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無人自主技術的出現從根本上改變了現代戰爭，突破了常規和非正規軍事戰術的界限。這些技術與人工智能（AI）的融合擴大了其影響，提高了精確性、適應性和戰略洞察力。這種融合不僅重新定義了沖突，而且重塑了軍事理論，要求在交戰規則、監視和精確打擊方面采用新方法。在努力應對這些進步的同時，它們的影響遍及全球軍事領域，創造了機遇，也帶來了挑戰。

無人系統的演變

在過去二十年里，無人飛行器（UAV）、自主陸地戰車和無人海上系統已從實驗性概念過渡到戰爭的基本工具。它們的可負擔性、可獲取性和先進性促使國家和非國家行為者廣泛采用。這一演變反映了技術創新與戰場智慧交織的范式轉變，重新定義了作戰行動。

例如，在伊拉克和阿富汗，簡易爆炸裝置（IED）曾一度主導著非常規戰術。現在，價格低廉的商用無人機已經占據了中心位置，其在當前俄烏沖突中的廣泛應用就是例證。烏克蘭軍隊將這些設備重新用于偵察、精確打擊和直接交戰。2024 年 7 月，一名烏克蘭操作員成功地使用商用無人機摧毀了一架俄羅斯米-8 直升機，突顯了這些工具在非對稱戰爭中的快速發展。

先進威脅：綜合自主系統

無人機的普及帶來了更令人擔憂的可能性：綜合自主系統。這些系統將無人機、機器人技術和人工智能結合起來，執行復雜、協調的行動。ELECFREAKS 等公司生產的機器人套件可以相對容易地實現武器化，而英國公司則為烏克蘭提供了能夠偵察和探測誘殺裝置的機器狗。俄羅斯軍隊以及美國海軍陸戰隊已嘗試用狙擊步槍和火箭發射器武裝這些機器人。

各國在人工智能驅動的無人偵察機方面取得的進步進一步凸顯了這些系統的日益先進性。無人機可繞過傳統安全措施。這些工具可以支持非正規戰爭中的情報搜集或秘密行動。雖然在這些設備上安裝武器會引起道德方面的擔憂，但它們在不對稱沖突中的潛在作用是不可否認的。

近距離競爭

在自主技術方面的快速進步凸顯了現代戰爭的一個重要方面——近距離競爭，而各國正在積極推進其全面的無人機現代化計劃。這場競爭正在重塑戰爭，其影響遠遠超出戰場。空中、地面和海上的自主飛行器提供了前所未有的速度和精度，并減少了對人類操作員的依賴。這種能力對傳統的防御戰略提出了挑戰，因此有必要重新評估軍事理論。

不斷升級的威脅：無人機群

無人機群是現代戰爭中最重大的挑戰之一。這些人工智能制導系統可以壓垮防御系統，實施協同打擊，破壞重要基礎設施。它們在極少監督的情況下自主運行的潛力放大了其影響。2024 年，美國陸軍測試了針對多達 40 架無人機群的反制措施，這說明了開發有效防御系統的緊迫性。

這些創新預示著未來無人機將在空對海、地對空、海對陸等各個領域投送自主飛行器，模糊了科幻小說與戰場現實之間的界限。

倫理和戰術考慮

無人駕駛和自主系統的興起帶來了復雜的倫理和戰術挑戰。雖然這些技術降低了人類的風險并提高了作戰效率，但它們的可獲取性使非國家行為者能夠利用它們造成破壞性影響。現成商業技術武器化的例子說明，可輕易獲取的工具可以被重新用于軍事用途。

此外，將人工智能整合到這些系統中還會引發對問責制和決策制定的擔憂。能夠在極少人為干預的情況下執行任務的自主網絡對傳統的指揮和控制概念提出了挑戰。這些發展需要嚴格的監督、國際監管和道德準則，以防止濫用和升級。

結論

無人自主技術正在重塑現代戰爭，既帶來了無與倫比的優勢，也帶來了巨大的風險。俄烏沖突中的創新和國際人工智能驅動的進步說明了這些系統的變革潛力。然而，它們也凸顯了對反制措施、道德標準和戰略遠見的迫切需要。

隨著這些工具的發展，它們將繼續模糊常規戰爭和非常規戰爭之間的界限，迫使世界各地的軍隊迅速適應。如果不能應對這些挑戰，就可能開創一個新的沖突時代，人類與機器之間的界限將變得越來越模糊。通過促進國際合作與創新，可以駕馭這一危險的局面，確保技術進步與全球安全之間的平衡。

參考來源：smallwarsjournal

現代無人駕駛技術正在經歷快速發展，包括民用和軍事應用。自動駕駛汽車、無人機送貨以及用于救援和消防服務的無人機已成為當代基礎設施不可或缺的一部分。然而，這些技術在軍事領域的意義尤為重大，它們為未來的民用應用設定了標準和方向。

從歷史上看，軍事發展往往超過民用發展，為最新技術的應用鋪平了道路。如今，無人駕駛系統發展的一個關鍵方向是將其整合成群體或 “蜂群”，這需要專門的軟件來協調和同步眾多設備的行動。這些系統不僅必須自主，還必須能夠在包括電子戰（EW）在內的主動反制措施下有效運作。

蜂群無人機行動：現代要求與挑戰

現代作戰行動要求無人系統具有高度自主性，能夠適應不斷變化的條件，并能實時協調行動。在為軍事目的開發支持蜂群技術的軟件時，必須考慮一系列要求，這些要求不僅要確保功能性，還要確保安全性、抗干擾能力和高度自主性。以下是潛在客戶可能提出的要求示例清單：

一般要求

• 可靠性和復原力： 協議必須能抵御軟件和硬件故障，并能快速恢復。這一點在包括電子戰在內的主動對抗措施條件下尤為重要。
• 安全性： 協議必須確保對未經授權的訪問提供高水平的保護，包括數據和命令加密。重要的是提供自適應保護，根據檢測到的威脅自動加強保護。
• 模塊化和可擴展性： 軟件應具有模塊化和易于擴展的特點，可增加新功能并與各種類型的無人機和其他武器系統集成。
• 性能： 協議必須提供高性能，確保在高強度作戰行動中協調和同步行動。

功能要求

• 自主決策： 協議必須使每架無人機都能在任務參數范圍內獨立決策。
• 蜂群協調： 協議必須有效地在無人機之間分配任務，并在無需操作員持續干預的情況下協調無人機的行動。
• 適應變化： 協議必須能夠適應不斷變化的任務條件和環境。
• 基于場景的管理： 協議必須能夠讓操作員通過直觀的用戶界面配置任務參數和行動方案。

技術要求

• 通信接口： 協議必須支持各種通信標準和協議，確保通信的可靠性和安全性。
• 數據處理： 協議必須整合來自不同無人機的傳感器數據，以形成完整的任務畫面并分析當前狀態。
• 人工智能算法： 協議必須包含人工智能算法，用于基于機器學習的數據分析和決策。

操作要求

• 抗電子戰： 協議必須具有內置的電子戰防護功能，并能在主動反制措施下運行。
• 能源效率： 必須對協議進行優化，以盡量減少無人機的能耗。
• 支持和維護： 協議必須能夠在整個系統生命周期內提供便捷的更新和支持。

蜂群協議技術概述

蜂群（SWARM ）協議是為應對所有這些挑戰而開發的一個概念。它包括創新的解決方案，可在無人機之間提供穩定、自適應的通信，即使在主動電子戰對抗措施下也能確保無人機的協調性和自主性。

運行模式

蜂群協議在設計時考慮到了各種使用場景，使其能夠適應不同的任務條件。主要操作模式包括

• 標準模式： 該模式適用于需要中等加密級別和平均數據交換率的日常操作。協議采用先進先出算法，按照數據到達的順序進行處理，確保性能和資源消耗之間的平衡。
• 戰斗模式： 在作戰情況下，協議會激活增強型加密并提高數據交換頻率。優先隊列的使用可確保最重要的數據首先得到處理，這對及時決策和快速反應至關重要。
• 靜音模式： 對于隱蔽行動，該協議在使用高級加密的同時盡量減少數據交換。在這種模式下，WFQ 算法被積極采用，以在不同數據流之間公平分配有限的通信信道資源，同時維護數據流的保密性和完整性。
• 保護模式： 該協議會產生電子干擾，以對抗敵方無人機并保護地面部隊。在該模式下，使用后進先出隊列，優先處理最新數據，以便對新威脅做出快速反應并采取必要措施。

自適應加密

蜂群協議包括自適應加密機制，可根據當前條件自動選擇數據保護級別。在高威脅環境中，如作戰行動或電子戰（EW）對抗措施，會使用 AES（高級加密標準）。這種方法通過使用對稱密鑰和復雜的加密算法提供高度安全性。

在標準任務或訓練任務等不太重要的情況下，則使用 Fernet--一種所需計算能力較低的對稱密鑰加密方法。這樣既能確保更快的數據處理速度，又能保持足夠的安全級別。

該協議可在加密方法之間動態切換，利用預測性機器學習算法實時分析威脅。這樣，系統就能在數據傳輸速度和安全性之間保持平衡，尤其是在存在主動電子對抗措施的情況下。

動態網絡拓撲

在瞬息萬變的作戰環境或復雜任務中，蜂群協議支持網絡拓撲的動態形成和重組。這使無人機能夠自動調整其連接，確保即使在蜂群組成發生變化或單個節點出現故障時，網絡也能保持可靠和彈性。

NetworkX 庫用于創建和管理網絡拓撲結構，從而實現高效的圖形管理和執行復雜的計算操作，如尋找最短路徑和實時重組網絡。

當檢測到網絡發生變化時，如增加新的無人機或現有無人機發生故障，拓撲結構就會自動更新。這不僅能確保網絡彈性，還能優化數據傳輸路線，最大限度地減少延遲，提高通信可靠性。

多通道傳輸

協議支持在多個通信信道（包括射頻、Wi-Fi、Li-Fi 和光信道）上同時傳輸數據。這為通信提供了高度的靈活性和可靠性，尤其是在存在主動干擾或信道擁塞的情況下。

該協議包括一個自動信道切換機制，可適應當前的通信條件。這使得它可以通過改變使用頻率或切換到其他信道（如 Li-Fi 或光學信道）來繞過干擾，這在對抗電子戰攻擊時尤為重要。

情境感知路由

在現代作戰或復雜的任務場景中，SWARM 協議采用情境感知路由，在選擇最佳數據傳輸路由時會考慮各種任務參數。

機器學習模型： 該協議包含經過訓練的模型，可分析網絡負載、信號強度、響應時間和通信信道類型等參數。這些模型可預測數據傳輸的最佳路徑，最大限度地降低數據丟失和延遲的風險。

情境感知路由的使用使協議能夠適應不斷變化的任務條件，即使在復雜多變的環境中也能提高數據傳輸的效率和可靠性。

事件檢測和響應協議

SWARM 協議包括自動檢測和響應黑客企圖或未經授權訪問的先進機制。這些機制可確保高度的安全性和系統在主動反制措施下的恢復能力。

機器學習模型： 該協議使用 Isolation Forest 算法檢測系統性能異常，并使用 RandomForestClassifier 進行事件分類和威脅級別確定。這些算法在大量數據集上經過訓練，能夠有效識別和應對潛在威脅。

當檢測到異常或入侵企圖時，系統會自動激活備份通信通道，切換到更安全的加密算法，并實施其他措施來保護網絡和數據。

災難恢復系統

在激烈的戰斗或關鍵任務中，災難恢復系統是 SWARM 協議不可分割的一部分。它確保網絡在故障期間的可操作性，包括切換到備份通信信道和恢復數據。

該系統包括利用機器學習方法進行的網絡監控。這樣就能及時發現潛在故障并實施預防措施，包括自我修復和自動切換到備份資源。

數據包核算系統

在執行各種任務和使命時，SWARM 協議使用數據包記賬系統，該系統支持多種隊列類型，用于管理數據流。這樣就能根據任務優先級和當前條件優化數據傳輸。

隊列運行模式：

• FIFO（先進先出）： 這種數據包處理模式意味著按照數據包到達的順序進行處理。這種方法在所有數據具有相同優先級且必須保持處理順序的情況下最為有效。FIFO 用于需要統一資源分配的標準操作中。
• 后進先出（LIFO）： 在這種模式下，先處理最近收到的數據包。后進先出用于必須立即處理最新信息，而較舊數據可以推遲處理的情況。這在系統狀態或任務條件的最新變化非常重要的關鍵場景中非常有用。
• 優先隊列： 在這種模式下，數據包根據其優先級進行處理。高優先級數據包首先得到處理，從而可以對極其重要的事件做出迅速響應。這種模式非常適合戰斗條件，在這種條件下，必須立即處理某些數據，如警報或指令。
• WFQ（加權公平隊列）： 該模式使用加權隊列在不同數據流之間公平分配資源。每個數據流都能獲得一定份額的帶寬，從而最大限度地減少關鍵數據的延遲，并確保均衡的信息傳輸。WFQ 在資源受限的環境中特別有效，如無線電頻率或功率密集型通信信道。

隊列處理模式的選擇取決于任務類型和當前條件。SWARM 協議可在不同模式之間自動切換或組合，以確保最佳性能和最小的數據傳輸延遲。

無人機同步

為了成功執行任務，SWARM 協議通過 Raft 等共識算法確保無人機行動的同步性。這對于在整個網絡中保持決策一致性和執行同步行動至關重要。

該協議提供分布式共識，即使在與中央指揮點失去連接的情況下，無人機也能做出集體決策并協調行動。這在需要快速可靠決策的作戰環境中尤為重要。

自主和自我組織

根據 SWARM 協議運行的無人機具有高度自主性，能夠根據當前數據和任務環境獨立做出決策。自組織算法允許無人機適應環境變化、恢復連接并與其他無人機協調行動。

該協議包括自組織和共識算法，使無人機既能獨立運行，也能作為蜂群的一部分運行，從而確保在連接中斷和其他不可預見的情況下網絡的彈性和任務的執行。

應對攻擊和協調戰斗條件下的無人機行動

在戰斗情況下，SWARM 協議支持無人機行動的協調，包括任務的自動分配和無人機之間的互動。這包括自動頻道切換、激活干擾生成模式以對抗敵方無人機，以及無人機之間的實時任務分配等功能。

