2018年美國國防戰略強調，由于新技術的 "無情"發展，安全環境正在迅速變化。隨著這些新興技術在未來戰爭中變得越來越重要，美國國家安全界必須投資擴大具有必要的關鍵技能的個人群體，以應對這種以技術為中心的新環境的挑戰。為了實現這一目標，美國國防部實施了一些外聯計劃，針對從小學到大學和研究生課程的學生，鼓勵他們考慮在科學、技術、工程和數學（STEM）領域的職業。同樣，國防部也投資了許多招聘計劃，包括實習、獎學金和招聘會。這些對關鍵技能的宣傳、教育和招聘的投資也必須與私營部門對許多相同技能不斷增長的需求相競爭。

認識到高技能勞動力對國家安全任務的極端重要性，參議院關于2020財政年度（FY）國防授權法案的第116-48號報告要求向參議院和眾議院的軍事委員會提交一份報告，評估國防部教育和招聘關鍵技能人員的計劃，包括網絡安全、STEM、創新、計算機科學和關鍵語言。作為回應，人事和戰備副部長辦公室（OUSD(P&R)）的文職人員政策主任要求國防分析研究所（IDA）確定導致現有國防部招聘和發展計劃成功或失敗的共同因素，以改善文職和軍警人員隊伍中關鍵技能的可用性。此外，IDA還被要求就如何改進當前和未來的招募和教育計劃提出建議。

為了完成這項研究，我們與127名個人進行了62次訪談，包括招聘人員、招聘經理和人事專家，以及一系列利益相關者，包括來自學院和大學的代表、研究和發展伙伴以及專業附屬團體。我們還研究了國防部外聯、教育和招聘計劃的現有數據以及其他關于文職雇員和擁有關鍵技能的軍人的數據。由于這些數據來源不包括外聯和招聘計劃的成本，并且在大多數情況下不包括個別計劃的有效性的客觀指標（例如，產生的線索數量，雇用的質量，雇用的保留），這項研究不包括對個別計劃的投資回報的系統評估。相反，我們著眼于整個針對關鍵技能的項目組合，并提供我們對有助于國防部有效獲得具有關鍵技能的個人的能力的因素的觀察。

對美國防部吸引所需技能勞動力的能力有重要影響的一個關鍵點是其截然不同的民用和軍用招募方法。雖然軍事招聘是在全國范圍內進行的，每個軍種都有一支全國性的招聘隊伍，但國防部通常將文職人員招聘作為各個司令部和組織的地方責任。因此，文職人員招募工作資源不足，往往是一種 "拾人牙慧 "的游戲，在組織和規劃方面存在很大不足。此外，文職人員的需求幾乎總是圍繞著現有的勞動力，而不是圍繞著對需要完成的工作和如何最好地完成工作的戰略分析。因此，文職人員的招聘過程通常是被動的。當一個職位出現空缺時，該部就開始尋找替代者；然而，這些職位可能會空缺很多個月才被填補。

相比之下，軍事招聘是非常集中的，并有意識地關注需求。這個系統的弱點是，要求是基于現有的職業道路和技能組合，這可能無法充分確定對新的和新興的STEM相關技能的要求。由于各軍種正在滿足對STEM、軟件和其他關鍵技能的現有要求（在這種要求被記錄下來的情況下），他們的招聘指揮部認為沒有必要采取任何特別的激勵措施或其他措施來改善這些領域的招聘。各軍種在充分確定與STEM有關的關鍵技能的要求方面努力不足所引起的潛在擔憂，可能會因為軍隊采取的培養技能而不是招募技能的方法而得到部分緩解。每個軍種都告訴我們，他們的戰略是招募高質量的人員，然后對部隊進行培訓和教育，以培養專業技能。

基于這些以及在訪談中和通過數據來源提供的其他見解，我們提出了12條建議--8條針對文職人員隊伍，4條針對軍警人員隊伍--國防部如何提高其提供任務關鍵技能的招聘和教育計劃的有效性。

文職人員建議

建議1：制定一個招聘需求程序。軍事部門和國防機構應制定一個需求程序，系統地評估文職人員的招聘需求，考慮到預期的人員流動；可能需要的新技能；軍事人員、文職人員和承包商的適當組合；以及初級人員和有經驗人員之間的平衡。國防部各組織應至少每年評估一次招聘需求，并將這些需求滾動到一個足夠的水平，以確保它們能夠在整個組織內得到系統的解決。

建議2：廣播一個一致的信息。軍事部門和國防部門應尋求渠道，通過這些渠道傳播一致的信息，以提高該部門作為平民雇主的意識。國防部各組織認識到，他們很難僅靠報酬來競爭。為此，國防部吸引高素質人才的努力應強調工作的質量、任務的重要性、工作場所的包容性以及其他工作生活平衡問題。

建議3：確定優先次序，平衡資金。該部應系統地收集和評估主要招聘和雇用激勵措施的成本，包括實習；獎學金和研究金；招聘、搬遷和保留獎金；以及其他形式的溢價薪酬。該部應利用這些成本數據來確定招聘激勵措施的資金缺口，并酌情為具有成本效益的項目提供額外的資金（包括像為關鍵的STEM技能設立的采購勞動力發展賬戶那樣的專門資金來源）。

