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美軍在戰術層面的組織、能力和授權方面存在差距，無法在信息環境（OIE）中開展行動。本論文通過分析和應用從空地一體化中汲取的經驗教訓，確定了潛在的解決方案：空地一體化是戰爭的一個層面，曾是可與現代信息、網絡和太空相媲美的新概念。空地一體化從第一次世界大戰中的戰略偵察發展到現代攻擊直升機、手動發射的殺手級無人機和戰術聯合終端攻擊控制員（JTACs）。如今，聯合終端攻擊控制員為地面指揮官提供了一名處于戰術邊緣的空地一體化專家，該專家裝備有致命和非致命能力，其權限因地點和行動類型而異。JTAC 的資格得到了整個聯合部隊和北約的認可，并最大限度地減少了地面單元所需的飛行員數量。本論文認為，建立一個與 JTAC 相當的信息、網絡和空間管制員可使聯合部隊更有效地開展戰術 OIE。這種多域終端效應控制員（MDTEC）將獲得聯合認證、資格和指定，就信息環境向地面指揮官提供建議，使用戰術信息工具，并利用聯合信息、網絡和空間資產創造效應。

本文認為，仿照聯合終端攻擊控制員（JTAC）建立 "多域終端效果控制員（MDTEC）"模型，將使戰術部隊能夠更有效地實施 OIE。MDTEC 將作為戰場戰術邊緣的 OIE 使用專家，為地面指揮官提供建議，規劃信息效果，操作信息能力，并向作戰和國家級 OIE 部隊請求效果。模擬 JTAC 計劃的認證、資格和指定方面，將創建整個聯合部隊和北大西洋公約組織 (NATO) 標準化的 MDTEC，使 MDTEC 和 OIE 部隊之間具有一定程度的信任和互操作性。

MDTEC 的能力和權限也可參照 JTAC 的模式。為 MDTEC 配備自主信息能力將使地面部隊能夠識別信息目標，傳遞準確的位置信息，并實施有限的 OIE 效果。MDTEC 應能隨時操作這些設備，而無需上級指揮部的批準。將任何進一步 OIE 行動的授權保留在較高級別，可為協調和目標審查留出更多時間，而將授權推向較低級別則可加快行動節奏。不過，MDTEC 將接受培訓并配備裝備，以識別敵方目標，并在獲得適當級別指揮官批準后開展 OIE 行動。

目前的文獻認為，恐怖組織未來的無人機系統（UAS）行動威脅有限。本研究的論點恰恰相反。恐怖組織使用無人機系統技術目前只是一種小眾威脅。然而，有證據表明，這種威脅將在未來五年內成為主流。本研究采用案例研究法進行定量研究，以證明研究問題。因變量是恐怖分子使用復雜的無人機系統行動。自變量是簡單性、供應和規模。研究評估了三個恐怖組織：庫爾德工人黨、Hayat Tahrir al-Sham 和博科圣地。研究結果表明，獲取無人機系統技術很容易，但由于技術限制，擴大行動范圍卻很困難。此外，報告還指出了當前文獻和研究中亟待解決的問題，如組織如何獲取上述技術并籌集資金來開發項目。報告還強調了美國和國際社會在應對無人機系統威脅方面取得的進展，同時暴露了立法和法規方面的明顯差距。研究的意義表明，美國及其盟國在抵御威脅方面已經落后。

機器人和人工智能正在改變我們世界的許多方面。本研究將調查這些技術在水下監視領域的潛在影響和應用，更具體地說，是在應對水雷威脅方面的潛在影響和應用。最終目的是測試是否有可能利用人工智能算法使自主水下航行器具備必要的能力，以取代海上掃雷行動中的人類操作員。這項研究的重要性既在于海事部門日益增長的重要性，也在于機器人和人工智能學科的科學價值。

事實上，海事部門在社會和世界經濟中發揮著越來越重要的作用，這就要求加強安全措施，以保證服務的連續性。海上貿易的增長、通過水下管道輸送的數據和原材料的數量以及在海岸線附近或海域建造的基礎設施的重要性都證明了這一點。然而，必須強調的是，目前監測、控制和必要時干預這種環境的能力非常有限。要監測和保護廣闊的海域，需要付出巨大的努力，而這些海域的邊界很難界定，也沒有關于威脅性質的準確信息，以目前在該領域使用的技術很難持續下去。最近發生的幾起破壞其中一些基礎設施的事件就證明了這一點，這些事件對整個地區的穩定造成了嚴重后果（見北溪管道事件）。