該協議確保了執行作戰任務的靈活性和適應性，使無人機能夠有效應對攻擊、協調行動，并確保無人機本身及其保護的地面部隊的安全。

SWARM 協議的意義和未來

SWARM 協議即使還處于概念開發階段，也具有影響未來軍事行動和技術的巨大潛力。在無人機（UAV）逐漸成為軍事戰略重要組成部分的今天，制定這樣的協議對于保持全球競爭力至關重要。

烏克蘭和俄羅斯：實踐經驗與創新

近年來，烏克蘭已成為無人技術領域的重要參與者，在實戰中使用了無人機群。這些經驗使烏克蘭不僅能積極采用新開發的技術，還能調整這些技術以執行復雜的作戰任務。盡管電子戰系統的反制措施最為強大，但烏克蘭在使用無人機群方面表現出極高的效率，使其成為該領域的領導者之一。

俄羅斯也在積極發展無人技術，重點是電子戰和反無人機措施。俄羅斯軍方同時使用進攻型和防御型無人機系統，這強調了全面應對現代戰爭的重要性，而無人機在現代戰爭中發揮著至關重要的作用。

聯合軍事演習與國際合作

美國、英國和澳大利亞在 AUKUS 計劃下進行的聯合軍事演習是測試和整合蜂群無人機技術的重要一步。這些在英國舉行的演習使參與國能夠交流先進的人工智能模型，并在盡可能接近實戰的條件下聯合測試無人機系統。這種合作清楚地表明，這些技術的未來將由能夠最有效地在其武裝部隊中整合和發展無人機群的國家來決定。

全球挑戰和 SWARM 的重要性

隨著蜂群無人機技術的發展，與其有效使用和反制措施相關的挑戰也在不斷增加。包括美國、中國、俄羅斯和烏克蘭在內的國家都在積極開發進攻性和防御性系統，因此需要全面的解決方案。SWARM 協議即使還處于概念階段，也已經在這方面發揮了重要作用。它的進一步發展可以大大提高軍事能力，有助于在國際舞臺上保持安全和技術領先地位，并為民用應用開辟新的前景。

因此，SWARM 不僅能應對當前的挑戰，還為蜂群無人機技術的未來發展指明了方向。在全球爭奪該領域主導權的競爭中，無論是硬件還是軟件，每一個新的發展都對未來的軍事和民用應用具有巨大的意義。

參考來源：cyberdefensemagazine

快速、明智的決策關乎勝敗。新的指揮和控制系統以先進的自動化和人工智能驅動的精確性重新定義了軍事監視。全域態勢感知能力，使武裝部隊能夠以前所未有的速度進行觀察、定位、決策和行動，如薩博的 9AIR C4I。

在現代軍事沖突中，勝利不再僅僅取決于火力。相反，成功與否取決于能否比對手更快地做出正確決策。20 世紀 70 年代初，軍事戰略家約翰-博伊德首次闡述了這一概念，并提出了 OODA 循環理論。OODA 循環是 “觀察、定位、決策、行動”（Observe, Orient, Decide, and Act）的縮寫，表明武裝部隊可以通過比對手更快地反復循環這些階段來確保決定性優勢。

博伊德認為，決策的速度和靈活性是戰勝對手的關鍵。然而，在當今這個信息鋪天蓋地的世界，如果沒有智能化的、基本自動化的系統，要做到這一點幾乎是不可能的。在監控國家領土和周邊地區時，這一挑戰尤為嚴峻。

全自動數據融合

態勢感知是有效軍事行動的基石，它使部隊能夠觀察、確定方向并對動態威脅做出反應。正如北約關于其下一代指揮與控制（C2）系統的報告所強調的，機載預警與控制（AWACS）等先進的監視工具長期以來一直為加強戰場提供關鍵數據。然而，當前的形勢要求我們從僅僅了解作戰全貌向無縫精確地協調跨域復雜響應的飛躍。

現代指揮和控制系統必須能夠分析和整合輸入的大量數據流、識別異常情況并提供可行的見解。這些系統對于支持操作員管理當代任務的復雜性至關重要，可確保他們在高壓情況下準確、清晰地采取行動。 這一轉變反映了由多領域行動的復雜性所驅動的更廣泛的戰略轉變，即實時信息必須轉化為跨越空中、陸地、海洋、太空和網絡領域的果斷行動。

薩博公司空中指揮與控制和制導系統專家馬丁-沃博拉解釋說："監控自己的領土，最重要的是速度和精度。大量的民用和軍用信號必須在幾分之一秒的時間內進行評估和同步，在如此緊迫的時間框架內，這項任務超出了人類的能力"。

用于空域監視的指揮和控制系統不計其數，但像薩博公司的 9AIR C4I 這樣高度自動化的卻很少。這一瑞典國防解決方案使武裝部隊能夠以最少的人員執行 OODA 循環，提供無與倫比的效率。沃博拉強調了該系統進一步減少操作員工作量的能力。Vobora 解釋說："作為我們系統數據融合的一部分，無需操作員干預，即可提供最佳位置和質量的軌跡。還有一項功能是自動評估和組合來自多傳感器跟蹤器和相關儀的軌跡，以評估目標的身份，這是減輕操作員負擔的另一項功能。"

準確可靠的態勢圖像

9AIR C4I 系統的核心是軌跡數據融合引擎 (TDFE)，這是一種最先進的多傳感器跟蹤器和關聯器。TDFE 使用先進的算法處理來自各種來源的數據，例如地形圖、方位和航跡，從而提供準確可靠的態勢圖。通過將有源和無源傳感器的輸入與其他系統的數據進行整合，該軟件可為操作員提供快速決策所需的清晰度和速度。

該軟件通過為輸入信號創建全自動運動軌跡來實現這一目標。它融合了各種傳感器輸入，包括 ADS-B、AIS、電子支援措施 (ESM) 和電子對抗措施 (ECM)。這種復雜的數據融合可確保最佳的航跡位置和質量，使操作員無需人工干預即可采取行動。

9AIR C4I 具有高度的自動化和精確性，為現代空域監視系統樹立了標桿，確保武裝部隊能夠在危急情況下迅速果斷地采取行動。

一個系統，無數應用

薩伯公司的 9AIR C4I 指揮與控制系統是多功能性的典范，其硬件基于商用 COTS（現貨供應）組件。物理設置因部署環境而異。對于空間充裕的大型安全軍事設施，該系統具有可擴展性，可容納更多的工作站和顯示器。不過，同樣的解決方案也同樣適用于移動或基于集裝箱的操作。

在便攜式配置中，整個設置，包括必要的計算能力和基礎設施連接，都可以裝入一個緊湊的裝置中，兩個人就可以攜帶。薩博的馬丁-沃博拉（Martin Vobora）說："無論是部署在固定控制單元還是移動環境中，C2 系統對于實現全面的態勢感知都至關重要。因此，它必須在任何環境下都能完美運行，并充分發揮其性能。"

與智能手機類似，薩博的 C2 系統配備了一個基礎軟件平臺，可通過模塊化應用程序進行定制，以滿足特定的操作需求。其中一項突出的創新是多傳感器優化器（MSO），這是一種人工智能驅動的工具，旨在提高管理大量傳感器時的決策能力。

MSO 分析操作員需求、地形數據、地理位置和可用傳感器的技術規格。然后，它通過有效的迭代優化傳感器的集體使用，提供更清晰的態勢圖。這在動態環境中尤為重要，因為在這種環境中，情況瞬息萬變，不同的用戶需要量身定制的信息。通過簡化決策周期，MSO 可確保做出及時、準確的反應。

值得注意的是，只要具備必要的技術接口，薩伯公司的許多先進應用，包括多傳感器優化器，都可以集成到現有的 C2 系統中。這種兼容性增強了 9AIR C4I 系統的靈活性，使其成為現代國防行動不可或缺的工具。

人工智能解決傳感器偏差問題

薩伯公司的 9AIR C4I 系統因其精確解釋和交叉引用數據的能力而脫穎而出。該系統分析運動模式，同時將信號與民用數據庫進行比較，以區分商用飛機和潛在的軍事入侵者。此外，該系統還能識別彈道導彈，在短暫的飛行窗口內迅速計算出其潛在的彈著點。全自動目標跟蹤確保為操作員提供簡潔明了的界面，顯示所有軌跡。在出現威脅或異常情況時，系統可發出自動警告，甚至提出可操作的建議，從而簡化決策過程。

9AIR C4I 可處理當前識別的所有信號，提供全面的態勢概覽。然而，沒有一個傳感器是完全沒有錯誤的，偶爾也會出現重復信號。“薩博的馬丁-沃博拉（Martin Vobora）解釋說："得益于機器學習和人工智能，我們的系統不僅能檢測到這種容易出現的錯誤并合并痕跡，系統還能從單個傳感器的偏差中學習，并為未來記住它們。

操作員可以手動配置規則，也可以依靠系統的人工智能根據觀察到的模式建立規則。這種學習能力使人工智能能夠識別突發偏差并發出警告，所有這些都由薩博先進的數據融合軟件提供支持。該軟件被譽為全球最佳軟件之一，備受推崇，其他 C2 供應商經常購買并將其集成到自己的系統中。

“人工智能在系統中的比例在不斷增加，未來潛力巨大。尤其是在武裝部隊的資源越來越有限的情況下，"沃博拉指出。

網絡安全與持續改進

在網絡攻擊成為持續威脅的時代，指揮控制系統的安全至關重要。9AIR C4I 中的敏感數據受到強大網絡安全措施的保護。薩伯公司為客戶提供持續支持，包括定期更新、軟件升級以及根據客戶具體需求量身定制的增強功能。

這些循序漸進的改進不僅確保了系統抵御新威脅的能力，還增強了所有用戶的使用能力，從而創建了一個與業務需求同步發展的動態平臺。

多域態勢感知： 日益增長的必要性

像 9AIR C4I 這樣的指揮和控制系統在所有作戰領域都舉足輕重，從空中監視延伸到海軍和地面部隊。然而，全面集成的跨域態勢感知圖像的開發仍未得到充分利用。然而，造成這一差距的原因并非技術限制。

“原則上，所有領域的所有信號都可以匯總到一張態勢圖中。這在技術上是可行的，"薩博的馬丁-沃博拉解釋說。“然而，武裝部隊內的各個領域目前大多是各自為政。聯合行動中的共同行動圖景存在各種限制，這也是因為每個國家的組織結構都非常不同。盡管如此，日益嚴峻的威脅形勢要求在不久的將來加強整合"。

通信技術的進步--如 5G 網絡和衛星通信--正在增強 C2 系統的能力，為在不同環境下進行實時數據傳輸和遠程控制操作鋪平了道路。高速、低延遲的網絡可實現更快、更可靠的決策，這對于在多域行動中保持優勢至關重要。

北約推動一體化

北約不僅在各武裝部隊內部，而且在盟國之間積極推廣多領域方法。聯合網絡內的 “發布和訂閱 ”模式等舉措就體現了這一努力，使關鍵信息和資源得以高效共享。這種方法對一體化防空和導彈防御系統尤為重要，因為在這種系統中，無縫信息交換至關重要。

然而，重大挑戰依然存在，特別是在跨域信息安全傳輸方面。組織孤島仍然是實現全面集成 C2 能力的重大障礙。此外，整合來自不同系統的數據流需要細致的協調，以確保兼容性和安全性。作戰框架、數據共享協議和安全分類（如紅黑網絡）方面的差異使建立協調一致的作戰圖景的工作變得復雜。北約為消除這些障礙所做的努力（如一體化防空和導彈防御等舉措）凸顯了對合作的日益重視。

重新定義作戰概念

面對不斷變化的威脅，跨領域合作和盟國之間的合作不再是可有可無的，而是必不可少的。要保持決定性優勢并有效保護部隊，精確高效的態勢感知至關重要。雖然創建實時綜合作戰圖像的技術已經具備，但現在的重點必須轉移到重組結構和重新定義作戰概念上，以充分利用這一能力。

沃博拉在接受 NDR 采訪時說："要想領先對手一步，就必須實現無縫態勢感知和快速決策。挑戰在于確保技術潛力與組織準備相匹配"。

隨著多域作戰成為現代防御戰略的基石，實現全面整合不僅能提高任務效率，還能加強盟軍部隊應對未來威脅的能力。

參考來源：Nordic Defence Review

俄羅斯烏克蘭沖突為未來戰爭提供了一個令人警醒的預演，在未來戰爭中，電子戰、網絡攻擊和基礎設施破壞已成為常態。以集中式指揮和控制系統為中心的傳統軍事戰略在這種深度對抗性環境中表現出明顯的脆弱性。部隊需迅速做出調整，在這種情況下要想有效作戰，就必須轉變戰略。通過注重權力下放、技術創新和聯盟互操作性，這場戰爭為現代國防力量提供了一個藍圖。

隨著世界各國軍隊對這些經驗教訓的評估，很明顯，范式轉變至關重要--不僅是所部署的工具和技術，還有指導其使用的基本條令和戰略。

通過權力下放提高彈性

烏克蘭方法的核心是認識到對抗性環境需要分散能力。對手采用的先進電子戰暴露了中央通信的脆弱性，上級總部往往無法與前線單元保持可靠聯系。部隊通過在戰場上直接部署便攜式電源和計算能力來應對這一挑戰。便攜式數據中心和邊緣計算設備可確保關鍵的指揮和控制功能在更廣泛的網絡中斷時也能繼續運行。

