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圖：高精度探測與探索系統（HADES）噴氣機的概念圖。與美陸軍現有機隊相比，HADES 可在全球范圍內部署，并能在飛行高度更高、續航時間更長的有人駕駛飛機上提供多方面的感知能力。(美國陸軍圖片）

自2016年美陸軍/海軍陸戰隊聯合發布多域作戰（MDO）白皮書以來，從支持反叛亂到關注新出現的近同行威脅和支持MDO工作發生了根本性轉變。作為采購最先進裝備和空中傳感器技術的領導者，傳感器-空中情報項目主任（PD SAI）正在努力實現陸軍部長的優先任務，即提供比對手看得更遠、看得更多、看得更持久的能力，并建設 2030 年的陸軍。

美陸軍認識到，其現有的渦輪螺旋槳飛機機隊不足以滿足針對同級和近級對手的 MDO 要求。為了取代這些系統，陸軍正在實施 "多域感知系統"（MDSS）高精度探測與探測系統（HADES）計劃。

"MDSS HADES將是MDSS系統家族的第一個項目，已成功通過所需的陸軍采辦整形小組，并獲準于2023年2月啟動該項目"，PD SAI的Dennis Teefy說。"通過HADES項目，陸軍將建立一支具備SIGINT（信號情報）、SAR/MTI（合成孔徑雷達/移動目標指示器）和其他內置功能的空中ISR（情報、監視和偵察）系統機隊。"

與美陸軍現有機隊相比，MDSS HADES 可在全球范圍內部署，并可在高度更高、續航時間更長的有人駕駛飛機上提供多方面的感知能力，從而抵御敵方反介入/區域拒止系統的攻擊。HADES 將滿足陸軍對中高空航空 ISR 能力的要求，以快速獲得并保持對態勢的了解、機動自由、信息超配以及在 MDO 中的決策優勢。

為準備 HADES，PD SAI 已與固定翼項目經理（PM FW）合作，在其承包商擁有和運營的機載偵察與目標定位多任務系統（ARTEMIS）和空中偵察與電子戰系統（ARES）上演示和實際部署噴氣式 ISR 感知。通過與 PM FW 合作，PD SAI 可以對演示平臺上的 ISR 傳感器進行評估，以幫助了解 HADES 計劃的要求。PD SAI 將收集和分析有關傳感器在 HADES 預計執行的高度、速度和范圍內如何在演示平臺上運行的反饋信息。

Teefy 說："PD SAI 通過開發和采購 ELINT、COMINT（通信情報）和 SAR 傳感器來支持這些工作。我們負責將這些傳感器作為政府提供的設備交付給簽約的主要系統集成商，供 PM FW 平臺使用。"

此外，美陸軍正在尋求陸軍戰區級高空遠征下一代機載 ISR 雷達/信號情報（ATHENA-R/S）噴氣式平臺，作為在 HADES 投入使用之前滿足作戰需求的過渡戰略。

"目標定位是為目標開發提供指標和警告、電子戰令和生活模式的深度傳感情報收集，"Teefy 說。"這將使對峙作戰能夠為地面指揮官探測、定位、識別和跟蹤關鍵目標。這項工作是對陸軍 G-2 和 ISR 特遣部隊現代化戰略的支持。"

美陸軍戰地手冊（FM）2-0《情報》是陸軍軍事情報的基石手冊，它將 "深度感知"定義為 "運用師協同火線以外的能力，收集支持目標定位、態勢了解或決策制定的數據和信息"。

"HADES的集成將使陸軍飛得更高、更快、更遠，這直接影響到我們更深入地觀察和感知的能力，提供與FM2.0戰略宗旨相一致的有機收集能力"，陸軍ISR任務組主任安德魯-埃文斯（Andrew Evans）說。"這反過來又使陸軍能夠提供更強的收集能力，以滿足有機收集需求，同時作為聯合部隊的一員為全域感知做出貢獻"。

繼 HADES 之后，高空平臺-深度感知（HAP/DS）將成為下一個 MDSS 記錄項目。HAP/DS將包括MDSS系列系統的高空層，將是一個具備MDO能力的低特征高空平臺（即平流層氣球/太陽能固定翼飛機），在平流層運行，能夠滲透到高度防御的威脅作戰區域。陸軍目前正處于該計劃的學習階段。

圖：高空氣球（上）和高空太陽滑翔機（下）的概念圖，它們將構成高空平臺-深層感知（HAP/DS）計劃。HAP/DS 將構成多域傳感系統系列系統的高空層，將是一個具備多域作戰能力的低特征高空平臺，在平流層運行，可深入高度防御的威脅作戰區域。（美國陸軍圖片）

HAP/DS 平臺可作為單個平臺運行，也可在平臺編隊中協同運行，在作戰和戰略縱深火力區對目標進行持續的傳感器投放，以支持遠程精確火力打擊。一旦部署了 HAP/DS，它將提供多功能傳感器能力，包括電子情報、通信情報、合成孔徑雷達/軍事迷信技術、電子光學/紅外以及未來的其他傳感器能力。

作為陸軍未來幾年發展計劃的一部分，正在計劃進行更多的 MDSS 能力采購。特別是，陸軍未來司令部計劃通過兩個分別稱為 "高效射頻監視和利用系統"（HERMES）和 "空中地球物理信息情報系統"（ARGOS）的新項目，推進 SIGINT 和地球空間情報（GEOINT）（如 SAR/MTI 雷達）傳感器有效載荷的先進性。

一旦完成，HERMES 和 ARGOS 將為無座艙飛機系統項目經理所擁有的無座艙飛機系統提供支持。

這兩項計劃最初將依靠陸軍戰斗能力發展司令部（DEVCOM）指揮、控制、通信、計算機、網絡、情報、監視和偵察（C5ISR）中心的技術發展，推進超越威脅的新尖端技術，然后將實現這些新技術在現有 HADES、HAP/DS 和其他平臺上的采購和集成。這些 MDSS 有效載荷將根據從現有航空 ISR 項目、實驗和快速反應能力中吸取的經驗教訓提出要求，在未來平臺上提供 SIGINT 和 GEOINT，以最大限度地提高操作靈活性并降低其復雜性和成本。

