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自2024年起，俄烏戰爭已成為現代無人機戰爭的試驗場，無人機（UAV）在軍事與民用領域均發揮關鍵作用。眾多觀察家將俄烏沖突稱為全球首場全面無人機戰爭——廉價無人機已從邊緣工具蛻變為戰場最重要且廣泛使用的武器。通過將傳統塹壕戰與"無人機驅動型技術創新"融合，無人機助力烏克蘭部分抵消俄軍在常規火力上的優勢。本深度報告回顧2024至2025年烏克蘭無人機領域關鍵進展，涵蓋戰場運用、本土創新、民用貢獻、外援支持及地緣政治影響，并援引專家與官員的直接論述。

戰場無人機：前線軍事應用

無人航空器已遍布俄烏戰場。幾乎所有烏克蘭旅級部隊均配備專職無人機分隊執行偵察、炮校及攻擊任務。小型第一人稱視角（FPV）無人機（原為業余競速四旋翼）經改裝攜帶爆炸物后可直接撞擊目標。這些成本僅500美元的自殺式FPV無人機可摧毀或癱瘓價值百萬美元的坦克與火炮，生動詮釋無人機的非對稱價值。每日發布的作戰視頻顯示：500美元無人機可擊毀重型裝甲載具，"彰顯其在現代戰爭中的變革性作用"。前線士兵已畏懼頭頂持續的無人機嗡鳴聲——烏步兵報告稱當前空中無人機密度已至"難以往返塹壕而不被偵測或攻擊"的程度。

烏軍將無人機整合為分層防御戰略，常被稱作"無人機防御墻"。沿數百英里戰線，偵察無人機與巡飛彈構成縱深防御區，有效阻滯瓦解俄軍攻勢。該戰術在2024年初炮彈短缺時尤為重要：無人機作為廉價精準替代品填補火力空缺。盡管單架無人機戰斗部遠小于炮彈，但協同蜂群可高效打擊敵軍人員載具，使俄軍大規模進攻集群難以集結。據分析師估算，當前雙方戰場損失約70%歸因于無人機。國際戰略研究所（IISS）指出：俄軍2024年損失逾1400輛坦克及3700輛裝甲車，此等規模毀傷主要源于烏軍激進無人機戰術。

雙方競相調整戰法。面對烏軍無人機"防御墻"，俄軍放棄重型裝甲縱隊，改用摩托車與沙灘車組成小型突擊單元規避無人機偵測。同時俄部署自研無人機展現致命效能：從引導炮火的"海鷹-10"偵察機，到獵殺烏軍榴彈炮的"柳葉刀"巡飛彈。自2022年末，俄軍使用的伊朗制"沙希德-136"自殺式無人機屢次襲擊烏城市與基礎設施，迫使烏方臨時研發反制措施。目前烏軍已列裝可追擊攔截"沙希德"的攔截無人機，電子戰部隊則嘗試干擾或誘偏其航向。烏克蘭上空由此爆發激烈對抗，電子戰與反無人機防御成為雙方日益關鍵的作戰要素。

遠程與戰略無人機作戰

在戰線后方，烏克蘭日益依賴無人機實施遠程打擊高價值俄軍目標。2023至2024年間，烏軍對距前線數百公里的俄軍基地、補給站、煉油廠等基礎設施發動數十次縱深打擊。僅2024年，烏武裝部隊即執行約130次遠程無人機行動，打擊俄境內377個關鍵目標，涵蓋空軍基地、彈藥庫、國防工廠及能源設施。這些突襲標志著烏軍運用無人系統將戰火引向敵后的大膽戰略。

該戰略在2025年6月1日"蛛網行動"中達到頂峰——這場大規模協同無人機攻擊被烏官員譽為"開戰以來射程最遠、最具雄心的打擊"。通過"策劃18個月的奇襲"，烏安全局（SBU）滲透小組深入俄境，將117架小型FPV無人機藏匿于偽裝成普通貨柜的卡車中秘密運輸。早晨時分，特工遠程開啟車頂，從俄領土腹地直接釋放無人機蜂群。這些通過第一人稱視角操控（推測操作員位于境外）的無人機同時突襲多個空軍基地，令俄軍措手不及。據SBU局長瓦西爾·馬柳克透露，無人機在四座基地損毀41架軍機，含戰略轟炸機（圖-95、圖-160、圖-22M3）及A-50預警機。總統澤連斯基盛贊此次"卓越"行動動用117架無人機對應117名操作員，宣稱一夜重創俄軍約34%戰略轟炸機隊。獨立分析評估指出：烏軍"僅憑小型無人機即癱瘓至少十余架俄軍機——包括俄約10%轟炸機隊"，此等戰果在缺乏大型導彈或有人空襲條件下曾不可想象。

烏軍遠程無人機攻擊顯著驗證低成本無人系統的戰略覆蓋力。自2023年起，烏制單向攻擊無人機（多為改裝蘇制機型或本土新設計）已打擊俄本土及克里米亞占領區縱深目標，最遠觸及距烏2500英里的西伯利亞機場。此類行動迫使俄調整防御部署甚至轉移資產。例如在海上無人機反復襲擊軍艦及克里米亞大橋后，俄黑海艦隊主力艦艇基本撤離塞瓦斯托波爾港。分析指出："烏海上無人機迫使俄黑海艦隊棄守克里米亞占領區母港"，攜帶炸藥的烏海軍無人機甚至成功破壞俄軍艦艇與岸基設施。在陸域戰場，烏軍部署小型地面機器人至前線——這些遙控無人地面載具可運送補給、后送傷員乃至攻擊敵戰壕，同時避免人員傷亡。烏方在多域產生威脅。

俄方亦不甘示弱，2024-2025年加強針對烏城市的無人機與導彈打擊，常以"沙希德"無人機群試圖飽和防空系統。這使烏克蘭自身成為反無人機技術試驗場。西方援烏防空系統（如"獵豹"高炮、"IRIS-T"及"NASAMS"導彈）經改裝用于攔截無人機，烏科技界則臨時開發防御手段——從反無人機干擾槍到聯動監控攝像頭與AI的來襲無人機識別軟件。空域對抗場景深刻印證無人系統在攻防兩端已成不可或缺要素。

烏克蘭本土無人機生產與創新

面對持續的無人機軍備競賽，烏克蘭在2024至2025年間大力推進本土無人機產能擴張。戰爭初期該國僅有個位數無人機生產商；至2025年，運營制造商已近500家——涵蓋大型防務企業至小型初創公司。澤連斯基將無人機生產列為戰略優先事項，2025年初宣布烏克蘭年產能可達400萬架。產能躍升規模驚人：隨著新工廠與裝配線投產，簡易FPV無人機月產量從2024年約2萬架飆升至2025年20萬架。大西洋理事會報告稱："今年烏克蘭計劃生產約400萬架各型無人機，超過去年總量兩倍"，產品譜系從微型四旋翼、巡飛彈延伸至可打擊數百英里外目標的大型遠程無人機。

產業爆發式增長源于政策扶持與基層創新共筑的防務科技生態。2022年中啟動"無人機軍團"計劃為軍隊眾籌采購無人機，2023年設立Brave1科技孵化器支持本土開發者。至2025年，Brave1已向無人機及防務科技項目發放超470項資助，1500余家烏科技企業投身無人系統及相關技術研發。政府通過政策激勵零部件本土化——零部件本土化率超50%的企業可獲長期國家合同。烏克蘭企業由此加速機架、電子設備、發動機等核心部件國產化。2025年3月，Vyriy公司實現里程碑突破：量產千架全本土組件（飛控、無線電、攝像頭、發動機等）無人機，顯著降低對外依賴并增強供應鏈抗風險能力。

烏克蘭工程師在戰火中展現卓越敏捷性與創新力。借助3D打印與快速原型技術，新機型設計投產周期縮短至數周。創新成果包括抗干擾光纖制導無人機、應對俄電子戰優勢的AI自主制導實驗機型。觀察家指出："依托戰場快速反饋與精簡采購流程，烏克蘭創新敏捷性遠超西方漫長研發周期"，其無人機以極低成本實現媲美西方型號的作戰效能。官員表示若有額外100億歐元資金及更多組件供應，年產能可進一步擴至1000萬架。

迅猛發展伴隨挑戰：大量新廠商涌入導致質量控制與標準化問題，亟需嚴格規范確保本土無人機可靠性。成功背后存悖論：當前產能已超越軍隊部署能力，預示生產線或將超前于前線需求。盡管如此，烏克蘭崛起為無人機生產大國仍具標志性意義。這個曾依賴外國無人機的國家，正將無人載具列為國家長期科技經濟優先方向，"致力于打造國防科技硅谷"。

國際支持與伙伴關系

認識到無人機的決定性作用，烏克蘭的國際合作伙伴在2024年至2025年期間通過資金、捐贈和技術轉讓加大了支持力度。2023年年中，約20個盟國組成的“無人機聯盟”成立，由英國和拉脫維亞共同主持，旨在協調對烏克蘭無人機項目的援助。截至2025年，該聯盟已承諾投入約27.5億歐元，幫助烏克蘭在2025年前額外獲取100萬架無人機。其中大部分涉及為從烏克蘭制造商處采購提供資金（提振了當地產業）以及供應關鍵部件。進展比期望的要慢——聯盟成員最初依靠自身有限的生產能力——但新的機制正在加速援助。例如，丹麥推出了一種“丹麥模式”，捐贈者的資金（包括凍結俄羅斯資產的利息）被匯集起來，直接從烏克蘭公司采購無人機，繞過了繁瑣流程。預計僅2025年，這種簡化方法就將為烏克蘭無人機領域注入15億歐元。

盟國政府也從其庫存中捐贈了大量現貨無人機和巡飛彈藥。美國和波蘭提供了“彈簧刀”（Switchblade）和“戰友”（Warmate）自殺式無人機，英國為城市作戰派發了輕量級“黑黃蜂”（Black Hornet）偵察微型無人機，許多北約國家向前線運送了數百架商用無人機用于偵察。在戰爭早期成名的土耳其“巴伊拉克塔爾”（Bayraktar）TB2無人機持續少量交付（盡管其較大的尺寸使它們在面對2024年改進的俄羅斯防空系統時生存能力降低）。在海上，據報道美國和英國通過提供專業知識并可能包括關鍵部件，協助烏克蘭為其新興的海軍無人機艦隊開發無人水面艇。這種海軍無人機被用于2023年對塞瓦斯托波爾和新羅西斯克的俄軍艦艇進行的引人注目的攻擊，展示了西方技術支持在新領域中的價值。

值得注意的是，國際援助不僅基于硬件，還側重于培訓和知識共享。烏克蘭無人機操作員和工程師接受了有關北約先進無人機系統的培訓，而西方軍方則悄然研究烏克蘭的無人機戰術，以期為自身防務汲取經驗。聯合研發項目也相繼涌現——例如，烏克蘭與波蘭合作開展一個新的遠程無人機項目，美國科技公司則與烏克蘭初創企業合作研究用于無人機情報的人工智能驅動圖像分析。到2024年底，烏克蘭國防部與幾家西方制造商簽署協議，將在烏克蘭本土建立無人機生產或維修設施，從而鞏固了長期伙伴關系。

民用及志愿者無人機行動

烏克蘭無人機領域最顯著的特點之一，是平民和志愿者深度參與無人機的開發與操作。從戰爭初期開始，烏克蘭精通技術的民間力量便積極響應軍隊無人機需求。著名案例是由平民IT專家組建的志愿者無人機部隊"空中偵察"（Aerorozvidka）。該組織2014年僅為小型興趣團體，到2022年已發展為烏軍內部高效的偵察攻擊小隊，不僅自制無人機還將民用無人機武器化。

各地志愿者籌集資金購買現貨無人機——從微型競速四旋翼到重型八旋翼——再進行戰斗改裝。消費級機型被重新涂裝，加裝簡易炸彈投放裝置或紅外攝像頭后送往前線。空中偵察團隊甚至自主設計制造了R-18八旋翼無人機。這款造價約2萬美元的八旋翼飛行器可投擲5公斤（11磅）炸彈并回收重用，已成功摧毀俄軍裝甲車，借助熱成像功能實現夜間40分鐘續航，印證了烏克蘭在壓力下的創新能力。截至2024-25年，數百個志愿團體和初創企業投身類似事業：從3D打印無人機零件到開辦"無人機學校"培訓普通民眾成為熟練的FPV無人機操作員。地方政府亦參與其中——如2024年初日托米爾市議會啟動項目，教導平民為軍隊需求制造操控FPV無人機。

眾籌在此領域至關重要。2022年中啟動的全球捐贈項目"無人機軍團"持續至2024年，籌集數千萬美元用于海外采購無人機及零部件。社交媒體活動常聚焦具體需求（如為某次攻勢眾籌1000架FPV神風無人機），獲得烏國民眾及僑胞的慷慨響應。科技企業家與愛好者俱樂部同樣通過整合資源制造實驗性原型機。這種自下而上的力量在2024年顯著壯大了烏克蘭無人機機隊，本質上動員民用科技圈成為輔助軍工產業。

無人機戰爭中軍民角色的模糊化帶來了機遇與挑戰。一方面，烏克蘭利用現成商用技術與基層人才，快速形成傳統軍隊官僚體系需多年才能發展的能力。但依賴國外商業平臺存在隱患：供應商曾因政治壓力斷供。這也意味著數千平民志愿者需在戰場速成軍事技能，甚至作為無受訓操作員出現傷亡。盡管如此，烏克蘭經驗展示了"大眾化"戰爭模式：普通無人機愛好者能為國防做出切實貢獻。正如專家觀察指出："烏克蘭戰爭中無人機的廣泛應用提供了關鍵啟示——從平民日益深入的參與到過度依賴外國零部件的風險"。基輔正將部分志愿力量制度化：將優秀志愿者部隊編入正規軍，并制定新飛行員標準化培訓計劃。

地緣政治影響與專家評論

2024-2025年烏克蘭無人機的大規模運用產生了深遠的地緣政治影響，引發全球軍事領域既敬畏又焦慮的復雜情緒。對烏克蘭及其支持者而言，無人機行動已成為戰爭中的潛在戰略點。通過平衡技術代差，無人機幫助烏克蘭抵御了數量占優的敵軍。烏方分析人士主張：若將無人機年產量提升至百萬量級，就能用廉價無人機群壓垮俄軍防御體系，其打擊速度將超越對手反應能力。這種思路已影響西方援助策略，盟國正考慮專項撥款以實現烏克蘭的"無人機蜂群"戰略。

國際層面，烏克蘭的無人機成就為未來戰爭形態敲響警鐘。2025年6月的"蛛網行動"尤其震撼北約軍事規劃者。"這次無人機伏擊應給美軍拉響警報"，防務分析師斯泰西·佩蒂約翰與莫莉·坎貝爾在襲擊后撰文警告，指出美軍基地可能同樣脆弱。他們強調"烏克蘭僅用小型無人機就癱瘓了至少十余架俄軍戰機——包括俄轟炸機隊約10%的兵力"，此舉暴露了傳統防御體系面對廉價無人機群的嚴重漏洞。據報道五角大樓高層以焦慮又艷羨的矛盾心態觀戰：既擔憂美軍資產遭遇類似威脅，又垂涎烏克蘭開創的創新戰術。教訓顯而易見：未來任何涉及先進軍隊的沖突都可能充斥無人機，缺乏強力反制手段者必將遭受重創。受烏克蘭戰局直接刺激，西方軍隊正大力投資反無人機系統——從干擾槍、激光武器到戰機加固掩體。

烏克蘭DIY無人機的成功案例鼓舞了一些國家甚至非國家行為體，他們從中發現了不對稱戰爭藍圖：憑借充足現貨技術與獨創性，弱勢方能對抗強敵。英國皇家國際事務研究所指出："烏軍使用廉價無人機打擊俄腹地目標，為快速演變的現代戰爭提供了范本"，呼吁各國政府據此重新思考防務理念。事實上，歐洲防務官員日益將烏克蘭無人機防御視為"抵御激進俄羅斯的歐洲第一道防線"。