機器人技術和人工智能的最新發展也為這一領域開辟了新天地，創造了重要機遇。一方面是所謂的無人海上系統的發展和演變，這種系統能夠在惡劣的環境中工作，配備強大的傳感器，但平均成本要比傳統的海軍資產低得多；另一方面是人工智能，它使機器能夠在沒有人類干預的情況下執行越來越復雜的操作。

本文的研究結構如下。在引言中，概括性地指出了使用海上無人系統（MUS）進行水下監視所面臨的主要挑戰和機遇，并分析了該領域最有前途的戰略和解決方案。

然后，重點轉向本論文開發的主要應用，即研究和實現能夠自主探測和定位海底地雷的系統和相關算法。

第一步是選擇一個符合成本效益和小尺寸要求的合適平臺。然后選擇一個能夠在水下探測水雷等物體的傳感器，并將其集成到平臺上。

接下來，討論了人工智能的發展及其在水下領域的應用。重點是研究應用于水下圖像的自動目標識別的最新技術。

從最有前途的最新技術入手，開始為自主水下航行器上的準實時應用選擇最佳算法。為此，創建了一個水下圖像數據集，用于訓練和測試基于卷積神經網絡的算法。選定用于船上集成的算法是 “只看一次”（YOLO）神經網絡。該算法的集成實現了為自動潛航器提供自主探測海底類雷物體能力的目標。此外，該算法的訓練和測試階段強調了正確選擇不同數據集的數據以及管理不同水下感知傳感器的重要性。然而，這些研究結果凸顯了這些算法的一些局限性，這促使人們開始尋找新的解決方案。特別是，我們提出了一種名為 “顯著性 CNN ”的算法，它將使用顯著性算法檢測圖像中異常的能力與 CNN 對已知物體進行分類的能力相結合。結果，這種兩階段分類器既能區分感興趣的物體，也能區分海底的一般異常現象。

最后，結束語一章為今后的工作留出了空間，提出了擬議算法 Saliency-CNN 的新實施方案，并為數字孿生系統在水下機器人技術中的引入和使用鋪平了道路。

圖 1.1： CSSN 的系統體系示意圖。由網關浮標與指揮和控制站連接的異構無人系統，具有各種傳感和通信方式（水下和無線電）以及高度自動化。

圖 2.2： 基于無人系統的水下監視概念方案。每個無人潛航器都攜帶一個或多個特定有效載荷并執行特定任務，通過網絡進行通信、數據收集和實時監測。水下和空中環境之間的通信基礎設施由作為網關浮標的 USV（即配備聲學和無線電調制解調器）提供保障。北約研究船 “聯盟號”（NRV Alliance）是輔助船，用于開展各種海洋學活動，并可充當 C2S。在草圖中，UUV 配備了矢量傳感器和/或聲學陣列，用于探測入侵者。但有些 UUV 則配備了側掃聲納有效載荷，用于海底探測。

美國國防部（DoD）正迅速與各軍種合作，從多年期（如 7-10 年）傳統采購計劃轉向基于商業行業的軟件開發方法。雖然商業技術和方法為快速部署任務能力以應對威脅提供了機會，但商業技術是否適用于滿足水面作戰系統的實時要求尚不清楚。這項研究建立了技術數據，以驗證當前商業技術的有效性和適用性，從而滿足國防部作戰管理系統的硬實時要求。有學者進行了類似的研究；然而，微服務、容器和容器編排技術當時還未出現在國防部的雷達上。該領域的最新知識將為國防部未來的路線圖和投資提供參考。將采用基于任務的方法，利用任務工程為應用研究設定背景。已經建立了一個假設的但與業務相關的海峽過境方案，以便在評估假設時為確定實驗參數提供背景。將系統模型聯合起來形成一個系統架構，并利用云計算環境中的數據收集數據進行定量分析。