Evans說："除非你擁有能成功將概念轉化為能力的人，否則戰略就是空想。我們與 PD SAI 的合作對于實現我們現代化任務的戰略目標仍然至關重要，重點是在我們當前和未來的平臺上提供陸軍首屈一指的空中 ISR 傳感器。馬里蘭州的材料開發人員增加了采購監督和系統測試/驗證的嚴格性，以確保為士兵提供的工具代表了美國科學和工程專有技術的精華"。

參考來源：美國陸軍

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

盡管幾十年來商業和消費行業一直在投資于擴展現實技術（XR），但最近的進展擴大了美國軍事領域的潛在應用數量。事實上，2022 年 2 月，負責研究和工程的國防部副部長辦公室將 XR 的人機界面確定為美國防部（DOD）14 個關鍵技術領域之一。隨著國防部增加 XR 和相關應用的開支，美國國會可能會考慮其對國防授權和撥款、軍事力量結構和網絡安全的影響。

概述

XR 包括三大類物理和數字環境（圖 1）：

• 虛擬現實（VR），一種完全沉浸式的數字環境（例如，將用戶置于游戲虛擬世界中的視頻游戲）。

• 增強現實（AR）：在物理環境中疊加數字對象（例如，在用戶的視頻或照片上疊加預設數字效果的 Instagram 濾鏡）。

• 混合現實（MR），物理和數字環境的混合體，其中物理和數字對象可以互動。與 AR 不同，MR 可使用戶操縱物理或數字對象，并與同一混合現實環境中的其他用戶分享他們對這些對象的看法（例如，在投射的數字地圖上協同標記敵方部隊的位置）。

圖 1. 擴展現實的主要類別

一些先進的使能能力，如 5G 和邊緣計算--一種 "在數據源或數據源附近 "進行的計算--很可能在未來擴展 XR 應用。這些能力可提高數據傳輸速率、增加用戶容量并減少延遲（即時延），所有這些都可支持大規模網絡應用。美國防部目前正在華盛頓州劉易斯-麥克喬德聯合基地和德克薩斯州圣安東尼奧聯合基地測試 XR 的 5G賦能應用。

擴展現實的軍事應用

美國軍方正在探索 XR 的一系列應用，并在各軍種開展研發項目。這些應用包括戰術、飛行、維修、醫療和其他培訓以及作戰。

軍事訓練

據負責研究與工程的國防部副部長海迪-斯尤（Heidi Shyu）稱，國防部打算利用 "游戲行業......[正在成熟的]AR/VR 和實戰訓練 "作為開發自己的定制 XR 項目的基礎。這樣做可以使軍隊能夠進行那些在物理環境中成本過高或危險性過大的訓練演習，并使遠在異地的軍人能夠共同訓練。

例如，陸軍的合成訓練環境（STE）--一種旨在補充或整合實戰訓練的 XR 訓練環境--旨在使士兵 "在第一次戰斗開始之前，就能在他們將要戰斗的地方，與他們將要戰斗的伙伴一起，在復雜的作戰環境（包括密集的城市、林地、叢林、沙漠和亞地形）中進行訓練"。STE 的設計目的是使士兵能夠更有效地 "通過重復提高熟練程度"。這些因素反過來可以提高戰備狀態和殺傷力。

空軍將 XR 用于飛行訓練，目的是降低成本、減少訓練時間和飛機磨損。空軍還在探索將 XR 用于維修訓練，并正在建設虛擬訓練機庫，"以便隨時隨地 "在各種機體上進行訓練。同樣，海軍也希望利用 XR 將工程師和維護人員聯系起來，讓他們能夠在全球范圍內實時共同解決維護問題。

美國防部還在研究 XR 在醫療培訓中的應用。據空軍稱，XR 可以"[增加]培訓的可用性，而無需增加培訓設置的人力可用性"。這種應用可以實現分布式學習，為人手不足的醫療培訓課程創造更高的效率。

交戰

軍方正在繼續探索 XR 在作戰中的應用（圖 2）。長期以來，軍方一直將 XR 應用于飛行員和機組人員使用的平視顯示器和頭盔顯示器（分別為 HUD 和 HMD）。這些顯示器可提供動態飛行和傳感器信息，以提高用戶的態勢感知能力并改進武器瞄準。就 F-35 戰斗機的 HMD 而言，來自 F-35 外置攝像頭的輸入信息可為飛行員提供 360 度的周圍環境視圖；它還可顯示夜視和熱圖像--所有這些都可與任何探測到的物體的技術細節（如高度、速度）相疊加。

同樣，美陸軍正在開發集成視覺增強系統（IVAS），這是一種基于微軟商用 HoloLens 的加固型（即強化型）磁共振任務演練耳機。陸軍文件指出，IVAS "集成了下一代全天候態勢感知工具和高分辨率數字傳感器，提供一個單一平臺，提高士兵的感知、決策、目標捕獲和目標交戰能力"。陸軍文件顯示，該系統最終將被納入地面和空中車輛平臺。

圖 2. XR 的戰場使用示例

可能面臨的問題

美國國會在繼續評估美國防部對當前和新興 XR 軍事應用的投資時，可能會考慮一些問題。

可負擔性

XR 的軍事應用在前期開發成本方面差異很大，美國軍方最大的 XR 項目之一 IVAS 的 10 年實戰成本高達 220 億美元。然而，一旦投入使用，XR 系統可能會因無需集中人員、使用實彈或操作平臺而降低訓練成本。為評估這些問題，國會可指導對 XR 訓練和作戰應用的潛在好處和缺點（如認知過載）進行獨立分析，以確定其成本和節省的費用。這項分析可確定是否有成本更低的替代手段來實現任何已確定的效益。國會還可能尋求獲得有關 XR 系統預計生命周期成本（包括維護要求）的信息。

技術成熟度

雖然 XR 的某些應用相對成熟，特別是那些集成了獨立 AR 的應用，但其他應用還處于較初級的開發階段，需要更高水平的技術集成，或在實地應用或測試方面出現了延誤。國會可能會繼續尋求有關 XR 系統技術成熟度的信息，并隨后確定這些系統是否值得請求的資金水平。國會還可以評估任何必要使能能力的技術成熟度，以確定它們是否足夠成熟和獲得足夠的資金。

