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指揮與控制 (C2) 系統越來越多地采用計算機視覺 (CV) 系統來改進戰場上的情報分析，即戰術邊緣。CV 系統利用人工智能 (AI) 算法來幫助可視化和解釋環境，從而提高態勢感知能力。然而，由于環境和目標瞬息萬變，部署的模型可能會被混淆，因此 CV 系統在戰術邊緣的適應性仍面臨挑戰。由于環境和環境中存在的物體開始發生變化，在這種環境中使用的 CV 模型在預測時可能會變得不確定。此外，任務目標的快速變化也會導致技術、攝像機角度和圖像分辨率的調整。所有這些都會對系統的性能產生負面影響，并可能給系統帶來不確定性。當訓練環境和/或技術與部署環境不同時，CV 模型的表現可能會出乎意料。遺憾的是，大多數戰術邊緣場景并未將不確定性量化（UQ）納入其部署的 C2 和 CV 系統。本概念文件探討了在戰術邊緣同步進行由 UQ 驅動的穩健數據操作和模型微調的想法。具體來說，根據預測的殘差整理數據集和訓練子模型，使用這些子模型計算預測區間（PI），然后使用這些 PI 校準部署的模型。通過將 UQ 納入戰術邊緣 C2 和 CV 系統的核心操作，我們可以幫助推動戰場上有目的的適應性。

圖 2 - 修改后的態勢感知模型；描述戰場上如何衡量、操作和使用態勢感知進行決策。經過修改，明確描述了 CV 和 UQ [10] 。

環境不確定性被定義為 "無法預期和準確預測世界未來狀態的程度"[1]，它可能會限制指揮與控制（C2）系統幫助作戰指揮部快速、有序地規劃、準備和執行不同目標的能力。戰術邊緣可定義為 "在對信息系統和作戰準備有很強依賴性的戰斗空間中，冒著致命風險運行的平臺、地點和人員"[2]。在這里，環境、任務和目標都可能迅速發生變化，并可能給作戰人員的 C2 系統帶來不確定性。C2 系統可利用計算機視覺（CV）對戰術邊緣不斷變化的環境提供更全面的了解。遺憾的是，CV 模型是數據驅動的，在應用于不斷變化的物體和環境條件時，可能會出現較大的外推誤差[3]。換句話說，當環境和環境中存在的物體開始發生變化（哪怕是微小的變化）時，C2 和級聯 CV 系統可能會變得誤判和不準確。CV 系統以一定的可信度對不同的特定任務對象和智能體進行分類、預測和定位。在戰術邊緣，作戰人員對其系統的信心和準確性與不可預測性可能是生與死的區別。不確定性量化（UQ）用于確保模型的可信度，提高作戰人員對數據限制和模型缺陷的理解。本文探討了作戰人員利用不確定性量化影響 C2 和級聯 CV 系統的想法。具體來說，就是計算可信度和預測區間 (PI)、檢測超出分布范圍的數據 (OOD)，以及收集相關數據集以重新校準部署的模型。最終，作戰人員可以利用 UQ 來幫助提高適應性，并促進人工智能系統的穩健性和信息量[4]。

據美國國防部高級研究計劃局（DARPA）稱，由于模型、參數、操作環境和測量的不確定性，對國防部（DoD）非常重要的復雜物理系統、設備和過程往往不為人所理解[5]。因此，鑒于這種確定的復雜性，作戰人員應致力于創建一種戰斗節奏，將測量其 CV 系統的不確定性納入其中。我們希望在戰術邊緣執行任務的作戰人員能更深入地了解其部署的 CV 模型的性能。作戰人員可以利用測量到的不確定性直接影響未來的 C2 和 CV 系統/行動。同樣，這將允許在不斷變化的環境中更快地適應，提高作戰指揮部的態勢感知能力。

1.1 戰術邊緣的計算機視覺

計算機視覺可定義為一種特定的人工智能系統，使計算機能夠解讀視覺信息。它通常涉及通過卷積神經網絡（CNN）等算法解析視覺數據，以檢測、分類和定位感興趣的物體。通過不斷檢測周圍環境中的物體，CV 可以提供戰場上的可視性。作戰人員可以分析從不同邊緣傳感器捕獲的數據，以提供可操作的情報。CV 還能幫助作戰人員看到隱藏的或肉眼無法看到的物體。

對 CV 模型進行訓練的目的是對預期在戰術邊緣看到（或隱藏）的物體和環境做出準確預測。CV 模型的訓練通常首先涉及整理一個視覺數據訓練數據集，該數據集代表了預期看到的物體和環境。這些數據將通過不同的數據操作進行整理，如數據收集、數據標注、數據清理和數據轉換。所有這些不同的數據操作都可以在戰術邊緣執行，并允許作戰人員有效地整理相關數據，用于改進其模型。然后，CV 模型將嘗試學習在訓練時傳遞給模型的數據的表示和分布。

CV 模型還將通過類似的過程進行驗證和測試。訓練集之外的數據集可以進行策劃，用于驗證和測試 CV 模型。測試數據集可用于模型測試，并且只能在模型完成整個訓練（或微調）周期后使用。測試數據集應與訓練數據集分開，以便測試結果能準確反映模型對其從未見過的數據進行泛化的能力。策劃這些不同的數據集是為了改進和評估部署在戰術邊緣的模型。

通過使用 UQ，作戰人員可以更準確地衡量其 CV 模型的失敗之處，然后開始整理必要的數據并對模型進行微調。下圖 1 顯示了定義明確的類別的數據如何隨著時間的推移而開始變化和退化。這直接影響到部署在戰術邊緣的模型預測的可信度。本文建議作戰人員在其核心 CV 操作中建立 UQ。作戰人員應積極測量已部署模型的不確定性，整理相關數據集，微調這些模型，然后將這些新模型重新部署到戰術邊緣。

圖 1 - 數據隨時間漂移；顯示了定義明確的物體和環境如何隨著時間的推移而發生變化。最終降低 CV 模型的性能。[6]

1.2 提高作戰人員的態勢感知能力

態勢感知可定義為感知環境中的要素、了解環境中的要素以及預測其在不久將來的狀態的過程[7]。指揮控制系統利用態勢感知，"由適當指定的指揮官對指定和附屬部隊行使權力和指揮，以完成任務"[8]。戰術邊緣可能是危險和混亂的，對這一環境的透徹了解將使作戰人員做好更充分的準備。此外，能見度在戰場上至關重要，作戰人員應利用 CV 系統獲得更強大的態勢感知和環境能見度。

根據米卡-恩斯利（Mica Endsley）描述的 "態勢感知模型"，在 C2 基礎設施內運行的部分 CV 系統可被想象為處于 "1 級"。該模型描述了在這一級別上運行的系統的功能，即幫助提供 "對當前情況中各要素的感知"[9]。部署的 CV 模型、算法和傳感器/攝像頭都有助于檢測當前情況下的物體和環境。如前所述，CV 使計算機能夠消化和解釋視覺信息，在此情況下，特別是戰術邊緣的元素和物體。這種對物體的感知會影響并支持該模型的更高層次。最終，它流入戰術邊緣的決策和行動執行階段。

可以認為，UQ 存在于態勢感知、決策和行動執行階段的周圍。最終，這將影響模型的反饋階段。從 CV 系統測得的不確定性可用于影響接下來的決策階段。同樣，在進行決策和行動執行后，UQ 也可用于衡量信心和總體效果。具體來說，UQ 將有助于衡量部署在戰術邊緣的 CV 模型的預測精度和正確性。這些結果最終將流入模型的反饋階段。利用這種方法，UQ 將為作戰人員提供適應性更強的態勢感知。圖 2 是該模型稍作修改后的示意圖。

圖 3 - 使用 UQ 的 C2 和 CV 系統；展示如何利用 UQ 向 C2 系統提供反饋，以提高戰術邊緣的適應性。

模擬作戰需要了解友軍和敵軍在既定友軍目標和可信敵軍目標方面的進展情況。在美國防部（DoD），這些目標的結構是分層的，從國家戰略層面一直到戰術層面。軍事評估旨在回答兩個主要問題： 1）是否創造了所期望的效果？對模擬作戰評估方法的研究很少。一些主要的評估應用領域是教育和游戲，它們為模擬軍事作戰評估提供了有益的借鑒。本研究從美國防部政策和這些領域的研究中總結出模擬作戰評估方法的幾個理想特征。在根據這些特征建立價值層次結構之后，本論文提供并評估了幾種可用于模擬作戰的候選方法--貝葉斯企業分析模型（BEAM）中現有的 "戰斗力與戰斗脆弱性 "方法、貝葉斯網絡、價值思維和線性規劃。每種替代方案的評估都是通過其在小型作戰模擬中的應用來進行的。然后，從 "價值思維 "和 "線性規劃 "中創造出一種替代方案，其評估結果優于其他四種方案。論文最后對線性規劃進行了總結，并提出了未來研究的想法。

與真實戰爭類似，作戰模擬需要了解友軍和敵軍的進展情況。這種知識將潛在的模擬停止條件擴展到時間之外，并允許分析與時間、資金和資產態勢相關的進展情況。雖然記錄資產的損毀和消耗品的使用情況可能會提供有價值的分析結果，但指揮官通常更關心的是一個更廣泛的問題，即這一場景是贏了還是輸了？要回答這個問題，模擬必須包含一定的勝負定義。要做到這一點，最簡單的辦法就是完成既定目標。戰斗模擬必須能夠評估作戰環境，并報告實現或未實現這些目標的進展情況。從具體的目標（如摧毀敵方所有港口）到較為抽象的目標（如實現海軍優勢），模擬中的單一作戰評估方法應具有足夠的通用性，以便在面對多種不同的勝負定義時，為勝負問題提供答案。本論文提供了這樣一種方法，可用于模擬戰爭的戰役級戰斗評估。

評估的一個直接定義是 "使用數據來證明既定目標和目的是否真正實現的過程"（1，第 554 頁）。在國防領域，美國參謀長聯席會議（JCS）將評估定義為 "在軍事行動中衡量運用聯合部隊能力的整體有效性的持續過程"（2）。一般來說，評估是一個用于持續或不斷反饋的詞，旨在改進一個過程。在更正式的場合，評估分為兩類：總結性評估和形成性評估。總結性評估，或有些人稱之為評價，是對表現進行事后審查。總結性評估的例子包括簡單的評分和與基準的比較，以及從過程產出中獲取比較結果的統計或其他分析方法。終結性評估的 "外部"（3，第 19 頁）特征自然會導致其結果的呈現是遙遠的和/或靜態的。終結性評估的一些例子包括年度人事審查和評估、學生考試和業務指標報告。相反，形成性評估關注的是持續的學習過程，目的是在特定過程中提供反饋（4）。在教育領域，形成性評估包括學生與評估者之間的合作，以 "積極創造[學生的]最佳表現"（5，第 242 頁）。形成性評估在本質上是互動的，它的目的是在一個過程結束之前提高學生的表現，利用數據（或經驗）為被評估方提供定制化的幫助。因此，形成性評估還可能包括進度跟蹤或報告。本論文重點關注戰役級模擬戰爭背景下的形成性評估方法。我們對 "如何在計算模擬中進行戰役級戰斗評估 "這一問題提出了建議。

