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2022年3月，美國蘭德公司發布《開發嵌入人工智能應用的聯合全域指揮控制作戰概念》報告，論述了嵌入人工智能/機器學習（AI/ML）的聯合全域指揮控制（JADC2）的需求，說明了如何在JADC2中利用商業AI/ML系統和需要克服的障礙，并指出了發展路徑。報告認為，為實現嵌入人工智能應用的JADC2，需要投入人力和資源來超越如今的人力密集型指揮控制模式，用自動化和AI/ML技術改進當前的規劃過程。

報告核心觀點包括：

• 將AI/ML納入JADC2之前需要建立“信息基礎”；
• 實現JADC2目標的關鍵是確定核心軍事任務的指揮控制需求并建立可行的軟件開發計劃；
• 將商業AI/ML系統用于軍事任務，必須確定技術支持的作戰需求、隨后確定實現作戰任務所需的指揮控制過程，同時了解AI/ML技術的局限性；
• 在JADC2中應用AI/ML需要克服四個障礙：軍事文化與商業文化的差異、數據不可訪問、重組軍事行動中心并培訓人員、軍事亞文化；
• 在JADC2中應用AI/ML的目標是實現指揮控制的高效人機組隊，而不是指揮控制的完全自動化。

將人工智能（AI）和機器學習（ML）納入JADC2進行多域作戰（MDO）之前要完成一項艱巨的任務，即建立“信息基礎”。信息基礎中的數據帶有標記，能夠安全地存儲和傳輸，且易于訪問。建立信息基礎需要持續整理和保護軍方為開展指揮控制所需的跨領域、跨軍種和跨梯隊的所有信息。這些信息是AI和ML算法所需的輸入。如果沒有這樣一個信息基礎，將AI融入JADC2的工作就無法取得進展。 盡管最近AI/ML在游戲領域取得了令人鼓舞的成功，但考慮到信息不完整、數據質量差和對手行動等現實障礙，在某些指揮控制功能中使用類似的技術仍具有挑戰性。其他AI/ML技術，例如用于預測戰區內飛機狀態的應用，其成熟度更高。實現JADC2目標取決于確定核心軍事任務集的指揮控制需求，以及建立在近期和遠期都可以實現的軟件開發計劃。

1 JADC2對支撐多域作戰的必要性

現代戰爭已經超越了傳統的陸、空、海領域，軍事指揮官及其參謀人員計劃、指揮和控制部隊不能局限于這些傳統領域，還要擴展到太空、網絡和電磁頻譜領域。更復雜的是，跨領域的活動已經超出了傳統戰爭的范疇，**在還未采取公開敵對行動之前，大多數國家早已身處競爭環境。**軍隊必須能夠在戰爭和競爭中整合這些領域。今天的軍事行動已經需要靈活和安全的手段來跨梯隊、領域、組織和地理區域進行通信和共享數據。未來的全域戰爭和競爭將對獲取信息的規模和速度、對信息的理解和快速決策提出更高的要求，這些都是JADC2能力的關鍵要素。

但是，今天用于規劃、調度和執行監視軍事任務的既存系統和基礎設施不適用于現代全域作戰。鑒于多域作戰規劃日益復雜，期限縮短，而且數據要求增加，軍事規劃人員需要新的工具，包括AI/ML工具。 要想確定對AI/ML工具投入的優先級，就需要了解這些工具的能力、面臨的障礙以及它們滿足多域作戰下新興指揮控制需求的潛力。

圖1 機器學習的類型

2 如何利用商業AI/ML系統

近來，AI/ML系統在日益復雜的游戲中展現出人類所不能及的能力，再加上人們對未來高端沖突作戰需求日益加深的理解，使AI/ML變得極具吸引力。作為一種AL/ML系統，AlphaStar在即時戰略游戲《星際爭霸》中的成功**預示著監督學習和強化學習未來有可能應用于戰術級和戰役級指揮控制。**但是，將這些技術從游戲過渡到戰爭仍需要大量的研究。

隨著人工智能算法被開發用于現實、動態、多領域、大規模和快節奏的作戰，需要選擇、評估和監控重要的度量標準來衡量算法的性能、有效性和適用性。關鍵的算法度量標準包括：效率（計算所需的時間和內存）、可靠性（算法是否產生有效的結果）、最優性（算法是否為給定目標提供最佳結果）、穩健性（算法是否能夠在意外情況下平緩降級）、可解釋性（人是否能理解所產生結果的原因）和確定性（算法是否按預期運行）。

由于商業和學術AI/ML系統沒有直接應用于軍事任務，這些技術需要過渡到軍事環境才能帶來作戰優勢。為了決定采用哪些AI/ML技術，軍方**必須首先了解需要這些技術支持哪些作戰需求，如空中優勢、防空、加油機支持等。隨后作戰需求將決定****實現作戰任務所需的指揮控制過程，**如態勢感知、空域去沖突等。**了解AI/ML技術的局限性，**尤其是它們在不確定條件下進行推理時遇到的困難，也同樣重要。否則，這些技術可能會達不到預期。

