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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

前美國防部長馬克·埃斯珀（Mark Esper）曾經說過：“歷史告訴我們，那些率先利用新一代技術的人往往在未來幾年的戰場上擁有決定性的優勢”。

人工智能與機器學習技術對戰場的影響

人工智能和機器學習將在塑造現代戰場方面發揮關鍵作用。這些技術增強了態勢感知能力，優化了決策，并提供了競爭優勢。

從用于偵察的自主無人機到用于供應鏈管理的預測分析，它們的影響是深遠的。在烏克蘭的行動凸顯了這些技術的應用：由克里斯·希爾博士領導的陸軍物資司令部分析小組利用作戰數據在需要時協助需求規劃，同時無縫預測和協調需求。快速處理此類大量數據的能力允許實時威脅檢測和響應，從而挽救生命和資源。

此外，人工智能有助于開發復雜的網絡防御系統，并支持創造更智能、適應性更強的武器。簡而言之，人工智能和機器學習正在通過提高效率、準確性和整體有效性來徹底改變戰爭。隨著我們繼續開展活動和運營，并在全球范圍內進行投資，情況將保持不變。

總的來說，指揮官和領導者必須信任這項技術，才能在聯合全域作戰中證明其有效。當務之急是，所有梯隊的領導者都必須考慮如何制定和實施與家鄉站的數據訓練策略——以及戰斗訓練中心的參與——以建立對技術的信心，以便領導者能夠以信任的速度運作。

在不斷變化的戰爭環境中，技術進步不斷塑造著武裝部隊的作戰方式。從南北戰爭期間的加特林機槍到二戰期間的DUKW兩棲車輛和M-3半履帶運兵車，技術一直影響著我們的戰斗方式。

在這些進步中，人工智能和機器學習已成為游戲規則的改變者，無疑將徹底改變現代戰場。它們的整合在軍事行動的各個方面，從情報收集到決策等方面都帶來了前所未有的改進。

量子計算和機器學習可以在幾秒鐘內做出比傳統工作人員在軍事決策過程中更多的行動方案，這允許決策速度，這將給我們帶來決定性的優勢。

隨著戰爭性質的變化，我們正處于一個戰略轉折點，正如現已退休的馬克·米利將軍在 2023 年 7 月發表的“聯合部隊季刊”文章《戰略拐點：戰爭性質中最具歷史意義和最根本的變化正在發生——而未來籠罩在迷霧和不確定性中》中所闡明的那樣。

“我們必須努力比敵人少犯錯，”他說。這要求我們的聯合特遣部隊在聯合作戰概念的指導下進行根本性轉變。隨著我們過渡到一個新的戰爭時代，如果我們要贏得“比敵人少犯錯”的戰斗，我們必須確保聯合部隊被納入人工智能和機器學習的整合中。

同時，全面了解戰場對于軍事成功至關重要，人工智能和機器學習將使軍隊能夠利用大數據和實時信息的力量來增強態勢感知能力。配備人工智能算法的自主無人機可以以無與倫比的效率執行偵察任務，捕獲有關敵人動向、地形狀況和潛在威脅的數據。這些信息可以快速處理，使指揮官能夠在使用傳統方法所需時間的一小部分內做出明智的決定。

這種增強的態勢感知能力不僅可以最大限度地降低士兵的風險，還可以對新出現的威脅做出積極反應。簡而言之，訪問可以快速處理和分析的數據，為指揮官和作戰人員的實時決策提供信息，這將改變戰場上的游戲規則。

利用人工智能和機器學習等技術將塑造我們如何在未來的戰斗中采用這一概念，并決定我們如何培訓和發展梯隊領導者，以便在競爭、危機或沖突中利用這項革命性技術。

在“軍事評論”最近的一篇文章中，堪薩斯州萊文沃思堡陸軍聯合武器中心司令米爾福德·比格爾中將談到了我們必須如何通過減少對材料的依賴和提高對信息維度的利用來優化指揮所。

人工智能對提高決策速度的至關性

在混亂的戰爭中，瞬間的決策可以決定戰斗的結果。

正如在第二次世界大戰期間的中途島海戰中所看到的那樣，在那場海戰中，決策速度決定了成敗。人工智能和機器學習算法旨在處理大量數據并識別人類可能遺漏的模式。這些工具將改變組織如何更快地做出更好的決策。

將那些經常在“數據脫節”環境中作戰的戰場最邊緣的指揮官提升到行動指揮官和上層之間費力的信息流的犧牲品。

這種能力有助于軍事領導人做出更明智的決策，從選擇最佳戰略到根據實時情報評估最佳行動方案。從歷史數據中得出的預測分析還可以幫助預測敵人的動向并識別其防御中的潛在弱點。這是對指揮官現在利用的人類情報和信號情報流的一大補充。

人工智能對軍事行動方法的影響

最后，利用這項技術可以采取更有計劃、更有效的軍事行動方法，從而最大限度地減少傷亡并提高任務成功率。

戰略競爭對手正在部署能力，通過所有領域的多層對峙來對抗對手，這將要求在太空、網絡、空中、海上和陸地上擊敗多層對峙。實時檢測和響應威脅的能力是現代戰爭的重要組成部分。

人工智能驅動的系統可以同時監控多個數據源，從衛星圖像到截獲的通信。通過實時分析這些數據，算法可以識別異常和潛在威脅，從而立即向軍事人員發出警報。這種積極主動的方法能夠實現快速響應和反擊，防止對手占據上風。

無論是對關鍵基礎設施的網絡攻擊還是敵軍的移動，人工智能驅動的威脅檢測系統在維護軍事行動的安全性和完整性方面都具有顯著優勢。

后勤和供應鏈管理是任何軍事行動的命脈。在全球綜合后勤環境中，有太多相互作用的變量，維持者無法有效監控。

如今，人員只能通過各種數據流對車隊和供應商品的歷史數據進行監控。正如 Lone Star Analysis 的 John Price 在 2021 年 8 月發表在“軍事嵌入式系統”上的一篇文章中所寫的那樣，“計算機系統可以提供持續的評估，并且有足夠的機器智能，預測就會變得強大。

人工智能和機器學習通過預測需求模式、識別供應短缺和簡化分銷路線來優化這些流程。這包括人工智能驅動的基于車輛狀態的維護，該維護監控車輛的各個方面，從進氣到排氣以及其中的所有點。

因此，我們將范式完全從工廠轉移到了工廠，現在需求從散兵坑傳到了工廠。基于車輛狀態的維護利用預測性和規范性分析，同時提供持續診斷以及提供問題預測和解決方案處方，從而使人員能夠專注于進行特定調整，以優化軍用車隊的運營可用性。

這不僅確保了部隊擁有必要的資源，而且還最大限度地減少了浪費并降低了成本。通過自動化重復性任務和優化路線，武裝部隊可以更有效地分配資源，并在速度和效率方面保持競爭優勢。這種由人工智能和機器學習實現的精確維持確保響應符合需要，或者從散兵坑移動到工廠，而不是從工廠轉移到散兵坑。

同時，現代戰爭超越了傳統戰場，也包括了網絡領域。人工智能和機器學習在制定針對網絡威脅的自適應防御策略方面發揮著至關重要的作用。

美國防部的OODA - 觀察，定位，決策和行動 - 是作戰人員使用數據不僅實現有根據的決策，而且及時定位的循環。這些技術可以快速識別和響應網絡攻擊，分析模式以區分正常的網絡活動和可疑行為。此外，人工智能驅動的網絡安全系統可以從以前的攻擊中吸取教訓，并不斷提高其檢測和消除新出現的威脅的能力。

隨著世界的不斷發展，沖突的性質也在不斷變化。人工智能和機器學習已成為現代軍事武器庫中不可或缺的工具。他們處理大量數據、加強決策和實現實時響應的能力改變了武裝部隊的運作方式。

從提高態勢感知到徹底改變供應鏈管理和網絡安全，這些技術正在塑造戰爭的未來。

美國防部致力于遵循“設計即使用”的方法，在聯合全域作戰中利用這項技術。在開發解決方案時，每種服務都有不同的要求。

美國陸軍的要求可能是移動中的士兵或地面戰車;相比之下，對于空軍來說，這個案例可能是前沿空軍基地所需要的。

隨著向前邁進，這些技術的整合對于保持軍事優勢和確保軍事人員在現代戰場上的安全和成功仍然至關重要。借助人工智能和機器學習，無疑將能夠“以最先的速度”到達那里。

參考來源，David Wilson，美國陸軍維持司令部司令

本文概述了模擬訓練系統的優點和局限性以及陸軍對模擬訓練系統的投資情況，另外還介紹了最近舉行的旅戰術競賽的成果。

自 19 世紀初以來，無論是模擬還是數字模擬，都為各級人員的認知發展提供了支持，并使軍隊能夠適應快速的技術變革。模擬是進行兵棋推演的眾多工具之一。

模擬--被定義為隨著時間的推移實施一個模型--提供了一個安全失敗、潛在對抗的環境，參與者可以體驗其決策和行動的后果。在培訓和教育中，導師引導的反思可以通過體驗式學習提高認知能力。另外，分析人員也可以利用模擬兵棋推演的成果來支持部隊發展和創新。

