美國海軍陸戰隊需要制定新的海軍陸戰隊空中指揮控制系統（MACCS）作戰概念，彌補海軍遠征兵力航空作戰在條令上的差距，并使MACCS具有敏捷性和生存能力。

未來的安全環境和海軍陸戰隊將任務重點轉向與同級對手的競爭，給海軍陸戰隊空中指揮控制系統（MACCS）帶來了重大挑戰。為了在未來安全環境中保持相關性，海軍陸戰隊需要制定與海軍遠征作戰相一致的新MACCS作戰概念。海軍和海軍陸戰隊需要制定新的航空作戰和航空指揮控制條令，以確定海軍遠征兵力航空兵將如何支持 CFMCC 的作戰行動。MACCS應能通過采用任務組織的節點和團隊進行分布式作戰。最后，通過規范的特征管理和多樣化的傳感器使用，使其更具生存能力。

海軍陸戰隊需要制定新的MACCS作戰概念，彌補海軍遠征軍航空作戰的條令差距，使MACCS具有敏捷性和生存能力。首先，通過追求新的作戰概念，海軍陸戰隊可以探索將MACCS的作用擴展到其他領域的機會。它有可能通過使用或整合各種傳感器來傳播全域態勢感知，從而實現全域火力打擊。它還有可能圍繞聯合全域指揮與控制（JADC2）等新概念進行重組，從而實現分布式 C2 節點，使MACCS能夠剝離其綜合 C2 中心（如 TACC、DASC、TAOC）。其次，海軍和海軍陸戰隊關于海軍遠征兵力航空作戰的合并條令出版物將明確指揮關系和海軍陸戰隊航空兵在海軍作戰中的作用。第三，MACCS應能根據任務的不同，利用任務組織的節點或團隊進行分布式作戰。為了提高生存能力，海軍陸戰隊需要將技術解決方案與新的使用概念、特征管理 TTP 和多樣化的傳感器使用方案相結合。

由于缺乏空間和信息領域的準備，美國海軍陸戰隊無法支持其海軍在南海其所謂的“航行自由”和美國的大國霸權地位。為了保持其相關性和殺傷力，海軍陸戰隊需要通過發展兵力、整合空間能力以支持 OIE 以及與聯合部隊和情報界合作，增加其在 OIE 和空間能力方面的利益和興趣。

海軍陸戰隊司令最新發布的未來規劃文件《2030 年兵力設計》強調，海軍陸戰隊需要利用太空概念和能力。中國軍事力量的持續快速發展及其在南海的行動已使中國躋身于大國行列或接近大國行列。其 A2/AD 和反衛星能力威脅著美國所謂的航行自由，并展示出一種侵略姿態，聲稱自己的領土是中國的一部分。2030 年兵力設計》和《司令部規劃指南》沒有充分考慮必要的程序和措施，以裝備海軍陸戰隊，使其在信息和太空領域充分發揮功能，與中國競爭。以下是對美國聯合出版物、條令和軍種一級指令的研究以及相關評論，旨在找出這些文件中的不足之處。本研究的主題主要集中在整合空間能力以支持 OIE、與聯合部隊和情報界合作，以及兵力發展以裝備海軍陸戰隊，從而確保美國的大國地位和南海航行自由得以維持。

海軍陸戰隊未來規劃文件中的重要遺漏，如支持 OIE 的空間能力整合戰略、與聯合部隊和情報界的合作以及兵力發展，將使海軍陸戰隊裝備不足，無法在未來的作戰環境中（尤其是在南海）取得成功。本研究報告針對這三個重點領域提出了若干建議，以便海軍陸戰隊更好地準備和裝備太空能力和 OIE。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

美國戰略陸軍條令強調在多域環境中擊敗反區域介入和空中拒止（A2AD）系統。這些防空系統對友軍構成重大威脅，嚴重限制了聯合任務部隊的空中能力。為此，陸軍試圖了解自主無人機蜂群的組成如何影響聯合特遣部隊縱深打擊任務的成功。目標是通過評估自主無人機蜂群的有效性來加強陸軍的作戰行動。利用虛擬戰斗空間模擬器3（VBS3），模擬了不同無人機蜂群組成的俄羅斯防空資產。我們的分析表明，在我們的備選方案中，動能、干擾和誘餌三種無人機類型比例相等的無人機蜂群組合表現最佳。本文旨在說明我們的方法和相關結果。

引言

美國陸軍越來越重視與同行對手保持技術優勢（國會研究服務，2022年）。美國陸軍未來司令部（AFC）正在進行自主無人機群的研發。為了支持陸軍未來司令部和我們的主要利益相關者--系統增強型小型單位（SESU），我們評估了各種自主無人機群的組成。我們的主要評估指標是無人機群在敵后執行后續縱深打擊任務（兩架F-22）的能力。為此，我們使用Virtual Battlespace 3軟件在現代戰場環境中對敵方防空資產進行了一系列隨機模擬。

方法

在整個項目過程中，我們采用了系統設計流程來完成問題定義、解決方案設計和決策制定（Parnell和Driscoll，2010年）。解決方案實施階段不在本工作范圍之內。

3.1 問題定義

為了解問題的范圍，通過一系列面對面訪談和針對每個利益相關者的調查進行了利益相關者分析。這些利益相關者包括項目發起人（MITRE）和陸軍未來司令部，以及其專注于增強無人機蜂群技術的下屬單位（SESU）。利益相關者分析表明，工作重點應放在不同的蜂群組成上，并評估其擊敗敵方防空資產的有效性--有效性由機會之窗（WOO，即實現后續深度打擊資產）標準來衡量。根據利益相關者調查，將敵方防空資產定義為任何車載防空武器（如俄羅斯的SA-19 "格里森"）。

經利益相關方同意，制定了如下問題陳述和范圍：

問題陳述： 為了提高作戰效率，分析無人機群的組成對打開針對敵方防空系統的機會之窗（WOO）的影響。

問題范圍： 將模擬無人機群執行任務，打擊俄羅斯摩托化步槍旅理論上適當的防空資產。這些任務將利用具有以下能力的無人機群：誘餌、干擾和動能。

3.2 方案射擊

基線替代方案是由120架無人機組成的蜂群，其組成由利益相關方選定。這些無人機分10波發射，每波12架。每個波次由41%的動能無人機、17%的干擾無人機和42%的誘餌無人機組成。除了該基線備選方案外，我們還利用茲威基形態箱開發了另外12種備選方案，其規模（120、60、36）和蜂群組成（動能、誘餌或干擾的比例；或三者的優先級相同）各不相同。

