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美國國防部（DoD）對利用人工智能（AI）增強具有作戰行為的軍事模擬越來越感興趣。本文探討了深度有限神經（DLN）搜索的應用--一種集成了卷積神經網絡（CNN）的博弈樹搜索技術，作為在特定方案下訓練的評估函數，以提高人工智能在生成戰斗行為方面的可擴展性和有效性。利用專為人工智能研究設計的軍事模擬平臺 Atlatl 進行了各種實驗，以評估 DLN 在不同場景下的性能。這些實驗包括測試訓練 DLN 的人工智能組合、評估其在多個對手面前的表現，以及探索環境規模和單位數量的變化。此外，研究還采用了 DeepMind 的 AlphaStar 所展示的聯盟訓練概念，以訓練人工智能模型，避免過度擬合并制定穩健的策略。研究結果表明，在基準場景下，DLN 優于現有的替代方案，但在擴展到更大、更復雜的環境方面仍存在挑戰。這些發現為人工智能驅動的軍事模擬的未來研究與開發提供了寶貴的見解，支持了美國陸軍作戰能力開發指揮分析中心（DEVCOM DAC）正在進行的工作。

本文分為五章。第 1 章概述了研究內容，包括論文的背景、動機、問題陳述、目標、意義、范圍和結構。第 2 章回顧了有關軍事模擬中的人工智能的現有文獻和研究，指出了當前知識中存在的差距，并討論了對抗樹搜索、DLN 和 Atlatl 框架等相關概念。第 3 章詳細介紹了進行實驗所使用的方法和程序。其中包括研究設計、數據收集方法和分析技術。第 4 章詳細介紹了實驗結果，提供了數據和結論。第 5 章對結果進行分析和解釋，與現有研究進行比較，討論其影響，解決論文中提出的研究問題，總結主要發現，討論對該領域的貢獻，并提出未來研究的方向。

圖 2.7. 顯示的是啟用人機交互后瀏覽器中出現的 Atlatl 場景示例。該場景顯示了多種不同的地形和單位類型，以及代表敵對勢力的紅色和藍色隊伍。

本文介紹了一種在美國海軍和國防部框架內提高可操作技術（OT）系統安全性和效率的新方法。這項研究由負責作戰能源的海軍副助理部長贊助，旨在解決 OT 系統中異常檢測方面的關鍵差距。本文引入了一個綜合傳感器系統和先進的機器學習（ML）模型，用于分析各種 OT 設備的實時功耗數據。通過從模擬的小規模 OT 環境中開發獨特的非侵入式負載監控（NILM）數據集，本研究率先將成本效益高、易于部署的傳感器陣列與支持向量機、長短期記憶和卷積神經網絡算法等 ML 技術集成在一起。這種集成旨在簡化異常檢測，減輕這些 OT 系統中多種背板協議集成所帶來的復雜性。通過異常表征和定制檢測方法的制定，本文在利用 ML 識別系統故障、設備故障和潛在網絡安全威脅的早期指標方面開創了新的先例。這項工作極大地促進了獨立 OT 系統的安全性和復原力，使其能夠抵御一系列異常現象，為未來對基礎設施至關重要的安全和復原力 OT 系統的發展奠定了基礎。

本文研究在海軍陸戰隊航空兵中實施決策中心戰（DCW）原則，以加強高風險環境中的決策過程。論文探討了先進自動化系統和人工智能在支持指揮、控制和通信方面的集成，這對于在排放控制、拒絕或降級場景下開展行動至關重要。研究強調了人機協作的作用，以及人工智能系統中因果邏輯的關鍵應用，以提高決策的透明度和有效性。通過對反映當前和未來作戰能力的小故事進行詳細分析，該研究確定了通過利用技術加快和加強作戰計劃和執行來保持對對手的決策優勢的關鍵戰略。這項工作有助于實現更廣泛的軍事目標，即在動態和對抗性的作戰環境中取得決策優勢，與 “兵力設計2030 ”和 “遠征先進基地作戰”的目標保持一致。