模擬戰爭中的評估方法，尤其是用于軍事訓練或分析的模擬戰爭，應模仿實際決策者對戰爭努力的評估。在實際作戰環境中，軍事下屬和分析人員會準備一份評估報告，供指揮官了解態勢。指揮官利用評估結果為操縱作戰環境提供進一步指導。當我們在模擬作戰中模擬戰爭努力時，評估部分實際上應是下級/分析員評估與指揮官反饋相結合的模型。在第 3.1 節中，我們將這一概念納入了作戰模擬評估方法的價值層次中。此外，我們還提出了一個必要的特點，即評估方法應簡單易懂，便于向指揮官和其他決策者介紹。將評估結果歸納為不同類別（如勝利或失敗）對簡單交流非常有用，第 3.1 節將對此進行更詳細的討論。

作為聯合部隊行動的權威資料，美國聯合司令部的 "聯合出版物 3-0"(2)提供了模仿決策類型的見解。聯合司令部最關心的是 "行動評估"，即 "衡量完成任務、創造條件或效果以及實現目標的進展情況 "的過程（2，第 II-9 頁）。聯合司令部聲稱，行動評估應 "從任務式指揮分析開始，由指揮員和參謀人員考慮衡量什么和如何衡量"（2，第 II-9 頁）。對于實戰中使用的計算模型而言，這一步將發生在模型運行之前，分析人員將在運行過程中設定初步目標和任何初始參數。此外，本定義中的 "目標 "是指指導行動方案的目標。目標可以是一個短語，如國防部的國家戰略目標，也可以是單項軍事任務的目標。無論如何，模擬戰爭評估方法中的目標決定了代理指揮官的注意力在哪里，以及他們建議的行動方向。

圖 1 提供了不同層次的戰爭與相應目標之間的嵌套關系。在軍事應用中，圖 1 中紫色箭頭所示的評估框架通常被稱為 "從戰略到任務 "框架（6；7；8）。在該框架中，目標之下是可評估的效果。效果 "是 "行動的結果、成果或后果"（2，第 GL-9 頁）。任務 "被視為軍事行動的最小單元，小到摧毀敵方資產，大到運送物資。有些任務本身就是目標，有些任務支持相應的目標，沒有中間影響。然而，如圖 1 所示，上級目標為下級目標提供依據，而下級目標又指導各級軍事行動。同時，評估是用于提供自下而上反饋的機制。在提供反饋時，評估應回答兩個關鍵問題： 1）"我們是否在[作戰環境]中創造了我們所期望的效果或條件？"和 2）"我們是否按標準完成了任務？(2，第 II-11 頁）。

這兩個核心評估問題的重點自然而然地將模擬戰爭的作戰評估引向形成性領域。盡管分析人員傳統上使用總結性評估方法對這些問題進行追溯性回答，但如果將形成性評估與回答這兩個關鍵問題的意圖結合起來，則可實現被動的模擬作戰環境。利用形成性評估方法，模擬環境（或指揮官）可收到與特定目標相關的作戰環境狀態的實時更新。與進行事后分析相比，形成性評估更接近于實時戰爭工作，即評估對友軍造成的戰損，以及任務匯報和關于敵方單元的情報報告。因此，本論文側重于形成性評估方法。

本論文的其余部分致力于將聯合司令部的作戰評估要求綜合為一個連貫的結構，以便在作戰建模模擬環境中有效部署評估方法。Gallagher 等人（9）利用分辨率定義了不同層次的作戰：系統/工程、交戰、任務、戰役、國防企業和整個政府。聯合司令部的條令規定，每個層次的戰斗分辨率都要分層評估。本論文并不試圖將評估范圍縮小到任何特定的交戰決議；相反，我們提出了一般結果，試圖盡可能廣泛地應用于國防部的各種應用。本研究的重點是回答兩個研究問題：

研究問題

1. 程序化/計算機化模擬的作戰評估方法需要具備哪些特征？

2. 如何在程序化戰爭模擬中進行戰斗評估？

下一章將通過其他主要應用領域介紹評估方法。根據第二章的經驗教訓和聯合司令部的評估指南，我們在第三章構建了一個價值層次。在第四章中，我們介紹了幾種可供選擇的評估方法，并在小型作戰模擬中對其機制進行了研究。然后，我們在第五章對這些替代評估方法在模擬戰爭中的應用進行評估。第五章最后提出了模擬作戰評估方法的建議。我們在第六章中提出了一些結束語和進一步研究的建議。

現代軍事模擬在幾個關鍵方面受到限制。軍事模擬器結構復雜，交互簡單，對作戰藝術發展的應用微乎其微。作者建議開發一種沒有這些限制的戰場模擬器。這種模擬器將包括一個跨平臺和跨領域的數字環境。它將允許在戰術層面和作戰層面的參與。它允許引入新的平臺，而這些平臺的屬性可以改變，這樣不僅能將開發中的平臺納入現有的戰術流程，還能確定尚未構想出的平臺的需求。由于這種結構同樣適用于敵方部隊，因此不僅可以針對現有的實際問題對當前的概念進行大規模測試和改進，還可以針對新出現的問題對未來的概念進行測試和改進。這樣的作戰模擬器將使用基于物理的開放世界軟件架構、大規模多玩家結構和大數據，以隨著時間的推移改進其對敵人和環境的建模。

圖 1 - 現代兵棋推演模擬器的模型

目前，在戰場上采用新技術的戰術和作戰方法需要幾十年的時間，通常是在一場或多場重大沖突中通過實戰總結經驗教訓。這是因為戰術的制定最好以戰場為實驗室，通過經驗來完成。現在有了權宜之計。為此，演習、兵棋推演和智囊團都在努力模擬戰場。但這些權宜之計很少得到充分利用。模擬的質量總是低于現實生活。正因為如此，采用通過模擬制定的戰術是有風險的。

現代技術，特別是現代數字戰場模擬技術，有可能改善這一過程，特別是在游戲和演習方面，但在很大程度上仍未得到發展。現代軍事模擬在幾個關鍵方面受到限制。首先，軍事模擬器是一種結構復雜的程序化訓練器，其設計初衷是在讓操作人員或機組人員在實戰演習和隨后的戰斗中執行任務之前，先讓他們掌握基本的操作技能。這是因為軍事模擬器設計的唯一目的是降低培訓的前端成本，而不是完善現有程序或改進擬議程序。

其次，軍用模擬器交互簡單。很少為了創新戰術而將模擬器連接起來。即使有，也通常范圍較小，僅限于單一平臺或領域。這就排除了平臺之間的大規模集體模擬器訓練，也排除了在現代戰場上執行任務所需的跨領域集體訓練。這與第一個限制有關，因為軍事模擬器是以自下而上的思維方式一次開發一個平臺，而不是以自上而下的整體思維方式進行開發。雖然目前正在努力將模擬器連接起來，但由于軍用模擬器軟件的專有性，以及大多數模擬器軟件都有幾十年的歷史，遠非最先進的技術，這些努力都受到了阻礙。

第三，軍事模擬器不用于驗證正在開發的平臺的擬議戰術。由于新平臺的開發需要數十年時間，因此有必要提前測試、開發和完善這些戰術，從而在這一過程中驗證作戰概念，并確保在戰場上使用新平臺時，能最大限度地發揮其致命效果，同時通過在實戰中吸取經驗教訓，對其進行最小限度的完善。這就需要建立一個與平臺無關的戰場模擬器，以集體而非個人學習為目標。目前還不存在這種利用最先進技術的模擬器，但在技術上是可行的。

作者建議開發一種沒有上述限制的戰場模擬器。這種模擬器不是任何一個平臺的程序化訓練器。它將是一個跨平臺、跨領域的數字環境。它允許在戰術層面和作戰層面的參與，允許進行跨作戰功能的訓練，除火力和機動外，還包括指揮與控制、情報和維持。它允許引進新的平臺，其屬性可以改變，不僅能將開發中的平臺納入現有的戰術流程，還能確定尚未構想的平臺的需求。最后，由于這種結構同樣適用于敵方部隊，因此不僅可以針對現有的實際問題對當前的概念進行大規模測試和改進，還可以針對新出現的問題對未來的概念進行測試和改進。這種兵棋推演模擬器將使用基于物理的開放世界軟件架構、大規模多玩家結構和大數據，以不斷改進對敵人和環境的建模（圖 1）。

閱讀第1章，定義分布式海上作戰。

作者：Dmitry Filipoff

引言

隨著海軍在導彈時代的發展，其威脅其他艦隊的能力在很大程度上取決于導彈火力的集結能力。對戰艦進行聯合火力攻擊的能力在很大程度上取決于武器本身的特性。這些特性為確定單個武器的集火潛力和更廣泛的部隊集火能力提供了一個寶貴的框架。

在以下對戰術動態和武器能力的分析中，我們可以清楚地看到，美軍目前幾乎所有的反艦導彈都缺乏集火所必需的關鍵特性。其后果是，美軍在用導彈擊沉艦艇方面幾乎沒有什么好的選擇，而且這種情況可能會持續到下一個十年。但是，改變游戲規則的新武器即將問世，而 DMO 概念有望為美國海軍的火力帶來重大變革。

大規模火力如何定義分布極限

既要分散兵力，又要聯合火力，這是一個基本的矛盾。武器裝備的射程是一個關鍵因素，它限制了部隊既能相互分散又能聯合火力的程度。分布與集結之間的這種核心矛盾對分布式部隊的戰術和部署有很大影響。

射程較遠的武器可以更廣泛地分布發射平臺，而射程較短的武器則會迫使部隊更加集中。這種動態變化可以用射程環來說明，射程環顯示了部隊在聯合火力打擊共同目標時必須駐扎的區域。射程環通常用于顯示武器的射程，并以武器發射平臺為中心。在這種不同的 "反向 "射程環（沒有更好的術語）使用方法中，射程環以目標為中心，顯示特定武器可擊中目標的區域。換句話說，要打擊 "戰斧 "導彈射程內的目標，發射平臺必須在目標周圍 1000 英里的范圍內。使用相同武器的其他平臺也必須在這一環形區域內，這突出表明了在聯合發射的情況下可能的分布范圍。相比之下，使用 SM-6 或 "魚叉 "導彈的平臺必須分布在更狹小的空間內才能進行聯合發射（圖 1）。

圖 1. 以目標為中心的射程環說明了各種武器的分布范圍，同時還能進行合并射擊。(作者制圖）

使用不同射程武器的發射平臺必須使射程環相互重疊，至少在它們的火力在目標上空結合時是如此。這些反向射程環顯示了射程較遠的武器如何使發射平臺分布更廣，而射程較近的武器，尤其是常見的魚叉導彈，如何迫使目標更緊密地集中在一起（圖 2）。

圖 2. 美國所有反艦導彈的 "反向 "射程環。(作者制圖）

導彈的具體射程受其飛行剖面的影響很大，實際上并不總是一個線性的固定值。飛行高度越高的導彈和飛機射程越遠，部分原因是高空空氣稀薄。低空掠海飛行可最大限度地提高出其不意的效果，但在航程和燃油經濟性方面卻要付出巨大代價。根據戰術環境的不同，導彈可編入不同的飛行程序，許多反艦導彈可編入非線性飛行路徑和航點程序。

這些因素使得射程環比看上去更具彈性。飛行剖面的這種可變性又增加了火力組合的復雜性。為使此處使用的圖形保持一致，假定所有同類型導彈在線性攻擊中使用相同的飛行剖面。另一個彈性因素是武器的最大有效射程，這與最大飛行距離不同。導彈的有效瞄準距離可能小于導彈的飛行距離。這里使用最大飛行距離是為了保持一致性。