圖 1：陸軍保護機動戰術訓練器

澳大利亞陸軍兵棋推演的起源可追溯到 1893 年，當時還是中尉的約翰-莫納什（John Monash）將軍在海軍和軍事俱樂部倡導使用兵棋（手動模擬）作為職業發展活動。1984 年，陸軍兵棋推演中心（AWGC）成立，并使用手動（也稱為模擬）計算機輔助和自動（數字）兵棋推演來支持個人和集體訓練。如今，陸軍的模擬能力由陸軍知識局（DAK）（前身為陸軍知識中心（AKC））下屬的陸地模擬與兵棋推演中心（LS&W）負責。

本文將概述模擬的益處和局限性，介紹陸軍目前的虛擬和建構模擬能力，并概述建構模擬如何為最近的旅戰術競賽提供支持。除了在陸軍內部推廣使用模擬，本文還旨在強調旅戰術競賽的益處，并概述個人和單元如何為今年的賽事做好準備。

模擬的益處和局限性

"所有模型都是錯誤的，但有些模型是有用的；實際問題是，模型要錯到什么程度才會沒用"。

• George E. P. Box

實戰模擬、虛擬模擬和建設性模擬，或這三者的任意組合，都是陸軍必不可少的訓練工具，但它們不能--也不應該--取代實戰訓練演習的要求。雖然模擬使我們的人員能夠進行否則可能無法實現的訓練，但模擬是一種模型的實施，是對真實世界的長期再現。

正如喬治-博克斯（George Box）在上述引文中指出的那樣，所有模型都是錯誤的，這主要是因為它們是對現實的簡化。畢竟，不可能準確復制現實世界。然而，正如引文中所指出的那樣，只要了解了模型的局限性，就不應該一味地否定模型的作用，而是仍然可以利用模型來產生培訓效益。本節將重點討論虛擬和建構模擬的一般優勢和局限性。

益處

虛擬仿真和建設性仿真可為陸軍帶來以下益處：

靈活性。模擬平臺可使人員在通常無法使用的設備和/或地形上進行訓練。它提供了了解未來作戰環境的機會，并減輕了訓練場地和設備可用性的限制。此外，模擬還能支持一系列情景，為培訓對象帶來新的挑戰，為部隊發展提供信息，并支持戰術、技術和程序的創新。

可重復性。與野外訓練演習不同，特別是陸軍訓練級別（ATL）5 或更高的演習，虛擬和建設性模擬活動可以很容易地重新設置--包括重新設置到活動的特定點。這樣，指揮官就能確認學習目標的實現情況，或解決參與者表現出的具體弱點。此外，情景模擬一旦設計完成，只需極少的額外人力或資源，就能在連續幾天或較長時間內為多個培訓對象提供支持。使用模擬場景可以讓個人和團隊在開始實地培訓前學習或溫習基本課程。這種方法可使這些有限的培訓機會集中在更高級的作戰技能上，而這些技能可能也已在模擬中 "演練 "過。

成本。除去與建立、運行和維護模擬能力相關的成本，規劃和執行模擬訓練活動的成本遠遠低于同類實戰訓練活動。使用模擬可減少資源消耗，如燃料以及車輛和設備的其他運營成本。進行分布式模擬時，需要將多個地點連接到單一的合成訓練環境中，這樣就不需要將人員和設備集中在一個地點進行訓練。就建設性模擬而言，它使總部人員能夠進行演習，而無需將士兵和設備部署到實地。此外，雖然需要一些輔助人員來控制模擬單元，但支持和參與訓練活動所需的人員總數卻大大減少。

風險。模擬訓練使人員能夠在沒有相關風險的情況下進行危險任務的訓練；此外，它還消除了與實地訓練演習相關的環境風險。

圖 2：美國海軍戰爭學院在戰時使用模擬技術

局限性

雖然模擬是陸軍必不可少的訓練工具，但其局限性可能會影響其在訓練活動中的應用。下面列出了其中一些局限性：

消極訓練。使用虛擬仿真和建設性仿真有可能造成負面訓練，特別是如果模型存在影響訓練進行的局限性或錯誤。確保在模擬中準確模擬能力需要模擬人員不斷努力，并且必須在執行前通過情景測試加以確認。在個人培訓中，平臺界面與現成的商業計算機游戲（COTS）相似，可能會分散培訓對象的注意力。此外，缺乏 "恐懼因素 "和環境因素（如高溫或體力消耗）也會影響受訓者對模擬訓練的感知，并可能導致過度自信。

與任務式指揮系統整合。陸軍目前的模擬能力不具備與我們的任務式指揮信息系統連接的能力。因此，受訓人員要么將模擬平臺作為活動的一部分，代替正常的作戰管理系統，要么將模擬信息手動傳輸到作戰管理系統。雖然后者更可取，但會帶來人為錯誤的風險，并增加支持活動所需的演習人員數量，尤其是 ATL 5 及以上級別的活動。雖然這一限制將通過陸地模擬核心 2.0（LS Core 2.0）項目加以解決，但在短期內仍將是一個制約因素。

規劃方面的考慮。除非重新使用預先存在的場景，否則與模擬訓練相關的規劃考慮因素通常與實地訓練演習相當。除了進行正常的演習規劃流程外，規劃人員還需要與模擬規劃人員保持定期聯系，以便在整個開發過程中對情景進行驗證和確認。這可確保情景中的所有要素都正確無誤，并能實現培訓目標。對模擬場景的后期修改可能會給地形、部隊或場景帶來錯誤，從而影響訓練活動的實施。

陸軍的虛擬和建設性模擬能力

LS&W 負責向 DAK 提供陸軍模擬和兵棋推演支持。他們負責管理陸地模擬網絡（LSN），該網絡在七個作戰模擬基地（BSS）之間提供持久的網絡連接，以支持本地和分布式模擬教育和培訓。除這些固定設施外，2022 年還建立了一些臨時 LSN 節點，以便在需要點（PoN）提供模擬支持。作為 LS Core 2.0 項目的一部分，計劃進一步擴大 LSN。

陸軍使用三個軟件平臺開展基于虛擬和建構模擬的訓練。它們是虛擬戰斗空間 3 (VBS3)、鋼鐵野獸專業版 (SB PRO) 和聯合沖突與戰術模擬 (JCATS)。這三個程序或程序的組合可實現包括 ATL 7 在內的訓練。下表提供了每種模擬適合支持的訓練級別的基本概況。值得注意的是，平臺之間存在重疊，在這種情況下，培訓目標將影響使用哪種模擬軟件。

圖 3： ATL 各模擬平臺的使用情況。

下面簡要介紹每個平臺：

VBS3。VBS3 由 Bohemia Interactive 制作，是一款為陸軍提供虛擬仿真能力的 COTS 軟件。VBS3 提供了一個環境，個人和團隊可在此進行演練，制定和完善戰術、技術和程序 (TTP)，并進行決策演練，直至 ATL 4。 該軟件允許培訓對象扮演多種模擬角色，從下馬步兵到裝甲車乘員。軟件中的模型復制了操作員在實際系統中的體驗，盡管有一些限制。當他們通過步槍瞄準鏡觀察時，他們看到的就是通過 EF-88 瞄準鏡看到的景象。操作界面和控制方式與大多數電腦/控制臺游戲類似，學習起來相對簡單。

圖 4：VBS3 中的 Kapyong 戰場

除了支持個人和集體訓練外，VBS3 還可用于支持創建訓練視頻和戰場再現等其他 PME 活動。去年，在 VBS3 中創建了 Kapyong 地形，以支持澳大利亞皇家軍團第三營（3 RAR）的 PME 活動。

雖然 VBS3 非常適合在較低的 ATL 下進行單兵訓練和集體訓練，但它在單次模擬訓練中可操作的實體數量有限。盡管如此，VBS3 仍經常用于支持 ATL 6 或 ATL 7 的活動，在這些活動中，VBS3 與建設性模擬連接，并向培訓對象提供模擬傳感器饋送。在這種情況下，它不僅能復制總部通常可用的傳感器，還能提供在建設性模擬中創建的戰斗空間的三維視圖。

SB PRO。SB PRO 是 eSim Games 生產的一個 COTS 平臺，為陸軍提供了建設性模擬能力。雖然 SB PRO 可用于支持 ATL 1 至 ATL 3 的訓練，但人們普遍認為，在這一級別上，VBS3 為開展此類訓練提供了更好的平臺。作為一種建設性模擬，該軟件能夠根據用戶選擇的一系列行為來控制模擬中實體的反應；這使得單個操作員可以控制一個排甚至一個戰斗小組。除了支持戰場的二維表示（這是建設性模擬的標準），SB PRO 還能生成戰斗空間的三維視圖。這使操作員能夠從任何呼號的角度來觀察戰場。它使培訓對象能夠更好地了解地形及其對陸軍能力和行動的影響。

SB PRO 為全軍上尉課程、戰斗軍官高級課程、旅戰術訓練和旅戰術競賽提供了支持。作為 COTS 產品，SB PRO 比較容易學習，熟悉培訓只需 2-3 個小時。此外，通過與 eSim Games 簽訂合同，陸軍人員可以在個人電腦上免費安裝 SB PRO 個人版（SB PRO PE）。這為人員提供了在自己的時間內使用模擬軟件進行個人 PME 的機會，并有助于減輕模擬技能的易損性。有關如何獲取 SB PRO PE 家庭使用許可證和 SB PRO 培訓視頻的信息可通過 ADELE 上的 Decisive Edge 獲取（課程：SB PRO PE 家庭使用許可證和 SB PRO 培訓視頻）： Decisive Edge - Army Wargaming PME (adele.edu.au)（僅限國防人員）。