建議4：制定衡量標準。國防部各組織應制定衡量標準；系統地收集和維護關于新員工的外聯和招聘工作的數據；并對項目績效進行定期評估。衡量標準應包括外聯和招聘活動的成本、從這些活動中開發的線索數量、從這些線索中產生的新員工數量、新員工的來源、員工的質量、員工的多樣性以及員工的保留等方面的數據。衡量標準可能會在地方一級收集，但需要中央指導，以確保數據可以滾動起來，在各組織之間進行比較，并用于指導資源和評估招聘和雇用選擇。

建議5：建立招聘關系。國防部各組織應與不同的高校組合發展和培養系統的招聘關系。可能需要為具有關鍵STEM技能的學生建立一個專業的核心招聘人員，以便在招聘會和類似的一次性活動之外建立校園存在。這些招聘人員可能還需要通過接觸學生組織、與STEM部門互動、贊助學生競賽、利用贊助研究、協助撰寫簡歷以及幫助學生通過國防部的招聘官僚機構來發展更深入的關系。

建議6：制定虛擬工具的最佳實踐。國防部應系統地審查其組織和私營部門的同行如何使用虛擬招聘和雇用工具（如Handshake、USAHIRE、LinkedIn、Salesforce和TalentNeuron）。然后，國防部應制定一套首選工具和最佳做法，并在整個部門推廣。國防部應考慮是否可以通過捆綁要求或企業范圍內的許可證來更有效地資助其中一些工具。

建議7：制定直接聘用的最佳做法。該部應制定使用直接雇用授權的最佳做法，以確保這些授權不會默認為傳統方法或 "更快地做同樣的事情"。最佳做法應旨在提供靈活性和選擇，以適應具體的雇用需求，而不是規定為單一的首選方法。這些做法還應該為公布工作機會、暫定工作機會、使用虛擬招聘工具和評估候選人的方法（包括簡歷、面試、中小企業評估和招聘小組）提供指導。

建議8：解決官僚主義瓶頸。軍事部門和國防部門應通過進行根本原因分析和解決程序缺陷來減少招聘過程中的官僚主義瓶頸。為了實現這一目標，國防部可以改善招聘經理和人事處理組織之間的關系，對這些組織的工作人員進行培訓，使其了解如何使用直接招聘的權限，或者派出專門的團隊，與國防部那些擁有獨特招聘權限和對關鍵STEM技能有強烈需求的組織相配合。

軍事人員建議

建議1：評估和確定STEM需求。各軍種應定期、系統地評估其對現有軍事職業領域中未包括的前沿STEM技能的需求。這些技能包括軟件開發、數字工程、機器學習和人工智能。一旦各軍種確定了制服所需的技能，就應該將這些技能與職業領域、職業道路和部隊要求聯系起來，以便向招募人員傳達。

建議2：整合干部隊伍的宣傳和招募。各軍種應將STEM推廣工作（包括機器人活動、電子競技比賽、黑客活動和類似活動）與征兵目標聯系起來，通過與正在發展關鍵技能并顯示出服兵役傾向的潛在新兵保持持續接觸，努力建立征兵管道。空軍似乎為這種整合提供了最佳模式，它努力系統地跟蹤機器人項目、電子競技比賽和黑客活動等活動的參與者，從中學到大學和其他地方。

建議3：調整STEM推廣和招聘方法。各軍種應制定有針對性的方法，在需要關鍵STEM技能的職業領域識別、激勵和招募個人（如前述建議所確定）。例如，可以修改軍事能力測試，以確定潛在的軟件人才；可以設計單獨的廣告活動，以接觸STEM領域的人才；可以組建專門的團隊，系統地追求STEM的招聘。在某些情況下，尋求具有特定技能的應聘者，而不是尋求整體 "質量"，并認為技能可以通過在職培訓計劃來培養，這可能是合適的。在任何情況下，針對STEM技能的招聘應該超越簡單的建立技術形象，進入更廣泛的廣告和營銷工作。

建議4：協調文職人員招聘。各軍種應該協調軍事招聘和民事招聘，至少在STEM領域。各軍種應擴大其外聯和招募工作，以確定和追求具有關鍵STEM技能的個人，無論他們是否有能力達到軍事體能標準和服兵役的傾向。此外，對于那些無法完成ROTC或軍事學院的課程，但擁有有用技能和服務愿望的人，可以將其轉為可能的民事任務。

《2022年國家安全戰略》和《國防戰略》明確指出，美國正處于一個決定性的十年，世界大國之間的地緣政治競爭條件將被確定。美國防部將以三種相互關聯的方式推進其優先事項--通過綜合威懾、戰役和建立持久優勢。加快技術進步和創新是通過這些戰略途徑實現美國防部優先事項的關鍵因素。美國和盟國在技術和創新方面的領先地位長期以來一直是其軍事優勢的一部分。其將采取措施保持領導地位，并對抗競爭對手。為了應對這一挑戰，《國家發展戰略》提出"廣泛而深入地改變生產和管理軍事能力的方式......為軍事優勢構建一個持久的基礎。"