擁有遠程武器在現代海戰中極為重要，因為武器射程有助于將機動負擔從速度較慢的平臺轉移到速度較快的有效載荷上。這一優勢對海軍尤為重要，因為艦船與導彈之間的速度差距很大。一艘裝有短程反艦導彈的軍艦需要機動數小時甚至數天才能打擊遍布海洋的多個目標。但一艘裝有遠程武器的軍艦卻可以在不進行機動的情況下同時威脅到所有這些目標。一艘裝有 "戰斧 "的軍艦可以同時威脅呂宋島、臺灣和沖繩附近的目標，而一艘裝有 SM-6 的軍艦一次只能威脅其中一個地區。配備 SM-6 的戰艦必須花費大量時間進行機動，才能最終依次守住所有這些危險區域（圖 3）。

圖 3. 以發射平臺為中心的常規射程環突出表明，與射程較短的武器相比，射程較長的武器能夠同時鎖定更多的目標。(作者制圖）

射程與機動之間的這種關系凸顯了一支部隊的分布如何使對手的兵力捉襟見肘或集中的關鍵動態。如果一攬子部隊比對手擁有射程更短的武器，那么它可以分配的空間就更小，而且還能進行聯合火力攻擊。射程短的部隊比對手更集中，如果能進入射程，可能一次只能威脅到對方分布式部隊的一部分。相比之下，分布式部隊中更多的人員可以在更安全的距離內對短程部隊構成威脅。環中環可以說明擁有射程較遠武器的部隊如何比射程較短的部隊享有更廣泛的分布和大規模射擊優勢（圖 4 和圖 5）。

圖 4. 以一艘 REDFOR 艦艇為中心的反向射程環說明了 BLUFOR 艦艇與 SM-6 組合發射的分布范圍，以及 REDFOR 艦艇與 YJ-18 組合發射的分布范圍。如果 BLUFOR 艦艇能進入射程內，它們一次只能使一艘 REDFOR 艦艇處于危險之中，而所有 REDFOR 艦艇都能同時使所有 BLUFOR 艦艇處于危險之中。大多數 REDFOR 艦艇可以在對峙距離內開火。(作者制圖）

圖 5. 以 BLUFOR 艦艇為中心的反向射程環說明了 BLUFOR 艦艇與戰斧聯合發射的分布范圍，以及 REDFOR 艦艇與 YJ-18 聯合發射的分布范圍。如果能進入射程，REDFOR 艦艇一次只能讓一艘 BLUFOR 艦艇處于危險之中，而所有 BLUFOR 艦艇可以同時讓所有 REDFOR 艦艇處于危險之中。BLUFOR 的大部分艦艇都可以在對峙距離內開火。(作者制圖）

什么可以被定義為分布式、集中式或延展式，與其說是部隊的具體范圍或密度問題。相反，最好將其理解為自身能力與對手能力之間的關系。一支自認為分布合理的部隊，在對手擁有更遠射程能力的情況下，實際上可能會高度集中。

專為多用途飛機設計的反艦武器通常比以大型發射單元部署的戰艦武器小得多，這往往導致這些機載武器的射程較小。飛機可以用較快的平臺機動來彌補較小的武器射程，而軍艦則可以用較大型武器的較遠射程來彌補較慢的平臺機動。了解平臺機動與有效載荷機動之間的這種關系，以及它們如何相互補充和補償，對于集結大規模火力至關重要。

但射程只是評估集火能力的一個關鍵變量。其他關鍵因素包括發射單元兼容性、平臺兼容性、采購的武器數量以及每個平臺部署的武器數量。這些因素結合在一起，凸顯了海軍進攻火力的真實水平。

魚叉與航母打擊的危險

魚叉導彈是美國海軍的第一種反艦導彈，45 年來一直是美國海軍的主要反艦武器。美國海軍繼續部署這種導彈的方式給美國的制海權和美國在印度洋-太平洋地區的安全保障帶來了嚴重的作戰隱患。魚叉導彈凸顯了美軍反艦導彈火力的不足，從而強調了具有重大戰略意義的關鍵能力差距。美國在戰爭中要想充分利用這種武器，就必須采取特別冒險的戰術，這也凸顯了這種武器的缺陷。

魚叉導彈最大的弱點是射程短，較常見的變型導彈射程僅為 80 英里，而且除了航空母艦之外，所有兼容的發射平臺都缺乏有意義的庫存。這種導彈的短射程將美國海軍最昂貴、最不值得冒風險的平臺引向更深的作戰空間，同時將航母戰斗群引向極為集中的反艦攻擊。但由于美國海軍數十年來一直未能推出有意義的 "魚叉 "導彈替代品，因此用航母戰斗群攻擊艦艇這種高風險的方法是美軍在遠距離擊沉高端戰艦的唯一有效手段。

在美國所有反艦武器中，"魚叉 "導彈具有最廣泛的平臺兼容性，潛艇、水面艦艇、轟炸機、陸基發射器（美國將其出售給合作伙伴，但自己并不采購）和航母戰斗群都可以使用。盡管美國海軍擁有 9000 多個導彈垂直發射單元，但 "魚叉 "與這些發射器并不兼容。相反，它必須安裝在魚雷發射架或頂部的發射器中，這種方法非常不經濟，嚴重減少了每艘戰艦可部署的武器數量。美國海軍驅逐艦和巡洋艦雖然每個平臺有大約 100 個發射單元，但只能攜帶 8 枚魚叉導彈，而每艘潛艇的魚雷發射管數量通常只有個位數。發射單元可為單個平臺和整個部隊提供巨大的彈倉深度，因此發射單元兼容性是集火的關鍵特征。

太平洋（2008 年 2 月 18 日）注意背景中的四個 "魚叉 "導彈發射器和前景中的 64 個垂直發射單元。原始標題： 在美國海軍伊利湖號導彈巡洋艦（CG 70）上航行時，來自加州諾戈的海員羅伯特-帕特森（Robert Paterson）在船尾垂直發射導彈平臺旁站崗。(美國海軍二等大眾傳播專家邁克爾-海特拍攝）。

根據一般經驗法則，任何大于護衛艦的警戒型現代軍艦都應該能夠抵御 8 枚亞音速反艦導彈的齊射，否則軍艦就難以證明其造價的合理性。美國的水面和潛艇發射平臺很難聚集足夠的火力來威脅大多數現代軍艦，因為它們的 "魚叉 "導彈庫存稀少。由于彈倉深度較淺，因此亟需在多個平臺之間進行集火，以達到足夠的火力。但是，"魚叉 "導彈的射程極短，這意味著這種武器幾乎不可能與其他艦載 "魚叉 "導彈集火，除非指揮官愿意將眾多戰艦集中到一個極端的程度。

海軍的主力反艦武器發射單元不兼容，射程又短，這就迫使艦載航空兵承擔起集結足夠火力的重任。可以想象，只有航空兵能夠集結足夠多的平臺來形成足夠大的火力，同時有機會讓這些平臺接近目標軍艦以發動攻擊。這些因素使得航空母艦成為唯一能集結可信的魚叉火力的平臺。

一架F/A-18 "大黃蜂 "戰斗機最多可裝備四枚 "魚叉 "導彈，其中只有兩架可與美國海軍巡洋艦或驅逐艦的 "魚叉 "火力相媲美。但是，面對高端戰艦，要實現可信的魚叉火力，就必須集結大量艦載機。可以想象，要壓倒一個由數艘現代驅逐艦組成的水面行動編隊（每艘驅逐艦都配備了數十種對空武器和數層硬殺傷和軟殺傷防御系統），可能需要一個航空聯隊的大部分力量。剩下的幾架飛機將在維持戰斗空中巡邏、為打擊中隊提供坦克和干擾支援等任務中捉襟見肘。將火力集結的重任主要集中在航空聯隊身上，這些航空聯隊在執行其他眾多關鍵任務時就會捉襟見肘。

試圖用射程很短的導彈集火會帶來嚴重的戰術風險。由于 "魚叉 "導彈射程短，航母艦載機必須極為密集地集中在目標周圍，才能集結足夠的火力形成壓倒性優勢。與許多反艦導彈不同，"魚叉 "的短射程也使其無法總是在現代防空系統射程之外的距離自信地發射。相反，"魚叉 "可以迫使機群集中到對方艦載防空武器的射程之內。軍艦防空武器，如中國的 HHQ-9B 導彈，可以接近甚至超過 "魚叉 "的短程射程，使對手處于更有利的地位，能夠在弓箭手射箭之前就對其構成威脅（圖 6）。

圖 6. 以目標為中心的魚叉和 LRASM 反向射程環說明了集火時的分布限制。中心環顯示了目標最遠程防空武器的射程，說明了裝備 "魚叉 "的飛機必須進入這些防空武器的射程內才能集火。(作者制圖）

生存能力問題不僅適用于航母，也適用于航母的機翼。航空聯隊對減員非常敏感，在這種情況下，即使每架次損失幾架飛機，也會很快導致某些任務難以為繼。對于需要大量飛機才能實現足夠火力的反艦任務來說，尤其如此。海軍航空聯隊使用射程如此之短的導彈，可能會冒著遭受重大損失的風險，迫使他們派出龐大而密集的空中編隊，沖向現代海軍防空部隊的陣地。如果僅在幾次這樣的冒險打擊中遭受輕微損失，那么航空聯隊集結足夠反艦火力的能力將在幾天甚至幾小時內喪失殆盡。

飛機減員率可視化。(圖片來源于 Seth Cropsey、Bryan G. McGrath 和 Timothy A. Walton 的幻燈片 "鋒利的長矛： Seth Cropsey、Bryan G. McGrath 和 Timothy A. Walton，哈德遜研究所，2015 年 10 月）。

航母戰斗群的防空力量可能遠遠超過戰艦的防空力量。大批航母艦載機在高空飛向目標時產生的信號可以提供足夠的警告，使對方空中力量就位以阻擋打擊。與保衛領空的飛機相比，反艦中隊很可能在硬點和機動性方面處于劣勢。他們的許多硬點將被重型反艦武器和空投坦克占據，與對方的戰斗機相比，裝載的對空武器可能更少。如果反艦飛機在進入攻擊戰艦射程之前遭到攔截，它們可能會被迫進行狗斗和躲避導彈，同時其機動性也會受到重型反艦武器裝載的影響。投放坦克、防空和反艦武器將爭奪航母艦載機上的類似硬點，這就為在生存能力、集中度和足夠的巡航導彈火力之間進行艱難的權衡創造了條件。

一架攜帶多種武器的 F/A-18E 戰斗機。(洛克希德-馬丁公司照片）

反艦攻擊可以在接近航空聯隊射程的極限時進行，以最大限度地增加對峙距離。但魚叉的射程短，加上目前這一代航母艦載機的射程相對較短（與過去和未來幾代的航空聯隊相比），迫使航母更深入到有爭議的作戰空間，并可能帶來更大的風險。魚叉不僅威脅到寶貴的艦載機在目標周圍的緊密集結，還可能將航母本身拖入更危險的境地。

通過投放油箱或油箱飛機來擴大航空翼的航程，可以幫助航母保持更遠的距離，但這樣會減少火力，因為硬點和飛機都被用于燃料而不是武器。這對航母生存能力的益處大于對航空翼的益處，增加航空翼的航程可以使航母從更遠的地方發動攻擊，從而提高航母的生存能力。但這對航空聯隊的生存能力影響較小，因為無論如何，反艦武器的短射程仍會迫使目標緊密集中。

在管理航空母艦的特征時，不僅要考慮航空母艦的特征，還要考慮航空聯隊的特征。機翼行動的特征和足跡可以掩蓋或暴露航母的位置。要最大限度地擴大航空聯隊發動大規模反艦攻擊的距離，就必須采用更線性的飛行路線往返于目標之間，在整個飛行路線上密集地部署飛機，并采用更高的飛行高度，這樣既能延長攻擊距離，又能提高飛機的可探測性。盡管線性飛行路徑能最大限度地拉近與目標的距離，但由于其可預測性，更容易將對手引回航母。