JCATS。JCATS 由美國勞倫斯-利弗莫爾國家實驗室開發，是陸軍的大型建設性模擬，可用于支持聯合訓練、實驗、分析、規劃和任務演練。該系統可為所有作戰空間操作系統提供功能，并能進行多方演習。

JCATS 可支持 ATL 5 活動，但通常用于 ATL 6 及以上。部分原因是該平臺的復雜性增加，導致情景開發時間延長，并要求對支持演習的模擬交互人員進行為期四天的培訓。2022 年，除了支持 "重要前景 "和 "海洋地平線 "演習外，JCATS 還開展了指揮所演習（CPX），作為后勤軍官基礎課程的一部分。在這一活動中，受訓人員接觸了各種場景，包括再補給行動、傷員后送、車輛回收、戰俘運輸和拘留、應對簡易爆炸裝置以及野狗襲擊配給商店。

為決策創造安全的對抗環境

澳陸軍司令部第 01/22 號指令 "陸軍兵棋推演 "旨在通過三項工作重振陸軍兵棋推演。其中，作為兵棋推演 PME 工作的一部分，該指令指示設立旅戰術競賽。2022 年的比賽為參賽者提供了一個機會，讓他們探索在與思維自由、適應能力強的對手進行同伴間交戰時的認知壓力。

比賽在安全失敗的環境中進行，通過導師引導的反思和個人學習，提高了參賽者的戰術敏銳度。在設計比賽的過程中，LS&W 試圖展示和推廣陸軍的模擬能力，提高人們對 SB PRO PE 家庭使用許可證的認識，并為陸軍兵棋推演指令的最終狀態做出貢獻。

圖 5："紅方兵力"在 2022 年旅戰術競賽中突襲 "藍方兵力"人員

在 2022 年 7 月至 11 月期間，LS&W 分兩個階段開展了競賽。競賽的第一階段使用計算機控制的敵方場景，讓參賽者熟悉模擬平臺，并使單元能夠為隨后的競賽階段選擇自己的團隊。在旅際競賽中，各參賽隊要從自己的駐地出發，通過后勤網絡在騎兵或機械化步兵場景中進行實時的兵力對兵力交戰。

到達戰斗模擬地點后，每個小組都會收到一個場景，并有一個小時的時間進行鑒賞、制定計劃和下達命令。交戰結束后，每個小組都要聽取中央裁判的匯報，并有機會使用 SB PRO 進行詳細的指導員主導的行動后回顧（AAR）。

有六個單元參加了旅戰術競賽，并請選定的參賽者就活動提出意見/建議：

• 作為一名主控官，從這次競賽中看到了哪些益處？

在野戰活動之前，會與連指揮小組一起進行模擬訓練，以了解他們在部署前的狀況。理想情況下，模擬訓練將在實戰演習前幾周進行，訓練以連隊可能接受的任務為導向"。

"部隊對部隊"活動的性質考驗了巡邏隊指揮官快速分析敵情和地形的技能，迫使他們考慮敵人會如何行動來削弱 BLUFOR 完成任務式指揮的能力。這為他們提供了一個極好的機會來練習和完善他們的快速計劃周期，同時也展示了隊員指揮官之間的協作計劃。面對堅定、聰明和狡猾的敵人，檢驗計劃的價值是巨大的，觀察到部隊在整個比賽中學到的一些關鍵經驗包括

• 評估在什么情況下可以安全地以速度換安全的能力。
• 通過 "半槍/半目視 "實現分散的相互支持原則的重要性，這大大提高了部隊的整體態勢感知能力和生存能力。
• 報告、評估和提供有價值建議的藝術必須準確無誤。

圖 6： 一名排長在查看旅戰術競賽的 AAR 錄像時學到了寶貴的一課

• 作為參賽者，從這次經歷中學到了哪些重要經驗，以及如何將這些經驗融入到以后的比賽中？

巡邏隊可以并將作為獨立實體行動。ROBC（團級軍官基礎課程）教你將巡邏隊分開，但絕不能只派一輛車執行任務。這次比賽使其明白，在與活生生的、有思想的、訓練有素的敵人競爭時，'戰斗奔跑'的心態會導致毀滅。只要兩輛車能保持相互支持，就可以允許它們之間有相當大的距離，但也必須愿意冒險，將距離拉得更遠，以利用各種機會。在一個完美的世界里，一支騎兵巡邏隊將固定下來，另一支巡邏隊將利用已發現的敵人，但情況并非總是如此，如果不冒一些風險，就可能錯失良機"。

接受以速度換安全的風險，以贏得主動權，占據關鍵和決定性的地形。這一點在第一場比賽中尤為重要；我們首先到達了決定性地形，這為我們應對紅方兵力的推進奠定了基礎。我們不僅確保了目標的側翼（高地），還采取了有效的戰斗陣地，這使我們在接觸時占據了明顯優勢。如果我們不冒風險快速推進到第二道報告線（琥珀色邊界），我們就不得不與目標展開較量，情況就會有不同的發展"。

• 作為一名參與者，與適應性強的同級對手作戰的經歷如何培養了戰術敏銳性？

這次經歷可以看出，認為敵人不會采用和使用澳大利亞的 TTP 和條令將導致失敗。一直都知道這一點，但這次比賽強化了想法。特別是，當從一條認為容易遭到伏擊的道路上高速前進時，遭到了包抄。確定了這條道路，但認為敵人根本不會考慮使用這條道路，因為風險很高，但錯了。了解到，為了掩護側翼，許多任務將變成中隊的工作"。

作為一名指揮官，在制定計劃時，需要考慮敵人最危險的行動路線和最佳對策。必須評估是否需要將部隊部署在足夠近的地方，以便我們能迅速將四門火炮瞄準目標，或者是否需要利用間隔來阻止一支規模相近的近距離部隊包抄側翼。總之，不會再像以前那樣總是在目標或道路上巡邏，因為那樣很容易控制，因為這對敵方指揮官來說太容易預測了"。

隨著比賽的進行，裁判們注意到參賽者的戰術敏銳度有所提高，因為他們從之前的比賽中吸取了經驗教訓，并將其應用到了隨后的場景中。在回顧比賽過程時，裁判提出了以下看法：

各隊往往急于進行近距離戰斗，從未真正尋求對態勢的了解，隨后再通過大規模效應來取得優勢。

除了參賽者的個人學習之外，這項活動還提供了組織學習的機會--LS&W 保留了整個旅戰術競賽期間生成的所有 AAR 文件。培訓機構可以訪問這些文件，以確定趨勢和培訓差距；此外，單元可以將 AAR 用作單元 PME 活動的一部分。最后，雖然 2022 年的活動已經結束，但個人和單元仍可訪問旅戰術競賽場景，以支持專業發展或單元培訓活動--詳情請聯系當地的 BSS。

籌備 2023 年旅戰術競賽

LS&W 已開始籌劃 2023 年旅戰術競賽。有興趣參加今年比賽的個人和單元現在就應開始準備。定期開展模擬訓練活動，特別是使用 SB PRO PE，可確保人員熟悉虛擬和建設性模擬平臺。這些培訓活動提供了地形分析和決策方面的練習和訓練，再加上指導員指導的分析與評估和反思，可提高參賽人員的戰術敏銳度，確保他們在認知上為比賽做好準備。此外，定期訪問 BSS 可確保人員專注于與對手作戰，而不是在進行實時對等交戰時試圖記住按什么鍵。

參考來源：THE COVE，by David Hill

本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

出于對氣候的擔憂，各國正在想方設法改變和控制天氣。然而，這一舉措可能會誘使全球部分國家利用天氣來獲取軍事優勢。本文回顧了國際框架和多項研究，以說明未來戰爭中如何使用天氣變化技術。

導言

由于沖突受到地緣政治、社會、技術、金融、環境和軍事進步的影響，其未來無法預測。當我們考慮戰爭問題時，往往是為最近的沖突做準備，使用陳舊的軍事隱喻，或關注歷史上有效的作戰戰術，而這些戰術現在或很快就會過時。國際安全的情況正在迅速發生變化（Dennis，2008 年）。

現代天氣操縱（WM）是由 Langmuir 和 Schaefer 于 1948 年（Schaefer，1953 年）開發的，他們利用干冰顆粒在過冷的層中通過積雪制造空洞。這一實驗提供了令人信服的直觀證據，證明晶種是有益的，這鼓勵了世界各地更多的增雨和防雹舉措。

1961 年，美國約翰-肯尼迪總統在聯合國的一次講話中宣布，他將提議所有國家在天氣預測和最終的天氣管理方面做出更多共同工作。僅憑這一點，就可以看出人類對改變天氣的無限憧憬（List，2004 年）。他憧憬著有一天可以操縱天氣，比如凌晨兩點按下按鈕，傍晚五點就會下雨。值得注意的是，他沒有提到 "操縱天氣"。