3.3 決策

除了利益相關方制定的任務成功/失敗標準（第2.1節）外，我們還利用利益相關方分析和對利益相關方進行的模擬演習的訪問來制定評估標準。這些評估標準衡量了針對理論上旅級規模的俄羅斯防空部隊的成功任務的有效性（圖2）。為了計算這些標準的權重，我們使用了等級加權法。然后，我們使用指數值建模來制定價值曲線。

美國陸軍認識到對手在戰略上正在整合信息作戰（IO）、網絡空間作戰和新興技術，挑戰美國在所有領域的機動自由，從而帶來了持續的威脅。因此，美國陸軍正在為向多領域作戰的理論轉變做準備，這將增加信息在戰爭中的作用。在此過程中，美國陸軍在設計和實踐中面臨著信息輸入方面的挑戰和差異。目前美國陸軍的信息輸入學說、術語和整體結構是不充分的，沒有促進概念上的共同理解。這導致了戰術單位在信息環境中的系統表現不佳，以及在戰略和計劃中對信息交流的次優整合。同樣地，美國陸軍的信息產業從業者群體也面臨著身份危機，這降低了該行業的凝聚力、影響力和有效運作的整體能力。為了克服這些挑戰，首先需要對美國陸軍IO的設計和實踐進行嚴格審查，以揭示差異的范圍。然后，社會網絡分析和社會認同理論的應用揭示了在IO培訓、教育和組織方面的潛在解決方案，這將使美國陸軍在信息環境中變得更具競爭力。這項投資將提高陸軍在當前和未來沖突中無縫整合和執行信息戰的能力。

改進對軍事人員保留的預測可以在多個層面上幫助美國防部（DOD）領導人和部隊管理者。發展一支致命的、高效的和準備就緒的部隊，需要領導人在一個詳細的水平上預測即將發生的軍事人員規模和形態的變化。為了支持負責人事和戰備的美國防部副部長辦公室，IDA開發了持續預測模型（RPM）。RPM使用機器學習算法和廣泛的人事記錄來捕捉服務特征中豐富的互動，并預測個別軍人何時會從軍隊離職。RPM的個人層面的預測可以按任何需要的人口子集進行匯總，包括職業領域、隊列、單位或人口統計學。

目前，RPM納入了2000年至2018年間現役人員的每月記錄。這個群體包括大約450萬獨特的個人和600多個行政領域，涵蓋職業歷史、家庭、工資和部署。為了方便和加快模型訓練，2000年至2018年之間所有服役人員的5%的樣本被分成兩個子樣本。第一個子樣本，包括75%的樣本（約169,000人），被用來訓練RPM。其余25%的樣本則用于測試。根據關于一個軍人的職業和在某一點上可觀察到的特征的信息，RPM估計一個人在未來任何數量的時期內繼續服役的概率。RPM使用了一個專門為分析應用而開發的生存損失函數，在這種情況下，一連串事件中的最終狀態是無法觀察到的或尚未發生。分類變量使用嵌入層進行編碼，以確定對預測模型最有用的映射結構。

RPM產生了個人層面的預測，密切反映了實際的流失模式。在樣本外數據的測試中，給定兩個隨機選擇的軍人，其中一個在一年內離開軍隊，RPM在88%的時間內識別了正確的個人。將時間范圍擴大到4年，該模型80%的時間是正確的；對于18年以內的任何年數，該模型78%以上的時間是正確的。

應用機器學習技術來識別人事數據的模式，可以對影響軍事人員保留和部隊規劃的問題有新的認識。美國防部可以利用RPM來預測特定職業領域的短缺，為異質人口的預期職業長度進行規劃，并制定政策以留住備受歡迎的人員。

不斷變化的戰爭特點使得信息環境中的行動（OIE）必須處于軍事規劃和執行的最前沿。由于無法與美國的物質力量相提并論，美國的對手越來越依賴包括信息戰能力在內的不對稱方法來破壞美國的行動和影響。未來的聯合全域作戰（JADO）將需要一個綜合的、跨學科的作戰方法。本文認為，針對對手的認知和信息過濾器而采取的蓄意行動將阻礙對手的決策過程，使其失去對有效運用軍事力量作出明智決定的能力。通過研究俄羅斯在信息環境中的行動、信息戰活動以及反射性控制理論，作者提出了決策優勢理論。該理論試圖提供一種方法，故意利用信息來針對對手的行為和信息系統。其目的是剝奪對手感知和認識形勢的能力，并阻礙其有效利用呈現在他面前的信息來做出經過計算的決策的能力。

圖1 決策優勢理論。

決策優勢理論

決策優勢是通過信息力量來實現的，而信息力量是通過控制信息、利用信息和加強信息來保證自己的利益。信息力量可以達到與物質火力相同的效果，甚至更大的效果。它通過預測對手的行動，了解對手的動機，管理和操縱信息，改變決策算法，以及在信息環境中發展機會、活動和投資（OAI）來增強全領域的聯合軍事力量和效力。

• 決策優勢：一種理想狀態，在這種狀態下，指揮官比其對手更快、更有效地感知、理解、決定和行動。決策優勢在敵人的決策周期內發揮作用，以消除時間上的庇護所，并消除空間上的選擇。

• 信息力量是利用信息來塑造認知、態度和其他推動預期行為和事件進程的要素的能力。信息力量涉及獲取、處理、分配和運用數據的能力，以最大限度地提高戰斗力。作者進一步斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的，這使得信息戰的結果能夠持久、靈活和精心計算，以加強戰斗力并拒絕敵人的決策優勢。

信息力量--控制信息、利用信息和增強信息的組合--將使美國能夠把信息環境中的行動納入聯合防衛行動的規劃和執行。這將使規劃者能夠利用信息來實現結果。信息戰能力--信息作戰；電子戰；網絡；以及情報、監視和偵察（ISR）--提供了改變對手的指揮和控制過程，減少決策，并削弱其作戰行動的有效性的手段。信息力量和物質力量相結合，將通過在環境中制造多種困境，造成混亂，延遲或剝奪敵人采取適當行動的能力，從而降低對手的戰斗力。信息力量和物質力量的結合能加強軍事力量。

信息力量的第一個支柱，控制信息，涉及到保護自己的網絡不被敵人破壞或操縱。保持對信息傳輸和信息系統的控制可以確保信息的保密性、信息的完整性以及美國規劃者和作戰單位對信息的可用性。不受限制地進入值得信賴的系統和相關架構，確保最及時和最相關的信息指導決策。剝奪對手對信息的控制權使其無法了解自己的環境，造成不確定性，并使其決策復雜化。