這種向本地化計算的轉變減少了對脆弱的回程通信的依賴，實現了戰術邊緣的實時決策。這反映了一種認識，即彈性在于分散能力，而不是集中于單點故障。

衛星通信在保持連通性方面也發揮了至關重要的作用。即使在地面基礎設施遭到破壞的地區，“星鏈 ”等系統也能為烏克蘭單元提供可靠的信息和協調工具。這些系統說明了分散式方法如何在充滿挑戰的條件下增強行動的連續性。

反思聯合作戰中的數據共享

現代軍事行動往往涉及聯盟，需要在保護敏感數據的同時實現無縫信息共享。烏克蘭沖突凸顯了開發兼顧互操作性和安全性的系統的重要性。烏克蘭部隊廣泛使用的 “三角洲”態勢感知平臺就體現了這種平衡。該平臺提供統一的作戰畫面，通過整合來自無人機、衛星和情報來源的數據來加強決策。同時，先進的加密和分隔技術確保了機密信息的安全。

這種方法凸顯了一個重要的戰略教訓：在對抗性環境中取得信息優勢需要強大的數據集成以及控制和保護數據的機制。這是一種微妙的平衡，需要技術創新和對聯盟動態的清晰了解。

利用技術發揮戰場優勢

烏克蘭部隊采用的技術創新揭示了信息技術和網絡在對抗性環境中的變革潛力。邊緣計算、自組織和網狀網絡以及衛星系統都有助于克服基礎設施退化帶來的挑戰。然而，這些技術的真正意義在于其戰略影響。

通過在戰術邊緣處理數據，軍隊可以減少對易受干擾的集中樞紐的依賴。便攜式數據中心使單元能夠自主運行，根據實時信息做出決策，而無需等待上級指揮部的指令。這種分散化符合現代戰爭對靈活性和速度的廣泛需求。

Ad-hoc 和網狀網絡進一步增強了這種靈活性。這些系統可創建彈性通信網絡，即使在部分基礎設施遭到破壞的情況下，也能動態地改變通信路由并保持連接。在烏克蘭，盡管對手竭力破壞通信，但這些網絡仍確保了部隊保持連接。

事實證明，“星鏈”（Starlink）等衛星系統也是不可或缺的，可在沒有地面基礎設施的地區提供高帶寬連接。加入自由空間光學等新興技術有望帶來更大的潛力，為傳統通信方式提供安全、高速的替代方案。

網絡安全的戰略作用

隨著競爭環境日益數字化，網絡安全已成為作戰效能的基石。實施零信任架構，對每個訪問請求進行驗證，對保護系統的能力至關重要。實時加密和基于區塊鏈的驗證進一步增強了通信的完整性，確保敏感數據即使在深度網絡攻擊下也能得到保護。

對網絡安全的重視反映了一種更廣泛的認識，即信息領域與實體戰場同等重要。在未來的沖突中，保護和控制數據的能力將與部署部隊或火力的能力一樣具有決定性意義。

向多域一體化轉變

俄烏沖突的經驗還凸顯了整合空中、陸地和網絡領域能力的重要性。通過整合所有領域數據的統一系統實現實時態勢感知，對于保持作戰效能至關重要。這種整合可確保部隊以協調一致的方式應對威脅，利用每個領域的優勢克服另一個領域的弱點。

打擊電子戰一直是一個特別的重點。部隊通過加固 IT 系統和建立冗余通信渠道，即使在受到嚴重干擾和欺騙的情況下也能有效地開展行動。這些措施表明，設計能夠經受有爭議環境中獨特挑戰的系統非常重要。

教訓突出表明，迫切需要重新思考軍事戰略，以應對深度對抗的現實。事實證明，將電力、計算和平臺直接引入戰術邊緣對保持作戰連續性至關重要。同樣，無縫的信息共享和彈性的 IT 基礎設施也使烏克蘭部隊在受到嚴重破壞的情況下仍能有效行動。

然而，這些經驗教訓并不局限于技術。它們挑戰了以集中控制和僵化等級制度為優先的傳統條令。相反，它們呼吁采取更加分散、靈活和技術驅動的作戰方法。通過接受這些變革，全球國防部隊可以建立在未來沖突中成長所需的應變能力和適應能力。在下一次深度對抗性環境需要采取行動之前，現在就應根據這些經驗教訓采取行動。

參考來源：Tony Grayson

在快速發展的現代戰爭中，技術進步始終在塑造軍事戰略和能力方面發揮著舉足輕重的作用。在這些進步中，自主武器系統 (AWS) 脫穎而出，成為重新定義未來軍事行動的變革力量。這些系統在不同程度上無需人類干預，具有提高作戰效率、減少人員傷亡和革新作戰戰術的潛力。然而，將 AWS 納入軍事武庫也會引發重大的倫理、法律和戰略問題，需要認真加以解決。

自主武器系統的演變

過去幾十年來，自主武器系統有了長足的發展，從最基本的自動防御系統發展到能夠進行復雜決策的高精尖平臺。早期的自主武器系統包括自動炮塔和導彈防御系統，旨在攔截來襲威脅，而無需人類直接控制。這些系統依靠對特定刺激的預編程反應，讓人們看到了自主防御的潛力。

人工智能（AI）和機器學習的出現加速了 AWS 的發展，使這些系統能夠分析大量數據、從環境中學習并實時做出決策。現代的自主武器系統涵蓋多種平臺，包括無人機（UAV）、地面機器人和艦載無人機，每種平臺都配備了先進的傳感器、人工智能算法和通信網絡，使其能夠在各種作戰場景中獨立或協同作戰。

自主武器系統的主要優勢

• 提高作戰效率：自主武器系統能比人類操作員更快、更準確地執行任務。它們可以實時處理數據并對威脅做出反應，減少了從探測到行動之間的時間差。這種速度和精確度的提高在高風險的作戰環境中至關重要，因為在這種環境中，瞬間的決定可能意味著成敗。
• 減少人員傷亡：AWS 最重要的優勢之一是其減少人員傷亡的潛力。通過在危險和高風險環境中部署自主系統，軍隊可以最大限度地減少士兵在危及生命的情況下的暴露。無人機和地面機器人可以在敵對地區執行偵察、監視甚至作戰任務，從而保護人類生命。
• 力量倍增：自動武器系統可以發揮戰斗力倍增器的作用，增強人類士兵的能力，提高整體戰斗力。這些系統可以全天候運行，不受疲勞或心理壓力的影響，而且可以大量部署，以壓倒對手。在非對稱戰爭中，較小的部隊面對較大的對手，AWS 可以提供決定性的優勢。
• 成本效益：雖然自主武器系統的初期開發和部署可能很昂貴，但其長期運營成本往往低于人類士兵。自主系統不需要工資、醫療保健或后勤支持，其維護成本也相對較低。此外，AWS 可以設計為重復使用，可以執行重復性任務，無需休息或恢復。

倫理和法律方面的考慮

在軍事行動中部署自主武器系統會引發深遠的倫理和法律問題，必須加以解決，以確保負責任地使用。這些考慮因素圍繞著人類尊嚴、問責和遵守國際人道主義法等原則。

• 倫理自主權：賦予 AWS 的自主程度是一個關鍵的倫理問題。完全自主的武器能夠在沒有人類干預的情況下做出生死攸關的決定，這對使用武力的道德原則提出了挑戰。道德難題在于，是否應授權機器決定何時以及如何使用致命武力。確保 AWS 遵守道德準則并尊重人類尊嚴至關重要。
• 問責與責任：確定自主武器系統行為的責任非常復雜。當自動武器系統造成意外傷害或違反交戰規則時，確定責任人--無論是系統的設計者、操作者還是軍事指揮官--就變得非常具有挑戰性。要解決這個問題，防止責任分散，就必須有明確的責任劃分和強有力的監督機制。
• 遵守國際法：自主武器系統必須遵守國際人道法（IHL）和武裝沖突法。這包括遵守區分原則（區分戰斗人員和平民）、相稱性原則（避免過度傷害）和必要性原則（僅在必要時使用武力）。確保對 AWS 進行編程以遵守這些法律標準，對于防止違反國際法至關重要。

戰略意義

將自主武器系統納入軍事行動具有深遠的戰略意義，可影響全球安全動態、軍事條令和國防政策。

• 軍事條令的轉變： 采用 AWS 需要重新評估傳統的軍事條令和戰略。指揮官必須考慮如何有效地將自主系統納入作戰計劃，同時考慮到其能力和局限性。這種轉變可能會導致制定新的戰術和戰略，以充分利用 AWS 的優勢，同時降低潛在風險。
• 軍備競賽和擴散： 一個國家開發和部署 AWS 可能會引發軍備競賽，促使其他國家投資類似技術以維持戰略平衡。自主武器系統的擴散引發了對非國家行為者和流氓國家可能使用這些系統的擔憂，從而增加了沖突風險，破壞了地區安全穩定。
• 威懾和升級： 自主武器系統的存在可影響威懾動態和升級閾值。一方面，自動武器系統可以通過展示先進的軍事能力來增強威懾力。另一方面，將其部署在動蕩地區可能會導致誤判和意外升級，尤其是當對手將 AWS 視為對其安全的威脅時。

案例研究與舉例

• 無人駕駛飛行器（UAV）：無人飛行器通常被稱為無人機，是使用最廣泛的自主武器系統之一。它們被部署執行各種任務，包括監視、偵察和定點打擊。美軍在反恐行動中使用無人機，如 “捕食者 ”和 “死神 ”無人機，證明了自主系統在現代戰爭中的有效性和挑戰性。雖然無人機具有精確性和作戰靈活性，但其使用也引發了對平民傷亡和道德影響的擔憂。
• 自主地面機器人：自主地面機器人，如美國陸軍的多用途戰術運輸機（MUTT）和俄羅斯的 Uran-9，旨在支持步兵單元，進行偵察、后勤和作戰行動。這些機器人可以在復雜地形中導航、搬運重物并提供火力支援，從而減輕士兵的體力和認知負擔。然而，它們在戰區的部署凸顯了與可靠性、通信和決策有關的挑戰。
• 海洋無人系統：自主海洋無人系統，如美國海軍的 Sea Hunter正在徹底改變海上行動。這些海洋無人系統可執行水雷探測、反潛戰和監視等任務，增強了海軍能力，降低了人員風險。在有爭議的水域使用海軍無人機，凸顯了其戰略意義和海上沖突的可能性。

自主武器系統的未來

隨著技術的不斷進步，自主武器系統 (AWS) 的未來既充滿希望，又充滿不確定性。未來幾年，有幾種趨勢和發展可能會影響自主武器系統的演變。

• 人工智能和機器學習的進步
   人工智能（AI）和機器學習的不斷進步有望顯著增強自主武器系統的能力。這些進步將使 AWS 能夠執行更復雜的任務，并在動態環境中有效運作。人工智能和機器學習將產生重大影響的一些關鍵領域包括：

  • 改進決策： 人工智能算法將使 AWS 能夠實時分析大量數據，從而改進決策過程。例如，先進的機器學習模型可以幫助識別模式和預測敵人的動向，使 AWS 能夠在作戰情況下做出更準確、更高效的反應。
  • 增強目標識別能力： 準確識別和分類目標的能力對 AWS 的有效性至關重要。人工智能的進步將提高目標識別系統的精確度，降低錯誤識別和附帶損害的風險。機器學習算法可以在大型數據集上進行訓練，以區分戰斗人員和非戰斗人員，確保遵守國際人道主義法。
  • 提高態勢感知能力： 配備人工智能的自主系統將擁有超強的態勢感知能力，使其能夠了解周圍環境并做出反應。這包括識別潛在威脅、在復雜地形中導航以及適應戰場上不斷變化的條件。增強的態勢感知能力將使 AWS 在各種作戰場景中更加可靠和有效。
  • 自適應學習： 未來的AWS將具備自適應學習能力，使其能夠從經驗中學習，并隨著時間的推移不斷提高性能。這種持續的學習過程將使AWS能夠完善其戰略，適應新的威脅，并根據以往任務的反饋優化其行動。

• 人機協作
   人機測試的概念，即人類和自主系統密切合作，作為一種利用人類和機器優勢的有前途的方法，正日益受到重視。這種合作模式旨在將人類的戰略監督和道德判斷與自主系統的精確性和效率結合起來。人機協作的主要方面包括：

  • 戰略監督：人類操作員將提供戰略指導和監督，確保 AWS 在既定的交戰規則和道德準則范圍內運行。這種監督對于維持問責制和防止意外后果至關重要。
  • 道德判斷： 雖然 AWS 可以精確執行任務，但它們缺乏人類所擁有的道德判斷力和背景。人類操作員將負責做出涉及道德考量的決策，如區分戰斗人員和平民或評估反應的相稱性。
  • 提高行動效率： 通過利用人類和機器的互補優勢，人機協作可以提高整體作戰效率。AWS 可以處理重復性和高風險任務，讓人類士兵專注于更復雜的戰略目標。這種分工可以改善任務成果，減輕人類人員的認知和體力負擔。
  • 培訓和適應： 人機團隊將不斷接受培訓和調整，以提高其協調性和有效性。這包括聯合訓練演習、實時反饋以及根據作戰經驗進行迭代改進。有效的培訓將確保人機團隊在各種作戰場景中的無縫整合和最佳表現。

• 國際監管和治理
  國際社會日益認識到需要對自主武器系統進行監管和治理，以應對道德、法律和安全方面的挑戰。制定國際規范和條約的努力旨在確保負責任地開發和使用自動武器系統。國際監管和治理的主要方面包括：
  • 建立規范和標準： 制定國際規范和標準對于指導負責任地使用 AWS 至關重要。這些規范應包括道德考量、法律合規性和操作指南。例如，聯合國一直積極參與有關致命性自主武器系統（LAWS）的討論，尋求建立規范其使用的框架。
  • 透明度和問責制： 開發和部署AWS的透明度對于建立信任和確保問責至關重要。應要求各國披露有關其 AWS 項目的信息，包括其能力、部署戰略以及對國際法的遵守情況。透明的報告機制將有助于監督和防止濫用自主系統。
  • 國家間的合作： 對AWS的有效監管需要國家間的合作，以應對共同的挑戰，防止自主軍事技術的軍備競賽。國際合作有助于建立共同標準，分享最佳實踐，協調努力，防止 AWS 擴散到非國家行為者和無賴國家。
  • 致力于負責任的發展： 參與開發AWS的國家和組織必須致力于負責任的創新。這包括進行嚴格的測試和評估，確保遵守道德和法律標準，并將安全和安保放在首位。致力于負責任的開發將有助于降低風險，并確保以符合人道主義原則的方式使用 AWS。