氣象戰的概念

氣象戰是一種現代沖突，通過蓄意操縱天氣和地球工程技術，以經濟、策略和隱蔽的方式征服對方國家，使其遭受最大程度的痛苦。在這種情況下，惡劣的天氣使對手無法參戰。

最常見的天氣戰是播種云層，可用于增加降雪或降雨量。在戰斗中可以使用天氣控制技術，因為它可以用作戰術武器、戰略武器或損害敵國經濟的隱蔽方式。在許多方面，軍事天氣改變技術和天氣控制努力是相似的。

颶風和其他強風暴的控制、暖霧和過冷霧的消除、云層的改變、降水（雨或雪）的增強以及閃電的控制都已得到研究。此外，還通過實驗和計算機模型研究了向大氣層注入污染物、在冰層上涂抹燈黑、向云層釋放冷凍二氧化碳以產生暴風雪以及臭氧消耗的后果。

人工影響天氣的實驗

為了改變天氣，哈佛大學教授埃默里-萊昂-查菲于 1924 年從飛機上發射了帶電沙子。1930 年，W. Veraart 向天空發射干冰以改變天氣。只有他用荷蘭語寫的書中才有他的研究成果和使用的方法。1938 年，麻省理工學院教授亨利-G-霍頓（Henry G. Houghton）向霧中噴灑吸濕溶液，以清除霧氣（Fleagle 等人，1974 年）。

1946 年 11 月 13 日，一位名叫文森特-J-謝弗博士的科學家和一位為通用電氣研究實驗室工作的飛行員起飛，飛到紐約州斯克內克塔迪以東 30 英里處，高度為 14000 英尺。這次行動包括向云層中注入三磅干冰（冷凍二氧化碳）（Weiss，1975a）。當 Schaefer 博士回頭看時，他們剛剛穿越的云層腳下出現了長長的雪幡，這讓他喜出望外。他們制造了一場虛構的暴風雪。

經過通用電氣研究實驗室的試驗，人們似乎終于有可能操縱天氣來達到軍事目的。隨著美蘇緊張局勢的加劇，一種可能比核武器更具破壞性的假想武器就是天氣控制（Fleagle 等人，1974 年）。

氣象戰的歷史背景

美國總統氣象控制咨詢委員會成立于 1953 年 8 月。其既定目標是評估政府的參與程度和天氣控制策略的有效性。彩色顏料被用來融化極地冰蓋，引發災難性洪水，并根據需要向平流層釋放大量塵埃以制造降水。它提到了延長東南亞季風季節的 "大力水手行動"（Operation Popeye）（拜爾斯，1974 年）。

美國阿拉斯加的蘇厄德半島和俄羅斯遠東地區的楚科奇半島被白令海峽分割開來。俄羅斯工程師阿爾卡季-鮑里索維奇-馬爾金（Arkady Borisovich Markin）還在海峽對岸建造了一座大壩，大壩上安裝了多臺核動力水泵。理論上，太平洋的海水可能會分流，導致紐約和倫敦等大城市變得更加炎熱。盡管馬爾金聲稱他的目標是 "緩解北半球的嚴寒"，但美國專家擔心天氣控制可能被用來引發洪水。

20 世紀 50 年代中期，媒體對美國和蘇聯科學家提出的每一個理論都進行了公開辯論（Weiss，1975a）。從 1967 年到 1972 年，美國軍方實施了高度機密的 "大力水手計劃"。其目的是延長東南亞的季風季節。越南陸軍的戰術后勤受到暴雨的嚴重阻礙。

在 "大力水手 "行動中，天氣改變技術首次成功應用于軍事領域。該技術被發現后，《環境操縱公約》（ENMOD）禁止在戰斗中使用該技術。空軍少校巴里-B-科布爾在 1997 年 3 月出版的《良性天氣改造》一書中概述了天氣改造技術。他描述了所發生的變化，特別是在中央情報局和五角大樓最激烈的意識形態對手手中發生的變化。

1948年，氣象界承認了第一個受到科學監督和規范的人工影響天氣的倡議（Fleagle 等人，1974 年）。歐文-朗繆爾（Irving Langmuir）博士早期對有目的地播種云層以產生降雨的研究取得了令人鼓舞的成果，幾乎立即引發了人們對這一領域的濃厚興趣。

1996 年為美國空軍撰寫的一篇研究論文從理論上提出了利用納米技術制造 "人工氣候 "云的可能性，這些云由微小的計算機粒子相互作用而形成 "智能霧"。一名空軍軍官學員在一份由學生撰寫的非保密學術研究報告（Rodger，2004 年）中提出，天氣改變技術是一種具有巨大潛力的力量倍增器，可以在戰后的許多條件下部署（Rodger，2004 年）。

有關人工改變天氣的國際法

與氣候變化相比，人工改變天氣和反射太陽熱能的嘗試受到的關注較少，盡管這些嘗試有可能加劇地區沖突，但最近已成為全球議程的中心議題。為了影響天氣，使其對自己有利或減緩全球變暖，越來越多的國家政府正在利用技術來操縱大氣、海洋和冰川條件。

對一國有利的措施對鄰國未必有利，因為這些措施的影響可能跨越國界（Weiss，1975b）。伊朗曾聲稱以色列利用云層播種減少伊朗地區的降雨量，從而奪走了伊朗的水資源。

沙特阿拉伯和阿拉伯聯合酋長國這兩個中東地區的國家正在加大造雨力度（丹尼斯，2008 年）。盡管理查德-尼克松總統致力于環境變化，但在人工影響天氣協議通過之前的幾年里，他并沒有將天氣操縱作為外交政策的優先事項。盡管尼克松對達成一項全球協議以停止天氣操縱明顯缺乏興趣，但這一時期全球在天氣問題上的合作卻是空前的。

世界天氣監視網和全球大氣研究計劃利用新技術和改良技術促進了 135 個國家的合作。天氣領域的這些重大發展為召開天氣操縱會議奠定了基礎。實施此類行為的最佳武器是越戰結束后的一項聯合國公約。ENMOD 公約于 1978 年生效。

冷戰時期的超級大國在對 "大力水手計劃"（美國空軍在 1967 年至 1972 年期間進行的一次秘密云層播種行動）的倫理問題產生擔憂之后，達成了這項協議。它延長了越南和老撾的季風季節，使道路被水淹沒，阻礙了越共的作戰行動。這種濫殺濫傷的技術在戰斗中使用時，可能會危及或毀壞平民生命、當地糧食生產和私人財產（拜爾斯，1974 年）。

考慮到地球正在迅速變暖，重新評估 ENMOD 至關重要。根據協議第一條，簽署國 "不得將具有廣泛、持久或嚴重影響的環境改變技術用于軍事或任何其他敵對用途，作為毀滅、破壞或傷害任何其他締約國的手段"。許多改變天氣和氣候的技術并不一定普遍、持久或嚴重，但至少符合這三項標準中的一項（Darack，2019 年）。

ENMOD 第 II 條再次廣撒網，界定了哪些環境改變方法被納入協議。這包括目前使用的所有天氣和氣候改變技術。它包括 "通過有目的地操縱自然過程，改變地球（包括其生物群、巖石圈、水圈和大氣層）或外層空間的動態、組成或結構的任何方法"。

公約中需要更新和澄清的部分是目的問題。明確禁止將該技術用于軍事或敵對目的，違反者可向聯合國安理會報告，但允許出于 "和平動機"（Juda，1984 年）。

人工影響天氣技術的影響

向平流層注入氣溶膠以增加降水或降雪量或改變風暴是最常用的方法。其他方法還包括給海洋施肥以促進碳吸收、增亮云層或冰層以將更多陽光反射回太空，從而減輕當地或全球變暖等（Stutzriem，2021 年）。世界氣象組織稱，目前有 50 多個國家正在開展此類活動。

非營利組織 "北極冰項目 "打算在北極海冰區域和北冰洋撒布含有二氧化硅的微型玻璃珠，以增加反射率，減緩氣候變化。澳大利亞的大學正在試驗在大堡礁上噴灑鹽霧，以反射更多的太陽熱量，從而保護大堡礁。

然而，要了解這項技術的直接影響及其反響，對科學家來說是一項挑戰。云增亮是一種太陽輻射控制技術，它對生態系統、農業和全球變暖的潛在不利影響尚不可知（Trausti，2022 年）。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）稱，云霧增亮會惡化區域天氣模式，危及臭氧層，而且對減緩海洋酸化毫無作用。

為了大幅減少全球變暖，云亮化還需要經受戰爭、經濟衰退和技術故障的考驗。任何長期的停滯都會加速全球變暖（《2021 年氣候變化：物理科學基礎》，2021 年）。播云對鄰國可能造成的有害影響尚不明確，其中一些國家已經在與糧食或水安全問題作斗爭。

隨著降水的分布、可預測性和降水量因氣候變化而發生變化，這些問題對許多人來說將變得更加緊迫。技術的使用會產生三種不同的安全影響。首先，在一個地方使用技術可能會對另一個地方產生影響。其次，在鄰國可能很難區分重大影響和次要影響。

這就引出了最后一點：技術的使用可能被合理地認為是良性的，而暗地里卻被用來傷害對手（Smith，2006 年）。在氣候變化和國家安全的背景下，國際法是否是監管各國使用該技術的最佳方式，這一點存在疑問。ENMOD 是一種補救措施。