圖2 AI/ML關系

3 實現AI/ML的軍事應用需要克服的障礙

實現AI/ML的軍事應用存在以下四個主要障礙。

（１）軍事文化與商業文化的差異

由于在戰爭中生命始終處于危險之中，軍事文化通常是規避風險的。但是在商業世界中，承擔大的風險可能獲得豐厚的經濟回報。這種文化差異在共享數據方面表現最為突出。軍方傾向于保護信息（只有那些“需要了解”的人才能獲取信息），而商業世界重視開放數據訪問（“廣泛共享”），以促進應用開發并獲得經濟利益。因此，將安全考慮納入軍事軟件開發和信息技術（IT）行動（稱為DevSecOps）非常重要，由此能夠挫敗試圖通過網絡手段削弱指揮控制的對手和危險份子。最大的挑戰可能是如何確保AI/ML算法適用于真實戰場。在戰場中，“戰爭迷霧”、不完整的信息和對手的行動與游戲環境截然不同。

（２）軍方內部數據不可訪問

軍方需要統一的數據管理政策和足夠先進的信息技術使指揮控制人員可以訪問大量數據，由此支持他們的人工智能輔助決策。換句話說，**必須有一個支持收集、標記、存儲、保護和共享數據的AI生態系統。**這個生態系統將依賴于通用數據標準、明確指定的權限、完整性檢查和入侵防護。**云計算和數據湖將是關鍵組成部分。**云數據湖可以用于分布式計算、冗余存儲和整個企業內的連接。考慮到現有的軍事政策、文化、權限、預算和獲取途徑，構建這樣一個環境以跨領域和跨安全級別的安全方式提供大量數據將對JADC2提出挑戰。

（３）需要重組軍事行動中心并培訓中心的人員

機器之間通信的增加和指揮控制過程的自動化，可能會帶來作戰中心硬件和人員的變化，這使人類作戰人員能夠聚焦認知任務，如評估和完善潛在的行動方案。采用AI/ML技術將創造出新的角色和職責。作戰人員需要接受培訓以便管理和運營AI生態系統，同時充當數據管理員，確保在該生態系統中捕獲和存儲的數據的質量和完整性。此外，雖然現在規劃人員和決策人員受到的培訓是要在一個領域內思考，但新的職責可能會出現，需要人們同時在多個領域內思考。

**（４）存在軍事亞文化 **

由于作戰人員之間亞文化的差異、規劃時間線的不同，以及為實現不同的作戰效果而采用的不同的權限分配方案，即使在一個軍種內，也很難跨越空中、太空和網絡領域集成AI能力。 盡管如此，對全域指揮控制的需求是急迫的，而且這種需求越來越普遍。為此，在JADC2中嵌入AI應用必須面對和克服以上所有障礙——軍事文化、網絡安全問題、用于知識質量較差的問題的算法、數據不可訪問、作戰中心重組和培訓以及軍事亞文化。

4 實現高效發展的路徑

以上障礙讓現狀看起來很嚴峻，必須立即做出改變來響應快速向前推進的迫切需求。但是，如果將實現目標的步驟分解成一個個容易解決的問題，如果軍方清楚技術的可能性和局限性，就可以取得進展。**我們的目標不應該是指揮控制的完全自動化，而是指揮控制的高效人機組隊。**實現這一目標的步驟應該包括：第一，繼續開發JADC2作戰概念并確定其優先次序；第二，在指揮控制過程中確定采用AI/ML來增強能力的需求和機會。

與此同時，有必要為數據驅動的AI生態系統設置環境，這意味著要將武器系統和相關數據遷移至多域數據湖中，供有權限的人使用，同時應用“零信任”和其他安全原則來靈活且安全地管理這些數據。隨著AI軟件應用程序的開發，有必要在作戰測試環境中對這些應用程序進行實驗，將它們與指揮控制系統集成，然后將有限的能力部署到作戰中心，接著根據用戶反饋快速更新軟件應用程序。分析師和技術專家希望探索作戰概念來促進人機組隊，建立人們對AI智能算法的信任，并提高算法的可解釋性。商業需求較少的領域可能需要有針對性的軍事投資，例如用于數據稀缺領域的AI算法學習，或者用于防御針對這些算法的攻擊的AI算法。

當前的AI/ML技術需要學習用的數據。由于缺乏真實世界的數據（缺乏這類數據也是一件幸事）來為改進這些戰爭技術提供信息，軍方可以利用建模、模擬和演習來為AI/ML算法生成訓練數據。這類算法有助于武器-目標配對等。監督或強化學習算法可以支持這種指揮控制功能，類似于最近應用于商業游戲的學習算法。但是軍事算法也必須考慮到現實世界中的不確定性，這對人類和算法來說都是一個主要困難。

正如美國空軍參謀長查爾斯?布朗（Charles Brown）2020年8月所說：“要么加速變革，要么失敗。”對現代戰爭來說，及時向JADC2邁進是必要的，而且有必要“在競爭對手的防守期限內”完成。這一需求真實存在，但對AI/ML設定現實的預期很重要。現有的指揮控制流程在自動化方面還有改進的空間，在某些情況下，在AL/ML方面也有改進的空間。美國眾議院軍事委員會主席、華盛頓州民主黨眾議員亞當?史密斯（Adam Smith）于2021年9月談到JADC2時說：“目標是正確的，但不要低估實現這個目標的難度。”

