美國陸軍旋轉翼飛機的下一個機群除了擁有一套先進的技術和武器裝備外，還將允許在戰斗中使用更長的時間。這些飛機將可能是陸軍武庫中最先進和最復雜的系統。這意味著這些飛機可能需要飛行員在遠高于目前直升機的水平上進行多重任務。由于在駕駛這些飛行器時對飛行員的要求越來越高，實時監測飛行員的認知負荷、健康和福祉的需要已經成為完成任務的組成部分。有了實時的生理監測，就有可能跟蹤和了解任務認知需求的程度，以及在多域作戰（MDO）任務集的各個階段對飛行員的相關認知負荷（CWL）。然后，這些數據可以為領導層和團隊成員提供信息，并為操作人員提供關鍵的反饋。這些數據還將為駕駛艙布局的關鍵決策點提供信息，具體到人機互動。然而，仍有許多工作要做，因為在哪些措施能最有效地捕獲和量化CWL、如何最好地在駕駛艙內部署這些傳感器、以及如何量化數據以便于實時解釋結果以幫助決策方面還存在未知數。

為了支持擴大的未來垂直升降（FVL）任務，美國陸軍航空醫學研究實驗室（USAARL）正在進行研究。最終的目標是實施生理測量，作為在操作員狀態監測（OSM）驅動的適應性自動化環境中，評估CWL的一種手段。本報告對最近的CWL文獻進行了系統回顧，以確定哪些CWL評估技術在航空領域得到了最多的使用和成功，特別是在旋轉翼航空領域。首先，提供了CWL的正式定義，以及對CWL結構越來越感興趣的證據。隨后，對不同的CWL指標進行了簡要總結，并對使用多種指標，即綜合指標來評估CWL進行了考慮。

認知負荷定義

統一使用的CWL正式定義還沒有被整個研究界普遍接受。因此，人們經常發現，不同的研究人員使用不同的定義（Cain，2007）。為了保持一致性，我們采用了Van Acker等人（2018）的概念分析所提出的資源需求框架的定義： "心理負荷是一種主觀體驗的生理處理狀態，揭示了一個人有限的、多維的認知資源與所接觸的認知工作需求之間的相互作用。"

為了消除任何混淆點，請注意Van Acker等人（2018）使用了 "心理負荷"（MWL）一詞，而我們在本評論中使用的是 "認知負荷"。有關評估認知工作需求導致的認知資源支出的文獻，已經交替使用了這兩個術語（即心理和認知）（甚至有時在同一篇論文中交替使用）。圖1詳細說明了幾十年來每個術語的使用情況；"心理負荷 "一詞在文獻中出現的時間較早（Westbrook等人，1966年），比 "認知負荷 "使用的頻率更高。在USAARL進行的工作中，已經采用了 "認知負荷 "這一術語。

Van Acker等人（2018）的定義包括三個關鍵部分（關于這些要點的更廣泛討論，請參考Vogl等人，2020）。首先，CWL的發生是由于特定的人和特定的任務/環境（或任務+環境組合）的互動。這種應用認知資源來滿足任務需求的互動導致了對CWL的感知。這為資源需求框架奠定了基礎，該框架自卡尼曼（1973年）在其《注意力與努力》一書中首次提出以來，一直在不斷發展。第二，當認知資源被用于一項任務時，對于努力工作的人來說，他們的資源是有限的，如果一項任務對資源的需求超過了可用的限度，人的表現就會減弱。對內省的人來說，還可以觀察到，在某些情況下，可以比其他情況下更有效地滿足多種任務需求。Wickens（2008）通過多重資源理論澄清了這一看法，該理論指出，與其說有一個有限的資源庫可用于解決任務需求，不如用多重資源庫的模式來解釋多任務經驗。第三，Van Acker等人（2018）指出，CWL是一種主觀體驗的生理處理狀態；也就是說，人類理解并能夠溝通他們正在經歷CWL，他們的生理變化是CWL的一個功能。因此，評估CWL不僅可以通過任務本身的表現措施，還可以通過自我報告措施（即主觀措施）和監測生理信號的變化（即生理措施）。最后要說明的是，Van Acker等人（2018）的定義很適合于對這個概念的簡要介紹，但我們希望有一個更全面的定義，明確強調人類經驗的其他方面（如個體差異、情景因素、注意力等）以及CWL和績效的動態關系。關于CWL概念的更深入的定義和重新分析，見Longo等人（2022）。

自20世紀60年代首次正式提及CWL以來，它已成為一個越來越受歡迎的研究領域。在過去的十年里，根據谷歌學術搜索引擎的索引，CWL研究的出版物數量激增（圖1）。在過去的十年里，整個文章和標題中的精確短語匹配都遵循同樣的加速增長模式。這種加速增長的興趣說明了對更先進、更有效的生理指標、建模技術的調查，以及對改善航空和駕駛等安全關鍵領域性能的普遍重視。2015年，Young等人（2015）研究了CWL文獻，并確定了幾十年來的主要研究領域。在20世紀80年代，在CWL主要理論進展的持續發展中，軟件工程/計算機輔助設計（CAD）和自適應界面（即響應操作者CWL的自動化）等領域成為主要興趣。20世紀90年代，對CWL的研究在航空和駕駛領域繼續進行得最為頻繁。最終，在2000年代的前十年，駕駛領域將遠遠領先于其他領域，而鐵路領域的研究變得越來越有意義，航空和空中交通管制（ATC）保持穩定（圖5）。考慮到幾十年來的關注領域，很明顯，CWL評估是安全關鍵領域的一個重要組成部分，特別是在交通領域。