決策也受到信息利用的影響。利用，是指利用資源并從中獲益的行為，包括改變、變更或操縱信息，使之對自己有利。通過了解對手的信息和認知過濾器、信息系統和情報結構，這是最有效的做法。創造信息戰結果的能力取決于精心制作信息并將其置于敵人決策周期中的正確時間和地點的能力。信息可以在四個過濾點被鎖定或武器化--傳感器、分析中心、分發點或個人。利用過濾器，人們可以降低決策者可獲得的信息的收集和質量，導致對情況的不完整或故意的錯誤理解。決策和具體行動是根據對環境的感知理解而做出的。阻斷信息流的能力阻止和延遲了重要數據到達組織，導致感知、理解和發展局勢的能力下降。傳統的信息操作活動與故意和持續地針對對手的過濾器相結合，將有機會同時針對代理人、信息和對所提交信息的解釋。反過來，這可以減緩對手感知、觀察、定位、決定和行動的能力，促進錯誤的結論，并破壞決策能力。

增強信息使人們能夠制定戰略目標和選擇，為對手創造跨越時間和空間的多種困境。 這需要強大的、敏捷的、分層的ISR資源和綜合指揮與控制過程。JADO的規劃和執行需要有能力同時在戰術、作戰和戰略梯隊中，在所有領域和統一的信息空間中進行機動。協調的計劃需要對形勢的理解，觀察模式和行為的能力，以及識別信息和行動環境的變化。支撐一個人加強信息的能力的是信任。信任包含了團體或個人對所收集信息的完整性所賦予的權重。經過處理、過濾和分析的信息能夠回答知識中的一個特定缺口。這種經過處理的信息被稱為情報。有了準確的情報和被充分理解的假設，決策者可以更準確地評估局勢，塑造環境，并削弱對手自己的決策過程。這樣一來--信息，更具體地說是強化的信息（或情報）--是一種武器，可以用來操縱和欺騙對手，剝奪他做出符合自己最佳利益的決定的能力。

控制、利用和增強信息的結合使決策者擁有了信息力量。信息力量使信息優勢得以實現，而信息優勢又能保證決策優勢。增強信息的能力使人能夠觀察敵人的習慣和行為，幫助人了解敵人的動機和意圖，并確定敵人的作戰能力。管理、放大和操縱信息可以使有針對性的、精心設計的信息到達指定的受眾。類似于過去信息傳遞的錯誤信息和虛假信息可以在過濾器上針對敵人。在信息系統的過濾器處進入情報裝置的信息以傳感器、分析中心和向作戰人員分發信息為目標。此外，通過在一個被認為可信的來源處提供虛假或誤導性的信息，可以改變敵人的決策算法。在特定的時間和地點呈現特定的信息可以改變對環境的理解并改變行為。這也會使人改變他的時間范圍。隨著不確定性的增加，一個人可能會根據感知到的情況選擇加快或減慢他的計劃。

雖然這一理論的每一部分，單獨來看，并沒有提出什么新意，但有兩點是明顯不同的。首先，必須把信息放在軍事規劃的最前沿，并與傳統的物質力量相結合。軍事文化認為，物質力量是至高無上的。現代戰爭要求在同等水平上考慮信息和物質力量。第二，控制、利用和加強信息的活動是美國空軍現在所接受的功能；然而，跨領域和跨職能的綜合規劃是有限的。缺少的環節是有意的整合和專門的過程，在一個同步和審慎的過程中納入所有領域的現有能力。為了實現決策主導權并通過信息力量獲得信息優勢，必須將信息環境中的行動納入規劃過程，如聯合規劃過程（JPP）、軍事決策過程（MDMP）、海軍陸戰隊規劃過程（MCPP）和空中聯合行動規劃過程（JOPPA）。指揮和控制必須充分考慮到所有領域--空中、太空、網絡、陸地和海洋--的非動能和動能行動。在信息環境中執行行動的能力要求在行動層面上有一個集中的規劃過程，以同時計劃和執行對信息的控制、利用和加強。這一點目前并不存在。集中化的規劃將使一個綜合的方法能夠與物質火力結合起來。控制可以保護美國的網絡和計劃，同時阻止敵人獲得重要信息。利用允許有機會拒絕、降低、破壞、改變和放大敵方使用的信息。加強為決策、目標定位和環境中的戰術行動提供所需的關鍵ISR收集。信息力量為指揮官提供了有效處理、分析數據和信息并采取行動的機會，同時剝奪了對手的同樣能力。因此，實現決策主導權需要一個協調和同步的計劃，利用控制、利用和加強所有領域和作戰功能的信息，目的是統一信息空間。

本文針對美軍提出的建議

本文闡述了統一信息空間的重要性，以通過在信息環境中的精心策劃和綜合行動實現決策優勢。充分執行聯合全域作戰的能力需要在規劃周期中重新強調信息和信息戰活動。這項研究提出了四項建議：

• 建議1：聯合部隊應考慮實現信息力量的要求。這項研究和相關的決策優勢理論斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的。信息力實現了信息優勢，從而保證了決策優勢。信息環境中的運作為物質環境創造了條件。信息力量與物質力量相結合，形成了軍事力量。

• 建議2：美軍需要進行組織、領導和文化變革，以實現信息力量和決策優勢。信息系統和情報架構必須在所有梯隊中得到整合--戰術、作戰和戰略。戰術任務規劃和更廣泛的作戰規劃必須轉變為將信息置于規劃的最前沿。個人和團隊必須理解信息環境中的行動的重要性，以及這些行動塑造物理環境條件的方式。正規化的領導者發展和專業軍事教育必須強調認知上的轉變，不再將沖突理解為物質力量，而是將信息力量和活動納入規劃、命令和執行。應更加強調了解如何使用和信任信息，如何操縱和處理信息，使之成為情報，以及如何利用信息來實現決策主導權。最后，數字素養應成為未來培訓的一項要求。

• 建議3：JADO要求有能力評估信息環境中的績效措施和有效性措施。必須制定一個有效的評估程序，以了解和衡量信息環境中行動的影響。應更詳細地研究這一點，因為這將建立信任，并更好地了解信息戰和信息相關活動如何產生軍事力量和作戰成功。

• 建議4：未來的指揮和控制程序應該能夠整合信息環境下的行動規劃和執行。應該制定一個聯合防務辦公室的軍事力量計劃，以協調和指導所有領域的戰略，并在信息環境中執行行動。這個過程應該與物質和動能規劃相結合，而不是分開，因為信息和與信息有關的活動為物質操作環境塑造和設定條件。