來源：防務快訊

概述

美政府問責局（GAO）日前發布報告《人工智能：國防部應改進策略和流程并加強協作指導》。該報告通過評估2018年《國防部人工智能戰略》，發現其存在片面性的一些特征，如九項人工智能相關戰略計劃“不包括與采用AI技術相關的資源、投資和風險的完整描述”等，呼吁國防部制定更全面的人工智能戰略，以使其更好地定位、問責和負責任地使用該技術。該報告還向國防部提出以下建議：發布含AI戰略所有特征的指南、建立定期審查國防部AI戰略的程序；開發含所有需求的高級計劃或路線圖；發布指南和協議，定義該機構在AI活動中的領導和參與者的責任等。

背景

GAO的發現

2018 年國防部 (DOD) 人工智能 (AI) 戰略將 AI 定義為機器執行通常需要人類智能的任務的能力。戰略和相關計劃包括綜合戰略的一些（但不是全部）特征。 例如，國防部的九項人工智能相關戰略和計劃不包括對資源和投資以及與采用人工智能技術相關風險的完整描述（見圖）。發布指南以在未來與人工智能相關的戰略中包含綜合戰略的所有特征，可以幫助國防部更好地幫助管理人員確保問責制和負責任地使用人工智能。

國防部人工智能相關戰略和計劃的評估

國防部已開始識別和報告其 AI 活動，但其 AI 基線清單存在限制，例如排除機密活動。國防部官員表示，這些限制將在人工智能活動識別過程的后續階段得到解決。然而，國防部還沒有制定一個涵蓋所有需求和里程碑的高級計劃或路線圖。這樣的計劃將為國防部提供實現該計劃目標所需的所有功能的高級、端到端視圖，以向國會和國防部決策者提供完整和準確的人工智能活動清單。

國防部組織在人工智能活動上進行協作，但可以更充分地整合領先的協作實踐。國防部使用 GAO 先前工作已經確定的各種正式和非正式協作機制，例如跨部門小組。國防部已部分納入領先的協作實踐，例如識別領導力。然而，國防部官員告訴我們，他們正在制定指南和協議，明確定義參與人工智能活動的國防部組件的角色和職責。通過最終確定和發布此類指南，國防部可以幫助確保所有參與者就整個部門的人工智能工作的責任和決策達成一致。

為什么 GAO 做這項研究

國防部戰略指出，人工智能將改變戰爭的性質，不采用人工智能技術可能會阻礙作戰人員保衛我們國家的能力。國防部正在進行組織變革并投資數十億美元來整合人工智能技術，例如建立聯合人工智能中心以加速在整個國防部提供人工智能能力。

伴隨 2021 財年國防授權法案的眾議院報告 116-442，以及讓 GAO 評估國防部的資源、能力和人工智能技術計劃的規定。本報告評估了 (1) 國防部的人工智能戰略和相關計劃，包括綜合戰略的特征；(2) 國防部已確定并報告了整個部門的人工智能活動情況；(3) 國防部在其人工智能活動上的合作情況。GAO 審查了相關法律和國防部戰略，概述了整個部門管理人工智能的計劃和流程，采訪了官員，并進行了全部門調查。這是 GAO 于 2022 年 2 月發布的敏感報告的公開版本。國防部認為敏感的信息已被省略。

2021年5月27日，英國防部發布《國防數據戰略——構建數字骨干網和釋放國防數據力量》文件（簡稱“《國防數據戰略》”），詳細闡述了英軍未來的數字能力建設計劃。該戰略的發布使英國成為最先在軍事領域提出數字能力建設戰略的國家之一，是英軍數字化建設的里程碑。

概要

數字技術向社會各個領域的推進是無情的。它正在重新塑造我們的生活方式。我們本能地伸手去拿我們的智能手機、平板電腦或數字設備來娛樂；搜索信息和新聞；導航到不熟悉的地方；以及與家人和朋友交流。大流行加速了我們個人和職業生活的這種轉變，我們都學習了新技能并適應了變化的環境。

就像數字化在我們的私人生活和私營部門的許多方面被證明如此具有變革性一樣，它也在以令人眼花繚亂的速度改變競爭和沖突的特征。數字和數據網絡和設備受到網絡企業的保護，同樣對于英國國防部保護國家的安全、穩定和繁榮的能力越來越重要。需要“隨時隨地”安全訪問我們的數據，跨越海洋、陸地、空中、太空和網絡平臺，以及總部和基地，當然還有在家辦公的員工。必須意識到來自大大小小的對手不斷增加且始終存在的網絡威脅。

該（英國）國防數字戰略概述了（英國）國防數字功能將如何通過提供安全、單一、現代的數字骨干來無縫訪問我們的數據。它還描述了將如何通過創建數字鑄造廠（數字創新者和開發人員的聯合生態系統，其中包括一個新的國防人工智能中心），在整個國防企業中利用這些數據。由 Defense Digital 領導，與 Dstl 和 DE&S 以及其他支持組織 - 所有這些都專注于支持前線指揮部和更廣泛的國防業務。這不僅僅是啟用和利用新技術；需要培養國防人員，使他們能夠像他們最喜歡的社交媒體應用程序一樣輕松直觀地接受和使用這種數字技術。需要調整流程，以敏捷的方式訪問、開發和利用這些技術；以及確保數據被重視并被視為戰略資產。