圖 1. 60 年來腦力負荷和認知負荷出版物的頻率。從谷歌學術搜索引擎獲得的頻率數據。

綜合認知負荷評估

正如所提出的CWL定義中所概述的那樣，CWL的概念在操作上是可以使用性能、生理學和主觀評價的措施進行量化的。這些測量類別在整個CWL文獻中被持續使用，每個類別都提供了一些不同評價標準的權衡（O'Donnell & Eggemeier, 1986）。快速的文獻搜索顯示，對這些測量技術已經進行了超過20,000次檢查（評論見Cain, 2007; Heard等人, 2018; Tao等人, 2019; Charles & Nixon, 2019; Vogl等人, 2020）。

表現和CWL是以一種反向的方式聯系在一起的，特別是在最佳的任務需求水平下，但這種關系并不簡單地歸結為一個上升，另一個下降。相反，通過自愿招募認知資源（即導致CWL增加的努力），性能可以保持在高水平而負荷增加。也就是說，人類可以付出更多的努力，調動更多的資源，或者隨著需求的增加而 "更努力地 "完成一項任務，以保持他們的表現。只有到了一定程度，也就是傳統上所說的 "紅線"，績效才會開始動搖，從而與高水平的CWL形成反向關系。圖2詳細說明了作為任務需求增加的函數的績效-負荷關系（改編自De Waard, 1996和Young等人, 2015）。這個修改后的區域模型說明了績效和負荷在D、A2和C區域有一致的反向關系，而在A1、A2和B區域則有更多的動態變化。以這個模型為框架，我們很容易看到，除非在D或B區域內觀察，否則主要的任務績效測量可能缺乏敏感性。由于績效指標通常是對任務效率的全面調查，它們很少對不同資源的認知負荷進行診斷性描述。雖然這些類型的性能指標可能在一個相對粗略的尺度上發揮作用，但它們對整個任務性能的干擾是最小的，因為數據往往是現成的。在航空領域，標準偏差、輸入活動和教員飛行員評級的措施已被廣泛用于區分高和低水平的CWL。

圖 2. 績效-認知負荷關系的描述（改編自 De Waard，1997 年和 Young 等人，2015 年）。

已經觀察到可識別的生理信號在不同程度的有經驗的CWL下發生變化，一些生理指標已經發現成功地作為CWL的操作措施。心率、心率變異性、瞳孔直徑、腦電圖（EEG）信號帶、通過功能性近紅外光譜（fNIRS）測量的腦氧飽和度以及許多其他指標，都有大量文獻支持它們作為CWL的代理測量。與性能指標不同，生理學指標允許研究人員挖掘發生在性能保持穩定（即A1和A2區域）而CWL正在積極變化的區域的CWL變化。在某種程度上，生理指標允許研究人員看到隨著任務需求的增加，"引擎蓋 "下發生了什么。這種在接近紅線時觀察CWL變化的能力說明了測量類別的普遍高靈敏度。此外，它為應用領域的研究人員提供了一種手段，以預測性能故障的發生，并在性能開始受到影響之前補救任務要求。然而，其他生理現象，如疲勞、焦慮或身體運動，可以高度干擾這些指標的整體敏感性。生理指標在其診斷性方面可以有很大的不同。一些生理指標提供了一個更全面的有經驗的CWL尺度，如瞳孔直徑或心率變異性。其他指標通過確定大腦內的激活區域，如EEG或fNIRS指標，或由特定的任務要求（即眨眼動態）驅動，顯示出更高的CWL資源診斷能力。目前正在進行的工作是限制生理傳感器的整體侵入性，以便向現實世界的應用邁進。一些傳感器的侵入性很小（如心電圖[ECG]、遠程眼球追蹤器等），而另一些則會造成較高的侵入性（如頭戴式眼球追蹤器、fNIRS、皮膚電活動等）。在航空領域，心率和心率變異性指標是使用最廣泛的生理學指標之一，因為它在敏感性、診斷性和對操作環境的干擾性之間有一個公平的平衡（Backs，1995）。然而，最近的研究已經接近于優化瞳孔直徑、fNIRS和EEG等指標，作為額外的生理測量指標在航空領域使用。

CWL是一種獨特的體驗，人類可以通過自省來識別和描述。因此，可以通過使用結構化的、經過驗證的、采取主觀測量形式的問題來捕捉這種自我報告的體驗。多年來，許多不同的CWL主觀量表已經在各研究領域進行了測試，并表明人類可以可靠地指出他們在特定任務中體驗到的CWL水平。總的來說，主觀衡量標準對CWL的變化顯示出很大的敏感性。主觀評分允許研究人員對圖2中描述的所有區域的CWL進行采樣。主觀指標也可以通過使用單維和多維措施，分別從低到高的診斷性范圍。單維主觀指標要求操作者評估他們所經歷的CWL的單一方面，例如通過評價努力支出、資源能力或一般CWL本身。多維度的主觀衡量標準更具有診斷性，因為多個問題或子量表涉及到CWL體驗的許多相似但不同的元素。不幸的是，如果在任務執行過程中完成主觀測量，其干擾性通常很高。因此，大多數主觀測量是在任務執行后完成的，要求操作者在回答問題時反思他們之前的CWL體驗。當然，一些單維的主觀衡量標準試圖規避這一限制，提示受試者在任務執行期間表明他們的主觀CWL，從而與診斷性進行權衡。總的來說，主觀指標被用作驗證系統和其他CWL指標的手段。這個研究領域中最普遍的衡量標準是美國國家航空航天局的任務負荷指數（NASATLX），它至今仍被廣泛使用。 NASA-TLX經常被用作航空領域的多維CWL主觀衡量標準，但有些衡量標準，如貝德福德負荷表和修正的Cooper Harper處理質量評分表，是專門為航空領域設計的，如今也被普遍用作單維衡量標準。