人員

XR 應用可能會對軍事人員和部隊結構產生一些影響。例如，如果美軍能夠提高訓練或作戰效率，就可以將人員從訓練單元轉移出來，或減少總體人力需求--保留較少數量的部隊，提高戰備水平。相反，XR 應用可能會產生對維護人員或 IT 和網絡安全人員的更大需求。這種需求可能會抵消部隊其他方面的削減，甚至增加總體人力需求。

網絡安全

一些分析人員對 XR 系統潛在的網絡安全漏洞表示擔憂，尤其是那些依賴高價值目標數據庫進行武器維護、圖像分類或其他功能的系統。如果這類系統被滲透，就會向對手提供有關美國武器系統的重要信息，以及有關美軍訓練方式的信息，從而在發生沖突時打算如何作戰。此外，用于作戰的 XR 系統還可能使對手歪曲用于協調軍事行動的共同行動圖，或導致系統錯誤識別人員和平臺，從而可能造成自相殘殺或意外的平民傷亡。國會可能會要求通報國防部對 XR 系統進行網絡安全測試的結果，或扣留發現存在重大漏洞的系統的資金。

參考來源：美國CRS

美陸軍計劃采用兩種版本的戰術情報瞄準節點（TITAN）系統，一種是更適合遠征的基本版本，另一種是可直接連接天基情報資產的先進版本。

隨著美陸軍進入戰術情報目標節點（TITAN）計劃的計劃成熟階段，它將要求選定的供應商提供兩種變體，一種是基本的、更遠征的系統，另一種是直接下行到天基數據的高級版本。

12月5日，美國陸軍情報、電子戰和傳感器項目執行官埃德·巴克（Ed Barker）準將主持了一場虛擬媒體圓桌會議，向記者介紹了TITAN及其投資組合中的其他項目。

TITAN是陸軍第一個由人工智能和機器學習支持的情報地面站，被認為是該軍種多域作戰和聯合全域作戰愿景的關鍵組成部分。該系統旨在提供下一代、遠征、可擴展和可機動的梯隊平臺，以解決陸軍在大規模作戰行動中的頭號差距：深度傳感。據陸軍網站稱，通過同時訪問來自太空、高空、空中和地面層的多個傳感器的傳感器數據，TITAN在行動中提供了態勢感知和態勢理解。該網站解釋說，融合這些數據并使用高級分析向致命和非致命網絡提供有針對性的情報，可以縮小傳感器與射手之間的差距，并實現遠程精確射擊、航空和任務指揮。

“這是陸軍內部情報現代化工作的基本要素之一。正如你們中的許多人可能知道的那樣，泰坦是一個可擴展的遠征情報地面站，真正希望提供融合的傳感器數據，以實現遠程精確射擊。它確實是事物深度傳感方面的關鍵組成部分，以及將其存儲在傳感器到射手回路中的能力”，巴克將軍說。

該系統正在根據快速原型設計戰略進行開發，以盡快開發和部署該系統。去年，陸軍向Palantir Technologies和Raytheon Technologies授予了兩份價值3600萬美元的TITAN合同。項目官員允許士兵在 2023 年期間訪問該系統，用于所謂的士兵“接觸點”，允許服役人員就如何改進系統提供反饋。2024 年，該服務打算將原型成熟階段合同授予一家公司，并向尚未選擇的單位發布第一個 TITAN Advanced 系統。

“我們的下一步，在 [20]24 年的第二季度，我們預計會選擇其中一家供應商進入我們所說的原型成熟階段，即 PMP，這是快速原型設計的下一階段。在這個PMP成熟階段，選定的供應商將進一步成熟他們的原型，[具有]更多的士兵接觸點。然后，我們打算在指定單位中增加一些這種能力問題，以使他們能夠完善TPP（戰術，技術和程序）中的反饋，并將其用于其中，”巴克將軍說。

他指出，將包括不同版本的地面站。基本系統和先進系統之間的主要區別在于，后者將包括諾斯羅普·格魯曼公司提供的“太空套件”，該套件提供來自天基資產的直接下行鏈路，從而更快地提供情報數據。“從天基方面來看，這是來自那些國家技術手段的直接下行鏈路。這減少了直接訪問這些天基資產的額外周期時間，”將軍說。

但是，基本版本也將能夠訪問該信息，只是不能直接訪問。相反，它將能夠從國家地理空間情報局等組織的數據設施中獲取信息，“現在，這并不意味著基本人員無法訪問這些天基數據，”他澄清說。

陸軍將繼續通過一系列演習來評估和開發該系統，“從網絡的角度并了解梯隊的發展方向，這將有助于確定不同梯隊需要多少基本和先進的系統。”

剩余的 TITAN 計劃包括 2025 年推出 TITAN Basic 的第一臺產品，以及完成快速原型制作計劃、開始生產和 2026 年發布最終原型。

他補充說，隨著該服務“向主要能力獲取”過渡，它很可能“也將開始走上他們所謂的軟件獲取路徑”，這將有助于應對新出現的威脅，并“使我們能夠繼續保持足夠的敏捷性來滿足新出現的需求”。

巴克將軍的團隊創建了 Project Linchpin，專門用于提供人工智能和機器學習 TITAN 以及許多其他程序。所有 PEO-IEW&S 傳感器現代化都有望利用這些新興功能。

參考來源：AFCEA

數字化作戰在未來幾十年的戰爭中至關重要。

軟件定義國防被認為是 "游戲規則的改變者"，對當今各國軍隊的使用至關重要。軟件將成為軍事能力的決定性特征。12月7日，德國網絡與信息領域服務局局長托馬斯-道姆（Thomas Daum）海軍中將在美國空軍歐洲航空航天協會主辦的法蘭克福TechNet跨大西洋國際會議上發表講話時說，沒有實現軍事行動數字化的國家將無法在戰場上生存。

"毫無疑問，任何軍事資產的火力仍然非常重要。"然而，如果你的坦克、艦艇和飛機不是數字化戰場上的一個網絡節點，你將無法生存。你需要更快地識別畫面。你們需要更好的決策。你需要更早、更精確地進行打擊，或者用更正式的話來說，信息優勢導致決策優勢，而決策優勢又會影響優勢"。

此外，道姆上將指出，透明戰場已經成為現實。

他說："我們已經實現了數字化，影響深遠的數字化，即使在偏遠地區也可以實現數據連接"。"智能設備、手機和微型無人機的創造性應用極大地提高了情報、監視和偵察能力，實現了互聯互通。再加上傳輸時間的縮短，確實縮短了戰術領導人的反應時間。

