亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

新興的物聯網（IoT）技術正在成為社會的重要組成部分，以提高現有基礎設施的運行效率。通過先進的傳感器和執行器，可以從各個端點收集環境數據，并用于分析以采取必要的控制行動。特別是，現代戰場配備了先進的物聯網武器、可穿戴設備和車輛，以提高軍事任務中決策能力的準確性。雖然戰場上的操作設備會受到存儲、處理能力和聯網能力等資源的限制，但這些設備之間交換數據的安全性對任務的成功至關重要。戰場物聯網（IoBT）的大規模、異構性和分布式特點為實現實用有效的安全解決方案帶來了挑戰。有人提出利用區塊鏈的防篡改分類賬平臺和技術來應對這些挑戰。然而，物聯網網絡中產生的大量數據需要實時驗證和核實，以驗證與任務相關的數據。因此，核心區塊鏈基礎設施必須有足夠的能力滿足這些需求。

本項目的主要貢獻包括：a) 用于 IoBT 環境的區塊鏈模擬器；b) 具有分片功能的輕量級區塊鏈；c) 優化內存池以抵御洪水攻擊的技術；以及用于鑒定基于區塊鏈的精確系統的框架。區塊鏈模擬器在現實和可配置的網絡環境中評估共識算法。雖然有幾個區塊鏈評估平臺，但它們要么與特定的共識協議綁定，要么無法在可配置的現實網絡環境中進行評估。在提議的模擬器中，提供了評估共識和網絡層影響的能力，這將告知實踐者在物聯網擁堵或有爭議的場景中如何正確選擇共識算法以及網絡層事件的影響。為此，提出了共識方法的通用表示法。區塊鏈模擬器使用離散事件模擬引擎，以提高逼真度和可擴展性。通過改變對等節點的數量和達成共識所需的消息數量來評估模擬器的性能。

FastChain是在NS-3中構建的模擬器，它模擬了具有軍事應用的網絡戰場場景，將坦克車、士兵和無人機連接起來，形成戰場物聯網（IoBT）。在 IoBT 的某些情況下，IoBT 中的計算、存儲和通信資源是有限的。在這種情況下，應謹慎組合這些資源，以處理任務，完成使命。FastChain 模擬器采用 “分片”（Sharding）方法，通過為給定場景識別正確和最佳的 IoBT 設備集，提供高效的 IoBT 設備資源組合解決方案。然后，特定場景中的物聯網設備集將共同協作，實現分片區塊鏈技術。感興趣的研究人員、決策者和開發人員可以下載并使用FastChain模擬器來設計、開發和評估支持區塊鏈的物聯網場景，從而幫助在關鍵任務物聯網環境中做出穩健、可信的明智決策。

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

聯合目標定位是作戰規劃各個方面的核心。如果從聯合目標定位業務的角度來看待聯合作戰概念和數字化舉措，顯然聯合目標定位是實現美國防部數字化轉型的最佳途徑。

大多數現代化倡議和計劃都側重于發現、固定、整理、利用和分析作戰空間中的移動或動態目標。這些舉措忽視了經過審核的預定目標對作戰的至關重要性。因此，聯合目標定位與作戰規劃的方方面面密不可分。如果從整個聯合目標定位業務（JTE）的角度，而不是只關注其中的一個方面--改進動態目標定位--來更全面地看待新的聯合作戰概念（JWC）和數字化舉措，就會發現聯合目標定位是實現美國防部所尋求的數字化轉型的理想選擇。

邁克爾-馬扎爾建議做好準備，"在沖突的頭幾周向攻擊部隊提供......火力"，以防止對手實現地區霸權或征服。這一行動將起到常規威懾的作用，表明聯合反擊部隊應為最壞情況下的戰斗做好準備。目前在聯合作戰概念和數字現代化總綱下正在制定的許多聯合電子戰現代化倡議和計劃，如果能成功開發和整合，將能提高戰備狀態。

聯合目標定位與軍事規劃和行動的每個階段都息息相關--從穩態戰略制定和戰役規劃，到敵對行動開始，再到評估--它利用了包括國防情報業務在內的許多網絡和領域的數據和信息。根據《聯合出版物 3-60》，"目標定位是考慮作戰要求和能力，選擇目標和確定優先次序，并匹配適當對策的過程。目標定位需要一個持續的分析過程，以確定、發展和影響目標，從而實現指揮官的目標"。

有別于人力情報或收集目標定位，聯合目標定位為規劃人員提供了有關目標的詳細信息，并得到指定部門分析推理的支持，將目標與預期效果聯系起來...目標是指對敵方具有某種功能的實體或物體，被視為可能交戰或采取行動的對象。目標的重要性源于其對實現指揮官目標或完成指定任務的潛在貢獻。

聯合目標定位人員協助規劃人員制定計劃，以應對外交失敗、針對近鄰或大國競爭對手爆發重大沖突的最壞情況。目標定位員是 "完成必要培訓并在當前職責中指導聯合目標定位循環的人員"。聯合目標定位員與情報分析員合作，負責開發所有來源的情報，以了解目標集、識別薄弱環節，并幫助規劃人員為軍事行動選擇可行的聯合目標。

聯合目標定位員所執行的任務復雜而艱巨，需要關注重大細節。如果忽略一個細節，就可能危及國家公民的生命和生計。這些目標定位人員要確保選定的聯合目標符合戰爭計劃的目標和意圖，并符合戰爭法的要求，以減輕對平民造成的傷害和痛苦。

要很好地執行各項任務，就需要有足夠的訓練有素、經驗豐富的聯合目標定位人員和情報分析員來開始聯合目標的開發。發現、開發和制作所有來源的情報和目標系統分析，并選擇適當的聯合目標--最好是在敵對行動開始之前--需要時間。目標系統分析是 "對潛在目標系統進行全方位檢查，以確定與既定目標的相關性、軍事重要性和攻擊的優先次序"。這種分析包括固定設施和軍事組織情報，包括其指揮和控制結構、人員和輔助基礎設施。

根據《美國國防部詞典》，戰斗序列是 "任何軍事力量的人員、單元和裝備的標識、兵力、指揮結構和部署"。在穩態行動期間，當部隊單元離開駐扎地時，地形和部署位置也會被放入數據庫，用于在敵對行動開始時更有效地查找和固定。歷史表明，這可能需要數年時間，取決于對手基礎設施和軍事組織的復雜程度、規模、可用數據、可用收集資產以及專門情報分析師的數量。

聯合目標定位也取決于緊迫性。如果這種目標定位被視為優先事項，那么制定足夠多高質量聯合目標的時間可能會縮短到幾個月。然而，當支持情報組織全力投入生產時，這只是最好的情況。緊張局勢、征兆、警告、態勢和當前形勢將始終決定緊迫性，但至關重要的是，如果出現 "晝夜戰斗 "的緊急情況，必須有足夠的適當、有效的聯合目標定位能力。對威脅相對較低的對手采取行動時，如果沒有準備好聯合目標定位，可能會不必要地延長戰斗時間。在與大國競爭者的沖突中，如果沒有足夠的經過審核的聯合目標來進行交戰，那么開場的齊射可能會失敗。