由于每種類型的認知負荷評估技術都有其自身的優勢和缺點，因此，將表現、生理和主觀測量結合起來，形成認知負荷的綜合測量似乎是很自然的。其邏輯是，由于這些認知負荷的每個反應都是從同一個人身上測量出來的，因此這些反應會相互關聯，如果一個反應失敗，其他的反應可以作為一個冗余的備份。當綜合測量顯示每個單項測量中的認知負荷都在增加時，我們可以確信所研究的操作者正經歷著更高水平的認知負荷，反之亦然，認知負荷的反應也在不斷減少。如果每個認知負荷評估指標出現不同的反應，考慮到這些反應是從一個人身上收集的，被研究的操作者的經驗就變得不那么清晰了，而且更令人費解。例如，操作員可以在主觀測量中報告低水平的認知負荷，但他們的生理測量表明負荷水平在增加，而他們的性能指標卻保持穩定。同樣，同樣的不一致性可以在不同的認知負荷測量中建模，每個人的反應都表示高、低或穩定的認知負荷。Hancock和Matthews（2019）探討了認知負荷評估的關聯、不敏感和不一致（AID）的概念，以創建一個框架，用它來理解綜合負荷評估指標的可能狀態。定義這些可能的復合認知工作負荷評估狀態的三維矩陣可以在圖3中看到。

圖3. Hancock和Matthews（2019）的認知負荷評估技術的關聯、不敏感和分離（AID）框架矩陣。每項措施都可以表明認知負荷反應的增加（+）、減少（-）或穩定（O）。由于每個狀態都由矩陣中的一個立方體表示，跨越性能（主要任務）、生理學和主觀測量的27種結果組合是可能的。當測量結果相互一致時（即所有測量結果都顯示認知負荷減少或增加），就會出現雙重關聯（用A-表示減少，用A+表示增加）。

Hancock和Matthews（2019）的AIDs分類法為復合認知負荷評估狀態，沿立方體矩陣的軸線呈現了認知負荷評估的三種主要方法。每種方法允許三種反應中的一種： 增加的認知負荷反應（+），減少的認知負荷反應（-），以及穩定的（即不敏感的）認知負荷反應（o）。結合每個單獨的測量的反應結果，產生一個三維矩陣，定義復合認知負荷測量的27個獨特狀態。當不同類型的負荷測量的反應相互匹配時（例如，生理和主觀測量所顯示的負荷增加），兩個測量之間就會發生關聯。如果兩種測量方法的反應彼此不一致，就會發生分離。雙重關聯（如圖1中A+和A-狀態所表示的）發生在所有三種測量方法都報告了相同的反應的情況下（即所有測量方法都顯示了認知負荷增加、穩定或減少的匹配反應）。同樣，當這時所有的測量方法都彼此不一致時，就會發生雙重離析。雖然雙重關聯簡化了認知負荷數據的解釋問題，但認識到影響測量結果趨同的因素可以幫助理解為什么會發生離散。Hancock和Mathews（2019）詳細闡述了這些措施之間的銜接問題，并確定了可能影響措施之間反應不匹配的常見問題。諸如測量方法之間的顆粒度、不同測量方法之間的認知負荷反應的時間、自我調節策略和負荷歷史等因素都會導致不同測量技術之間的不一致。歸根結底，這些問題仍未解決，但認識到它們的存在可以幫助解釋即使是最不相關的數據集。

本報告的目標

本報告研究了過去十年（2010年代）的CWL文獻，以擴展Young等人（2015）報告的趨勢。為了指導USAARL正在進行的CWL研究的發展，對航空領域的復合CWL評估文獻進行了重點搜索。旋轉翼和固定翼航空平臺都包括在搜索范圍內。從這些航空文章中，報告了不同CWL指標的使用頻率和成功率。同時還研究了作為個體差異（即飛行經驗）和研究平臺（即模擬器或飛機）功能的CWL評估的差異數據。最后，通過CWL評估的AIDs模型對綜合CWL指標的結果進行了研究。

美國仍然是世界上最突出的軍事和技術力量。在過去十年中，美國認識到人工智能作為力量倍增器的潛力，越來越多地將人工智能（AI）的熟練程度視為美國重要利益和保證美國軍事和經濟實力的機制。特別是，在過去十年中，人工智能已成為美國國防的一項關鍵能力，特別是考慮到2022年美國國防戰略對印度-太平洋地區的關注。

因此，美國國防部（DoD）（以及美國政府和國防機構總體上）對人工智能和相關新興技術表現出越來越大的熱情。然而，雖然美國目前在學術界和私營部門的人工智能研究和開發方面取得了巨大進展，但國防部尚未在廣泛范圍內成功地將商業人工智能的發展轉化為真正的軍事能力。

美國政府在利用國防人工智能和人工智能支持的系統方面通常處于有利地位。然而，在過去的幾年里，各種官僚主義、組織和程序上的障礙減緩了國防部在國防人工智能采用和基于技術的創新方面的進展。最關鍵的是，國防部遭受了復雜的收購過程和廣泛的數據、STEM和AI人才和培訓的短缺。從事人工智能和人工智能相關技術和項目的組織往往是孤立的，而且還存在必要的數據和其他資源相互分離。在美國防部內部存在一種傾向于可靠方法和系統的文化，有時趨向于勒德主義。所有這些因素都導致了人工智能采用的速度出奇的緩慢。美國家安全委員會2021年提交給國會的最終報告總結說，"盡管有令人興奮的實驗和一些小型的人工智能項目，但美國政府離人工智能就緒還有很長的路要走"。

因此，盡管人工智能有可能增強美國的國家安全并成為一個優勢領域，而且鑒于美國在軍事、創新和技術領導方面的長期傳統，人工智能有可能成為一個薄弱點，擴大 "美國已經進入的脆弱窗口"。 如果美國不加快創新步伐，達到負責任的速度，并奠定必要的制度基礎，以支持一支精通人工智能的軍隊，人工智能將繼續成為一個不安全點。