根據國家發展戰略，美國國防科技企業必須 "利用美國的不對稱優勢：創業精神和多樣性和多元化的想法和技術生成系統，推動無與倫比的創造力、創新和適應性。" 通過這些不對稱的優勢，將創造、分析、測試、獲取和保護所需的知識和工具，以滿足國家發展戰略的三個戰略途徑。

在這個科學和技術戰略中，確立了競爭優勢的方式。將專注于聯合任務，以速度和規模創造和發揮能力，并確保研究和開發的基礎。

三個方面的任務：

1.關注聯合任務：投資于信息系統，并建立嚴格的、著眼威脅的分析程序，更好地使國防部在其科學和技術投資中做出明智的選擇。

2.以速度和規模創建和部署能力：培育更具活力的國防創新生態系統，加速新技術向應用領域的過渡，在國防部內外建立有效溝通。

3.確保研發的基礎：招募、保留和培養人才，振興基礎設施，提升數字基礎設施，促進利益相關各方更強有力的合作。

維護美國國家安全的三大類14個關鍵技術領域，分別是：

在未來的空戰中，無人協同系統的整合將是一個潛在的巨大力量倍增器。其成功的關鍵因素將是編隊情報、協調任務規劃和跨平臺任務管理。因此，構思下一代機載武器系統的任務需要一個整體的系統方法，考慮不同的航空飛行器、其航空電子任務系統和針對未來威脅的整體作戰概念。為了盡早驗證可能的解決方案概念并評估其作戰性能，在過去幾年中，在空中客車防務與航天公司未來項目中開發了一個動態多智能體戰斗仿真。除了比實時更快的工程功能外，該仿真還可以進行實時人機對話實驗，以促進工程師、操作員和客戶之間的合作。本文介紹了動態任務仿真方法，以及在未來戰斗航空系統（FCAS）研究中應用此工具所得到的啟示，在此期間，我們清楚地認識到什么是未來應用的一個關鍵挑戰。實施一個強大的高層規劃算法，為復雜的空中行動生成臨時任務計劃，同時考慮反應性的低層智能體行為、人類操作員和在線用戶輸入。

1 引言

每一代新的戰斗機都可以通過一個或多個技術飛躍來定義，這些技術飛躍使其與上一代的設計有很大區別。毫無疑問，自從大約15年前第一架第五代戰斗機投入使用以來，幾乎所有的設計學科都有了顯著的進步。不同的飛機制造商，包括空客，已經宣布他們目前正在構思或研究第六代戰斗機[1] [3]。與目前最先進的飛機相比，這些項目很可能在各個領域都有改進，如飛行性能、全方面和全模式隱身、低概率攔截雷達和通信或武器裝備。但問題仍然存在：什么將是這一代的決定性因素，一個真正改變未來戰斗空間的因素？

一個常見的假設是，未來的戰斗空間將是 "高度網絡化 "的，即所有參與的實體都可以交換他們的態勢視圖，并以近乎實時的方式創建一個共享的戰術畫面。一方面，這使得多個平臺在空間和時間上可靠同步達到了以前不可能達到的程度。許多算法，特別是發射器定位或目標測距的算法，如果能從多個位置產生測量結果，會產生明顯更好的效果。另一方面，高質量數據的可靠交換通過分配以前由單一平臺執行的任務，使戰術更加靈活。對作戰飛機的主要應用可能是所謂的合作交戰概念（CEC），這已經是美國海軍針對反介入/區域拒止（A2/AD）環境的海軍綜合火控-反空（NIFC-CA）理論的一部分[4]，但其他應用也是可能的，例如合作電子攻擊。所提到的概念主要適用于任務期間單一情況的短期范圍，例如偵察或攻擊薩母基地、空對空（A2A）作戰等。然而，就整個任務而言，還有一個方面需要提及。鑒于所有參與實體之間的可靠通信，規劃算法可以交換任務計劃變更的建議，并根據其目標和當前的戰術情況自動接受或拒絕。這在一個或多個不可預見的事件使原來的任務計劃無效的情況下特別有用，盡管所有預先計算的余量。與其估計一個替代計劃是否可行，并通過語音通信與所有其他實體保持一致（考慮到船員在某些任務階段的高工作負荷和參與實體的數量，這是一項具有挑戰性和耗時的任務），一個跨平臺的任務管理系統可以快速計算出當前任務計劃的替代方案，并評估是否仍然可以滿足諸如開放走廊等時間限制。然后，一組替代方案被提交給機組人員，以支持他們決定是否以及如何繼續執行任務。