其他聯合國環境和氣候條約及論壇，如《聯合國氣候變化框架公約》、聯合國環境大會、政府間氣候變化專門委員會和《聯合國生物多樣性公約》，對于解決氣候變化的各個方面至關重要。包括聯合國安理會、《國際刑事法院羅馬規約》和國際法委員會在內的聯合國機構對于解決安全如何影響氣候以及反之亦然的問題也至關重要（Darack，2019 年）。

要解決將環境技術用作武器的問題，這些公約都不是必不可少的。只有《環境與可持續發展公約》擁有這種權力。時機也很有利。根據 ENMOD 第八條，聯合國秘書長必須每十年與簽署國商討一次修訂協議的必要性。在 2002 年和 2013 年的審查失敗后，聯合國秘書長預計將在不晚于 2023 年的時間內與各方重新磋商。

如果至少有 10 個締約方做出積極回應，秘書長應召開審查會議（List，2004 年）。安東尼奧-古特雷斯秘書長應利用其職位的軟實力說服締約方支持條約的全面改革。隨著越來越多的國家采用改變環境的技術，他應該鼓勵其他國家批準該協議。條約也必須更新，以反映對 "敵對 "與 "和平 "目的的正常和現代理解。

為了應對氣候變化，各國必須減少排放，支持氣候適應。但是，各國也必須考慮人工影響天氣和地球工程可能對安全產生的影響。應首先重新啟動 ENMOD（《2021 年氣候變化：物理科學基礎》，2021 年）。

人工影響天氣技術：當代挑戰

許多國家仍在進行許多實驗和演習，以了解如何控制天氣并將其用于作戰。例如，俄羅斯長期以來一直將操縱天氣作為冰雹管理策略。

陰謀論者斷言，化學污跡、高頻有源極光研究計劃（HAARP）、地球工程和人工影響天氣等想法并非科學努力或研究項目，而是尖端軍事工具，可用于天氣戰以消滅對手（《天氣戰：戰爭中的人工影響天氣技術》，2021 年）。

諾貝爾物理學獎獲得者歐文-朗繆爾博士和文森特-J-舍費爾博士一起為通用電氣研究實驗室進行了最初的測試。蘭繆爾聲稱，在理想條件下，30 毫克碘化銀釋放的能量相當于一顆原子彈，"天氣控制或造雨可能與原子彈在戰斗中一樣成功"。

朗繆爾指出："政府應該像愛因斯坦在 1939 年向已故的羅斯福總統預告原子分裂武器的潛在威力那樣，抓住天氣控制現象。據美國總統氣象控制咨詢委員會領導人霍華德-T-奧維爾上尉稱，1953 年，氣象站的雷達上看到一朵危險的云團向韋科方向移動。

云的形態顯示可能會出現龍卷風。風暴的消散沒有對人員或財產造成不利影響。盡管現在似乎不可能想象龍卷風在其早期階段就被摧毀，但它極有可能在未來 40 年內發生。在氫彈和超音速飛行時代，研究可能會揭示出一些方法，這些方法不僅能驅散逼近的風暴和龍卷風，還能極大地影響我們所有的天氣。

如果天氣管理科學能夠獲得與其相關性相稱的研究資金，我們就真的能夠幾乎按需創造天氣（《天氣戰：戰爭中的人工影響天氣技術》，2021 年）。除了基本的耕作、建造住所和其他各種職業之外，個人還可以利用技術來改變自己的環境。我們稱這種技術為 "天氣操縱"。人們從事這些課外活動來改變社會和環境狀況，以促進自己的利益。

結論

盡管有目的地改變天氣并將其用于戰斗是一種殘酷的做法。正如奧維爾船長所說，如果敵國能夠控制重要的天氣模式，"后果可能比核戰爭更可怕"。由此看來，全球各國都會試圖完善天氣戰，這似乎是合情合理的。許多陰謀論者認為，由于美國已經掌握了這一技術，其他國家害怕落后。

天氣是一個自然系統，是地球自轉、月亮和太陽帶來的水變化的結果。人類對這一系統的任何干預都可能帶來致命的后果。敵國可能因此被徹底摧毀，再也無法復原。各國應評估這一問題，并采取適當措施控制天氣戰。

參考來源：ParadigmShift

在不到一年的時間里，Chat-GPT 已成為一個家喻戶曉的名字，反映了人工智能驅動的軟件工具，特別是生成式人工智能模型的驚人進步。伴隨著這些發展，人們頻頻預測人工智能將徹底改變戰爭。在人工智能發展的現階段，人們仍在探索可能的參數，但軍方對人工智能技術的反應是不可否認的。美國網絡安全和基礎設施安全局局長詹-伊斯特里警告說，人工智能可能是 "我們這個時代最強大的武器"。雖然自主武器系統在有關人工智能軍事應用的討論中往往占據主導地位，但人們較少關注在武裝沖突中支持人類決策的系統中使用人工智能的問題。

在這篇文章中，紅十字國際委員會軍事顧問魯本-斯圖爾特（Ruben Stewart）和法律顧問喬治婭-海因茲（Georgia Hinds）試圖批判性地審視人工智能用于支持戰爭中武裝人員決策時被吹噓的一些益處。其中特別討論了減輕對平民的傷害和節奏問題，尤其關注武裝沖突中對平民的影響。

即使在最近的炒作之前，人們可能已經以各種形式使用過人工智能，事實上，人們可能正在使用主要由人工智能驅動的設備閱讀這篇文章。如果您使用指紋或人臉打開過手機，參與過社交媒體，使用手機應用程序規劃過旅程，或者在網上購買過披薩和書籍等任何物品，那么這些都可能與人工智能有關。在很多方面，我們對人工智能已經習以為常，常常在不知不覺中將其應用到我們的日常生活中。

但如果人臉識別軟件被用來識別要攻擊的人呢？如果類似的軟件不是尋找最便宜的航班將你送往目的地，而是尋找飛機對目標實施空襲呢？或者，機器推薦的不是最好的披薩店或最近的出租車，而是攻擊計劃？這顯然是開發基于人工智能的國防決策平臺的公司 "即將到來 "的現實。

這類人工智能決策支持系統（AI-DSS）是一種計算機化工具，使用人工智能軟件顯示、綜合和/或分析數據，并在某些情況下提出建議，甚至預測，以幫助人類在戰爭中做出決策。

AI-DSS 的優勢往往體現在提高態勢感知能力和加快決策周期上。下文將根據人工智能系統和人類的局限性，并結合現代沖突的規劃過程，對這些說法進行解讀。

將沖突中傷害平民的風險降至最低

新技術在戰爭中的出現往往伴隨著這樣的說法，即新技術的整合將減少對平民的傷害（盡管在實踐中并不總是如此）。就 AI-DSS 而言，有人聲稱這種工具在某些情況下有助于更好地保護沖突中的平民。當然，國際人道主義法（IHL）規定，軍事指揮官和其他負責攻擊的人員有義務根據他們在相關時間所掌握的所有來源的信息做出決定。特別是在城市戰爭的背景下，紅十字國際委員會建議，有關平民和民用物體存在等因素的信息應包括互聯網等公開來源資料庫。此外，具體到人工智能和機器學習，紅十字國際委員會認為，只要人工智能-DSS工具能夠促進更快、更廣泛地收集和分析這類信息，就能使人類在沖突中做出更好的決策，從而最大限度地減少對平民的風險。

與此同時，任何 AI-DSS 的輸出都應在多個來源之間進行交叉核對，以防止信息有偏差或不準確。雖然這對沖突中的任何信息來源都是如此，但對AI-DSS 尤為重要；正如紅十字國際委員會先前所概述的那樣，由于系統的功能以及人類用戶與機器的交互方式，要核實輸出信息的準確性可能極其困難，有時甚至是不可能的。下文將進一步闡述這些方面。

系統局限性

最近關于人工智能發展的報道經常包括人工智能失敗的例子，有時是致命的。例如，軟件無法識別或錯誤識別膚色較深的人，推薦的旅行路線沒有考慮最新的路況，以及自動駕駛汽車造成死亡的例子。其中一些失誤是可以解釋的，但不可原諒，例如，因為其輸出所依據的數據有偏差、被破壞、中毒或根本不正確。這些系統仍然很容易被 "欺騙"；可以使用一些技術來欺騙系統，使其對數據進行錯誤分類。例如，可以想象在沖突中使用對抗性技術來影響瞄準輔助系統的源代碼，使其將校車識別為敵方車輛，從而造成毀滅性后果。

隨著人工智能被用于執行更復雜的任務，特別是當多層分析（可能還有決策和判斷）不斷累積時，驗證最終輸出以及導致最終輸出的任何錯誤的來源就變得幾乎不可能。隨著系統越來越復雜，出現復合錯誤的可能性也越來越大--第一個算法建議中的一個微小不足會被反饋到第二個算法過程中并造成偏差，而第二個算法過程又會反饋到第三個算法過程中，依此類推。