去年，美國防部在這些挑戰中的一些方面取得了進展，調整了國防人工智能的方法。2022年6月，美國防部發布了《負責任人工智能戰略和實施途徑》，將更有數據依據的、負責任的、可操作的人工智能工作列為優先事項，此后開始執行。最重要的是，美國防部已經啟動了對其人工智能組織結構的重大改革，創建了一個新的首席數字和人工智能辦公室（CDAO），以整合其不同的人工智能項目和利益相關者，并使其與該部門的數據流更好地協調。值得注意的是，美國國防部目前正在對其國防人工智能的整體方法進行重大變革和振興。然而，這些新的人工智能努力是否足以讓美國彌補失去的時間，還有待觀察。

關于兵棋推演定義的激烈爭論一直持續到今天。 彼得-佩拉（Peter P. Perla）是專業兵棋推演的巨頭之一，也是開創性的《兵棋推演的藝術》的作者，他將兵棋推演描述為由四個主要元素組成：一個合成環境，包含一個抽象的沖突，使用人類決策，以及展示這些人類決策的后果。 2016年，佩拉進一步將兵棋推演定義為 "在一個合成環境中對沖突或競爭的動態表現，人們在其中做出決定并對這些決定的后果做出反應"。 誠然，兵棋推演存在各種定義，但就本編輯卷而言，佩拉的定義是其基礎試金石。

以游戲的形式抽象人類沖突是很古老的，其根源可以追溯到古代的游戲，如圍棋或威海，一種在19×19英寸棋盤上進行的抽象戰略游戲，或印度次大陸的現代國際象棋的前身Chaturanga。然而，從武器職業的角度來看，喬治-利奧波德-馮-賴斯維茨在19世紀初開發的Kriegsspiel以及他的兒子喬治-海因里希-魯道夫-約翰-馮-賴斯維茨的繼續開發，才是開創性的起源點。萊斯維茨的Kriegsspiel是專業兵棋推演的一個里程碑式的時刻，因為它脫離了象棋等傳統系統，并在普魯士軍隊中被廣泛引入和采用。隨著時間的推移，作為娛樂、教育和分析的工具，兵棋推演的使用一直很豐富。威爾斯（H. G. Wells）和弗萊徹-普拉特（Fletcher Pratt）都是著名的小說家，他們設計了自己的兵棋推演來探索戰爭及其在20世紀的輪廓。第二次世界大戰的特點是主要使用兵棋推演，從英國皇家海軍西部近海戰術部隊（WATU）對抗德國潛艇攻擊的兵棋推演，到中途島戰役前臭名昭著的日本兵棋推演。從那時起，兵棋激增，并發展成為強大的商業游戲產業和一個充滿活力的專注于分析和教育的專業兵棋推演領域。

但這引出了一個問題。一個人如何成為一個兵棋推演者，無論是作為玩家、贊助商、分析家還是設計師？

當大多數職業兵棋手被問及他們是如何進入設計或使用兵棋研究沖突的領域時，大多數人（如果不是全部的話）都會羞澀地提供某種形式的 "我偶然進入的"。本文作者認為自己也是偶然闖入兵棋推演領域的一員。不幸的是，由偶然事件產生的戰棋手的普遍性并不罕見，而是由于沒有正式的系統來培養他們。缺乏一個既定的兵棋推演人才管道--無論是作為參與者、贊助者、分析者還是設計者--有可能使兵棋推演領域越來越小，越來越孤立。在軍隊中，軍官的兵棋推演經驗主要局限于駐地專業軍事教育（PME）和作為分析周期的一部分直接參與兵棋推演的選定任務。對于士兵來說，兵棋是一種罕見的商品，主要限制在個人使用商業兵棋和戰術決策游戲（TDG）進行基于單位的訓練。 目前的兵棋推演事業充其量是零散的、不連貫的。

對于有抱負的設計師來說，只有少數幾個機構為國防專業人員提供兵棋設計課程。在軍隊中，這包括位于俄亥俄州萊特-帕特森空軍基地的空軍技術學院（AFIT）；位于堪薩斯州萊文沃思的美國陸軍指揮和總參謀部學院（CGSC）；位于弗吉尼亞州匡提科的海軍陸戰隊大學（MCU）；位于華盛頓特區萊斯利堡的國防大學（NDU）。麥克奈爾堡的國防大學（NDU）；羅德島紐波特的美國海軍戰爭學院（NWC）；以及加利福尼亞蒙特雷的海軍研究生院（NPS）。在民用方面，少數大學在專注于安全研究的課程中提供兵棋推演課程，如喬治敦大學、麻省理工學院、約翰霍普金斯大學、麥吉爾大學和倫敦國王學院。然而，這些課程大多是針對有抱負的設計師的入門課程。在學生接受了對兵棋推演的初步引導后，繼續學習和發展的途徑很少。這一點在Caitlyn Leong的文章《如何培養一個戰棋手》中得到了最好的反映，她強調了年輕設計師面臨的各種挑戰。她敏銳地寫道："除了偶爾的個人導師之外，學生經營的兵棋推演組織和專業兵棋推演社區之間的聯系并不頻繁，甚至不存在。"

教育和培養兵棋推演專家的磨難是一個經常出現的話題，也是社區持續不斷的抱怨。2018年，作者寫道，美國防事業需要在整個隊伍中培養兵棋推演，利用無數的兵棋推演和工具。這包括使用像Steam這樣的數字平臺和設計定制的教育兵棋推演，以促進對兵棋推演這一工具的熟悉和欣賞。Rand公司的Elizabeth Bartels為兵棋推演教育提供了一個雙軌解決方案，為那些尋求成為專家或設計師的人，或那些尋求學習如何利用兵棋推演的人，如贊助商、項目經理和分析師，定制兵棋推演體驗。相反，Jeff Appleget、Jeff Kline和Robert Burks認為，美國國防部（DOD）應該致力于發展和振興其軍警隊伍中的兵棋推演專業知識。鑒于外部組織在兵棋推演中的主導地位，如聯邦資助的研發中心（FFRDCs）和國防承包商，他們認為這種依賴外包了 "國家國防戰略、軍官職業發展和部門采購過程的智力基礎"。同樣，2019年連接兵棋推演會議，一個兵棋推演的年度專業會議，有一個專注于下一代兵棋推演者的研討會，包括平民和軍警人員。不出所料，關于什么是最好的發展步驟的討論引起了激烈的爭論。由于解決方案的難以捉摸，如何培養下一代戰爭玩家的問題仍然是連接會議的一個長期辯論話題。