將上述想法與現在可用的機載計算能力結合起來，由于最近在硬件和軟件方面的進步，可以得出結論，未來一代戰斗機將很有可能在強大的航空電子系統和快速可靠數據交換的基礎上，采用卓越的戰術概念進行作戰。然而，這還不是我們正在尋找的明確游戲改變者--甚至現有的第五代戰斗機已經應用了一些提到的概念，例如，在NIFC-CA背景下的F-35[4]。因此，下一步不僅要改進飛機的航電系統，而且要在完全網絡化環境的前提下連貫地優化航電、戰術和平臺設計。這種方法允許思考這樣的概念：如果得到網絡內互補實體的支持，并非每個平臺都需要擁有完整的傳感器套件和完整的決策能力。因此，不同的平臺可以針對其特殊任務進行高度優化，從而與 "單一平臺做所有事情 "的方法相比，減少了設計過程中需要的權衡數量。很明顯，一個專門的傳感器平臺不需要或只需要非常有限的武器裝備，因此現在可用的空間可以用來建造更好的傳感器或更大的燃料箱。這已經可以使該平臺專門從事的任務性能得到顯著提高，但有一樣東西可以去掉，它的影響最大：飛行員。在這一點上，必須明確指出，目前沒有任何算法或人工智能能夠接近受過訓練的機組人員態勢感知和決策能力。這就是為什么在不久的將來，人類飛行員在執行戰斗任務時將始終是必要的。然而，如果飛行員（或更準確地說，決策者）被提供了指揮無人駕駛同伴的所有必要信息，那么就不需要在同一個平臺上了。因此，我們提出了一個概念，即一個或多個載人平臺由多個無人駕駛和專門的戰斗飛行器（UAV）支持。在下文中，我們將把至少一個載人平臺和一個或多個由載人平臺指揮的專用無人機組成的小組稱為包。我們聲稱，由于以下原因，無人平臺將作為有人平臺的力量倍增器發揮作用：

• 無人機是可擴展的，而空勤人員是不可擴展的。因此，無人機可以執行高風險的任務，并允許采用只用載人平臺無法接受的戰術。

• 無人機更便宜（即使不考慮機組人員的價值），因為它們可以在性能相同的情況下比載人平臺建造得更小。這意味著，在相同的成本下，更多的平臺可以執行任務，更多的平臺會導致更高的任務成功率。首先，因為有更多的冗余，其次，如果有更多的資產參與其中，一些任務可以更好地完成，例如發射器的定位。

• 不同的無人機和載人平臺可以任意組合。在任務開始前，可以根據需要組成包。在任務期間，在某些限制條件下，也可以重新組合軟件包，例如，如果交戰規則禁止不受控制的飛行，則指揮平臺之間的最大距離。這使得任務規劃和執行有了更大的靈活性，預計也能保持較低的運行成本和材料損耗（"只使用你需要的東西"）。

像往常一樣，沒有免費的午餐這回事。在我們的案例中，所有上述優勢對飛機設計師來說都是有代價的。不是按照一組技術要求優化單一設計的性能，而是必須設計多個平臺及其子系統，使其在各種任務和組合配置中最大限度地提高整個系統的性能。在本文的其余部分，我們將介紹FCAS原型實驗室（FPL），這是一個在FCAS背景下開發的模擬環境，用于解決這一高度復雜的問題。在第2章中概述了它在概念設計和跨學科技術原型開發中的作用后，我們將在第3章中介紹底層動態多智能體任務仿真的概念和架構。在第4章中，我們將介紹選定項目的結果，以概述該工具的多功能性。本文最后將介紹可能是未來最大的挑戰之一，不僅對模擬，而且對一般的無人系統的引進。實施一個強大的高層規劃算法，為復雜的空中行動生成臨時任務計劃，同時考慮反應性的低層智能體行為、人類操作員和在線用戶輸入。

FCAS原型實驗室（FPL）：動態多智能體任務仿真

FPL的核心是一個動態多智能體任務仿真，可以在一臺計算機上運行，也可以分布在多臺機器上，并使用不同的附加硬件組件。為了方便兵棋推演的進行，對人機界面技術進行原型測試，或用于一般的演示目的，模擬中的所有載人機載資產都可以選擇由硬件駕駛艙控制。如果沒有人類操作員參與，模擬必須能夠比實時運行更快。這對于在可能需要數小時的大規模任務中進行有效的開發和權衡分析尤為必要。為了以客觀和公正的方式評估概念和技術，每個模擬任務的過程都是由預先定義的系統屬性、物理效應的模擬和可配置的智能體行為和合作演變而來。不存在任何腳本事件，每一次新的模擬運行的結果都是完全開放的。藍軍和紅軍是在相同的假設下，以可比的抽象水平進行模擬。以下各章概述了如何在FPL中動態地模擬當前和未來機載系統的任務。介紹了我們的仿真結構，在對這類系統進行建模時最重要的設計權衡，以及行為建模的高層次規劃/低層次控制方法。

架構

FPL的仿真架構由三個邏輯部分組成：應用、仿真控制和通信中間件。該架構的一個核心特征是，模擬被分割成幾個應用程序。每個應用程序運行不同的模型，例如，有一個應用程序用于模擬自己的（藍色）航空器、敵方（紅色）航空器、綜合防空系統（IADS）以及更多的模型，如下所示。所有的應用程序共享相同的標準化接口，并且可以任意組合。這種模塊化允許只運行某個任務或項目所需的部分模型。所有的應用程序都是獨立的可執行文件，可以在同一臺計算機上以并行進程運行，也可以分布在幾臺機器上。通過交換編譯后的二進制文件，來自不同公司的模型的整合是可能的，而不會暴露詳細的基本功能。一般來說，不同公司之間的快速和容易的合作是FPL架構的一個主要驅動力。為此，提供了一個基礎應用類，它提供了所有與仿真有關的功能，如仿真控制狀態機、通信中間件接口和通用庫，例如用于不同坐標系的地理空間計算。通過簡單地實現一個新的基礎應用實例，新的模型可以被添加到仿真框架中。所有應用程序的執行都由一個中央仿真控制實例控制。它提供了一個圖形化的用戶界面，可以根據需要啟動、停止和加速模擬。在執行過程中，所有應用程序的運行時間被監控，仿真時間被動態地調整到最慢的模型。這使得分布式的比實時更快的模擬具有自適應的模擬時間加速。應用程序之間的通信是通過數據分配服務（DDS）標準[2]實現的。它使用發布-訂閱模式在網絡中實現了可靠和可擴展的數據交換。兩個不同的分區用于廣播仿真數據（如實體狀態、仿真控制命令等）和多播命令和控制數據（如通過BUS系統或數據鏈路實際發送的數據）。DDS標準的開放源碼實施被用來進一步方便與外部伙伴的合作。