戰略提出背景

信息化時代，數據作為一國國防的重要戰略資產是幾乎所有國家軍隊的一項共識。然而到目前為止，能夠完全釋放國防數據價值的軍隊卻并不多見。究其原因，在于多數國家的軍隊仍存在諸多不適應數字時代的短板，英軍也不例外。《國防數據戰略》指出，英軍現有的指揮和作戰體制中存在的以下問題嚴重影響了其數字能力的發揮。

一是核心技術安全性不足。英軍雖然高度重視先進科技的作用，不斷地對其信息系統進行更新換代。然而，過于追求開發速度和性能優化的做法導致這些系統的安全漏洞也在不斷增多，技術債務問題越來越嚴重，各部門數據和系統條塊分割現象嚴重，造成信息孤島。

二是由于整體規劃不足，英軍不同軍種、部門之間的信息系統重復建設較多，集成度較低，顯得較為復雜和冗余。這同時還造成了國防數據在不同部門之間不能通用的問題，給英軍數據資源整合帶來不小的挑戰。

三是人員運用和開發現代化數字科技的能力不足。技術水平的不足，特別是在超大規模云計算技術上的短板是英軍提升數字化建設水平的重大障礙。

四是英軍的組織和文化未能適應信息時代的要求。英國防部認為，英軍的體制機制尚未從工業時代的大規模機械化戰爭背景下走出來，以數據資源為主導的作戰指揮意識不足。同時，英軍整體缺乏鼓勵創新和冒險的文化氛圍，不利于數字化改革的進一步深化。

公平地說，這四項短板是全球各國軍隊數字化轉型過程中普遍存在的共性問題。在技術水平高速發展的今天，各國的軍事變革速度都很難完全跟上時代的步伐，而能夠更快落實數字化轉型的軍隊必將在作戰領域取得巨大優勢。因此，英軍緊隨美軍之后，將數字化轉型工作提升至戰略層面，對數字能力建設提出了較為清晰的目標規劃。《國防數據戰略》提出，到2030年，英國防部將把數據視為推動和實現系統集成的重要資源，并將持續提供安全的、集成的、易于使用的數字能力，以獲得“可持續”的軍事優勢。

建立國防數字主干是英軍實現數字化轉型愿景的重要手段，也是這份《國防數據戰略》的核心內容，對于英軍實現多域整合和軍事力量轉型至關重要。數字主干的本質是一個分布式通信層，旨在提供一套服務器和數字設備之間通用的通信接口，使所有數字設備只需要使用這些通信接口即可滿足設備間互聯互通的要求。英國防部提出，國防數字主干不能僅僅從狹隘的技術視角來驅動，還應該圍繞英軍的作戰設想來建設和規劃。隨著投資力度的加大，國防數字主干還將能實現英軍與國防供應商和盟國軍隊的互聯。

《國防數據戰略》提出，國防數字主干將有以下四個特點：一是標準化。國防數字主干將基于英國防部門的共同數字系統架構來搭建，確保系統的通用性和數據的自由流動。國防數字主干的開發過程還將由英國防部首席信息官全程監督指導，以確保數據標準的統一。二是安全化。國防數字主干在設計過程中將充分考慮安全性因素，確保國防部的數據、網絡、系統和決策過程的安全可靠。三是現代化。國防數字主干以云技術為核心，采用人工智能等新興科技，開發先進的數據系統。四是數字化。國防數字主干將是以軟件為核心的系統，實現數字化操作，使英國防部能方便地將國防數據作為戰略資產加以利用。

數字骨干網帶動數字建設

數字主干的意義不僅僅限于其本身，更重要的是，英國防部希望以構建國防數字主干為契機實現提升英軍整體的技術實力、改進國防部的工作方法和文化環境、促進英軍軍事思想轉變等數字化轉型目標。《國防數據戰略》提出，英國的國防數字主干將是一個由人、工作流程、數據和技術四個要素有機結合的生態系統。針對這些要素，《國防數據戰略》都制定了發展規劃。

圖：數字主干帶來數據整合效率的提升

人數字主干功能的發揮不只與數據和技術有關，人的因素也是其中至關重要的一環。為實現英軍部署和有效利用數字主干的目標，英國防部正在轉變其運作方式，在整個國防部門嵌入數字技能要求。同時，英國防部還著手制定了一份數字人才培養計劃，以建立一支具備所需技能的員工隊伍。在這份計劃中，英國防部確定了三個目標。

加強人員的數字能力。英國防部將加大對技術人員培訓的投資力度，提升所屬人員在包括數據分析、敏捷交付和網絡安全等領域在內的新技能。英國防部還將利用多種手段加強自身技術開發能力，如建立高效靈活的組織制度，加大人才引進力度，從政府、企業和學術界借調人員等。

打造可互操作的數字人才隊伍。英國防部將把國防數字和信息能力通用化和專業化，為相關專業人才提供一個共同的專業發展框架，設計明確的能力標準、職業發展道路和通用的人才管理方法，推動數字人才在不同職能部門之間的靈活使用。