專家們最后指出，烏克蘭戰爭催化了全球無人機擴散。作戰無人機曾專屬少數先進軍隊；如今受烏戰啟發，數十國正開發或獲取類似能力。烏克蘭自身也表示戰后要成為無人機技術出口大國，或將重塑國防工業格局。但若落入惡徒之手，同樣的廉價無人機戰術可能用于恐怖活動或制造動蕩（如非國家組織襲擊關鍵基礎設施）。此類憂慮重啟了關于無人機使用國際準則的討論。正如某歐洲分析師所言，烏克蘭局勢意味著"無人機精靈已經逃離瓶子"——當下要務是學會與之共存，并確保盟國在無人機創新與防御領域保持領先優勢。

結論

2024至2025年，烏克蘭的生存之戰日益演變為無人機博弈，在此過程中革新了軍事思想。從戰壕四旋翼到遠程自主轟炸機，無人機滲透進沖突的每個環節。依托本土創造力、全民動員與外圍支持，烏克蘭對無人系統的聚焦不僅在戰場取得成果，更引發戰爭形態的深層變革。隨著該國持續精進無人機武庫與戰術，其經驗為世界提供了些許教益。

參考來源：Drone warfare analyses and expert commentary；news reports on Ukraine’s drone operations and industry；official statements and statistics from Ukrainian authorities and allied officials

隨著未來競爭者愈發熟悉形勢變化，他們將日益嘗試開啟新型戰爭模式，深刻改變當前主要圍繞戰場展開、以國家軍事力量為載體的克勞塞維茨戰爭理念。技術融合在未來20年內不僅將在社會層面引發變革，還將改變戰爭形態——軍事能力將日益呈現自主化、網絡化、多域化和精確化特征。

隨著北約《2022戰略概念》的通過，北約各國元首和政府首腦已承認“歐洲-大西洋地區已無和平”。在認識到北約面臨全方位競爭環境的同時，各方確立了應對所有作戰領域多樣化與日俱增之挑戰的共識。破壞性事件頻次與范圍日益擴大之際，潛在對手和戰略競爭者展現出持續削弱聯盟履行核心任務能力的意圖。北約盟軍轉型司令部獨特的未來研究項目“戰略前瞻分析”（Strategic Foresight Analysis），以聯盟戰略概念為基線（即“碎片化世界”），深入探討了趨勢演變軌跡。在“全方位競爭”的未來世界中，技術將提供賦能，規則適用性減弱將構成誘因，強權政治將驅使各方行為體日益涌入監管不足的全球空間——無論太空、大氣層、北極、海床、失敗國家領土，抑或虛擬與認知域效應的層面。

未來競爭者將在全球、區域和次區域層面，與國家及非國家行為體在模糊的競爭連續體中進行博弈。這些轉變發生在包含新冠疫情余波、俄烏戰爭以及巴以沖突在內的系統性震蕩背景之下。國際秩序因此處于轉型期，在大國競爭加劇與各層面割裂之中日益趨向多極化。氣候崩潰、資源短缺、人工智能時代及新興顛覆性技術等主要結構性驅動力，將持續影響國家、社會與武裝力量，改變競爭與沖突的性質。總而言之，當前歐洲已無和平，且不幸的是，受國際體系根本性變革（技術革新、破壞性因素與行為體態度能力轉變所驅動），前述挑戰將演變為特有現象并持續加劇。隨著行為體愈發熟悉形勢變化，他們將日益嘗試開啟深刻改變我們當前克勞塞維茨戰爭理念（主要圍繞戰場展開、以國家軍事力量為載體）的新型戰爭。

俄羅斯作為此趨勢的例證，正運用全方位力量對烏克蘭實施消耗戰。作為其戰爭手段的組成部分，俄羅斯正通過網絡攻擊和針對盟國的虛假信息運動等“閾下”活動，試圖塑造并破壞盟國政策與行動。削弱聯盟凝聚力、顛覆北約核心價值觀似乎是俄羅斯的長期目標。當前中東、北非及薩赫勒地區部分區域同樣存在戰爭、暴力與動蕩，為聯盟帶來全方位挑戰——尤其對其南部側翼構成壓力。這些挑戰發生的背景是：北約領土雖無戰爭，卻也并無和平。在規則改變、戰爭與和平性質亦隨之演變的時代，北約的軍事力量體系正承受著這些新挑戰與事態發展的日益嚴峻的壓力。我們正身處智庫“歐洲外交關系委員會”創始人馬克·倫納德（Mark Leonard）于2021年提出的“非和平時代”。必須深入理解此種“非和平”狀態的后果，為北約作戰能力發展與防務規劃工作提供依據。本文將總結近年來最權威的協作性未來研究成果，以期助力軍事思想家與作戰能力發展界研判可能重塑軍事力量效用的新興問題集合。

圖：七個變革驅動因素的主要框架。

演進中的戰略環境

《戰略前瞻分析2023》（SFA23）作為協作研究項目而制定，該項目包含九場研討會與800名參與者，并經由北約體系內盟國、合作伙伴及利益相關方開展兩輪全面評審，涉及超過50個不同實體。此項協作研究確證了北約戰略環境的持續惡化——在系統性震蕩及體系內行為體能力與行為模式轉變的驅動下，該環境正日益呈現“碎片化”態勢。氣候崩潰、生物多樣性喪失及資源短缺進一步加劇了前景的復雜性，不斷催生不穩定與沖突。資源短缺預計將持續加劇，引發更深層次的不穩定、競爭與沖突。隨著氣候崩潰進一步破壞重要生態系統并中斷其服務功能，對可再生與不可再生資源以及關鍵原材料的需求將持續增長，而圍繞這些資源的競爭與依賴關系亦將更趨尖銳。資源的高需求與稀缺性可能引發競爭轉向對抗的臨界點。綠色能源轉型正成為未來國際與國內事務的核心要素。地緣經濟學助長極化趨勢：經濟活動向亞洲轉移，既有體系因安全關切與數字化轉型而變革。全方位競爭在全球經濟重大震蕩中展開，進一步加速極化進程。供應鏈安全化與替代性數字生態系統將促使地緣經濟集團形成。適應第四次工業革命將為國家、社會及武裝力量帶來重大挑戰與顛覆性影響。新興顛覆性技術（EDTs）將重塑這些國家、社會與武裝力量，在跨維度環境中產生融合效應。未來20年技術融合不僅將在社會層面引發變革，更將改變戰爭形態——軍事能力將日益呈現自主化、網絡化、多域化和精確化特征。這將使包括商業組織與恐怖組織在內的更多行為體能夠更有效地追求其自主目標，日益挑戰傳統國家權力。技術發展的加速化與公私領域關系的變革將深刻影響安全及軍事事務。跨作戰域及物理/非物理維度的融合效應將拓展競爭范圍并重塑其特性。

網絡化非國家行為體的崛起、技術賦能、城市化進程及信息/虛假信息過載具有高度確定性。技術加速互聯互通，使群體與個人能夠獨立于國家行為體追求目標。人際網絡快速適應能力使其成為強大盟友或危險對手。社會與商業能力正崛起為現代競爭與戰爭不可或缺的要素。這些人際網絡趨勢將深度影響國際關系、安全與治理，既創造機遇亦滋生風險。城市將成為未來軍事行動最關鍵節點，次國家行為體將更具敏捷性、適應性與可擴展性。技術擴散賦能人際網絡，日益影響國際及國家內部事務。商業實體將推動能源與工業雙重轉型，改變戰爭形態。

上述趨勢與軌跡在缺乏有效全球協作以緩解全球挑戰的情境下，正共同導向“全方位競爭”。此種動態將包含加速的變革、戰略性震蕩、普遍性不穩定及威權國家——這些因素將實質性挑戰并進一步割裂基于規則的國際秩序，同時伴隨加劇的戰略競爭以及新型安全合作與軍事聯盟的涌現。在通過推演與兵棋模擬驗證可選路徑后，所有研究參與者均認為“跨全域、全維度、全時段的全方位競爭”是最可能出現的場景。該環境將呈現復雜化、擁擠化、商業化、對抗化及非故意混亂化特征。戰略競爭者將試圖通過塑造局勢、制造爭端、利用破壞性事件與不穩定態勢，從戰略優勢地位實施對抗，從而協調其各力量體系以限制聯盟在和平時期的軍事力量體系效能。潛在對手提升其力量體系的協調與運用效率，非軍事手段或將發揮更大作用。鑒于北約在軍事力量體系方面的優勢，此類對手可能傾向于避免與聯盟發生公開直接沖突。其目標將反映這一傾向——試圖掩蓋意圖與能力以達成戰略突襲。這些對手可能引入“合理推諉”機制規避歸因與反制；可能廣泛運用新興顛覆性技術與網絡戰對關鍵基礎設施造成持久破壞；并實施強力的技術賦能型認知戰以瓦解團結聯盟。

圖：“未來軍事挑戰將涉及適應技術、經濟、環境及社會變革，并創建適應未來需求的異質化、高效且可持續的兵力設計。”首圖（盟軍快速反應部隊）與第三圖（北極海域巡邏）由北約提供；第二、四、五、六圖分別由Shutterstock提供，依次展現量子技術、綠色能源、高超聲速導彈及復雜信息環境。

全方位競爭時代軍事力量體系面臨的挑戰

《戰略前瞻分析2023》勾勒了未來圖景——軍事力量體系將與更廣泛的國家力量手段相互交織。未來軍事挑戰將涉及適應技術、經濟、環境及社會變革，并創建適應未來需求的異質化、高效且可持續的兵力設計。北約必須發展具備彈性與適應性的能力，融合軍事與商業創新，以應對動態演變威脅并在劇變世界中維護安全。隨著步入“全方位競爭”時代，國家與非國家行為體正轉變其態度與行為模式。全球防務開支指標揭示了各國如何對沖安全環境惡化的風險。非國家行為體受益于技術民主化，制造出戰略級效果與突發狀況。商業化使私營行為體能在戰略競爭中扮演關鍵角色，而社會成為戰役決勝因素——韌性成為軍事行動的根本前提。受技術局限與機遇、人口因素、勞動力市場剛需、差異化道德倫理法律門檻及威脅暴露程度的驅動，民主國家軍隊與其潛在競爭者的發展軌跡將日益分化。力量體系間不斷擴大的不對稱性（涵蓋設計、結構、能力及運用理念）凸顯重新評估的必要性。戰爭形態正經歷轉型：機動作戰與火力平衡改變；殺傷力與消耗戰加劇；人機作戰比例轉換；遠程打擊的復蘇、擴散與泛化；以及強大的“反介入/區域拒止”能力。面對這些無孔不入的新型挑戰，武裝力量亟需快速適應，并在此過程中日益依賴社會力量與商業主體維持行動能力。

圖：《戰略前瞻分析2023》方法論基于“框架預見模型”（Framework Foresight Model），并根據盟軍轉型司令部目標進行定制。

此外，國家未來生成作戰力量的能力或將面臨挑戰。這些挑戰包括：適應氣候變化與轉向綠色能源的成本負擔；緊跟快速技術變革的步伐；應對經濟與財政制約。社會因素（如福利支出增長需求、人口老齡化與熟練工人短缺引發的勞動力挑戰）將進一步擠占國家資源。防務領域成本持續攀升亦增加管理難度。北約三大核心任務——威懾防御、危機預防管理及合作安全——均受安全環境演變影響。有效履行這些任務需成員國通力協作，提供保證未來作戰效能所需的能力。各類力量體系之間的互聯互通將增強。技術顛覆與對抗性策略將檢驗北約軍事力量體系的效能。未來戰爭特征將呈現全域持續同步威脅。經濟與環境因素將影響軍事力量的部署。在資源短缺的動蕩地區，國家可能訴諸戰爭解決困境。保護自然資源、貿易通道與供應鏈將成為優先事項，涉及無人海空平臺及擴展型精確打擊等新技術。非國家行為體亦可能獲得挑戰國家與商業實體的能力。國際治理缺失將加劇網絡與信息等領域資源競爭。

兵力發展因戰爭復雜性提升而難度倍增。人工智能賦能的制造保障能力結合北約內部協作，或能緩解部分壓力并構建韌性。自主運輸服務、無人機、人工智能與量子計算等創新技術將優化后勤運作。然而未來仍將存在勞動密集型、成本密集型與技術密集型的軍事裝備，導致對高價值資產的風險規避傾向。增強型決策能力可能改變攻防平衡，為高強度作戰與全球機動作戰提供工具，但同時也催生早期威脅偵測與響應新需求。新興顛覆性技術將提升作戰速度與透明度，壓縮戰術、戰役與戰略層級。未來兵力設計或將呈現異質化與商業化特征，公私部門協同創新發揮重要作用。這將引發對可信度、可靠性與依賴性的關切，需聚焦軍事韌性與長期防務規劃。國防預算將承受國家資源需求競爭與戰爭成本攀升的雙重壓力。烏克蘭戰爭增加了大規模沖突的可能性，推動全球軍備建設。庫存與戰備水平未達最優值，刺激防務投資增長。通貨膨脹、武器高需求及關鍵材料獲取不均將使價格維持高位。全球預算赤字攀升，盟國GDP增速將落后于危機前水平。武器系統老化與兵員招募困境將推高維護成本與人員開支。基于能力聚合與統一行動的聯盟體系對威懾國家行為體及應對多維威脅至關重要。然而威懾效能將受以下因素挑戰：碎片化安全環境、現代技術賦能意圖隱蔽能力、以及高風險耐受度的非國家行為體。依托公私協同構建的社會韌性可通過"拒止"策略增強威懾效果。

軍事力量體系將依賴商業賦能主體實施威脅偵測、威懾與防御。但復雜安全環境仍將在認知與規范層面提出挑戰。對手將在物理對抗前爭奪人際網絡主導權。數據成為戰略資源，人工智能深度影響“傳感器-射手”系統與自動決策機制。太空資產對多域作戰至關重要，令戰場透明度顯著提升。互聯互通與自動化系統及傳感器的廣泛運用構成軍事優勢核心要素。關鍵新興顛覆性技術（如高超聲速導彈與自主武器系統）將日趨普及。通過時空維度掌控軍事力量體系的能力依然關鍵。預警與沖突升級間隔時間縮短，信息流加速。數據與信息優勢將轉化為認知領域主導權。軍事力量體系需提供多元化解決方案，實現多域作戰協同效應。

北約盟軍轉型司令部（ACT）的《未來作戰環境》（FOE）研究進一步探討了這些考量的關鍵影響，聚焦四大領域：技術沖擊、行為體意圖與能力、戰場特征演變、戰爭形態轉型。FOE研究成果將為司令部作戰能力發展與防務規劃提供信息支持。自北約通過《2022戰略概念》以來，我們深知和平已然消逝。借助《戰略前瞻分析2023》，進一步評估“全方位競爭”正在所有影響維度、所有力量手段及全時段持續展開。盟軍轉型司令部正全力重塑對和平與戰爭的認知：發展全球化戰場生成與協調作戰力量的理念；構思應對消耗戰、致命性、規模效應與成本控制的方案；研究應對國家行為體與恐怖分子遠程打擊及泛在暴力的策略。我們的工作旨在協助北約適應這個復雜、擁擠、商業化、對抗化且混亂的環境。《2024未來作戰環境》致力于預判影響能力運用的條件，為前瞻性能力建設提供框架，確保盟軍始終保持適應性、韌性與有效性。

北約如何適應多域威脅時代的未來戰場需求？

本文核心問題的答案相對明確，但落實答案的實際過程可能充滿挑戰。我們必須更善于捕捉未來——主要是技術性——變革，并比對手更快速高效地把握其價值。同時不應忽視：威懾、防御及緩解“多域威脅”和行動影響所需的諸多措施其實已然具備。常見挑戰在于能否及早“偵測”這些威脅，并協調運用應對措施。誠如克勞塞維茨所言：“戰爭中如同日常生活，整體各部分相互關聯。因此所有行動后果（無論其起因多么微小）必然影響后續所有軍事行動，并在某種程度上改變最終結局。同理，每一種手段必將影響終極目標。”