本文件編排如下：

• 第 1 章（導言）討論了擬議研究背后的理論體系，討論了本研究的目的，并確定了要解決的問題。

• 第 2 章（研究背景）介紹了文獻綜述，并討論了以往研究的局限性。

• 第 3 章（方法論）討論了方法論方法，闡明了任務工程背景，提出了預測和假設，并討論了原型測試環境的開發和實例化。

• 第 4 章（結果）討論統計分析結果。

• 第 5 章（討論）概述了研究結果，并討論了研究意義和局限性。

• 第 6 章（結論）介紹了本研究對工程管理與系統工程（EMSE）"知識體系 "的貢獻，并對未來研究提出了建議。

通過與被稱為計算機生成兵力（CGF）的虛擬對手進行訓練，受訓戰斗機飛行員可以積累空戰行動所需的經驗，而其成本僅為使用真實飛機訓練的一小部分。但實際上，計算機生成兵力的種類并不豐富。這主要是由于缺乏 CGF 的行為模型。在本論文中，我們研究了空戰訓練模擬中 CGF 的行為模型在多大程度上可以通過使用機器學習自動生成。空戰領域非常復雜，在該領域內運行的機器學習方法必須適合該領域帶來的挑戰。我們的研究表明，動態腳本算法極大地促進了空戰行為模型的自動生成，同時又具有足夠的靈活性，可以根據挑戰的需要進行調整。然而，確保新生成行為模型的有效性仍是未來研究的一個關注點。

生成空戰行為模型

人工智能（ai）領域可以為行為建模過程提供一種替代方法，并通過糾正上一節中提到的兩種后果來提高模擬訓練的效果。這種替代方法是通過機器學習生成行為模型。機器學習程序在各種任務中的表現都優于人類，例如信用卡欺詐檢測、云計算資源分配，以及玩撲克和圍棋等游戲。對于此類任務，機器學習程序能夠通過以下三種特性的結合產生創造性的解決方案：（1）計算速度；（2）精確的約束滿足能力；（3）巧妙的學習算法。利用這三個特性并將其應用于行為模型的開發，我們就能獲得以下能力：(1) 以更快的速度開發行為模型；(2) 開發出比目前更多變化的行為模型。因此，使用機器學習程序開發行為模型有可能消除當前行為建模過程對訓練效果造成的兩種影響。

不過，在將機器學習應用于空戰模擬之前，我們必須先考慮空戰領域。空戰領域十分復雜，在這一領域內運行的機器學習方法必須適合該領域帶來的挑戰。五項挑戰：(a) 形成團隊合作，(b) 對 cgf 行為進行計算評估，(c) 有效重用已獲得的知識，(d) 驗證生成的行為模型，以及 (e) 生成可訪問的行為模型。這五大挑戰并非空戰領域所獨有。但是，這些挑戰需要適合該領域的解決方案。

研究問題

研究問題 1：能在多大程度上生成能產生團隊協調的空戰行為模型？

動態腳本使用獎勵函數來評估使用生成的行為模型的空戰 cgf 所顯示的行為。獎勵函數產生的獎勵用于調整新生成的行為模型，以尋找最佳模型。如前所述（見挑戰 b），空戰行為評估存在兩個問題。在文獻中，這兩個問題分別被稱為獎勵稀疏和獎勵不穩定（見第 4 章）。不過，文獻中提出的空戰行為獎勵函數并不總是考慮到這兩個問題。然而，這樣做可能會產生更理想的行為模型。這就引出了第二個研究問題。

研究問題 2：能在多大程度上改進空戰 cgf 的獎勵功能？

動態腳本將 cgf 在整個學習過程中積累的知識以權重值的形式存儲在規則庫中的規則上。每條規則的權重值表示該規則相對于規則庫中其他規則的重要性。就重復使用而言，在一個空戰場景中構建的知識也有可能在另一個空戰場景中得到有效應用。我們將知識重用置于遷移學習的背景下，即讓一個 cgf 在一個場景中學習，然后將其知識遷移到一個新的、未見過的場景中。這就引出了第三個研究問題。

研究問題 3：使用動態腳本構建的知識在多大程度上可以在不同場景下的 cgf 之間成功轉移？

我們的目標是將生成的行為模型用于模擬訓練。驗證模型是實現有效使用模型的重要一步。行為建模過程中的第 4 步說明了驗證的重要性。然而，由于行為模型驗證沒有放之四海而皆準的解決方案，我們首先必須確定驗證的正確方法。這就引出了第四個研究問題。

研究問題 4：我們應該如何驗證機器生成的空戰行為模型以用于模擬訓練？研究問題 4 的答案就是驗證程序。通過該程序，我們可以確定我們在研究中生成的行為模型的有效性。所選擇的研究方法引出了第五個研究問題。