未來趨勢和挑戰

隨著 AWS 的不斷改進，一些趨勢和挑戰將影響其未來的發展和部署：

• 集成蜂群技術：多自主系統協同運行的蜂群技術的使用預計將更加普遍。蜂群技術可實現協調行動、集體決策和自適應行為，從而增強 AWS 的能力。不過，它也帶來了與通信、協調和控制有關的挑戰。
• 網絡安全問題：對先進軟件和通信網絡的依賴使 AWS 容易受到網絡攻擊。要防止黑客攻擊、數據泄露和未經授權的控制，確保自主系統的網絡安全至關重要。強大的網絡安全措施和彈性架構對于保護 AWS 免受惡意威脅至關重要。
• 倫理和法律辯論：AWS 所涉及的道德和法律問題仍將是一個激烈爭論的話題。與問責制、遵守國際法以及機器自主的道德影響有關的問題將需要持續關注和討論。要解決這些復雜的問題，包括政策制定者、倫理學家和技術專家在內的不同利益相關者的參與至關重要。
• 公眾認知和接受度：公眾對 AWS 的看法和接受程度將在 AWS 未來的部署中發揮重要作用。要想在軍事行動中使用自主系統獲得社會支持，必須通過透明度、道德實踐和清晰的溝通來建立公眾信任。

結論

自主武器是一項重大的技術進步，有可能徹底改變軍事行動。人工智能和機器學習的進步、人機協作的采用，以及國際監管和治理的建立，都將決定自動武器系統的未來。雖然 AWS 有許多好處，包括提高作戰效率、減少人員傷亡和部隊倍增，但它也提出了深刻的道德、法律和戰略挑戰。

要應對這些挑戰，就必須采取多方面的合作方式，在創新與責任之間取得平衡。通過發揮人類和機器的優勢，確保遵守道德和法律標準，并促進國際合作，未來的自主武器系統可以走向一條既能加強全球安全，又能堅持人道主義原則的道路。

參考來源：Hemanth Raj

在過去兩年半的時間里，俄烏戰爭揭示了現代戰場上的戰爭如何不再局限于物理領域，可以利用新的能力來取代傳統的防御方法。武裝沖突已擴大到包括越來越依賴虛擬領域的新戰場（Furlong et al, 2022）。人工智能（AI）等尖端技術正在重塑武裝沖突，影響著從自動化前線系統到后勤保障等戰爭的方方面面，并增強了多領域態勢感知能力。根據烏克蘭工業工程專家市場和網絡 “Land4Developers ”平臺，有十多家烏克蘭公司提供預測分析方面的產品和服務（Land4 Developers，2022 年）。科技公司與烏克蘭軍方的合作關系，據稱包括在每個營內配備一名軟件工程師，正在引發新一輪的軍事人工智能開發和測試浪潮（Bergengruen，2024 年）。在抵御俄羅斯的過程中，烏克蘭國防軍的裝備比預期的要好（Furlong 等人，2022 年）。烏克蘭的軍事表現為新興軍事強國和老牌軍事強國提供了寶貴的經驗，讓他們了解與科技公司合作的益處，從而更快地獲得最新的創新技術。

雖然俄烏沖突的結果仍不明朗，但它凸顯了公私合作伙伴關系在快速推進軍事技術方面的關鍵作用。烏克蘭國防中人工智能工具的整合表明，政府機構與私營科技公司之間的合作對于快速開發和部署尖端軍事技術至關重要。本文探討了公共和私營部門之間的合作如何塑造了烏克蘭的國防戰略，并研究了其對加強整個歐洲軍事互操作性的影響。

首先，本研究分析了戰爭性質的變化，重點關注人工智能的戰略作用。對現代戰場動態的分析將基于歐洲防務局對 “新興顛覆性技術 ”的定義。下一節將研究烏克蘭國防軍部署人工智能工具的情況，并分析歐洲國家和商業實體在向烏克蘭提供此類工具方面發揮的作用。本文就人工智能如何增強歐洲軍隊之間的互操作性提出了見解，并調查/反思了使用人工智能對歐洲防務的影響。本文旨在說明烏克蘭在整合由科技公司開發的人工智能軍事工具方面的經驗如何能成為改善歐洲軍事力量間協作和互操作性的典范。通過研究烏克蘭對這些技術的使用及其影響，本文旨在強調利用人工智能加強國防能力和促進歐洲各國之間更好協調的統一方法。

戰爭性質的變化：人工智能的崛起

2021 年，歐洲防務局（EDA）將新興顛覆性技術（EDT）定性為 “在一兩代人的時間內顯著改變沖突的規則或行為”（EDA，2021 年）。該機構確定了十幾種 EDT，其中六種具有突出的戰略影響： 人工智能（AI）、大數據分析、機器人和自主系統、高超音速武器系統和太空、新型先進材料以及量子技術。列出這些先進工具為布魯塞爾各機構和歐盟成員國之間的合作奠定了基礎，促進了對 EDT 的能力和戰略意義的共同理解（EDT，2021 年）。大數據分析提供了訓練和改進人工智能模型所需的大規模數據集，除此以外，可能沒有其他 EDT 能像人工智能那樣深刻影響各個領域的軍事行動。(EDA, 2021）。人工智能的優勢源于算法能夠根據現有數據做出最優或接近最優的決策，以實現特定目標。然而，SparkCognition 首席執行官阿米爾-侯賽因（Amir Husain）解釋說："人工智能并不像核武器那樣，是一種可以輕易探測到的巨大有形物體（......）。它是一門科學（......）。它的應用不僅會逐步增強武器系統的能力，還需要從根本上重新計算威懾力和軍事實力的構成要素"（2021 年）。

一種新的戰爭正在發生，這在烏克蘭戰場上就能看到。人工智能與其他技術和系統的融合正導致先進軍事能力的發展。值得注意的是，人工智能并非孤立運作，而是與其他各種技術相結合，如先進的傳感器和上文提到的復雜的數據分析工具。這些集成系統結合在一起，從多個方面提高了軍事行動的效力和效率。此外，人工智能正在用訓練有素的模型取代人類分析師，這些模型能迅速發現數據中的模式和異常。當人工智能模型檢測到潛在目標時，這些信息就會發送給軍事指揮官，由他們決定如何采取行動。由于人工智能模型在每次攻擊中都會學習和改進，因此可以向軍事官員提供針對敵人的最有效方案。人工智能有可能徹底改變戰場預測，顯著提高所有作戰領域的實時態勢感知能力，從而為軍事和政治領導人做出更快、更明智的決策（美國防部，2023 年）。一些學者對圍繞人工智能等高科技創新的熱情仍持懷疑態度，認為人工智能工具不會顯著改變消耗戰（Horowitz & Lin-Greenberg，2020；Goldfarb & Lindsay，2022）。無論如何，烏克蘭及其私營部門合作伙伴正將自己定位為此類未來戰爭創新的試驗場（Bergengruen，2024 年）。

俄烏沖突中的人工智能

烏克蘭在對俄戰爭中的頑強抵抗部分歸功于其西方盟友提供的先進技術支持。本節將深入探討烏克蘭正在使用的人工智能軍事工具，從無人機到先進的瞄準系統。事實上，先進的人工智能無人駕駛飛行器（UAV）是烏克蘭戰爭中的一項重大技術突破，改變了人們對現代作戰的看法。老式系統，如美國制造的 Skydio 無人機，現在正被先進的深度學習無人機所取代，這種無人機能使武器對視頻和攝像機鏡頭進行實時解讀和響應（Ivashkiv，2024 年；Mozur & Satariano，2024 年）。這種技術的最先進版本，如烏克蘭 Vyrivmake 公司生產的無人機，已被證明在戰場上更加有效（Makaryan，2023 年；Thompson，2024 年）。為了通過提供符合北約標準的現代化工具來重新武裝烏克蘭陸軍，烏克蘭于 2019 年購買了第一批土耳其 Bayraktar TB2 無人機（Varfolomeeva，2019 年）。無人戰斗飛行器（UCAV）TB2 是一種中空長航時（MALE）飛行器系統，既可遠程控制，也可自行操作。自 2022 年俄羅斯入侵烏克蘭以來，烏克蘭武裝部隊一直使用 TB2 無人機攻擊俄羅斯部隊和裝備（Jankowicz，2022 年）。烏克蘭國防軍還使用波蘭提供的 WB Electronics Warmate 等閑逛彈藥（《國防快報》，2023 年）。

此外，烏克蘭部隊還使用由盧森堡提供的捷克制造的 Primoco One 150 無人機進行遠程偵察（Lambert，2022 年）。在短程作戰方面，英國和挪威向烏克蘭國防軍提供了 Black Hornet Nano 微型無人機。這些微型無人機幫助士兵更好地觀察周圍環境，使他們能夠越過墻角和墻壁（RFE/RL，2022 年）。在地面，烏克蘭部隊從德國獲得了無人地面車輛（UGV）。多功能 THeMIS 車輛由 Milrem Robotics 公司與德國國防公司 Krauss-Maffei Wegmann（KMW）合作提供，可在戰場上執行各種任務，如保護和協助步兵單元、執行偵察和監視任務、處理軍械或運輸物資（KMW，2022 年）。這些例子只是烏克蘭所獲支持的一小部分。事實上，還有更多的西方盟國提供了人工智能工具來支持他們的防務，所提供的一系列先進技術反映了烏克蘭在抵抗中獲得的巨大國際支持。

2022 年，數據分析公司 Palantir Technologies 的首席執行官亞歷克斯-卡普（Alex Karp）決定在基輔開設辦事處，并利用 Palantir 的數據和人工智能軟件支持烏克蘭抵御俄羅斯的努力。自從卡普承諾支持烏克蘭以來，Palantir 已經以前所未有的方式深入到一個處于戰爭狀態的外國政府的日常運作中。包括國防部、經濟部和教育部在內的六十多個烏克蘭機構目前都在使用 Palantir 的技術（Bergengruen，2024 年）。根據卡普的說法，Palantir 的軟件利用人工智能處理無人機鏡頭、衛星圖像、地面報告和公開源數據，在烏克蘭的大部分目標定位工作中功不可沒（Dastin，2023 年）。使用 Palantir 的烏克蘭工程師可以快速處理大量戰場數據，而這些數據以前需要數百名分析人員才能處理。該軟件可以處理從各種來源獲得的原始情報，包括地面報告、跟蹤部隊行動和炮火的熱圖像、無人機和衛星。Palantir 的軟件將這些數據與來自烏克蘭政府及其盟友的商業和機密信息相結合。這種整合有助于軍事官員向地面指揮官傳達敵方位置和/或決定打擊目標，卡普將這一過程稱為數字 “殺傷鏈”（Raiss，2024 年）。

創新中心

來自美國和歐洲的小型國際科技公司，尤其是那些從事自主無人機研究的公司，也開始在基輔落戶。因此，當地的年輕專業人士開始將該市一些熱鬧的聯合辦公空間稱為 “軍事科技谷”（Bergengruen，2024 年）。單元城 "位于基輔，是一個將基礎設施與創新生態系統相結合的樞紐，旨在促進信息技術領域的創業和實地研究。該項目于 2020 年獲得了歐洲投資銀行（EIB）提供的 5000 萬歐元貸款，自此吸引了眾多知名外國投資者，旨在成為中歐和東歐的主要創新中心（歐洲投資銀行，2020 年）。2023 年，烏克蘭政府做出了新的努力，以促進創新，生產人工智能增強型無人機和其他重要工具，這些工具在打擊俄羅斯的行動中發揮了重要作用。其中一項舉措被稱為 “BRAVE1”。為了讓烏克蘭在戰場上獲得優勢，BRAVE 1 項目旨在將政府、軍方和專注于國防領域的私營開發商聯合起來，形成一個單一的平臺（Arhirova，2023 年）。除無人機外，BRAVE1 計劃還包括用于翻譯俄羅斯軍事術語的人工智能工具，如阻止俄羅斯干擾的無線電、保護性網絡安全措施和清除地雷的裝備。然而，人工智能工具并不僅僅局限于軍事用途。烏克蘭數字轉型部副部長 Dmytro Zavgorodnii 報告說，他們一直在使用 Palantir 的軟件來追蹤遭受空襲或停電的學校，監控道路狀況，并估算學生到達有 Wi-Fi 的避難所需要多長時間（Bergengruen，2024 年）。重要的是，Palantir 的工具正在幫助教育部找到保持學校正常運轉的方法，在沖突地區提供筆記本電腦和互聯網接入，并在盡量不中斷的情況下管理全國性考試。

烏克蘭和歐洲防御局

俄烏戰爭的進展凸顯了人工智能和先進技術在現代軍事行動中的關鍵作用。烏克蘭與私營科技公司和盟國的合作大大加強了其在國防中對這些工具的創新使用。在烏克蘭汲取的經驗教訓和測試的技術可直接用于提高歐洲軍事互操作性。在 2023 年為《紐約時報》撰寫的客座文章中，亞歷克斯-卡普（Alex Karp）呼吁 “國家與技術部門之間開展更加密切的合作，并使兩者的愿景更加一致”（卡普，2023 年）。隨后，經濟發展局試圖通過研究與技術項目來彌補這一差距，這些項目是該機構的重中之重。事實上，該機構通過發起新倡議來支持國防能力的發展和軍事合作，促進歐洲國防工業的加強。正如其 2023 年年度報告所披露的，去年歐洲防務發展局繼續推出其 “人工智能行動計劃 ”中概述的步驟。