必須厘清發展脈絡。理解現狀需要歷史與文化語境支撐。若缺乏這種認知——包括承認過往部分假設與決策可能存在失誤——便難以為未來做出正確抉擇。必須把握當前態勢及其對未來的影響。從觀察到理解需要評估過程。面對“多域威脅”，區分競爭性行為與軍事性質行動至關重要。這要求通過商業與公共部門、政府文職與軍事機構、國際組織間的數據交換，持續提升“態勢感知”能力。同時須共享對形勢、威脅或事件及其潛在影響的評估結論。

必須借助持續警惕的“視野掃描”與接觸，識別未來的機遇與挑戰。通過辨別事件與趨勢，方能評估其對未來（尤其是未來“作戰環境”）的影響。運用“新興顛覆性技術”（EDTs）將提升識別影響未來事件或趨勢的能力。隨著長期未來評估機構日益增強數據交換，其把握機遇與通過“風險緩釋”應對挑戰的能力也將提升。

必須常態性質疑對未來的預設。任何變化都可能影響當前行動及未來能力建設規劃。預設塑造發展軌跡，而我們在財力與情感上投入愈深，改變軌跡便愈艱難。應盡可能將“彈性”融入規劃——正如制定軍事行動計劃時所追求的那樣。正如諺語所言：“遭遇敵軍時任何計劃都需調整”。我們確信未來將出現“顛覆性沖擊”迫使我們改變方向。必須通過“訓練演習”、“建模仿真”與“實驗”，嚴格檢驗構成當前發展軌跡基礎的假設與評估。同時須勇于接受在這些嘗試中的“失敗”可能。

必須愿意調整自身發展軌跡與規劃。前述步驟為未來正確決策奠定基礎。核心問題在于：我們是否“愿意且能夠改變”？改變程度如何？是否改變整個DOTMLPFI（條令、編制、訓練、裝備、領導力與教育、人員、設施、互操作性）框架？改變“合作伙伴”及“合作模式”？調整“商業伙伴關系”與“義務歸屬”？最終歸結為“風險管控”能力。日新月異的變革速度，疊加未來“沖擊”與“顛覆性事件”的頻發趨勢及其潛在負面影響，要求北約必須增強“靈活性”及“路徑調整”能力以保持競爭優勢。同時應持續聚焦那些對聯盟執行“核心任務”能力具有決定性影響的“變革”領域。

結論

從事未來評估的專家普遍持悲觀態度并聚焦于未來威脅。本文結論部分擬采取更積極視角：首先，北約及盟國當前正著力應對未來帶來的諸多挑戰與機遇。盟軍轉型司令部正開發"認知作戰"與"跨域指揮"等概念，為未來"認知優勢"開辟廣闊發展路徑。"在司令部，我們正探索如何在全球化戰場生成與協調作戰力量。"美軍B-52H轟炸機執行威懾任務，特別在東部側翼彰顯北約威懾力。此外整個聯盟體系正大力推進系統性未來思維建設——通過增強前瞻能力與流程設計，并構建前瞻研究機構協同網絡。

其次，盡管存在爭議或非普適性，我們堅信自由社會與民主國家在技術創新領域將優于威權國家。三十二個成員國各自的歷史積淀、文化底蘊、專業優勢及差異化視角匯聚成巨大潛能，將為未來挑戰提供多元解決方案。商業部門引領著全聯盟多領域研發活動，初創企業數量與研究領域廣度奠定樂觀基礎。北約指揮機構與部隊體系的工作成果強化了我們積極預期。軍民人員日常實踐彰顯并鞏固著北約核心價值觀。這些價值觀歷經時間考驗與對抗行為沖擊仍保持韌性，未來也必將在多域威脅中勝出。最后，北約在各流程中培育反思與批判性思維的能力，賦予我們超越戰略競爭對手與潛在對手的強大優勢。決策者與戰略家必須針對日趨復雜且整體惡化的安全環境制定有效應對方案。防務政策與分析領域的批判性思維，正在拓寬認知疆界并提出創新命題以協助實現這一目標。

邊緣數據設備亟需能源支撐

美國《2020年國防未來工作組報告》所指出的，"人工智能、生物技術、量子計算以及太空、網絡與電子戰等領域的進步，正使傳統戰場與邊界概念日漸消解"。該報告關鍵發現指出，需通過利用人工智能（AI）與機器人等信息技術力量的持續增長，顯著提升國家安全與競爭力。美國空軍（USAF）致力于此目標，通過研究、試驗產品與流程技術，并將其整合至未來作戰概念與規劃。此行動的核心在于實現從戰略到戰術、跨所有行動線的作戰整合。在構想未來作戰概念時，必須提出的問題是：支撐知識驅動型未來的設備將如何獲取能源？更確切地說，距離穩定永久設施最遙遠的設備——戰術邊緣設備——將如何管理其能源需求？沖突期間，在力量投射的最遠端（即戰術邊緣），和平時期運營環境中充裕的能源供應可能難以獲取。理解戰術邊緣持續進行數據收集、處理、存儲、分析與通信所面臨的能源挑戰，是制定戰場未來競爭應對方案的重要環節。

克服這些挑戰

美國空軍未來數據驅動作戰的能源挑戰與機遇委員會咨詢了學術界、政府與產業界的技術專家，以識別戰術邊緣能源需求相關的挑戰與議題，以及未來可能考慮的潛在解決方案。需通過近期、中期與長期努力，理解、應對并系統化地將能源考量整合至作戰能力。本文建議聚焦于理解這些需求及其未滿足時的連鎖效應，將數據處理能源需求納入任務與部隊戰備評估，并研究產品與流程技術以解決戰術邊緣的能效計算、彈性、互操作性及替代能源管理方案。建議要點如下：

能源需求與任務戰備

建議核心在于明確戰術邊緣數據處理功能與作戰行動支持所需的能源總量。目前，該問題尚缺乏全面答案。顯而易見的基礎性建議是：對支撐任務的數據處理相關能源需求進行系統化分析與記錄。

• 建議1：美國空須將能源需求納入所有武器系統的戰備報告指標。

除全面分析戰術邊緣數據處理能源需求外，還需理解能源可用性與質量對此類功能的影響，以及能源需求未完全或及時滿足時對更廣泛任務功能與武器系統的沖擊。必須量化戰術邊緣數據能力臨時或持續斷電對作戰的影響范圍，包括后勤、管理及目標打擊效能的連鎖反應。部隊若無法收集、處理、分析與傳輸關鍵數據，將嚴重削弱其任務執行能力，進而影響部隊與任務戰備狀態。

• 建議2：在數據驅動的作戰環境中，空軍資源與能力戰備評估應包含戰術邊緣數據能力對充足適宜能源的可用性。

斷電演習

野戰演習與訓練通常假設電力始終可用且可滿足任何需求。此假設同樣適用于通信系統、網絡及其他支持基礎設施。在向前部署或對抗性戰場環境中，電力及其他基礎設施應被視為攻擊目標，因此其供應可能中斷或間歇性失效。斷電原因可能包括現有商業基礎設施薄弱、敵方拒止、維護缺失、燃料短缺或人為失誤。為模擬真實未來環境，美國空軍須在訓練與演習中納入"斷電"情景。針對戰術單位與動態基地的拔插頭演習可揭示戰術邊緣任務對數據可用性預期的依賴關系。

• 建議3：空軍應在所有實戰化野戰演習中實施拔插頭演習，記錄其對戰術邊緣數據預期的影響并反饋至任務規劃部門。

• 建議4：拔插頭演習對戰術邊緣數據能力的影響結果應用于修訂與更新任務戰備評估。

明確能源需求

當前，任何主要武器系統或任務概覽均未明確界定計算支持（無論本地或遠程）的能源需求。人工智能（AI）等先進信息技術能力、大規模分布式小型設備與通信節點的使用，均影響戰術邊緣能源需求，并對任務與武器系統的戰備狀態及性能產生連帶效應。必須將此類能源需求明確定義為所有任務與系統的必備要求。

• 建議5：空軍應將與數據預期相關的能源需求（包括任務支持與系統內部需求）列為所有任務與系統的明確要求。合同條款應包含能源需求類型、規格及與后勤保障兼容性的完整描述要求。

• 建議6：空軍應明確針對戰術邊緣信息環境（含所有小型設備與物聯網能力）的能源最小化、功耗監控與能源生成制定解決方案。

人力配置

支撐戰術、戰役與戰略層級分散式計算/存儲功能能源需求所需的人力技能組合至關重要，且構成數據驅動型作戰成功實施的障礙。美國空軍缺乏內部人力（即組織內部現有人力）來管理、領導、監督或解決與數據驅動型作戰相關的能源消耗挑戰。若無通曉能源需求全譜（含射頻工程等高專精領域）的內部人力，美國空軍或無法實現強化其作戰目標的解決方案，反而將自身置于重大戰術、戰役與戰略風險中。此人力挑戰涵蓋招募、教育、培訓、優化承包商/軍人混合編成及教育激勵措施。

• 建議7：空軍應制定人力計劃，招募、教育、分配與培訓軍人及文職人員，以應對數據驅動型作戰的能源挑戰。

• 建議8：空軍應激勵能源工程師（尤其是天線與射頻工程師等專才）的培養與保留。

能源彈性與互操作性

盡管海外部署部隊的技術互操作性問題已被廣泛認知，但在開發或采購新型能源供應與配電系統時，必須將其作為特定考量要素。理想情況下，新系統應能自動適應并與外國環境互操作，無需或極少需要機械切換或重新配置。

后勤復雜性加劇了向部署部隊輸送能源的挑戰——后勤通常偏好簡化而非復雜化、重視大用戶而非小用戶。在戰術邊緣，小用戶在聯合全域作戰（JADO）概念下可能承擔更多數據收集、分析與通信職責，使其成為大單位戰備狀態的依賴環節。需分析聯合作戰或多軍種行動的潛在影響（包括跨軍種戰略制定協作）。

• 建議9：空軍應建立經濟效益模型，評估不同能源輸送模式的效用、機會成本、風險與收益。

• 建議10：空軍應在戰術野戰演習中探索車輛到電網（V2G）實施方案。

• 建議11：空軍應從能源輸送成本效益與單一能源供應相關作戰成本（例如使用無人機向小用戶輸送電池替代傳統燃料車隊）視角，考量能源類型與輸送方式的后勤鏈。

• 建議12：空軍設計電力系統時（超越變壓器層面），應考慮與外國電力系統及伙伴軍隊（如北約）的互操作性，包括特定組件的標準化與"即插即用"能力。

研究

隨著數據驅動型作戰對作戰概念愈發關鍵，能源影響應明確納入規劃流程，包括研究如何降低能源消耗、減少能源源受敵意活動威脅及提升能源彈性。

降低能耗的算法與應用領域已展現巨大潛力。研究已在操作系統層與應用層開發能源消耗感知算法，此類工作對降低戰術邊緣計算系統的能源需求具有廣闊前景。盡管已知巧妙算法設計可節能，仍需深入研究以實現實用化可部署的能源感知算法。所需研究包括將理論算法轉化為可部署軟件。此外，需進一步探索近似計算技術在降低能耗的同時不損害精度的應用。系統架構設計（如天線類型與傳輸策略等細節）對整體能耗的影響亦需研究，此類系統性能源利用研究可支持降低信號輻射與熱特征的作戰安全目標。

• 建議13：空軍應投資未來研究，開發與降低能源消耗、最小化能源后勤風險及提升戰術邊緣數據操作能源彈性相關的產品與流程技術。

• 建議14：空軍應投資研究將能源感知算法應用于可部署實用軟件。

• 建議15：空軍應投資開發軟件算法中的近似計算技術，在不大幅降低精度的前提下有效減少能耗。

• 建議16：空軍應在包含多樣化系統與戰術邊緣單位部署特征的實戰化場景中開展實驗，以指導研究方向與實施潛力。

未來路徑

上述建議為空軍提供將能源需求整合至未來戰場規劃的路徑。若未明確規劃能源需求并將其納入戰備評估，關鍵性斷電可能引發戰場聯動作戰環境的連鎖效應。落實建議所述議程雖具挑戰，但其成果將極大提升下一代技術部署至戰術邊緣的成功潛力。

隨著無人飛行器（無人機）在各行業的應用擴展，傳感器載荷的復雜性也同步提升。目前尚無商用級產品能實現多傳感器數據的管理與融合。"空基機器人系統傳感器融合技術"（SFARS）是一套傳感器無關的模塊化平臺，專攻智能多傳感器數據融合與處理。截至本文撰寫時，SFARS體系包含基礎代碼庫、用于處理已采集無人機數據的PC端應用程序，以及實時無人機部署的原型硬件平臺。本報告作為SFARS系列軟件設計、開發與實施的技術用戶指南。

將人工智能整合至軍事信息作戰領域，決不能任其隨機發展——這項已被友邦與對手共同視為支撐當前及未來多域作戰的核心能力，必須通過系統性規劃實現轉型。人工智能的全方位部署需要聚焦戰略方向，以嚴謹研究為基礎制定條令框架，通過實驗驗證與實戰經驗積累形成規范，并配以充足的資源保障。

鑒于對手在日益復雜的信息環境中運用AI技術日趨成熟，有效運用AI能力不僅是制勝所需，更是維持戰略優勢與戰場主導權的關鍵。美軍一致以來致力于確立全球AI主導地位。

本文首先簡述信息作戰發展脈絡以構建認知框架，繼而聚焦兩項典型案例深度剖析AI在信息作戰中的具體應用與戰略影響：其一是2010年代末期由聯合特遣部隊"阿瑞斯"主導的"光輝交響曲行動"，該實戰案例對瓦解伊拉克和敘利亞境內的伊斯蘭國具有決定性意義；其二是2021年啟動的"網絡堡壘"演習系列，其設計理念直接源自全球反恐戰爭中針對伊斯蘭國等目標實施攻防網絡作戰的經驗教訓。通過這兩個跨越虛實維度的案例，本文試圖揭示AI技術如何提升軍事行動的作戰效能。

圖：本藝術渲染圖呈現了2016至2017年間，美國軍方多個部門聯合其他機構對伊斯蘭國（IS）發起的"光輝交響曲行動"初始階段。這場大規模協同網絡與心理作戰行動，旨在打擊該恐怖組織的行政運作體系與恐怖活動基礎設施。

歷史先例與未來武器化信息運用

利用信息影響、誤導、破壞或削弱敵方決策能力與作戰效能，歷來是軍事戰略的基石。從孫子兵法強調"兵者詭道"與間諜運用，到冷戰時期心理戰、沙漠風暴行動、全球反恐戰爭，直至當前俄烏沖突，指揮官們始終深諳控制信息流動對戰爭結局的決定性作用，使之成為軍事行動不可或缺的組成部分。

然而縱觀歷史，信息作戰面臨的核心挑戰始終在于：如何在有限時間內從海量信息中快速甄別關鍵情報。這一難題的癥結在于信息處理速度的局限——即便在當代，如何建立高效的信息篩選機制以區分核心數據與次要信息，仍是制約信息效能轉化的關鍵瓶頸。

現代戰爭形態的演進非但未能緩解信息分析困境，反而加劇了挑戰。例如，數據采集技術的飛躍使得信息獲取量呈指數級增長，但決策窗口期卻因作戰節奏的不斷壓縮而日益緊迫。進入21世紀，計算機技術的跨越式發展使信息收集能力達到空前水平，傳統人工分析模式即便輔以傳統計算機系統，也已無法有效處理如此龐雜的信息量。

與此同時，數字通信技術、互聯網與社交媒體的爆炸式發展，正推動戰爭范式發生根本轉變——信息域作戰日益成為動能作戰的重要補充乃至替代選項。這種變革催生了新型作戰維度，使得信息傳播與操控的方式發生革命性改變。

在這個新興信息時代，人工智能技術的整合應用真正實現了"革命性"突破（這個被濫用的詞匯在此恰如其分）。人工智能驅動的信息作戰能夠自動化執行并規模化拓展人類操作員難以企及的任務范疇。歷史上首次，人類獲得以空前速度組織、分類與分析海量數據的能力——這不僅是信息處理領域的質變，更是整體戰爭形態的顛覆性演進。因此，人工智能賦能的"采集-整合-分析"能力已被視為軍事行動規劃與實施的關鍵轉型要素，其潛力邊界仍在持續拓展中。鑒于人工智能已成為維持現代及未來全球戰略優勢的核心要素，將其作為國家戰略優先事項進行投入，已成為提升信息處理能力的必然選擇。