研究問題 5：通過動態腳本生成的空戰行為模型在多大程度上可用于模擬訓練？

回答了這五個研究問題，我們就能回答問題陳述。

在第 1 章中，我們介紹了問題陳述和五個研究問題。此外，還介紹了解決研究問題的研究方法。

在第 2 章中，我們提供了有關四個主題的文獻背景信息（另見第 1.1 節）： (1) 行為建模過程的詳細步驟；(2) 在模擬訓練中使用機器學習的潛在好處和缺點；(3) 過去使用機器學習生成空戰行為模型的方法；(4) 動態腳本及其在空戰模擬中的適用性。

在第 3 章中，我們介紹了團隊協調的三種方法：(1) 默契；(2) 中心；(3) 體面。我們通過實驗研究團隊協調方法的益處，然后回答研究問題 1。

在第 4 章中，我們將深入研究動態腳本編寫過程的一個特定部分，即獎勵功能。我們將展示三種不同獎勵函數的使用如何影響我們的 cgfs 的行為，然后回答研究問題 2。

在第 5 章中，我們研究了 cgf 在某種空戰場景中積累的知識在多大程度上可以成功轉移到不同空戰場景中的 cgf 上，然后回答了研究問題 3。

在第 6 章中，我們設計了一個驗證程序，通過該程序可以驗證為空戰 cgf 生成的行為模型。此外，我們還介紹了 atacc，然后回答了研究問題 4。

在第 7 章中，我們將驗證程序應用于戰斗機 4 艦模擬器中新生成的行為模型，然后回答研究問題 5。

在第 8 章中，我們將對五個研究問題的答案進行總結，從而結束本論文。最后，基于這些答案，我們提出了問題陳述的答案。之后，我們將對未來的工作提出兩點建議。

遙控飛機執行的軍事任務類型不斷擴展到包括空對空作戰在內的各個方面。雖然未來的視距內空對空作戰將由人工智能駕駛，但遙控飛機很可能將首先投入實戰。本研究旨在量化延遲對高速和低速交戰中一對一視距內空對空作戰成功率的影響。研究采用了重復測量實驗設計，以檢驗與指揮和控制延遲相關的各種假設。有空對空作戰經驗的參與者在使用虛擬現實模擬器進行的一對一模擬作戰中受到各種延遲輸入的影響，并對每次交戰的作戰成功率進行評分。這項研究是與美國空軍研究實驗室和美國空軍作戰中心合作進行的。

因變量 "戰斗得分 "是通過模擬后分析得出的，并對每次交戰進行評分。自變量包括輸入控制延遲（時間）和交戰起始速度（高速和低速）。輸入延遲包括飛行員輸入和模擬器響應之間的六種不同延遲（0.0、0.25、0.50、0.75、1.0 和 1.25 秒）。每種延遲在高速和低速交戰中重復進行。采用雙向重復測量方差分析來確定不同處理方法對戰斗成功率的影響是否存在顯著的統計學差異，并確定延遲與戰斗速度之間是否存在交互作用。

結果表明，在不同的潛伏期水平和交戰速度下，戰斗成功率之間存在顯著的統計學差異。潛伏期和交戰速度之間存在明顯的交互效應，表明結果取決于這兩個變量。隨著潛伏期的增加，戰斗成功率出現了顯著下降，從無潛伏期時的 0.539 降至高速戰斗中 1.250 秒潛伏期時的 0.133。在低速戰斗中，戰斗成功率從無延遲時的 0.659 降至 1.250 秒延遲時的 0.189。最大的遞增下降發生在高速潛伏期 1.00 至 1.25 秒之間，低速潛伏期 0.75 至 1.00 之間。高速交戰期間戰斗成功率的總體下降幅度小于低速交戰期間。

這項研究的結果量化了視距內空對空作戰中戰斗成功率的下降，并得出結論：當遇到延遲時，希望采用高速（雙圈）交戰，以盡量減少延遲的不利影響。這項研究為飛機和通信設計人員提供了信息，使他們認識到延遲會降低預期作戰成功率。這種模擬配置可用于未來的研究，從而找到減少延遲影響的方法和戰術。

