比學術研究目前所暗示的要小。然而，精心設計的人工智能系統以及緩解策略，可以進一步削弱這種攻擊的風險。

關鍵發現

• 旨在從人工智能中隱藏物體的對抗性攻擊對國防部應用構成的風險比學術研究目前所暗示的要小。
• 在現實世界中，由于高知識要求和不可行的攻擊載體，這種對抗性攻擊很難設計和部署；通常有成本更低、更實用、更有效的非對抗性技術可用。
• 融合不同傳感器模式、信號采樣率和圖像分辨率的數據和預測，可以進一步減輕針對人工智能的對抗性攻擊的風險。

建議

• 美國防部應通過考慮對手如何可行地影響模型來評估其人工智能模型在對抗性攻擊方面的風險。它還應該評估有關模型的知識泄露如何影響攻擊的有效性，并估計與對手行動相關的成本。
• 美國防部應保持對學術界最先進的技術的了解，以在現實世界的場景中攻擊人工智能，并了解這些技術如何可行地影響自己和對手的操作概念。
• 美國防部應開發強大的人工智能模型、預處理技術和適當的數據融合系統，以大大增加對手實施攻擊的資源成本。
• 美國防部應投資于人工智能系統的響應性支持團隊，以快速檢測、識別和回應對手的威脅。