因此，人工智能系統經常表現出用戶或開發者無法解釋的行為，即使經過大量的事后分析也是如此。一項針對備受矚目的大型語言模型 GPT-4 的研究發現，三個月后，該模型解決數學問題的能力從 83.6% 銳減至 35.2%，令人費解。不可預測的行為也可以通過強化學習產生，在強化學習中，機器已被證明能夠非常有效地采用和隱藏不可預見的行為，有時甚至是負面行為，從而戰勝或超越人類：無論是通過撒謊贏得談判，還是通過走捷徑擊敗電腦游戲。

人類與機器互動面臨的挑戰

AI-DSS 不會 "做出 "決定。不過，它們確實會直接影響人類的決策，而且往往影響很大，其中包括人類在與機器交互時的認知局限性和傾向性。

例如，"自動化偏差 "指的是人類傾向于不批判性地質疑系統的輸出，或搜索矛盾的信息--尤其是在時間緊迫的情況下。在醫療保健等其他領域已經觀察到了這種情況，經驗豐富的放射科醫生的診斷準確性受到了人工智能錯誤輸出的不利影響。

在醫療領域，不準確的診斷可能是致命的。同樣，在武裝沖突中，過度信任也會帶來致命后果。2003 年，美國的 "愛國者 "防御系統兩次向友軍聯軍飛機開火，原因是這些飛機被誤認為是攻擊導彈。在隨后的調查中，發現的主要缺陷之一是 "操作員接受了信任系統軟件的培訓"。

這些運作方式，再加上人機互動的這些特點，有可能增加結果偏離人類決策者意圖的可能性。在戰爭中，這可能導致意外升級，無論如何都會增加平民和受保護人員的風險。

節奏

人工智能在軍事上被吹捧的一個優勢是，它能讓用戶的決策節奏快于對手。節奏的加快往往會給平民帶來額外的風險，這就是為什么要采用 "戰術忍耐 "等降低節奏的技術來減少平民傷亡。放慢決策節奏，包括為決策提供信息的過程和評估，可以讓系統和用戶有額外的時間：

• 看到更多
• 了解更多；以及
• 制定更多選擇。 重要的是，在整個決策鏈中都是如此，而不僅僅是在最后的 "決策點"。因此，聲稱 AI-DSS 將加快最終決定是否 "扣動扳機 "的耗時步驟，從而實際上為戰術忍耐帶來更多時間的說法，有可能過度簡化當代沖突中的目標選擇和武力執行過程。

額外的時間讓你看到更多

2021 年 8 月 29 日，在喀布爾大撤退期間，無人機對喀布爾進行了臭名昭著的空襲，造成 10 名平民死亡，中央司令部指揮官將這次空襲歸咎于 "我們沒有多余的時間來分析生活模式和做其他一些事情"。

"生活模式"分析是一些軍隊對平民和戰斗人員的存在和密度、他們的時間表、在考慮攻擊的地區內和周圍的移動模式等進行評估的描述。這是減少平民傷害的重要方法。然而，對生活模式的評估只能實時進行--平民創造這種模式需要時間--無法加快。

試圖根據歷史趨勢預測未來行為的做法無法顧及當前情況。在這個例子中，回顧舊的情報資料，特別是喀布爾的全動態視頻，并不能反映出由于塔利班接管和正在進行的疏散工作而發生的形勢和行為變化。

正如預防平民傷亡指南所解釋的那樣，"等待和觀察的時間越長，你就會對發生的事情了解得越多，也就能更好地做出使用致命或非致命手段的決定"，或者正如拿破侖所說的那樣 "慢慢給我穿衣服，我趕時間"--有時，刻意為之才能達到最佳效果。

額外的時間可以讓用戶理解更多

放慢決策速度的另一個原因是，人的理解能力，尤其是對復雜和混亂情況的理解能力，需要時間來培養，也需要時間來斟酌適當的應對措施。時間越少，人理解局勢的能力就越弱。軍事規劃流程旨在讓指揮官和參謀人員有時間考慮作戰環境、對手、友軍和平民，以及所考慮的行動方案的利弊。正如德懷特-D-艾森豪威爾將軍所解釋的，"在準備戰斗的過程中，我總是發現計劃是無用的，但規劃是不可或缺的"。

當人類決策者考慮由 AI-DSS 生成或 "推薦 "的行動方案時，這一點就會產生影響，因為相對于對手而言，AI-DSS 加快行動節奏的能力可能是被利用的最主要原因。如果人類計劃人員沒有經歷或甚至完全不了解 AI-DSS 提出的計劃的制定過程，那么他對局勢、各種影響因素和相關人員的了解可能就會很有限。 事實上，人們已經注意到，使用自動輔助工具會降低人類用戶的警覺性，損害他們保持態勢感知的能力。這一點應從如何影響遵守國際人道主義法義務的角度加以考慮；盡一切可能核查目標的義務表明，需要最大限度地利用現有情報、監視和偵察資產，以獲得在當時情況下盡可能全面的態勢感知。

更多時間可讓用戶做出更多選擇

除了能讓指揮官看到和了解更多情況外，額外的時間還能讓指揮官制定戰術備選方案，包括決定不使用武力或緩和局勢。額外的時間可以讓其他單元和平臺脫離接觸、重新定位、重新補給、計劃和準備協助即將到來的行動。這為指揮官提供了更多選擇，包括可更好地減少平民傷害的替代計劃。額外的時間可能允許采取額外的緩解措施，如發布警告，從平民的角度來看，這也允許他們實施應對機制，如躲避、重新補給食物和水或撤離。

正如軍事規劃理論中的一個例子所解釋的那樣，"如果時間充裕，而且更快采取行動也沒有好處，那么就沒有什么借口不花時間進行充分規劃"。正如北約的《保護平民手冊》所回顧的那樣，"如果有時間按照國際人道主義法的原則對部隊或目標進行蓄意規劃、區分和精確瞄準，那么CIVCAS[平民傷亡]的可能性就會大大降低"。

結論

"戰爭是混亂的、致命的，從根本上說是人類的努力。它是人與人之間的意志沖突。所有戰爭本質上都是為了改變人類的行為，每一方都試圖通過武力改變另一方的行為"。"戰爭源于人類的分歧，在人類群體之間展開，由人類控制，由人類結束，而在戰爭結束后，人類又必須共存。最重要的是，沖突中的苦難由人類承擔。

這一現實，乃至國際人道主義法本身，都要求在武裝沖突中開發和使用人工智能時采取 "以人為本 "的方法--努力在本已不人道的活動中維護人性。這種方法至少有兩個關鍵方面：(1) 關注可能受影響的人；(2) 關注使用或下令使用人工智能的人的義務和責任。

在研究可能受影響的人時，不僅要考慮在使用 AI-DSS 獲取軍事優勢時減少對平民的風險，還要考慮專門為保護平民的目標設計和使用這類工具的可能性。在這方面已經提出的可能性包括識別、跟蹤和提醒部隊注意平民人口存在的工具，或識別在武裝沖突中表明受保護地位的特殊標志的工具（見這里和這里）。

確保人類能夠履行其在國際人道主義法下的義務意味著 AI-DSS 應為人類決策提供信息，但不能取代人類對武裝沖突中人們的生命和尊嚴構成風險的判斷。在自主武器系統方面，各國已廣泛認識到這一點（例如，見此處、此處和此處）。遵守國際人道主義法的責任在于個人及其指揮官，而非計算機。正如美國國防部《戰爭法手冊》所述："戰爭法并不要求武器做出法律決定......相反，必須遵守戰爭法的是人。中國在《新一代人工智能倫理規范》中更普遍地強調了這一點，堅持 "人是最終的責任主體"。

關于 AI-DSS 必然會加強平民保護和遵守國際人道主義法的說法必須受到嚴格質疑，并根據這些考慮因素進行衡量，同時考慮到我們對系統局限性、人機互動以及行動節奏加快的影響的了解。

參考來源：International Committee of the Red Cross

當人工智能被引入第三代軍工系統時，人與機器的哪些組合可能會在戰斗中產生更好的效果？

引言

與其他有組織的暴力相比，軍事組織在生成平衡的社會技術系統方面具有優勢。它們控制著從研發到部隊（人機團隊）經驗教訓的兵力生成生命周期。它們可以從本國資源中獲取要素和能力。具體來說，有組織的暴力壟斷優勢可以使文化、能力、流程、數據和技術的發展步調一致，嘗試不同的組合，并保持持續而均衡的改進。

兵力可以從專業化組件中生成有能力的社會技術系統。通過合作，他們可以在更廣闊的作戰領域（多域作戰）投射力量，平衡一個軍種的弱點與其他軍種和部門的優勢。當然，這些社會-技術（Trist，1981 年）兵力結構需要大量的訓練、信任建立和互操作性演習，然后才能在戰場上顯現出系統的效果。不過，人仍然是這些工業系統的樞紐。對手的戰術旨在瓦解對方部隊的士氣凝聚力，而作戰藝術則是要在對方指揮官的戰術手冊中為其提供更多選擇。

當第四代工業人工智能引入上述第三代社會技術兵力時，會發生什么？人類是受情緒驅動的非理性決策者（Kolbert，2008 年），他們總是高估、低估、拖延，并堅持慣常的選擇。(Watzek, et al., 2019）（Ariely, 2008）（Henoker, 2022）會產生幻覺、經過人類訓練、訓練數據偏頗、理解狹隘的人工智能是否能很好地匹配和彌補人類認知的明顯弱點？(Dear，2019 年）