開創多元和包容的工作環境。英國防部認為，僅僅通過獲得技術人才來構建數字主干是不夠的。實現數字主干的全部潛力需要在國防領域營造敢于冒險和創新的文化環境。這種文化鼓勵思想創新，促進國防部實現數字化思維轉變。為此，英國防部將著力提升員工隊伍的數字意識，讓他們相信通過適當地使用數據和技術能讓工作方式發生重大變化。

技術的指數級發展速度使得為數字主干的設計和運營設定合適的工作流程至關重要：過于復雜則會扼殺創新，影響數字主干價值的發揮；而過于簡單則會導致混亂和低效。為此，英國防部將采取措施，為數據、技術、網絡和人員設定正確、安全、高效的工作流程，以加強多領域的橫向整合。

一是要建立統一的數字工作標準。英國防部將改進信息技術服務管理和集成方法，把各部門、各軍種的信息技術基礎設施視為一個單一的實體，并以一致的方式進行管理。同時，英國防部所有的新技術投資都將根據一致的標準進行合規性測試，從而對數字風險進行整體管理。

二是要改進國防部的工作方式。在數字化轉型過程中，英國防部將利用專業化、網絡化、數字化的項目管理方式，控制工作成本，改善工作績效。英國防部還將改革決策程序，使核心開發部門更容易開展工作，讓新思想能夠迅速轉化為實際可用的成果。

英國戰略司令部司令帕特里克·桑德斯說：“我們的網絡、信息交換和數據的標準化是國防的數字支柱，是我們所做的一切整合的關鍵推動者”。數據的一致性、標準化和有效管理是數字主干成功的核心。當前，英國防部雖然有能力獲取大量數據，但由于缺少統一遵守的數據規范、技術和管理生態，限制了其利用數據的能力。為解決這一問題，英國防部將從以下四個方面著手。

制定國防部數字轉型計劃。英國國防數據辦公室將為國防數據資產的管理、治理和開發定義新數據框架，并將與政府、企業和學術界的合作伙伴共同進行數據整合工作，讓國防部門得以高效地協同工作。

建立統一的數據規范。英國防部將通過建立必要的數據標準使數據資產管理專業化，讓決策層能夠時刻掌握數據內容、類型、存儲地、管理者等信息。

嵌入數據控制和治理。數據將成為英國防部體制運行和決策過程中的重要組成部分，使英國防部完成向數據驅動型組織的轉型。

提高數據開發能力。英國防部將致力于國防數據資產的開發。通過運用人工智能技術和大數據算法，優化開發模型，英軍的數據開發能力將得到極大的提升。

總而言之，英軍將以實現數據的標準化、安全化、可互操作為抓手，逐步打破部門之間的藩籬，讓數據得以自由地、安全地流動，充分發揮數據的價值。

圖：英國國防數字骨干的部署示意圖

技術是確保數字主干運行的基礎。英國防部將通過以下三項核心技術來構建和開發數字主干。

一是超大規模云技術。云技術是構建數字主干的核心技術。云存儲設備將為英軍提供易于訪問和快速擴展的基礎設施，為英軍形成數字能力奠定基礎。

二是允許無縫訪問數據的下一代網絡技術。這一技術不僅能加快英軍的數據傳輸速率，還能簡化數據訪問流程，使其更容易與盟友和合作伙伴進行協作。

三是用戶端的服務程序。英國防部將開發方便易用的應用程序，使英軍能夠在戰場上快速、安全地訪問和處理數據。英國防部還將以通用技術架構和標準為基礎，加快應用程序的開發和交付速度，并通過標準設計模式來實現多領域集成，保持數字主干技術的現代化水平。

數字主干的應用領域

對于國防數字主干的作用，英國國防參謀長尼克·卡特曾評價道：“所有的傳感器、效應器和決策系統都將嵌入國防數字主干中，而各層次的戰爭中都將使用到數字主干。”可以看出，英軍希望通過數字主干實現對各部門、各作戰領域的國防數據進行無摩擦訪問，完成英軍自身的數字化轉型，使英國不僅能與盟友保持同步，還能領先對手。

正如《國防數據戰略》的副標題所言，“釋放國防數據的力量”是構建國防數字主干的最終目的。有效利用國防數字主干提供的核心服務和能力對國防部發揮數據的力量并發展軍事優勢至關重要。雖然數字主干只是英軍諸多使能器中的一種，但英軍對國防數據的充分利用將徹底改變其軍事變革進程。通過提供各軍種和各部門共同的、可互操作的和標準化的數據和數據服務，現代數字能力將被置于英軍軍事體系運作的核心，并在以下四個領域得到全面應用。

輔助戰場決策。現代戰爭中多變的戰場態勢環境以及多域聯動的戰爭樣式產生了海量的戰場數據，這使得指揮員在決策過程中容易陷入新技術條件下的“戰爭迷霧”，影響決策效率。國防數字主干將使英軍部隊能夠在全球范圍內實時訪問所需要的各種戰場數據，讓英軍的前線指揮官能夠通盤考量不同領域的戰場要素，更快地了解實時戰場態勢。在人工智能的助力下，英軍指揮官將能夠在快速做出決策的同時提升決策的科學性和準確性，英軍的作戰能力也將大幅增強。