隨著戰斗速度的加快和決策時間的減少，當前和未來戰場需要更多的防御，因此軟件化戰爭至關重要。

這位海軍上將建議說，傳統上缺乏數字化的陸軍正在利用軟件定義的無線電推進作戰。他解釋說："多年來，我所看到的涉及陸地領域的唯一相關解決方案是發展聯合戰術火力支援"。"如今，有了帶寬更高的數字軟件定義無線電和數字傳輸波形，陸軍的新時代已經開啟。通過引入作戰管理系統，可以連接平臺，交換識別圖片，及時分配目標，優化該領域的殺傷鏈。"

不過，道姆也表示，士兵需要能夠理解和接受現代自動化數據交換的優勢，并知道如何通過平臺提高作戰能力。

這位海軍上將認為，連接地面作戰系統還將取得進一步的成果，包括集成內部總線系統和控制功能，以利用戰斗管理平臺。"然后以這種方式連接炮塔、連接火炮和指揮控制系統，有了這些，我們就可以在這個陸域進行第三方瞄準。"他澄清說，"炮塔可以自動返回通過網絡接收到的目標。這實際上就是軟件定義防御發揮作用的地方"。

在他的設想中，道姆將軟件定義國防視為軍事平臺。與坦克的數字化不同，坦克被視為移動計算機。他解釋說："軟件作為一種具體詳細的解決方案，不再是平臺的功能之一"。"相反，武器平臺變成了以一個巨大的互連網絡為中心的游泳、飛行或滾動武器載體，由軟件系統運行和操作。因此，歸根結底，艦艇、飛機和坦克只是圍繞著處理器和操作軟件系統的硬件。在我看來，護衛艦就是一個海上數據中心"。

為了實現這一愿景，軍隊將需要數據中心連接架構、基于云的高度自動化系統，并與人工智能和機器人技術相結合，以大大加快決策速度。

道姆還指出，軟件定義國防將有助于彌補軍隊在人員和物資方面的劣勢。

他說："這無異于一個新時代的開始，[隨著]現代戰爭的基本原則、架構原則、組織原則和作戰原則的轉變"。

參考來源：AFCEA

一種新的戰區級模擬器旨在幫助軍方和工業界領導人評估平臺、武器和網絡在火力下如何協同工作--提供一個測試聯合全域指揮與控制（JADC2）背后系統的機會，這是五角大樓將全球傳感器和射手連接起來的全面計劃。

**快速戰役分析和演示環境（RCADE）**由 RTX 的防務業務單元雷神公司開發，用于評估當前或正在開發的系統架構如何實現戰役目標，例如通過使一定數量的威脅失效來拖延入侵。美空軍也有類似的項目，如 "合成戰區作戰研究模型"（STORM）和最新的 "聯合模擬環境"（Joint Simulation Environment），但 RCADE 的目的是在更大的范圍內進行模擬，并以更快的速度得出結果：從幾周或幾個月縮短到幾個小時。

雷神公司首席技術研究員喬治-布拉哈（George Blaha）在8月31日的一次媒體活動上對記者說："我們從一開始就將其打造為敏捷、戰區規模大且靈活的系統，這樣我們就可以執行空軍任務和海軍任務，并在聯合多域作戰中一并審視這一切。"

"速度是一個絕對關鍵的要求......這樣我們才能快速獲得洞察力，"布拉哈補充道，"我們在系統上撒了一張大網，因此它不僅僅是'運行一個作戰計劃或戰役，看看結果如何'，而是幾十個、幾百個架構概念、紅色作戰命令、紅色戰略、藍色戰略等等。

圖：RTX 圖像描述了一個假想場景，展示了 RTX 如何與客戶合作，使用 RCADE 模擬任何領域的任務場景。藍色倒 U 形圖標代表美國和加拿大飛機，紅色圖標代表來襲威脅，藍色矩形線代表雷達預警線。所顯示的圖像是編造的數據，僅供公開發布之用，并不代表 RCADE 的全部功能。

它的規模也很大，可以將數千個實體繪制成一個場景。這對于規劃和計劃層面的分析尤為有用。

布拉哈舉例說明了 RCADE 對敵方轟炸機和巡航導彈向南飛越北極上空的反應進行測試的情況。在一次試驗中，美國和加拿大的防御戰斗機只從軍用機場起飛，這限制了它們在作戰區域的閑逛時間，使一些威脅得以到達美國大陸。在第二次試驗中，戰斗機在附近的民用機場加油--這屬于空軍敏捷作戰部署概念的范疇--增加了它們的閑逛時間，結果多摧毀了25%的威脅。

通過 RCADE，計劃人員可以比較這些情況，以及超視距雷達、遠程空對空導彈或改進的指揮控制系統等升級的效果。然后，該系統可以在圖表上顯示數百次運行的結果，并在一個坐標軸上顯示被摧毀巡航導彈的百分比，在另一個坐標軸上顯示與美國大陸的攔截距離等指標。

布拉哈說："在這些模擬中，從指揮和控制行為到后勤行為等許多事情都可以發生變化。"

RCADE的出現正值RTX公司（最近更名為雷神技術公司）希望將自己定位為不僅提供導彈和傳感器等單個系統，而且提供這些系統如何相互作用的分析之際。

雷神公司空中力量總裁保羅-費拉羅（Paul Ferraro）說："作為一級供應商，我們的部分職責是了解任務的優先級，并對架構和方案進行評估，為正確決策提供依據。"

這種思路與空軍自身加強 "殺傷鏈 "的努力不謀而合，"殺傷鏈 "是指發現、識別、跟蹤和摧毀特定目標所需的一系列步驟。米切爾研究所（Mitchell Institute）資深常駐研究員希瑟-彭尼（Heather Penney）在今年 5 月發表的一份相關研究報告中寫道，自 1991 年海灣戰爭以來，大國一直在研究空軍的殺傷鏈，并想方設法阻止或破壞它。