圖1提供了我們的模擬架構的概況，包括大多數任務所需的應用程序。如前所述，這個架構并不固定，幾乎任何應用都可以根據需要刪除或交換。如黑色虛線箭頭所示，通過DDS中間件在仿真控制處注冊一個基本的應用實現，可以集成新的模型。藍色/紅色背景的方框描述了己方/敵方系統，混合顏色的方框可供雙方使用。仿真基礎設施組件的顏色為灰色，用戶界面的顏色為橙色。黑色箭頭表示模擬過程中的通信，灰色箭頭代表模擬運行前后的數據交換。

對于兵棋推演環節，不同的應用程序分布在FPL的多個房間內運行，以模仿真實的空中作業程序。在設置好一個場景后，藍方和紅方的操作人員使用任務配置工具，在不同的房間里計劃他們的任務。空中行動指揮官留在這些房間里，而飛行員則分成兩個房間，每個房間有兩個駕駛艙來執行任務。藍方和紅方空軍應用的任何飛機都可以從駕駛艙中控制，因此飛行員可以接管不同的角色，并相互對抗或作為一個團隊對抗計算機控制的部隊。所有房間都配備了語音通信模擬。任務結束后，各小組在簡報室一起評估任務，可以從記錄的模擬數據中回放。一個額外的房間配備了多個連接到模擬網絡的PC，可以選擇用于特定項目的任務，例如硬件在環實驗。

建模

為FPL選擇正確的建模范式事實上并不簡單，因為它涵蓋了操作分析工具（通常是隨機的）以及工程模擬（通常是確定性的或混合的）的各個方面。這個決定的影響可以用一個例子來說明，即如何確定一架飛機是否被導彈擊中。在隨機模型中，這個決定是基于可配置的概率，例如，被擊中的概率（導彈）和回避動作成功的概率（飛機）以及一個隨機數。為了使最終的任務結果對單一的隨機數不那么敏感，在實踐中經常用不同的隨機種子進行多次模擬運行。按照確定性的方法，導彈的飛出是根據導彈的發射方向、制導規律和固定的性能參數如推力、最大加速度等來模擬的。飛機在規避機動過程中的軌跡也是基于其初始狀態、空氣動力學、反應時間等。例如，當彈頭引爆時，如果導彈和飛機之間的距離低于某個閾值，那么飛機就會被認為被殺死。在一個確定性的模型中，在導彈發射時已經知道飛機是否會被擊中。確定性模型中必要的簡化通常是通過引入固定參數來完成的，比如導彈例子中的距離閾值。混合模型允許使用隨機數進行這種簡化，例如，作為失誤距離的函數的殺傷概率。

為了有效地測試和分析大規模的空中作業，在單臺機器上有幾十種藍色和紅色資產運行的情況下，模擬運行的速度至少要比實時快10倍（平均）。這對所用算法的時間離散性和運行時的復雜性提出了重大限制。為了保持快速原型設計能力，為新項目設置仿真或開發/集成新組件所需的時間應保持在較低水平。太過復雜的模型會帶來更多的限制，而不是顯著提高結果的質量。在這些方面，（更多的）隨機模型在運行時間和開發時間上都有優勢，更快。然而，在我們的案例中，有兩個主要因素限制了隨機模型的使用，使之達到最低限度。首先，模擬只有在給出他們的戰術和演習成功與否的確切原因時才會被操作者接受。此外，隨機模型是由數據驅動的，但對于未來自己和/或敵人的系統來說，所需的數據往往無法獲得。對于已經服役多年并在測試或實際作戰中多次射中的導彈，有可能估計其殺傷概率。然而，僅僅為未來的導彈增加這一概率是非常危險的，特別是因為隨機模型對這些參數非常敏感。從我們的觀點來看，通過將所有系統建模為基于技術系統參數的通用物理模型，可以實現對未來系統更健全的推斷。第一步，通過模擬已知技術和性能參數的現有系統，對模型本身進行驗證。對于未來的系統，技術參數會根據預期的技術進步、領域專家知識和他們的工具進行推斷。堅持最初的例子，未來戰斗機的回避機動性能的推斷，例如，基于從CAD和流體動力學模型計算出的更高的升力系數，或基于更高的導彈接近警告器的分辨率和靈敏度。