好的戰略和規劃通常會轉化為可行的聯合目標。聯合目標定位通過將目的、方式和手段聯系起來，將戰略轉化為針對聯合目標的具體行動。選擇聯合目標是為 "D-Day "做準備的詳細計劃的最后一項任務。當事件升級到敵對行動迫在眉睫的地步時，目標定位人員和規劃人員將回答和完善 "誰"、"什么"、"哪里 "和 "多少個聯合目標 "等問題。這些目標定位人員和規劃人員分布在上級指揮部的各個層級。

制定和選擇聯合目標的過程與要交付的能力無關，這些能力將根據預期效果分配。預期效果取決于戰略意圖以及作戰計劃的假設和進展。隨著計劃的發展或執行，預期效果也取決于當前形勢，包括現有的常規武器和運載平臺，以及準備投放或啟動的非動能能力。

所有預期效果都取決于能否接觸到聯合目標--受地理、射程、電磁頻譜、網絡防火墻、密碼以及易受攻擊性和機會等因素的限制。聯合目標定位人員在根據這些限制因素估算預期效果方面發揮著重要作用，指揮官和操作人員利用這些估算結果做出交戰決策。

聯合目標定位人員、分析人員和規劃人員負責評估交付效果。聯合目標定位人員負責評估單個聯合目標的效果，并對各種聯合目標集的總體效果進行重要評估。規劃人員和分析人員利用這些評估來確定聯合部隊是否實現了作戰計劃目標。當效果傳遞到動態聯合目標時，進行良好評估的復雜程度就會成倍增加。從歷史上看，聯合目標定位的這一部分通常做得并不好，因為它不是經常演練和大規模完成的。當發生重大沖突時，對動態聯合目標定位效果的評估需要專門的收集和許多情報分析師。

當前岌岌可危的全球戰略安全環境要求重新評估必要的資源，使聯合目標定位與 2018 年美國國防戰略優先事項保持一致。要擴大聯合目標定位能力，以應對國防戰略中確定的對手，仍有許多工作要做。

在過去五年中，美國防部已將大多數司令部和軍種中專門從事聯合目標定位的人員數量增加了 50%。但是，訓練有素、經驗豐富的人員仍然短缺，而這是他們目前所掌握的自動化工具所無法彌補的。事實上，即使有足夠的人員，目前各自為政的網絡和自動化工具也會使聯合目標定位任務變得不必要的繁瑣。

因此，由于聯合目標定位與軍事行動的每個階段都息息相關，因此可以幫助評估正在開發中的數字化現代化計劃和舉措。例如，聯合目標定位依賴于輸入數據庫的多個 "權威數據源"，這些數據源的特點是足以發展成為有效的聯合目標。數據依賴于收集。

收集工作取決于收集資產和分析人員對收集內容的訪問。同樣，攻擊后評估也取決于收集和及時性。收集的數據和信息可以來自任何領域和平臺，并且與平臺或接收集成網絡和架構無關。重要的是能夠及時獲取收集到的數據，這些數據可以在競爭對手或對手（如果爆發沖突）的決策循環內進行分析。

在這方面，提高 "回傳 "所需的整體自動化效率的有度方法為數字化改造聯合作戰概念和國防情報業務提供了用例機會，這將產生跨職能的倍增效應。包括利用機器學習和人工智能（AI）增強聯合目標定位業務的能力，從而極大地改進聯合目標分析，包括目標系統分析以及大規模目標選擇、優先級排序和評估，特別是在時間緊迫的情況下。

但這需要確定有多少聯合作戰概念和國防情報業務人工智能計劃，并了解它們的目的。盡管這些計劃似乎都在朝著同一個目標前進--大幅提高適合數字時代的作戰能力--但大多數計劃都是在無視其他計劃的情況下制定的，而且主要集中在針對動態目標的傳感器對射擊能力上。

這些能力的基本假設是，持久的戰區和戰術情報、監視和偵察平臺、充足的國家技術手段、通信接入和連接，以及精確、導航和定時資產將可用來準確地向目標定位投送精確武器。在與大國的沖突中，預計通信環境會惡化，在這種情況下可能無法獲得或利用這些資產，這也是指揮官需要現成的聯合目標定位的關鍵原因。

此外，即使美軍有足夠的收集和連接能力來將武器瞄準目標，收集人員和武器操作人員也需要大致知道在哪里可以找到并完成動態單元和裝備。這種信息只有通過沖突前的聯合目標和目標系統分析開發才能獲得，而機器輔助分析和人工智能可以極大地改進這種分析。在 "沙漠風暴 "行動中，當聯軍擁有伊拉克上空的制空權和專用的情報、監視和偵察收集平臺時，他們無法有效地找到并解決在伊拉克西部隱藏地點之間移動的 "飛毛腿 "發射器。在整個戰役期間，伊拉克軍隊可能會定期向以色列和沙特阿拉伯發射飛毛腿導彈。人工智能可以智能地協助這些火力任務。

還有一個難題是如何將傳統的記錄項目（PoRs）與人工智能結合起來。在過渡到新的網絡和架構并嘗試添加算法以智能協助聯合目標定位人員和分析人員時，美國防部是否應該改進當前的傳統記錄項目，使其更具互操作性？或者，軍方是否應廢棄性能不佳或閑置的PoR，轉而發揮算法戰爭的潛力？考慮到聯合目標定位業務岌岌可危的全球戰略安全環境，應該是兩者兼而有之。美國防部不能為了獲取資源和開發新的架構、網絡和軟件工具以實現人工智能，而失去當前 PoRs 有限的互操作性連接。

在短時間內，應繼續為優先考慮的傳統 PoR 提供維持資金并對其進行一定程度的改進，同時為新網絡和架構提供資金，這些網絡和架構應具有以數據為中心的特性，不依賴平臺，并能使用算法來滿足作戰需求。如果人工智能帶來的新能力極大地增強了企業當前的生產能力，那么軍方就可以讓傳統的聯合目標定位 PoRs 停止。這也是一種方法，可讓深陷傳統 PoRs 思維模式的作戰和情報支持部門逐漸適應，接受并訓練人工智能，并開發使用人工智能后的新分析技術和程序。

總之，制定以數據為中心的聯合作戰新概念和國防情報企業倡議不能在真空中進行。在不久的將來，所有人都能提供數據要素，在算法的賦能下，改變聯合目標定位業務的效率和效果。優先考慮聯合目標定位可能無法解決聯合WC功能戰中固有的所有任務。然而，通過聯合目標定位的整體視角提供所有領域和平臺的數據訪問權限，將有助于改進其中的大多數任務。