復雜AI算法的演進或將重塑軍事決策范式——那些曾被視作人類指揮官獨有特質的風險預判直覺，可能被具備海量數據分析能力的AI系統模擬甚至超越。更值得關注的是，基于高精度人格特征分析，AI可構建敵方領導層心理畫像數據庫，實時預測其決策傾向，為定制化心理戰提供科學依據。這種能力使AI可同步實施兩項戰略行動：一方面生成并投放海量精制宣傳內容，另一方面開展基于行為預測的定向虛假信息攻勢，通過操控社交媒體輿論走向實現戰略目標。此類應用凸顯AI作為力量倍增器的革命性價值，必將成為未來信息作戰的核心支撐。

這意味著，AI在軍事領域的應用絕非對傳統流程的漸進改良，而是直面戰爭形態的范式革命。其本質是通過數字工具實現戰略規劃與作戰分析的質變突破，同時在全球信息空間實施對敵通信鏈路的系統性破壞。

人工智能軍事信息作戰應用圖景

正如前文所述，AI技術正在重塑信息戰實施方式，既帶來能力躍升也引發新的挑戰。AI可生成特定敘事導向的海量信息，解析龐雜數據流，并基于歷史模式預測敵方行動軌跡。這些能力在提升戰場感知與決策效率的同時，也可能導致決策者陷入信息過載困境。

AI在信息作戰中的核心優勢體現為快速精準處理大數據的能力。從衛星影像解析到實時信號截獲，從開源情報整合到隱蔽模式識別，AI可發現人類分析師難以察覺的深層關聯。這種能力將戰場感知提升至新維度，使指揮官能在瞬息萬變的戰場環境中做出更優決策。

但正如硬幣之兩面，數據洪流帶來的分析壓力與日俱增。若缺乏革命性分析工具支持，決策者可能淹沒于信息汪洋，難以在緊迫時限內提取關鍵情報。這種"決策癱瘓"風險只能通過AI賦能的智能分析系統來化解。

更具戰略意義的是，武器化AI可實施雙重欺騙：既生成誤導性信息誘使敵方AI得出錯誤結論，又通過群體心理特征分析優化心理戰實施路徑。這種攻防一體的能力正在重新定義信息戰規則。

面對敵方運用AI生成深度偽造內容與惡意合成媒體實施認知戰的威脅，構建防御性AI體系勢在必行。AI生成的視頻與圖像不僅可用于散播虛假信息，更能系統性破壞公眾對權威信源的信任。隨著深度偽造技術日趨逼真，傳統檢測手段面臨失效風險，這要求我們發展具備實時識別與反制能力的智能防御系統。

"光輝交響曲行動"：網絡信息戰范式轉型

作為打擊伊斯蘭國（IS）總體戰略的關鍵組成，2016-2017年間實施的"光輝交響曲行動"標志著網絡戰與信息戰的深度融合。該行動由美國網絡司令部主導，針對IS橫跨中東、歐洲的數字基礎設施實施精準打擊，成功癱瘓其信息傳播、人員招募與數字通信能力，首次實現了網絡攻擊能力與傳統信息作戰的協同增效。

盡管行動細節仍屬機密，已知信息顯示：美網絡戰部隊通過接管IS服務器集群、網站與數據中心，在破壞其信息傳播網絡的同時，同步植入美方定制的反制信息。這種"破立并舉"的創新戰法，使IS既失去數字發聲渠道，又面臨內部認知瓦解——支持者在同一平臺接觸矛盾信息，導致組織公信力崩潰。行動實施當日，多支網絡戰分隊在10分鐘窗口期同步激活攻擊腳本，對IS媒體網絡的服務器、社交媒體賬號及通信節點實施"毀滅交響曲"式打擊。

這種跨域融合戰法重新定義了現代戰爭邊界：網絡作戰直接塑造信息環境，為實時植入反敘事、破壞敵方通信提供戰術支點。傳統信息戰聚焦影響敵方決策流程，當與網絡攻擊能力結合后，其戰略效能呈幾何級數提升。

"光輝交響曲行動"的核心創新在于"認知接管"戰術的運用。美軍不僅癱瘓IS數字平臺，更通過其自有傳播渠道投放瓦解性內容。這種"以彼之矛攻彼之盾"的策略，成功在IS支持群體中植入懷疑與混亂，從根本上削弱其意識形態吸引力。實踐證明，在數字空間同步實施物理摧毀與認知解構，能產生遠超單一維度作戰的復合效應。

美軍在敵網絡內部植入定制信息的能力，彰顯其對戰爭心理學維度的深刻理解。該行動并未止步于封殺IS發聲渠道，而是將其數字平臺轉化為反制武器——通過IS自有傳播節點投放瓦解性內容，直接解構其敘事體系。這種"以子之矛攻子之盾"的策略，不僅有效遏制IS招募網絡，更通過提供替代性信息視角，動搖其支持基礎。

"光輝交響曲行動"凸顯網絡攻擊能力在反制敵方信息作戰中的戰略價值。通過精準打擊IS賴以生存的通信基礎設施，美軍系統性瓦解其數字網絡架構。這種破壞不僅阻斷了IS的襲擊協調與人員招募，更使其喪失維系線上存在的能力根基。

行動中運用的先進網絡滲透技術，實現了對IS數據傳輸與通信鏈路的深度操控。這種層級的破壞效果，建立在對IS技術架構與信息運作模式的雙重認知之上。通過切斷其數字通信命脈，美軍成功實施戰略孤立，使IS難以維持運作體系與受眾連接。

"光輝交響曲行動"標志著網絡戰與信息戰融合的轉折點。美軍網絡司令部通過破壞IS數字傳播網絡與定向反制宣傳的協同運用，展現了傳統信息戰策略與網絡攻擊能力結合的倍增效應。該行動不僅驗證了綜合戰法在現代戰爭中的有效性，更為未來戰場創新奠定基礎。隨著數字戰場疆域的持續擴展，此次行動揭示的戰術原則將持續引領網絡信息戰的演進方向。

AI賦能的網絡堡壘演習：前瞻性攻防推演

"網絡堡壘"演習系列始于2021年，由弗吉尼亞州應急管理部聯合國民警衛隊及其他聯邦與私營機構共同發起，其設計理念直接承襲"光輝交響曲行動"的成功經驗。該演習旨在構建公私協同的主動式網絡安全防御體系，目前已成為弗吉尼亞海灘年度重要演訓活動，吸引來自聯邦/州政府、軍方及關鍵基礎設施領域與學術界的數十家機構參與。

演習通過構建數字與信息環境的全景仿真系統，為軍地參演人員提供驗證與優化信息作戰策略的虛擬戰場。這種演訓模式體現了信息戰準備工作的進化趨勢。特別值得關注的是，演習中人工智能技術的深度整合，不僅突顯其在未來軍事行動中的核心地位，更強調持續創新與適應性發展的迫切需求。

演習目標：拓展人工智能作戰應用理念

該演習通過構建數字與信息環境全景仿真系統，為軍地參演人員提供驗證與優化信息作戰策略的虛擬試驗場。人工智能技術的深度整合不僅突顯其在未來軍事行動中的核心地位，更強調持續創新與適應性發展的迫切需求。

經驗傳承與創新突破
 演習既汲取"光輝交響曲行動"的成功經驗，更在此基礎上拓展關鍵基礎設施防御維度。通過融入新興人工智能技術，"網絡堡壘"不僅強化了國內網絡防御能力，更構建起應對復雜信息作戰場景的彈性響應框架，持續探索AI在網絡戰與信息戰中的倍增效應。

AI賦能網絡安全攻防
當前"網絡堡壘"的核心目標在于驗證新型AI工具的雙重效能：

• 防御賦能：AI系統實現網絡流量實時監測、海量數據異常模式識別與威脅快速響應，其持續分析能力可將潛在攻擊扼殺于萌芽狀態。自動化處理機制解放人力專注于戰略決策，顯著提升關鍵基礎設施防護效率。
• 進攻模擬：紅隊運用AI技術實施定制化信息攻勢，包括生成高仿真虛假媒體、基于實時反饋調整傳播策略，開展具有認知欺騙性的復合型信息戰演練。

機器學習驅動的演進體系
 演習平臺通過采集用戶交互數據持續優化機器學習算法，形成"數據采集-模式分析-威脅預測"的閉環演進機制。這種基于行為特征分析的動態學習模式，使AI系統能夠識別信息交互中的潛在規律，提前預判并應對新型威脅，在快速迭代的網信對抗環境中保持技術優勢。

人機協同的終極目標
 "網絡堡壘"致力于構建"有限資源下的人機效能倍增體系"：通過AI工具深度整合，提升作戰人員處理復雜網信威脅的能力。這種人智與機敏的協同模式，將人類戰略思維與機器精準執行相結合，實現任務執行效率與準確性的雙重突破。

AI驅動信息作戰模擬中的紅藍對抗

紅隊：AI賦能的認知攻勢
在"網絡堡壘"演習中，紅隊運用AI技術實施復雜信息戰攻勢。其核心戰術包括：

• 多模態認知滲透：通過AI算法生成多語言信息流，嵌入民族文化特征元素，確保傳播內容在美國各族裔群體中引發深層共鳴
• 動態適應性傳播：實時監測公眾情緒反饋，利用AI對話生成器在數字平臺投放定制化評論，動態調整敘事策略以放大虛假信息影響力
• 精準裂變式傳播：識別高傳播勢能敘事模板，通過社交網絡拓撲分析定位關鍵傳播節點，實現虛假信息的指數級擴散

紅隊的AI系統構建起"感知-決策-行動"閉環：實時追蹤信息傳播效能，自動優化內容生產參數，使認知攻勢始終保持動態進化。這種自適應能力使虛假敘事能夠持續侵蝕公眾信任，在數字話語空間制造認知斷層。

藍隊：AI驅動的防御體系
藍隊構建多層次反制體系應對紅隊攻勢：

• 多語言輿情監測網：部署AI翻譯矩陣，實現跨語種虛假信息實時捕獲與威脅評估
• 認知免疫系統：運用自然語言處理與情感分析技術，深度解析紅隊傳播策略特征，生成針對性真相錨點
• 智能傳播中樞：基于受眾畫像分析，自動匹配合適傳播渠道與內容形式，確保反制信息精準觸達目標群體

信息作戰支援單元（IOSC）的中樞作用
作為藍隊神經中樞，IOSC通過三階防御機制確保信息環境安全：

1. 威脅感知層：融合AI模式識別與語義分析技術，構建虛假信息特征指紋庫
2. 戰略決策層：運用機器學習預測紅隊戰術演進路徑，生成動態防御策略樹
3. 效能評估層：建立多維指標評估體系，實時監控反制措施傳播效能并持續優化

人機協同的倫理邊界
演習特別強調AI應用的倫理框架：

• 透明性準則：所有AI決策過程需保留可追溯的邏輯鏈條
• 隱私保護機制：數據采集嚴格遵守最小必要原則，部署差分隱私技術
• 責任歸屬體系：建立人機決策責任矩陣，確保每項行動具備明確問責主體

這種紅藍對抗演練不僅驗證了AI在認知攻防中的戰略價值，更揭示了未來信息戰"秒級響應"的對抗特性——勝負往往取決于算法迭代速度與數據閉環構建能力。

圖：在"網絡堡壘24"演習的信息戰行動中，開發了多語言AI生成圖像與敘事內容作為其組成部分。

新興技術與未來應用

人工智能在軍事信息作戰中的未來將迎來重大變革。新技術將使能力更易獲取，并推動軍事行動的戰略轉型。先進的AI系統能夠處理海量數據，自主生成復雜心理畫像、預測模型和自我運行的信息戰活動。這些模型可預測潛在威脅并自動響應信息攻勢，為軍事戰略家提供前所未有的洞察力與預見性。

深度學習與神經網絡技術的應用是技術發展的關鍵突破。這類技術能生成大量高度逼真的合成媒體，為心理戰提供戰略優勢。同時，基于AI的自然語言處理工具已足夠智能，能夠以人類無法企及的規模與速度自主創建和傳播可信敘事內容。

在戰略層面，AI在軍事行動中的持續運用將對全球政治產生深遠影響。AI驅動的信息戰可能催生新型戰爭形態——數字空間的博弈無需物理對抗即可左右公眾輿論與國家政策。擅長AI技術的國家可能通過影響力行動在國際關系中取得顯著優勢，從而引發以“智能效能”為核心的新軍備競賽。

此外，AI系統的自動化追蹤與分析能力對快速識別虛假信息與異常行為至關重要。這些系統持續掃描數字互動與媒體內容，標記潛在威脅或虛假信息活動。然而，對海量數據的無監督分析存在誤判合法信息或放大錯誤敘事的風險。因此，仍需人類在AI輔助下進行干預。這種自動化警戒不僅強化防御，還能確保信息行動的誠信與效力。因此，軍事信息作戰中AI的未來不僅關乎技術創新，更涉及在高度互聯的世界中為戰略決策者提供實時情報并應對新型數字威脅。

AI驅動信息作戰中未解的倫理與隱私問題

隨著AI深度融入軍事信息作戰，倫理考量必須成為部署過程的核心。AI在信息創建與傳播中的應用引發重大倫理質疑，尤其是隱私、透明度與問責制方面。

AI處理與分析海量數據的能力帶來嚴峻隱私挑戰。AI系統可從社交媒體、通信記錄等數字平臺收集并分析數據以識別模式與趨勢。盡管這種能力對信息作戰極具價值，但也引發對數據被采集和分析個體隱私的擔憂。確保AI系統負責任地使用、數據收集遵守隱私法規至關重要。這需要實施嚴格的數據治理政策，確保數據匿名化且僅用于合法目的。

此外，軍事領域對AI的應用必須受到嚴格審查以防止潛在濫用。個人數據的聚合可能導致意外后果，例如根據數字足跡對特定個體實施定向打擊。保障個人信息安全并防止濫用，需要建立強有力的安全措施與持續監督機制。

在信息作戰中應用AI必須保持透明度，這是維持公眾信任與確保道德操守的關鍵。使用AI創建和傳播信息的過程需具備明確指導方針，清晰說明AI的使用方式與數據收集范圍。透明度還涉及向公眾及相關利益方通報AI驅動行動的目標與方法，這有助于消除對AI技術的神秘化認知，建立公眾使用信心。

構建明確的問責機制是AI倫理部署的核心要素。必須為AI系統的決策行為確立清晰的責任歸屬鏈條。人類監督不可或缺，需確保AI生成內容的準確性與道德性，并對任何AI濫用行為及時追責。建立問責框架有助于監測與評估AI系統的影響，確保其應用符合倫理標準與法律要求。

將AI應用于戰爭（特別是信息作戰），引發了關于信息操縱與心理傷害可能性的深層倫理質疑。AI生成逼真深度偽造內容與合成媒體的能力，可能被用于操縱輿論與傳播虛假信息。此類應用帶來的倫理影響必須審慎考量，并制定準則以確保AI在軍事行動中的負責任使用。

倫理框架應重點防范AI被用于欺騙或操控人類認知，避免引發意外心理或社會后果。例如，宣傳活動中使用深度偽造技術可能破壞公眾對合法信源的信任，加劇社會不穩定。倫理體系必須確保AI不會被用于以有害或脅迫性方式利用人類認知與心理的脆弱性。

結論

人工智能已成為美軍維持現代戰場主導權的戰略必需品。其處理海量數據與自動化復雜心理戰功能的能力，正在重塑信息作戰范式。要實現AI的成功部署，需要構建融合技術創新、戰略遠見與倫理責任的綜合方案。隨著數字戰場持續演進，美軍必須將AI既視為效率工具，更作為變革戰力進行投入。這要求從現有范式轉向以快速決策、敏捷響應與網信戰整合為核心的AI驅動模式。

負責任的AI實施還需破解三大挑戰：數據隱私保護、算法偏見消除與技術濫用防范。信息作戰領域的AI應用將重新定義軍事行動樣態——它提供了影響全球信息生態、防范新型威脅與維護國家安全的空前機遇。在持續變化的戰場環境中，軍隊的創新能力、協作水平與適應能力將決定這場技術整合的最終效能。

本報告回答了美國陸軍未來司令部司令詹姆斯-雷尼（James E. Rainey）上將根據現有的公開資料和對主題專家的訪談提出的戰略問題。

• 到 2040 年，技術上可行、軍事上相關、倫理上可接受的人機協同應用可能有哪些？

• 有哪些可能的法律和倫理影響會推動需求或產生限制？從現在到 2040 年，這些影響可能會發生哪些變化？

• 以陸軍為重點的跨領域人機協同的未來如何？

• 在整個作戰功能范圍內利用自主系統并確定其優先次序的決定因素可能是什么？

• 從現在到 2040 年，關于在戰斗中使用自主系統的國際和社會規范可能會如何演變？

到 2040 年，人機協作（HMT）的應用極有可能（71%-85%）跨越四個階段，而不是一個階段。大多數應用將具有軍事相關性和技術可行性，一些應用在倫理上是可以接受的，這取決于可能出臺的各種管理政策（56-70%）以及競爭連續體的狀況。

四個連續體是 (完整定義見附件 G）：

• 社交互動程度：非社交用戶界面與社交用戶界面。非社交系統在設計上無法與人類或其他系統進行會話式交互（例如：Uber 司機界面），而社交系統的用戶界面在設計上能夠理解和響應社交線索，具有邏輯會話能力，并能模擬類似人類的行為（例如：生成式預訓練轉換器（ChatGPT））

• 自主程度：人在環內（HITL）到人在環外（HOOTL）。從 “人在環內”（HITL）（例如：先進野戰炮兵戰術數據系統）到 “人在環上”（HOTL）（例如：愛國者系統或近程武器系統(CWIS)），再到“人在環外” （HOOTL）（例如：完全致命的自主武器）。

• 能力水平： 狹義與廣義人工智能（AI）。狹義人工智能是指當前大多數人工智能技術都是為一種特定應用而設計的（例如：語音或面部識別），而廣義人工智能則是指一種應用是為同時管理多種任務而設計的（例如：數字智能分析）。

• 機器人技術水平：從非機器人到機器人。不能實際觸摸的非機器人系統（例如：Alexa）與可以看到但不能觸摸的全息表示系統（例如：光環視頻游戲中的 Cortana）相比，主要是可以觸摸并與物理世界互動的機器人系統（例如：敏捷移動機器人 Spot?)