縮短航母到目標的航程，或將更多的硬點和飛機用于加油，可以為空中聯隊提供更多的余地，增加兵力展示的復雜性。它可以讓航空兵更廣泛地分布，并采取非線性路徑往返目標，這有助于隱藏航母的位置（圖 7）。然而，與線性打擊相比，確保分散的航空聯隊能及時有效地聚集在一起進行大規模火力打擊，對任務規劃提出了更復雜的挑戰，尤其是在與其他類型的平臺聯合火力打擊時。而且，分布式非線性飛行剖面可能不得不以降低航母的總體打擊范圍為代價，使其更深入作戰空間。

圖 7. 航母打擊飛行剖面圖，其中每條飛行路徑都是從航母到目標的 500 英里距離。與分布式非線性打擊相比，集中式線性打擊的總航程更大，但在某些方面的力量表現卻不那么復雜。然而，分布式飛行剖面縮短了航母打擊力量的總體范圍。(作者制圖）

總體而言，"魚叉 "導彈的特性大大加劇了在反艦任務中使用機翼和航母的許多生存性問題和權衡。但與美國武庫中的所有其他反艦武器相比，"魚叉 "導彈的最大優勢在于其庫存數量。8 可以合理地推測，與美國采購的其他大多數反艦導彈只有數百枚或數十枚相比，"魚叉 "導彈目前的庫存數量仍在數千枚左右。但是，由于發射單元不兼容，"魚叉 "的單個平臺彈倉太淺，這嚴重制約了利用 "魚叉 "庫存深度的能力。

由于航空聯隊和航母必須冒重大風險才能有效集結射程極短的 "魚叉"，也許海軍航母最好不要在艦隊對艦隊的戰斗中使用這種武器。這樣做可以提高航母、航空聯隊和為其護航的水面艦艇的生存能力。但這意味著美國海軍的絕大多數兵力結構和導彈武器庫都難以對現代海軍編隊構成反艦火力威脅。這樣一來，美軍幾乎所有的反艦能力都只能局限于潛艇部隊僅靠魚雷就能完成的任務。

鑒于能力上的不足可以通過創造性的作戰設計來彌補，因此從基本武器的極限推斷具體戰術時必須小心謹慎。也許海軍寄希望于潛艇部隊擊沉對手的高端水面作戰艦艇，為航母反艦打擊鋪平道路，但這對于那些航母艦載機可能仍需與之糾纏的陸基空中力量來說，作用不大。

2015年11月--一架裝備有 "魚叉 "Block II+導彈的F/A-18戰斗機在加利福尼亞州穆古點海上靶場進行自由飛行試驗。(美國海軍照片）

這種將美軍全部遠程反艦能力完全集中在大型航母上，而航母又必須大量集中寶貴的航空兵來執行該戰術的設計，是極其違背分配原則的。魚叉戰術所揭示的是，在反艦導彈發展嚴重滯后半個多世紀之后，美國海軍已經失去了許多與另一支大國海軍作戰的關鍵選擇。

SM-6 和跨任務稀釋能力

在海軍的反艦導彈中，SM-6是獨一無二的。它是海軍武器庫中唯一的超音速反艦武器，既可用于打擊空中目標，也可用于打擊軍艦目標，而且是海軍最新一代反艦武器中生產率最高的。較常見的變體射程為 150 英里，比最新的魚叉變體射程略有提高。它也是海軍艦載防空導彈中唯一可用于遠距離集結防御火力的導彈。然而，SM-6 的一些所謂優勢在集結火力進行反艦打擊時也會產生缺點。

SM-6 的速度超過 3 馬赫，在突破軍艦防御和高速打擊目標時提高了導彈的生存能力和殺傷力。然而，導彈的高速度使其與海軍其他反艦武器（均為亞音速武器）的火力組合變得復雜。如果 SM-6 要與亞音速導彈聯合發射，那么它必須在大規模發射序列接近尾聲時發射，以確保及時重疊，或者發射亞音速導彈的平臺必須比發射 SM-6 的軍艦更接近目標。(這種動態變化將在第 3 部分中詳細討論）。

該武器的多任務通用性使釋放授權復雜化，從而對有效的大規模發射構成挑戰。如果一支分布式部隊要在多個平臺上聯合發射反艦火力，那么進攻性反艦武器的釋放權自然會在比單艦指揮官更高的級別，因為單艦指揮官通常缺乏針對遠距離軍艦發射這些武器的有機傳感器。但導彈攻擊軍艦的速度快、殺傷力大，這意味著單艦指揮官應有權主動執行本地防空任務，尤其是避免在細節上失敗。如果部隊一級的指揮官認為為了艦艇自衛而不得不使用 SM-6，那么這可能會減少上級指揮官集結反艦火力的選擇。

遠程對空武器的典型飛行剖面對 SM-6 作為反艦武器的有效性提出了另一個挑戰。遠程對空武器固然可以打擊海平面目標，但其初始飛行階段通常會有一個助推階段，使其飛向更高的高度。較高的高度使導彈更容易達到最大速度和射程，然后再下降打擊較低高度的威脅。然而，高空飛行剖面在攻擊軍艦時會產生不利因素。高空飛行擴大了導彈的探測和攻擊范圍，可能使更多軍艦有機會攻擊導彈，并有更多時間進行多次射擊。相比之下，掠海飛行只能迫使防空部隊在目標軍艦附近區域交戰。SM-6 導彈的高速度還不足以有效彌補高空飛行的這些風險。與速度較慢的亞音速導彈相比，SM-6 發射的助推階段對目標軍艦雷達的反應時間幾乎是后者的兩倍，后者只有在導彈飛越目標地平線后才會被探測到。

目前還不清楚 SM-6 能否以更扁平的彈道發射，并保持端到端的掠海飛行剖面。這樣做很可能會使其喪失大量射程。這也會使導彈更難發揮其對付軍艦的最大殺傷力--高速。防空武器的彈頭比專用反艦武器的彈頭小得多，SM-6 的彈頭只有 LRASM 或戰斧彈頭的 15%。SM-6 需要達到很高的速度才能對軍艦發揮最大殺傷力，但要達到這樣的速度在很大程度上依賴于較高的飛行高度，這就降低了導彈的生存能力。

美國海軍 "阿利-伯克 "級導彈驅逐艦 "約翰-保羅-瓊斯 "號（DDG-53）在太平洋進行宙斯盾武器系統實彈射擊試驗時發射一枚 SM-6 導彈。(美國海軍照片）

SM-6 的射程并沒有長到可以將其進攻性反艦作用與防御性防空作用截然分開的程度。對峙 "火力的概念意味著可以通過超越對手的反擊能力來贏得寶貴的生存空間。但是，許多大威力反艦導彈的射程足以讓 SM-6 在攻擊現代軍艦時無法舒適地發揮純粹的對峙作用。如果一艘軍艦在使用 SM-6 攻擊另一艘高端軍艦的射程之內，那么它也很可能在反艦導彈威脅的射程之內，而這些威脅可能迫使該艦將 SM-6 用于防御。如果對方的反艦彈道導彈等射程較遠的武器能在數千英里的海域投下長長的陰影，那么這種影響就變得更加重要。指揮官可能會選擇保留最強大的防空武器，以抵御對手最強大的反艦導彈。

由于現代反艦武器的射程往往超過大多數防空武器，因此將分布在各地的部隊的進攻火力結合起來要比防御火力可行得多。SM-6 可能是一個例外，它利用獨特的 NIFC-CA 能力，可以在發射軍艦的雷達視平線下鎖定目標。SM-6 的射程、相對于亞音速反艦導彈的高速度以及在地平線下重新瞄準目標的能力，使聚集防御火力成為可能。這是一種特別獨特的能力，但也增加了集群火力的指揮控制安排的復雜性。

與海軍所有其他現代反艦導彈（不包括老舊的 "魚叉 "導彈）相比，SM-6的優勢在于自2013年問世以來，多年來一直保持全速生產，庫存導彈超過1300枚。相比之下，海軍其他所有最新一代反艦武器目前的數量都非常少，很難滿足現代海戰的大規模齊射要求。

然而，迄今為止生產的 SM-6 大多是早期變型，其反艦射程僅比最新的 "魚叉 "變型略勝一籌。雖然即將推出射程更遠的 SM-6 型，但目前的絕大多數庫存在擴大戰艦的分布范圍并仍能進行聯合作戰方面并無多大改進。

即使射程更遠的 SM-6 版本很快就會大量出現，該導彈的大部分通用性也可能不得不擱置，以填補海軍在短期內關鍵的反艦能力缺口。SM-6 是目前海軍唯一一種數量較多、發射單元兼容的遠程反艦武器。但它的多任務能力有可能稀釋各種威脅的庫存。海軍可能被迫將 SM-6 作為其唯一可行的現代反艦導彈，直到其他反艦武器的產量足以發揮真正的作用，并使 SM-6 能夠發揮其防空潛力。但從目前的生產趨勢來看，這至少需要 10-15 年才能實現。如果海軍發現自己在這十年中陷入重大海上沖突，可能會被迫放棄 SM-6 的大部分尖端防空能力，以保留少量遠程反艦火力。

海上攻擊戰斧--集束炸彈的基礎助推器

在反艦 "戰斧 "導彈首次擊中海上目標的試驗40多年后，美國海軍將再次引進反艦改型導彈。與美國未來幾年投入使用的其他反艦武器相比，"海上攻擊戰斧 "最有希望促進海軍平臺分布和大規模反艦火力能力的重大發展。

戰斧的最大優勢在于其發射單元兼容性和超過 1000 英里的超遠射程。許多平臺都能攜帶大量射程特別遠的武器，從而為大規模火力攻擊提供了多種選擇。射程遠還能使武器有更多機會改變飛行路徑和使用航路定點，可用于執行各種戰術，并便于與其他炮彈集結。

通過最終擁有一種既能遠程發射又能與發射單元兼容的反艦導彈，海軍將能在更多平臺上大幅增加反艦火力。美國陸軍和海軍陸戰隊的陸基 "戰斧 "發射器也即將面世，如果這兩個軍種大量采購這種武器，將大大增加集火的選擇。

美國陸軍中程能力地基導彈發射器計劃。(美國陸軍幻燈片）

然而，"海上攻擊戰斧 "的潛力要到許多年后才能完全發揮出來。它要到 2024 年才能達到初始作戰能力，目前正處于低速率初始生產和測試的早期階段，迄今為止已采購了大約 100 套 MST 套件。海軍希望將所有 Block IV 型戰斧升級為 Block V 型，每年可能安裝多達 300 個重新認證套件。但目前還不清楚是否每次重新認證都會通過特定 Block Va 配置增加海上打擊能力。

按照這個速度，海軍可能需要 10 年或更長時間才能擁有足夠的基礎導彈庫存，從而真正實現分布式和大規模反艦火力。

2015年1月27日--一枚戰斧巡航導彈從加利福尼亞州圣尼古拉斯島附近的美國海軍基德號（DDG-100）上發射后擊中了一個移動的海上目標。(美國海軍視頻）

遠程反艦導彈--一次飛躍但仍是千篇一律

遠程反艦導彈（LRASM）將標志著海軍反艦火力的重要升級。LRASM 具有隱身外形，射程估計在 350 英里左右，超過了海軍除戰斧以外的所有其他反艦武器。然而，LRASM 對提高海軍從分散的部隊中集結火力的能力作用不大。