支撐性活動包括聯合全域指揮與控制、聯合火力、爭奪后勤和信息優勢。口號應該是："某項舉措最終如何幫助將炸彈或非致命能力置于目標定位，是否會加強決策的及時評估？

正如眾議員邁克-加拉格爾（Mike Gallagher）最近寫道："實際上需要整合的是更多的常規硬實力。 讓對手確定目標定位是恢復美軍常規威懾態勢的最重要任務"。如果暴力沖突爆發，美國的軍事行動最終將收益于創造力，它開創了數字時代，改變了所謂的美國戰爭方式。

參考來源：Air & Space Operations Review (ASOR)

圖：美國空軍的先進作戰管理系統有望實現跨所有領域、武器系統和指揮部的快速收集、處理和數據共享。（美國空軍）

明天的戰爭將在哪里獲勝？

這個問題的答案現在與十年前大不相同，因為戰場已經如此迅速地擴展到新的領域——也許最明顯的是進入數字領域。

無論是在傳統戰線（陸地、海上和空中）、網絡空間還是太空本身的戰斗，勝利都取決于我們根據傳感器、機器、無人機和其他數字系統生成的大量數據做出準確、閃電般快速決策的能力，此外還有幾十年來為國防相關決策提供信息的情報來源。

分析慣性

歸根結底，獲勝是關于擁有知識和洞察力，能夠比對手更快地做出更明智的決策。但是，盡管國防組織可能想要迅速采取行動，但無數經過充分探索和公開討論的因素，如龐大的官僚機構、過時的采購流程、過時的政策等，阻礙了機構轉型的規模和速度，以適應日益數字化的環境。

與此同時，今天的對手兇猛、靈活、數字化，并且不受成熟國防組織運作的深思熟慮、以流程為導向的環境的阻礙。

解鎖數字能力的核心是應用已經在整個商業世界中使用的高級分析。但很多時候，“分析慣性”正在限制進步，而掙脫束縛需要理解它為什么存在。

以下是有關如何獲得動力的一些原因和見解。

供應商鎖定

國防組織必須保持靈活性，以獲得最好的軟件，而不必擔心隨著技術和任務的變化而陷入未來可能不適合的解決方案中。如果技術合作伙伴沒有提供預期的結果，或者如果任務和優先事項發生變化，則必須將其替換。

許多負責獲得關鍵任務軟件的國防領導者——那些“接近”組織成功任務的軟件，例如支持情報和以運營為重點的組織的目標的分析解決方案——通常不愿意與商業提供商簽訂合同，因為擔心軟件可能成為任務成功的核心，并且隨著時間的推移，公司可能會在關系中獲得不成比例的影響力。相反，他們的默認模式是自己構建軟件功能——在大型咨詢機構的幫助下，與內部技術專家和其他利益相關者合作。

雖然這種方法可能耗費時間和資源，但它有效地繞過了“供應商鎖定”。但從某種意義上說，這種鎖定關系剛剛轉變為對永久服務成本的依賴，因為軟件是在內部從頭開始構建的，經過迭代以滿足需求，然后由一排開發人員維護。

這是最好的情況，因為許多這樣的感知永遠不會超越“永久迭代階段”——出于顯而易見的原因，專注于提供服務的實體滿足于保留。

國防合同的歷史充斥著這種功能失調關系的例子，這使得國防領導人很容易忽視過去十年左右商業軟件提供商之間發生的根本性轉變。在經歷了供應商鎖定的磨合之后，企業界改變了自己對商業供應商的軟件要求，要求這些解決方案更容易被替換。

如今，這已成為軟件提供商的一個關鍵賣點，基于對真正的商業軟件“為被替換而構建”的認識，使他們的解決方案比以往任何時候都更加模塊化。這從根本上改變了供應商/買方的關系，使國防組織更容易從世界領先技術解決方案的即用型功能中受益。

大規模分析

無論是將數據用于情報目的、供應鏈管理，還是任何數量的高度敏感、關鍵任務計劃，國防組織都會以指數級規模傳輸數據。因此，整個國防組織普遍認為，管理這些龐大的數據量的唯一方法是構建能夠勝任任務的解決方案。

的確，許多商業數據管理和分析解決方案無法處理軍用級數據量。另一個事實是，越來越多的精英商業解決方案正在被證明已經準備好迎接挑戰——用于商業環境，其規模可與國防應用相媲美。例如，雀巢在 24 小時內在其系統中移動了大約 10 億個 SKU。

可替換性

想象一下這樣一種情況：國防組織與符合“可替換性”要求的分析解決方案提供商簽訂了合同，然后決定替換它們。新的系統、流程和功能通過新的供應商成功實施......但數據是另一回事。以前的提供商使用專有的數據格式，該格式需要大量耗時的翻譯工作才能將其重新構建為可行的格式。這是太多國防領導人面臨的痛苦現實，而且是完全可以避免的。

負責分析軟件采購決策的國防領導者可以應用一個簡單的標準來避免將來出現困難的軟件轉換：如果解決方案依賴于專有數據格式，請取消其資格。相反，應專注于確保組織數據以可以永久使用的標準、非專有格式返回的解決方案。

明天的戰爭將在哪里獲勝？它們將在我們全國各地的會議室、會議室和實驗室中獲勝。只要有風險承受能力的領導者參與推動現有的慣性稍微偏離軌道，他們就會贏得勝利。最終，這些未來的戰爭將在數據、速度和信任的交匯處取得勝利。

參考來源：C4ISRNET

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

大數據與人工智能（AI）的結合實現了準確預測和明智決策，為工業和研究帶來了革命性的變化。這些進步也在軍事領域找到了自己的應用位置，一些舉措整合來自不同領域的數據源和傳感器，提供共享的態勢感知。在城市軍事行動中，及時了解具體情況的信息對于實現精確和成功至關重要。數據融合將來自不同來源的信息結合在一起，對實現這一目標至關重要。此外，民用數據可提供關鍵的背景信息，并對任務規劃產生重大影響。本文提出了軍事數據空間（MDS）概念，探討大數據如何通過結合民用和軍用數據來支持軍事決策。文章介紹了使用案例，強調了數據融合和圖像認證在提高數據質量和可信度方面的優勢。此外，還討論了數據安全、隱私、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能方法等方面的挑戰，同時強調了構建下一代軍事應用的機遇。

I. 引言

大數據的興起改變了企業存儲、管理和分析海量數據的方式。此外，大型數據集的可用性和更強大硬件的發展也為人工智能（AI）時代的到來鋪平了道路。盡管存在局限性，但這些課題在軍事領域也找到了適用性。其中一個例子是美軍使用的多域作戰（MDO），后來擴展為聯合全域指揮與控制（JADC2），以及 "共同作戰圖景"（COP）概念，這些概念整合了多個領域（陸地、海洋、空中、太空和網絡空間）的各種數據源和傳感器，使決策變得更快、更明智，提供了從戰術到戰略的各級組織的共享態勢感知。此外，北約社區已通過北約核心數據框架（NCDF）討論并測試了數據湖概念，以便在適當的時間/形式與聯盟伙伴共享可靠的跨域信息。