當今的絕大多數應用主要是非社交性的，大多具有 HITL 級別的自主性、“狹隘的 ”單一任務人工智能以及遠非機器人的自動化功能。相反，到 2040 年，許多與軍事相關的系統，包括一些最重要的系統，如指揮與控制 (C2) 和情報系統，將很有可能擁有社交用戶界面，在實現 HOTL 自主性方面取得重大進展，表現出廣泛、多功能的人工智能品質和類似人類的認知能力，并在整個作戰功能 (WFF) 方面向機器人系統大幅邁進（見圖 1）。

圖 1：描述了所有世界飛行任務中 HMT 應用的總體情況。團隊通過對當前人機協作戰略和技術的綜合分析、個人經驗以及對大型軍事組織未來需求的研究，對 HMT 進行了調查。對這些發現進行了綜合，并結合對前瞻性 HMT 文獻的回顧，確定了系統的關鍵連續性。最后，使用 “小組技術”（Nominal Group Technique）對每個組成部分之間的關系進行了評估，并通過構成本研究主體的 30 份單獨報告進行了交叉檢查。最終得分以平均值為基礎，旨在顯示各連續性隨時間推移而發生變化的程度。

各連續體未來的作戰功能

上文概述了各連續體與軍事相關的 HMT，下面是一些具體例子，說明根據研究結果，在不同的 WFF 中，應用可能會有怎樣的趨勢。

指揮與控制 (C2)

支持 HMT 的 C2 應用程序很可能會發生重大變化，包括增加具有廣泛人工智能功能的社交界面平臺，以及主要由 HOTL 自主操作。許多參謀人員可能不會與指揮官一起出現在戰術作戰中心。相反，他們將被在分散地點工作的智能體所取代或增強，這些智能體能夠通過虛擬現實（VR）或增強現實（AR）設備提供實時數據（見圖 2）。這種虛擬戰術作戰中心（V-TOC）很可能通過整合 6G 通信網絡、邊緣人工智能技術、神經形態計算和先進的全息顯示技術等一系列應用來實現。這些使能技術的集成可能會為 HMT 提供更準確的關于對手、威脅以及可用資產和潛在行動方案的共同行動圖景。

圖 2：虛擬戰術作戰中心 (V-TOC) 描繪了未來分布式作戰環境中的指揮通信能力。來源：Fiverr

• 社交用戶界面最近以驚人的方式展示了其吸引力。根據布魯金斯的研究，為 ChatGPT（有史以來增長最快的應用）等平臺提供動力的大型語言模型（LLM）的需求正推動計算開發每六個月翻一番，這表明了更多基于社交的界面的發展趨勢。

• 包括英特爾網絡與邊緣事業部高級副總裁尼克-麥基翁在內的行業專家預計，6G 可能會在 2030 年左右推出。6G 網絡將可能為邊緣人工智能系統的運行提供必要的網絡，非常適合在大規模作戰（LSCO）中維持分散地點的 C2，并提供先進全息顯示器所需的基礎設施和帶寬（見圖 3）。

• IBM 的技術專家還預測，Edge AI 與其神經形態計算芯片的集成將支持未來的任務指揮系統，為野外環境中無縫操作所需的軟件能力提供速度、效率和安全性，并支持 AR 和 VR 圖像等高性能應用。

圖 3：支持 6G 和邊緣的作戰中心。資料來源：Team Singularity MidJourney

情報

到 2040 年，支持情報 WFF 的應用程序極有可能利用 AR 顯示屏和人工智能可視化工具的進步，擁有更具社交互動性和直觀性的界面，以及可定制的儀表板。6G 網絡能力、升級的傳感器技術（見圖 4）和全息技術的進步將為基礎廣泛的人工智能系統提供更多功能，能夠通過融合所有傳感器數據提供實時威脅分析和態勢感知。情報在自主性方面可能會略有變化，仍然是 HOTL，由虛擬分析師從分散的地點進行收集、分析和提供建議。情報可能會在機器人方面略有進步，主要是通過先進的全息三維顯示器，為指揮官提供個性化的作戰環境視圖。

圖 4：未來情報在社會和廣泛領域的增長最快

• 根據 PEW 的研究，50% 以上的千禧一代依賴能通過語音指令執行日常任務的數字助理，這表明了更多基于社交的界面設備的快速發展趨勢。三星、蘋果、亞馬遜和谷歌等公司繼續投入巨資，將此類語音技術與 ChatGPT 等人工智能應用集成在一起。

• 專業化的硬件和軟件套件，如研究實驗室的全息顯示器和 Field Lab 的固態光顯示器計劃，提供了比當今觸摸屏顯示器更先進、更高效的硬件。情報方面的商業投資和研究將提供原型，這對國防部門的分析人員也同樣有益。

• 未來的先進顯示屏很可能是多種用戶界面的組合，例如 Touchpoint 的 “無屏幕 ”觸摸功能、三星的可折疊柔性屏幕、寶馬的語音控制概念車，甚至是 3D 視覺圖像。

移動與機動 (M2)

支持與 M2 相關的 HMT 的應用極有可能涉及大幅提高人機協作的集成度，讓機器人作為有機資產與人類士兵協作。由于機器人和自主系統 (RAS)、液態神經網絡 (LNN) 和腦機接口 (BCI) 的進步，M2 WFF 極有可能包括更多的社交界面、廣泛的功能和 HOTL 自主性，但受到電池電量的限制（見圖 5）。

圖 5：移動和機動WFF所有四個連續體的整合與進展。

• 杜克大學 2023 年的一項研究預測，在擴大機動部隊的作戰范圍、態勢感知和跨域機動的有效性方面，RAS 將發揮關鍵作用。這很可能需要融入更廣泛的人工智能，如自主車輛感知、學習、推理、通信、導航和物理能力，以增強和提高在復雜和有爭議環境中的機動自由度。
• 根據蘭德公司 2020 年的一份報告，BCI 的應用將支持國防部門正在進行的技術倡議，包括改進決策和輔助人類行動，以實現先進的有人和無人作戰團隊。
• 領先的技術創新機構格拉茨大學確定，英特爾的神經形態芯片在深度學習方面的能效最高可提高 16 倍。由于功耗高，利用深度神經網絡（DNN）的新人工智能方法對更廣泛的部署構成了巨大障礙，特別是在邊緣設備中。

維護

2030 年至 2040 年期間，維護應用中的機器人化和自動化程度極有可能大幅提高（見圖 6）。邊緣人工智能計算、6G 網絡可用性、RAS 和 LNN 等新興技術將可能支持先進的機器人技術，能夠自主執行各種與維護相關的任務，同時利用母艦方法提高維護效率，并通過更長的通信線路改善操作范圍。此外，它可能會利用更多基于社交的界面設備，并適度改變廣泛的人工智能能力。在六項聯合職能中，維護行動最有可能成為人工智能和自主系統（AS）技術應用的速贏領域。

圖 6：“可持續發展 ”的未來趨勢是：機器人和自主性大幅提高，社會性和廣泛性適度提高。

• 據麥肯錫稱，人工智能和機器學習正在使供應鏈自動化，以學習和預期用戶活動。預測分析利用數據挖掘、預測建模和機器學習來分析過去和當前的事實，從而預測波動和中斷，使供應鏈實現自動化。這使得人工智能供應鏈的效率提高了 65%以上，同時降低了風險和總體成本。

• 就在 2023 年 4 月，麻省理工學院（MIT）的研究人員利用大腦啟發的 LNN 展示了無人機自主導航的新進展，LNN 是一種強大的機器學習模型，可以在工作中學習并適應不斷變化的條件，是當今 LLM 的進化。這一進步支持在看不見或不熟悉的環境中自主飛行和駕駛，為未來的人機團隊做出了貢獻（見圖 7）。

圖 7：麻省理工學院無人機利用液態神經網絡導航未知環境。

火力

2040年的火力應用極有可能在機器人技術和人工智能方面取得重大進展，并在各領域和WFF之間進行整合，以自主確定優先次序并使用自導彈藥攻擊敵方目標（見圖8）。由于集成了多個狹義傳感器，這些傳感器為廣義情報和 C2 決策網絡提供信息，因此火力 WFF 也極有可能包括適度增加的社交用戶界面平臺，為目標選擇和交戰提供視覺和聽覺反饋，以及適度增加的廣義人工智能。在邊緣人工智能和 6G 網絡的配合下，神經形態計算的進步將使機器人和先進平臺能夠從以往的交戰中學習，適應不斷變化的戰場條件，并優化其射擊方案，以最大限度地減少附帶損害。

圖 8：火力的未來趨勢略微偏向于社交化和廣泛性，而明顯更偏向于機器人。

• 諾基亞貝爾實驗室核心研究部總裁彼得-維特（Peter Vetter）認為，6G 將為未來的軍隊提供前所未有的對周圍環境的感知能力。這將極有可能連接傳感器、可穿戴設備、機器人、有人駕駛和無人駕駛車輛以及使用云計算和邊緣計算的物聯網（IoT）設備網絡，減少傳輸和處理數據所需的帶寬和時間，連接軍事物聯網。

• 正在進行的俄烏戰爭推動了所有四個 “火力 ”連續體的重大技術改進。例如，《福布斯》2023 年的一篇文章強調了烏克蘭最近的行動，開發人員在烏克蘭制造了自主無人機，能夠在沒有人類監督的情況下發現和攻擊目標。

• 同樣，澳大利亞陸軍退役少將、戰略家米克-瑞安（Mick Ryan）也表示： “烏克蘭戰爭中出現的自主系統......已經證明了它們在一系列致命和非致命任務中的實用性......我們應該期待在這場戰爭之后看到進一步的擴散。”

• 蘭德公司在 2023 年的一份報告中討論了開發三類機器人能力的可能性，這些機器人是根據世界火力論壇的需求量身定制的：炮兵偵察機器人、攻擊機器人和炮兵火力機器人。作者指出，炮兵火力機器人的時速可能達到 30 英里/小時，配備 120 毫米火炮和 60 發子彈的自動裝彈機，并確保每分鐘 15 發子彈的發射速度。

保護

支持 HMT 的保護應用極有可能涉及非常先進的 RAS 和主要的 HOTL 自主性，因為這些應用主要是防御性的，需要更快的響應時間和最少的人工判斷。未來的防護極有可能分為實體防護和網絡防御防護（見圖 9）。物理防護很可能包括機器人團隊，由用于觀察的空中無人機、用于物理防護的地面機器人和攔截導彈的車輛組成，但也可用作無人機和機器人的動力源。網絡領域的防護將可能由協同工作的自主智能網絡防御情報體（AICA）組成，它們能夠共同探測網絡攻擊，制定適當的反制措施，并在戰術上運行和調整其執行。機器人技術、邊緣人工智能、更新的神經形態芯片和同態加密技術的快速發展，可能會推動物理和網絡領域的這些進步。

圖 9：未來的保護趨勢在其余三個連續體中更加社會化和溫和。

• 根據蘭德公司 2020 年的一份報告，將人類轉移到 “環上 ”和 “環外 ”位置的動機是存在的。主要是在防御系統需要快速應對來襲威脅的情況下，每次交戰都需要人類授權可能會減慢系統的運行速度，削弱消除威脅的能力。特別是在對手利用自己的高速人工智能系統的情況下，人在環內的方法有可能在競爭中處于劣勢。

• 北約科技組織研究小組主席科特博士認為，人工智能系統是必要的，因為人類是網絡世界中最薄弱的環節。因為人類是網絡世界中最薄弱的環節，而人類戰士沒有必要的技能或時間在本地執行網絡防御。在本地進行網絡防御所需的技能或時間。

• 隨著 Splunk 和 Microsoft Sentinel 等工具的進一步發展，可以從各種來源中獲取日志。隨著 Splunk 和 Microsoft Sentinel 等工具的進一步發展，它們可以從各種來源獲取日志來管理合規性和威脅。不僅能學習用戶模式和識別異常，還能與安全專業人員互動，挫敗實時攻擊。人工智能技術傳感器、應用程序和設備的改進將極有可能促進更精簡的作戰 功能界面，能夠快速、準確地傳達關鍵的目標數據，理解并與目標進行互動。目標數據，了解 HMT 操作員并與之互動。

有哪些可能的法律和倫理影響會推動要求或產生限制？從現在到 2040 年，這些影響可能會發生哪些變化？

可能驅動要求或產生限制的法律和道德影響與 “信任 ”息息相關。

根據美國負責任人工智能（RAI）政策，可信度的關鍵因素包括展示可靠治理的能力。

1.目前，國際上缺乏對人工智能、機器和機器人的標準化管理，從現在到 2035 年，不太可能（31-45%）有可執行的人工智能國際管理標準。美國、歐盟和中國各自都在不同的監管理論中發揮著主導作用，其中大部分理論都以倫理和政策為基礎。

2.盡管對手已經證明他們愿意使用致命武器，但道德標準以及對國際人道主義法、武裝沖突法和正義戰爭理論（Jus in bellum）的遵守很可能會限制使用致命武器的傾向。

3.從現在到 2040 年，人們對人工智能系統和 HMT 的信任度很可能會提高，這是因為最近對這一主題的強調，包括需要優先建立具有透明度、可解釋性、可審計性和可靠性的系統和團隊。

4.一些值得關注的領域是人工智能系統開發和管理方面的信任差距，包括：

• 信任差距（信任度太低）和自動化偏差（信任度太高）
• 程序和系統偏差傾向
• 數據隱私和系統保護（數據中毒）
• 風險緩解與管理

跨領域人機協作的未來是什么？

未來跨領域人機協作的發展極有可能以三項人機工作為基礎。每項工作都是一個獨特的研究、開發和投資領域。雖然每項工作都可能有主要的研究重點，但整合是獲得超配的關鍵。

• 人機協作（HRT）。人機協作概念的核心是人類與機器人之間的合作關系，以及學習和了解人類如何與機器人進行有效互動。這涉及開發人類的技能和能力，以管理和分配任務給一個龐大的機器人團隊，以及與它們進行溝通和協作。這一跨學科領域需要系統工程、認知科學和計算機科學等不同學科的投入和專業知識。