本文旨在從軍事角度初步了解上述問題的答案。首先，本文為軍事對抗和對立系統建立了一個簡單的模型。其次，在模型中引入第四次工業革命（Schwab，2017 年）浪潮中已經出現的變化，并定義基本變量。第三，研究文獻并分析在工業、工作和社會中發現的人機協作的經驗教訓。第四，本文將系統模型與人機協作的經驗教訓進行配置，并與各種設置進行博弈對抗。

創建對抗中的軍事單元模型

本節旨在創建一個簡單的戰術層面軍事對抗模型，將敵對雙方描述為社會技術系統。該模型將支持分析人機系統的各個組成部分、相互關系以及在與敵對雙方對抗時的脆弱性。

海因茨-古德里安（Heinz Guderian，2001 年）設計了由空對地火力支援的裝甲聯合兵種潘采爾師，徹底改變了二戰初期的作戰方式。他使用了后來定義的社會技術系統概念（Pasmore，1995 年），以改善人機合作和主動性，通過所有部隊訓練標準流程，通過使用野戰無線電改善數據流，并部署戰術機動和火力，從而在準備采用更多一戰時代甚至更古老作戰方式的對手兵力中制造戰略奇襲（Betts，1980 年）。他利用了德國軍隊內部創造的兩種人類認知水平特征： 參謀人員在作戰層面（任務指揮）的模式識別能力（Muth，2013 年）和士官人員在戰斗層面的主動性（Widder，2002 年）。當關注認知效應時，人工智能可在技術、戰術和作戰層面影響軍事結構，包括社會技術系統的所有傳統組成部分和相互作用（技術系統、組織結構、認知和社會特征以及任務）（Abbas & Michael, 2023）。

基于社會技術系統結構，假定人工智能的影響領域，并反映古德里安革命的經驗教訓，組成的軍事系統模型如圖 2 所示，包括

• 認知層的人類行動者具有傳統定義的社會和道德凝聚力。（皮平，1947/2008）
• 流程層包括人工（人）和自動化（機器）流程，但也解釋了功能的執行。
• 數據層對人工（認知）的態勢感知和機器通過計算進行分析的能力至關重要。
• 算法定義了系統中的人工智能角色。
• 計算能力是人工智能計算必不可少的技術特征。

圖 2：戰場上兩個作戰單元（社會技術結構）之間的線性簡化對抗模型

下一節將從其他領域尋求人工智能合作的經驗教訓，以便日后將這些經驗教訓應用于軍事領域。

人機合作在感知和決策挑戰中的經驗教訓

本節通過檢索文獻，尋找人機合作與對抗中的特點，這些特點可能預示著在復雜情況下感知和決策的制勝策略有可能由一些因素組成。

表 1 匯總了從文獻研究中收集到的經驗教訓。這些經驗支持感知和決策中的簡化原則：

• 集成度較高的成熟系統勝過集成度較低的系統。
• 在策略博弈中，自學算法勝過尋求組合的算法。
• 計算能力不如數據和算法質量重要。
• 認知兵力較高的一方優于認知兵力較低的一方。

表 1： 在游戲和專家工作中發現的人機互動經驗教訓的融合

人工智能戰略博弈在軍事對抗中取得成功

本節旨在測試雙人戰略博弈（同時零和博弈中的完全信息和完全信息（盧瑟福，2021 年））中的不同策略，看看能否找到獲勝的主導策略或均衡策略。

現有的組織運作模式確定了組織開發和適應新能力的邊界。軍事企業的演變》一文（Mattila & Parkinson, 2018）使用了一種運作或流程模型，將軍事企業分為四類： 多元化、復制型、協調型或統一型。

圖 3：軍事中的戰略態勢和行動模式變化

梅爾文-康威（Melvin Conway，1968 年）認為，"任何設計系統的組織都會產生一種設計，其結構是該組織通信結構的復制品"。同樣，圖 3 中的軍事行動模式也反映了按照四個定型類別生成的能力：

• 多元化作戰模式定義了當前許多軍種，它們獨立于其他軍種獲取、生成和運行兵力。這些軍事組織通常按等級排列，價值沿著指揮線縱向創造。這種運作模式在第一次世界大戰中十分典型，當時步兵團和炮兵團各自為戰（Vego，2009 年，第 I-19 頁）。筒倉式運營模式可能會產生各種成熟度的流程、低級數據、各種算法和計算，以及不同水平的人員能力和社會合作。
• 復制運行模式通過標準化流程提高運行效率，但不在服務之間進行整合。其目標是比對手更快或更具成本效益地執行標準化流程。北約的目標是將成員國生成的兵力要素標準化，以實現多國效應。二戰前，西方軍隊按兵種（炮兵、步兵、騎兵、工兵、信號兵）以團為單位組建兵力，直到戰爭期間才學會組建多兵種旅，以發揮聯合作戰的效果（Creveld, 1987, pp.98-116）。孤立但標準化的作戰模式可能會產生成熟的流程、較低級別的數據以及各種算法和人類認知水平。
• 協調運行模式整合了不同的流程，旨在優化運行效率。聯合行動（Vego，2009 年）要求兵力要素通過多領域參與發揮協調作用。協調需要一個無處不在的指揮和控制系統。北約的目標是使成員國的兵力標準化，以提高互操作性。一個典型的例子是聯合軍旅，統一的指揮和控制使所有軍種和兵種協同作戰（Creveld，1991 年，第 98-116 頁）。自 20 世紀 90 年代以來，一種更扁平、聯系更緊密的組織被稱為以網絡為中心或啟用的兵力（Vego，2009 年，第 XIII - 3 頁）。綜合協調的作戰模式可能會產生成熟的流程和高級數據，但也會產生各種算法和人類認知。
• 統一運作模式結合了綜合流程和標準化兵力要素。該作戰模式旨在通過將不同的能力整合成一支聯合兵力，最大限度地提高作戰效果和效力。流程由總司令或其參謀部掌控并集中開發。流程的成熟使部隊能夠深入專業化，因為它們總是以聯合部隊、跨領域和聯合的方式使用。麥克里斯特爾（McChrystal, et al., 2015, p.115）創建了一支以小組為單位開展工作的兵力--許多類似的特種作戰小組作為一個擴展企業在伊拉克與基地組織作戰。統一行動模式可能會產生成熟的流程、高質量的數據、訓練有素的算法和人類。

根據圖 2 所示的模型組件來考慮上述作戰模型的開發或適應邊界，表 2 所示的矩陣將作戰模型邊界投射到社會技術系統模型中。

表 2：從不同軍事作戰模式中總結出的人機能力，并簡化為性能數字

最后一欄的量化表示每種方法的有效性，以人機系統性能來衡量。評估以收集的專家意見為基礎。通過這些不同方法之間的博弈，我們可以看到，定義其開發的人機能力的操作模式也將決定其戰略結果。

在博弈論中，主導戰略是指無論其他參與者做什么，對一個參與者來說都是最優的選擇。(盧瑟福，2021 年）使用 BLUE 和 RED 兩支兵力沖突中的操作模式變體，并比較從表 2 中提取的它們的系統性能，戰略比較如表 3 所示。線性、對稱對抗中的非合作戰略博弈規則為

• 規則 被攻擊兵力至少需要比防御兵力高出兩倍才能獲勝，否則，結果要么是被耗盡，要么是失敗。
• 圖例： -1 = 失敗；0 = 精疲力竭；1 = 獲勝。

表 3：兩支兵力改變其作戰模式戰略并根據其人機系統性能計算沖突結果的回報矩陣

操作模式似乎對對抗結果有主要影響。雙方的主導戰略（Rutherford, 2021, 第 34 頁）似乎是統一戰略（表 3 中用藍色和紅色強調），它將優于所有其他操作模式。統一運營模式的戰略選擇似乎也是一種均衡方式（盧瑟福，2021 年，第 75 頁）。雙方都不會后悔自己的選擇。由于戰略博弈表明，作戰模式將是沖突中的重要指標，因此需要通過兩種方式來體現：戰場上的數量優勢和質量優勢。

在純消耗優化的沖突中，戰斗力的數量仍起決定作用，因為集結大量人機團隊對抗較少的對手，在一對一和全對全的情況下勝算更高（蘭切斯特第一和第二定律）。(Johnson & MacKay, 2015）如果我們遵循斯蒂芬-比德爾（Stephen Biddle, 2006）的邏輯，那么戰斗中兵力的數量就是結果的主要決定因素。此外，蘭徹斯特的模型也支持這種方法。作戰模式對數量有何影響？統一兵力，即多領域作戰中的聯合兵力，可以自由優化與任何目標的交戰。其他作戰模式的兵力在射擊和決策能力上都有限制。因此，沖突各方遵循不同的蘭徹斯特定律。在使用平方定律建模時，統一方的優勢顯而易見。與此相反，另一種操作模式的一方則遵循線性法則。

另一方面，如果我們遵循特雷弗-杜普伊（Dupuy，1987 年）的方法，兵力質量會影響戰斗結果。通過分析，我們可以得出這樣的結論：如果沖突雙方的能力不相上下，那么人機互動和人機互動質量較高的一方更有可能獲勝。看來，數據（速度、摩擦、質量）、界面（人-機和機-機）和社會結構（如信任、溝通）的改善會減少社會技術系統中的熵和摩擦（克勞塞維茨，1984 年）。因此，與其他運營戰略相比，統一運營模式更有可能確保未來的成功。