利用先進的算法和計算能力，人工智能可以處理龐大的數據集，揭示人類通常無法察覺的復雜模式。這使國防行動能夠增強實戰經驗、促進任務執行、做出數據驅動的決策、協調來自不同來源的數據，并加強應對威脅和災難的準備。通過整理來自不同來源的數據，指揮與控制（C2）部門可以深入了解城市景觀，并通過數據融合技術[3]、[4]促進態勢感知決策[1]、[2]。現代城市部署了傳感器網絡，利用大數據支持城市軍事戰略。此外，社交媒體平臺是寶貴的文本、圖像和視頻來源，豐富了態勢感知，但也帶來了數據完整性等挑戰。在 "非戰爭 "行動中，包括打擊腐敗政府、毒品販運和人道主義任務，大數據、數據融合、數據完整性和人工智能在任務成功中的重要作用在當代全球格局中變得顯而易見。

本文深入探討了利用大數據促進軍事決策以及相關挑戰。文章以簡明易讀的方式涵蓋了該領域相對欠缺探索的各個方面。在此背景下，研究介紹了軍事數據空間（MDS）的概念，這是一種將軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD）結合在一起的新方法，旨在引發討論并開發軍事解決方案。然后，它通過以數據融合和圖像完整性機制為重點的使用案例來說明大數據的好處。最后，它討論了使用大數據的挑戰和機遇，集中在支持戰略性軍事決策必須考慮的四個主要方面：i) 數據融合；ii) 安全/隱私和完整性；iii) 人工智能；以及 iv) 網絡作為訪問大數據的手段。

從網絡視角討論數據傳播問題具有現實意義，文獻中也有廣泛論述。因此，本研究旨在引發對大數據觀點的討論，以及利用大數據造福軍事系統的可能性。此外，我們還強調了應對整合 IMD 和 EMD 相關挑戰的重要性。這種整合對于建立有凝聚力的大數據，最終提高軍事決策能力至關重要。總之，本文的貢獻如下：

• 引入一個整合軍用和民用數據的新概念：軍事數據空間（MDS）框架。
• 通過 MDS 框架的出現，確定大數據固有的關鍵挑戰和機遇。
• 兩個說明性用例，突出數據融合和完整性在支持戰略決策方面的優勢。

文章結構如下。第二節介紹了 MDS 的概念。第三節回顧了有關軍事和民用場景中大數據的最新文獻。第四節介紹兩個使用案例，說明大數據如何支持軍事決策。第五節討論了軍事數據領域的挑戰和機遇。最后，第六節總結了本研究討論的主要方面，為文章畫上了句號。

II. 軍事數據空間

軍事數據空間（MDS）的概念是根據 [5] 中討論的觀點提出的。它提供了一個以數據為驅動的軍事場景視角，有助于根據不同的數據源做出決策。MDS 包括兩個主要類別： 軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD），如圖 1 所示。目前大多數軍事文獻都只針對 IMD 提出和評估系統（如中間件、協議）。然而，隨著信息和通信技術（ICT）的迅猛發展，民用系統已成為不可忽視的數據和基礎設施（網絡）的重要來源。因此，考慮到數據隱私/安全、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能等挑戰，MDS 旨在支持關于 EMD 如何幫助軍事決策的討論。

圖1 軍事數據空間。

A. 軍內數據

IMD 與軍方提供和消費的數據相對應，主要分為兩層：帶有真實/虛擬傳感器（來自空間/航空/地面/航海單元）的基礎設施和信息層，包括作戰、情報和后勤數據。

基礎設施包括傳感器（如雷達、聲納、照相機）和其他電子系統收集的數據，可探測和跟蹤空中、陸地或水中的物體；車輛傳感器可提供軍事單元和周圍的狀態；可穿戴/智能和物聯網（IoT）設備可通過 GPS 定位、地圖、健康測量、實時照相機（高分辨率、紅外線）等為戰場上的步兵提供支持。這些數據可用于監測和識別潛在威脅、協助鎖定敵軍目標以及監測步兵狀況。

除了來自真實/虛擬傳感器的原始數據外，IMD 還包括信息層，該層融合了從作戰到情報等各種來源收集的數據，以創建一個更可靠、更廣闊的作戰視圖，這也是 JADC2 和 COP 系統的目標。情報信息可幫助軍隊了解敵軍的能力和意圖，識別潛在威脅并制定作戰計劃。后勤數據提供有關物資、裝備和人員的信息，如運輸時間表、庫存水平和維護記錄。這些數據對于確保軍隊擁有有效執行任務的資源至關重要。

B. 軍外數據

軍外數據是由真實/虛擬傳感器單獨或融合提供的數據子集，可描述軍事行動周圍的環境。因此，可定義用于支持軍事行動的兩個主要數據層：基礎設施（如交通系統、天氣、當局）和信息（如社交媒體、新聞、政府報告）。這些層產生了大量高度可變的信息，從用戶對實時事件（如事故、腐敗和恐怖主義）的感受和照片，到城市環境中的交通/天氣狀況和人們/駕駛員的行為。

信息和通信技術在城市地區的發展催生了智能城市的出現，智能城市通過增強流動性、安全性和健康解決方案來應對城市化帶來的挑戰。智能城市基礎設施包含傳感器，可捕捉有關車輛、交通、天氣和駕駛員行為的寶貴數據。傳感器和物聯網設備的激增也產生了大量數據，這使得利用云通信技術和人工智能應用開發智能系統成為可能。在大數據的推動下，數據融合應運而生，它整合了來自多個提供商的數據，以提高質量和覆蓋范圍，并減少海量數據流量。融合來自交通、天氣、攝像頭、醫療系統等的數據，不僅有可能支持民用應用，還能通過提供上下文數據支持戰略性軍事行動。在傳感器基礎設施有限的情況下，來自社交媒體和政府報告等媒體來源的數據可幫助了解當地行為，并識別影響犯罪、腐敗和毒品販運的因素。

社交媒體數據對于支持與緊急事件和災難相關的信息非常有價值，可通過捕捉獨特信息（如需要救援的群體的位置或隱藏人員的存在）來補充其他傳感器數據。建筑物上的固定傳感器和監控攝像頭可幫助進行人員跟蹤，以準確識別位置。社交媒體數據與其他數據源相結合，有助于敵情偵查和戰術規劃。與交通相關的傳感器數據，特別是交通監控攝像頭，在應急響應和軍事后勤方面發揮著重要作用。它可以檢測事故造成的擁堵和堵塞，從而改進軍事行動期間的路線規劃和交通管理。整合所有收集到的信息可增強態勢感知，促進城市環境中行動的有效規劃和管理。

針對近期發生的事件，如俄羅斯戰爭以及美國和巴西等國的反民主極端分子所帶來的挑戰，已經出現了多項舉措。其中一個例子是 ACLED（武裝沖突地點和事件數據）項目，該項目提供有關政治暴力和抗議事件的實時全球數據。另一個值得一提的項目是 DATTALION，這是一個廣泛的開源照片和視頻片段數據庫，記錄了俄羅斯對烏克蘭的戰爭。該數據庫的主要目的是反擊俄羅斯政府散布的錯誤信息。聯合國開發計劃署（UNDP）利用機器學習（ML）算法和大數據來檢測烏克蘭東部受損的基礎設施。語義損壞檢測器 (//tinyurl.com/semdam) 利用衛星圖像和地面照片對算法進行訓練，以識別建筑物、道路和橋梁的潛在損壞，協助地方當局和人道主義組織確定行動的優先次序。這些舉措極大地促進了 MDS，特別是 EMD，為分析和研究提供了寶貴的資源。