• 人類-人工智能編隊（HAIT）。隨著團隊的發展，采用先進的人工智能形式越來越普遍。人類與人工智能的融合對于有效的戰略規劃、運營規劃和未來活動分析至關重要。這涉及一種不同于人機協作的特殊分析重點。

• 人力增強（HA）。人類增強是人類與機器之間的一種獨特合作形式，在這種合作中，人類與機器作為一個統一的實體發揮作用。其主要目的是通過結合機械、可穿戴和植入技術來提高人類現有的身體和認知能力。這種合作只專注于增強人的能力。

跨領域和 WFF 的優先人機技術重點領域

所有三個人機研究領域在戰爭的各個領域都大有可為；它們之間的協同作用將大大提高未來部隊的殺傷力和可持續性（見圖 10）。

圖 10：2025-2040 年間各領域和 WFF 的 HMT 預測趨勢。

在整個作戰職能范圍內利用自主系統并確定其優先次序的決定因素可能是什么？

在整個 WFF 范圍內利用自主系統并確定其優先次序的可能決定因素是：在技術進步的同時開發必要的使能應用；提供資源以支持最相關的應用；訓練有素、隨時待命的操作員具備支持有效 HMT 的必要技能；以及在競爭過程中遵守管理和道德標準（見 Mind Meister 圖 11）。商業研究與開發將繼續推動創新，使其具有適用于整個世界未來戰場的軍事相關能力。

圖 11：交互式思維導圖過程的完整和濃縮描述。

隨著廉價、現成的自主平臺可靠性的提高，多智能體系統對軍事行動造成的風險也在增加。僅在當代俄烏戰爭背景下，我們就看到自主飛行器和水面艦艇被單獨或成批部署，為雙方帶來關鍵影響。雖然有大量文獻涉及戰術層面的通信和智能體之間的互動，但對支撐未來自主多智能體軍事行動的高層指揮與控制（C2）結構的探索卻是一個探索較少的研究領域。我們提出了一個定量博弈論框架，用于研究合作和競爭性多智能體蜂群場景中的有效 C2 結構。為了測試我們的框架，我們構建了一個虛擬環境，在這個環境中，兩個敵對蜂群展開競爭，以取得與真實世界場景相當的結果。我們在本文中提出的框架使我們能夠快速測試和詢問多智能體系統中的不同 C2 配置，以探索 C2 在處于兵力劣勢時作為兵力倍增器的作用。

圖 1：場景說明。實線表示 C2 的分級聯系，虛線表示對抗性互動。

1 引言

在 21 世紀的軍事沖突中，越來越多地使用低成本的自主平臺來提供顯著的不對稱效果[1-3]。在最近的俄烏沖突中，無人駕駛航空系統（UAS）的使用推動了自主能力的發展[1, 2]。雖然單個平臺所能產生的影響顯而易見，但表現出多智能體行為（如蜂群或成群）的平臺有可能帶來更大的軍事成果。

對新一代平臺至關重要的蜂群[6-9]和自同步[10-15]行為經常在許多不同的自然和網絡物理系統中觀察到。雖然對這類系統的研究在文獻中已經有了一定的基礎，但通常都是孤立地進行探討。與通常的分離相反，可以說集體行為的發生離不開同步。也就是說，智能體（無論是異質的還是同質的）之間的交流與協調構成了驅動此類系統的基本動態的一個關鍵方面。

奧爾法提-薩伯的早期研究認為，外部空間狀態與系統中智能體的內部同步動力學之間存在不耦合的相互作用。這一概念在 "swarmalator"[3, 4]中得到了進一步的探索，在 "swarmalator "中，系統中每個智能體的空間動態和同步動態都是耦合的。在這個模型中，智能體的內部決策狀態會導致集體同步，而集體同步又會驅動智能體的空間動態。Swarmalators 是一個活躍的研究領域，除應用于其他網絡物理系統外，還應用于蜂群機器人技術 [5, 6]。

隨后，McLennan-Smith 等人[6]通過引入兩個群體集來研究系統中新出現的對抗行為，將蜂群器的概念擴展到競爭模型中。兩個智能體子群觀察到的階段轉換被比作軍事演習，并通過軍事演習的視角進行分析。在擴展蜂群模型中觀察到的對抗行為適合研究一個種群如何采用一種策略來超越其對手。

與以往的研究不同，我們引入了博弈論的視角來研究蜂群的對抗行為。此外，我們還采用了分層指揮和控制（C2）結構，以探索在異質（人類和機器）團隊競爭的背景下，蜂群智能的出現。利用這一框架，我們探索了作為力量倍增器的 C2 以及每個群體為在其決策空間的限制內實現相互沖突的目標而采用的主導策略。

本文的貢獻如下：

1.將蜂群動力學與博弈論驅動力分層，以展示增強的決策動力學

2.開發具有分層 C2 的異構多智能體蜂群環境。

本文的其余部分安排如下。第 2 節和第 0 節詳細概述了 Swarmaltor 模型和我們的環境。隨后在第 0 節討論博弈論部分，最后得出結論。

圖 3：C2 游戲開始時藍方和紅方總部的 C2 結構和初始 OODA 狀態。

模型

我們模型的決策部分利用倉本動力學[7]來表示蜂群和自主系統的同步行為[8, 9, 10]。雖然存在許多不同的決策框架 [18-20]，但我們利用的是博伊德觀察、定向、決策、行動（OODA）循環 [11] 的既定數學定義。也就是說，我們利用 OODA 循環將智能體的內部決策狀態（階段）投射到單元圓上，如圖 2 所示。我們的模型將 OODA 與 Kuramoto 動力學相結合，以捕捉指揮與控制的決策要素，這已在軍事背景下的人類決策中得到驗證 [22-25]。

我們將兩個參與者正式表示為一組決策智能體，分別標記為 "藍方 "和 "紅方"。這兩組被進一步分割，以表示我們模型中的分層 C2 組件。因此，我們得到四組智能體，分別用??1、??2 和??1、??2 表示藍方和紅方玩家的總部和蜂群子集，如圖 1 所示。

我們設?? 為系統中智能體的總數。在本文中，我們設定總部都包含 21 個智能體，藍方和紅方的蜂群分別包含 20 個和 25 個智能體，總計 ?? = 86 個智能體。因此，在沒有優勢決策的情況下，情景將有利于紅方。圖 3 展示了兩個參與者的精確網絡結構，其中包括兩個分級總部，它們在分級結構的最低等級相互影響。在這些總部中，最低等級的智能體之一被指定為 "總部蜂群控制器"，負責向其集體蜂群發送影響整體決策狀態的指令。

在未來的空戰中，無人協同系統的整合將是一個潛在的巨大力量倍增器。其成功的關鍵因素將是編隊情報、協調任務規劃和跨平臺任務管理。因此，構思下一代機載武器系統的任務需要一個整體的系統方法，考慮不同的航空飛行器、其航空電子任務系統和針對未來威脅的整體作戰概念。為了盡早驗證可能的解決方案概念并評估其作戰性能，在過去幾年中，在空中客車防務與航天公司未來項目中開發了一個動態多智能體戰斗仿真。除了比實時更快的工程功能外，該仿真還可以進行實時人機對話實驗，以促進工程師、操作員和客戶之間的合作。本文介紹了動態任務仿真方法，以及在未來戰斗航空系統（FCAS）研究中應用此工具所得到的啟示，在此期間，我們清楚地認識到什么是未來應用的一個關鍵挑戰。實施一個強大的高層規劃算法，為復雜的空中行動生成臨時任務計劃，同時考慮反應性的低層智能體行為、人類操作員和在線用戶輸入。

1 引言

每一代新的戰斗機都可以通過一個或多個技術飛躍來定義，這些技術飛躍使其與上一代的設計有很大區別。毫無疑問，自從大約15年前第一架第五代戰斗機投入使用以來，幾乎所有的設計學科都有了顯著的進步。不同的飛機制造商，包括空客，已經宣布他們目前正在構思或研究第六代戰斗機[1] [3]。與目前最先進的飛機相比，這些項目很可能在各個領域都有改進，如飛行性能、全方面和全模式隱身、低概率攔截雷達和通信或武器裝備。但問題仍然存在：什么將是這一代的決定性因素，一個真正改變未來戰斗空間的因素？

一個常見的假設是，未來的戰斗空間將是 "高度網絡化 "的，即所有參與的實體都可以交換他們的態勢視圖，并以近乎實時的方式創建一個共享的戰術畫面。一方面，這使得多個平臺在空間和時間上可靠同步達到了以前不可能達到的程度。許多算法，特別是發射器定位或目標測距的算法，如果能從多個位置產生測量結果，會產生明顯更好的效果。另一方面，高質量數據的可靠交換通過分配以前由單一平臺執行的任務，使戰術更加靈活。對作戰飛機的主要應用可能是所謂的合作交戰概念（CEC），這已經是美國海軍針對反介入/區域拒止（A2/AD）環境的海軍綜合火控-反空（NIFC-CA）理論的一部分[4]，但其他應用也是可能的，例如合作電子攻擊。所提到的概念主要適用于任務期間單一情況的短期范圍，例如偵察或攻擊薩母基地、空對空（A2A）作戰等。然而，就整個任務而言，還有一個方面需要提及。鑒于所有參與實體之間的可靠通信，規劃算法可以交換任務計劃變更的建議，并根據其目標和當前的戰術情況自動接受或拒絕。這在一個或多個不可預見的事件使原來的任務計劃無效的情況下特別有用，盡管所有預先計算的余量。與其估計一個替代計劃是否可行，并通過語音通信與所有其他實體保持一致（考慮到船員在某些任務階段的高工作負荷和參與實體的數量，這是一項具有挑戰性和耗時的任務），一個跨平臺的任務管理系統可以快速計算出當前任務計劃的替代方案，并評估是否仍然可以滿足諸如開放走廊等時間限制。然后，一組替代方案被提交給機組人員，以支持他們決定是否以及如何繼續執行任務。

將上述想法與現在可用的機載計算能力結合起來，由于最近在硬件和軟件方面的進步，可以得出結論，未來一代戰斗機將很有可能在強大的航空電子系統和快速可靠數據交換的基礎上，采用卓越的戰術概念進行作戰。然而，這還不是我們正在尋找的明確游戲改變者--甚至現有的第五代戰斗機已經應用了一些提到的概念，例如，在NIFC-CA背景下的F-35[4]。因此，下一步不僅要改進飛機的航電系統，而且要在完全網絡化環境的前提下連貫地優化航電、戰術和平臺設計。這種方法允許思考這樣的概念：如果得到網絡內互補實體的支持，并非每個平臺都需要擁有完整的傳感器套件和完整的決策能力。因此，不同的平臺可以針對其特殊任務進行高度優化，從而與 "單一平臺做所有事情 "的方法相比，減少了設計過程中需要的權衡數量。很明顯，一個專門的傳感器平臺不需要或只需要非常有限的武器裝備，因此現在可用的空間可以用來建造更好的傳感器或更大的燃料箱。這已經可以使該平臺專門從事的任務性能得到顯著提高，但有一樣東西可以去掉，它的影響最大：飛行員。在這一點上，必須明確指出，目前沒有任何算法或人工智能能夠接近受過訓練的機組人員態勢感知和決策能力。這就是為什么在不久的將來，人類飛行員在執行戰斗任務時將始終是必要的。然而，如果飛行員（或更準確地說，決策者）被提供了指揮無人駕駛同伴的所有必要信息，那么就不需要在同一個平臺上了。因此，我們提出了一個概念，即一個或多個載人平臺由多個無人駕駛和專門的戰斗飛行器（UAV）支持。在下文中，我們將把至少一個載人平臺和一個或多個由載人平臺指揮的專用無人機組成的小組稱為包。我們聲稱，由于以下原因，無人平臺將作為有人平臺的力量倍增器發揮作用：

• 無人機是可擴展的，而空勤人員是不可擴展的。因此，無人機可以執行高風險的任務，并允許采用只用載人平臺無法接受的戰術。

• 無人機更便宜（即使不考慮機組人員的價值），因為它們可以在性能相同的情況下比載人平臺建造得更小。這意味著，在相同的成本下，更多的平臺可以執行任務，更多的平臺會導致更高的任務成功率。首先，因為有更多的冗余，其次，如果有更多的資產參與其中，一些任務可以更好地完成，例如發射器的定位。

• 不同的無人機和載人平臺可以任意組合。在任務開始前，可以根據需要組成包。在任務期間，在某些限制條件下，也可以重新組合軟件包，例如，如果交戰規則禁止不受控制的飛行，則指揮平臺之間的最大距離。這使得任務規劃和執行有了更大的靈活性，預計也能保持較低的運行成本和材料損耗（"只使用你需要的東西"）。

像往常一樣，沒有免費的午餐這回事。在我們的案例中，所有上述優勢對飛機設計師來說都是有代價的。不是按照一組技術要求優化單一設計的性能，而是必須設計多個平臺及其子系統，使其在各種任務和組合配置中最大限度地提高整個系統的性能。在本文的其余部分，我們將介紹FCAS原型實驗室（FPL），這是一個在FCAS背景下開發的模擬環境，用于解決這一高度復雜的問題。在第2章中概述了它在概念設計和跨學科技術原型開發中的作用后，我們將在第3章中介紹底層動態多智能體任務仿真的概念和架構。在第4章中，我們將介紹選定項目的結果，以概述該工具的多功能性。本文最后將介紹可能是未來最大的挑戰之一，不僅對模擬，而且對一般的無人系統的引進。實施一個強大的高層規劃算法，為復雜的空中行動生成臨時任務計劃，同時考慮反應性的低層智能體行為、人類操作員和在線用戶輸入。

FCAS原型實驗室（FPL）：動態多智能體任務仿真

FPL的核心是一個動態多智能體任務仿真，可以在一臺計算機上運行，也可以分布在多臺機器上，并使用不同的附加硬件組件。為了方便兵棋推演的進行，對人機界面技術進行原型測試，或用于一般的演示目的，模擬中的所有載人機載資產都可以選擇由硬件駕駛艙控制。如果沒有人類操作員參與，模擬必須能夠比實時運行更快。這對于在可能需要數小時的大規模任務中進行有效的開發和權衡分析尤為必要。為了以客觀和公正的方式評估概念和技術，每個模擬任務的過程都是由預先定義的系統屬性、物理效應的模擬和可配置的智能體行為和合作演變而來。不存在任何腳本事件，每一次新的模擬運行的結果都是完全開放的。藍軍和紅軍是在相同的假設下，以可比的抽象水平進行模擬。以下各章概述了如何在FPL中動態地模擬當前和未來機載系統的任務。介紹了我們的仿真結構，在對這類系統進行建模時最重要的設計權衡，以及行為建模的高層次規劃/低層次控制方法。

架構

FPL的仿真架構由三個邏輯部分組成：應用、仿真控制和通信中間件。該架構的一個核心特征是，模擬被分割成幾個應用程序。每個應用程序運行不同的模型，例如，有一個應用程序用于模擬自己的（藍色）航空器、敵方（紅色）航空器、綜合防空系統（IADS）以及更多的模型，如下所示。所有的應用程序共享相同的標準化接口，并且可以任意組合。這種模塊化允許只運行某個任務或項目所需的部分模型。所有的應用程序都是獨立的可執行文件，可以在同一臺計算機上以并行進程運行，也可以分布在幾臺機器上。通過交換編譯后的二進制文件，來自不同公司的模型的整合是可能的，而不會暴露詳細的基本功能。一般來說，不同公司之間的快速和容易的合作是FPL架構的一個主要驅動力。為此，提供了一個基礎應用類，它提供了所有與仿真有關的功能，如仿真控制狀態機、通信中間件接口和通用庫，例如用于不同坐標系的地理空間計算。通過簡單地實現一個新的基礎應用實例，新的模型可以被添加到仿真框架中。所有應用程序的執行都由一個中央仿真控制實例控制。它提供了一個圖形化的用戶界面，可以根據需要啟動、停止和加速模擬。在執行過程中，所有應用程序的運行時間被監控，仿真時間被動態地調整到最慢的模型。這使得分布式的比實時更快的模擬具有自適應的模擬時間加速。應用程序之間的通信是通過數據分配服務（DDS）標準[2]實現的。它使用發布-訂閱模式在網絡中實現了可靠和可擴展的數據交換。兩個不同的分區用于廣播仿真數據（如實體狀態、仿真控制命令等）和多播命令和控制數據（如通過BUS系統或數據鏈路實際發送的數據）。DDS標準的開放源碼實施被用來進一步方便與外部伙伴的合作。