制定后勤計劃。由于資源和需求不易進行準確的匹配，導致傳統后勤保障工作容易產生嚴重的浪費和效率低下等問題，成為后勤能力提升的瓶頸。在國防數字主干的幫助下，英軍的供應鏈和后勤人員將得到英軍的綜合保障信息。通過對這些后勤數據的全面分析，英軍后勤部門將能夠制定更為精確、高效的后勤計劃，最大限度地提升英軍的后勤保障能力。

圖：英國國防數字骨干構造簡圖

獲取軍事優勢。現代戰爭中，作戰樣式和作戰理念日新月異，可謂“一場戰爭一種理論”。通過戰場數據分析，能夠得出更為豐富、科學和先進的作戰理論。國防數字主干將加快英國國防數據的整合，通過數據分析和人工智能的結合，使英軍能夠比對手更快地感知、識別和應對新的機會和威脅，推動英軍新軍事思想和作戰樣式的產生，保持在軍事理論上的領先。

轉變作戰能力。推動陸、海、空、天、網五域融合是英軍現代化改革的核心內容。英軍認為，軍事數據既是進攻武器也是防御武器。通過國防數字主干，無論地理位置、作戰平臺還是組織邊界，英軍指揮官都能夠訪問到五個作戰領域可信、及時的戰場數據，連接到任何作戰單元。這使英軍的五域融合真正落到了實處。同時，跨組織邊界的無縫數據流將提升英軍完成大型復雜項目的效率，從而大幅提高英軍的軍事能力。

參考：《構建數字主干，加快數字轉型：解析英國《國防數據戰略》》，2021年9期《軍事文摘》雜志，作者：呂梓。

【前 言】

什么是 JADC2？

聯合全域指揮與控制 (JADC2) 是美國國防部 (DOD) 的概念，旨在將來自所有軍事部門（空軍、陸軍、海軍陸戰隊、海軍和太空部隊）的傳感器連接到一個網絡中。傳統上，每個軍種都開發自己的戰術網絡，這與其他軍種不兼容（例如，陸軍網絡無法與海軍或空軍網絡連接）。通過 JADC2，國防部設想創建一個“物聯網”網絡，將眾多傳感器與武器系統連接起來，使用人工智能算法幫助改進決策。

美國國防部 (DOD)聯合全域指揮與控制 (JADC2) 戰略描述了迫切需要集中力量推動部門行動，以增強其的聯合部隊指揮官在所有作戰領域和整個電磁頻譜范圍內指揮聯合部隊所需的能力，以威懾、并在必要時在全球任何時間、任何地點擊敗任何對手。

JADC2 戰略為識別、組織和提供改進的聯合部隊指揮和控制 (C2) 能力提供了愿景和方法，并說明了對手已經關閉了其賴以取得作戰成功的許多能力和方法優勢。作為一種方法，JADC2 支持使用創新技術開發物資和非物資解決方案選項，同時愿意修改現有政策、權力、組織結構和作戰程序，從而為聯合部隊指揮官提供信息和決策優勢。

【總 結】 全球安全環境的迅速變化正在對美國軍隊以及聯合部隊獲取、維持和保護信息和決策優勢的能力提出重大的新挑戰。此外，必須預見未來的軍事行動將在退化和競爭的電磁頻譜環境中進行。這些挑戰需要部門一致和集中的努力，以現代化如何開發、實施和管理 C2 能力，以在所有作戰領域、跨梯隊以及與任務伙伴合作。

JADC2 為塑造未來聯合部隊 C2 能力提供了一種連貫的方法，旨在產生作戰能力，以便在所有領域和合作伙伴的所有戰爭級別和階段感知、理解和行動，在相關的速度。作為一種方法，JADC2 超越了任何單一的能力、平臺或系統。它提供了一個機會，可以加速實施所需的技術進步和聯合部隊進行 C2 的方式的理論變革。 JADC2 將使聯合部隊能夠使用越來越多的數據，采用自動化和人工智能，依靠安全和有彈性的基礎設施，并在對手的決策周期內采取行動。

這一戰略的成功實施需要整個國防部 (DoD) 的集中承諾。為此，JADC2 戰略闡明了“感知”、“理解”和“行動”三個指導 C2 功能，以及額外的五個持久工作 (LOE) 來組織和指導行動以提供物資和非物資JADC2 能力。 LOE 是： (1) 建立 JADC2 數據企業；（2）建立JADC2人類企業； （3）建立JADC2技術企業； (4) 將核 C2 和通信 (NC2/NC3) 與 JADC2 集成； (5) 使任務伙伴信息共享現代化。

該戰略得到 JADC2 戰略實施計劃的支持，該計劃確定了 JADC2 的最終狀態、關鍵目標和任務，并與已建立的部門當局、論壇和流程合作，以同步和簡化工作，以優先考慮、資源、開發、交付和維持JADC2 能力。現有的軍種和機構開發和采購流程通常會產生無法滿足全域 C2 作戰需求的特定域能力。 JADC2 方法將覆蓋這些現有流程，旨在促進從根本上改進的跨域聯合能力的發展。