未來的戰場是一個將受到近鄰對手快速變化的技術能力嚴重影響的戰場。在這種環境下的成功將需要簡單易用的系統，它能適應各種情況，并能與其他部隊和系統整合。多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）旨在為海軍陸戰隊準備未來的戰場。由于傳統的機器學習技術存在某些缺點，MDOC5i使用矢量關系數據建模（VRDM），為海軍陸戰隊提供適合動態部署的系統。MDOC5i使用全球信息網絡架構（GINA）作為其VRDM平臺。這項研究使用GINA創建了一個無處不在的決策模型，可以根據美國海軍陸戰隊的場景進行配置。該研究實現了無處不在的模型，并通過一個網絡分析用例證明了其功能。這個決策模型將作為所有GINA實施的基礎模型。快速構建和調整基于場景的GINA模型并將這些模型整合到一個共同的框架中的能力將為海軍陸戰隊提供對抗未來對手的信息優勢。

圖. 超圖描繪了構成 GINA 決策模型的關鍵實體。這是圖 3.2 中描述的“決策者信息”部分的細分。影響力的三個主要領域是現實世界、網絡和網絡。本論文中的模型將僅包含網絡類別的一部分，特別是 XMPP 流量。這三個領域應被視為為大規模網絡診斷設計的決策模型的起點。

引言

在最近的沖突中，美國能夠承擔對其敵人的技術優勢[1]。然而，由于美國已經將重點從反叛亂（COIN）行動轉移到與近距離對手的沖突上，這是一種不能再假設的奢侈。美國和國防部必須不斷尋求獲得并保持對近距離對手的技術優勢。所有軍種的指揮官都強調了這一點，包括司令部的規劃指南[2]。網絡戰場是一個日益復雜和快速發展的領域，在戰爭中從來沒有出現過像現在這樣的能力。目前的對手既有掌握該空間的愿望，也有掌握該空間的能力[1]。人機交互（HCI）將是在未來沖突中實現信息主導的關鍵。人機交互融合了計算機科學、認知科學和人因工程，以 "專注于技術的設計，特別是用戶和計算機之間的互動"[3]。我們必須掌握人機交互，以協助指揮官并保持對敵人的優勢

美國海軍陸戰隊（USMC）沒有很好的裝備來在網絡領域取得成功。美國海軍陸戰隊訓練和教育司令部（TECOM）已經將這一能力差距確定為一個主要的問題聲明："海軍陸戰隊沒有接受過應對同行威脅的訓練，在這種情況下，我們不再享有數量或技術優勢的歷史優勢。為了在未來的戰場上取勝，我們必須提供一個學習框架，以發展適應性和決定性的海軍陸戰隊，并提供訓練環境，以產生能夠產生決定性效果的互操作單位"［4］。

信息技術的進步產生了一個以網絡為中心的應用框架[5]，可以幫助縮小能力差距，使美國海軍陸戰隊保持對對手的網絡優勢。

1.1 MDOC5i

在為滿足指揮官的指導并使美國海軍陸戰隊為網絡戰場做好準備而采取的舉措中，海軍陸戰隊已經建立了多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）。MDOC5i是一個基于陸軍網絡信息管理環境（ANIME）的系統，提供了一個以網絡為中心的因果動態數字孿生環境。利用基于實體的模擬，MDOC5i提供以網絡為中心的互操作性和決策模型，可以增強多域作戰（MDO）[6]。MDOC5i計劃 "提供基層開發的技術，使操作人員能夠'推斷和適應'不斷變化的戰斗空間的需求" [7]。MDOC5i確定了需要改進的三個問題領域：互操作性、信息處理和利用，以及文化轉變[7]。

隨著戰場的不斷發展，聯合解決方案將是獲得優勢的關鍵。這些互操作性的解決方案將依賴于網絡和通信能力。互操作性是指與整個服務的各種通信系統相關的所有設備之間的通信能力。因此，目前在互操作性方面的差距需要被彌補，以進行聯合行動。系統之間的互操作性還沒有通過一個標準化的通用方法來實現[7]。MDOC5i認為這個問題的根源在于，當前系統所使用的所有網絡都被認為是彼此獨立的領域，而不是一個統一的作戰指揮和控制（C2）系統[7]。

MDOC5i解決的下一個問題是信息處理和利用。這個問題指的是目前整個海軍陸戰隊沒有能力處理大量的信息。數據通常很豐富，而且隨著傳感器能力的增長，數據會越來越豐富，但很難分析所有的數據并從噪音中分出有用的數據。鋪天蓋地的數據如果不進行適當的分析，對決策過程是無用的，甚至是有害的。這個問題被具體描述為："當前行動和數據收集的速度超過了我們處理、識別和獲取可操作情報的能力，以快速評估、調整和修改計劃和實時COA，從而優化部隊投射、殺傷力，并實現持久的超額配給"[7]。

為了提高處理越來越多的數據和跟上快速發展的戰場的能力，作戰人員需要關注人機互動。這種關系對于能夠在可操作的時間范圍內將大量的數據轉化為有用的信息，從而做出更好的決定至關重要。更好的人機交互可以幫助確保 "數據處理和決策的速度與行動的速度相稱" [7]。

解決的最后一個問題，即文化轉變，涉及美國防部需要調整其在數據整合和聯合行動方面的重點。雖然國防部致力于為作戰人員提供可操作的情報，但其方法是無效的和低效的[7]。此外，各個軍種制定了自己的就業方法和情報方式，這往往會導致聯合行動的無效性。為了在目前存在的動態戰場上作戰，各軍種必須共同努力，"使能力與任務、標準操作程序、訓練戰術和協議、采購和部署政策以及作戰部隊的整體文化相一致" [7]。

1.2 MDOC5i應用于海軍陸戰隊

5月9日至5月13日，MDOC5i在海軍陸戰隊空地作戰中心（MCAGCC）二十九棕櫚島與第七海軍陸戰隊進行了演示。這次初步測試的目的是展示MDOC5i所帶來的增強的火力能力，并確定MDOC5i通過提供共同情報圖像（CIP）--共同作戰圖像（COP）和決策支持來增強整個海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）的MDO的可行性。

在MCAGCC Twenty-Nine Palms進行的MDOC5i演習成功地描述了該系統的防火能力。MDOC5i系統使用最先進的掃描機制和瞄準系統，將標準裝備的區域射擊武器轉變為精確射擊武器平臺，能夠在幾乎沒有歸零的情況下有效地攻擊目標。雖然這本身就大大增加了海軍陸戰隊的殺傷力，但增強的火力能力僅僅是MDOC5i概念所提供的效用的開始。底層系統使用全球信息網絡架構（GINA），一個矢量關系數據建模（VRDM）平臺，以使所有通過網絡連接的單位都能獲得準確的COP和CIP。這在戰場上提供了一個優勢，因為所有單位都獲得了意識，并將能夠為共享系統提供輸入，從而產生最準確的CIP-COP。