LRASM 的大規模發射潛力受到平臺兼容性的嚴重制約，因為它不是一種發射單元兼容的武器。LRASM 目前只能在轟炸機和艦載機上使用。盡管測試表明 LRASM 可以從發射單元發射，但海軍仍將該計劃描述為 "海軍整體巡航導彈戰略的關鍵空射組成部分......"。2021 年，工業界與一家澳大利亞公司合作，改進了 LRASM 地面發射變體的開發工作，該變體被稱為 "LRASM SL"，這表明該武器的發射單元兼容型與美國海軍自行采購的武器不同。

2016 年 7 月，海軍自衛試驗艦上的 MK-41 發射器進行 LRASM 測試。(洛克希德-馬丁公司照片）

盡管與 "魚叉 "導彈相比，LRASM 的射程使其成為空中聯隊向目標發射風險更小的導彈，但這些打擊仍將束縛空中聯隊的大部分力量，使其無法集結足夠的火力。LRASM 并沒有減輕對大量火力的需求，這就限制了航空聯隊在打擊之外承擔其他多種任務的能力。即使 LRASM 具有先進的能力，它也無法改變集結航空聯隊對軍艦實施遠程打擊的某些基本缺點。

迄今為止，海軍采購的 LRASM 導彈數量極少，大約只有 250 枚。空軍的庫存量更少，只有略低于 100 枚。雖然空軍的轟炸機可以裝備魚叉導彈，但這種武器射程短，而且其 LRASM 的采購率特別低，這可能意味著在可預見的未來，美軍的轟炸機幾乎沒有任何反艦火力可用于美國的制海。

LRASM 與數量更多的聯合空對地對峙導彈（JASSM）共用一條生產線，美國空軍迄今已采購了 2000 多枚 JASSM 武器，海軍也在過去兩年內開始采購該武器。JASSM 對地攻擊導彈即將推出的最新 "極限射程 "變體的射程將達到 1000 英里，成為首批可與 "戰斧 "導彈媲美的空射巡航導彈之一。JASSM 的生產線也是迄今為止所描述的所有導彈中最強大的，年產量可達數百枚，而其他導彈的年產量僅為數十枚。

2015年8月12日--遠程反艦導彈（LRASM）。(圖片來自維基共享資源）

2018年9月13日--卡塔爾烏代德空軍基地，一枚惰性AGM-158A聯合空對地對峙彈藥（JASSM）正在B-1B "藍瑟 "上用于訓練演習。(泰德-尼科爾斯（Ted Nichols）中士拍攝/發布

最有前途的兩種反艦武器--LRASM 和 "海上攻擊戰斧"--都是對現有彈藥（JASSM 和 "陸上攻擊戰斧"）的改裝，而這些彈藥的生產數量要大得多。與全盤建造新武器相比，升級這些現有武器，使其具備反艦能力和尋的器，可能是增加美軍反艦武器庫存的一種更迅速、更具成本效益的方法。如果即將推出的 JASSM 增程型能夠具備反艦能力，那么美軍將為海空軍之間的火力分配和集結開辟大量新的選擇。

海軍攻擊導彈--僅比 "魚叉 "略勝一籌

海軍攻擊導彈（NSM）具有隱身外形和先進的尋的器，但與 "魚叉 "相比，它的性能僅略有提高。與 "魚叉 "類似，NSM 的射程相對較短，僅為 115 英里，而且與發射單元不兼容。它主要裝備海軍的瀕海戰斗艦，每艦只有 8 枚武器，海軍陸戰隊正在采購陸基版本。該武器射程短，與發射單元不兼容，因此不適于從分散的部隊中集結火力。由于采購率低，目前的導彈庫存略高于 110 枚，不足以使該武器廣泛部署并用于大規模發射。在重大海上沖突中，"魚叉 "和 NSM 的主要用途可能僅限于對付規模較小、較為孤立的作戰人員，或許是在二級戰區和大型齊射交火的外圍地區。

飛行中的海軍攻擊導彈。(圖片來源：美國國防部 DOT&E）

脆矛

在各種平臺上部署大量遠程導彈從根本上增強了大規模火力打擊的能力。就數量、射程和種類而言，美軍都遠遠不夠。如今，美軍無法對軍艦實施分布式大規模火力打擊戰術，因為它根本不具備實現這一戰術的武器。美軍目前的反艦導彈火力主要集中在航母上，其他地方則捉襟見肘。

除了 "戰斧 "之外，美國較新的反艦導彈都無法提高海軍的火力分布能力。LRASM 可以在一定程度上擴大發射平臺的物理分布范圍，但由于其平臺兼容性較窄，仍是一種高度集中的武器。LRASM 對減輕航母承擔美國海軍大部分反艦能力的沉重負擔作用不大。

而 "海上打擊戰斧 "則是最有希望實現變革的武器，它是實現《國防現代化條例》的絕對基礎。最后，美國海軍將擁有遠程反艦武器并與其發射單元兼容，最后，美軍將擁有更多可行的反艦導彈平臺，而不僅僅是航母。這與大國競爭對手形成了鮮明對比，后者已經在其水面艦隊、轟炸機、陸基部隊和潛艇上廣泛部署了反艦火力。

一個核心的風險因素是考慮每種武器在總火力中所占的比例。基于這些關鍵特征，越不適合大規模發射的武器風險越大。魚叉 "或 "海軍攻擊導彈 "等武器當然可以增加一部分火力，但這些武器在大規模火力中所占的比例越大，部隊必須承擔的風險也就越大。

美國反艦武器和集火關鍵武器特征表。(作者制圖）

在所分析的武器特性中，庫存深度是現代艦炮作戰資本密集型的一個特別重要的制約因素。即使正在采購高能導彈，庫存深度也是關鍵變量，它將使美軍至少在本十年的剩余時間內無法擁有足夠的現代反艦導彈火力。美軍目前的現代反艦導彈庫存遠遠不能滿足這種戰斗的需求，這種戰斗可能需要一百多枚導彈才能壓垮幾艘驅逐艦的防御，而在這種戰斗中，十年的武器采購量可以在數小時內輕松消耗殆盡。

從目前的情況來看，除 "魚叉 "導彈外，海軍反艦導彈的大部分庫存都可以在少數幾次炮擊中消耗掉。應對大國海軍威脅的適當數量不是幾十枚甚至幾百枚，而是數千枚--這個數字遠遠超過了美軍所有最新一代反艦武器的庫存量。即使從現在起的 15 年后，美軍的反艦武器庫存大幅增加，競爭對手也可能在同一時期增加自己的武器庫，例如建立反艦彈道導彈和高超音速武器的深厚庫存，以維持關鍵的超配優勢。

目前尚不清楚美軍究竟是如何分配或集中其數量雖少但卻不斷增長的現代反艦武器庫存的。一場重大危機可能會迫使美軍在部隊中四處搜羅，匆忙集結足夠的武器，以實現足夠的火力打擊。如果這些稀有武器分散在東西海岸的艦隊中，海軍可能不得不進行精心策劃的洲際交叉部署，以便在危機應對部隊中集中足夠的可靠火力。

這些普遍存在的能力差距為大國挑戰者提供了一個重要的機會之窗，使其可以利用美國海軍武庫薄弱所帶來的戰略責任。在新武器大量投入使用之前，美軍可能不得不危及其最昂貴的平臺--航空母艦，以縮小差距。

第三章將重點討論集火和現代艦隊戰術。

陸軍一直認為有必要將其決策建立在行之有效的作戰研究方法的基礎上，這些方法旨在為指揮部提供決策過程中的替代方案，從優化戰役到戰略評估和成本經濟學。戰斗傷亡是軍事行動研究的一個主題，它應用數學模型來量化勝利與失敗的概率。特別是，已經提出了不同的方法來模擬戰斗過程。然而，這些方法都不能為高層指揮提供足夠的決策支持。為了克服這種情況，本文提出了一個顛覆性的框架，它克服了傳統模型的大多數局限性，支持最高指揮層的決策：戰略層和戰役層，將確定戰斗力水平的衰減（通常稱為減員（損失））作為評估決策的機制。該框架采用自適應和預測控制工程方法，根據戰斗變化進行動態調整，同時考慮到對手的能力和演習以及產生的效果。此外，它還包括一個學習機制，以改進高不確定性條件下的決策。

引言

蘭徹斯特（Lanchester）在戰斗動力學建模方面的開創性工作[1]啟發了對戰斗抽象發展的重要研究，以支持不確定條件下的軍事決策，追求如何在戰斗中取得優勢。長期以來，蘭徹斯特的原始模型及其不斷演化的擴展模型[2]一直主導著常規陸軍力量平衡的動態評估，被主要機構（如美國陸軍、國防部長辦公室等）用于評估各種問題（如評估戰區平衡[3, 4]、指導武器裝備選擇決策[5]等）。

然而，值得注意的是，蘭徹斯特模型有其重要的局限性，例如，它們只進行了過于簡單的單面處理，而沒有考慮對手的能力，并且不能用于分類交戰[6]。

另一個需要考慮的問題是決策程序所支持的抽象層次。軍事理論通常將指揮層次分為以下三個等級：

1.戰略層次從最抽象的角度研究沖突，從整體上考慮戰爭的最終結果。它涉及軍事力量的整體規劃、資源分配和組織。此外，它還確定并支持國家政策。

2.戰役層面涉及戰役和主要行動的設計、安排和執行。

3.戰術層面在戰場上實施戰役行動。

有趣的是，大多數決策方法，包括非蘭徹斯特的決策方法，都集中在戰術指揮層面[6,7]。換句話說，現有決策系統對作戰和戰略指揮層面的支持不足。

本文提出了一個創新框架，它克服了蘭徹斯特模型的大部分局限性，并支持最高指揮層的決策：戰略層和作戰層。我們的框架應用了自適應和預測控制工程方法，以動態適應戰斗中的變化，同時考慮到對手的能力和演習以及產生的效果。此外，它還包括一個學習機制，以改進高不確定性條件下的決策。

最后，本文報告了我們的框架在克里特島戰役、硫磺島戰役和庫爾斯克戰役中的實證評估。這本身就是一個相關的貢獻，因為大多數關于軍事決策的文獻都缺乏足夠的實驗驗證。特別是，大多數驗證都是按照非現實的假設[8]或依賴于簡單化的編造例子[9]的數學程序進行的。

本文的其余部分按以下順序組織。第2節描述了我們的框架工作，第3節報告了其經驗驗證。最后，第4節提供了一些結論性意見并討論了未來的挑戰。

支持戰役戰略決策的框架

在經典的蘭徹斯特模型之外，還有兩種主要的戰爭分析機制：(i)隨機模型和(ii)確定性模型，其中一 些是傳統的蘭徹斯特模型[10,11]。目前，智能代理等其他方法正獲得巨大發展[12,13]。這些新模型的目的是擴展能力[6,9]和減少以前方法的缺點[14,15]。然而，它們無法成為高層決策的適當基準。

本框架克服了蘭徹斯特原著的局限性，[16, 6]中對這些局限性進行了深入探討，將戰斗視為一個因果過程，該過程根據蘭徹斯特方程的動態變化和外部行動而演變。為此，我們的方法應用了[17]中介紹的自適應和預測控制理論，并結合了不確定性建模技術。我們的方法架構由一系列模塊組成，這些模塊協同工作，確保按照軍事理論協調一致地進行決策。特別是，一組順序階段觸發了適用戰略的定義、不同可能行動方案（COA）的評估和選擇，以及模型對行動演變的適應。