歐洲防務局與歐盟內外的各種第三方（包括烏克蘭）建立了伙伴關系，并根據成員國的授權與所需組織和第三國締結雙邊行政安排。與烏克蘭的行政安排于 2015 年 12 月 7 日簽署，促進了國防能力發展、研究和技術方面的合作。該安排允許烏克蘭參與 EDA 項目和活動，盡管它不是歐盟成員國。此外，該行政安排還使烏克蘭能夠訪問歐洲防務發展局的知識庫，同時受益于歐洲防務發展局的專業知識，并促進與歐盟成員國武裝部隊的互操作性。同樣，2015 年協議規定，烏克蘭國防部必須向歐洲防務局提供 “有關國防計劃、當前和未來能力需求以及工業能力的盡可能充分的透明度，以促進確定潛在的合作領域”（歐洲防務局，2015 年）。因此，與在烏克蘭測試的人工智能工具相關的任何突破都可以應用，并最終惠及整個歐洲。通過統一標準和分享有關人工智能技術的知識，歐洲武裝部隊可以確保在聯合行動中順利協調，從而提高反應能力、靈活性和整體戰斗力。

結論

正在進行的俄烏沖突揭示了人工智能和先進技術在現代軍事行動中的關鍵作用。烏克蘭的國防戰略以與私營科技公司和西方盟國的緊密合作為標志，凸顯了人工智能工具如何提高軍事效率和態勢感知能力。本文分析了烏克蘭國防軍對人工智能技術的戰略運用，以及公私部門在國防領域的合作對整個歐洲軍事合作的影響。

人工智能正在改變戰爭的面貌，幫助軍隊更快、更準確地做出決策。烏克蘭對人工智能軍事工具的使用為如何將技術應用于國防工業提供了重要啟示。本文旨在說明，以 Palantir 及其人工智能驅動的解決方案為例，國際科技公司在烏克蘭的參與凸顯了公私合作在推進軍事能力方面的力量。烏克蘭的公私合作不僅加強了該國的國防能力，還使其首都基輔成為軍事技術創新中心。

總之，本研究強調了俄烏沖突如何凸顯了將人工智能和先進技術融入軍事戰略的重要性和必要性。烏克蘭對最先進技術的有效利用為其他國家提供了一個藍圖，顯示了國防領域強大的公私伙伴關系的優勢。從烏克蘭人工智能經驗中獲得的啟示可應用于其他歐洲成員國，以改善軍事合作，最終加強歐洲的集體防御能力。

人工智能技術正在重新定義現代戰爭。這些沖突加速了人工智能驅動的軍事能力的發展，并凸顯了該領域在監管方面存在的巨大差距。與此同時，盡管人們一直擔心人工智能的不可預測性和道德影響，但人工智能與軍事應用的快速融合凸顯了它對各國軍隊的吸引力。

這種態勢推動了一場競爭激烈、利益豐厚、價值數十億美元的人工智能軍備競賽，吸引了全球科技巨頭和世界各國的興趣。由人工智能支持的自主武器曾經是實驗性的，現在正在積極部署，最初的作用是協助瞄準和提供后勤支持，然后迅速發展。

本文將深入探討自主武器的概念，探討其對戰場的影響，以及人工智能的進步如何重塑現代戰爭。

什么是自主武器系統？

自主武器系統是專為獨立操作和決策而設計的尖端軍事技術。這些系統以復雜的學習算法為動力，可以在沒有持續人為監督的情況下選擇和攻擊目標，標志著現代戰爭的重大進步。

這些系統可對戰場上的動態情況做出迅速反應，通過最大限度地降低人員風險和提高作戰效率來增強軍事能力。

然而，它們的自主性也帶來了復雜的倫理問題。主要問題包括：需要有明確的問責結構，確保遵守國際人道法，以及降低沖突環境中意外后果的風險。

盡管具有潛力，但利益相關者和學者對人工智能自主武器的確切定義仍存在很大爭議。

人工智能在戰場上的作用是什么？

與冷戰時期的半自動地面環境（SAGE）等系統相比，人工智能在國防領域已經有了長足的發展，尤其是在機器視覺方面。這種發展使自主系統能夠獨立識別地形和目標，減少對衛星通信的依賴，提高作戰效率。

最近，以色列和烏克蘭等國已有效利用人工智能加強其軍事戰略。在加沙等沖突地區，以色列利用人工智能提出實時目標選擇建議，提高了精確度，最大限度地減少了附帶損害。與此同時，烏克蘭利用人工智能軟件抵御俄羅斯的入侵。

美國中央司令部首席技術官斯凱勒-摩爾（Schuyler Moore）強調了人工智能驅動的計算機視覺對軍事行動的影響，即增強威脅識別能力。最近的成功案例包括在也門精確瞄準并消除火箭發射器和紅海水面艦艇等威脅，顯示了人工智能在防御和進攻場景中的有效性。

然而，在技術進步的同時，人工智能的自主性也帶來了與問責制、遵守國際人道法以及在沖突地區可能產生意外后果有關的挑戰。

什么是人工智能賦能武器？

人工智能武器是指結合人工智能的先進軍事技術，可在戰斗場景中自主或半自主地執行傳統上由人類執行的任務。這些武器利用人工智能算法提高作戰效率、決策能力和戰場精確瞄準。

近年來，人工智能武器有了長足的發展，利用機器學習和計算機視覺來識別和攻擊目標，在復雜的環境中航行，并適應不斷變化的作戰條件。

人們對融合人類和機器智能的作戰工具的需求日益增長，公司和政府機構因此獲得了大量資金。這些實體承諾將推進戰爭--在戰場上提供更智能、更具成本效益和更快的能力。

雖然無人機歷來具有不同程度的自主性，但目前的進步表明，人工智能驅動的技術具有前所未有的潛力。

例如，以色列國防公司埃爾比特系統公司（Elbit Systems）最近推出了一種基于人工智能的無人機巡航彈藥。這一創新系統的市場定位是高機動性和多功能性，專門為短程城市作戰而設計。

其突出特點之一是能夠自主偵察和繪制建筑物和興趣點地圖，以識別潛在威脅。該無人機與埃爾比特系統公司的 Legion-X 解決方案（一種用于無人異構蜂群的多域自主網絡作戰系統）集成后，可以在沒有用戶持續干預的情況下無縫運行。

埃爾比特系統公司聲稱，他們的人工智能無人機可以自主識別個人，區分可能構成威脅的武裝戰斗人員和手無寸鐵的平民。這一能力代表了自主瞄準技術的重大進步。

然而，批評者對自主系統在戰爭中的可靠性和道德影響表示擔憂。他們警告說，潛在的錯誤或錯誤識別可能導致傷害平民或違反國際人道法。

Maven項目

各國政府越來越多地為推進這些技術分配更多預算，尤其是在國防領域。僅美國軍方就在推動 800 多個與人工智能相關的項目，這凸顯了人工智能技術在現代國防戰略中日益增長的重要性，"Project Maven "就是一個突出的例子。

Maven 項目由五角大樓于 2017 年啟動，旨在加速國防部內部人工智能和機器學習（ML）的整合，最初側重于增強情報能力和支持打擊 "伊斯蘭國 "武裝分子的行動。

10 月 7 日哈馬斯襲擊以色列，促使美國在加沙的報復性軍事行動中部署其人工智能驅動的瞄準算法，加劇了地區緊張局勢，該項目因此而備受矚目。

Maven項目最初是美國防部情報局下設的算法戰爭跨職能小組，旨在評估來自不同供應商的各種物體識別工具。這些工具利用美國海豹突擊隊在索馬里行動期間獲得的無人機鏡頭進行了嚴格測試。

2018 年，五角大樓最初的合作伙伴之一谷歌面臨內部抗議，數千名工程師簽署了一封反對公司參與軍事技術的信件。

因此，谷歌選擇不再與 "Maven項目 "續約。同年晚些時候，五角大樓以其功能的敏感性和對國家安全的潛在風險為由，將 Maven 項目列為機密，以防止公開披露。

自成立以來，"Maven項目 "取得了長足的發展。如今，該平臺整合了先進雷達系統的數據，能夠穿透云層、黑暗和惡劣天氣條件。它還利用紅外傳感器探測熱信號，提高了識別發動機或武器工廠等物體的能力。

摩爾強調，"Maven"的人工智能能力用于識別潛在目標，但不能獨立驗證或部署針對這些目標的武器。她指出，最近涉及 Centcom 人工智能推薦引擎的演習顯示，在確定目標優先次序或選擇最佳武器方面，與人類決策相比存在不足。

她還指出，每一次人工智能參與的行動都要經過人類審查，并確認機器不會自主決策，也不會構成控制威脅。因此，人的監督仍然至關重要，操作人員要嚴格評估人工智能的目標選擇建議，以降低出錯風險。

與科幻小說中的場景相反，人工智能系統并不具備奪取控制權或獨立決策的自主能力。在涉及平民的場景中部署這些系統時，區分戰斗人員和非戰斗人員變得至關重要。在平民密集的環境中自主部署人工智能雖然有利于拆除武器設施或揭露工程項目，但也會帶來重大的倫理和操作挑戰。

這將如何改變未來的戰爭戰略？

將人工智能融入軍事行動標志著從實驗室實驗到實戰部署的關鍵過渡，為軍事領導人帶來了最復雜的挑戰之一。主張快速采用人工智能的人認為，未來作戰場景的發生速度將超出人類的理解能力。

然而，技術專家對美國軍事網絡和數據系統的準備情況表示擔憂。前線部隊對于是否依賴他們無法完全信任的軟件仍然猶豫不決，而倫理學家則對允許機器做出可能致命的決定所涉及的倫理問題提出了警告。

隨著美國和其他全球大國競相將人工智能融入其軍隊，競爭優勢將有利于那些在戰場感知和決策方面超越人類局限的國家。

由于擔心落后，美國開始了人工智能軍備競賽。然而，這種加速帶來了對網絡安全漏洞的擔憂，未來的操作員可能會面臨來自對手的威脅，對手可能會毒害或破壞他們的人工智能系統。機器人對機器人戰爭的前景凸顯了人工智能自主武器令人不安的現實及其深刻的倫理考慮。

大型科技公司越來越多地接受與國防相關的人工智能應用。自最初抗議Project Maven以來，谷歌的立場發生了變化，最近，員工因對軍事合同持有異議而遭到解雇。同樣，亞馬遜也因與以色列軍方的合作而面臨內部抗議，但并未改變其公司政策。這一轉變反映了科技公司不顧道德問題與國防利益結盟的大趨勢。

在過去的一年里，人們對自主武器和人工智能的關注與日俱增，這也燃起了法規倡導者的希望，即施加更大的政治壓力以制定國際條約。然而，歷史先例表明，國家安全利益往往凌駕于國際協議之上。隨著人工智能在未來戰爭中的作用引發有關道德、信任和全球穩定的關鍵問題，這場辯論仍在繼續。

參考來源：em360

本文介紹了美軍的聯合全域指揮與控制（JADC2）的關鍵組成部分、優勢和挑戰，以及推動其實施的戰略和技術。

未來戰爭正在迅速演變，技術的進步和擁有反介入/區域拒止（A2/AD）能力的復雜對手塑造了未來戰爭。傳統的軍事行動主要在陸地、空中、海上和太空等不同領域進行。 為了應對這些挑戰并保持軍事優勢，美國正在采用聯合全域指揮與控制（JADC2）這一整合多域能力并將其網絡化的變革方法。本文將深入探討 JADC2 的關鍵組成部分、優勢和挑戰，以及推動其實施的戰略和技術。

多域作戰空間

美國國防戰略（NDS）、國家戰略研究委員會和其他來源所闡述的未來作戰環境描述了潛在對手如何發展出先進的反介入/區域拒止（A2/AD）能力。這些能力包括電子戰、網絡武器、遠程導彈和先進的防空系統。美國的競爭對手將 A2/AD 能力作為對抗美國傳統軍事優勢（如投射力量的能力）的一種手段，并提高其贏得快速、決定性交戰的能力。

不斷演變的戰場不再局限于陸海空等傳統領域。它現在涵蓋了網絡、太空、低烈度沖突和信息戰，包括心理戰和認知戰。敵人同時或組合利用這些領域，需要采取全面的應對措施。

在這種多領域環境中，新的條令、戰略、戰術、能力和訓練勢在必行。到 2030 年，要在高度競爭的環境中發展空中優勢，就必須關注多領域的能力和實力。

什么是 JADC2？

JADC2 是 "聯合全域指揮與控制"（Joint All-Domain Command and Control）的縮寫，是一種新的軍事指揮與控制方法，旨在打破不同軍種和戰爭領域之間的壁壘。

JADC2 是實現綜合多域應對現代戰爭挑戰的關鍵。它涉及空中、太空和網絡領域的無縫集成，為指揮官提供跨領域選擇，以便在復雜的作戰空間快速決策。

它旨在創建一個整體、實時和網絡化的系統，為指揮官提供一個全面的作戰空間視圖，促進快速決策和跨域協調行動。 JADC2 的目標是使聯合部隊指揮官具備在全球任何時間、任何地點威懾或擊敗任何對手所需的能力。

聯合全域指揮與控制（JADC2）是美國國防部（DOD）將所有軍種--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單一網絡的概念。傳統上，每個軍種都開發了自己的戰術網絡，與其他軍種的網絡不兼容（例如，陸軍網絡無法與海軍或空軍網絡對接）。國防部官員認為，與目前分析作戰環境和發布命令的多日流程相比，未來的沖突可能需要在數小時、數分鐘，甚至可能在數秒內做出決策。