培養兵棋推演專家的問題不是一個無意義的學術探索，而是一個具有潛在可怕后果的緊迫任務。兵棋推演界正在迅速接近一個拐點，該領域的巨頭們正在穩步退休，而隨后的一代正在努力填補這個空白。同時，即使在美國防部，兵棋推演仍然受到誤解、偏見以及對兵棋推演的效用和局限性缺乏理解的阻礙。在 "正確看待兵棋推演"一文中，杰出的戰爭專家和前CNA兵棋推演總監Ed McGrady說："人們普遍誤解了兵棋推演的含義，不愿意接受兵棋推演的力量和限制。這導致了對兵棋推演的誤用和濫用，從源于無知的錯誤描述到對兵棋推演的惡意誤用。

因此，本卷作者強調的問題和建議對于兵棋推演領域的持續發展是及時的。作者們探討了一系列廣泛的問題，廣泛地定義在三個主要的主題中：培養兵棋推演者，將兵棋推演應用于教育，以及教育外部利益相關者了解兵棋推演的價值。Natalia Wojtowicz、Kyleanne Hunter、Timothy Smith和Paul Kearney少校討論了培養戰爭玩家和兵棋推演素養的各個方面。同時，Scott Jenkinson中校、Jo Brick大隊長、Ian Brown少校和Benjamin Herbold上尉探討了如何將兵棋推演應用于PME。最后，Jeff Appleget、Robert Burke、Brandon Valeriano、Ben Jensen和Brooke Taylor探討了如何更好地通知和吸引外部利益相關者參與兵棋推演，從國會到社會科學家。

這本書還是以美國防部為中心，以英美為中心，以男性為主，這說明在更廣泛的兵棋推演領域里，多樣性很差。雖然該領域的人口結構正在發生變化，但變化的幅度和速度都很慢，仍有大量的工作要做。因此，除了對兵棋推演文獻進行補充外，這本書還試圖推動對兵棋推演領域的未來進行更廣泛的討論。

美國陸軍缺乏理解作戰藝術的理論基礎，導致了一些概念性問題。首先，條令對作戰藝術要素的定義是獨立的，沒有參考條令的其他部分，這使得它難以理解。其次，目前形式的作戰藝術概念很復雜，不適合可視化和描述。實踐者無法從概念上 "拿起 "作戰藝術，把它轉過來，并對其參數進行修改。最后，作戰藝術并沒有為從業者提供一個優化作戰的框架。因此，目前的作戰藝術概念并沒有為實踐者提供一個適應性和創造性決策的基礎。然而，正如本專著所概述的，戰術后勤波浪理論提供了一個模型，利用概念上直觀的可視化來解決上述每一個問題。它將行為經濟理論的最前沿與定性的歷史分析相結合。

引言

軍事從業人員需要理論來理解世界。軍事工作者用理論來組織事實，以達到他們的目的。遺憾的是，美國陸軍的作戰藝術條令并不完善，因為它既不連貫也沒有凝聚力。美國陸軍條令指出，作戰藝術應該 "整合目的、方式和手段"。它宣稱，作戰藝術通過應用十個要素來實現這一目標，這些要素共同幫助實踐者理解、想象和描述行動。問題是，美國陸軍條令并沒有在內部將這些理念整合到一個連貫或一致的框架中。

雖然條令分析了作戰藝術的每一個要素，但卻沒有將它們綜合為一個整體。圖1是美國陸軍司令部和總參謀部學院的條令地圖，它將作戰藝術和一般理論描述為一系列的清單，與更廣泛的框架沒有關系。即使如此，功能上的需要還是為條令提供了現有的結構。 功能隨著戰爭的特點而變化，因此往往缺乏連貫的邏輯。

要了解這個問題的嚴重性，我們只需看一下條令中對節奏的模糊定義。美國陸軍條令將節奏定義為相對于敵人而言，軍事行動在一段時間內的相對速度和節奏。 該定義并沒有澄清節奏是指決策、計劃、運動、機動、后勤還是事件的速度。如果一個指揮官指示他們的參謀部提高節奏，條令上仍然不清楚應該采取什么行動。此外，對于節奏如何改變風險、作戰范圍、高潮以及作戰藝術的所有其他要素，條令上仍然含糊不清。

正如節奏的例子所示，條令上的模糊性導致了幾個概念性問題。首先，條令上獨立地定義了作戰藝術的要素，很少參考條令的其他部分，這使得它難以理解。其次，作戰藝術的概念很復雜，不適合可視化。實踐者應該能夠 "拿起 "作戰藝術，把它轉過來，并對其參數進行修改。最后，作戰藝術沒有為從業者提供優化作戰框架。因此，目前的作戰藝術理論并沒有為實踐者提供一個適應性和創造性決策的基礎。

軍事工作者也需要自己的火力理論。下文概述了一種作戰藝術理論，并以此為基礎建立一個連貫一致的框架。該理論旨在解決條令的三個主要缺陷。首先，它連貫地推導出作戰藝術的要素，并將它們相互之間連貫起來。第二，它允許直觀的可視化，使指揮官和參謀部能夠輕易地得出結論。最重要的是，它為實踐者提供了一個框架，從數量和質量上優化他們的行動和組織，以完成既定目標。