III. 軍事領域的大數據

本節探討大數據在軍事領域的應用，重點從數據內（IMD）和數據外（EMD）兩個角度概述大數據在軍事行動中的重要意義，并探索利用其潛力的最新解決方案。

A. 軍內數據

大數據在軍事領域的一些挑戰已在文獻中提出，并成為北約社區討論的主題，如作戰安全性、漏洞加固和數據可靠性[1]、[2]、[6]，以及北約 IST160 和 IST-173。納入與外界幾乎沒有聯系的自主隔離（如 EMD）可能會限制大數據的自由流動，這就要求在保持系統自主性和保護性的同時，以創造性的方式利用大數據。在這一方向上，COP 和 JADC2 引導研究人員和行業使用和融合來自不同軍事實體的數據，以支持戰略決策。

Kun 等人[1]提出了在軍工企業構建大數據平臺、建立多級數據通道、實現全面數據管理和控制的詳細技術方案。該平臺有利于數據的收集、組織、處理和分析，將數據轉化為知識，以加強決策/服務支持、創新、質量控制和風險管理。Xu 等人[6]強調了數據科學在當代戰爭中實現信息優勢的重要性。他們的系統性綜述顯示，社會科學文獻對數據科學風險給予了極大關注，這可能會影響政治和軍事決策者。然而，與戰術層面相比，科學文獻缺乏對作戰和戰略層面風險的關注，這表明存在研究空白。這一差距可能是由于 IMD 與 EMD 之間缺乏聯系造成的，而 EMD 可以支持行動和戰略決策。

B. 軍外數據

1. 數據融合： 大數據在異構數據融合中發揮著至關重要的作用，其目的是將多種記錄合并為一致的表示形式，提高數據質量并減少通信開銷。然而，由于數據語義和時空覆蓋范圍的原因，挑戰也隨之而來。在軍事應用中，異構數據融合對于設計信息系統，增強復雜的城市戰爭或反恐場景中的信息優勢和感知能力非常有價值。強大的系統對于處理敏感數據（如個人數據或戰略任務/政府計劃）至關重要。數據融合可減輕信息過載，提高準確性，并利用知識支持戰略行動和形勢評估[3]。

多傳感器數據融合（MSDF）方法是在戰術場景中提供快速高效的目標探測、跟蹤和威脅評估的一個實例，如文獻[4]所示。數據融合的另一個應用領域是基于位置的社交媒體（LBSM），它可以增強各個領域的知識，包括交通特征描述和事故檢測[7]。利用 LBSM 系統可以獲得更詳細的交通數據，有利于軍事后勤工作。在特定的軍事環境中，可以利用 LBSM 系統的潛力來提高數據可用性，并實現情境感知操作。

2. 數據安全、隱私和完整性： 設計在數據庫中存儲和收集信息的軍事系統時，安全和隱私是關鍵的考慮因素。安全性旨在防止未經授權的數據修改，而隱私性則保護個人的信息[8]。然而，從公開來源收集數據，尤其是從普通用戶（EMD）收集數據，會給系統安全和用戶隱私帶來風險，使其容易受到攻擊和數據泄露。IBM 的《2022 年數據泄露成本報告》指出，網絡攻擊成本與上一年相比增加了 2.6%，全球平均數據泄露成本達到 335 萬美元。此外，該報告還顯示，83% 的被調查組織經歷過多次數據泄露，這凸顯了保護這些系統安全所面臨的挑戰。

數據完整性對于維護對 MDS 的信任至關重要[9]。被篡改的數據會產生嚴重后果，影響民事和軍事決策過程，破壞對數據源的信心。社交媒體平臺上錯誤信息的泛濫就是這一挑戰的例證，這些錯誤信息往往被利用來施加政治影響，烏克蘭正在發生的沖突就是一例。為應對此類問題，Twitter 等平臺修訂了其政策，標記了許多與俄羅斯國家附屬媒體相關的推文，并檢測了數十億條與沖突相關的實時推文印象[10]。

與此同時，圖像認證的出現解決了人們對圖像完整性和來源驗證的擔憂。然而，包括人工智能軟件在內的先進圖像處理工具的興起使圖像驗證變得越來越棘手。雖然圖像驗證引入了水印、數字簽名和感知散列（pHash）等多種技術[11]，但每種技術都有其優勢和局限性。例如，水印可提供真實性和所有權保護，但可能會影響圖像質量，而且容易受到高級處理技術的影響。相比之下，pHash 可以靈活地進行圖像操作，并對內容變化敏感，因此特別適合在社交媒體平臺上使用。在數據完整性和圖像認證的背景下考慮這些挑戰和解決方案至關重要。

IV. 使用案例

A. 數據融合

首先，大數據的時空融合是為了支持軍事決策。由于缺乏所討論的可用 IMD，多數據融合（MDF）框架[12]被實例化，用于收集、準備和處理 EMD，并將其融合以提供豐富的信息。為了證明時空數據的豐富性，MDF 利用基于云的系統共享數據的公共可用性獲取了交通系統數據。不過，該框架可擴展到其他各種數據類型。其目標是提高數據質量、改進 C2 系統和軍事后勤，并支持城市地區的 COP/JADC2，從而創造出將融合 EMD 與來自不同領域的可用 IMD 結合使用的新方法。下文圖 2 介紹了 MDF 的主要功能。此外，還通過分析數值結果討論了融合大數據的好處。

對于數據采集，圖 2 (1)配置了一組參數（如區域、請求頻率）和數據源，MDF 為此收集各種格式的數據，并將其存儲在文件中。在準備階段（2），通過將不同的地物名稱和類型轉換為統一的表示方法，對輸入數據集進行標準化。這包括各種數據映射，以生成統一的數據類型，例如將描述性映射為數值或降低數據粒度。此外，還啟動地圖匹配，將所有地理定位數據（可能具有不同的精確度）融合到同一個路網中。MDF 對所有收集到的數據進行預處理，并從收集到的區域獲取 Shapefile (SHP)。請注意，根據應用目標和可用數據類型，框架可能會應用不同的特征提取方法，如自然語言處理（NLP）（情感分析、關鍵詞提取、詞法化、詞干化和自動摘要）或圖像處理（圖像分割、邊緣檢測和對象檢測），以從非結構化數據類型中提取信息。在使用案例中，我們沒有使用 NLP 算法，因為數據是無文本圖像和基于交通的數據。不過，建議的數據融合框架具有多功能性，可以處理各種數據類型，包括可以應用 NLP 技術的文本數據。