這些投入可以用來幫助決策和影響有利于沖突空間競爭的活動。

這一過程的關鍵使能部分之一是GINA內的決策模型，它能使人采取行動。在二十九棵樹的演示中，海軍陸戰隊員被展示了使用標準武器系統對選定目標進行第一輪射擊的能力。選定的目標出現在通過網絡連接的所有信息顯示器上。為了實現目標定位，GINA模型接受目標的輸入并將信息傳遞給所有用戶。系統首先決定該目標是一個有效的目標還是一個重復的目標。它通過一個專門設計的決策模型來實現這一目標，該模型將確定的目標與其他繪圖的目標進行比較。如果新的目標在指定的距離內，程序會認為它是重復的。這可以防止信息過載，使指揮官對現有的威脅有最準確的描述，以便更好地決定如何使用武器系統來對付敵人的目標。因此，在這個特定的例子中，輸入的是確定的目標位置，決定的是該目標是合法的還是重復的，決定的標準是確定與其他已經繪制的目標的距離，結果是對威脅的準確描述，使海軍陸戰隊能夠最好地與敵人作戰。

在演示中，決策與識別目標有關，而影響的行動與射擊有關。然而，如前所述，增強射擊能力只是MDOC5i通過基于VRDM的GINA平臺所能提供的好處的開始。創建和采用為指揮官提供最新的CIP-COP并幫助決策的模型將對海軍陸戰隊和國防部（DOD）的所有方面都有用。按照目前的情況，每次實施新的模型時，都需要從頭開始創建新的決策模型。

1.3 論文重點和MDOC5i的聯系

海軍研究生院（NPS）論文的目的是在GINA平臺上使用VRDM建立一個不可知的決策模型。重點是該模型的普遍性，以便它可以很容易地被塑造為未來的情景。該決策模型擴展了無處不在的數據表概念，以包含關于數據的信息屬性，并允許通過基于屬性的真值表關系實現來自數據屬性和信息屬性（邏輯類型）的知識屬性。因此，模型將數據轉化為信息，然后從已知的真值（既定協議）中獲取狀態和規定過程的知識，然后模型執行相應的過程。這表明了該方法的普遍性，并使任何數據任務的數據轉化為行動。本論文驗證了使用基于模型的配置方法，該方法由數據、真值表和狀態的概念對象組成，可用于人在/在環的自動數據決定-行動，并可在知識管理圖框架內為任何任務進行管理。

建議的模型在通過分析可擴展消息和存在協議（XMPP）消息來確定網絡健康狀況的情況下進行測試。該模型的輸入是可擴展標記語言（XML）消息，旨在復制大規模戰術網絡的數據包捕獲（PCAP）中捕獲的XMPP消息。雖然網絡診斷分類本身很重要，并證明了功能，但主要的效用將在于決策模型的普遍性。因為該模型是不可知的，它可以很容易地被修改以適應一系列所需的場景。務實地說，它可以作為所有其他GINA實施的基礎模型，使海軍陸戰隊實現信息超配。

1.4 假設和研究問題

本論文的假設是，GINA將被證明是一個高效的平臺，在這個平臺上實現一個可以輕松配置的泛在決策模型，以應對多種情況。在這個假設的核心，主要目標是利用GINA架構成功地設計和實現一個無所不在的決策模型。這項任務已經完成，證明了主要假說的正確性。

本論文的問題包括。

1.無處不在的決策模型能否在GINA的界面中實現？

2.GINA是否為機器學習（ML）提供了一個可行的、可操作的替代方案，該模型是否達到了與傳統機器學習技術相同的效果？

3.該模型是否有切實的方面證明比傳統機器學習技術優越？

4.該模型和GINA平臺能否用于大規模網絡流量分析？

與假設一致，第一個問題是最重要的，并且被證明是正確的。所實施的決策模型應該能夠促進并推動未來的工作。其余的問題涉及模型的可擴展性和與傳統技術相比的性能。雖然這兩個概念都沒有直接解決，但該模型提供了肯定的機會來測試這些概念。

1.5 使用的工具

為了成功地理解決策模型的實施和它可以應用的規模，有必要了解所涉及的工具。其中一些應用在本論文中直接使用。其他的是在MDOC5i中使用的，對于理解這個模型如何推導到多種情況下是很有用的。這些工具也提供了很好的背景，對未來的工作有好處。

1.5.1 全球信息網絡架構

GINA 是一個基于云的、提供可執行建模環境的 VRDM 平臺，該平臺產生的模型能夠進行推理和適應[7], [8]。該架構通過其反思性的、可執行的、基于組件的、與平臺無關的和模型驅動的構造，提供先進的數據、信息和知識的互操作性[9]. 該平臺使用一種語義結構，使應用領域的用戶能夠理解組成的模型組件，并形成具有半知覺行為的系統，這對動態任務需求的適應性和可配置的靈活性至關重要。該創新平臺是松散耦合的，這意味著它可以通過配置創建模型，使用來自遺留系統、現有系統或未來系統的各種輸入[8]，而不會破壞或重新編譯。由于概念性的信息對象構造可以臨時引入，并可能存在于任何領域，GINA提供了誘人的可能性，美國防部正在探索這種可能性[2]。

GINA技術由方法論、開發工具和可執行模型的部署平臺組成，可作為軟件程序使用。這些模型不需要被編譯，而是在元數據中定義并實時編譯。該平臺使用通過配置實現的行為、環境和因果的建模概念，以提供定義、操作和互操作性[10]。GINA可以通過其名稱的組成部分進一步理解。"全球 "指的是該平臺通過多層抽象包含了所有的數字表示。"信息 "指的是可以被建模和管理的靜態和動態數據以及互動關系。"網絡 "指的是可以通過模型和圖表顯示、參考和管理的所有互聯關系的數字表示。"架構 "意味著GINA是被使用的系統，專門用于制作行為、背景和因果關系的可執行模型[10]。

第二章將深入討論GINA的優點和特點。

1.5.2 ANIME Dark Stax

Dark Stax是一個由ANIME開發和使用的工具，能夠以接近實時的速度創建復雜系統的數字孿生體。這些數字孿生體可以用來操作克隆的系統進行數據操作和決策分析。這種聯合有助于數據驅動的決策過程。這個工具能夠創建戰術網絡的克隆，并過濾PCAP數據，為網絡診斷模型創建輸入[10]。Dark Stax工具由Ad Hoc維護和運行。他們對該工具的掌握為首要的人工智能（AI）技術和VRDM技術的結合提供了巨大的效用。