客觀評價未來概念在模擬中的表現的一個關鍵方面是環境和威脅的建模。必須考慮到，系統的方法在紅方和藍方都是有優勢的。現代國際防空系統的危險來自于結合不同的系統，從非常短的距離到遠距離。所有這些系統都有它們的長處和短處，但它們被組織起來，使個別的短處被其他系統所補償，并使整個系統的性能最大化。因此，第一個困難是必須對大量的系統進行模擬，并且必須確定這些系統的個別優勢和劣勢。通用物理模型的方法可用于這兩個方面。在通用防空系統模型被開發和驗證后，它可以迅速將新的系統整合到模擬中。根據模擬的物理效果，可以估計敵方系統的作戰優勢和弱點或未來可能的威脅概念。另一方面，使用通用模型的困難在于，必須將真實系統的功能映射到通用模型中，以便保留所有重要的單個系統屬性。這不可避免地導致了相當復雜和詳細的通用模型。我們將以地基雷達組件為例，概述我們平衡復雜性和保真度的方法。如圖2所示，IADS模擬中的一個實體由不同的組件組成。這些組件可以任意組合，以快速配置新系統。從功能角度看，地面雷達組件由控制器、探測模型和目標跟蹤器組成。根據實體的當前任務，控制器選擇所需的雷達模式，例如，360°搜索的監視或戰斗搜索，如果一個特定的部門必須優先考慮。為了對付干擾或地面雜波，可以使用不同的波形。根據雷達的類型，如機械或電子轉向的一維或二維，控制器有不同的可能性來適應搜索模式。在為一個波束位置選擇了波形的類型和數量后，探測模型根據目標、地面雜波、地形陰影、大氣衰減和電子對抗措施等方面的雷達截面模型，產生測量結果。測量誤差是由取決于隨機模型的信噪比引起的。由此產生的測量結果然后由目標跟蹤器處理，它執行測量-跟蹤關聯和跟蹤過濾。

這種詳細模型產生的另一個困難是必須估計的參數總數。在這一點上也要注意，模擬中的所有數據都是不受限制的。這一方面是由于大多數項目的限制，但另一方面，它在日常工作中也有實際優勢。我們必須牢記，模擬是用于概念驗證，而不是用于詳細的系統設計，所以在這個早期階段使用機密的威脅數據會對基礎設施和開發過程造成重大限制，而不會給結果帶來重大價值。基于此，所有的威脅數據都必須根據公開的來源或來自內部項目和外部合作伙伴的非限制性數據進行估算。這再次導致了大量的數據，而這些數據的詳細程度往往是非常不同的，或者是不一致的，例如，由于對限制性數據的去分類。隨著我們模型的不斷發展和多年來獲得的工程專業知識，我們有可能為不同的當前和推斷的未來威脅系統估計出一致的參數。這主要是在一個自下而上的迭代過程中完成的。根據現有的技術和性能參數，對缺失的模型參數進行估計以適應組件的性能。然后對單一系統的不同組件之間的行為和相互作用進行調整，以達到理想的系統性能。最后，在不同的情況下測試IADS內這些系統的協調，以使整個系統的性能最大化。

美軍將重新審視海軍陸戰隊后勤單位在海軍陸戰隊遠征軍（MEF）中的分配和排列，以滿足設想的未來戰斗需求。在一個近距離的、封閉的、可能有爭議的環境中作戰的能力是以反應迅速的后勤保障為前提的。海軍陸戰隊必須評估MEF中后勤能力的響應性和靈活性，以及部隊結構的變化是否符合海軍陸戰隊司令部的部隊設計的首要任務。海軍陸戰隊必須在內部重新調整后勤能力，以充分遵守2018年國防戰略（NDS）、2019年司令部規劃指南和2030年部隊設計中闡述的戰略指導。鑒于海軍陸戰隊目前的組織結構，海軍陸戰隊對近距離或步調一致的威脅進行高端危機響應的能力被削弱了。如果考慮到NDS的全球行動模式以及海軍陸戰隊在整個印太責任區的接觸層和鈍化層的行動要求，這一點就更加明顯了。

美陸軍統一網絡計劃正在推動網絡在2028年之前從一個被認為是看不見的資產變成一個支持多域作戰（MDO）方式的部隊武器系統。美陸軍的統一網絡將提供一種可生存的、安全的、端到端的能力，使陸軍在競爭、危機或沖突期間以及在所有作戰領域（海洋、陸地、太空、網絡、空中）作為聯合/聯盟部隊的一部分進行運作。

美陸軍參謀長的《陸軍向多領域作戰轉型白皮書》和到2028年擁有一支具備多域作戰能力部隊的目標，突出了對陸軍統一網絡的關鍵需求。決策主導權和超額配給能力是MDO的核心，而陸軍只有通過彈性、安全的全球網絡能力和容量才能實現這一目標。在此基礎上，美陸軍統一網絡計劃將多種復雜的網絡現代化工作調整為支持MDO所需的單一、一致的方法。

通過跨領域的努力，美陸軍統一網絡計劃為2028年的Way Point部隊提供了一個統一的網絡，然后隨著信息技術的持續快速發展而不斷進行現代化。

美陸軍統一網絡計劃與陸軍戰略的重點相一致，即建立戰備、現代化、改革陸軍以及加強聯盟和伙伴關系。現有的戰術網絡現代化戰略和實施計劃與陸軍統一網絡計劃相銜接，并保持一致。此外，陸軍統一網絡計劃在多個階段和時間范圍內與2019+陸軍戰役計劃并行，并使其得以實施。