結論

研究問題提出："當第四代工業人工智能引入第三代社會技術兵力時，會發生什么？"或者簡化為，人與機器的何種組合能帶來戰場上的勝利？ 本文首先創建了一個作為社會技術系統的兵力模型。然后，文章從其他行業和企業中提取了人工智能對人機合作影響的經驗教訓。接著，軍事社會技術系統模型與這些第四代人工智能的經驗教訓有所不同。最后，不同的操作模式在戰略博弈中相互沖突。研究結果表明了主導地位的兩個基本原則： 統一的作戰模式和改進的人機合作。

第一個結果表明，在以消耗為重點的基礎性戰斗中，傳統的戰斗力集結仍能說明優勢所在。有了人工智能，加強人機團隊的合作將提供更精確的效果，而大規模射擊將削弱人類和人工認知的士氣。聯合的、聯合的、全領域的軍事能力似乎更勝一籌，可以對抗更加分離的兵力結構。

其次，在應用統一軍事行動模式時，人工智能將提供人機合作的最佳結果。這一結果解釋了統一軍事行動模式在不太注重消耗的戰斗中占據主導地位的原因。在更廣泛的社會技術系統中，人工智能本身并不能帶來不同。然而，成熟的流程、高質量的數據和參與者之間穩固的信任所產生的綜合效應，可以使軍事能力達到更高的水平。

本文為作為社會技術系統的軍隊提供了一個簡單的模型，為人工智能影響之外的其他各種發展或轉型研究提供了機會。當然，這個模型在本研究中是簡化了的，需要進一步建模才能更有解釋力。從軍事角度來看，從第四次工業革命中收集到的初步見解看起來很有趣，也很有前景，但在實施之前還需要進一步測試。盡管如此，本文的結果還是得到了現有趨勢的支持，并提醒我們關注的重點是第 3 次工業兵力將如何借助人工智能進行改進。本研究并不涉及 "Digi native "軍事事務，后者可能會引入革命性的制勝之道。

參考來源：//c4isys.blogspot.com/2023/10/man-machine-teams-in-combat.html

人工智能（AI）究竟是什么？它與電子戰（EW）的未來有什么關系？人工智能正在改變我們所做的一切嗎？如果忽視人工智能，那將是一個錯誤。眾所周知，特斯拉采用了人工智能算法，特別是卷積神經網絡、遞歸神經網絡和強化學習。從根本上說，這些算法可以匯編來自多個傳感器的數據，分析這些數據，然后做出決策或向最終用戶提供信息，從而以驚人的速度做出決策。這一過程以指數級的速度發生，超過了人腦的處理速度。因此，從根本上說，人工智能是機器像人類一樣執行認知功能的能力。

人工智能可以駕駛汽車、撰寫學期論文、以適當的語氣幫你創建電子郵件，因此，它在軍事領域的潛在應用也是理所當然的。具體來說，就是整合人工智能電子戰及其提供的潛在能力轉變。雖然 "電子戰 "一詞已經使用了相當長的一段時間，但將人工智能注入這一領域為提高速度和殺傷力和/或保護開辟了新的途徑。

電子戰包含一系列與控制電磁頻譜有關的活動，傳統上一直依賴人類的專業知識來探測、利用和防御電子信號。然而，現代戰爭的速度和復雜性已經超出了人類操作員的能力。這正是人工智能的優勢所在，它帶來的一系列優勢將徹底改變電子戰的格局。

將人工智能融入電子戰的首要好處之一是增強了實時處理和分析海量數據的能力。在數字時代，戰場上充斥著來自通信網絡、雷達系統和電子設備等各種來源的大量信息。人工智能算法可以迅速篩選這些數據，識別出人類操作員可能無法識別的模式、異常情況和潛在威脅。這種能力不僅能提高威脅檢測的準確性，還能大大縮短響應時間，使友軍在快速演變的局勢中獲得關鍵優勢。

在這種情況下，人工智能賦能的兵力倍增器就出現了，它能在面對復雜多變的局勢時做出更高效、更有效的決策。現代戰場會產生大量電子信號，需要快速準確地識別。人工智能驅動的算法擅長篩選這些數據、辨別模式，并識別在以往場景中可能被忽視的信息。這使兵力能夠迅速做出反應，以更快的速度做出關鍵決策。

此外，人工智能還具有適應和學習新信息的能力，這一特性在電子戰領域尤為有利。電子威脅和反制措施處于不斷演變的狀態，需要反應迅速和靈活的策略。人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的情況迅速調整戰術，持續優化性能，而無需人工干預。這種適應性對于對抗復雜的電子攻擊和領先對手一步至關重要。

人工智能與電子戰的融合還為指揮官提供了更先進的決策工具，比歷史標準更詳細、更快速。人工智能算法可以分析各種場景，考慮地形、天氣以及友軍和敵軍兵力等因素。這種分析為指揮官提供了全面的戰場情況，使他們能夠在充分了解情況的基礎上做出決策，最大限度地提高任務成功的概率，最大限度地降低潛在風險。此外，人工智能驅動的模擬可以演繹不同的場景，使軍事規劃人員能夠完善戰略，評估不同行動方案的潛在結果。美國今年早些時候進行了一次以印度洋-太平洋地區為重點的演習，將大語言模型（LLM）作為規劃和決策過程的一部分。一位演習成員稱贊了系統 "學習 "的成功和速度，以及系統成為戰場上可行資源的速度。另一個例子是，利用已輸入人工智能系統的數據對目標清單進行優先排序，人工智能系統能夠考慮瞄準行動、網絡，從而比操作人員更快、更全面地了解戰區情況。

不過，必須承認，要完成人工智能整合，還存在一些潛在的障礙。首先，美國防部大多數實體無法直接獲得人工智能技術。大多數從事前沿人工智能工作的組織都是商業公司，它們必須與軍事系統合作或集成。這可能會受到美國現行預算和研發流程的阻礙。此外，美國的這些流程進展緩慢，人工智能技術很有可能無法融入美國兵力。還有潛在的道德和安全考慮。隨著人工智能系統在探測和應對威脅方面承擔更多責任，人類的監督和控制水平也會出現問題。為了與戰爭法則保持一致，需要有人工參與，而不是完全依賴人工智能來做出攻擊決策。任何時候，只要有可能造成人員傷亡、附帶損害或其他問題，就需要人類做出有意識的知情決策，而不能任由人工智能自生自滅。在人工智能自主決策和人工干預之間取得適當的平衡至關重要，以防止意外后果或機器在沒有適當問責的情況下做出生死攸關的選擇。

最后，人工智能的整合引發了對潛在網絡漏洞的擔憂。雖然人工智能可以提高電子戰的速度和準確性，但它也為試圖操縱或破壞人工智能系統的惡意行為者帶來了新的攻擊途徑。要保護這些系統免受網絡威脅，就必須采取強有力的整體網絡安全方法，同時考慮到人工智能驅動的電子戰的硬件和軟件層。

最后，不可否認，將人工智能融入戰爭預警的潛在戰略利益是巨大的。人工智能處理海量數據、適應不斷變化的條件和支持決策過程的能力有可能重塑現代戰爭的格局。隨著兵力越來越依賴技術來保持在數字化作戰空間中的優勢，負責任地開發和部署人工智能驅動的預警系統將是必要的。 如何在技術創新、人工監督和安全措施之間取得適當平衡，將決定能在多大程度上實現這些優勢，同時又不損害戰略目標或道德考量。美國采購系統面臨的挑戰也將在人工智能集成中發揮關鍵作用。人工智能在電子戰中的變革力量有可能改變游戲規則。問題是：它會嗎？人工智能將如何融入新型 EC-37B Compass Call 和 NexGen 干擾機等未來平臺？陸軍是否會將人工智能納入其推動營級決策的努力中？這些都是值得探討的問題，但有一點是肯定的：電磁作戰界必須繼續接受創新思維，因為我們知道未來的戰斗將在電磁頻譜中開始和結束。人工智能將在現代戰爭的新時代發揮關鍵作用。

在現代空戰中，超視距（BVR）交戰越來越頻繁。飛行員面臨的主要挑戰之一是機動計劃，這反映了他們的決策能力，并能決定成敗。為確保采用虛擬BVR空戰模擬的飛行員訓練取得成功，計算機生成部隊（CGF）的高精度水平至關重要。要實現這一目標，不僅要充分復制和模擬實體的物理特性，還要使其具有接近人類的行為。在本文中，我們提出了應對這些挑戰的總體概念： 首先，我們引入飛行運動動態模型（飛機、導彈、箔條）以及干擾器。然后，我們分析典型的超視距空戰的工作流程，將其分為攻擊、自衛和決定。在此背景下，我們引入行為樹作為這些任務的建模方法，并解釋其優點。進一步的計劃包括在未來由人類控制的對手飛機（飛行員）與CGF對飛的實驗活動中驗證和確認CGF的行為。最后，我們對未來的工作進行了展望，我們打算在包含多個自由度的任務中采用強化學習。