美空軍指揮、控制、通信和作戰管理綜合項目執行官盧克-C.G.-克羅普西準將在空軍的應對措施中發揮著關鍵作用。

"架構勝于產品，"他在 8 月份的一次行業活動上說。"為了贏得長期的勝利，你實際上必須擁有一個與你在該架構中擁有的單個節點或代理相對無關的架構"。

費拉羅強調，RCADE 是非賣品。相反，該公司和政府同意根據《合作研究與開發協議》共享數據，以促進模擬器的發展。

"這不是雷神公司的產品，"他說："我們不是在銷售它，不是在租賃它，也不是在許可它。這有利于我們思考，有利于我們與客戶接觸，有利于我們了解我們可以在哪些方面做出貢獻。

圖：RTX 的一幅圖片展示了 "美國陸軍戰術情報目標訪問節點（TITAN）地面站的原型，該地面站將通過快速梳理海量傳感器數據來發現和跟蹤潛在威脅"。RTX 提供

雷神公司已經利用 RCADE 測試了可以支持 JADC2 的系統。6 月 7 日的一份新聞稿描述了陸軍如何在 RCADE 中對一個數據收集地面站進行為期一年的測試，然后再進行為期三個月的實地測試。戰術情報瞄準接入節點是 RTX 的另一個產品，旨在更好地連接太空、海洋和陸地傳感器，使遠程精確射擊更加精確。

新聞稿說："快速而準確的模擬能力表明，RTX 工程師不僅能制造和部署完成 JADC2 計劃所需的技術，還能幫助軍方客戶了解他們的需求，并預測這些技術將如何協同工作。"

雖然它將對空中力量產生影響，但最終成為 RCADE 的項目最初始于 2016 年的 "跨域海上監視和瞄準 "計劃，該計劃模擬了海軍如何在有爭議的環境中遠距離瞄準敵方艦艇和潛艇。隨著時間的推移，陸軍、空軍和國防部長辦公室都表示出了興趣，該計劃也隨之發展壯大。經過多年的發展，RCADE 現在已經 "真正步入正軌"，布拉哈說。

但仍有一些方面需要改進。布拉哈說，RCADE 在空中、陸地和海洋領域都很強大，但在太空領域還有發展空間。他還希望使其在人工智能和稱為強化學習的機器學習領域有更強的能力，這將有助于實現模擬器某些功能的自動化。費拉羅表示，模擬器不斷增強的功能將使戰斗場景變得越來越復雜--例如，包括大量的戰斗協作飛機和無人駕駛水下飛行器。

他說："當威脅發生顯著變化，應對威脅的方法也發生顯著變化時，這就為你提供了一種客觀分析各種架構和參與不斷變化的任務集的各種方式的方法。"

參考來源：AIR & SPACE FORCES MAGAZINE

俄羅斯正在進行的烏克蘭戰爭使自主和無人系統越來越多地融入戰爭的各個方面。對于北約及其成員來說，這種快速發展的技術不再是明天的問題，而是今天的問題。北約及其成員正在考慮如何應對這些系統帶來的挑戰和機遇。

雖然對什么是自主系統有不同的定義，但北約將其定義為：在規定的參數范圍內，根據已獲得的知識和不斷變化的態勢感知，按照最佳但可能無法預測的行動方案，決定并采取行動以實現預期目標的系統。系統的操作者確定其參數和目標，但系統通過人工智能（AI）進行自我指導。在無人駕駛航空系統中，自主無人機可以根據收集到的環境數據進行通信、調整路線并做出決策，從而無需人類持續操作。將自主性應用于無人機網絡還能實現無人機群，使無人機網絡能夠作為一個單一、集中的實體執行任務。

在烏克蘭加速規模化應用

自 20 世紀 60 年代起，無人機和其他機器人就開始以有限的自動化水平進行遠程操作。就像手機從純粹的通信設備發展到與互聯網連接的計算機一樣，無人駕駛系統也正變得越來越智能，能夠以不同程度的自主方式和網絡編隊進行操作。早期的無人駕駛航空飛行器將飛機的操作人員轉移到地面，降低了風險和成本，但仍需按照機組人員的要求執行任務。自主系統不再需要這樣做。同樣，自主系統正在徹底改變其他傳統領域，自主水面艦艇、潛艇和陸地車輛都在進行不同階段的測試、生產和部署。

在烏克蘭戰場上，自主和無人系統的使用已經激增。廉價、大規模生產的空中無人機，包括經過改裝的商用系統，已成為偵察和瞄準的關鍵。從美國提供的 "彈簧刀 "到俄羅斯的 "柳葉刀-3"，雙方都使用了依靠計算機視覺來識別和攻擊目標的閑逛彈藥。10 月，烏克蘭軍隊在塞瓦斯托波爾港發動了一次大規模無人機襲擊，動用了多達 16 架無人駕駛飛行器和水面艦艇，損壞了多艘俄羅斯船只。雖然這次攻擊很可能有人類操作員參與，但它顯示了協調一致的無人機群有可能壓垮傳統防御系統。

俄羅斯烏克蘭戰爭的強度和規模正以前所未有的速度加速軍用無人機的發展，并為對抗和有效利用無人駕駛和自主系統帶來了挑戰和機遇。例如，借助新型衛星通信網絡，無人機可以成為網絡化自主系統中的智能節點（傳感器和/或效應器），即使單個單元出現故障或喪失功能（如被擊落），無人機也能集體協作解決任務，如對前線的整個地段進行實時偵察。

國防能力的重大差距

北約領導層以及美國和其他成員正在應對自主和無人駕駛系統對安全帶來的挑戰和機遇。北約正在利用其《2022 年自主實施計劃》和《2021 年人工智能戰略》，重點關注負責任地開發和使用自主系統、綠色自主系統，以及保護北約相對于競爭對手和對手的技術優勢。

美國政府正集中精力開展跨機構工作，使各部門和機構在涉及國家安全的新興技術方面保持一致。為此，美國國防部專注于在戰爭中使用自主系統，以及確保安全和有效性所需的決策階梯。

雖然目前正在努力使各個盟國在自主系統方面的工作與聯盟的目標相一致，特別是在研發方面，但這需要加快步伐。要應對對未來戰爭問題至關重要的自主系統和其他顛覆性技術的挑戰，速度至關重要。整個聯盟的政策和實施必須更加協調一致，以了解作戰人員的需求，并提供必要的防御措施，在戰場上與自主系統作戰。