JADC2 戰略和原則

JADC2 戰略概述了六項指導原則，以促進整個美國國防部協調一致地開展工作：

1 企業級信息共享：應在企業層面設計和擴展改進措施。

2 分級安全：聯合部隊C2改進應采用分級安全功能。

3 通用數據標準：JADC2數據結構必須包括高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構。

4 電磁環境下的恢復能力：聯合部隊C2必須在性能下降和有爭議的電磁環境中保持彈性。

5 統一開發和實施流程：美國國防部的流程必須統一，以提供更有效的跨域能力選項。

6 更快的執行速度：開發和實施流程必須以更快的速度執行，以滿足現代戰爭的需求。

JADC2 戰略闡明了 "感知"（sense）、"理解"（make sense）和"行動"（act）這三項指導性 C2 功能，以及另外五項持久性工作（LOE），以組織和指導行動，提供 JADC2 的物資和非物資能力。這些工作重點是 (1) 建立 JADC2 數據體系；(2) 建立 JADC2 人力體系；(3) 建立 JADC2 技術體系；(4) 將核 C2 和通信（NC2/NC3）與 JADC2 整合；(5) 使任務伙伴信息共享現代化。

2022 年 3 月，美國國防部副部長凱瑟琳-希克斯博士正式批準了國防部的聯合全域指揮與控制（JADC2）實施計劃。這是繼 2021 年 6 月首次宣布 JADC2 戰略之后邁出的重要一步。由國防和安全部隊司令部領導的 JADC2 跨職能小組（CFT）負責監督該戰略及配套實施計劃的執行。

雖然 JADC2 實施計劃仍屬機密，但它是一份綜合性文件，概述了成功實現 JADC2 能力所必需的具體行動、里程碑和資源需求。此外，它還明確劃分了負責提供這些關鍵能力的責任組織。

JADC2 戰略中的 LOE 3，即工作重點 3，側重于建立 JADC2 技術體系

這項工作包括幾個關鍵方面：

1 增強態勢感知：LOE 3 旨在提高參與聯合全域指揮與控制 (JADC2) 的所有相關方對態勢的共同認識。這包括確保決策者能夠獲得有關作戰環境的實時信息。

2 全球協作：它涉及同步和異步全球協作，實現全球軍事力量和合作伙伴之間的無縫通信與合作。

3 戰略和行動聯合規劃：LOE 3 涉及促進戰略和行動聯合規劃，以提高跨領域軍事行動的有效性。

4 實時部隊可視化和管理：這項工作的重點是提供實時的全球部隊可視化和管理能力，使指揮官能夠有效地監測和控制部隊。

5 預測性部隊戰備和后勤：LOE 3 的目標是加強與部隊戰備和后勤相關的預測能力，從而實現更高效的規劃和資源分配。

6 實時同步：它強調跨領域和跨部隊活動與行動實時同步的重要性。

7 動能和非動能能力的整合：這一工作重點旨在將動能（如傳統武器）和非動能（如網絡和電子戰）能力整合到 JADC2 行動中。

8 評估聯合部隊和任務合作伙伴的績效：LOE 3 包括評估聯合部隊和任務伙伴行動績效的機制，以促進持續改進和優化。

總體而言，LOE 3 認識到，具有足夠速度和帶寬的安全和彈性的全球通信網絡在滿足作戰指揮需求方面的關鍵作用。其目標是在 JADC2 生態系統內建立強大的傳輸基礎設施，確保持續的指揮與控制（C2）能力，同時應對網絡威脅、多級安全和消除單點故障等挑戰。這些先進技術將大大增強指揮員管理和監督聯合部隊和任務式指揮伙伴在所有領域行動的能力，即使是在有爭議的電磁環境中。

JADC2 的主要組成部分

1 協調一致的方法：JADC2 提供了一種連貫的方法來增強聯合部隊的指揮與控制（C2）能力。它有助于在戰爭的各個層次、各個階段、各個領域以及與伙伴部隊一起感知、理解和行動，以相關的速度提供信息優勢。

2 數據融合與共享：JADC2 在很大程度上依賴于收集和整合各種來源的大量數據，包括傳感器、衛星、無人機和地面系統。然后對這些數據進行實時處理和共享，使指揮官能夠全面了解作戰環境。

3 高級分析：借助人工智能（AI）和機器學習（ML），JADC2 可以快速分析數據，識別模式、異常和潛在威脅。這一功能不僅能加快決策速度，還能提高評估的準確性。

4 網絡通信：JADC2 建立了一個強大的通信網絡，連接所有領域的軍事資產，確保無縫、安全地共享信息。該網絡的設計可抵御網絡威脅，即使在充滿挑戰的環境中也能確保可靠的連接。

5 互操作性：JADC2 在以前互不兼容的軍事服務網絡之間架起了一座橋梁。它實現了所有軍種之間的數據共享和通信，即使在時間敏感的情況下也能確保快速決策。它涉及通信協議、數據格式和接口的標準化，以確保不同系統能順利協同工作。互操作性對于涉及多個軍種和盟國的聯合行動至關重要。

6 高效的資源分配：JADC2可優化資源利用、簡化協調和減少冗余，最終實現成本節約。

JADC2 的優勢

1 增強態勢感知：JADC2可為指揮官提供 360 度的實時作戰空間視圖，使他們能夠迅速做出明智決策。

2 快速決策：通過自動化數據分析和促進溝通，JADC2 縮短了決策時間，使軍事領導人能夠靈活應對瞬息萬變的局勢。

3 效率和資源優化：JADC2可通過加強協調和減少冗余來優化資源使用，最終實現成本節約。

4 降低風險：有了更好的態勢感知能力和更快的決策速度，軍事人員所面臨的風險可以降到最低，從而使行動更加安全。

5 靈活性和適應性：JADC2可適應各種軍事行動，從常規戰爭到非對稱威脅和人道主義援助任務。

美國國防部為實現JADC2 而做出的工作：

1 特定軍種計劃：每個軍種，如海軍的 "超配項目 "和陸軍的 "聚合項目"，都在獨立資助和推進其 JADC2 計劃。這些計劃旨在將以前孤立的系統整合到統一的聯合作戰管理網絡中，培養下一代能力。

2 美國防部聯合跨職能小組：國防部領導一個跨職能聯合小組，由國防部首席信息官、負責研究與工程的國防部副部長以及負責采辦與維護的國防部副部長的代表組成。該小組負責探索和發展 JADC2 概念。

3 聯合參謀部領導：聯合參謀部在將 JADC2 從概念過渡到具體政策、條令、需求和總體研發戰略方面發揮著領導作用。空軍被指定為在其指導下開發 JADC2 技術的智能體。

4 美國空軍先進作戰管理系統（ABMS）：空軍正通過 ABMS 率先實施 JADC2。該網絡旨在促進所有領域的數據共享，有助于國防部在 COVID-19 大流行等事件中提供支持。為展示 ABMS 的能力，已進行了多次 ABMS 演示。

5 美國陸軍網絡現代化：陸軍已將網絡現代化確定為實現多域作戰的關鍵要素，并正在積極開發 JADC2 概念。作為陸軍未來司令部的一部分，"聚合項目 "進行了實驗，展示陸軍提供訪問聯合和聯盟網絡的能力。

6 美國海軍和海軍陸戰隊的全域指揮與控制：海軍和海軍陸戰隊通過 "分布式海上作戰 "和 "遠征先進基地作戰 "等概念強調全域指揮與控制。它們的計劃包括創建一個連接各種資產（包括艦艇、潛艇、飛機和衛星）的分布式網絡，以增強傳感器對射手的能力，同時挑戰對手的目標定位。

7 DARPA 的馬賽克戰爭： DARPA 的 "馬賽克戰爭 "計劃利用人工智能來整合和操作傳統上無法互動的系統和網絡。這些項目將原始情報轉化為可用于網絡武器、電子干擾器、導彈、飛機或其他武器的可操作信息。此外，DARPA 的軟件還能自動消除空域沖突，改善航空資產的跟蹤和通信，從而為指揮官提供幫助。

這些工作的共同目標是推進聯合全域指揮與控制（JADC2）概念，增強軍隊在復雜、有爭議的環境中有效跨域作戰的能力。

挑戰和考慮因素

將這一概念付諸實施面臨三個方面的挑戰：技術、政策和人力。在技術領域，MDC2 系統必須擁有一個支持 "大數據 "交換的網絡，消除孤立的數據流，提高互操作性。此外，我們必須能夠識別并消除互操作性的政策障礙，以縮短從數據到決策的時間。最后，在人的領域，必須建立指揮權，并將其輕松下放到戰術層面，以便那些擁有戰術控制權（TACON）的人能夠實時產生跨領域的效果。

雖然 JADC2 具有顯著優勢，但其實施也面臨各種挑戰：

1 網絡安全：隨著對數字系統依賴的增加，遭受網絡攻擊的可能性也隨之增加。保護 JADC2 網絡免受網絡威脅是一個關鍵問題。

2 互操作性：實現各種系統和平臺之間的全面互操作性是一個復雜而耗時的過程。

3 資源要求：實施 JADC2 需要在技術、培訓和基礎設施方面進行大量投資。

4 道德和法律問題：在戰爭中使用人工智能和先進技術會引發倫理和法律問題，例如與自主武器和平民傷亡有關的問題。

支持 JADC2 的技術

JADC2 使能技術是聯合全域指揮與控制 (JADC2) 概念的重要組成部分，旨在改進軍事指揮與控制。這些技術可歸納如下：

1 自動化和人工智能：JADC2 依靠自動化和人工智能 (AI) 快速高效地處理大量數據。通過使用預測分析、機器學習和人工智能算法，JADC2 使聯合部隊能夠實時感知、理解信息并采取行動。這種方法增強了決策能力，并得到了彈性強大的網絡環境的支持。

2 云環境：JADC2 設想創建一個類似云的環境，促進在多個通信網絡之間共享情報、監視和偵察（ISR）數據。這種數據共享旨在通過收集來自各種傳感器的信息并應用人工智能算法來識別目標，從而加快決策過程。此外，JADC2 還推薦最合適的武器，包括動能和非動能選擇，如網絡或電子戰，以打擊確定的目標。

3 通信：為充分實現 JADC2，國防部（DOD）認識到需要新的通信方法。為中東行動而優化的現有通信網絡面臨著延遲和易受電子戰影響等挑戰。對地球同步軌道衛星的依賴也有局限性。人工智能等先進技術的引入和自主系統的部署需要安全、低延遲的通信方法來有效維持控制。

4 5G 技術：美國國防部看到了利用 5G 無線技術的商業進步的潛力。5G 可提高數據吞吐量并減少延遲，這對處理來自各種傳感器的大量數據至關重要。這些技術可支持 "邊緣 "數據處理，即在更靠近數據收集地點的地方進行數據處理，從而提高速度和響應能力。

5 動態頻譜共享： 電磁頻譜越來越擁擠，導致通信系統受到干擾。為應對這一挑戰，國防部正在探索動態頻譜共享，允許多個用戶在同一頻段上運行。這項技術旨在使通信系統即使在受到干擾的情況下也能收發數據，從而進一步提高 JADC2 通信的彈性和有效性。

總之，JADC2-使能技術包括自動化、人工智能、用于數據共享的云環境、先進的通信方法、5G 技術和動態頻譜共享。這些技術對于實現 JADC2 概念的全部潛力、提高所有領域的指揮和控制能力以及確保軍隊在復雜和有爭議的環境中有效作戰的能力至關重要。

美國空軍為多域空中作戰網絡研發項目征集白皮書

美國空軍正在為一項可能耗資 2490 萬美元的研發計劃向業界征集白皮書。該計劃旨在探索、開發、集成和測試創新技術和工藝，以增強空中平臺的數據傳輸和網絡能力。

該計劃的主要目標是創建一個可傳輸、適應性強的網絡，能夠在各種情況下與空中、太空或地面資產進行通信。該網絡專為超視距（BLOS）通信而設計，可在指定的作戰空間內迅速部署和轉移，為軍隊提供可靠、安全的全球通信網絡。它具有靈活性，可為特定地區、任務或技術量身定制通信和網絡解決方案。

該計劃有四個重點領域：

1 敏捷空中網絡架構：開發支持自組織和自修復自主數據路由和傳播的多域網絡架構。為適應作戰環境和任務要求的移動網絡創建跨開放系統互連（OSI）層的網絡通信范例。展示可實現穩健連接的合作式無線網絡通信。

2 信息傳輸性能管理：開發支持情報、監視和偵察（ISR）網絡和信息系統資源的通信管理能力。為來自多個 ISR 傳感器的動態數據請求創建信息管理算法，改進目標探測和跟蹤。開發基于任務的優先級方案和有保障的信息傳輸技術以及性能指標。

3 與全球信息網（GIG）的集成和互操作性：將新的通信資源納入 ISR 平臺，以提高通信能力。研究 ISR 收集規劃和任務分配技術，確保它們符合行動限制。解決與 ISR 平臺互操作性相關的操作概念（CONOPS）問題，并進行機載飛行實驗。

4 多域空中聯網：開發在戰術邊緣進行跨戰術數據網絡（TDN）和戰術數據鏈路（TDL）信息傳遞的方法。創建在 TDN 和 TDL 之間傳遞元數據的方法。進行建模、模擬和飛行實驗，量化多域數據共享的進步對任務指標的改善。

這些工作旨在擴展全球信息網（GIG），以連接空中、太空和地面領域，提供及時、可靠和可操作的信息，支持指揮與控制、情報、監視和偵察（ISR）。

此外，該計劃還與聯合全域指揮與控制（JADC2）實驗保持一致，美國國防部在實驗中進行了演習，展示各種軍事資產的實時數據收集、分析和共享，以加強對作戰環境的全面了解，提高指揮與控制能力。

工業合作伙伴

包括波音公司、諾斯羅普-格魯曼公司和 L3Harris 技術公司在內的領先國防承包商正在與軍方合作開發 JADC2 功能。開放式架構的指揮與控制是 JADC2 的核心，可確保數據所有權歸各軍種所有，并促進不同系統和領域之間的互操作性。