本文分為五個部分：引言、文獻綜述、方法論、分析和結論。文獻綜述將提供海軍陸戰隊作戰概念、海軍陸戰隊航空、決策、數據基礎、決策中心戰、數據到情報的轉變、人工智能和人機協同等主題的背景信息。文獻綜述還為分析提供了必要信息，并為決策研究提供了背景。方法論部分將介紹如何使用小故事來分析 EABO 計劃和執行航空行動背景下的航空計劃流程和決策。分析部分使用兩個小故事，通過現代軍事行動的視角來評估決策的有效性，并將決策方法與未來的 DCAO 想法進行比較。結論部分提出了近期改進建議以及后續研究機會。

在當今快速發展的軍事領域，推進人工智能（AI）以支持兵棋推演變得至關重要。盡管強化學習（RL）在開發智能體方面大有可為，但傳統的 RL 在處理作戰模擬固有的復雜性方面仍面臨局限。本文提出了一種綜合方法，包括有針對性的觀測抽象、多模型集成、混合人工智能框架和總體分層強化學習（HRL）框架。使用片斷線性空間衰減的局部觀測抽象簡化了強化學習問題，提高了計算效率，并顯示出優于傳統全局觀測方法的功效。多模型框架結合了各種人工智能方法，在優化性能的同時，還能使用多樣化、專業化的個體行為模型。混合人工智能框架將 RL 與腳本智能體協同作用，利用 RL 進行高級決策，利用腳本智能體執行低級任務，從而提高了適應性、可靠性和性能。HRL 架構和訓練框架將復雜問題分解為易于管理的子問題，與軍事決策結構保持一致。雖然最初的測試并未顯示出性能的提高，但獲得了改進未來迭代的見解。這項研究強調了人工智能在兵棋推演中的革命性潛力，并強調了在這一領域繼續開展研究的必要性。

兵棋推演中的 “半人馬”概念

正如 CeTAS 報告所詳述的那樣，利用人工智能支持兵棋推演的方法有很多。不過，本文將重點關注人工智能在創建智能體方面的應用，這些智能體能夠在現代作戰建模與仿真 M&S 中典型的龐大而復雜的狀態空間中做出理性決策。

然而，創建一個能夠在游戲中獲勝或超越人類表現的人工智能，僅僅是表明人工智能能夠為兵棋推演者、作戰規劃者和軍事領導人提供有意義的見解的開始。盡管如此，這些智能體是開發現代決策輔助和支持工具的基礎，與傳統工具相比，它們能為決策者提供更高的準確性、速度和敏捷性。當在多領域行動中與裝備了人工智能的對手作戰時，忽視這一步會帶來巨大風險。

人機協作的概念，在文獻中也被稱為人機協同，最初是由利克利德在 1960 年提出的，但是前國際象棋世界冠軍加里-卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）在 1997 年被 IBM 的 “深藍 ”擊敗后，提出了 “半人馬國際象棋”（Centaur Chess）的概念--即人類在對弈過程中與計算機協作。盡管輸給了人工智能，但卡斯帕羅夫倡導的理念是，不要將人工智能視為一種威脅，而應將其視為一種工具，在與人類能力相結合的情況下，可以取得非凡的成就。

在他的著作《深度思考》（Deep Thinking： 機器智能的終點和人類創造力的起點》[48]一書中，卡斯帕羅夫強調了利用人類和機器不同優勢的重要性。他指出，計算機擅長暴力計算，每秒能分析數百萬個局面，并計算出最佳的短期戰術棋步，而人類則主要通過直覺，帶來更深層次的戰略理解、創造力和辨別棋步長期后果的能力[48]。卡斯帕羅夫認為，人類直覺與機器計算的結合往往會產生比頂尖特級大師或計算機單獨發揮更強的棋藝。他觀察到，在許多情況下，即使是計算機輔助下的低級棋手也能超越頂級特級大師。