圖中x(t)和y(t)分別表示每一瞬間x部隊和y部隊的戰斗員數量，x(t+1)e和y(t+1)e表示下一瞬間的估計戰斗員數量。

圖1. 我們框架的架構設計。每個模塊都代表了軍事思維的機制，即：(i)評估戰斗事件，以確定應遵循的戰略并選擇完成任務的COA；(ii)確定執行任務所需的資源；最后(iii)適應結果。

實施需要邏輯過程能力，并應模擬從預測到行動的決策過程。在此背景下，我們制定并測試了新的框架（如果其在實際對抗中的應用在性能和一致性方面符合預期，則該框架將是穩健的）。

圖2 新框架中通過順序模型觸發選擇特定COA的主要因素。

圖2顯示了迭代觸發特定COA選擇的基本要素。預測模塊產生預測演變。自適應模塊根據輸出信號（實際情況）與預測信號之間的差異調整組成模塊的參數，并根據最后執行的COA進行適當更新。專家模塊通過調度模塊試圖改變預測模塊所定義的趨勢，從而根據戰斗需要改變行動路線。值得注意的是，設定點與完成任務有關，行動發展時間是操作時間，在最好的情況下，可用的沖突信息數據庫通常以天為單位表示。

具有高度自主性的軍事系統發展帶來了許多作戰優勢。這些系統通常是高度協作的，并允許優化對復雜問題的多效應對。人工智能，包括深度強化學習，有助于提高這些系統的效率。這項工作提出了一個與信任這些算法有關問題的綜合觀點，并提出了一些改善人機信任的準則。這項工作是在由歐盟資助的30個合作伙伴歐洲財團委托編寫的報告框架內完成的。

用于水雷戰的自主水下無人機，MMCM計劃實例

法國和英國在2010年啟動了一項計劃，評估和開發 "海上反水雷"（MMCM）能力，包括在與母艦安全距離外遠程操作的無人系統。通過持續化解靜態水下威脅，這些系統將提供戰略、行動和戰術上的機動自由，確保海上力量的安全投送，包括在海峽等高風險地區。

MMCM計劃的目標是提供一種新的敏捷的、可互操作的和強大的水雷戰能力。它將有助于在現有水雷戰艦退役時取代它們。這一雙邊計劃于2010年底根據法國和英國之間的《蘭開斯特宮條約》正式啟動。在2018年1月的法國/英國峰會上，法蘭西共和國總統和英國首相申明了他們打算迅速將該系統投入作戰服務[13]。

特別是，在2020年測試了四種作戰方案，分別采用了：一個水面無人機及其探測聲納、一個拖曳聲納、兩個水下無人機和一個水下滅雷機器人。前兩種情況主要是隨著任務的進行對威脅進行探測、分類和定位，其次是通過與前一次任務的數據進行比較來改變探測結果，最后是重新定位和識別幾枚地雷并解除其中一枚地雷。

該計劃的核心是在水下環境中自主發展的能力。這種自主性是通過使用人工智能算法，特別是DRL來實現的，以便自主地將無人機從母艦上移開[14]。盡管水下無人機必須能夠自主行動，但仍有許多人機互動：任務準備、驗證地雷分類和實時任務監測、授權投擲炸藥。這種人機互動是由MMI（人機界面）實現的，比如你會發現下面這個界面。

有一些項目旨在優化這些關系并建立信任關系：例如，泰雷茲國防任務系統公司DxLab的AR{iA}NE項目，旨在顯示操作者和人工智能之間可以有真正的互動[14]。人工智能在這里由控制臺的下半部分代表。它的突出顯示取決于性能指數：這就是人工智能以非常直觀的方式與操作者交流的方式。這個演示設備是為工業展覽準備的。它的設計經過特別考慮，給人以未來主義的印象，讓客戶感覺到他正在與人工智能進行交流。該控制臺集成了一個軟件分析界面，為聲納數據的利用提供了實質內容，因此非常適用于研究人機互動，更確切地說，是人機互動。

用于反無人機作戰的輕型自主無人機

國防公司，如泰利斯、空客和MBDA，正在開發項目，旨在提供反無人機（UAV：無人機）解決方案。商用無人機的擴散化和相當便宜的價格引發了安全和保障問題。例如，在無人機和飛機之間發生了一些事件，還有一些情況，如跨越邊界和在監獄中走私貨物（武器、毒品），或向目標運送爆炸物。這些公司提出了智能解決方案，可以檢測無人機，但也可以通過高度的自主性和人類的環形控制來消除它們。這些系統可以對敵方目標進行探測、識別、定位和消滅。反無人機問題被概念化，并通過以下步驟得到部分解決[16]：

• 威脅探測：利用部署在保護區域的地面傳感器，如雷達、聲學、射頻或光電傳感器來解決；
• 威脅分類：在威脅探測步驟中捕獲的地面傳感器數據上執行的后處理任務；
• 威脅識別：這是一項額外的后處理任務，旨在完善前一步獲得的分類，最好是評估一套獨特的威脅特征特征；
• 威脅追蹤：該任務的結果是威脅所遵循的軌跡或一組軌跡。其目的是保持對威脅的關注，并將其保持在系統傳感器的視野范圍內；
• 威脅評估：評估入侵的無人機所代表的威脅程度，例如通過有效載荷分析或行為理解。執行這一步驟是為了收集情報，并可能調整對該威脅的反應；
• 威脅消除：使用物理或非物理損傷使威脅失效。當然，這是迄今為止最不成熟的步驟。中和技術最終應取決于威脅的性質、其威脅程度和環境條件（以避免或盡量減少附帶損害）。

最新項目的目標是創建和展示一個完整的反無人機系統，能夠解決上述六個步驟，并整合兩個主要部分，一個地面部分和一個空中部分。地面部分可由一個作為指揮和控制站的地面控制站和一些地面傳感器組成，其數量和在空間的分布可根據需要和保護空間的配置進行調整。空中部分可以由盟軍無人機隊組成，這些無人機可以是相同的，具有類似的能力（同質蜂群），也可以具有不同的能力，每個都有一套獨特的專長（異質蜂群）。擁有一個空中段提供了兩個優勢。首先，在傳感方面，它使系統具有盯住目標的能力，可能為人類操作員提供實時視覺反饋，但也能對敵方無人機及其有效載荷進行更詳細和有效的分類和識別。第二，在消滅方面，它應該允許防御者部署更多的外科手術式的反措施，特別是避免過多的附帶損害或不想要的副作用。許多國防公司正在為中和部分開發智能DRL解決方案[17]，以便在盟軍無人機群中做出自主決定。DRL算法也可用于指揮和控制站，以監測整體作戰情況。

用于未來戰斗空中系統（FCAS）的重型自主無人機群

未來戰斗航空系統（FCAS）是一個 "系統簇"，它涉及到新一代戰斗機（NGF）、遠程航母（RC）和一個將所有參與者連接在一起的戰斗云系統： NGF、RC群、衛星、戰艦、地面系統等。

遠程運載器是用來做什么的？設想的應用是非常多樣的：通過幾十架飛機的飽和來穿透敵人的防御，誘騙敵機，執行電子戰任務（干擾），為其他飛機指定目標，執行偵察任務，甚至發射導彈而不是作戰飛機。這些新型機組成員為未來幾十年的空中行動開辟了一個巨大的可能性領域：用無人機代替戰斗機發射導彈，這樣就不會有飛行員的生命危險，騷擾敵人的防線，執行偵察任務，等等。這些設備也可以假裝成駕駛飛機，吸引敵人的巡邏隊，為作戰飛機打開缺口。在遠程載具的核心，制造商正在開發人工智能算法，特別是DRL[18]，以控制每架無人機，但也控制無人機群。DRL算法出色的適應性在這里被用來管理高層和自主決策。

"系統簇"的非常高的互連性也要求建立一個抗網絡攻擊的戰斗云。這些攻擊確實可以破譯通信以獲取情報，甚至干擾或破壞通信，或者更糟糕的是，向半自主系統發出錯誤指令。DRL算法可用于應對正在進行的網絡攻擊。這些攻擊確實可以快如閃電，而人類沒有能力做出足夠快的反應。因此，必須使用智能自動系統來抵御攻擊。DRL似乎再次成為快速、自主和適應性行動的良好解決方案[19]。

邁向可信AI

A. 科學的信任和可解釋人工智能

正如我們所說，在自主系統中使用人工智能有很多問題：倫理、法律、政治等等。這就是為什么有必要在這場技術革命的不同參與者之間建立一種信任關系，從研究人員到用戶和工程師。

數學上的保證。為了確保我們提出的技術解決方案的可靠性，最好能在理論上和數學上保證算法的性能。然而，重要的是要記住，有關的保證在性質上是概率性的，因為大多數ML算法的性質是不確定的。因此，我們將試圖證明，例如，如果該算法有無限量的訓練數據可供支配，它就能夠完成提交給它的任務。或者，人們可能會試圖證明該算法收斂到一個解決方案，而且幾乎可以肯定它是以一個已知的和可控的速度收斂的。這種類型的結果保證存在于許多經典的ML算法中，用于解決某些簡單的問題，并受制于關于訓練和測試數據的某些假設。人工智能的整個研究領域都是關于知道什么是或不是可以通過ML學習的問題，以及什么精度：可能是近似正確的學習[20]。在RL方面還有很多工作要做，它仍然是一種年輕的技術，但理論上的保證越來越多[21]。然而，這些理論結果一般都是基于非常強的假設，這些假設往往是還原性的，并沒有考慮無人機在實踐中使用的非常真實的環境，這有時會使它們不那么相關。

可解釋人工智能。第二個軸心是要建立對人工智能所支配的自主系統的信任，即其行動的可解釋性。當我們可以理解導致人工智能獲得結果的原因時，一個算法被認為是可解釋的。一般來說，目前可解釋的ML算法（XAIs）能夠報告相對簡單的決定，例如指出圖像的哪些區域被用來確定它是一個蘋果。關于RL，為算法的可解釋性設想了幾條途徑。

• 一些RL算法是以完全透明的方式建立的，它允許追蹤不同代理在一段時間內做出的決定。然而，這種方法不能應用于DRL，由于使用了人工神經網絡，DRL并不是完全可解釋的。
• 表征學習是另一種方法，它試圖在推理的某些階段提取最相關的信息。
• 也可以訓練另一種人工智能算法來解釋RL算法的行動，同時相互配合[22]。其他的解決方案仍然存在，提及這些解決方案需要太長的時間，這里的興趣主要是要意識到RL算法的可解釋性正在全面發展，在未來的幾年或幾十年里應該會通過新的里程碑。

讓我們細化前面的觀點，像一些作者那樣考慮人工智能算法的區別，這些算法不僅是可解釋的，而且是可解釋的。事實上，為了解釋它們的推理，已經建立了一些后驗算法，但它們并不能幫助理解初始算法的 "黑匣子"。出于這個原因，人們正在對可解釋的人工智能方面進行研究，這樣就可以說明導致輸出的不同推理步驟[24]。即使DRL算法的參數數量非常大，仍然是廣泛實施這種方法的技術障礙，但可以預期在這個領域會有明顯的進展。

B. 性能信任

對受DRL支配的自主系統有信心的第二個論據是測試期間的性能測量。事實上，即使目前關于人工智能可解釋性的知識狀況不允許完美地理解算法是如何達到其輸出的，但實踐中的結果是好的，表明有非常大的發展潛力。