開發全域聯合指揮與控制 (JADC2) 技術的工業合作伙伴關系主要集中在以下幾個關鍵領域：

1 數據處理和存儲：工業和服務領導者對有效的數據處理和存儲機制技術很感興趣。這包括從數據中創建信息和確保安全存儲大量信息的能力。

2 信息集成：業界正在努力連接各種平臺，以實現無縫通信和數據共享。與手機上的應用程序如何互動類似，服務旨在讓不同的系統相互 "對話"，并有效地共享信息。

3 非動力效應：雷神公司（Raytheon）等公司正在開發應用程序，幫助指揮官了解戰斗的非動能效應，如網絡空間。這涉及將動能和非動能方面融合到統一的作戰環境中。

4 信息共享：信息速度在現代戰爭中至關重要。行業合作伙伴正在研發相關技術，以確保正確的信息能迅速到達正確的人手中，并能在整個網絡中有效共享。

5 多領域協作：包括洛克希德-馬丁公司在內的行業領導者正致力于創建連接天基、空中、海上和地面資產的動態網絡。目標是實現協同交戰，為對手制造多重挑戰。

6 使能技術：關鍵的使能技術包括開放式系統架構、自動化和機器對機器通信。各公司正在確保這些技術成熟并能適應空軍的各種應用。

7 安全通信：哈里斯公司等公司正在開發抗干擾性強、難以探測的調制解調器和波形。這項技術使地面、空中和太空部隊能夠在不被發現和不被干擾的情況下進行無縫通信。

8 兵棋推演和演示：洛克希德-馬丁公司進行了多域指揮與控制（C2）兵棋推演，為空軍和 ECCT 團隊提供信息。這些演習展示了協調規劃、減輕飛行員的軟件應用負擔、自動通信尋路、用于目標定位的機器學習以及由機器生成的針對指揮官的建議等能力。

9 開放式架構：JADC2 系統架構基于開放式架構和開放式數據標準。其目標是確保數據屬于其開發的服務和更大的系統，促進各種防御系統之間的透明度和互操作性。

10 合作原型項目：空軍通過原型項目、概念演示、試點和敏捷開發與工業界合作。這些舉措旨在逐步改進商業技術，以用于更廣泛的國防和公共應用。

工業界參與 JADC2 的開發符合國防部關于實時數據收集、人工智能、數據安全和分散網絡自動化的愿景，以加強軍事決策支持和通信。這些合作伙伴關系促進了創新，提高了多域作戰的能力。

分享9.5億美元的入選公司：

• 位于弗吉尼亞州亞歷山大的 ADDX 公司；

• 舊金山的 Capella Space Corp；

• 位于弗吉尼亞州奧克頓的 AT&T 公司

• 位于弗吉尼亞州雷斯頓的應用信息科學公司（Applied Information Sciences Inc；

• 科羅拉多州路易斯維爾的大氣與空間技術研究聯合有限責任公司

• 弗吉尼亞州維也納的 Credence Management Solutions LLC；

• 弗吉尼亞州阿靈頓的 Edge Technologies Inc；

• 阿拉巴馬州亨茨維爾的 EOS Defense Systems USA Inc；

• 德克薩斯州理查森的 Exfo America Inc；

• 亞特蘭大的 Hermeus Corp；

• 阿拉巴馬州亨茨維爾的 Ierus Technologies Inc；

• 舊金山的 Labelbox Inc；

• 紐約的 Nalej Corp；

• 弗吉尼亞州麥克萊恩的 OST Inc；

• La Shreveport 的 Praeses LLC；

• 加州森尼韋爾的 Real-time Innovations Inc；

• 紐約河濱研究所；

• 科羅拉多州博爾德的 Saber Astronautics LLC；

• 弗吉尼亞州維也納的 Shared Spectrum Co；

• 圣迭戈的 Shield AI Inc；

• 佛羅里達州薩拉索塔的 Skylight Inc；

• 德克薩斯州奧斯汀的 Sparkcognition Government Systems Inc；

• 俄亥俄州代頓的 Tenet 3 LLC；

• 位于弗吉尼亞州維也納的 Trace Systems Inc；

• 德克薩斯州奧斯汀的 Ultra Electronics Advanced Tactical Systems Inc.

• 密歇根州大急流城的 BrainGu。

這些公司將在未來三年內分享多達 9.5 億美元的資金，用于成熟、演示和推廣跨軍事系統和領域的能力；以及利用開放式系統設計、現代軟件和算法開發實現 JADC2。

美國空軍已爭取到另外 13 家技術公司的支持，共同推進聯合全域指揮與控制 (JADC2) 的使能技術，總價值近 10 億美元。JADC2 計劃旨在開發能整合空中、陸地、海洋、太空、網絡和電磁頻譜等各種軍事領域的系統，以便在 15 分鐘內對全球威脅做出快速反應。

入選公司將致力于成熟、演示和推廣這些領域的能力，強調開放系統設計、現代軟件和算法開發。該計劃旨在加強實時數據收集、驗證和分析，實施基于人工智能的決策過程，確保數據安全，并通過分散式網絡自動化建立實時通信。合同為期三年，總價值可能達到 9500 億美元。這些公司將通力合作，加強軍隊的戰備能力，應對戰爭各領域不斷變化的挑戰。

演示和實驗

美國國防部 (DOD) 至少進行了兩次重要的聯合全域指揮與控制 (JADC2) 實驗演習：

1 2019 年 12 月在佛羅里達州舉行的演習： 這次演習的核心是模擬巡航導彈對本土的威脅。它標志著高級作戰管理系統（ABMS）的首次演示。參與演習的有各種資產，包括空軍和海軍飛機，如 F-22 和 F-35 戰斗機。

2 2020 年 7 月測試：在這次測試中，空軍飛機與位于黑海的海軍艦艇建立了聯系，同時參加測試的還有特種作戰部隊和其他八個北約國家。目的是模擬應對俄羅斯的潛在威脅。這次演習展示了 JADC2 在空中、海上和特種作戰領域的互操作性和協作能力。

這些 JADC2 實驗演習旨在評估和完善系統能力，重點是不同資產和軍種之間的實時數據收集、分析和共享。這些演習是推進 JADC2 聯合作戰能力和提高軍隊應對不斷變化的威脅能力的重要里程碑。

最新進展

• 美國國防部（DoD）成立了一個 JADC2 跨職能小組（CFT），負責領導 JADC2 功能的開發和實施。跨職能小組由一名四星上將領導，成員包括來自各軍種以及情報界和工業界的代表。
• 美國國防部還制定了 "JADC2 實驗活動計劃"（JEP），概述了未來五年內為測試和開發 JADC2 概念和能力而進行的一系列實驗。JEP 包括所有五個戰爭領域（空中、陸地、海上、太空和網絡）的實驗，所有軍種都將參與其中。
• 美軍還與其盟國和伙伴合作開發 JADC2 能力。美國和英國成立了聯合集成小組 (JIG)，以協調雙方在 JADC2 方面的工作。美國還與澳大利亞、日本和其他盟國合作開發 JADC2 能力。

JADC2 最近取得的一些具體進展包括：

• 美國空軍已開發并測試了一個名為 "先進作戰管理系統"（ABMS）的 JADC2 戰斗網絡原型。ABMS 是一個基于云的網絡，可連接所有戰爭領域的傳感器和射手。
• 美國陸軍正在開發一種新的指揮和控制系統，稱為綜合戰術網絡（ITN）。ITN 是一種移動式網狀網絡，將以安全、靈活的方式連接士兵及其裝備。
• 美國海軍正在開發一種新的作戰概念，稱為分布式海上作戰（DMO）。根據 DMO 的設想，未來海軍將以分布式方式開展行動，艦船和其他資產將分布在大片區域。JADC2 對協調這些分布式部隊的行動至關重要。

結論

聯合全域指揮與控制（JADC2）是軍事指揮與控制能力的一次變革性飛躍，它提供了對現代沖突取得成功至關重要的集成化和網絡化多域能力。通過整合和聯網所有領域的能力，JADC2 可以實現快速決策、增強態勢感知和高效資源分配。

通過利用數據、分析和先進通信技術的力量，JADC2 使軍事領導人能夠做出更快、更明智的決策，同時降低人員風險。然而，該系統的實施需要克服網絡安全、互操作性、資源分配和道德考量等方面的挑戰。隨著技術的不斷進步，JADC2 將在塑造未來軍事行動和確保不斷變化的世界中的國家安全方面發揮關鍵作用。

參考來源：IDST

未來戰爭要求指揮與控制（C2）決策在更加復雜、快節奏、結構混亂和苛刻的條件下進行。拒絕、降級、間歇和限制（DDIL）通信等作戰挑戰，以及需要考慮許多數據流（可能跨越多個作戰領域），將使指揮控制變得更加復雜。然而，當前的 C2 實踐源于工業時代而非新興的情報時代，是線性的、耗時的。重要的是，這些方法可能無法在未來戰場上與對手保持超配。為了應對這些挑戰，本文提出了一種基于人類與人工智能（AI）系統之間強大合作關系的未來 C2 愿景。這一未來愿景可概括為三個行動影響：簡化 C2 行動流程、保持統一行動和開發適應性集體知識系統。本文闡述了所設想的未來 C2 能力，討論了形成這些能力的假設，并描述了所建議的發展如何改變未來戰爭中的 C2。

關鍵詞--可擴展交互式機器學習、人工智能、人-人工智能協同、未來指揮與控制、人機伙伴關系

引言

在未來戰場上，指揮與控制（C2）將在日益復雜、動態和充滿挑戰的情況下進行。現代知識時代的技術已經為當前工業時代的 C2 方法帶來了困境，例如在分散或孤立的友軍之間進行被拒絕、降級、間歇和限制（DDIL）的通信。隨著新興技術將世界推向智能時代（即人類與人工學習技術合作的時代），要創造并保持決策優勢--使我們的部隊比對手做出更及時、更有效的決策--就需要重新審視強大的 C2 系統及其運行方式。

重新構想 C2 系統的一個基本挑戰是如何有效地調整一項以人為根本的工作，將人機合作納入其中。許多現代 C2 方法產生于軍隊通信能力落后的時代，這促使包括 19 世紀普魯士陸軍元帥赫爾穆特-馮-莫爾特克（Helmuth von Moltke）在內的改革者們創建了培訓和作戰技術、戰術和程序（TTP），使陸軍層次能夠根據指揮官意圖的原則執行 C2。在此建議，當今實踐中的許多 TTP 都已發展出以人為中心的特征（如重復、多形式交流、集體構思和重新制定概念），以確保處于作戰壓力下的指揮官和參謀人員以及整個層級都能充分了解情況并相互信任，從而有效地保持統一行動。挑戰在于，整合先進技術的嘗試往往側重于取代以人為本的功能，而這些功能對于在指揮部內建立統一行動至關重要。

在此，本文設想了一個未來，美國陸軍將擁抱人類智能和新興機器智能各自的優勢和要求，以實現增強型指揮控制，從而超越僅由人類或人工智能（AI）做出的決策。本文將討論構筑這一愿景的假設，然后從三個作戰影響方面闡述未來的 C2 系統能力：簡化 C2 操作流程、保持統一行動和開發適應性集體知識系統。

構建愿景

在為未來情報時代重新設想 C2 時，本文有兩個主要假設。如上所述，首先假定未來的作戰環境將呈現出越來越復雜、動態和具有挑戰性的局面。例如：未來戰場的殺傷力會越來越大，對分布式 C2 系統的需求也會越來越高；有效的 C2 系統需要整合多種實時信息流，同時還要在分散或孤立的友軍之間進行 DDIL 通信；在戰場上保持決策優勢將迫使軍事決策過程（MDMP）的時間尺度不斷縮短，例如，利用短暫的機會窗口或適應戰場上不斷變化的風險條件。

第二個主要假設是，技術進步將從根本上改變當前 C2 系統的人機關系。例如，技術的速度、復雜性和智能性將使決策和行動超越人類在傳統人機整合方法下的能力；性能最高的新興人工智能能力將更類似于 "外星"智能而非動物智能，從而給人類的理解帶來根本性問題；當前技術進步的快速步伐將加快，導致友軍和敵軍都能快速進行技術實戰和戰場學習，而這與傳統的士兵訓練軍事方法是不相容的。

為了在這些假設條件下實現決策主導地位，對未來 C2 系統的大多數設想都指出需要將人類智能和機器智能結合起來。然而，如下文所述，構成這些概念的人機整合的性質可能大相徑庭（關于以人為中心的整合與以機器為中心的整合的詳細討論，請參閱 Metcalfe、Perelman 等人的文章）。在一個極端，"以人為本 "的愿景側重于幫助人類更有效地執行基本的 C2 任務（例如，從提高人類性能的技術到個性化的指揮官智能決策支持工具）。在另一個極端，"以機器為中心"的愿景側重于利用先進的智能系統來替代未來 C2 系統中的士兵（例如，替代人員可能包括許多執行基本 C2 任務的指揮人員，這些任務是關鍵決策的基礎）。我們摒棄了這兩個極端，并提出未來作戰環境的復雜性、動態性和挑戰性將迫使在 C2 系統中有效整合大量人力資源，而技術的不斷進步將迫使人類在未來 C2 系統中的角色和行動發生根本性轉變。本文將問題的重點定位在創建能夠適應戰場變化的人機合作關系，同時從本質上實現大型異構人機群體的協同工作。

重新設想

C2 最近在交互式機器學習（ML）和人機混合智能方面取得的突破表明，人類與人工智能的合作可以在一系列領域超越人類或人工智能的單獨作用。然而，人機融合并不是全能型方法。Metcalfe、Perelman 等人介紹了人類與人工智能合作的前景，認為人類與人工智能互動的性質取決于任務復雜程度、決策時間尺度和信息確定性。雖然一些較簡單的子任務或功能可能僅靠技術就能解決，但許多支撐未來有效 C2 的基本任務都屬于需要有效人機合作的復雜領域。此外，隨著時間的推移，越來越多的子任務和功能預計將通過技術來解決，這反過來又會改變復雜環境中互動的性質。這些因素使得很難甚至無法明確未來 C2 人機合作關系的類型。為了克服這一挑戰，采取了多管齊下的方法。下面，本文將討論未來 C2 系統如何對影響未來 C2 操作流程的三個具體方面產生潛在影響。將通過一個旨在激發想象力的未來士兵 "故事 "來充實每一次討論。最后，用兩篇同樣提交給 ICMCIS 2024 的論文來充實這一討論。第一篇是一篇研究論文，描述了一種大語言模型驅動的 COA 生成能力（見 Goecks 和 Waytowich），該能力說明了本文所舉例子的核心近期能力；第二篇概述了一個廣泛的研究計劃，說明了有可能實現本文所討論技術的科學和技術類型（見 Madison、Novoseller、Goecks 等）。