圖2 數據融合框架工作流程。

第三階段實現時間/空間數據融合和數據導出。為確保數據完整性，需要事先過濾非信任信息或有偏見的信息，例如，根據信息在不同數據源或圖像認證機制中的出現情況，使用驗證信息的方法，如第四節B部分所述。時間數據融合是通過對任意時間窗口（如每分鐘、每小時、每天）內的數據進行分組來實現的。為了進行空間融合，MDF 利用地圖匹配，根據底層道路網絡在規定的精確度下對 GPS 點進行對齊。由于不同數據源的 GPS 報告精度各不相同，因此必須這樣做，才能將所有地理定位數據映射到相同的道路網絡中。

最后，在圖 2 (4)中，豐富的數據以不同的格式輸出，為軍事和民用領域提供了多種可能性。MDF 的輸出通過創建不同類型的統計數據和可視化效果來支持時空分析，從不同的空間和時間方面描述可用信息的特征。

1. 結果： 為了展示數據融合的優勢，表 I 總結了 MDF 框架在實際實驗中的結果。該實驗為期九個月，在兩個不同的城市收集了四類民用交通數據（交通流量、事故、車輛數據和天氣狀況）。數據融合使科隆的數據覆蓋率提高了 173%，覆蓋了 5081 條道路，而僅使用Traffic HERE數據源時僅覆蓋了 1379 條道路，波恩的數據覆蓋率提高了 137%。此外，通過重疊路段豐富信息的潛力達到了 39.5%，從多個來源提供了事件的詳細描述。

表I 按數據來源分列的道路覆蓋情況。

B. 數據完整性

之前的工作[11]介紹了一種利用 Twitter 和 Facebook 來確保圖像完整性的圖像認證系統。該系統采用卷積神經網絡（CNN）和全連接層（FCC）進行特征提取，采用位置敏感散列（LSH）進行散列構建，并采用對比度損失最大化原始圖像和篡改圖像之間的差異。該模型的輸出是每個圖像 1024 位的固定長度向量表示。

為解決在城市軍事行動和民用系統中保持圖像完整性的重要性，提出了圖像事實檢查器（IFC），如圖 3 所示。它能檢測虛假圖像，確保數據的可信度，并作為當局主導的認證系統，打擊錯誤信息。系統會生成帶有徽標或圖標的驗證版照片，表明其已通過 IFC 系統驗證。此外，IFC 還提供了圖像的感知散列（pHash）字符串表示，可將其納入描述或在其他網站上共享。數據融合系統是 IFC 的一個可能的終端用戶，它可以在應用時空融合和生成豐富數據之前對抓取的圖片進行驗證。

圖3 Image-Fact-Checker (IFC)。

建立一個能提供即時真實信息的自動化系統是一個相對較新的概念，因此通過比較來評估其有效性具有挑戰性。然而，由于創建令人信服的偽造圖像的人工智能生成模型的興起，實施圖像認證系統現在變得至關重要。添加這一系統作為驗證層有助于防止或減少虛假信息的傳播，尤其是考慮到不斷發展的互聯網法規會對缺乏反虛假信息措施的平臺進行處罰。一種有效的方法是將 IFC 系統與政府機構連接起來。IFC 方法具有通用性和可擴展性，可提高個人的意識和信任度。

1. 成果： 使用 IFC 系統提高了數據的可信度，并能檢測到圖像操縱行為。在烏克蘭-俄羅斯沖突等沖突局勢中，受俄羅斯襲擊影響的平民在社交媒體上分享圖片，但對其真實性產生質疑。IFC 可以使用 DATTALION 數據集對這些圖像進行驗證，從而可以快速將其分發給救援隊、聯合國或北約等相關組織。這加快了對襲擊的響應速度，并提供了針對俄羅斯的可靠證據。在交通等民用場景中，從普通用戶那里獲取實時和經過驗證的信息可以加強路線更新和應急響應方面的決策。

圖 4（左）是通過 DATTALION 從普通社交媒體用戶那里收集到的兩張未經驗證的圖片。這些圖片只是更大數據集中的一小部分。用戶通常不愿意相信這些來源，因此有效利用這些來源具有挑戰性。然而，當這些圖像經過 IFC 機制處理后，其可靠性就會提高，因為任何進一步的篡改都很容易被檢測出來。如圖 4（右圖）所示，應用 IFC 后，每張圖片都會收到 pHash 和相關信息，如圖片描述、提取的特征、位置、事件日期、抓取日期、發布者 ID。這些經過處理的圖像將存儲在 IFC 數據庫中，供今后查詢。該數據庫有多種用途：重復檢測、完整性驗證以及滿足特定最終用戶的要求。

圖4 使用IFC提取圖像細節。

V. 軍事數據空間的挑戰與機遇

A. 數據融合

數據融合的第一個挑戰是尋找和獲取軍事和民用領域的可用數據。出于隱私/安全考慮，信息可能無法廣泛獲取或獲取途徑有限。在軍事領域（IMD），數據受到更多限制，這為探索可用的民用數據（EMD）以支持戰略性信息決策提供了機會。第二個值得注意的挑戰是融合多種數據源，這些數據源可能具有不同的結構（結構化、半結構化和非結構化數據）、標準、數據類型（如文本、圖像、視頻）、測量單元、粒度和時空覆蓋范圍。因此，需要深入了解如何準備和處理不同的數據集，并將其融合為一個數據集。

處理社交媒體中的圖像和文本需要進一步的程序，如特征提取方法（如 NLP 和圖像處理），以提取可用信息。盡管數據融合面臨諸多挑戰，但將從不同角度（如指揮部、用戶、記者、政府、傳感器）描述同一空間和時間的不同數據源結合起來的好處，可以加強軍事行動的規劃和戰略階段，為 COP 和 JADC2 系統提供支持。

B. 數據安全、隱私和完整性

1. 數據安全與隱私： 保護敏感的軍事信息對國家安全至關重要。需要強大的加密、安全的數據存儲和訪問控制來降低風險。建議采用的技術包括公鑰基礎設施（PKI）安全、受保護內核、數據加密、防火墻和入侵檢測。然而，如何在數據共享、有利于信息融合和安全/隱私措施之間取得平衡，對軍方來說仍是一項具有挑戰性的任務。

2. 數據完整性： 被操縱的數據會給民用和軍用決策帶來風險，并降低對數據提供者的信任度。在生成內容的人工智能模型不斷進步的幫助下，篡改圖像迅速傳播，參與度不斷提高，這凸顯了對智能綜合解決方案的需求。通過社交媒體分享的圖片能夠快速傳達復雜的想法，從而為救援行動提供支持，使人們能夠立即采取行動，如在城市發生事故/災難時改變交通路線。圖片還能喚起情感聯系，增強讀者對新聞事件的理解。然而，烏克蘭戰爭等危機擴大了錯誤信息的傳播，這就需要 snopes.com 和 norc.org 等人工事實核查機構的參與，以打擊錯誤信息。然而，在戰爭期間或為打擊腐敗政府而進行基于人工的實時核查可能會耗費大量時間，這就為設計自動系統來驗證圖像和處理虛假信息創造了機會。