第一階段：近期（目前-2024年）--建立統一的網絡

這一階段已經開始，同步進行綜合戰術網絡（ITN）和綜合企業網絡（IEN）的現代化。這一階段的主要工作包括：

• 對這一階段具有決定性意義的是建立一個基于標準的安全架構，該架構建立在零信任原則之上，最初的主要重點是SIPR網絡的現代化，然后是NIPR的關鍵能力，包括工資、后勤、合同等。

• 美陸軍開始實施一個整體的方法，隨著時間的推移發展統一網絡，使多種努力同步進行，并利用新興技術，如軟件定義和5G及以上的無線網絡，也符合零信任原則。

• 美陸軍正在追隨美國防部副部長辦公室，將無線蜂窩網絡作為戰術和企業網絡使用的一項關鍵技術。這將補充網絡整合，減少對非無線網絡的依賴。

• 這一階段開始時，能力加速進入云基礎設施，同時迅速剝離傳統能力和流程。關鍵是建立共同的數據標準，以實現人工智能（AI）和機器學習（ML）等新興能力。

• 任務伙伴環境（MPE）的持續發展將繼續進行，因為企業努力建立一個持久的能力，并消除浪費的偶發努力。

• 美陸軍將繼續調整部隊結構，以實施國防部信息網絡行動（DODIN Ops）的建設，在一個有爭議和擁擠的環境中運營、維護和捍衛統一網絡。

• 美陸軍必須完成整個企業的網絡融合，以調整單一的陸軍服務提供商，提高網絡的準備程度、標準化和互操作性；提高陸軍的網絡安全態勢；并使DCO快速響應。這種融合為統一網絡的建立創造了條件。

這一階段結束時，建立了一個標準化的綜合安全架構，為統一網絡奠定了基礎，并能在世界任何地方快速部署和立即開展行動。

第二階段：中期（2025-2027）--統一網絡的運作

這一階段從25財政年度開始，繼續融合ITN和IEN的能力。這一階段的主要工作包括：

• 完成DODIN行動的構建，支持部隊結構，使統一網絡在競爭和擁擠的環境中得到防御和運作。

• 這一階段完成了混合云能力的建立，包括加速Al/ML能力發展的戰術編隊。

• 美陸軍將建立一個持久的任務伙伴網絡（MPN），包括從企業到戰術邊緣的所有硬件、軟件、基礎設施和人員，包括在所有戰斗訓練中心（CTC）和任務訓練綜合體的就業。

這一階段在統一網絡完全支持2028年的MDO目標部隊時結束。

第三階段：遠期（2028年及以后）--持續實現統一網絡的現代化

這個階段從28財政年度開始，當陸軍統一網絡在操作上、技術上和組織上完全準備好支持2028年的MDO Way Point部隊。

• 這一階段的決定性因素是全面實施統一網絡現代化的整體方法，利用新興技術，同時剝離傳統的、不太安全的能力。
• 隨著陸軍繼續與聯合/聯盟部隊和任務伙伴進行整合，一些飛躍性的技術能力形成了這一階段。這些技術的最初重點領域包括： -動態和多樣化的運輸，強大的計算，以及邊緣傳感器 -從數據到決定性的行動 -機器人和自主操作 -相應的網絡安全和彈性能力

鑒于信息技術和網絡領域快速和持續的變化速度，這個階段是沒有盡頭的--現代化演變為統一網絡的成熟。這是一個持續的過程，統一網絡沒有固定的結束狀態。

美陸軍統一網絡計劃伴隨著陸軍統一網絡的實施，這是一個美國陸軍執行令（EXORD），它將框架分解為與追求框架內的努力方向（LOE）和支持目標有關的近期和中期的關鍵任務。作為網絡整合和管理的領導者，首席信息官（CIO）和副參謀長（DCS），G-6將使用陸軍統一網絡實施計劃來同步和評估整個部隊和所有任務領域的努力，以建立統一網絡，支持2028年具有MDO能力的軍隊。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎研究的需求。本報告的目標是定義一個經典的、與陸軍相關的配置，適合于基礎研究，以允許與適當的主題專家的關鍵數量的集中合作。從這種開放的幾何構型研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。

要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎性研究的需求。缺乏對高超音速飛行器周圍發生的復雜物理和化學的預測性知識，抑制了及時的、優化的多部件設計。對邊界層過渡和沖擊-邊界層相互作用等具體現象了解不多。不能正確地對現象進行建模，會產生一些不確定的特征，如表面壓力分布和熱通量，這對飛行器技術，包括穩定性、控制和熱負荷管理，都有負面影響。

幸運的是，有一個先例，即通過定義政府基準飛行器來促進全社會的科學討論，這些飛行器包含功能相關的工件，但對具體的發展計劃不敏感（見陸軍-海軍基本芬納導彈、空軍改良基本芬納導彈、陸軍-海軍旋轉火箭、國家航空航天飛機和NASA研究）。本報告的目標是定義一個典型的、與軍隊相關的配置，適合于基礎研究，以便與足夠數量的適當的主題專家進行重點合作。從這個開放的幾何構型的研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。