美國海軍正在重組其艦隊結構。美海軍正在探索使用無人潛航器 (UUV) 平臺來補充艦隊的可行性。目前的 UUV 只能提供最低限度的監視和水雷探測能力；一種解決方案是在 UUV 平臺上增加攻擊性和增強型探測能力。本研究采用基于模型的系統工程（MBSE）方法，在聯合戰區模擬級全球作戰環境中探索具有增強能力的 UUV 的效果。該方法包括概念原型開發過程、作戰概念、效果衡量標準、不同的 UUV 因素（速度、組成和聲納類型）以及實驗設計。在對 540 次模擬運行的輸出結果進行分析后，結果證明所有三個因素對 UUV 的作戰性能都有重要影響，并表明使用先進的 UUV 可以提高特遣部隊的能力。此外，實驗還揭示了 UUV 的組成與探測和交戰速度之間的強相關性，并證實了使用主動聲納在作戰中的優勢，從而形成了 UUV 功能的交換空間。這項研究證明了 MBSE 在為未來艦隊進行可行性評估方面的實用性。

2016 財年，美國參議院軍事委員會下令海軍將艦隊規模擴大到 355 艘。然而，建造設施的缺乏阻礙了這一工作。負責預算的海軍副助理部長布萊恩-盧瑟少將估計，355 艘艦艇的目標要到 2050 年代才能實現（Larter 2018）。因此，美國海軍正在探索潛在的艦隊重組方案。海軍對用無人系統來補充傳統的有人海軍資產非常感興趣。無人潛航器 (UUV) 就是這樣一種系統。由于高層對艦隊和無人系統都很感興趣，海軍研究辦公室（N9）要求提供測試 UUV 未來能力的方法和流程，以及開展此類研究的實驗環境或工具。此外，目前的無人潛航器主要用于支持水雷戰和小型監視任務（美國防部，2007 年），因此還不了解其對其他角色的影響。

本研究的目的是在計算機輔助兵棋推演中使用基于模型的系統工程（MBSE）方法，特別是聯合戰區級模擬全球行動（JTLS-GO），以探索先進的 UUV 能力作為未來美國海軍艦隊資產的影響，以及作為日益減少的潛艇部隊的替代品的影響。

MBSE 方法是一個多步驟過程，從頭至尾探索整個項目。通過這種方法，我們開發出了一種先進的 UUV 概念和 "眼鏡蛇黃金 2018"（CG18）小插圖或作戰概念（CONOP），這是一種六國（太平洋司令部主辦）指揮所演習（CPX）。小插圖的創建允許對 CG18 進行反復檢查，以確定 UUV 可以解決的能力不足問題。在這種情況下，虛擬演習的重點是敵方（索諾拉）特遣部隊與盟軍特遣部隊（包括 USS Benfold (DDG-65) 和 RSS Endurance (LS-207)）之間的互動。實際演習的結果包括上述艦艇的傷亡。造成這些傷亡的原因是缺乏態勢感知和進攻火力。這些問題為在模擬中注入 UUV 以增強傳感器和火力提供了機會和動力。隨后，確定和建立新能力的作戰要求和限制的過程隨之展開。新的模擬 UUV 設計必須能夠提供額外的進攻和偵察能力。衡量無人潛航器的性能如何以及哪些屬性需要改變，從而制定了效能衡量標準（MOE）和性能衡量標準（MOPs）。這些衡量標準有助于指導實驗設計（DOE）的制定，從而指導名義 UUV 的實驗和評估。

性能指標包括探測效果和敵方減員。關注的性能因素（屬性）包括 UUV 速度、UUV 數量（UUV 艦隊組成）和聲納類型（主動或被動）。DOE 包括對這些因素在三個不同值（水平）下的測試。不同水平的因素組合產生了 18 個設計點。

JTLS-GO 模型是由 Rolands and Associates 設計的事件驅動兵棋推演模擬，用于測試多方聯合戰役和行動（Rolands and Associates 2018）。該項目測試戰爭的多個層面，包括政治、戰略、作戰和戰術層面。

雖然 JTLS-GO 在模擬交戰方面很有用，但根據 Cayirci 和 Marincic（2009 年）的說法，其功能是培訓總部人員更有效地指揮和控制單元。因此，僅使用 JTLS-GO 測試未來概念是不可行的，因為這需要大量資源。為了充分利用 CG18 的人的反應和結果，作者在 NPS 仿真實驗和高效設計（SEED）中心的幫助下，將原始 JTLS-GO 仿真程序轉換為自動化計算機輔助兵棋推演（CAW）仿真。這種轉換允許對未來能力進行多次重復模擬，以便進行統計分析。