卡斯帕羅夫還討論了人類在這種 “半人馬 ”伙伴關系中的角色是如何隨著國際象棋人工智能的改進而演變的。最初，人類專注于戰略，而計算機負責戰術。然而，隨著國際象棋人工智能的進步，人類越來越多地承擔起 “質量控制 ”的角色，確保計算機建議的棋步符合更廣泛的戰略目標。他推測，國際象棋的未來可能并不取決于人類與機器的對決，而是取決于使用何種界面的人機團隊能發揮出最佳水平。這種合作將機器的計算能力與人類提供上下文、理解和直覺的能力結合在一起，使雙方的水平都超過了各自的能力。

最后，開發智能體是充分利用人工智能進行兵棋推演的基礎，無論是作為對手部隊、智能隊友、戰術顧問、COA 生成器、COA 分析器、COA 利用器、未來部隊設計、戰斗裁決、場景規劃，還是僅僅為了深入了解潛在結果。雖然腳本化智能體迄今為止已被證明是有用的，并將繼續有用，但現代戰爭的復雜性和不可預測性需要新水平的適應性和學習能力，而這只有 ML 才能提供。通過將超級智能體融入戰斗模擬，相信兵棋推演最終可以從靜態和可預測發展到動態和有洞察力，從而反映真實世界行動的不確定性。

章節

• 第 2 章

本章介紹了開發智能體的基本背景概念，如搜索方法、博弈論、腳本代理、強化學習和分層強化學習。這些核心要素對于全面理解后續章節的研究至關重要。

• 第 3 章

在本章中，重點是介紹和驗證一種新穎的方法，通過采用片斷線性空間衰減的局部觀測抽象，克服 RL 智能體在較大場景中面臨的狀態空間挑戰。本章的核心內容已被第 16 屆國際 MODSIM 世界大會接受發表。所介紹的方法通過將智能體的觀測結果抽象為更緊湊、更易于計算管理的形式，簡化了智能體的感知狀態空間，同時保留了關鍵的空間信息。該研究通過一系列實驗證明，在不同的場景復雜度下，具有片斷線性空間衰減的局部觀測抽象始終優于傳統的全局觀測方法。這表明，這些類型的觀測簡化可以為在復雜環境中擴展 RL 提供計算成本更低的卓越解決方案，而這一直是該領域的重大挑戰。這些發現有助于推進 RL 觀察抽象的研究，并說明此類技術有潛力促進 RL 在復雜真實世界環境中的更廣泛應用，特別是在軍事模擬和兵棋推演領域。

• 第 4 章

本章介紹并驗證了多模型框架，該框架利用腳本模型和強化學習（RL）模型的組合，根據游戲的當前狀態動態采用最佳模型來提高性能。本章的核心內容已接受在 2024 年 SPIE 國防與商業傳感會議上發表。

這種多模型框架顯著提高了性能，最全面的多模型（即包含最多單個行為模型的多模型）優于所有單個模型和較簡單的復合模型。這表明，即使是表現較差的單個模型也能在特定情況下做出積極貢獻，突出了模型庫中多樣性和專業化的價值。研究結果強調了多模型系統在增強軍事模擬等典型的復雜、動態環境中的決策能力方面的潛力，提倡戰略性地融合人工智能模型和技術，以克服訓練單一通用模型所固有的挑戰。

• 第五章

本章介紹并驗證了一種混合分層人工智能框架，該框架將 RL 代理與腳本代理整合在一起，以優化大型作戰模擬場景中的決策。傳統的腳本代理雖然具有可預測性和一致性，但由于其僵化性，在動態場景中往往會失敗。與此相反，RL 智能體雖然在大型模擬環境和不透明的決策制定過程中舉步維艱，但卻能提供適應性和從互動中學習的能力。