從軍事從業者的角度來看，理論應該提供一個實用的模型，闡明預期的目的，并提出明顯的優化原則，以高效和有效地安排手段。戰術-后勤（T-L）波浪理論解決了許多問題。T-L波浪理論并不是一開始就把石板擦得干干凈凈；相反，它從預先確立的理論觀點開始，在一個允許實證檢驗的視覺框架中邏輯地組織它們。如圖2所示，T-L波是部隊組建和部隊使用之間互動的概念性視覺化。這個概念建立在卡爾-馮-克勞塞維茨、阿爾克桑德爾-斯維欽、約翰-博伊德、米蘭-維戈和斯蒂芬-比德爾等理論家建立的理論基礎上，以產生一個有凝聚力的可視化作戰藝術。此外，T-L波的概念為實踐者提供了一個指導風險決策的優化原則。

人工智能（AI）是一個快速發展的領域，世界各地的政府和軍隊越來越多地將其納入其技術，以創造新的能力。人工智能有可能最終超越人類的智力能力，獲得超級智能。這篇論文研究了超級人工智能（ASI）的影響以及美國的對手如何利用它來獲得不對稱的戰略優勢。本文發現，人工智能在中期和可能的近期對未來的行動構成了極大的風險，并就美國防部應如何思考并將人工智能的威脅納入戰略規劃提出了建議。

引言

人類最偉大的力量之一是我們利用工具的能力。縱觀歷史，工具使我們能夠提高執行任務的效率，使我們的知識專業化，并創造機會反復改進和創造更復雜的工具。機器的發明給了人類一套工具，可以完全取代人類的勞動，而不是放大它，并在勞動的速度和質量上遠遠超過人類。現在，人工智能（AI）的發展正在做同樣的思考。人工智能系統已經在前幾代人認為機器永遠無法完成的任務中超越了人類，例如：圖像和目標識別，復雜的棋類游戲，如國際象棋和明顯更復雜的圍棋，需要實時戰略思考的視頻游戲，讀唇語，甚至通過投資股票市場實現盈利。目前，人工智能的所有應用都是狹窄的，這意味著盡管它們在某項任務上可以超過人類的能力，但它們只能做它們被設計的那件特定的事情，而不是其他。然而，這種情況不會一直存在。

1993年，統計學家Vernor Vinge預測，人類將有能力創造出一種超人類的智能。他推測，這種創造將導致智能爆炸，因為超級智能在自身基礎上不斷改進，變得越來越聰明，將人類的能力遠遠甩在后面。這種能力將對人類生活的各個方面產生深遠的影響。正如人工智能和決策理論家Eliezer Yudkowsky所說的那樣。"沒有困難的問題，只有對某一智能水平來說是困難的問題。向上移動最小的一點[智力水平]，一些問題會突然從'不可能'變成'明顯'。向上移動一個相當大的程度，所有的問題都會變得明顯。" 因此，超級智能將為世界舞臺上任何能夠開發和控制它的行為者提供不對稱的優勢。

自第二次世界大戰結束以來，美國一直是占主導地位的世界大國，能夠通過國家權力的四個工具：外交、信息、軍事和經濟來擴大其影響力和追求其利益。然而，歷史告訴我們，占主導地位的世界大國會因為軍事革命而非常意外和迅速地失去這種地位。西方歷史經歷了五次這樣的重大革命：現代民族國家的創建、大眾政治與戰爭的融合、工業革命、第一次世界大戰和核武器的出現。這些革命中的每一次都圍繞著為首先采用這些革命的人提供的不對稱優勢，這使得他們能夠獲得突出的地位，即使只是暫時的，直到其他人也出于需要而采用新的模式。超級智能的人工智能的出現有可能創造出下一次軍事革命，并使美國不再是世界上最大的國家。

默里和諾克斯指出，軍事革命就其性質而言是 "不可控的、不可預測的和不可預見的。"但這是一個觀點問題。納西姆-塔勒布將這些類型的事件稱為黑天鵝，并對其有三個標準：它們是罕見的，有極端的影響，并且是可追溯的。然而，他表明，某件事之所以成為黑天鵝，特別是因為沒有認真對待這種可能性，而不是沒有人想到它。舉例來說，如果有人在9-11事件之前就認為恐怖主義是一種合理的威脅，并要求在飛機艙門上加鎖，那么被劫持的飛機成為武器的黑天鵝事件就不會發生。推動這一變革的人甚至可能會因為他們的假設不正確而受到批評。如果沒有這個事件的發生，就沒有證據表明所實施的變革具有防止恐怖主義的預期效果。

對未來的正確預測在被認真對待時一般是不可能被驗證的，因為他們成功地防止了他們預測的結果。因此，被認為不值得適當考慮或規劃的想法成為決定性的。"看到一個事件的發生正是因為它不應該發生，這不是很奇怪嗎？" 如果美國希望在一個正在迅速發展并變得越來越復雜的世界舞臺上保持主導地位，它就必須對可能的和不可能的事情進行思考。正如參議院軍事委員會前參謀長克里斯蒂安-布羅斯在其《殺戮鏈》一書的結論中所說，"問題是想象力的失敗"。

問題陳述

技術正在以指數級的速度發展，并將在某一時刻導致下一次范式轉變和軍事革命。人工超級智能（ASI）有可能在國際行為者揮舞國家權力工具的能力方面創造不對稱優勢，并導致這樣一場軍事革命。從歷史上看，軍事革命的結果往往是，誰最先發揮新革命的不對稱優勢，誰就能推翻當時的世界霸主。下一次革命也會如此，美國可能會發現自己被剝奪了世界主導地位，除非它能預測并為即將到來的事情做好準備。僅僅為今天挑戰美國主導地位的差距尋求解決方案是不夠的，因為今天的問題在下一次范式轉變后將變得無關緊要。因此，如果下一次軍事革命以超級人工智能為中心，美國防部如何確定可能被利用的漏洞？

研究目的

美國防部在超級智能方面的文獻有一個明顯的空白。這次探索的目的是填補文獻空白，確定這種技術所帶來的風險程度，并確定對手可能利用ASI攻擊美國的潛在漏洞。這將為國防界的決策者提供關于該主題的相關觀點，并告知在規劃和預測中應考慮該技術的程度。通過額外的研究，如果對手率先獲得ASI，可以減輕已確定的漏洞以防止其被利用。最終，本研究的目的是防止ASI軍事革命的出現成為一個黑天鵝事件，使美國失去其世界主導地位。