A. 簡化 C2 操作流程

預計人機交互將簡化 C2 操作流程（即結合流程中的多個步驟或同時執行流程），這與當前的 C2 方法形成鮮明對比，當前的 C2 方法更具線性，由許多連續步驟組成。精簡 C2 的主要成果之一是通過同時進行 COA 開發和分析，以及通過快速生成和選擇分支和序列來優化控制要素，從而大幅縮短周密計劃的時間。

設想的核心是一種交互式技術能力，即智能行動方案套件 (iCOAs)，它幾乎能在瞬間將可用信息整合為高分辨率行動方案 (COA)，其中包含的信息比當前的行動方案要詳細得多。這種能力包括多種智能技術和流程，可同時根據一系列任務和行動變量以及對行動至關重要的視角（如火力、機動和持續作戰功能；道德、倫理、社會文化和政治影響；敵對、平民和友軍行動等）創建、分析和比較計劃。此外，預計 iCOAs 將實時運行，處理來自戰場傳感器和來源的數據，以保持最新的態勢感知，并根據需要生成分支和序列。然而，隨著技術的發展，預計人機合作將高度融合，人類和機器將在 C2 中扮演多種角色（見 SSG Hill）。

這一愿景建立在 Farmer提出的想法基礎上，該想法將 COA 分析期間通常進行的計算應用于 COA 開發步驟，以快速比較和優化示例場景中的多個 COA 備選方案。相比之下，設想的 iCOAs 不僅能利用人工智能的搜索能力，還能借助人類和人工智能的綜合力量，在整個 C2 操作流程中最大限度地發揮創造力、探索精神、軍事專業知識和常識。設想中的簡化 iCOA 將以直觀的形式向人員展示和解釋建議的 COA，例如通過語言、注釋地圖或可能結果樹等方式，同時提供標準的 COA 分析輸出，如同步矩陣以及成功概率和不確定性估計等指標，這些指標考慮到了環境變量和潛在的威脅 COA。作戰指揮人員將向系統輸入可用數據，分析所提供的 COA 備選方案和相關數據，根據領域專業知識、常識和不斷變化的態勢需求，以交互方式調整人工智能生成的 COA，并做出最終的 COA 選擇。

C2 人員將與人工智能系統進行動態交互，根據態勢需要以多種方式調整提議的 COA。指揮人員可以描述目標（例如，"控制敵方資產"），根據需要發出更正以調整和微調擬議計劃（"從相反方向接近以避免被發現"），并指定限制條件以禁止人工智能選擇不可取的行動（例如，"不要太靠近山峰"）。當出現意料之外的變化時，工作人員可向人工智能系統傳達反饋信息，說明如何調整計劃以適應新出現的風險和機遇（例如，"敵人已將樹木武器化，因此盡可能避開樹木"）。指揮人員可以調整 COA 選擇標準，在多個目標之間進行權衡，例如提高控制敵方資產的重要性，或懲罰加劇人員或設備危險的行動，還可以在多個 COA 備選方案中進行選擇，教導系統哪些 COA 特性更可取。最終，一旦指揮官對提出的備選方案感到滿意，就會選擇一個作戰行動方案；該作戰行動方案可在多個決策點并隨著戰場條件的變化而不斷更新。

設想中的能力可以通過更復雜的數據處理管道來壓縮戰斗節奏，從而更快地獲得可操作情報，提高決策效率。iCOAs 的高分辨率特性將使指揮系統更快地采用 COA。能夠實現這種精簡的系統將加快 C2 行動，并有可能通過減少必要的人員以及后勤和維持所需的資源來減少陸軍在戰場上的實際足跡。除了深思熟慮的規劃外，這些能力的實時性還允許在初始規劃和動態行動中使用相同的能力。iCOAs 在連續運行時，將根據戰場進展情況更新對作戰行動的預測結果，并生成作戰行動報告。

B. 保持步調一致

隨著工業革命的發展，陸軍人數激增到 100 多萬，統一行動成為有效作戰的關鍵障礙。19 世紀，赫爾穆特-馮-莫爾特克（Helmuth von Moltke）通過一種高度選擇性的方法克服了這一障礙，即發展可互換的軍官和組織，他們可以在沒有直接通信的情況下有效預測彼此的行動。與普魯士人的方法類似，預計人類-人工智能系統將能夠提高各梯隊單元領導者在未來作戰環境條件下（如 DDIL）理解和預測彼此行動的能力。

這些人機系統的主要成果之一是以更低的直接通信要求實現更快的協調。這些關鍵能力還將為下級領導人提供更強的決策能力，使他們能夠考慮戰場行動的廣泛范圍，從而采取更加復雜和協調的行動。

設想 iCOAs 的高級可擴展版本（iCOAs-S）可在多個層級開發嵌套的 COA，這樣 C2 系統人員就能在多個層級與套件互動。例如，在計劃階段的較高層次，指揮官和多個參謀團隊可能會與 iCOAs-S 合作，嚴格開發和分析數百個友方和敵方戰場行動方案，而在作戰期間的較低層次，iCOAs-S 可能更類似于隨著戰場情況的發展向單個指揮官或單元領導提供決策建議的工具。

重要的是，設想 iCOAs-S 在整合來自各梯隊的信息的同時，還能在多個層級上保持主要作戰行動。這種 "高保真 "資源在各梯隊局部運行，能夠預測敵方和友方在突發作戰事件中的行為，其范圍之廣甚至遠遠超出了目前對最優秀單元領導的預期。本文建議，這種增強的可預測性（根據人機合作的情況量身定制）從本質上允許單元保持統一行動，并有可能大大加快協調行動和減少通信需求。

第二個主要成果是 iCOAs-S 能夠使 C2 系統人員更有效、更迅速地了解潛在的 COA 如何產生結果。上述 iCOAs 的核心功能之一是對 COA 進行近乎實時的分析。預計 iCOAs 界面將允許指揮官和參謀人員逐步完成 COA 開發過程。然而，與目前在 COA 制定完成后才進行 COA 分析的流程不同，希望 iCOA 在決策過程中權衡每個選項時，都能提供關鍵任務結果指標的運行估計值。也就是說，iCOA 將能夠評估甚至是高層次的比較（例如，正面攻擊與包圍），近乎實時地生成和分析潛在的 COA。在 iCOAs 的早期實施過程中，預計指揮官和參謀人員會對 COA 開發過程的每個步驟進行跟蹤，并使用 iCOAs 作為決策輔助工具，但隨著該套件的逐步開發，工作人員將了解到套件在哪些步驟中表現非常出色，以及在哪些步驟中人與人之間的互動至關重要。在其最終狀態下，可以設想將流程從線性的單個 COA 開發轉變為并行化探索，C2 人員在整個開發和分析流程中快速識別關鍵決策，使 iCOAs 能夠同時協作生成多個可行的 COA。本文建議，這里描述的這種探索性決策-結果關聯系統將迅速在指揮官和參謀人員中建立共識，這比上文討論的某些歷史上以人為本的 C2 系統功能對統一行動更為重要。

C. 開發適應性強的集體知識系統

本文在制定愿景時的假設強調了系統和技術適應性的必要性。假定未來的 C2 行動將面臨更動態的環境、更快的決策周期、更迅速的技術投入使用--一旦投入使用，將面臨更迅速的技術更新和實戰學習，同時殺傷力也將增加。這些假設對未來 C2 系統的物資和非物資方面都有影響，進一步表明人類與技術之間需要建立有效的伙伴關系。

設想了 iCOAs-S 的自適應版本，即 iCOAs-SA，利用交互式機器學習的進步，將人類反饋和共享集體知識的大型數據庫整合到決策中。共享的集體知識可能包括來自過去任務的經驗、以前的作戰行動（COA）、行動后回顧（AAR）和其他相關數據，并將隨著新經驗的獲得而不斷擴展。該套件幾乎能從與人類的每一次互動中學習，但并非所有的互動都能產生有效、穩定的行為。為了克服這一挑戰，設想 iCOAs-SA 的人機交互性質與當前的 C2 系統相比將發生根本性的變化。

正如在 SSG Hill 數據管理員角色中引入并在 LTC Mostert AAR 示例中擴展的那樣，C2 系統人員將負責指導和教導 iCOAs-SA，使其在整個 C2 系統中有效適應。本文認為這種指導是必要的，主要有兩個原因：首先，C2 的性質非常復雜，需要人類在 C2 操作流程的多個步驟以及數據處理、整合和解釋的不同階段提供輸入，供系統學習（如演示、決策、反饋）。正如前面所討論的，隨著 iCOAs-SA 的適應，這些 C2 人員的確切性質和角色可能會發生變化；但是，建議，不斷變化的環境和任務要求會促使人類繼續參與各個步驟和階段。其次，人類對控制機制至關重要，例如由訓練有素的領導者（見莫斯特中校）部署的人機自動分析和報告（AARs），這些機制可以調節套件在什么時間、從哪些輸入進行調整，以確保隨著時間的推移，行為有效、合乎道德和倫理。人機互動不斷變化的性質將足以影響未來士兵的招募、分配和培訓方式。

除了使適應成為可能，iCOAs-SA 還可能具有另一種關鍵能力。由于 iCOAs-SA 建立在共享集體知識的基礎上，隨著時間的推移，它將從本質上獲取在當前士兵輪換過程中丟失的知識和專長。首先，這可確保 iCOAsSA 長期積累的經驗教訓不會在未來 C2 系統人員輪換時丟失。其次，這種知識的獲取可能有助于減輕與人員輪換相關的一些負擔，使整個系統更加高效。最后，該套件的適應性還能根據 C2 系統人員的角色、職能和態勢背景，更有效地為他們量身定制信息。

結論

隨著新興技術將世界推向智能時代，目前從根本上由人類努力發展而來的 C2 系統將面臨挑戰。然而，向智能化、技術驅動的 C2 方法過渡至今一直困難重重。未來作戰環境中 C2 所面臨的核心挑戰是協調龐大的人員和機器群體，這就需要一種強調技術能力與人類團隊合作關鍵方面（如保持統一行動）相結合的方法。

本文以自適應性、可擴展的智能 COA 開發和分析技術套件 iCOAs-SA 為例，概述了未來 C2 系統以人機合作為重點的方法。通過舉例說明這樣一套技術如何從三個方面影響作戰行動--簡化 C2 作戰流程、實現協同作戰和創造有效的適應性--本文展示了未來 C2 的愿景，即在平衡物資和非物資因素的同時，應對假設的未來作戰挑戰。

雖然本文所提出的方法主要側重于提供遙遠未來可能出現的 C2 系統實例，但通過將人機合作作為系統開發的核心原則，可以設計出有意隨著時間推移而不斷發展的智能系統。也就是說，一開始，各種技術套件可以作為輔助工具在一個主要由人類主導的系統中運行，類似于當前的指揮控制系統，而隨著時間的推移，隨著經驗的積累和完善，互動的性質可以演變為本文所描述的擬議合作關系。此外，本文雖然從人機合作的角度提出了問題，但在以人為中心和以機器為中心的方法方面取得進展是必要的，而且在與本文所設想的進步類型相結合時也是有效的。

未來的軍事指揮官將在一個復雜而又充滿競爭的環境中工作。要戰勝未來的對手，關鍵是要對不斷變化的情況做出快速反應，并有能力在所有作戰環境和層面指揮五個作戰領域的行動。在此背景下，傳統的指揮方法已不足以在未來的多域行動中取得成功。

當前的指揮和控制方法不能完全支持成為多域作戰聯盟的努力，包括規劃、執行和評估所有作戰域活動的能力。缺乏跨域整合、生存能力和靈活性，無法在復雜、動態和有爭議的環境中大規模、快速地開展行動，也無法與其他力量工具、合作伙伴和利益攸關方協作。

北約的軍事力量工具必須超越目前以指揮官為中心的聯合作戰方法，以支持北約轉型為一個具備多域作戰能力的聯盟愿景，使其有能力以協調和同步的方式威懾和擊敗所有五個作戰領域的對手。北約須從多域作戰的角度審查并在必要時調整和推進當前的指揮與控制方法，同時同等重視技術進步以及條令、組織、培訓和領導人培養方面的創新。聯盟將需要擴大使用任務指揮和新方法，如在共同理解指揮官意圖的基礎上，授權跨域和多功能團隊共同協作。

北約的跨域指揮方法將為指揮原則、指揮文化要素和指揮職能提供一個靈活的框架，以便比北約的競爭對手更好、更快地應對復雜、動態和有爭議的情況。這將允許從傳統的指揮和控制方式轉變為一種強調擴展使用任務指揮和協調跨域及各級活動以實現聚合效應的方法。

但什么是協調？它究竟意味著什么？協調是指按照指揮官的意圖，安排和協調跨領域、影響各個層面的軍事活動，以實現聚合效應，支持軍事目標。協調要求在規劃和協調方面具有創造性和靈活性，不斷達成共識，并能適應不斷變化的情況。

技術進步是必然的。作戰指揮層和更高的戰術指揮層將通過一個共同的任務網絡連接起來。相應的戰術單元將通過 "類5G "網絡連接移動指揮所和手持設備。人工智能、高級數據分析和自主能力將有效融入指揮網絡。這些新的技術能力將帶來新的機遇和挑戰。

向跨域指揮方式轉變需要從根本上改變思維方式和組織文化，減少對控制的強調，更加注重協調軍事活動。

參考來源：北約