應對圍繞自主和無人系統挑戰的五個關鍵考慮因素

在北約尋求回答與自主系統的開發和實施有關的戰略和戰術問題時，有五個關鍵考慮因素需要解決：

1 解決成本與先進性的問題。在俄羅斯的烏克蘭戰爭中，國際社會看到了自主技術前所未有的應用。問題依然存在： 北約成員國考慮如何應對這一技術日益擴大的使用規模，同時在技術復雜性與易用性和實施之間取得平衡？我們正處于一個了解當今和未來戰場的拐點，看到傳統、常規軍事戰略與快速發展的新技術的混合使用。由于伊朗或烏克蘭等行為體能以每單元不到 3 萬美元的價格制造軍用無人機，因此需要考慮基礎技術先進性與成本和復雜性之間的平衡。

2 加強商業/軍事合作，接受軍民兩用技術。在國防工業基地問題上，商業實體與軍方之間的合作與協作至關重要。建造大量更小、更便宜、更靈活的無人攻擊和防御系統的主導戰略需要巨大的規模經濟。只有利用雙重用途技術以及同時在國防和商業市場運營的公司，才能實現這種模式。

3 將自主系統納入綜合防御。正如《2022 年美國國防戰略》所強調的，綜合威懾應 "在不同作戰領域、戰區和沖突范圍內無縫運作"。北約有一個戰略威懾和防御概念，一個最近商定的從戰略到地區的系列計劃，以及一個新的 "部隊模式"，以確保按規模和相關速度確定部隊，滿足其新防御計劃的要求。聯盟和盟國將確定自主和無人系統在聯盟防御計劃和概念中的作用。

4 為多領域使用自主和無人系統做好準備。北約及其成員考慮不僅在空中領域，而且在其他物理領域--海上、地面和太空--使用自主和無人駕駛系統。北約還必須考慮網絡能力如何支持自主和無機組人員系統、必須確保安全的軟件和硬件漏洞，以及如何利用對手系統的漏洞。

5 解決政府授權和采購流程問題。隨著商業部門與軍方之間的合作日益密切，許多與速度和流程相關的考慮因素也應運而生，但政府也必須考慮其采購流程如何影響技術開發、采購和投入戰場的速度。采購所需設備和平臺的 "及時"模式已不能滿足作戰人員的需求。聯盟和盟國決不能因為過時和繁瑣的政府程序而失去技術優勢。相反，盟國必須努力減少障礙，加快采購進程。

建議和結論

• 重新定義沖突中的領域優勢

在大國競爭的時期，自主和無人系統的進步可能會對任何突發事件產生影響。在北約應對俄羅斯威脅之際，領域優勢至關重要。目前，在完全自主的情況下，幾個士兵就能在短時間內連續發射數十或數百架空中無人機，使防空系統達到飽和。這意味著盟國需要開發一種新的空中優勢模式，在傳統防空手段的基礎上增加新的、潛在的自主反無人機系統。在其他物理領域應對大規模無人駕駛系統的威脅時，也必須做出類似的考慮。

• 了解軟件的決定性作用

組建和部署無人機系統網絡化編隊的能力取決于這些系統是否使用兼容的操作系統，以便在所有系統上同時部署相同的協調應用程序。雖然硬件特性仍然至關重要，并有助于區分不同的供應商，但運行專有和定制軟件會削弱聯網能力。要應對這一挑戰，就必須將對話轉向軟件定義的系統。

• 政府采購所需的變革

自主系統需要采用軟件優先的采購方法，這意味著操作系統和軟件比無人機系統更重要。軟件不僅是單個系統性能的關鍵，決定著系統檢測威脅和做出決策的能力，也是系統通過協調和數據交換集成到更廣泛的系統網絡中的關鍵。自主系統將需要不斷更新其操作系統、人工智能模型和數據協議，以確保它們的安全性、能力和互操作性，并需要供應商的持續參與。未來，購買自主系統更像是購買 IT 設備，而不是傳統的國防資產。盟國的采購流程必須反映技術使用和實施的這種演變。

參考來源：CEPA

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。

圖：2022 年 11 月 21 日，一架海軍 EA-18G 飛機在內利斯空軍基地起飛。(美國空軍攝影：William R. Lewis）。

美國五角大樓的 "聯盟及聯合全域指揮與控制"（CJADC2）計劃在早期未能實現將每個傳感器與每個射手連接起來的雄心，如今，該計劃正通過翻轉原有的游戲規則和組建新的團隊來取得進展。CJADC2 不是依靠自上而下的標準和要求來建立一支更具互操作性和互換性的部隊--此工作可能需要數十年的時間，而是將解決當今實際作戰問題所需的特定系統編織在一起。

在過去幾年中，CJADC2 一直處于停滯狀態，在聯合參謀部領導的進程中備受煎熬，該進程強調通用標準和要求，以推動未來部隊的聯合性。最近，美聯合參謀部增加了更多的程序，規定了與盟國和合作伙伴的互換性，并將通信和計算機納入了 CJADC2 的權限范圍。CJADC2 的范圍不斷擴大，有可能使其成為一種毫無意義的包羅萬象，而不是一種作戰能力。

通過將 CJADC2 退化回最初的目的，美國防部似乎正在重新獲得前進的動力。CJADC2 的核心包括兩項功能：聯合指揮與控制（C2）和一體化。聯合指揮與控制負責制定和執行計劃，而針對同級對手的計劃將越來越多地依賴于協調跨域廣泛分布單元的新概念。聯合一體化將多個軍種的系統組成執行計劃所需的效果鏈或任務線。

建設而非引導CJADC2

看到 CJADC2 在程序和自上而下的授權的重壓下掙扎，美國防部領導人在過去兩年中成立了新的組織，以解決聯合 C2 和一體化的具體問題。五角大樓辦公室的改組通常不會產生什么實質性變化，但這次卻不同。美國國會正在待定的立法中正式確定這些新辦公室的作用和權限，推動 CJADC2 的技術實施更快地采用自下而上的方法，以反映烏克蘭戰爭和商業技術世界的經驗教訓。

在關于 CJADC2 的指示中，美國參議院明年版本的《國防授權法案》命令負責任務能力的助理國防部長對能夠解決作戰指揮官最緊迫挑戰的概念和系統進行原型設計。該法案還指示采購集成與互操作性執行主任采購新系統所需但目前部隊中缺少的要素。該法案還責成首席數據和人工智能官（CDAO）整合由此產生的硬件和軟件組合。