這項工作涉及 540 次模擬運行，耗費了 810 個小時的計算機時間。通過回歸分析、趨勢分析和分區樹分析，得出了以下結論：

1.通過在 JTLS-GO 中的 CG18 自動版本中建立建模和實驗環境，MBSE 方法為評估未來 UUV 能力對作戰的影響提供了途徑。

JTLS-GO 中的 CG18 提供了一個框架，利用 MBSE 方法來定義操作差距、創建 UUV 原型、定義測量方式和內容（MOE 和因素）并快速進行實驗。MBSE 所要求的有條不紊和一絲不茍的努力表明，應用這一過程有利于探索 UUV 的未來能力，同時也表明它如何為考察未來艦隊的一系列能力提供機會。

2.UUV 的存在為提供態勢感知和攻擊火力提供了額外的能力，減少了水面的脆弱性。

即使增加了效果最差的因子組合的 UUV，也產生了積極的結果：3 個 "索諾蘭 "單元被擊斃，60% 的單元被發現。采用首選探測因子值的 UUV 使 RSS Endurance (LS-207) 在 30 次模擬中擊沉了 12 次。與此同時，USS Benfold (DDG-65) 在使用這些 UUV 的 30 次模擬演習中只擊沉了 2 次。當環境中存在具有優先損耗因子值的 UUV 時，RSS Endurance (LS-207) 在 30 次模擬中擊沉了 10 次，USS Benfold (DDG-65) 在 30 次模擬中擊沉了 2 次。因此，UUV 的性能導致模擬環境中盟軍傷亡人數減少。

3.主動聲納提高了殺傷力和探測能力，但在速度和 UUV 艦隊組成方面，并不是越多越好。

表 ES-1 列出了實驗中最佳和最差的 UUV 配置。根據該表，推薦的最佳組合是一支中等規模的 UUV 艦隊，以 8 節的速度航行并配備主動聲納。這種配置平均可摧毀近 88% 的敵方目標。

采用自動 JTLS-GO 仿真軟件包的 MBSE 方法所得出的結果可為先進的 UUV 性能提供深入見解，而無需投入大量人力和物力。海軍在規劃其未來架構的過程中，應考慮使用此類工具對平臺進行評估。此外，海軍還應考慮增加先進的 UUV 平臺以補充艦隊。

美國空軍越來越關注人工智能（AI）在增強作戰各方面能力方面的潛力。在這個項目中，空軍要求蘭德公司的研究人員考慮人工智能無法做到的事情，以了解人工智能在作戰應用中的局限性。

研究人員沒有試圖確定人工智能的一般限制，而是選擇并調查了四個具體的作戰應用作為潛在用例：網絡安全、預測性維護、兵棋推演和任務規劃。選擇這些應用是為了代表各種可能的用途，同時突出不同的限制因素。在可以獲得足夠數據的三個案例中進行了人工智能實驗；剩下的兵棋推演案例則廣泛探討了如何應用或不能應用人工智能。

本報告是五卷系列中的第一卷，總結了所有應用案例的研究結果和建議。報告面向政策制定者、采購專業人員以及對將人工智能應用于作戰普遍感興趣的人員。

研究問題

• 哪些作戰應用可作為潛在用例？
• 訓練和測試人工智能系統需要哪類數據？
• 人工智能算法有哪些局限性？

主要結論

• 要識別適應性威脅，數據必須是最新的。分布偏移會降低模型性能，這是無法避免的，尤其是對于高維數據。
• 不能依靠人工智能分類算法來學習沒有教過的東西。人工智能無法預測或識別新型網絡攻擊。
• 數據必須可訪問且條件良好。相關的物流數據保存在多個數據庫中，通常條件不佳。如果沒有自動化的數據管道，就無法獲取足夠的數據來實現人工智能。
• 和平時期的數據不能替代戰時數據。人工智能無法彌補適當數據的匱乏。
• 數字化必須先于人工智能的發展。大多數兵棋推演不是在數字化環境中進行的，也不會生成電子數據。數字化是人工智能數據管道的先導。
• 需要新型數據。要實現人工智能，就需要人機交互（HCI）技術來捕捉兵棋推演中目前尚未捕捉到的方面。
• 人工智能遠未達到人類智能水平。因此，它不能代替人類，也不能應用人類的判斷。
• 要應對適應性威脅，數據必須是最新的。必須根據最新情況刷新模型，才能在動態威脅面前生存下來。
• 人工智能在戰術上很聰明，但在戰略上卻很幼稚。它往往通過進入對手的 "觀察、定位、決策、行動 "循環而取勝，而不是通過提出一個巧妙的大戰略。
• 與傳統優化方法相比，人工智能的準確性較低。但它的解決方案可能更穩健，也能更快達成。