圖1提供了我們的模擬架構的概況，包括大多數任務所需的應用程序。如前所述，這個架構并不固定，幾乎任何應用都可以根據需要刪除或交換。如黑色虛線箭頭所示，通過DDS中間件在仿真控制處注冊一個基本的應用實現，可以集成新的模型。藍色/紅色背景的方框描述了己方/敵方系統，混合顏色的方框可供雙方使用。仿真基礎設施組件的顏色為灰色，用戶界面的顏色為橙色。黑色箭頭表示模擬過程中的通信，灰色箭頭代表模擬運行前后的數據交換。

對于兵棋推演環節，不同的應用程序分布在FPL的多個房間內運行，以模仿真實的空中作業程序。在設置好一個場景后，藍方和紅方的操作人員使用任務配置工具，在不同的房間里計劃他們的任務。空中行動指揮官留在這些房間里，而飛行員則分成兩個房間，每個房間有兩個駕駛艙來執行任務。藍方和紅方空軍應用的任何飛機都可以從駕駛艙中控制，因此飛行員可以接管不同的角色，并相互對抗或作為一個團隊對抗計算機控制的部隊。所有房間都配備了語音通信模擬。任務結束后，各小組在簡報室一起評估任務，可以從記錄的模擬數據中回放。一個額外的房間配備了多個連接到模擬網絡的PC，可以選擇用于特定項目的任務，例如硬件在環實驗。

建模

為FPL選擇正確的建模范式事實上并不簡單，因為它涵蓋了操作分析工具（通常是隨機的）以及工程模擬（通常是確定性的或混合的）的各個方面。這個決定的影響可以用一個例子來說明，即如何確定一架飛機是否被導彈擊中。在隨機模型中，這個決定是基于可配置的概率，例如，被擊中的概率（導彈）和回避動作成功的概率（飛機）以及一個隨機數。為了使最終的任務結果對單一的隨機數不那么敏感，在實踐中經常用不同的隨機種子進行多次模擬運行。按照確定性的方法，導彈的飛出是根據導彈的發射方向、制導規律和固定的性能參數如推力、最大加速度等來模擬的。飛機在規避機動過程中的軌跡也是基于其初始狀態、空氣動力學、反應時間等。例如，當彈頭引爆時，如果導彈和飛機之間的距離低于某個閾值，那么飛機就會被認為被殺死。在一個確定性的模型中，在導彈發射時已經知道飛機是否會被擊中。確定性模型中必要的簡化通常是通過引入固定參數來完成的，比如導彈例子中的距離閾值。混合模型允許使用隨機數進行這種簡化，例如，作為失誤距離的函數的殺傷概率。

為了有效地測試和分析大規模的空中作業，在單臺機器上有幾十種藍色和紅色資產運行的情況下，模擬運行的速度至少要比實時快10倍（平均）。這對所用算法的時間離散性和運行時的復雜性提出了重大限制。為了保持快速原型設計能力，為新項目設置仿真或開發/集成新組件所需的時間應保持在較低水平。太過復雜的模型會帶來更多的限制，而不是顯著提高結果的質量。在這些方面，（更多的）隨機模型在運行時間和開發時間上都有優勢，更快。然而，在我們的案例中，有兩個主要因素限制了隨機模型的使用，使之達到最低限度。首先，模擬只有在給出他們的戰術和演習成功與否的確切原因時才會被操作者接受。此外，隨機模型是由數據驅動的，但對于未來自己和/或敵人的系統來說，所需的數據往往無法獲得。對于已經服役多年并在測試或實際作戰中多次射中的導彈，有可能估計其殺傷概率。然而，僅僅為未來的導彈增加這一概率是非常危險的，特別是因為隨機模型對這些參數非常敏感。從我們的觀點來看，通過將所有系統建模為基于技術系統參數的通用物理模型，可以實現對未來系統更健全的推斷。第一步，通過模擬已知技術和性能參數的現有系統，對模型本身進行驗證。對于未來的系統，技術參數會根據預期的技術進步、領域專家知識和他們的工具進行推斷。堅持最初的例子，未來戰斗機的回避機動性能的推斷，例如，基于從CAD和流體動力學模型計算出的更高的升力系數，或基于更高的導彈接近警告器的分辨率和靈敏度。

客觀評價未來概念在模擬中的表現的一個關鍵方面是環境和威脅的建模。必須考慮到，系統的方法在紅方和藍方都是有優勢的。現代國際防空系統的危險來自于結合不同的系統，從非常短的距離到遠距離。所有這些系統都有它們的長處和短處，但它們被組織起來，使個別的短處被其他系統所補償，并使整個系統的性能最大化。因此，第一個困難是必須對大量的系統進行模擬，并且必須確定這些系統的個別優勢和劣勢。通用物理模型的方法可用于這兩個方面。在通用防空系統模型被開發和驗證后，它可以迅速將新的系統整合到模擬中。根據模擬的物理效果，可以估計敵方系統的作戰優勢和弱點或未來可能的威脅概念。另一方面，使用通用模型的困難在于，必須將真實系統的功能映射到通用模型中，以便保留所有重要的單個系統屬性。這不可避免地導致了相當復雜和詳細的通用模型。我們將以地基雷達組件為例，概述我們平衡復雜性和保真度的方法。如圖2所示，IADS模擬中的一個實體由不同的組件組成。這些組件可以任意組合，以快速配置新系統。從功能角度看，地面雷達組件由控制器、探測模型和目標跟蹤器組成。根據實體的當前任務，控制器選擇所需的雷達模式，例如，360°搜索的監視或戰斗搜索，如果一個特定的部門必須優先考慮。為了對付干擾或地面雜波，可以使用不同的波形。根據雷達的類型，如機械或電子轉向的一維或二維，控制器有不同的可能性來適應搜索模式。在為一個波束位置選擇了波形的類型和數量后，探測模型根據目標、地面雜波、地形陰影、大氣衰減和電子對抗措施等方面的雷達截面模型，產生測量結果。測量誤差是由取決于隨機模型的信噪比引起的。由此產生的測量結果然后由目標跟蹤器處理，它執行測量-跟蹤關聯和跟蹤過濾。

這種詳細模型產生的另一個困難是必須估計的參數總數。在這一點上也要注意，模擬中的所有數據都是不受限制的。這一方面是由于大多數項目的限制，但另一方面，它在日常工作中也有實際優勢。我們必須牢記，模擬是用于概念驗證，而不是用于詳細的系統設計，所以在這個早期階段使用機密的威脅數據會對基礎設施和開發過程造成重大限制，而不會給結果帶來重大價值。基于此，所有的威脅數據都必須根據公開的來源或來自內部項目和外部合作伙伴的非限制性數據進行估算。這再次導致了大量的數據，而這些數據的詳細程度往往是非常不同的，或者是不一致的，例如，由于對限制性數據的去分類。隨著我們模型的不斷發展和多年來獲得的工程專業知識，我們有可能為不同的當前和推斷的未來威脅系統估計出一致的參數。這主要是在一個自下而上的迭代過程中完成的。根據現有的技術和性能參數，對缺失的模型參數進行估計以適應組件的性能。然后對單一系統的不同組件之間的行為和相互作用進行調整，以達到理想的系統性能。最后，在不同的情況下測試IADS內這些系統的協調，以使整個系統的性能最大化。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。

概述了國防能力發展的指導原則，為未來十年如何發展軍事能力提供信息。

近日，英國國防部發布《國防能力框架》（The Defence Capability Framework），主要概述了國防能力發展的指導原則，為未來十年如何發展軍事能力提供信息。該文件提出，國防能力發展指導原則包括：建立可信威懾力量；發展多域和集成能力；關注戰備可用性和可部署性；重視創新與實驗；加強聯盟；制定平衡且可負擔的國防計劃；減緩和適應氣候變化的影響等。

軍事能力發展—制定裝備計劃

2021-2031裝備計劃(EP)闡明了通過增加國防開支投資來資助的變化，以反映交付綜合審查的變化，同時平衡成本和預算。它詳細介紹了十年計劃，從2021年開始，計劃在設備采購和支持上花費2380 億英鎊，比之前的EP 報告增加480 億英鎊。未來十年的設備采購計劃，將花費1140億英鎊，在此期間將進行許多重大收購，主要是由于綜合審查期間做出的能力規劃決策。然而，它并非一成不變，快速變化的全球安全環境意味著保持投資計劃靈活和適應性至關重要。 EP在十年內有43 億英鎊的凈空，從2025/26 年起，該部門將撥出41億英鎊用于開發和利用新興技術。隨著項目的成熟，這筆資金將持續為開發新技術和創新提供支持。

圖1：顯示總設備計劃的頂級預算(TLB) 十年總支出變化的圖表

圖2：顯示 TLB設備支持十年總支出變化的圖表

圖3：顯示 TLB設備采購十年總支出變化的圖表 國防指揮文件(DCP) 概述了國防部在應對這種不斷變化的環境中的優先事項和方法。本文中概述的優先能力領域就是在此背景下形成的。在這種情況下，軍事能力發展和投資決策方面遵循以下原則。

能力發展指導原則 1：建立可信威懾力量

威懾力是英國國防的基石，威懾的需要將是能力需求的關鍵驅動因素。海上持續威懾（CASD）的交付將繼續發揮至關重要的作用。除此之外，威懾的另一個關鍵部分是在擁有在所有領域有效和靈活的常規力量，從而威懾對手。

能力發展指導原則2：發展多領域和集成能力

為了保持作戰優勢，國防部需要整合所有五個領域、政府以及關鍵盟友和合作伙伴的活動。跨域系統采用通用數據標準、可互操作的網絡系統和開放架構是多域集成的關鍵推動力。更深入地集成的能力將成為未來能力發展的一個關鍵特征，行業合作伙伴對子系統和軟件的集成是實現目標與否的關鍵因素。

能力發展指導原則3：關注戰備可用性和可部署性

從有限的資源中獲得最大的產出并確保武裝部隊能夠超越和戰勝敵人是未來成功的關鍵。為實現這一目標，必須提高平臺可用性和部隊準備情況，利用數據和技術并采用擁有先進的設計、有保障的、環境可持續的和具有成本效益的物流和工程解決方案。

能力發展指導原則3：重視創新和實驗

新和試驗的過程，能夠更好地了解機遇與風險，并從運營商那里獲得反饋，從而加快開發路徑，更早地做出正確的決策并更快地推動創新。即使漏洞利用最初只提供了不到100% 的解決方案，螺旋式開發通常也比后期引入的大部分解決方案要好。

能力發展指導原則5：以人為本

軍民都是國防能力的重要組成部分。為了在信息時代開展業務并及時利用先進技術，需要確保擁有一支多元化、包容性和專業技能的員工隊伍，并制定相關政策以最大限度地提高人才質量，調動其積極性。人機協作和人工智能的使用將使人們“向價值鏈上游”移動。

能力發展指導原則6：加強聯盟關系

聯盟關系是交付國防成果和能力發展的基本要素。北約是英國的國防的基石，英國的能力規劃必須與北約保持一致。北約的中心地位并不意味著“只有北約”，我們必須繼續超越傳統伙伴，進一步提高能力。國防指揮文件提供了我們與其他國家合作優先事項的更多細節，包括能力發展。未來的能力發展將探索早期階段與其他國家合作的機會，增強交互性，建立加強聯盟關系。

能力發展指導原則 7：制定平衡且可負擔的國防計劃

過冗的設備計劃會減慢交付速度，壓縮新功能或創新空間。因此，需要繼續推動物有所值的收購，并保持空間以允許將技術引入運營。在評估替代方案的價值時，開發新能力更廣泛的社會價值，對政府升級議程的貢獻也是重要的考慮因素。

能力發展指導原則8：減緩和適應氣候變化的影響

氣候變化已經對運營環境和國家能力產生影響。需要增強對氣候變化的抵御能力，包括通過減少對石化燃料的依賴，保持和加強運營優勢。后續將通過選擇、評估和調整服務能力以適應氣候變化的影響，并繼續實現2050年凈零排放以減輕其影響。因此，以不斷變化的環境和安全環境為依據，規劃和確保未來的能力決策，將繼續成為關鍵考慮因素。

能力發展指導原則9：國防工業對長期能力優勢的重要性

DSIS強調了英國國防和安全行業的能力對維持長期能力優勢的重要性，而民用工業是未來的關鍵因素。行業憑借其集體經驗、投資、網絡和生產方式，本身就可以被視為一種能力。提高透明度和與行業的合作也是解決持久能力挑戰的基礎。通過這份文件以及持續參與，尋求讓工業界支持與參與，以投資和探索機會，從而更好地發展英國武裝部隊、盟國和合作伙伴需要的威懾力、防御的能力并在必要時擊敗的對手。

持久的能力挑戰和發展重點

未來的能力發展將繼續以威脅形勢為導向，并以運營理念為主導。下面概述的能力優先事項并非詳盡無遺，而是重點關注的領域。隨著威脅和概念的發展，優先級將不可避免地隨著時間而改變。研發投資的結果將改變對技術發展帶來的機遇的理解，指導未來的投資，并可能建立新的重點領域。 本文概述了未來的能力優先事項，以應對持久的能力挑戰。這些優先事項主要描述了“什么”，即國防部有興趣開發什么，但需要工業界提供解決方案共同解決這些挑戰。在國防內部，這些能力優先級將用于為國防層面和各個前線司令部的未來政策、戰略和計劃提供信息；它還將關注未來的投資，無論是通過國防技術開發計劃(DTEP)還是其他途徑。下圖顯示了國防能力框架在闡明“什么”方面與其他闡明“為什么”和“如何做”的國防出版物的關系。

圖4：出版情況

持久能力挑戰1：全頻譜、多領域的情報、監視和偵察(ISR)

挑戰定義

信息將是未來戰爭的核心ISR能力是理解的基礎。必須應對影響在所有領域和環境中開展ISR 能力的當前和新興技術的威脅和機遇。英國的 ISR 能力正日益被對手的反介入和區域拒止能力所壓倒，從而剝奪了開展ISR 行動的能力。隨著對手開發先進的網絡傳感器技術、被動檢測系統、量子傳感以及反ISR 和反 PNT能力，未來戰場空間的能力將受到進一步挑戰。

如何解決

到2030 年，國防將擁有現代化、有能力、有彈性和適應性的ISR系統，并以數據為中心。它將能夠收集所有領域的信息，并使國防部能夠通過在理解上戰勝對手來保持主動權。空間領域的機會將越來越重要，英國將尋求建立ISR“收集”能力信息處理、利用和傳播能力的最佳互補組合，以實現及時決策。

未來能力發展的優先事項

國防將探索先進技術，以提供普遍的、全頻譜、多域的ISR，加速這些技術并將其集成到服務中。同時將尋求行業的支持，將這些技術集成到當前平臺的選項，以及利用收集的數據的系統，并從長遠來看，一起定義未來ISR要求。需要在未來發展以下能力領域：

**加工、開發和傳播 (PED)：**能夠處理、利用和傳播信息是確保信息優勢的關鍵。國防部將繼續投資于多源 PED，以更好地分析來自各種來源的數據，創建一個足夠連貫和無處不在的系統，以利用所有情報學科。通過利用人工智能、機器學習和高級數據分析，以最有效和最高效的方式管理、處理、利用和傳播大量數據。

**開源情報（OSINT）：**國防部將增加對公開和商業可用信息的利用。改進戰術層面的傳播，提供更大機會并改善與不同合作伙伴的合作情況。提高 OSINT 能力對于鞏固國防部對受眾和影響活動的重視也至關重要。目前英國的 OSINT 能力在合作伙伴中處于領先地位，英國將尋求進一步投資以超越對手。