研究問題

本論文試圖回答的主要研究問題是：對手如何利用ASI來取代美國作為世界主導力量的地位？為了回答這個問題并達到研究的目的，還需要回答幾個問題。 1.ASI有什么獨特的能力，使它能夠影響國家權力的信息和軍事要素？ 2.對美國有敵意的行為者如何利用ASI的能力來實現作戰和戰略效果？ 3.在信息和軍事領域有哪些弱點可以被擁有ASI的美國對手所利用？

假設

作為對一項理論技術如何在未來作戰環境中使用的探索，必須對該未來環境的狀態做出若干假設。因為本論文的目的是確定脆弱性和評估風險，所以對該環境的假設是那些被認為有可能造成最大風險的假設。這些關鍵的假設在文獻回顧中都有更深入的闡述。

1.通用人工智能（AGI）將在2035年之前初步開發，并在2040年之前推進到人工智能。

2.美國的一個對手將是第一個開發AGI/ASI的人，并且該技術不會在他們的控制范圍之外被分享或擴散。

3.一個發達的人工智能是可控的，不具備獨立于其控制者的驅動力和動機，并作為其控制者意志的延伸而發揮作用。

4.2040年的作戰環境將如國家情報委員會2040年報告中描述的競爭性共存情景，主要特點是美國和中國之間的競爭。

研究的意義

雖然近年來國防界的成員們在文獻中充斥著關于人工智能的著作，但從國防的角度來看，關于超級智能主題的文獻存在著明顯的空白。雖然人工智能本身有可能在軍事和民用領域產生變革，但本研究將開始填補有關人工智能的未來及其創造軍事革命的潛力的知識空白。此外，這項研究還試圖確定潛在的弱點，這些弱點可能被控制人工智能的對手所利用，以廢止或取代美國作為世界主導力量的地位。這項研究的結果將為預測未來部隊需求的戰略計劃者提供洞察力。識別弱點是緩解的第一步；然而，還需要更多的研究來為識別的弱點找到解決方案。矛盾的是，本研究的真正意義只有在其預測沒有實現的情況下才能實現；也許表明它在防止所設想的負面情況的發生方面發揮了作用。

2022 年 10 月 11 日，美國陸軍發布了一份綜合數據計劃（ADP），這是一種全軍范圍內改進數據管理以確保陸軍成為以數據為中心的組織的方法。

該計劃是一項為期三年的工作，將改善整個陸軍的數據管理、數據治理和數據分析。作戰任務是陸軍數據計劃的當前重點。ADP 在該任務領域的成果是通過進行必要的更改來確保作戰人員的數據得到正確管理和使用，從而為作戰人員提供優勢。陸軍已經開始對數據管理能力、工具和模型進行原型設計，以實現這一目標。

陸軍首席信息官 Raj Iyer 博士說：“數據以及如何在所有梯隊中整合這些數據以實現真正快速、敏捷的決策，才是真正為陸軍提供其在未來戰爭中所需的競爭優勢的關鍵。”

數據和數據分析將為 2030 年的陸軍提供動力。士兵將需要在正確的時間和正確的地點獲得正確的數據，以便在每個梯隊做出更快、更好的決策——以超越任何對手的思維和步伐。

與早期的軍事行動相比，現在的戰爭范圍更大且范圍不斷擴大。作為聯合全域作戰的一部分，多域作戰是陸軍必須準備并贏得下一場戰斗的地方。這是一個數據豐富的環境。

每個領域都有自己的信息和數據流，一些信息來自開源情報，一些來自天基傳感器，還有一些來自網絡空間。今天的士兵和指揮官需要跨領域的綜合來主宰戰場。

ADP 概述了工作的組織并提供了總體戰略目標。它側重于中期努力，未來將被另一個更新所取代。

通過陸軍數據計劃實現這一決策優勢是陸軍的關鍵目標。

美國缺乏一套專門的人工智能（AI）戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角，不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手（Grip）"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系：自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎，除了揭示改變任務指揮理論的必要性外，還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平（和作戰藝術）在歷史上有類似的案例，說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設，揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的，此外，美國陸軍任務指揮理論需要調整，以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。

簡介

“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里，誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士，2018年

預計人工智能（AI）將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力，超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統（AWS）中的潛力同樣是無限的：分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題，為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化（和革命）的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后，法國人忽視了普魯士的鐵路試驗，給第三帝國帶來了危險，同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出，每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。

對作戰層面的討論側重于作戰藝術，以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段，以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論，增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險；實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上，而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致；這引起了沖突的可能性，其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么？大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么？有哪些關于顛覆性技術的歷史案例？理論應該如何改變以解釋顛覆性技術？

本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念，以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能；一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節（理論）將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊，方法是：綜合美國的人工智能戰爭理論，描述中國的人工智能戰爭理論，以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節（歷史）是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰（ALB）的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節（新興理論）提出了作戰藝術的新要素，作為一種認知工具，幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型，讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展，以說明人機互動的情況。

主要研究成果

人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏；然而，在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系，這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能，揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜，通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度，或者說掌握的形式，代表了作戰藝術的一個新元素。同樣，需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中，以實現掌握形式之間的移動。

方法論

綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖，提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景，允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據，政策和發展路線圖是必需的，因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模，中國被選為對抗模式，預計在10到15年內，中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。

圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論，以喚起人們對多域作戰（MDO）和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展，而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的，因為它仍然是一個更大（和有限）整體的一部分，因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題，從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史，考慮到人們不能直接分析以前的沖突，以獲得教訓或原則。在這種情況下，任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制，以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。

范圍和限制

本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內，其理解是解決方案是聯合性質的，因為 "陸軍不能單獨解決問題，概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致，清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案，而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。

關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮，本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是，人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的，而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的，人工智能的戰術實施將不會被詳細討論，而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。