通過調整 CJADC2 的方向，從長期互操作性轉向近期問題解決，美國國會認識到自 2020 年美國防部進行首次 CJADC2 演習以來，戰略環境和技術機遇都發生了變化。俄羅斯和伊朗等帶來的挑戰既明顯又緊迫。正如烏克蘭戰爭所顯示的，現有的無人系統、軟件和傳感器可與傳統部隊迅速結合，創造出新的戰術和部隊組合，在完成友軍指揮官任務的同時為敵人制造新的問題。去年的國防授權要求美國防部將 CJADC2 的重點放在開發任務主線上，以應對印太司令部確定的高優先級挑戰。

CJADC2 的重點從網絡轉向集成，凸顯了商業技術的類似趨勢。隨著軟件定義無線電和網絡的出現，無線電和數據鏈路已不再是互操作性的障礙。目前的挑戰是如何將不同傳感器產生的數據轉化為可計算的形式，并將其用于廣告目標或軍事攻擊。

國防工業可以通過遵守有關公開其系統數字接口的法律，并參與軟件工廠，為軍用系統提供持續更新的代碼，來促進數字集成。最終，這種方法將聯合實現互操作性，并允許項目辦公室利用各種供應商，而不是將賭注押在單一的主承包商身上。

預算即戰略

資金是 CJADC2 的最大障礙。20 年前，組建一個新的系統主要需要培訓操作人員。如今，它要求通過無數的網絡接口、數據環境以及指揮和控制工具來實現機器對機器的集成，而這些往往是那些習慣于建造艦船、飛機、裝甲車輛或武器的項目贊助商所不具備的。這些 "孤兒 "能力是新系統的粘合劑，既能使系統成功，也能使系統失敗。各軍種已開始通過海軍的 "超配項目"、空軍的 "先進作戰管理系統 "和陸軍的 "聚合項目 "為它們尋找歸宿，但沒有人負責贊助或管理實現聯合集成所需的能力。

為了給 "孤兒 "聯合互操作性一個歸宿，參議院在其撥款法案中將各種軟件、網絡和集成資金項目重新分配給了 CDAO。這一變化落實了規劃、計劃、預算編制和執行改革委員會的建議，將預算項目調整到能夠最好地管理其使用的組織。這種矩陣式預算項目最具創新性的地方或許在于其最終產品是集成而不是小工具或服務。

為了實現國會撥款者的愿景，五角大樓在執行新的 CJADC2 資金時，需要反映 CJADC2 本身的架構。成功的定義應該是整合部隊，為指揮官實現優先成果，但執行將是聯合的。即使 CDAO 繼續負責資金的使用，各軍種的項目辦公室和負責研究與工程的國防部副部長辦公室也需要管理其對交付綜合任務線程或計劃中的聯合火力網的貢獻。

如果這些看起來都是細節，那就是細節。但五角大樓的創新計劃通常都缺乏嚴謹的細節，這些計劃通常都是由科技界拗口的術語、五角大樓 C-suite 的新匯報關系以及購買小玩意兒的資金組成。這些計劃往往缺乏分析支持，無法評估哪些解決方案可以應對特定威脅；缺乏資金，無法確保所有環節都能相互溝通并由操作人員進行管理；也缺乏可重復的流程，無法讓一場戰役持續向對手提出挑戰，而不是一次性的科學項目。國防部最近的組織變革和國會正在進行的立法工作開始填補這些空白。

同樣令人鼓舞的是，CJADC2 背后的新能量集中在聯合和國防部層面。作戰指揮官需要聯合來自多個軍種和領域的單元來完成他們的任務，而他們并不像各軍種那樣擁有一支由工程師和承包商組成的陸軍。CJADC2 應提供這樣的基礎設施。

雖然通往 CJADC2 的道路已經改變，但總體目標并未改變--使美國聯合部隊更具彈性和適應性，并向敵人提出更多挑戰。通過為其客戶--作戰指揮官整合解決方案，CJADC2 可以實現這些目標，并充分利用五角大樓的硬件、軟件和人員。

參考來源：Hudson Institute

美國認為，對手在烏克蘭的肆無忌憚的侵略突出表明，有必要建立一種軍事態勢，支撐美國及其聯盟伙伴時刻處于備戰狀態，掌握實時信息和決策，并隨時準備在全球聯盟需要時為其提供實時態勢感知情報。

這并不是一個新想法——美國國防部（DoD）制定了聯合全域指揮與控制（JADC2）戰略，描述了賦予聯合兵力指揮官所需的從傳感器到指揮與控制（C2）功能，以及跨所有作戰領域的動能和非動能武器能力的迫切需要。威懾并在必要時隨時隨地擊敗全球任何對手。

JADC2 戰略要求向聯合兵力指揮官暢通無阻地提供實時態勢感知數據，而不論其屬于哪個軍事領域或防務供應商。為了實現這一目標，必須接受美國國防部的數據戰略，將國防部轉變為以數據為中心的組織，利用數據的速度和規模來提高作戰優勢和效率。以便 "將數據視為武器系統，并管理、保護和使用數據以實現作戰效果"。

那么，我們該如何實現所有必要數據和信息的實時交付呢？讓我們來了解一下什么是 JADC2、實施 JADC2 所面臨的一些挑戰、JADC2 的技術基礎，最后討論如何為作戰人員實施這一新的全球實時情報基礎。

什么是 JADC2？

聯合全域指揮與控制（JADC2）是全球防御系統的未來，也是現有單一供應商、單一安全域指揮與控制（C2）平臺的演進。它始于美國國防部的一項戰略，目的是通過彈性連接，利用自動化、人工智能、預測分析和機器學習，使所有部門和盟國都能快速 "感知"、"理解 "和 "行動 "整個作戰空間的信息。它正在將簡單的 "傳感器對射手 "設計發展為現在的大量雷達、商業和軍用衛星圖像以及其他探測設備。這些數據源將實時數據輸入 C2 決策實體，由 C2 決策實體決定可提供動能或非動能響應的適當效應器。

傳統上，武器系統由單一供應商作為獨立平臺提供，在一個單一、專用、以網絡為中心的作戰安全域內跨越從傳感器到 C2 再到效應器的范圍。JADC2 打破了這一架構，采用以數據為中心的架構，向包括聯盟伙伴在內的眾多供應商和運營商開放傳感器-C2-效應器信息域。它還旨在選擇最佳的效應器來發射，而不是單一供應商的武器系統，從而提高作戰效率。