對其他問題進行歸納的能力。首先，用戶對人工智能技術的信心可以建立在算法解決其他問題的良好能力上，或多或少有些類似。例如，眾所周知，Deepmind的AlphaFold 2 DRL算法在預測蛋白質結構方面特別出色[25]。這種優秀的聲譽源于該算法的大量已發表的測試研究，這讓該領域的大多數科學家對其給予了極大的肯定。雖然蛋白質結構預測與自主無人機的使用無關，但將蛋白質中單個原子的放置與無人機在協作作戰任務中的放置相提并論是很容易和有意義的。在前一種情況下使用DRL，以及所獲得的結果，也有可能使最終用戶對DRL應用于另一個領域的潛力充滿信心。

算法驗證。然而，與經典的ML算法不同，不可能在RL中實現我們在第一部分討論的驗證測試。這是因為所涉及的數據是隨時間變化的，而且所提出的問題也是不同的。要限定所識別的對象是否被正確預測是很容易的（是的，它是一個蘋果，或者不是，它是一個梨子）。另一方面，量化無人機和飛機之間合作的成功要微妙得多：許多標準必須被評估（無人機的定位、它們的速度、它們不同行動的時間）。因此，RL算法的性能測量是通過建立針對要解決的任務的指標來完成的。例如，對于負責訪問一個空間區域的無人機來說，比較正確識別目標的比例、任務完成時間或其他更精確的指標是相關的，這取決于情況和要解決的具體問題。

爭取在RL中實現更好的可重復性。最近還強調了RL算法的一個臭名昭著的問題，即當一些研究人員想要復制他們同事的結果時，一些算法的不穩定性[26]。實驗的可重復性是科學中的一個基本問題，因為它構成了被測試定律（例如，萬有引力定律）的有效性證明。在這里，算法性能的證明之一是可以讓它多次承受相同的情況，并在不同的迭代中獲得非常相似的結果。為了克服缺乏可重復性的問題，新的算法開發框架、新的測試程序和明確的指導方針已經到位，使科學和開發團隊對他們的結果有了更大的信心。

C. 建立一個有人-無人之間的信任協作

優化人機互動

人機協作是現代（協作）戰爭的核心，但人類和智能機器之間的成功協作主要取決于信任。然而，安全與新興技術中心對自主性和人工智能相關的研究[27]發現，在美國軍方的科技項目投資中，789個自主性相關項目中只有18個，287個人工智能相關項目中只有11個提到 "信任 "一詞。研究人員沒有直接研究信任，而是將開發更透明、可解釋和可靠的人工智能作為優先事項。這些努力對于培養人機團隊的信任是必要的，但技術驅動的解決方案并不總是考慮這個等式中的人類因素。

對高性能技術的不充分信任會導致人工智能系統的使用不足或廢棄，而對有限的或未經測試的系統的過度信任會導致對人工智能的過度依賴。這兩種情況在軍事背景下都有獨特的風險，包括事故、友軍交火、對平民的意外傷害和附帶損害。為了讓士兵對自主系統有信心，他們必須知道系統在遇到障礙物時將會做什么。從系統工程的角度來看，這意味著要指定和實施一些能力，如通過假設查詢和信息交流進行信息檢索，以便系統能夠以人類操作者容易理解的方式解釋其推理和行為。換句話說，"在系統中建立信任 "是一種以技術為中心的方法，通過改善與信任密切相關的系統特性和能力，如透明度、可解釋性和可靠性，來建立人機團隊的信任。

DARPA的Squad X計劃[28]將美國陸軍和海軍陸戰隊的步兵小隊與配備先進傳感設備的無人地面和空中飛行器配對，以提高敵對環境中作戰人員的態勢感知和決策。X小隊在2019年初進行的一系列實驗[29]的主要收獲之一是，將人工智能納入任務的規劃和演練階段非常重要。這樣做，士兵可以 "在如何信任人工智能方面進行搏斗"。最終，目標是讓人類作戰人員更好地了解這些自主系統在戰場上的表現，并對它們作為未來任務中的伙伴更有信心。

要怎樣才能讓人們信任技術？在使用先進系統時，一些個人或群體是否更有可能感到自信，而另一些人則更不情愿？人機團隊的部署環境如何影響信任？認知科學、神經科學、心理學、通信、社會科學以及其他研究人類對技術的態度和經驗的相關領域的見解為這些問題提供了寶貴的啟示[30]。

解決道德問題

"殺手機器人 "一直引起人們對潛在自主能力的恐懼[31]。法國國防倫理委員會在2021年批準在武器系統中引入一定程度的自主能力[32]。在法國，沒有辦法授權 "殺手機器人"。這一表述指的是LAWS（致命性自主武器系統）。這只是證實了法國幾年來在這個問題上的立場。但事情很復雜，倫理委員會認為不反對引入一定程度的自主權，因此不反對使用PAWLS（部分自主武器致命系統）。將LAWS與PAWLS區分開來的是 "性質上的差異，這與人類在某些關鍵功能中的地位有關"。致命武器系統的設計是為了演化出自己的操作規則，并自行重新定義其任務。它們不需要指揮部對情況的評估。PAWLS可以自主地被賦予某些任務的責任和執行，但只是暫時的，而且只用于識別、分類、攔截或接觸任務。道德委員會明確表示，它不能在沒有人類控制的情況下采取致命的舉措。即使在這個限制性框架內，也必須制定技術和組織保障措施，以防止任何過度行為。委員會認為，應繼續在與國防有關的人工智能和武器系統自動化領域進行研究。其目的是避免任何 "科學和技術上的放棄"，防止對手開發致命性自主武器，并在對手使用這種武器時進行防御。

自主系統不應

• 破壞指揮系統；
• 違背擁有處置武裝部隊的行動自由的憲法原則；
• 不能為遵守國際人道主義法律原則提供任何保證；
• 違背軍事道德和士兵的基本承諾，即榮譽、尊嚴、
• 控制使用武力和人道。

指南：在以人為本的國防人工智能領域建立信任

G1. 為自主軍事系統上嵌入式人工智能的操作使用案例制定并提供一個法律框架。

G2. 確保在所有情況下都有人類的監督，有人類在環形系統。

G3. 保證在發生事故時的責任追溯。這種責任必須始終由人承擔，而不是由機器承擔。

G4. 開發符合人體工程學的人機界面，允許人與機器之間的對話和理解。

G5. 開發穩健、安全、準確、可重復和可靠的算法，以及評估這些標準的方法。

G6. 為與人工智能互動的軍事人員建立培訓計劃，讓他們了解這些算法的機制、能力和局限性。

G7. 通過對算法、數據和設計過程的評估，確保責任、問責和可審計性。

G8. 制定技術評估程序，以評估對上述準則的遵守情況。

G9. 加快歐洲在人工智能技術方面的培訓工作，特別是針對學術和工業環境的DRL。

G10. 加快歐洲在整合人工智能的國防系統方面的立法工作，以保持歐洲在這一法律方面的領先地位，并確認其在這一領域的領先形象。

G11. 發展國際合作，在自主系統領域進行立法。

G12. 促進研究人員、哲學家、律師、政治家和業務人員之間關于自主系統的對話。

G13. 在有關國防人工智能的研究和應用項目中始終包括信任的概念。

G14. 對協同作戰的未來利害關系有一個明確而具體的看法，以便將人和他們的利益置于系統的中心。

目標定位是廣泛的傳感和監視應用中遇到的一個基本信號處理問題。基于合適的相干信號模型的最大似然估計是開發高分辨率定位解決方案的一種流行方法。其中一種基于相干延遲和多普勒模型的方法是在[1]中提出的，它通過假設目標信號是一個具有已知統計量的隨機過程，直接從信號測量中估計出目標的位置。當目標在移動時，可以利用到達時間差（TDOA）和到達頻率差（FDOA）測量來確定目標位置和速度。然而，由于TDOA和FDOA都非線性地依賴于目標的位置和速度，從TDOA和FDOA測量中定位一個移動的目標是一個具有挑戰性的問題。處理非線性的一種方法是在TDOA和FDOA與目標位置和速度關系中引入冗余參數。在[2]中提出了一個移動目標的位置和速度的代數解決方案，通過采用冗余參數來線性化非線性估計問題。然而，基于冗余參數的方法導致了相當大的偏差，這是由公式中的回歸器和回歸體之間的噪聲相關性造成的。為了解決這個問題，[3]中提出了對[2]的擴展，即利用冗余參數和目標位置/速度之間的關系來完善解決方案。另一種方法是通過使用非線性優化方法直接解決非線性估計問題[4]，[5]。例如，[5]分兩步解決了非線性定位問題。在每一步中，使用TDOA估計值（第一步）或TDOA和FDOA估計值（第二步）的非線性加權最小二乘法問題被制定和解決，然后進行偏差減少。

大多數基于TDOA/FDOA的方法需要TDOA和FDOA估計值的協方差矩陣來進行加權最小二乘法擬合。協方差矩陣在實踐中往往是未知的，因為它取決于雷達到目標的距離和信號/噪聲統計。在本文中，我們考慮使用無源雷達進行移動目標定位。我們首先考慮基于信號的直接方法，并推導出目標位置和速度的最大似然估計（MLE），假設目標波形是未知的，并被建模為一個確定性過程。最大似然估計通過在參數空間上的搜索程序獲得目標位置和速度估計。雖然漸進式最優，但由于其復雜性，在一些有大量觀測數據的情況下，MLE可能實際上是不可行的。為了解決這個問題，我們提出了一個基于TDOA/FDOA估計的計算上更有效的兩步法。在第一步，我們通過使用二維（2-D）快速傅里葉變換（FFT）從信號測量中獲得TDOA和FDOA估計。在第二步，我們使用迭代加權最小二乘法（IRLS）過程，從TDOA和FDOA估計值中找到目標的位置和速度，每次迭代都涉及參數的封閉式更新。人們看到IRLS通常在幾次迭代后就會收斂。

美國陸軍條令出版物（ADP）5-0《作戰過程》將軍事決策過程（MDMP）定義為：“一種迭代的規劃方法，以了解態勢和任務，制定行動方案（COA），并產生一個作戰計劃或命令。”陸軍野戰手冊（FM）6-0《指揮官和參謀部組織和行動》包含了MDMP的詳細方法，將其描述為：“一個幫助領導者運用徹底、清晰、合理的判斷、邏輯和專業知識來理解態勢，制定解決問題的方案，并達成決策的過程。”自1997年以來，七步過程一直保持不變，只是對子步驟做了些許調整。界定一個問題并選擇最佳的COA是專業軍事力量的一種超越性品質。然而，有兩個關鍵因素正在為陸軍的作戰過程帶來潛在的關鍵漏洞。首先，陸軍預計未來的作戰環境（OE）正變得越來越復雜和非線性。其次，俄羅斯和中國已成為勢均力敵的對手，在武裝沖突的層面上競爭，以實現區域主導地位和全球影響力。總而言之，從復雜自適應系統的角度來看，陸軍當前的詳細性規劃方法，即MDMP，可能還沒有準備好應對這些突發特性。2014年陸軍對FM6-0進行了最后一次全面修訂。隨著陸軍繼續推進裝備和訓練現代化，它也必須在一個日益非線性和復雜的OE中，探索線性規劃過程的持續可行性。

美國陸軍多域作戰概念

2018年12月，美國陸軍訓練與條令司令部（TRADOC）在小冊子（PAM） 525-3-1《2028年美國陸軍多域作戰》中發布了陸軍新作戰概念。該概念設想改造陸軍條令以應對21世紀戰爭的挑戰。TRADOC手冊525-3-1是陸軍用于持續進行勢均力敵競爭的作戰概念。在許多方面，其認識到陸軍一直處于能力陷阱之中。能力陷阱是在自適應系統中發現的一種穩定次優解決方案。由于擔心短期績效下降，它會抵制采用新規則、新技術或實踐。制度體系之所以能維持這些能力陷阱，是因為雖然它們是低劣的，但已經在其中投入了高水平的技能、培訓和資源。