持久的基于空間的ISR：國防部目前正在資助調查和作戰演示，以提供基于空間的 ISR 能力。探索和發展對天基系統的要求，以了解這些系統如何增強和替代現有的提供 ISR 的方式。利用現有的研發投資并根據國防空間戰略進行開發，研究先進的傳感器、高光譜成像、電光和紅外以及合成孔徑雷達。該能力領域的關鍵決策預計從 2025 年開始。

**下一代自治系統：**從無人駕駛航空系統 (UAS) 到無人駕駛地面車輛 (UGV)、無人駕駛水面艦艇 (USV) 和無人駕駛水下航行器 (UUV) 等自主系統的開發和納入，是未來能力計劃和英國的ISR 能力的重要組成部分。通過對當前研發和預期技術開發的投資，國防將繼續升級現有的，并開發新的、無人駕駛的和自主的系統。Protector UAS 和自主尋雷能力將在其生命周期內進行升級，小型 UAS和替換陸地和海上旋翼飛機的選項是支持ISR 能力的關鍵發展領域。

**海上空中監視和指揮：**英國需要主權海上特遣部隊的情報、監視、采集和偵察 (ISTAR) 能力，以在海軍的 Crowsnest 機載預警系統停止服務時進行取代。國防和安全加速器 (DASA) 已經為替代 Crowsnest 的能力進行了潛在解決方案的競爭，這將為該能力的未來提供決策。

**機載ISTAR：**鑒于未來十年的預期技術發展，國防部希望探索提供彈性和普遍 ISR 的全部選項。目前，Rivet Joint 提供電子監視和偵察能力；預計它將在 2030 年代中期停止使用。E-7 Wedgetail 將于 2023/24 年投入使用，它提供了一種跨越式的、世界領先的機載監視和飛機控制能力，我們將在其生命周期內尋求升級以保持領先地位。

持久能力挑戰2：多域指揮與控制、通信和計算機(C4)

挑戰定義

信息的普遍性和復雜性以及技術變革的步伐正在改變未來的作戰環境，可能會降低C4能力的有效性。對英國通信、網絡、信息系統和平臺的威脅正在加速，這危及提供安全、遠程、彈性和互操作能力所需的能力，以實現多域整合和全球協調效應。C4是一個廣泛、復雜且具有技術挑戰性的領域，其特點是技術的快速進步，由商業信息系統技術和國家行為者的大量投資推動。鑒于此，需要更好地整合，跨領域運作并與其他國家力量工具協同工作。

如何解決

通過發展實現多域集成的能力，以及與盟國和合作伙伴在政府和全球范圍內協調效果，增強多領域C4的能力。

未來能力發展的重點

為了應對威脅，國防部必須開發更具彈性、自主性和可互操作的C4系統。這將通過底層技術實現，以確保行動自由并保護關鍵信息。尋求行業支持，通過應用開放系統架構來實現數字解決方案的更輕松、更低成本的集成，并確保這些系統與盟友和合作伙伴的可互性。這還將涉及與行業合作開發系統，以更好地利用收集的數據。為了應對這一挑戰，將在未來開發以下能力領域：

**多域指揮與控制 (C2)：**隨著太空和網絡的新領域變得更加活躍，需要將它們整合到現有的 C2 結構中。 人員是C2 能力的核心，需要能夠利用大量數據來為決策提供信息而沒有壓迫性的運營商，同時打算進一步投資于戰略通信基礎設施以保護 C2 信息并采用人機協作來提高 C2 的速度。在太空領域，已經在未來十年投資超過 1.35 億英來增強太空領域 C2，并將與行業合作伙伴合作，以最好地利用現有技術來實現這一目標。

**國防數字骨干現代化：**國防指揮文件闡述了國防的數字骨干現代化計劃，該骨干支撐著武裝部隊的現代化，并支持國防能力和商業實踐的更廣泛轉型。 正如國防數字戰略中所強調的那樣，數字技術在不斷發展，英國計劃在未來十年內額外投資 16 億英鎊用于支撐數字骨干的人員、流程、數據、技術和網絡。 此外，英國正在投資開發超大規模云，部分原因是為了更好地利用國防收集的大量數據，為提供未來能力和下一代網絡奠定基礎。

**集成作戰環境：**為了增強國防的態勢感知和規劃，需要新的更復雜和集成作戰環境和作戰工具。英國計劃在十年內花費超過 7 億英鎊的陸軍集體訓練轉型計劃 (CTTP) 將數據開發和數字化置于訓練設計和交付的核心。為了改善所有國防合成環境的集成，將進一步投資于一個供所有人操作的通用平臺，從而提高交付的有效性和效率。

**安全衛星通信：**全球、安全的衛星通信對于獨立運營能力至關重要。 未來十年，在天網衛星系統上投資將超過 50 億英鎊，通過投資在全球范圍內提升快速、安全地傳輸大量數據的能力。

**密碼學：**在 SECRET 及以上安全交換信息以支持 MOD的任務和運營需求的能力需要主權、高級加密能力。國防投資將繼續解決遺留問題，同時首先改進并改變向國防提供密鑰（CK）功能的方式。 通過與工業界的密切合作，國防將確保設計和開發下一代英國密鑰功能，以確保技術先進性。

**數據：**國防數據戰略支持國防數字骨干的發展，這將為全面管理和利用數據資產提供基本基礎。國防部數據規則和數據戰略的建立設定了衡量國防所有數據交付和決策的標準。

持久的能力挑戰3：在閾值中確立并保持優勢

挑戰定義

信息的普遍性和技術變革的步伐正在改變戰爭的性質，非常規戰斗的惡意行為越來越多。攻擊者正在改變戰術，在不戰斗的情況下通過使用低于閾值的攻擊來實現目標，從而引發戰斗反應。

如何解決

如國防指揮文件所述，在不斷競爭的時代，必須增加前沿力量來與以提升戰略影響力、加強聯盟關系并預防沖突。

未來能力發展的優先事項

英國需要進一步發展其保護其利益的能力，以及在這一領域競爭和限制潛在對手。為了應對這一挑戰，需要發展以下領域的能力：

**保護重要的國家基礎設施：**保護數據和數字系統免受干擾至關重要。這包括陸海通信和光纖連接，以及基于云的數據存儲。保護可以通過包括加密和網絡能力以及傳統的物理措施來實現。

**特別行動：**特種部隊能力通過綜合審查得到增強，提高了惡劣環境中秘密行動的能力。此外，綜合審查促進了突擊隊和陸地特種作戰部隊的發展和投資，部隊的向前部署能夠支持更廣泛的特種作戰，同時保持與盟友及伙伴共同行動。

**網絡和電磁環境（EME）：**進攻性和防御性網絡能力都是未來運營環境中保持戰略優勢的基礎。

**反潛戰（ASW）：**為了應對水下戰場日益嚴峻的挑戰，必須利用新興技術和高度成熟的研究來獲得作戰優勢。對 26 型護衛艦和 P-8 Poseidon 的現有投資凸顯了對反潛戰的重視，未來將進一步投資于反潛戰能力。 特別是開發自主系統，利用人工智能和機器學習來連接傳感器并產生更大的集體水下檢測和跟蹤能力。

持久的能力挑戰4：不對稱和硬實力

挑戰定義

俄羅斯等國在高超音速導彈和滑翔器等硬實力方面的發展，對英國和盟國構成了重大挑戰。如果要阻止侵略，必須與盟友和伙伴一起應對，防御全方位的威脅，并提升防御能力。

如何解決

通過投資先進的硬實力能力，并加強投資開發的新技術和能力。為了實現這一目標，需要投資與潛在對手部署的類似的對稱硬實力能力，以保證優勢。

未來能力發展的優先事項

國防部將著眼于增強進攻能力，使這些能力的部署更加有效和敏捷，在部隊防御方面實現階梯式變化，以應對更廣泛的動能和非動能效應。 為應對這一挑戰，在未來將發展以下領域的能力：

定向能武器 (DEW)：DEW是一種武器系統，它通過發射高度集中的電磁能（激光或射頻）來破壞、降解或損壞目標。 國防部正在大力投資開發可用于從空中平臺保護到地面防空的多種應用的 DEW 能力。

高超音速和高速武器：英國目前不具備高超音速滑翔飛行器 (HGV) 或高超音速巡航導彈 (HCM) 形式的高超音速武器能力。英國正在尋求更廣泛地發展遠程精確打擊能力，國防部積極投資開發高速武器（HSW）技術的科技計劃

**未來陸地作戰系統（FLCS）：**未來士兵計劃中的 FLCS 將使英國陸軍現代化，使其能夠采用新方法并為新能力的變革效應做好準備，包括從整合其他領域的能力，從而使陸軍轉向更加前沿的部署態勢，在沖突閾值以下運行，對發展中的局勢進行預測和快速反應，以實現不對稱的硬實力效果。

**多域集成群（MDIS）：**MDIS“游戲規則改變者”計劃正在開發信息架構并促進實驗以實現多域自主集群能力； 一個潛在的用例是幫助在有爭議的環境中訪問和保持機動自由。目前，MDIS 正試圖證明在有爭議的環境中使用遠程和自主系統的可行性，隨著這項技術的成熟，將這一能力領域進一步投資，以證明其概念的可行性。

**海上殺傷力：**通過綜合審查增加的部分投資集中在水面艦隊的殺傷力上。 通過與法國盟友的未來巡航/反艦武器 (FC/ASW) 計劃，在海軍的水面到水面制導武器能力方面實現階躍變化。 這將使皇家海軍從一支以防御為主的部隊轉變為一支更具進攻性的部隊，通過提供提供陸地攻擊和反艦能力的復雜打擊系統。

**未來戰斗航空：**國防司令部文件重申，到 2025 年，將在未來作戰空中系統 (FCAS) 計劃中投資超過 20 億英鎊。在接下來的 10 年中，將為 FCAS 計劃撥款約 100 億英鎊。英國正在探索未來的能力如何創造一個綜合空中作戰系統并進行有效連接。這意味著需要從情報、監視和偵察（ISR）到指揮和控制以及防空全方位的整合利用。目標是在下一個十年中期提供初始運營能力。

持久能力挑戰5：進入和機動自由(FOAM)

挑戰定義

對手正在采用新的作戰方式，采取一系列旨在通過競爭和降低所有領域的作戰環境來剝奪英國進入和機動自由的能力。

如何解決

通過持續的全球參與來確保進入和機動自由，并在持久的基礎上部署更多的力量。

未來能力發展的優先事項

啟用FOAM將確保國防部在需要完成任務時能夠及時運行。尋求利用技術和能力能夠在有爭議和退化的環境中運行，更具生存能力，并利用人工智能和人機協作。國防可以利用并整合到我們現有和未來的能力中。未來可能提供優勢的一些能力領域是：

**定位、導航和定時（PNT）：**國防部將繼續支持商業、能源和工業戰略部的 PNT 辦公室和廣泛的跨政府“系統系統”方法，以開發安全和有彈性的 PNT，以滿足更廣泛的社會需求符合規定的 IR 意圖的要求。

**彈道導彈防御（BMD）：**綜合審查包括顯著增加研發資金，從而進一步開發具有前景的計劃，例如下一代雷達技術，以探測和跟蹤彈道和高超音速威脅。我們將繼續投資于尖端科學研究和技術，以應對快速發展的威脅的挑戰，并繼續致力于北約的 BMD 雷達。

**反無人機系統（C-UAS）：**無人駕駛航空系統 (UAS) 已成為整個沖突范圍內普遍存在的威脅，在規模、能力和控制方法方面存在顯著差異。有意或無意的濫用對英國和海外的國防構成了重大威脅。這種趨勢將繼續下去，對抗各種規模和能力的無人空中系統的需求，將越來越成為以分層方法保護空域的部署部隊的先決條件。為了集中投資并應對最直接的作戰威脅，英國將優先考慮反小型 UAS 能力的發展。

**陸基防空：**展望未來防御威脅，無論是小型無人機系統，還是大型載人系統都變得尤為重要。陸軍在未來十年內將花費約 10 億英鎊，建設陸基防空系統，這是實現防御這些威脅的一個組成部分。新的防空系統投入使用將是分層和全頻譜防空系統的一部分，該系統需要嵌入國防數字骨干網中，以便更好地利用信息來支持決策，更好地應對威脅 。

**空中平臺保護：**部隊保護的一個重要子集是平臺保護，傳統上專注于空中和海上環境，但平臺的作用也越來越重要。需要采用電子戰、誘餌、對抗措施和其他技術來提高平臺在競爭環境中的生存能力，并實現訪問和機動自由。英國計劃進一步投資于空中平臺保護能力，以適應、升級和發展以應對不斷變化的威脅，并確保寶貴的主權工業能力。

**空空加油：**空對空加油 (AAR) 使飛機能夠飛得更遠，飛行時間更長，這對于保持FOAM 至關重要。AAR 能力目前由 Voyager 提供，同時還提供遠程空運； Voyager 機隊由 AirTanker 財團作為一項服務提供。 這項安排將于 2030 年代中期到期。 國防部將 AAR 視為一項持久的要求，并且可能會受益于 AAR 平臺的更高程度的自主性和更廣泛的實用性。

**支持：**通過國防支持戰略 (DSS)，正在投資于支持能力。 有爭議的物流預計與在所有領域和氣候、社會和物理威脅的背景下競爭的近乎對等的對手進行潛在的戰斗，分布在一個擴展的戰區。 它假設所有領域都受到威脅，家園不再是避難所，并且將直接針對后勤。 為了解決這個問題，將尋求通過靈活和有彈性的物流來實現支持優勢。 將持續對國防后勤和工程支持能力進行廣泛轉型，以提升國防威懾力，擁有更多的關鍵能力。國防部將通過有彈性的戰略基地、高效的耦合橋和能夠打開和啟用有爭議的戰區的強大使能器來提供支持優勢。

**適應氣候變化：**為了進出和機動自由，需要能夠抵御氣候變化的影響的能力。國防部希望投資于可持續的燃料和替代能源，為英國在戰場上的運營和商業領域的資產提供動力。

國防醫療服務（DMS）： DMS 正處于一個轉折點，必須從線性護理途徑轉向醫療支持選項，這些選項更加網絡化、適應性強、可擴展性強，并采用全險方法分層。數據的智能使用和設備的通用性可以為部隊提供更大的醫療支持靈活性。需要對模擬進行投資才能啟用醫療人員。DMS將通過數據驅動的健康網絡提高整體部隊的可部署性，利用可穿戴技術和連接的患者記錄來提供患者健康和護理的端到端圖片。

未來軍事能力優先事項摘要

衡量成功：轉變測試和評估

為了根據指導原則、挑戰和優先事項衡量成功，測試和評估方法需要逐步改變。在承認英國現場試驗能力的價值的同時，需要擁抱一個更加數字化的未來。 有幾個因素正在推動這一變化（見圖5）。需要克服不斷上升的系統復雜性和衛星監視等挑戰，但也存在一些機會，例如在能力生命周期的早期開始進行持續評估，以便在最能利用的時候引入反饋。建模和仿真、數據開發和持續數字評估的采用可以使國防部和供應商具備定義、設計和交付更具適應性、綜合性和威脅優化的軍事能力的洞察力。

圖5：測試和評估企業變革的驅動因素

對于國防工業和更廣泛的英國經濟中的許多公司而言，這種方法已經成為產品和服務開發不可或缺的一部分。挑戰在于將這種方法整合到整個國防企業中，并釋放從部隊設計到能力發展到任務演練等持續、綜合、以威脅為導向的評估的優勢。簡而言之，系統性挑戰是超越接受評估，轉向評估優勢。 在國防指揮文件（2021年）中，宣布在四年內投資6000 萬英鎊，用于測試和評估轉型計劃的第一階段。該計劃目前正在進行中，其初始階段將在2023 年達到頂峰，為現代化測試和評估企業制定去風險藍圖和實施計劃。英國打算在第 2 階段進一步投資，以實施這些計劃并在10 年內實現轉型。這將包括解決實現轉型收益所需的支持性基礎設施、技能、數據、文化、流程、標準、服務和能力。