開發了一種新穎的方法，在這種方法中，分層結構采用腳本智能體進行常規、戰術級決策，采用 RL 智能體進行戰略、更高級決策。腳本模型的一致性和 RL 模型的適應性之間的協同作用大大提高了性能，在利用這兩種方法的優勢的同時似乎也減輕了它們的弱點。這種整合產生了一個更有效的人工智能系統，它可以應對軍事模擬中更廣泛的戰略和戰術挑戰。

• 第 6 章

本章是論文工作的頂點部分，概述了設計、開發以及將整個論文中討論的方法整合到新型 HRL 架構和訓練框架中的過程。通過將不同層次的觀測抽象和多模型方法整合到所提出的框架中，探索了這一 HRL 方法在復雜決策環境建模中的潛在優勢和局限性。通過評估這些技術對學習過程和決策效率的影響，與傳統的腳本和RL方法相比，旨在進一步了解構建和訓練HRL系統的動態和挑戰。

• 第七章

最后一章介紹了論文的核心研究成果。討論了研究的理論和實踐意義，強調了研究的優勢和局限性，概述了對人工智能和作戰 M&S 領域的貢獻，并回答了本章提出的研究問題。此外，還利用整個 HRL 實驗的結果來激勵和明確未來的工作。

圖 6.12. MOBA 智能體分層架構。分層架構由宏觀戰略和微觀操作組成。

盡管技術取得了長足進步，但戰爭迷霧--戰場上的不確定性和不完整信息--仍對軍事行動構成挑戰。由于缺乏定量支持工具，在這種條件下進行有效決策仍然是一個關鍵問題。本文通過將軍事人工智能（AI）融入美海軍開發的六邊形戰場模擬環境（即 Atlatl 平臺）來彌補這一不足。研究重點是開發和評估各種人工智能算法，包括腳本人工智能、分層和非分層人工智能以及強化學習（RL）模型。這些模型利用概率分布來加強戰爭迷霧場景下的導航和戰略規劃。通過模擬多次戰斗迭代，人工智能模型在戰爭迷霧中定位和跟蹤敵方陣地的精確性和作戰效率方面表現出明顯的優勢，可幫助指揮官做出決策。此外，本研究獲得的見解不僅有助于完善戰爭迷霧場景中的行動方案（COA）決策，還可實際應用于反潛戰（ASW）和海上搜救（SAR）行動。本文強調了利用概率分布的人工智能支持決策的有效性。

戰爭迷霧中的決策輔助工具

美國國防部（DOD）開發了各種模型和模擬，供各分支和部門使用。表 1 列出了國防部內使用模擬和兵棋的組織名單。這些工具通過不同的方法為指揮官的決策過程提供支持。采用的方法包括定制開發的軟件；商業游戲的改編；研討會、系統和混合等各種形式的戰爭游戲；以及電子表格的使用。每種模擬都是針對特定情況設計的，并為其所針對的特定梯隊提供支持。因此，并非所有模擬都能實現定量戰爭迷霧（精確到足以用數字表示不確定性）；有些模擬可能根本不包括戰爭迷霧，而有些模擬可能實現的戰爭迷霧過于寬泛。此外，即使實施了戰爭迷霧，由于需要大量啟發式干預，其為指揮決策提供定量支持的效果也可能有限。

提綱

解決 “戰爭迷霧 ”問題的研究已在游戲行業等多個商業領域展開，但在軍事領域的探索卻相對有限。因此，本研究旨在為最大限度地減少軍事領域的 “戰爭迷霧 ”做出重大貢獻，主要是幫助指揮官做出明智決策。此外，在應用人工智能、自動化作戰行動（COA）開發和評估方面，正如 “2035 年戰爭的特征研討會”（2020 年 11 月）所討論的那樣，本研究將為開發由機器支持的快速決策和人機協作做出貢獻（Taliaferro 等人，2021 年）。