1.5.3 StarUML

StarUML是一個開源的軟件建模平臺，支持統一建模語言（UML）[11]。它被設計為支持簡明和敏捷的建模，并提供系統疊加的可視化描述[12]。本文使用UML圖來描述實現的VRDM模型的靜態和動態方面。UML并沒有捕捉到VRDM模型中包含的所有細節，但它確實捕捉到了最重要的信息，并提供了模型中連接的清晰疊加。

在這個項目中，它只被用于GINA模型的可視化和文檔化。然而，我們的意圖是使GINA能夠接受UML設計作為輸入。因此，一個系統可以用UML建模并輸入到GINA中，以放棄配置。

1.5.4 目標光標仿真器

Cursor On Target（COT）"是一個互聯網協議和一個基于XML的機器對機器模式，可以被任何系統讀取和理解，使專有和開放源碼系統能夠相互通信"[13]。模擬器在GINA模型中被用來模擬XMPP流量。XMPP消息的樣本在一個文本文件中生成。然后，Cursor On Target Simulator（COTS）模擬器將文本文檔的內容作為XML輸入到GINA。這個XML是決策模型的輸入。

像俄羅斯等這樣的近鄰對手明白，他們無法與美國（US）競爭并贏得傳統沖突。為了使俄羅斯等能夠戰勝美國，他們通過技術進步開發了新的手段和能力，以便在戰場上取得勝利。正在開發的主要能力之一是低當量戰場核武器（LYBNWs），以便在未來的沖突中贏得對美國的勝利。美國的近鄰對手可能對美國的機動部隊發射LYBNW，以將其從戰場上消滅，不至于將沖突提升到全面核戰爭的門檻。

引言

自任何戰爭開始以來，人類就利用武器技術的進步來增加沖突中的勝利機會。新武器系統的演變在整個歷史上的爭端中是至關重要的。能夠在現有系統或平臺上實施新技術的領導人或國家將獲得勝利。歷史上的一個典型例子是步槍和大炮在戰場上的實施發展。在1805年和1806年，拿破侖利用這兩項技術進步與騎兵相結合，贏得了關鍵的勝利，奧斯特利茨戰役就是一個例子。世界各國都把步槍和大炮與演習的混合作為戰爭的突破口。在隨后的幾年里，歐洲和世界各國都在全力以赴地按照拿破侖在耶拿戰役和其他沖突之前的方式來建設和訓練自己的軍事力量。隨著時間的推移，武器技術的演變繼續增加。下一個改變未來戰爭執行方式的武器系統是空中力量。

第一架飛機于1902年飛行，其微小的進步將空中力量限制在偵察能力上，并限制了第一次世界大戰（WWI）的空中戰斗。當時的領導人設想，飛機是未來通過空中力量對抗沖突的手段。空中力量的進步在1945年第二次世界大戰（WWII）期間取得了成果。空中力量，加上陸軍，使美國對德國具有戰略優勢。美國了解空中力量給戰場帶來的能力，即沿著敵人的交通線和主要戰線攻擊敵人的目標。空中力量使地面部隊能夠在戰場上與敵人全面交戰，以消耗德國軍隊并贏得戰爭。空中力量對二戰勝利作出貢獻的另一個例子是在對日本的太平洋戰役中。空中力量能夠在跳島任務中轟炸敵方目標，并攻擊日本本土。最終，空軍投下了原子彈，迫使日本在二戰中投降。

歷史為那些利用技術進步在戰爭中取得勝利或阻止沖突的國家提供了一個準確的畫面。前國防部長馬克-埃斯珀理解技術進步的重要性，他說："歷史告訴我們，那些率先利用一代人的技術的人往往在未來幾年里在戰場上具有決定性的優勢。" 下一個改變戰爭方式的技術將是什么？諸如俄羅斯等這樣的對手認為擊敗美國的下一個技術進步是低當量戰場核武器（LYBNWs）。俄羅斯等設想的情景是，美國的地面部隊在戰場上機動，但防空保護有限，地形將他們引入一個巨大的殺傷箱。然后，俄羅斯等將使用混合了戰術彈道導彈（TBM）的LYBNWs來攻擊美國地面部隊和關鍵地區，如濕隙交叉點、支持區和后勤線。

美國軍方的領導人已經關注了從遠程火力、戰術核、高超音速導彈、無人機群和空間能力等廣泛的技術進步。隨著如此多的新技術擠入戰斗空間，一種能力引起了軍事和民用部門的興趣，那就是人工智能（AI）。在陸軍中，人工智能是一個未被開發的武器系統，可以成為戰爭中的下一個技術進步。人工智能將使美國陸軍在戰場上擁有手段和優勢，就像大炮和空軍一樣。此外，人工智能將協助美國陸軍在大規模戰斗中檢測、分類和使LYBNW失效。

問題陳述

美國的近鄰顧問正在不斷地嘗試開發下一個武器系統，以使他們在戰場上獲得優勢，從而在戰爭中獲勝。俄羅斯正在開發高超音速武器；與此同時，中國利用遠程精確射擊來與敵人保持距離。然而，這兩種威脅都以LYBNW為中心努力在未來的沖突中摧毀美國的機動部隊。 目前，美國的防空平臺缺乏技術和能力來對抗大規模沖突中混有TBM的LYBNW的新威脅。

研究目的

本專著旨在提供將人工智能整合到陸軍防空系統中以擊敗LYBNWs的方案。首先，本專著將通過歷史的視角來說明發展技術進步并將其整合到現有系統中對在戰場上或戰爭中取得勝利是多么重要。用于研究的主要武器系統是大炮、空氣動力和核武器。通過歷史分析，讀者可以預見，美國必須繼續發展技術進步，特別是在人工智能方面，以便對未來的沖突產生積極影響。其次，該專著重點介紹了美國陸軍目前和未來的防空平臺，以備戰事。這部分調查讓讀者了解系統的能力和局限性，以了解防空作戰環境和導致需要綜合人工智能的不足之處。第三，該專著重點介紹了目前民用和軍用部門的算法和平臺的人工智能能力。這些算法提供了對機器學習能力的洞察力，以便在人工智能平臺上與當前的系統結合起來提出建議。最后，該論文集中討論了整合的建議和對自主人工智能系統的需求，以擊敗LYBNWs。

研究意義

這項研究對美國陸軍來說很重要，因為近似的建議開發了新的和增強的導彈平臺以贏得未來的沖突，特別是LYBNWs。這些武器系統的出現正在慢慢超過美國陸軍目前的防空系統。這項研究提供了一個行動方案，通過將人工智能與目前的平臺結合起來，提供增強的防空覆蓋，從而重新獲得優勢。同時，為自主武器系統的建立留出時間。在綜合防空導彈防御系統（IAMD）中利用人工智能能力可提供早期預警、交戰速度、瞄準威脅的距離，更重要的是，可提供威懾。防空系統一旦部署到一個行動區，就會對世界大國產生威懾力。人工智能的增強提高了美國威懾或擊敗侵略的能力，并保留了陸地部隊。