C. 聯網

雖然這項工作的主要重點在于數據視角，以及確保使用來自不同來源的可信數據來支持軍事行動的相關性，但同樣重要的是要認識到網絡在有效提供數據和服務方面的重要性。在以網絡為中心的軍事行動中，利用高頻、甚高頻、超高頻、衛星通信、Wi-Fi 和 LTE 4-5G 等各種技術進行無線通信至關重要。有些技術擅長長距離覆蓋，但帶寬有限、延遲高，而且容易受到干擾。另一些則以可靠性為先，覆蓋范圍較短，帶寬較大，延遲較低。

以信息為中心的網絡（ICN）和軟件定義網絡（SDN）等網絡范例對于優化數據傳播和網絡協調至關重要[13]，尤其是在網絡資源有限的情況下。在軍事網絡中，尤其是在戰術邊緣，數據傳播過程中會出現資源有限和安全問題等挑戰。為解決這些問題，軍方可能會探索包括民用網絡在內的各種基礎設施，以獲取和融合非軍事數據。以歐洲 5G COMPAD 聯盟為例，目前正在考慮采用 5G 技術。然而，由于硬件通信系統成本高昂、帶寬和互操作性有限，因此具有挑戰性。這就需要定制參考架構來滿足軍事通信需求。

在最近的烏克蘭-俄羅斯沖突中，俄羅斯對烏克蘭基礎設施的攻擊導致互聯網中斷，暴露了通信網絡的脆弱性。SpaceX 的 Starlink 衛星互聯網星座提供了一種解決方案，證明了在戰時利用民用網絡基礎設施的價值。盡管該技術有望提高互聯網在數據和緊急通信方面的可靠性，但它在網絡安全、覆蓋范圍、可靠性和成本效益方面仍面臨挑戰。

D. 人工智能

由于隱私、安全以及軍事機構為防止濫用和限制 IMD 的可用性而施加的限制，為人工智能研究訪問軍方擁有的大數據帶來了挑戰。此外，人工智能功能可能會受到對抗性攻擊的影響，對抗性攻擊會通過改變造成錯誤分類來欺騙人工智能模型。快速梯度符號法（FGSM）和語義攻擊等技術分別有助于識別和減輕計算機視覺和 NLP 中的此類攻擊。Yuan等人[14]對攻擊、對策和基于應用的分類標準進行了全面評述。

要檢測對抗性攻擊，一種有效的方法是使用具有與主人工智能模型不同特征的輔助人工智能模型。這一想法源于早期的衛星通信。當時，人們使用電報等輔助系統來防止對衛星通信的中間人攻擊或干擾攻擊。由于帶寬有限，輔助系統只能傳輸與完整衛星數據相對應的摘要數據，用于偵測攻擊和應急通信。同樣，在人工智能中防范對抗性攻擊時，傳統的 ML 可以作為輔助系統，產生與主要 CNN 方法一致的結果。對抗性攻擊依賴于計算機視覺深度學習模型中的梯度技術，而傳統的 ML 方法則使用不同的方法，這些方法對這些攻擊操作大多具有免疫力。

在軍事領域使用人工智能的另一個問題是需要共享敏感數據來訓練模型。在這方面，聯邦學習（FL）作為一種訓練 ML 模型的技術已經出現，在這種技術中，數據不會暴露，從而確保了數據的安全性和隱私性[15]。雖然它不能被視為對抗惡意攻擊的防御技術，但這種方法隱藏了敏感數據和模型或參數的一部分。這種技術對于建立在人工智能基礎上的新興軍事應用非常有價值。

VI. 結論

本文探討了大數據在軍事領域的應用。研究了與整合不同數據源、確保數據安全、隱私和完整性以及聯網和利用人工智能相關的機遇和挑戰。文章引入了 MDS 概念，以豐富和引導討論，強調納入民用數據的潛力，以提高軍事行動戰略決策所需的信息質量和數量。此外，文章還包括兩個實際使用案例，說明了數據融合的好處以及實施圖像認證機制以保持數據完整性的重要性。這些發現凸顯了大數據在軍事領域的重要意義，并強調了在該領域開展進一步研究和探索的必要性。

從規劃到執行，人工智能（AI）在軍事行動中發揮著越來越重要的作用。隨著技術的進步，將人工智能融入國防戰略已成為各國保持競爭優勢、確保國民安全和安保的關鍵所在。人工智能在軍事行動中的潛在應用非常廣泛，從加強決策過程到提高軍事系統的效率和效力，不一而足。

人工智能在軍事行動中的主要應用方式之一是分析大量數據。在當今的信息時代，兵力從衛星圖像、信號情報和社交媒體等各種來源生成和收集海量數據。人工分析這些數據是一個耗時耗力的過程，可能會延誤關鍵決策。而人工智能算法則能以更快的速度處理和分析這些數據，使軍事指揮官能夠根據實時信息做出更明智的決策。

除數據分析外，人工智能還被用于加強軍事行動的規劃和執行。例如，人工智能驅動的系統可以通過模擬各種場景和預測不同戰略的結果，幫助軍事戰略家制定更有效、更高效的作戰計劃。這樣，指揮官就能根據最準確的最新信息選擇最佳行動方案。此外，人工智能還可用于優化人員和裝備等資源的分配，確保以最有效的方式部署兵力。

人工智能在軍事行動中的另一個重要應用是開發自主系統。無人駕駛飛行器（UAVs）又稱無人機，由于能夠在不危及人類生命的情況下執行監視和偵察任務，已成為現代戰爭的主要裝備。人工智能技術有可能進一步提升這些能力，使無人機能夠自主運行，根據周圍環境和任務目標做出決策，而無需人工干預。這不僅能降低人類操作員的風險，還能更高效、更有效地利用這些資產。

此外，人工智能正被集成到各種軍事系統中，以提高其性能和能力。例如，人工智能驅動的算法可用于提高導彈防御系統的精確度和瞄準能力，增強其攔截和消除來襲威脅的效力。同樣，人工智能也可用于提高軍事通信系統的性能，確保信息在不同單位和指揮中心之間快速、安全地傳輸。

盡管人工智能為軍事行動帶來了諸多好處，但也存在一些需要解決的問題和挑戰。其中一個主要問題是在戰爭中使用人工智能所涉及的倫理問題，特別是當涉及到可以在沒有人類干預的情況下做出生死攸關決定的自主系統時。確保這些系統遵守國際法和道德標準對于防止潛在的濫用和意外后果至關重要。

另一個挑戰是對手惡意利用人工智能技術的風險。隨著人工智能變得越來越先進，越來越容易獲取，人們越來越擔心敵對行為體可能會利用人工智能開發出新的、更復雜的網絡戰形式，甚至制造出難以防御的人工智能武器。

總之，將人工智能融入軍事行動有可能徹底改變戰爭的打法和勝負。從加強決策過程到提高軍事系統的效率和效力，人工智能提供了眾多好處，可以幫助各國在日益復雜和不可預測的全球安全環境中保持競爭優勢。然而，必須解決與戰爭中的人工智能相關的倫理問題和潛在風險，以確保負責任地使用這項技術，并為更大的利益服務。