該戰略提供了六項指導原則，以促進整個部門在提供物資和非物資 JADC2 改進方面的努力的一致性。這些原則是： (1) 在企業層面設計和擴展信息共享能力改進； (2) 聯合部隊 C2 改進采用分層安全功能； (3) JADC2 數據結構由高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構組成； (4) 聯合部隊 C2 必須在退化和競爭性電磁環境中具有彈性； (5) 部門開發和實施過程必須統一，以提供更有效的跨領域能力選擇； (6) 部門開發和實施過程必須以更快的速度執行。

JADC2 戰略的結論是，迫切需要使用企業范圍內的整體方法來實施物資和非物資 C2 能力，以確保聯合部隊指揮官在整個競爭過程中獲得和保持對抗全球對手的信息和決策優勢的能力。

Drone Wars UK 的最新簡報著眼于人工智能目前在軍事環境中的應用方式，并考慮了所帶來的法律和道德、作戰和戰略風險。

人工智能 (AI)、自動決策和自主技術已經在日常生活中變得普遍，并為顯著改善社會提供了巨大的機會。智能手機、互聯網搜索引擎、人工智能個人助理和自動駕駛汽車是依賴人工智能運行的眾多產品和服務之一。然而，與所有技術一樣，如果人們對人工智能了解甚少、不受監管或以不適當或危險的方式使用它，它也會帶來風險。

在當前的 AI 應用程序中，機器為特定目的執行特定任務。概括性術語“計算方法”可能是描述此類系統的更好方式，這些系統與人類智能相去甚遠，但比傳統軟件具有更廣泛的問題解決能力。假設，人工智能最終可能能夠執行一系列認知功能，響應各種各樣的輸入數據，并理解和解決人腦可以解決的任何問題。盡管這是一些人工智能研究計劃的目標，但它仍然是一個遙遠的前景。

AI 并非孤立運行，而是在更廣泛的系統中充當“骨干”，以幫助系統實現其目的。用戶不會“購買”人工智能本身；他們購買使用人工智能的產品和服務，或使用新的人工智能技術升級舊系統。自主系統是能夠在沒有人工輸入的情況下執行任務的機器，它們依靠人工智能計算系統來解釋來自傳感器的信息，然后向執行器（例如電機、泵或武器）發出信號，從而對機器周圍的環境造成影響.

人工智能被世界軍事大國視為變革戰爭和獲得戰勝敵人的優勢的一種方式。人工智能的軍事應用已經開始進入作戰使用，具有令人擔憂的特性的新系統正在迅速推出。與軍事和公共部門相比，商業和學術界已經引領并繼續引領人工智能的發展，因為它們更適合投資資金和獲取研究所需的資源。因此，未來人工智能的軍事應用很可能是對商業領域開發的技術的改編。目前，人工智能正在以下軍事應用中采用：

• 情報、監視和偵察
• 賽博戰
• 電子戰
• 指揮控制和決策支持
• 無人機群
• 自主武器系統

人工智能和英國軍事

綜合審查和其他政府聲明毫無疑問地表明，政府非常重視人工智能的軍事應用，并打算繼續推進人工智能的發展。然而，盡管已經發布了概述使用自動化系統的學說的出版物，但迄今為止，英國國防部 (MoD) 仍然對管理其人工智能和自主系統使用的倫理框架保持沉默，盡管已經做出了一些重大決定。軍事人工智能的未來用途。

英國國防部一再承諾發布其國防人工智能戰略，預計該戰略將制定一套高級倫理原則，以控制軍事人工智能系統的整個生命周期。該戰略是在與來自學術界和工業界的選定專家討論后制定的，盡管政府尚未就與人工智能的軍事用途相關的倫理和其他問題進行公開磋商。該戰略的主要目的之一是向行業和公眾保證，國防部是人工智能項目合作的負責任合作伙伴。

與此同時，在沒有任何道德指南的情況下，計劃和政策正在迅速推進，主要問題仍未得到解答。英國軍隊在什么情況下會采用人工智能技術？政府認為何種程度的人為控制是合適的？風險將如何解決？英國將如何向其盟友和對手證明英國打算采取有原則的方法來使用軍事人工智能技術？

軍事人工智能系統帶來的風險 上述人工智能的每一種不同的軍事應用都會帶來不同的風險因素。作為國防部總部后臺操作的一部分，對數據進行排序的算法會引發不同的問題和擔憂，并且需要與自主武器系統不同級別的審查。