為了實現JADC2的目標，美國空軍必須在戰斗空間的邊緣向作戰人員提供信息。空軍必須迅速發展，超越今天的大型集中式空天聯合作戰中心，數百人圍繞著獨立的任務區，形成一個更加靈活和分分布式流程和指揮控制架構。這個新架構必須適應空戰管理系統和JADC2的發展。但鑒于這些項目的緩慢發展，空軍不能等待改變空天部隊的指揮和控制架構。

2021年中期，參謀長聯席會議（CJCS）主席Mark A. Milley將軍在國會作證時談到了美軍新的聯合作戰概念（joint warfighting concept，JWC）以及相關的聯合全域指揮與控制（JADC2）框架實現的重要性。Mark A. Milley將軍說道：JWC是一項長期的工作，旨在為針對未來威脅的聯合作戰（joint operations）制定一個全面的方法，并為未來的部隊設計和發展提供指導。JWC輔助概念描述了關鍵的作戰功能，火力、后勤、C2和信息優勢。聯合全域指揮與控制（JADC2）框架使得JWC和輔助概念的整體發展和實現成為可能。

聯合作戰概念的根本基礎是全域作戰概念。這一概念是美軍在優化協同效應的過程中的下一步發展，這種協同效應是通過在空中、太空、海上、陸地和電磁波譜等領域的綜合作戰而產生的。這一歷程始于1986年通過的Goldwater-Nichols國防部重組法案，該法案旨在提高武裝部隊進行聯合（軍種間）和合成（聯盟間）作戰的能力。

如果開發和實施得當，聯合作戰概念（JWC）將產生一套遠比今天的聯合作戰（joint operations）更具決定性、更強大的戰斗結果，在許多情況下，聯合作戰只是涉及服務部門的沖突而非整合。為了實現聯合作戰概念，國防部需要認真對待將理論變為現實。這意味著要采取漸進但具體的步驟來實現JADC2的目標，而不是等待一個完整的解決方案來實施這一概念。

聯合全域指揮與控制（JADC2）將需要很多時間來設計，因為它涉及到對現有概念、能力和服務觀點的巨大轉換。但是，這些努力可以通過當前指揮和控制（C2）范式的快速演變而加速進行。具體來說，現在是時候超越大型的、集中的、靜態的指揮和控制設施，轉向移動的、分布式的指揮和控制，有能力處理與區域性聯合空天作戰中心相同的信息量和多樣性。

由于它通過接受不同領域能力的互補性而非僅僅是相加來尋求全領域的協同作用，JADC2的目標是實現相互依賴，以提高有效性并彌補每個領域的單獨脆弱性。預期的軍事效果將越來越多地由共享信息和相互授權的系統互動來產生。

JADC2的愿景是通過數字連接將資產結合起來，成為一個能夠在整個作戰區域進行分解、分布式作戰的武器系統，而不是在每個領域都有一套互不相干的、單一的作戰系統。這一努力將需要把每一個平臺作為傳感器和效應器來對待。它將需要一個新的戰斗指揮架構和C2范式，能夠自動連接，就像今天的手機技術一樣。這個架構還需要安全、可靠和無縫地傳輸數據，而不需要人的互動。

1 期望的轉變

實現JADC2的總體目標，使其具有自我形成、自我修復的綜合體所需的整合程度，這將是困難的，需要付出巨大的努力。每個軍種和作戰司令部都將參與其中。組織、文化、培訓、采購和政策方面的幾個主要障礙將需要被克服。這一努力將需要連接、決策和快速反應。它將需要有彈性的網絡，以及各軍種、盟國和合作伙伴之間尚未達到的共享程度。

即使是現在，各軍種、作戰司令部以及我們的盟友和合作伙伴也正在解決這些眾多的和多方面的挑戰。但由于其復雜性，要想實現一體化、相互依存、自我形成、自我修復的全域聯合和合成作戰的最終愿景，還需要很多年，甚至幾十年。然而，我們所面臨的日益增長的威脅需要今天的解決方案。因此，現在是時候解決JADC2中那些現在可以改變以應對這些挑戰的要素了。

每個軍種和作戰司令部都有完善的作戰指揮和控制概念、設施和程序，在過去的沖突中證明是可行的。然而，目前存在的各種指揮和控制架構都需要進行廣泛的修改，以便在新出現的威脅下生存，更不用說作戰。

在所有領域的成功作戰的一個先決條件是對空天環境的控制。一旦建立起來，這種控制有利于所有其他聯合和合成部隊的作戰和移動自由--沒有它，有效的聯合和合成作戰是不可能的。因此，確保有效指揮和控制空天作戰的關鍵功能必須是一個優先事項。

指揮和控制空天部隊的能力受到三個主要因素的影響：威脅、技術和信息的速度。自從美國空軍的空天作戰中心--AN/USQ-163 Falconer--的設計、建立和運行以來，這三個領域的變化是巨大的，并繼續加速。

因此，現在是提出問題的時候了，空軍能否通過發展我們目前的作戰概念、組織和采購流程來實現現代化的成功，或者該部門必須尋求對這些影響目前戰區空天控制系統的每個要素進行根本性的改變？在提供答案之前，讓我們簡單看看影響我們有效指揮和控制空天作戰動能力的每個趨勢。

2 未來的威脅與作戰環境

2.1 威脅

今天，當美國軍隊試圖在反介入/區域封鎖（A2/AD）環境中作戰時，同行的威脅對目前的指揮和控制手段構成了不可接受的風險。30多年來，美國空軍指揮和控制基本上一直處于停滯，在空天領域不受競爭的影響。然而這些日子已經過去了。

軍事競爭對手已經以前所未有的規模完成了現代化。他們已經迅速縮小了與美國、盟國和友好國家軍隊在包括飛機、航天器、導彈、武器、網絡、指揮和控制、干擾器、電子戰、數據鏈接等廣泛能力方面的差距。

潛在的對手也研究了美國的戰爭方式，并確定與其面對我們的戰斗力，不如讓我們遠離他們。他們已經采用并正在擴散A2/AD能力，旨在拒絕美國及其盟國和合作伙伴的行動自由。減輕這些能力帶來了巨大的挑戰，促使我們在更大的風險和遠離潛在沖突地區的情況下行動。反介入/區域封鎖能力以多種方式威脅著該部門指揮和控制空天作戰的能力。近鄰的對手可以使用動能和非動能武器來拒絕我們的通信和來自天基資產的情報、監視和偵察，從而孤立我們的部隊并蒙蔽我們的視野。