參考來源：TS2 space，作者：Marcin Fr?ckiewicz

信息技術的使用及其如何將世界各地的人們聯系在一起，是 21 世紀的決定性因素。它不僅改變了人們的生活和交流方式，也改變了他們的作戰方式。數字革命與快速城市化相結合，導致軍事行動環境被描述為一場高度數字化的人民戰爭。信息技術無處不在，因此有必要將旨在改變人類行為的所謂信息活動更有效地融入軍事行動。

傳統上，戰爭被認為是 "一種暴力行動，旨在迫使我們的對手實現我們的意愿"。歸根結底，戰爭是用來改變人類行為的工具。因此，北約關于戰略傳播和信息作戰的理論的最新發展強調了影響人類決策和行為的必要性；換言之，需要創造認知效果。最值得注意的是，北約正在調整其頂點理論 AJP-01 《盟軍聯合理論》，該理論是北約所有理論及其 30 個成員國國家理論的基礎。它描述了沖突的永恒性質，并將行為變化置于北約行動的中心。

鑒于技術和理論的變化，本文旨在提供實用建議，說明如何調整軍事指揮結構，將通信能力和專業人員作為實現這種行為變化的工具。由于本文旨在成為北約理論最新發展與其實施之間的橋梁，因此以理論為主要來源。本文的出發點是假設目前較高級別的指揮部（戰略、作戰、戰術直至軍團建制）一般都配備了專門的通信能力和人員（德國-荷蘭陸軍結構中的作戰級別見圖 1）。因此，重點應放在較低的戰術層面（師和旅參謀部），因為在這些層面上，采用有效信息活動的能力仍被認為發展不足。

為了使本文的研究成果更加具體和直接，本文以德國-荷蘭 2025 師項目作為戰術編隊的案例研究。2025 師項目將德國 10 裝甲師和荷蘭 13 輕型旅合并為一支高度戰備的聯合部隊，在 2025 年前進行集體防御。因此，本文的研究問題是 "以 2025 師為案例，荷蘭皇家陸軍和德國陸軍應采取哪些行動在其結構中更有效地實施信息活動？雖然本文旨在為荷蘭和德國陸軍軍事領導人提供建議，但本文以北約理論為基礎，因此其研究結果也適用于其他盟國陸軍。需要注意的是，本文的研究結果并不是要普遍提高師一級相對于團一級的重要性。本文的目的是使 2025 師與可能得到加強的團級部隊保持同步。

圖 1：作戰層次：戰略、作戰和戰術。較高和較低戰術級別的術語基于北約條令，但未列入北約條令。引入這兩個術語是為了說明有必要實施直到旅級的五個關鍵層次。

本文第一章將分析 AJP-01 在北約沖突三角中行為的作用、競爭的連續性和威懾方面的變化。它將介紹北約以行為為中心的新方法，作為條令的四個關鍵原則之一。本章將為理解北約為何旨在通過有計劃的信息活動影響人類行為和決策奠定基礎。

第二章將新引入的關鍵原則與一項實際的荷蘭-德國案例研究相結合："2025師"項目。要了解信息活動提供的機遇，就必須理解當前北約與俄羅斯聯邦之間的對抗所導致的戰略環境變化。因此，第二章將進一步分析北約 2022 年馬德里峰會的成果對德國和荷蘭兩國軍隊結構的影響，特別是 2025 師。

第三章分為五節，每節描述一個與研究問題相關的關鍵要素：聯合軍備、情報、目標定位、信息作戰和戰略溝通。每節最后都會提出對 2025 師案例研究的三點啟示。本文的主要論點可以表述為：只有在 2025師的指揮結構中落實所有五個關鍵要素，該編隊及其人員才能有效地開展信息活動。

近幾十年來，安全環境發生了巨大的變化。最重要的是，這對敵對戰爭的作戰方式產生了影響，特別是所使用的軍事方法。軍事革命是戰爭和沖突史上一個不可分割的特征。變化的最重要驅動力之一是技術進步，今天，技術以無與倫比的速度推動著軍事事務的這種轉變。將傳感器技術與精確打擊效應器和通信相結合的無人機作戰能力就是一個最好的例證。人工智能（AI）、機器人、網絡、云技術、納米技術和激光系統是為此目的而采用和整合的技術進步。這些進步得到了小型化、相對低成本的制造和隱身技術的補充。特別是軍用無人機的發展，已經改變了民用和軍用任務。雖然無人機在農業、監測、電影攝影和其他領域有多種民用應用，但本文將討論軍用無人機、無人駕駛飛行器（UAVs）和不同大小的遙控飛機，它們被用來進行對人類人員來說過于枯燥、骯臟或危險的活動。沒有人在機上是軍用無人機的主要賣點，因為這對各種原因都有幫助：首先，它需要更少的飛行員在戰場上冒生命危險；其次，由于沒有飛行設備，無人機更輕，可能非常小。

為了保持武力使用的可控性，限制武力升級的危險，并限制使用武力造成的政治風險和傷害，混合戰爭參與者更愿意使用軍事影響相對較小的限定戰爭方法。無人機戰爭技術，以及無人駕駛和遠程精確武器系統，實際上適合于啟用這種方法。

作為第一步，必須對混合沖突/戰爭背景下現有的無人機使用情況有一個總體的了解，這也是因為盡管無人機的部署越來越多，但它仍然是一種有爭議的戰術。使用無人機是否符合道德？它甚至是合法的嗎？由于缺乏使用軍事無人機的法律框架，以及大量的平民傷亡，這些仍然是高度討論的問題。有必要在歐洲和國際層面上制定關于使用無人機的法律。

這一分析旨在為圍繞武裝無人機在陸軍行動中的使用、風險、挑戰和結果的學術辯論做出貢獻。本文將首先介紹軍用無人機：描述無人機的類型，并對軍用和民用無人機、軍事應用、目的和戰術進行區分。隨后，將分析在軍事行動中使用無人機的法律和倫理爭議。

最后，將解釋兩個案例研究：第一個是關于納戈爾諾-卡拉巴赫爭議地區44天的戰斗（2020年），它提供了一個樣本，說明這些武器可能對特定沖突的結果產生巨大影響；第二個是關于2004至2009年美國在巴基斯坦的攻擊。它描述了缺乏規范在戰場上使用軍用無人機的國際法，以及由此產生的非法殺戮。

這個話題與Finabel MS有關，因為它可能使他們意識到有必要審查與該主題有關的立法，以形成對無人駕駛飛行器的共同理解。此外，在2020年的納戈爾諾-卡拉巴赫沖突中大量使用作戰無人機，可能為Finabel MS將無人機能力與火炮相結合的新戰略鋪平道路。

總之，各國在沒有仔細研究對所有各方（友軍、敵方戰斗人員、平民和社會）的潛在后果的情況下，不得輕率作出決定。