為了拓寬視野，本文采用了 “戰爭迷霧 ”的概念來描述情報僅限于目標定位的狀態。這種情況與海軍反潛戰以及海上搜救行動中普遍存在的基礎條件極為相似。因此，這項研究可應用于具有類似條件的各種情況，包括海軍行動、反潛戰和海上失蹤人員搜索行動。

本論文分為五章。第一章介紹了研究的主要課題和總體范圍。第二章 “背景和文獻綜述 ”解釋了對本研究至關重要的概念，如模擬、戰爭游戲、認知行為人工智能和強化學習（RL）的基礎知識，以及如何在研究中應用這些概念。第三章 “方法論 ”詳細介紹了研究中使用的代碼結構、代碼實現以及所進行的實驗。隨后，第四章 “情景和結果 ”將重點介紹這些實驗的結果并討論其性能。第五章 “結論與未來工作 ”回顧了第四章的討論，總結了研究的主要發現，并概述了該領域未來研究的潛在方向。

本文報告了在使用基于遺傳學的機器學習過程和戰斗模擬發現新型戰斗機機動系統方面的經驗。實際上，這一應用中的遺傳學習系統正在取代測試平臺，從經驗中發現復雜的動作。這項工作的目標與許多其他研究不同，因為創新和發現新穎性本身就是有價值的。這使得目標和技術的細節與其他基于遺傳學的機器學習研究有所不同。

本文討論了應用的細節、動機以及所采用技術的細節。介紹了一個玩家適應固定策略對手的系統和兩個玩家共同適應的系統的結果。論文還討論了這項工作在其他自適應行為應用中的普遍意義。

本論文認為，空軍因作戰原因而產生的網絡風險將造成深遠的戰略后果。通過對現有文獻的全面研究，論文強調了知識中的一個關鍵缺口，即未能繪制空中力量網絡風險的作戰原因與戰略后果之間的聯系圖，而這種風險一旦實現，將威脅到國家的作用，并在極端情況下威脅到國家的生存，從而對現有觀點提出了挑戰。本論文承認風險的突發性和情況的特殊性，即并非所有國家都依賴空中力量，而且風險的大小與嚴重程度成反比，但同時認為這些戰略后果的實現是 "何時 "的問題，而不是 "如果 "的問題。論文以風險管理框架為基礎，輔以文獻綜述和案例研究，提出了意見和建議，并為進一步研究提供了途徑，以降低空中力量的網絡風險。如果采納，學術界和從業人員將有機會協同行動，填補已確定的知識空白，并積極應對風險。反之，如果忽視并不遵循這一途徑，本文了預測，其影響將導致空中力量的網絡風險重塑 21 世紀地緣政治格局的無法緩解的戰略后果。

本論文認為，盡管空軍的網絡風險是由作戰原因造成的，但它將在戰略國家層面上產生失去作用或在極端情況下生存的后果。這一論斷建立在現有大量作戰和戰略層面的文獻基礎之上。然而，在研究這些文獻時，論文對當前的思維提出了挑戰，指出了由于未能描繪作戰和戰略層面之間的因果關系而造成的知識空白。如果學術界不理解并由實踐者管理這一知識空白，就會產生一種風險，即日漸成熟的運營原因將成為已確定的戰略后果的催化劑。

本論文通過詢問空軍網絡風險的作戰原因將如何產生戰略后果來強調這一風險，從而為采取緊急行動提出了明確的理由。論文的結論部分提出了意見和建議，為啟動這一行動、充分解決知識差距和實現實際發展提供了知識跳板。這篇論文的最終目的是激勵后續研究，推動取得進展，從而管理空中力量網絡風險的原因，減輕其后果，使其成為歷史的注腳。如果不能實現這一發展，論文警告說，風險將在知識的陰影下增長，并預測戰略影響將是嚴重的。在這種情況下，當作戰原因不可避免地成為空中力量的網絡風險時，那些依賴空中力量的國家將看到自己的社會角色甚至生存受到威脅。