網絡攻擊正變得越來越復雜，并能破壞完善的空天聯合作戰中心的運作。精確的遠程巡航導彈和彈道導彈現在威脅著這些大型、固定和脆弱的設施。作為產生戰略、計劃和空天資產任務指令的工廠，空天聯合作戰中心已經成為一個極其有利可圖的目標。

2.2 技術

新技術正在促成新的能力，優化指揮和控制機制以達到預期效果。服務部門需要超越傳統文化對新技術的限制。例如，下一代飛機可能仍然被貼上傳統術語的標簽，如戰斗機、轟炸機和空運機，但由于傳感器、處理能力、武器、能源生產和其他能力的小型化，在技術上它們有能力執行多種任務。它們是飛行的 "傳感器效應器"，可以形成高度彈性的冗余節點網絡和多殺傷路徑的基礎，以最大限度地減少目前高度集中和有限的指揮和控制節點的關鍵系統價值，如聯合空天作戰中心，敵人可以很容易地瞄準。

這將需要領先的網絡能力、有保障的通信，以及解決我們的數據帶寬挑戰的不同方法。例如，為了解決來自先進傳感器的爆炸性數據增長，與其建造更大的管道來傳輸收集的數據，不如現在提高處理能力，使得機載數據的處理成為可能，并且只對用戶感興趣的內容進行分發。這種方法顛覆了我們今天處理情報、監視和偵察的方式。

快速的信息交流在戰斗的前沿尤其重要，因為實際數據的價值往往是短暫的，并隨著時間和環境的推移而減少。開發一種技術方法，在不同的用戶之間、在多個分類和盟國及伙伴國之間自動和快速地分享信息，將是創建未來部隊的一個關鍵。

古老的格言，"速度就是生命"，不再僅僅是指飛行--它也是指快速發展的軟件工具，用于戰斗和勝利。我們必須跳出歷史上刻在我們集體心靈中的組織結構的思維。以網絡為中心的、相互依賴的、功能整合的作戰是未來軍事成功的關鍵。

2.3 信息傳遞速度

電信、傳感器、數據存儲和處理能力方面的重大進步每天都在出現。因此，瞄準周期已經從幾周到幾天發展到幾分鐘，從多架、專門和獨立的飛機發展到一架飛機在幾分鐘內 "發現、修復和完成 "的能力。越來越多的信息獲取需要對指揮和控制層次進行重組，以促進對易逝目標的快速介入，并利用我們的技術能力。信息綜合和執行權力必須轉移到盡可能低的級別，而高級指揮官和參謀人員必須約束自己，以保持適當的戰爭水平。

要超越大型的、集中的、靜態的指揮和控制設施，轉向移動的、分布式的C2，并有能力處理與今天的區域性聯合空天作戰中心相同的信息量和多樣性，將需要重新評估該部門如何處理信息流。這種未來能力的兩個最重要的方面將是通過它所提供的同步 "控制 "實現 "指揮 "的蛻變。

"指揮的藝術"將實現梅特卡夫定律的網絡價值（梅特卡夫定律指出，電信網絡的價值與系統連接用戶數量的平方成正比），而控制的科學將繼續應用摩爾定律的擴展技術來擴展人類能力。

3 空天C2的新架構

我們現在正處在一個威脅、技術和信息速度要求改變指揮和控制空天部隊的既定架構的關口。所有軍種都已認識到這一點，并已開始行動，為各自的領域制定新的作戰概念。面臨的挑戰是如何確保每個軍種的作戰概念都被整合到一個統一的聯合全域指揮和控制架構中。

該作戰云的開發理念是建立一個情報、監視和偵察、打擊、機動和維持綜合體，利用信息時代的技術進行高度互聯的分布式作戰，它將迎來一個完全不同的戰爭架構。JADC2的根本基礎是將準確的、高質量的信息下放到最低的信息節點，以達到預期的效果，而不考慮服務、領域或平臺。

美國空軍實現這一目標的方法是努力設計和開發一個先進的戰斗管理系統（ABMS）。ABMS的要素已經被定義，但它們還沒有發展成一個可執行的指揮和控制架構。要達到JADC2和ABMS所期望的最終狀態，即以安全、可靠和強大的方式在整個戰斗空間進行無處不在的無縫信息共享，將需要多年時間。鑒于重大威脅的快速演變和當前C2設施的脆弱性，軍方必須現在就修改當前的空天部隊的指揮和控制結構。

需要一個新的架構來支持一個作戰概念，以實現最近被納入美國空軍理論的集中式指揮、分布式控制和分布式執行的C2范式。建立一個新的作戰指揮架構不需要技術上的突破，因為已經存在的技術可以應對分布式指揮和控制功能的直接挑戰，使其不能通過對幾個關鍵的C2節點的打擊而被消除。

美國空軍一直在開發一個支持其新理論的作戰概念，即敏捷作戰部署（ACE）。敏捷作戰行動是一個概念，它在短時間內將部隊和資產分散到多個分離的地點，以使對手的計劃變得復雜。有了適當的C2系統，ACE可以從許多可防御、可持續和可轉移的地點將對手的目標置于危險之中。應用這一概念的細節取決于使用的戰場，但從根本上說，想法是一樣的，指揮和控制是這一概念成功的根本。

空天聯合作戰中心將仍然是在不太嚴重的地區沖突期間進行C2操作的可行手段。然而，為了實現JADC2的目標，該部門將必須向戰斗空間邊緣的作戰人員提供信息，而不依賴于傳統的聯合空天作戰中心模式，即數百人圍繞著獨立的任務區組織起來的小部門。

因此，該部門必須迅速超越我們今天所依賴的大型集中式聯合空天作戰中心結構，發展為一套更加靈活和分布式的流程和指揮與控制結構。同時，這個新架構必須能夠適應空戰管理系統和JADC2的發展。但鑒于這些項目的緩慢發展，我們不能等待開始改變空天部隊的C2架構。

這個新架構有許多選擇：建立加固的空天聯合作戰中心，并將功能遠程分配給指定的單位；將目前納入空天聯合作戰中心的規劃功能分配到多個地點，并在它們之間共享所產生的規劃；通過轉移與連接水平相對應的執行權力，建立基于作戰單位和其各自指揮要素之間連接程度退化的執行過程和程序。

無論選擇什么樣的發展方式，有一點是肯定的，美國空軍必須做出堅定的努力來分配必要的指揮和控制功能，以確保在有爭議的環境中有效使用空天部隊，而且這種努力必須現在就開始。

作者：Deptula中將是美國空軍學院米切爾空天研究中心的院長和高級軍事學者。