JADC2 還旨在實現從 "人在環內 "到 "人在環上 "再到 "完全自主 "的演進，將對威脅的響應時間從幾天/幾周/幾個月縮短到幾秒/幾分鐘/幾小時。 同樣，JADC2 將壓縮軍事決策中使用了幾十年的 "觀察-定向-決策-行動"（OODA）循環的時間。

JADC2 的官方定義見《聯合全域指揮與控制戰略摘要》，其中指出 "JADC2為塑造未來聯合兵力的指揮控制能力提供了一種連貫的方法，其目的是在戰爭的各個層次、各個階段、跨所有領域并與合作伙伴一起感知、理解和行動，以相關的速度提供信息優勢。作為一種方法，JADC2 超越了任何單一的能力、平臺或系統；它提供了一個機會，在聯合兵力執行 C2 的方式上加快實施所需的技術進步和條令變革。JADC2 將使聯合兵力能夠使用越來越多的數據，采用自動化和人工智能賦能的方式，依靠安全而有彈性的基礎設施，并在對手的決策周期內采取行動"。

本文使用 JADC2 作為總括術語，涵蓋許多 C2 縮寫詞，如 C4ISR、C5ISR、聯合全域作戰 (JADO)、聯合或聯盟 JADC2 (CJADC2)、多域作戰 (MDO)、泛域能力 (PDC) 和泛域C2 (PDC2)。

什么是數據中心化？

數據中心化指的是一種系統架構，在這種架構中，數據是主要的永久資產，而應用程序則不斷變化。軟件組件不交換靜態配置的信息，而是通過共享數據模型進行通信，在該模型中，所有參與者都能理解數據，數據對象在應用程序中顯示為本地數據。應用程序可直接讀寫這些對象的值，這些值緩存在每個參與者中。

當以數據為中心的架構建立在無需服務器或經紀人作為中介的點對點網絡之上時，關鍵任務實時數據就能以線速傳遞給人工智能和 ML 引擎，從而實現實時態勢感知和決策。

進入美國國防部數據戰略

為了在戰爭中以最快的速度主導決策，聯合全域指揮與控制（JADC2）系統必須為不同作戰指揮部的決策者以及決策人工智能和 ML 系統提供實時數據，從戰術邊緣到霧到云。這與 2020 年 9 月 30 日宣布的《國防部數據戰略》不謀而合，該戰略指示美國國防部（DoD）領導人將所有國防部資產演變為以數據為中心的資產，將數據視為武器系統。該文件概述了這一戰略的七個目標--使數據可見、可訪問、可理解、可鏈接、可信、可互操作和安全（VAULTIS）。

JADC2 網絡的演變

美軍支持的網絡數量遠遠超過 10,000 個，其中絕大多數網絡都是采用以網絡為中心的設計策略構建的。這些網絡大多由單一國防承包商提供，并在每個網絡連接中支持單一安全域。因此，要與原始設計之外的實體共享這些網絡中的數據，通常需要使用非常昂貴且難以配置的多獨立安全級別（MILS）或跨域交換機（CDS），而這些交換機在設計上也無法快速重新配置，以向新的需求點提供實時數據。

新的以數據為中心的網絡減少了對 MILS 和 CDS 平臺的依賴，并通過獨特的身份驗證、訪問控制、加密和數據標記來確保共享網絡管道中單個數據元素或主題的安全。這樣就不需要為每個安全域，甚至可能是每個國防供應商建立單獨的網絡管道，同時還能與新的聯盟伙伴或機構快速共享實時數據。

JADC2 的十大數據要求

全球各國軍隊正在 JADC2 的保護傘下建設首個以數據為中心的網絡。美國空軍正在建設先進戰場管理系統（ABMS），美國海軍正在建設 "超配項目"，美國陸軍正在建設 "融合項目 "和 "TITAN"。這些 JADC2 原型系統證明，目前至少有十種新出現的移動數據需求。這十大數據需求是

1 數據中心
2 網絡傳輸無關性
3 多域安全架構
4 零信任/安全
5 MOSA/開放標準
6 云到戰術邊緣的連接和啟用
7 數據持久性的斷開操作設計
8 互操作性
9 可擴展性
10 網絡健康工具

在下一代以數據為中心的網絡中實施這十大數據要求，可將所有軍種和聯盟伙伴的綜合傳感器、指揮與控制以及優化的武器/效應器系統納入我們的生態系統。這構成了一個成功、可部署和可維護的 JADC2 環境的基礎。

RTI Connext： 領先的JADC2軟件連接框架

RTI Connext? 是 TRL-9 商業產品，已在全球 1,800 多項設計中得到驗證。Connext 是唯一能夠滿足 JADC2 數據要求的技術。由于 Connext 已在超過 75 個 C2 系統中部署，因此它大大降低了實現可行且強大的 JADC2 環境的成本、風險和時間。Connext 點對點架構無需服務器和中間商，可實時訪問所有作戰域的數據。 Connext 與傳輸無關，可在多種傳輸中無縫運行，包括 TDL、RF、TCP、UDP、Infiniband、水下傳感器網絡傳輸、有損衛星連接，甚至共享內存或背板--所有這些都在單個計算系統中實現。

即使在通信通道斷開、被拒絕、斷斷續續或帶寬有限的情況下，Connext 也能可靠地工作。如今，Connext 已成為 20 多個模塊化開放系統方法 (MOSA) 標準的基礎，并提供了關鍵任務 JADC2 系統所需的容錯、彈性和安全性。Connext 還可與其他網絡戰略協同工作，支持傳統和未來的信息模型，并促進模塊化系統的部署，可根據不斷變化的威脅動態構建和重新配置。Connext 開放式標準線協議和應用程序接口推動了無縫集成和互操作性，使系統能夠以戰爭的速度推動決策。

結論

為了擴展和增強 JADC2 合規性的軍方客戶，Connext 支持從以網絡為中心的系統向以數據為中心的強大環境進行清晰、基于開放標準的遷移--在許多情況下使用相同的網絡設備和管道。這種方法既符合成本效益，又能提高性能，使 Connext 成為實現統一網絡的顯而易見的連接基礎。