為確保這些論點能夠深入展開，論文的第一部分首先通過對作戰和戰略文獻的概述介紹了這一主題，從而確認了已確定的知識差距。在此基礎上，第 1 部分通過定義網絡的總體概念和介紹指導研究的國際關系（IR）理論，完成了基礎性討論。

在此基礎上，第 2 部分的論文通過系統地探討以下三個已確定的原因，直面航空力量的網絡風險為何具有戰略性質的問題：具有全球作用或生存威脅的國家對航空力量的依賴、緊迫漏洞的識別以及可行威脅的出現。然后，這些原因造成的戰略后果將通過第 3 部分的一系列案例研究加以闡述，這些案例研究雖然側重于西方國家和結盟國，但被認為具有普遍意義。

論文最后在第 4 部分總結并提出了明確的意見和建議。正是在這些內容中，我們將確認知識上的差距，將知識的跳板具體化，并呼吁采取行動，以保護國家免受戰略后果的影響。

要引導這一討論，并以所需的嚴謹性得出這些結論，就必須采用強有力的方法。本論文的研究和實施都建立在基于風險管理的框架內。

在介紹了總體論點并概述了研究方法之后，論文將在第 1 部分確認知識差距并探討基本概念。在此基礎上，風險管理方法將在第 2 部分和第 3 部分中展開，然后在第 4 部分的結論、意見和建議中提供知識跳板。這一跳板如果得到利用，將彌補知識差距，確保空中力量的網絡風險不會成為 21 世紀的決定性因素。

本文是研究指揮與控制（C2）未來表現形式的四篇系列論文中的第一篇。第一篇論文通過探討未來指揮與控制（C2）系統需要在其中運行的未來作戰環境，為后續研究設定了基線。具體來說，本文探討了復雜性的驅動因素、表現形式和影響，而此前的研究表明，復雜性很可能是這一環境的特征。為此，它討論了 C2 和復雜性等關鍵術語的定義；介紹了未來運行環境中復雜性的一些驅動因素，并討論了這些因素如何對 C2 系統和組織造成新的壓力；研究了分析和理解復雜性的可能方法；并概述了 2030 年代及以后可能產生的一些實際考慮因素。由于本文旨在為本系列的后續三篇論文提供資料，因此沒有全面涵蓋未來 C2 思考的所有方面，包括提出具體建議。

研究問題

• 根據當前的全球社會和技術趨勢進行預測，國防和合作伙伴可能面臨的持續競爭和多領域作戰的作戰環境的性質是什么？
• 基于這種對未來的預測，未來的 C2 系統和組織將面臨怎樣的復雜性；即復雜性的可能來源是什么？
• 考慮到未來作戰環境的這一特點，未來的 C2 系統和組織需要具備哪些條件？
• 未來的 C2 系統和組織需要什么樣的新能力和特性才能有效應對這些需求？

有爭議的定義

C2 沒有直截了當的定義，對于該術語在當代作戰環境中的范圍和相關性也存在爭議。對 C2 傳統定義的批判來自于對 21 世紀有效領導力構成要素的更廣泛質疑。在英國、美國和北約，最近出現了大量與 C2 相關的新術語，并將重點從聯合思維轉向多領域思維。我們的研究將 C2 定義為一個動態的、適應性強的社會技術系統，因此有必要考慮組織、技術和人力要素。

同樣，復雜性也沒有一個公認的定義。學術界對復雜性的研究日益增多，涉及多個科學學科，但缺乏統一的方法或理論框架。一個有用的出發點是區分簡單系統、復雜系統、復雜系統和復雜適應系統。文獻還描述了在這些條件下可能出現的所謂 "棘手"或 "超級棘手問題"。還可以對有限博弈和無限博弈進行重要區分--這是考慮作為復雜適應系統的國家間競爭時的一個有用視角。鑒于這些爭論，我們的研究避開了對復雜性的僵化定義，而是從其關鍵屬性的角度對這一現象進行了 DCDC 式的描述。