盡管如此，目前正在開發的人工智能系統無疑會對生命、人權和福祉構成威脅。軍事人工智能系統帶來的風險可以分為三類：道德和法律、操作和戰略。

道德和法律風險

• 遵守戰爭法： 目前尚不清楚機器人系統，特別是自主武器如何能夠滿足戰爭法制定的致命決定和保護非戰斗人員的標準。

-問責制：目前尚不清楚如果出現問題，誰來承擔責任：如果計算機運行不可預測并因此犯下戰爭罪行，懲罰它是沒有意義的。

• 人權和隱私：人工智能系統對人權和個人隱私構成潛在威脅。

• 不當使用：在戰斗環境中處于壓力之下的部隊可能會試圖修改技術以克服安全功能和控制。

作戰應用風險

• 偏見的技術來源：人工智能系統的好壞取決于它們的訓練數據，少量損壞的訓練數據會對系統的性能產生很大影響。

• 偏見的人為來源：當人類濫用系統或誤解其輸出時，可能會導致偏見。當作戰員不信任系統或系統非常復雜以至于其輸出無法解釋時，也會發生這種情況。

• 惡意操縱：軍用 AI 系統與所有聯網系統一樣，容易受到惡意行為者的攻擊，這些行為者可能試圖干擾、黑客攻擊或欺騙系統。

戰略風險

• 降低門檻：人工智能系統帶來了政治領導人在沖突中訴諸使用自主軍事系統而不是尋求非軍事選擇的風險。

• 升級管理：涉及人工智能的軍事行動的執行速度降低了審議和談判的空間，可能導致快速意外升級并造成嚴重后果。

• 軍備競賽和擴散：對軍事人工智能的追求似乎已經引發了軍備競賽，主要和地區大國競相發展其能力以保持領先于競爭對手。

• 戰略穩定性：如果先進的人工智能系統發展到能夠預測敵人戰術或部隊部署的程度，這可能會產生高度不穩定的后果。

本簡報列出了為人工智能設想的各種軍事應用，并強調了它們造成傷害的可能性。它認為，減輕軍事人工智能系統帶來的風險的建議必須基于確保人工智能系統始終處于人類監督之下的原則。

迄今為止，公眾對人工智能和機器人技術進步所帶來的社會變化和風險似乎知之甚少。這份簡報的部分目的是為了敲響警鐘。人工智能可以而且應該用于改善工作場所的條件和對公眾的服務，而不是增加戰爭的殺傷力。

美國國防部(DOD)報告稱，人工智能(AI)是一項革命性的技術，有望改變未來的戰場和美國面臨的威脅的速度。人工智能能力將使機器能夠執行通常需要人類智能的任務，如得出結論和做出預測此外，人工智能機器可以以人類操作員無法企及的速度操縱和改變戰術。由于AI具有廣泛用途的潛力，國防部將其指定為頂級現代化領域，并投入大量精力和資金開發和獲取AI工具和能力，以支持作戰人員。在2022財年，國防部為科學和技術項目申請了147億美元，以及8.74億美元用于直接支持其人工智能努力。根據國防部2018年的人工智能戰略，未能將人工智能能力納入武器系統可能會阻礙戰士保護我們的國家抵御近同行對手的能力其他國家正在這一領域進行大量投資，這可能會削弱美國的軍事技術和作戰優勢。

美國國防部(DOD)正在積極追求人工智能(AI)能力。人工智能指的是旨在復制一系列人類功能，并不斷在分配的任務上做得更好的計算機系統。GAO之前確定了三種AI類型，如下圖所示。

國防部認識到開發和使用人工智能不同于傳統軟件。傳統軟件的編程是根據靜態指令執行任務，而人工智能的編程則是學習如何改進給定的任務。這需要大量的數據集、計算能力和持續監控，以確保功能按預期執行。支持國防部作戰任務的大部分人工智能能力仍在開發中。這些能力主要集中在分析情報，增強武器系統平臺，如不需要人工操作的飛機和艦船，并在戰場上提供建議(如將部隊轉移到哪里)。

當獲取依賴于復雜軟件的新能力時，國防部一直面臨著挑戰，例如長時間的獲取過程和熟練工人的短缺。GAO發現，它繼續面臨這些挑戰，同時還面臨人工智能特有的其他挑戰，包括有可用的數據來訓練人工智能。例如，人工智能探測對手的潛艇需要收集各種潛艇的圖像，并標記它們，這樣人工智能就可以學會自己識別。國防部還面臨著將訓練有素的人工智能集成到非為其設計的現有武器系統中的困難，以及在其人員中建立對人工智能的信任。國防部發起了一系列努力，如為人工智能和人工智能特定培訓建立一個跨服務的數字平臺，以應對這些挑戰，并支持其對人工智能的追求，但現在評估有效性還為時過早

學習設計思維的基本原理，以及如何在定義軟件開發和人工智能解決方案時應用設計思維技術。設計思維是一種創新的方法，它能識別問題并產生解決方案，并能通過原型設計迅速得到驗證。

這本書提供了設計思維的簡史和過程的概述。然后深入探討在設計思維研討會中使用的方法和工具的更多細節，從而得出有用的原型。提供以下指引:

• 為設計思考工作坊做準備
• 發現可能被解決的潛在業務問題
• 優先考慮可能的解決方案
• 識別和描述利益相關者
• 為開發選擇正確的原型
• 限制了原型構建的范圍和最佳實踐

本書最后討論了成功原型的操作化的最佳實踐，并描述了對成功采用至關重要的變更管理技術。您可以使用從閱讀本書中獲得的知識，將設計思維技術融入到您的軟件開發和AI項目中，并確保及時和成功地交付解決方案。

你將學到什么

• 獲得什么是設計思維以及何時應用該技術的基本知識
• 發現在研討會中使用的準備和促進技巧
• 了解想法是如何產生的，然后通過原型驗證
• 了解實現最佳實踐，包括變更管理考慮事項

這本書是給誰的呢

• 商業決策者和項目利益相關者，以及IT項目所有者，他們尋求一種方法，導致快速開發成功的軟件和AI原型，證明真正的商業價值。也為數據科學家，開發人員和系統集成商誰有興趣促進或利用設計思維研討會，以推動潛在的軟件開發和人工智能項目背后的勢頭。