建議

• 空軍部（DAF）應進行數據集細分測試，以確定人工智能系統分布偏移的重要性，并確定大致的衰減率和人工智能保質期。
• DAF 應進行人工智能試驗，以改進戰備備件包 (RSP) 的需求預測，并將概念驗證模型擴展到所有飛機。這可能需要在逐個部件、逐個平臺的基礎上進行。
• DAF 應考慮使用人工智能來解決更大的運籌問題，即選擇將哪些部件發送到哪里。
• DAF 應建立一個數據操作管道，以便對多個部件和平臺的飛機維護和 RSP 進行有效的回顧性分析。
• DAF 應將用于開發兵棋推演 AI 應用的資源集中在最有前途的領域：那些調查替代條件或用于評估有明確標準的領域；那些已經納入數字基礎設施（包括人機交互技術）的領域；以及那些定期重復的領域。
• 發展議程應更多地使用數字游戲基礎設施和人機交互技術，特別是在為系統探索和創新而設計的游戲中，以收集數據支持人工智能的發展。
• DAF 應更廣泛地利用人工智能能力來支持未來的兵棋推演工作。
• 國防和安全部隊應考慮如何利用人工智能為面臨突發狀況的無人機制定快速反應政策。
• DAF 應投資開發工具，將強化學習應用于現有的任務規劃模型和模擬中，如仿真、集成和建模高級框架（AFSIM）。

本預研究的重點是在一家雷達公司早期概念開發的背景下，如何在民用應用中處理非法闖入和具有潛在危險的多旋翼飛行器。不過，本研究的結果也可用于軍用多旋翼飛行器探測場景。研究范圍是 C-UAS 系統（反無人機系統），因為如果不從系統角度（包括阻止無人機的方法）考慮，就無法有效地開發無人機探測系統。

一個強大的反無人機系統需要多方面的投入，這些投入會隨著時間的推移而發生變化，而概念的目標是面向未來。潛在的應用領域已經確定，并轉化為客戶細分市場，這些細分市場的威脅和復雜需求大相徑庭。除市場和客戶需求輸入外，發現和攔截無人機的基礎技術都要根據特定細分市場的需求分析所產生的大量屬性進行映射和基準測試。這種量化對于促進基于事實的設計選擇以創建一個強大和穩健的系統是必要的。通過黑盒和流程圖對分段情景進行分析和定義，清楚地顯示出不同的復雜性。整個論文的視角在需求和解決方案領域之間轉換。

研究的結果是一個高度抽象的概念性模塊化多資產系統，該系統對移動目標和不同的無人機場景都具有很強的魯棒性。論文介紹了這種系統的現有構件和概念構件，并根據研究的基準評分結果對其進行了論證。還介紹了針對若干客戶群的具體應用系統概念。

該項目為與使用無人系統支持分布式海戰（DMO）有關的作戰概念和系統設計決策提供信息。研究通過系統地改變仿真模型中的系統設計特征和作戰活動，支持對無人系統（UVC）進行能力級分析。分析結果表明，UVC 可提高各種無人系統的作戰可用性（Ao）和使用時間（TOS），因為它可隨時進入維護、加油和重新武裝設施，而無需長時間前往岸基設施或分布式支援艦艇。在比較使用 UVC 的配置與在自適應兵力包 (AFP) 中分配無人系統支持的配置時，單個無人系統的 Ao 提高了 6% 到 31%。仿真模型分析確定了 UVC 架構，其中包括至少 8 個無人機發射回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個甲板井托架，以最大限度地提高 Ao。