復雜性的預計驅動因素

未來作戰環境的特征--以及國防 C2 系統和組織預計將執行的任務類型--具有很大的不確定性，因此任何預測都必須謹慎。盡管如此，文獻指出了各種政治、經濟、社會、技術、法律、環境和軍事（PESTLE-M）趨勢，預計這些趨勢將影響國際體系的演變，進而影響 2030 年及以后的國防行動。這些趨勢包括以下宏觀趨勢

• 日益增強的互聯性、多極化和全球競爭
• 不斷變化的氣候的影響
• 技術變革和數字化的影響
• 傳統和新穎領域的模糊化
• 國際準則和價值觀的轉變。

最重要的是，沒有一個單一或主要的趨勢推動著變化或復雜性；相反，最令人擔憂的是多種因素的融合及其不可預測的相互作用。這種認識為進一步研究這些趨勢影響國際體系復雜性水平和特征的具體機制提供了基礎，從而為在這一領域開展工作的 C2 帶來了新的挑戰。

復雜性的表現

上述 PESTLE-M 趨勢為未來組織應對 C2 帶來了一系列困境和壓力，包括但不限于

• 不確定性
• 模糊性
• 多義性
• 信息超載
• 認知偏差
• 面對瞬息萬變的事件，決策癱瘓或節奏不足
• 難以確保決策（包括人工智能）或信任決策所依據的數據、邏輯和假設
• 難以調動所有必要的權力杠桿，或協調參與制定和執行特定戰略或行動計劃的大量不同參與者（如跨政府合作伙伴、行業、國際盟友、公民）。

此外，無論是理論家還是實踐者，在處理包含非線性動態的問題時，都缺乏有力的措施來衡量所做決定或采取的行動的有效性。因此，很難確切地說未來作戰環境中的復雜性是否在客觀上不斷增加（而不是以不同的形式出現），但對軍隊應處理的復雜任務的政治期望與當前 C2 方法的執行能力之間顯然存在巨大差距。當前的學術理論為決定如何在復雜環境中配置 C2 提供了一個方法工具包的初步輪廓和一些指導原則，但并沒有提供靈丹妙藥。該理論強調審議分析方法，即讓不同利益相關者參與共同設計、借鑒多學科和知識體系的見解，并在分析和決策過程中建立靈活性，以便根據反饋意見不斷迭代和改進的方法。

未來 C2 的實際考慮因素

要應對復雜的自適應系統，就必須摒棄當前的線性 C2 流程和等級結構，盡管在處理非復雜任務和問題時，更傳統的方法可能仍然有用。在競爭激烈的世界中，英國既需要培養能夠對他人施加建設性影響的特性和能力（例如，將復雜性強加給對手的 C2），也需要培養能夠增強自身駕馭復雜性能力的特性和能力。

要影響敵對行動者的觀念、決策和行為，首先要深入了解其 C2 結構、流程和文化。根據這種了解，英國國防需要一套動能和非動能杠桿，對敵方的 C2 施加建設性影響，包括施加復雜性。除了敵對行動者，英國國防部還需要進一步了解如何對 PAG、盟友、合作伙伴、工業界、學術界、公民和對 C2 采取截然不同方法的其他人施加建設性影響。

在增強英國自身應對復雜性的能力方面，未來的 C2 系統和組織必須促進靈活性、復原力以及學習和適應能力等特性。整個決策周期都需要變革。例如，傳感器和通信技術的進步為獲取更多深度和廣度的數據提供了機會，包括有關復雜問題的數據。因此，提高認知能力對于理解所有這些數據至關重要，既要利用人類和機器的優勢，又要減少各自的缺點。要改變決策方法，還需要改變領導風格，以培養更善于駕馭復雜適應系統的決策者。在做出決策或計劃后，提高跨部門或跨層級的能力，在實施階段更好地整合活動或匯聚效應，對于抵消英國的局限性（如在質量方面）至關重要。