勢均力敵的威脅，加上新的和新興的技術，已經改變了陸軍在作戰功能中思考和運用當前和未來能力的方式。最困難的轉變可能發生在指揮和控制（C2）方面，原因有二。首先，未來的對手將爭奪電磁波譜（EMS），這使得難于維持通信。其次，多域作戰（MDO）概念描述了一個可能需要多域同步過程的作戰環境，該過程是由指揮官和參謀部在整個規劃和執行周期中在所有領域和環境中持續合作演變而來的。美國已經有75年沒有與同行競爭者作戰了；因此，各個軍種在概念上側重于打自己的對稱領域戰爭，而在其他領域支持其他軍種的關注較少。針對同樣強大的敵人進行詳細性規劃的制度記憶已經萎縮。

不斷變化的戰爭特征

抽象的角度來看，MDMP 是陸軍選擇將信息轉化為知識以生成和傳達決策的方法。理解戰爭的特點是至關重要的，因為它將構建信息的結構、分析并呈現給決策者。陸軍的MDO概念是一個重要里程碑，因為它試圖說明戰爭特征的變化將如何影響軍事行動。俄羅斯總參謀長瓦列里-格拉西莫夫（Valery Gerasimov）將軍最近說：“在 21 世紀，消除戰爭狀態與和平狀態之間差異的趨勢正在變得明顯。戰爭現在甚至還沒有宣布，就已經開始了，不會按照我們習慣的模式進行。”這在大國競爭的新時代是通過在政治、軍事和經濟領域使用分層對峙來進行的，以將美國與其伙伴分開，因為對手試圖在沒有武裝沖突的情況下實現其戰略目標。

技術進步繼續加強太空和網絡這兩個最新的作戰領域。軍事學術界的領導人現在正從領域相互依存的角度討論戰斗力的應用。換句話說，優勢部隊可以在多個領域中創建、規劃和同步致命和非致命效果。這既創造了機會，也創造了脆弱性，軍事專業人員必須努力理解和掌握。如何在這個日益相互關聯的OE中學習、規劃和操作，可能是我們面臨的最重要的任務指揮挑戰。決策過程將需要更快的速度；參謀人員將需要快速收集和評估信息和情報，以便指揮官能夠以越來越快的速度做出決策。因此，交戰將是快速的，但戰役可能是一系列曠日持久的動態交戰或戰爭之外的沖突。軍事規劃及其支持方法必須根據戰爭特征的這種演變進行調整。

當前軍事決策過程

如今的MDMP仍然是一種建立在有限理性選擇理論上的方法。其過程是結果導向的、基于偏好的。這意味著，行動取決于對當前行動的后果和未來影響的預期。這個過程中的理性邏輯是“有限的”，因為參謀人員和決策者在為一項決策構建備選方案時，無法獲得所有相關信息。此外，時間和OE內的其他行為者造成了額外的摩擦和限制，所以行動本質上并不完全理性。換句話說，軍事指揮官必須在只有部分信息的情況下做出決策。

MDMP由七個步驟組成。每個步驟都包含一系列的過程或子步驟。每個步驟的產出都能加強態勢理解，從而能夠轉移到MDMP的下一個步驟。指揮官是這個過程中最重要的參與者。在未來的作戰行動中，這種情況將繼續存在，因為他們將需要同步使用可能不在戰區內或甚至不在戰區內運作的能力和資源，但這些能力和資源在行動中發揮著關鍵作用。目前的條令表明，執行所有的步驟是詳細的、審慎的和耗時的。條令還為指揮官提供了改變步驟的靈活性，以適應時間有限的情況。

未來趨勢

形成融合（MDSC）

美國軍隊今天面臨著獨特的挑戰。這是現代軍隊第一次不得不同時將兩個新領域納入戰爭演算。新領域帶來了巨大的風險和巨大的機會，因為它們成倍地增加了沖突中的變量。美國、西歐大國、俄羅斯和中國在跨領域協調方面所追求的道路略有不同。擬議的MDSC是一個分層集成的參謀過程，旨在定期與作戰總部保持同步。MDSC建立在聯合空中任務分配循環（JATC）的基礎上。JATC在24小時內產生一個空中任務令（ATO），可根據任務要求進行調整，但通常在5天的戰斗節奏內進行規劃、執行和評估。MDO概念認識到，時間和循環對于在決定性空間內實現融合是必要的。形成能力融合循環的五個要素是準備時間、規劃和執行時間、持續時間、重置時間、循環時間。

針對融合進行規劃

決策空間的融合需要以循環思維方式進行規劃。設計可以支持這種思維方式，但部隊單元仍然須進行詳細性規劃，以有利的方式安排人員和資源。設計照亮了道路，而詳細性規劃則推動單元向其目標前進。循環過程給規劃者和決策者提供了重新應用概念和細節思維的機會，以增加他們對不熟悉作戰環境的理解。這種重新審視不是一種負擔，而是應該被看作是審視過去行動和未來計劃的一個機會，特別是對MDSC的銜接同步。如果友軍掌握了主動權，近鄰的對手將進行防御性機動——很可能是跨域的防御性機動——以試圖使友軍的行動不同步。循環過程提供了保持指揮官選擇的靈活性，而不是將資源投入到一個沒有足夠分支或延續的更僵硬的計劃中。

指揮官的重要性

指揮官在未來的OE中對概念性和詳細性規劃都將變得更加重要。對未來環境的描述以及各單元在MDMP中沒有表現出足夠的熟練程度的總體趨勢表明，需要增加指揮官的參與。在MDSC的更大范圍內進行規劃將需要在一個時間有限的環境中不斷進行規劃。FM6-0和ATP5-0.1為指揮官在規劃過程中協助其參謀人員提供了幾種選擇。指揮官參與行政管理是成功的關鍵，但他們必須注意平衡他們的參與。太多的參與，有可能扼殺團隊的創造力。如果與這個過程過于脫節，他們會發現很難理解參謀人員的工作邏輯。

如果納什均衡與動態過程的長期結果相對應，它作為預測工具的有用性可能取決于向均衡的收斂率。本文通過實驗測試了在智能體具有互補獎勵的競爭之間分配資源情況下，關于收斂到平衡速率的理論預測。響應性更強的競賽成功函數給了智能體更強的激勵去做出最佳反應，但學習模型預測在響應性更強的成功函數下，由于智能體在均衡狀態下面臨獎勵，導致向均衡狀態的收斂速度更慢。與學習模型的預測一致，我們觀察到在反應更強烈的成功函數下收斂的速度更慢，這表明非均衡獎勵包含了在經驗環境下收斂到均衡的速度有用信息。

現代戰術戰爭需要迅速而有效的決策和行動，以便在經常是高度動態和復雜的戰區保持競爭優勢。需要考慮的因素的數量因不確定性、事件的快速發展和人為錯誤的風險而放大。自動化、人工智能和博弈論方法的潛在應用可以為作戰人員提供認知支持。這項研究以自動兵棋推演輔助決策的形式探索了這些應用。該團隊為這個未來的系統開發了一個概念設計，并將其稱為兵棋推演實時人工智能輔助決策（WRAID）能力。

頂點項目的目標是探索自動化、人工智能和博弈論的應用，作為支持未來WRAID能力的方法。該團隊為WRAID能力開發了需求、概念設計和操作概念。該小組確定并探索了可能對未來實施WRAID能力構成障礙的挑戰性領域。該小組調查了與使用人工智能來支持戰爭決策有關的倫理挑戰和影響。

本報告首先對與WRAID能力相關的主題進行文獻回顧。文獻回顧從人工智能的回顧開始，提供了一個關于人工智能如何工作以及它能夠完成什么類型任務的概述。文獻綜述探討了人機協作的方法，以支持未來指揮官和人類用戶與WRAID系統之間的互動。需要翻譯指揮官的意圖，并讓WRAID將有意義的輸出傳達給指揮官，這需要一個強大的界面。審查包括傳統的兵棋推演，以研究目前的模擬兵棋推演是如何進行的，以便深入了解，未來的WRAID能力如何能夠實時復制兵棋推演的各個方面，并認為以前的兵棋推演可以為人工智能和機器學習（ML）算法的發展提供訓練數據。ML算法的訓練需要大量的代表性數據。文獻回顧研究了人類的認知負荷，以深入了解人類大腦的認知技能和上限；并確定人類思維的極限，以顯示人工智能可能提供的支持。文獻綜述中涉及的最后一個主題是，傳統的計劃和決策，以了解目前在軍事上如何制定戰術行動方案。

該小組進行了需求分析和利益相關者分析，探索WRAID能力如何支持作戰人員。該小組在需求分析的基礎上為WRAID系統開發了一套需求。這些要求被歸類為：硬件/軟件，人機界面，和道德規范。第一階段的分析結果包括 (1)戰爭的復雜性需要發展一種未來的WRAID能力，這種能力利用自動化方法，包括人工智能、ML和博弈論，(2)WRAID能力需要大量的計算能力和復雜的軟件算法，(3)實現未來WRAID系統的挑戰將是技術和道德的。

未來WRAID系統的概念設計是基于需求分析的。概念設計被記錄在一套系統模型中，包括背景圖、系統視圖、功能工作流程圖和操作視圖。該團隊開發了一個作戰場景，以支持對WRAID能力如何在作戰中使用。

在開發WRAID的過程中，預計會有一些路障。開發WRAID系統的技術是存在的，然而，研究小組發現數據挑戰、人工智能訓練、程序限制和當前系統工程的局限性將是需要解決的障礙。數據挑戰指的是獲得足夠的數據集的能力，這些數據集代表了訓練ML算法所需的真實世界的戰術行動和兵棋推演分析。程序性挑戰包括國防部實施網絡安全、機密數據、數據庫訪問和信息分配協議的能力。系統工程方面的障礙是需要新的方法來設計安全和可靠的人工智能系統，如WRAID能力。將需要SE方法來處理不可預見的故障模式，并在系統生命周期的早期確定根本原因。

對像WRAID能力這樣的人工智能系統的倫理考慮是系統發展的一個重要因素。開發系統以取代倫理學，將使系統更有可能被部署。有幾個有道德問題的自主武器系統被拉出來作為WRAID能力的道德對話的基礎。通過一個示例場景，對道德狀況進行定性分析，以了解在部署WRAID能力時可能出現的道德問題。倫理學在未來的技術中發揮著巨大的作用；從一開始就考慮到倫理學，建立技術是很重要的。

未來的重點需要放在繼續對想象中的WRAID系統采取正規的系統工程方法。WRAID系統需要一個強大的數據集，需要收集和注釋；收集的定性兵棋推演數據越多，WRAID系統的可行性和準確性就越高。與軍事部門的合作對于最大化WRAID的利益至關重要，例如情報和偵察組織。WRAID的模擬將是完善系統要求和創建現實模型的關鍵。關于如何使用WRAID的培訓和文檔應該同時開發，所以利益相關者，特別是指揮官已經準備好，知道如何使用這個新工具。未來的研究領域包括認知工程、基于正式模型的系統工程和人機協作。

隨著目前技術進步的速度和外國的目標，人工智能將在未來的沖突和戰爭中發揮作用。自上而下的指令將需要設計和實施WRAID能力：提供大量的資源，解決操作和文化變化，重組系統工程，并確保網絡安全和收購變化。實現未來的WRAID能力并不是一個微不足道的任務。然而，它對確保現在和未來的戰斗空間優勢至關重要。