在支持分布式海上作戰（DMO）時，無人系統有可能發揮兵力倍增器的作用，在提高殺傷力的同時降低有人系統的風險。然而，無人系統到岸基維護、加油和重新武裝設施的轉運時間減少了可用于支持執行 DMO 的自適應兵力包（AFP）的總體駐扎時間（TOS）。本項目研究了無人水面艦艇 (USV)、無人水下航行器 (UUV) 和無人機 (UAV) 在美國海軍現有艦艇上的集成問題，該艦艇已被重新改裝為無人載具 (UVC)。在本報告中，"UxV "一詞用于描述無人系統這一類別。

如 Van Bossuyt 等人（2019 年）所述，項目團隊采用了系統定義、系統建模和系統分析的通用系統工程流程序列。在系統定義過程中，項目團隊重點開發了作戰概念（CONOPS），并定義了 UVC 的系統要求。系統建模活動的重點是構建 UVC 的離散事件仿真模型。在系統分析階段，團隊利用所開發的模型來評估 UVC 的各種設計參數對每種無人系統類型的運行可用性（Ao）的影響。

A. 系統定義

在系統定義階段，從自上而下和自下而上的角度開發和考慮了 UVC 要求。從自上而下的角度來看，團隊分析并確定了滿足總體任務有效性目標所需的能力，而與任何現有的候選平臺無關。從自下而上的角度來看，團隊評估了一艘登陸直升機船塢（LHD）艦，以確定該平臺可實現的最大 UVC 能力。通過查閱文獻和分析利益相關者的需求，項目團隊確定了 UVC 的以下關鍵能力：指揮與控制 (C2)、UxV 發射、UxV 維護和 UxV 回收。根據設想，UVC 將包括著陸甲板無人機發射和回收站、無人機維護/布防/燃料艙、用于大型 USV/UUV 操作的船舷艙或站，以及用于小型 USV/UUV 操作的井甲板艙。

B. 系統建模

項目構想將 UVC 視為針對地面和岸上敵對兵力實施 DMO 的 AFP 的一部分。UVC 的作用是支持 UxV 對敵方岸基導彈基地進行偵察和打擊。在打擊階段之前、期間和之后，UxV 提供全天候的情報、監視和偵察（ISR）、目標定位和戰損評估服務。UVC 的總體目標是通過消除到岸基支持設施的較長運輸時間來增加 UxV 的全時服務時間。為實現這一總體目標，研究小組選擇 "航程 "和 "持續停留時間 "作為性能指標（MOP），并選擇 "UxV 任務時間"、"UxV 停機時間 "和 "維護灣利用率 "作為效果指標（MOE）。

設計并開發了一個離散事件仿真模型，用于分析 UVC 設計參數對 MOP 和 MOE 的影響。該模型是通過 ExtendSim10 建模程序開發的。該模型包括 UxV 發射和回收、UxV 維護活動以及 UxV 重新武裝和加油活動。UxV 的發射時間表和總模擬運行時間是根據擬議的 UVC CONOPS 制定的。目前，該模型并未考慮 UxV 的損失或故障；這是未來可能開展工作的一個領域。模型的主要輸出是每種 UxV 的 Ao。

C. 系統分析

為了廣泛探索實驗空間，同時減少試驗總數和模型運行時間，我們專門設計了一個填充空間的拉丁超立方設計。每次試驗重復模擬 30 次并收集結果。合并所得的 Ao 值，得出每個試驗的統計平均值。

分析結果表明，UVC 可隨時提供維護、加油和重新武裝設施，而無需在岸基設施或分布式支援艦艇之間進行長時間的轉運，從而改善了每種 UxV 的 Ao 值和 TOS 值。對于任何特定的 UxV，通過增加 UVC 發射、回收和維護站的數量，從而消除或減少這些服務的排隊時間，可獲得最大的 Ao。分析表明，UVC 在設計時應至少配備 8 個無人機發射/回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個焊接甲板托架。這些參數沒有確定上限，這也是未來研究的一個潛在領域。

有趣的是，雖然 UVC 的存在改善了大型無人水面艦艇（LUSV）的航速，但 UVC 的實際設計似乎對 LUSV 的航速沒有影響。這可能是由于 LUSV 的假定任務持續時間長，假定維護間隔長，因此不可能出現任何排隊現象。單個船側停泊區似乎足以為多艘 LUSV 提供服務，但即使是單個船側停泊區，也可通過消除到岸基設施的轉運時間來改善 Ao。