同樣，整合也不是萬全的；如果國防缺乏足夠深度的力量和能力，無法在充滿敵意的威脅環境中采取可信行動或維持高節奏行動，那么即使是最高效的指揮控制系統也無法在未來取得成功。此外，還需要采取防御措施以及恢復和失效模式，以阻止或減輕敵方破壞 C2 系統和組織的努力所造成的影響。鑒于所面臨的威脅，以及英國國防可能需要解決的不同形式的復雜問題，很可能會同時出現多種并行的 C2 模式，而不是單一的方法。應對復雜性意味著不斷學習、適應、創新和開放求變。因此，必須從一開始就將效果衡量標準、信號和變革機制納入計劃以及 C2 系統和組織，使其能夠隨著時間的推移不斷學習和調整，以應對各種情況。至關重要的是，未來 C2 系統和組織的設計只是挑戰的一部分--它們還必須得到更廣泛的國防企業緊急改革的支持，以確保獲得所需的使能因素（人員、技術等）。從 C2 的角度來看，這本身就是一個挑戰，因為改變這個企業--一個復雜的適應性系統--本身就是一個棘手的問題。

結論和下一步行動

學術理論家和政府、軍事或工業從業人員對復雜性或復雜適應系統的理解并不全面，而這正是未來 C2 運行環境的特點。雖然文獻提供了處理復雜性的有用方法和工具，以及未來 C2 的一些初步設計考慮，但英國 C2（本身就是一個社會技術系統）的現代化和轉型將是一項高度復雜的工作。這意味著要與不斷發展的作戰環境、不斷變化的威脅和技術環境共同適應，從而進行迭代和不斷學習。因此，最緊迫的挑戰或許是，考慮到 C2 系統在未來面對復雜性時取得成功所需的轉型（技術、結構、流程、文化、教育等）的程度和性質，了解如何在一段時間內最好地引導這一過程。

自相矛盾的是，要克服實現以應對復雜性為目標的 C2 系統所面臨的障礙，可能需要英國國防部已經表現出其所尋求建立的系統的許多特征。面對這樣的循環邏輯，英國國防部可能需要某種外部沖擊來迫使其進行創造性的破壞，或者利用（或不顧）更傳統、線性的 C2 方法來啟動自身的激進改革努力，并隨著時間的推移，隨著變化的到來而進行調整。

本論文通過測量成功和不太成功的戰術表現背后的參數，研究當代戰斗中有效的軍事戰術。因此，戰術知識能讓戰爭研究領域的從業人員、學者和科學家更好地了解戰斗結果。論文的目的是對現有理論進行檢驗，以創建一個新的理論，說明是什么影響了戰斗中的戰術結果，并對導致戰術勝利的原因做出解釋。勝利可以用影響戰斗成功的戰術要素來解釋。此外，與決斗失敗者相比，勝利的戰斗可以通過戰術家所掌握的一些技能得到部分解釋。此外，本論文還是一種批判性評估戰術能力的方法，可以確定什么是成功的戰術，以及理論如何與實踐經驗保持一致。隨著對誰以及戰術如何影響戰斗勝負的深入了解，我們有機會提高研究、分析和實踐戰爭的軍事和戰術領域的技能發展。論文由四篇獨立文章組成。這些文章將專業知識水平、態度、一般智力和個人決策風格等個人能力與勝利水平聯系起來。總結所有四篇文章可得出三大結論：(1) 當類似對手交戰時，當代機動戰包含可衡量的成功要素。(2) 遵循代表 "戰術最佳實踐 "的理想模型中的步驟的戰術人員會增加他們在決斗中獲勝的機會，尤其是在對手沒有同時遵循任何或較少步驟的情況下。(3) 個人決策風格影響戰斗中的戰術結果。這些結論對今后制定有效的戰術以及戰術專家檔案具有重要意義。

圖 1. 《沖突建模的形式》，倫敦國王學院戰爭研究系菲利普-薩賓教授所著。

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。