該項目支持美國陸軍戰爭學院保持一個公認的領導者，并在與美國陸軍和全球陸軍應用有關的戰略問題上創造寶貴的思想。該項目于2018年由美國陸軍訓練與理論司令部總部要求，描述一個新的或修改過的作戰框架，以使陸軍部隊和聯合部隊在多域作戰（MDO）中對同行競爭者成功實現可視化和任務指揮。

由此主要形成一個在2019學年進行的學生綜合研究項目，該項目涉及4名美國陸軍戰爭學院學生和4名教員，由John A. Bonin博士領導。該項目研究了MDO的概念，即它如何影響任務指揮的理念和指揮與控制職能的執行。向MDO的過渡改變了陸軍指揮官和參謀人員在競爭連續體中進行物理環境作戰和信息環境作戰的傳統觀點。

該項目以第一次世界大戰期間美國陸軍引進飛機為案例，研究將新領域納入軍隊的挑戰。該項目還提供了對MDO的概述和分析，以及它正在改變我們的戰斗方式以及軍隊的角色和責任。這些變化將使聯合部隊能夠更有效地進行連續作戰，特別是在武裝沖突之下的競爭中。

向MDO的過渡將需要新的流程，該項目調查了多領域同步周期如何能帶來好處。物質系統、聯合專業軍事教育、聯合和陸軍理論以及總部人員結構將需要改變，因為領導人及其工作人員將需要不同的技能來在這個新環境中運作。

報告總結

陸軍新興的多域作戰（MDO）概念對最近修訂的陸軍任務指揮理論提出了新的挑戰。美國已經有75年沒有與同行競爭者作戰了；因此，個別軍種在概念上側重于打自己的對稱領域戰爭，而較少注意在其他領域支持其他軍種。隨著技術的變化和國防預算的縮減，各軍種正在迅速失去通過純粹的存在和數量來控制其領域的能力和實力。因此，各軍種需要從不同領域獲得不對稱的優勢，以便在其領域作戰中取得成功。

陸軍的指揮和控制方法是任務指揮。這種方法要求指揮官有能力理解、可視化、溝通和評估關鍵決策、風險以及關鍵情報和信息要求。多域作戰的任務指揮將要求指揮官在多個領域以及指揮梯隊之間和內部保持單領域的卓越和知識。同樣重要的是，指揮官必須創造、確保并維持對其自身決策過程的共同認識。風險分析和關鍵的情報和信息需求過程是必要的，以確保指揮官能夠設定條件，賦予下屬領導權力，并在多個領域的范圍內影響分布式行動。因此，為了滿足這些新的要求，需要有新的框架來理解和調整多領域的指揮關系和人員結構。

這些新的框架將需要一個多領域的同步化進程，為指揮官提供一個確定新需求并為其提供資源的方法。與使用軍事決策程序或聯合規劃程序的傳統作戰程序不同，這兩種程序都側重于單一領域的規劃，而多領域同步程序則是在整個規劃和執行周期中，從指揮官和參謀部之間的持續合作中演變而來，跨越所有領域和環境。這種演變創造了對關鍵決策、相關風險以及指揮官認為至關重要的關鍵情報和信息要求的共同理解。

這項研究支持美國陸軍戰爭學院繼續保持在創造與陸軍和全球陸軍應用相關戰略問題寶貴思想方面的公認領導地位。該研究考察了MDO概念的應用，即它如何影響任務指揮的理念以及指揮和控制功能的執行。第一次世界大戰期間飛機的引入提供了一個與當前情況相似的背景，因為1918年的陸軍在如何為大規模的地面行動提供最佳的指揮和控制，以對抗同行的對手，以及如何整合空中對陸地的支持。當陸軍試圖了解如何在多個領域進行整合時，從約翰-J-潘興將軍對飛機的整合中得到的啟示可以說明問題。威廉-米切爾在戰時和戰后的角色說明了我們在試圖執行MDO時可能面臨的一些挑戰，例如在未來大規模地面作戰行動中保衛網絡和空間領域。

對MDO的概述和分析將提供陸軍對該概念的定義，并描述陸軍在競爭連續體中的作用。MDO概念將需要新的組織和人員框架來在沖突連續體的所有方面實施MDO。陸軍不能保持一個靜態的組織；陸軍必須既能在陸地領域贏得武裝戰斗，又能幫助塑造競爭以防止未來的沖突。

武裝沖突以下的行動歷來都是聯合部隊和陸軍的斗爭。陸軍在戰斗中指揮和控制的任務指揮方法將不足以組織在武裝沖突以下對對手的日常競爭。陸軍在競爭期間為聯合部隊執行重要的任務，特別是在信息環境中，這些任務在MDO下將會擴大。

目前的作戰流程專注于單一領域，對于支持特定領域以外的功能適用性有限。我們必須有新的流程，允許所有領域的資產同步，以優化我們的效率，同時將這些資產的風險降到最低。盡管適用于所有級別的指揮部，但擬議的流程主要集中在高級行動和戰略層面所需的規劃和數據收集。

從單一領域到多領域的重點變化，使得聯合部隊和陸軍的理論必須進行修訂和更新。聯合專業軍事教育課程和聯合學說將需要進行調整，以教導下一代領導人如何跨域整合。僅僅了解其他部門是不夠的；指揮官和參謀人員需要了解其他領域的能力如何支持他們的工作，以及他們在支持其他領域方面的要求是什么。長期以來，聯合部隊只是名義上的聯合，每個領域都在為贏得自己的戰斗而戰斗。MDO概念使聯合部隊能夠優化其有限的資源，既能應對危機，又能在最好的情況下防止競爭中的危機發生。

表3-1. 陸戰、空戰、海戰和信息戰的特點

圖3-3. 陸軍的指揮與控制方法。ADP 6-0

圖3-4. 多域作戰框架

圖3-5. 信息環境框架下的多域作戰