對指揮官的認知要求正在增加。由于創新和變化的速度，指揮官做出良好風險決策的能力受到挑戰。未來的戰爭不太可能像以前的沖突或訓練演習那樣以常規戰斗為主。美國的對手避免使用既定的理論，這提出了難以預料或減輕的危險。鑒于指揮官不能僅僅避免風險，而是要接受風險以獲得并保持戰爭的主動權，指揮官及其參謀部應考慮陸軍的風險理論和陸軍風險管理中心的理論風險梯度法是否足以應對多域作戰概念中描述的未來戰爭。

從對認知的研究來看，"風險認知 "的概念為風險管理人員（通常是參謀人員或主題專家）和風險決策者（通常是指揮官）如何評價風險分析方法提供了啟示。風險感知，即對風險水平的主觀判斷，這種想法與提出事實和數據就一定有說服力的想法形成鮮明對比。風險感知的研究已經證明了背景、敘述和簡單性在風險交流中的重要性。在風險決策者中，不熟悉、不了解、以及深深的偏見或恐懼會導致對風險水平的認知與專家的認知相差甚遠。

另外三種風險分析方法與陸軍理論風險梯度進行了比較。這些工具源自民用方法，被用于項目管理、工程和其他與風險和預見有關的領域。它們是故障樹、場景假設和風險三要素。雖然它們都有一些量化的元素，但它們為風險管理人員提供了同樣多的空間，甚至更多的空間，以應用批判性思維和分享背景，如預測的不確定性或與規劃行動的聯系。

正如陸軍出版物和文章所描述的那樣，未來的戰爭預計需要指揮官掌握五個領域--包括不熟悉的網絡和空間領域--在作戰領域往往比以前更廣闊，在行動中趨向于提高機動速度和創新。在這樣的環境中，無論是競爭、沖突、反叛亂，還是大規模的地面作戰，所有軍事專業人員都應該使用盡可能好的風險分析來保護生命和實現目標。為此，本文對理論、領導人發展和參謀部行動提出了潛在改變方法。

執行摘要

研究要求：

由于傳感器數量和人工智能（AI）應用快速增多，未來的作戰環境將以豐富的信息和機器速度的決策為特征。因此，美國陸軍指揮官和他們參謀人員將需要有能力篩選大量的信息，更快地做出決策。商業人工智能系統有可能提供這種能力，但美國陸軍不能指望"開箱即用"的商業人工智能系統具有通用能力，因為這種系統需要針對美國陸軍的情況進行充分的訓練。此外，還需要進行研究，以了解軍隊中的人工智能目前可以做到什么和不可以做到什么。總的來說，人工智能往往擅長于主要通過模式識別來解決的任務，以及可以從任務數據中進行預測的任務，如圖像識別、醫療診斷和文本轉錄。然而，目前還不知道人工智能是否可以用于提高美國陸軍信息收集效率。因此，在目前的研究中，探討了以下問題：人工智能能否用于提高美國陸軍任務指揮過程中的信息收集效率？

研究方法：

為了回答研究問題，本文使用了一個商業人工智能應用系統，它反映了軍隊任務指揮部人工智能應用原型的首次開發工作。在這項研究工作中，比較了這個為軍隊量身定做的人工智能系統和其他兩種信息收集方法的參與者在信息收集任務中的表現：傳統的信息收集方法（在計算機文件夾中搜索PDF文件）和非軍隊量身定做的人工智能系統版本。軍隊定制的系統使用軍隊相關的知識來幫助搜索（例如，它知道 "MDMP "等同于 "軍事決策過程"），而非軍隊定制的系統則沒有。我們在以下方面比較了這三種搜索方法：1）參與者找到準確的搜索結果所需的時間，2）參與者搜索結果的準確性，3）參與者對其搜索結果的信任程度，4）參與者對使用該系統工作負荷的看法，5）參與者對該系統可用性的看法。

研究結果：

參與者在使用人工智能系統時比使用傳統搜索方法時既不快也不準確。當使用人工智能系統而不是傳統方法時，參與者對他們的搜索結果也沒有更多信任。然而，在使用軍隊定制的人工智能系統而不是非軍隊定制的系統時，參與者的搜索速度更快，但準確性也更低。最后，在不同的搜索方法之間，參與者對工作負荷和可用性的感知沒有明顯的差異。

研究結果的利用和傳播：

這項研究是確定人工智能系統對信息收集效率影響的第一步。總的來說，我們的研究結果表明，人工智能系統可能不會大幅提高美國陸軍任務指揮過程中的信息收集效率，至少不會立即提高。雖然這項研究的重點是在受控實驗室中的無關要害任務（即尋找戰術情況下的理論解決方案），但未來計劃的使用將不會那么無害，這表明需要未來研究來測試假設。對人工智能的投資應該伴隨著對培訓和研究的投資，以獲得人工智能的全部優勢并減少風險。假設人工智能系統是銀彈是不審慎的，事實上，這項研究表明人工智能系統需要被充分審查。

簡介

戰爭正變得越來越復雜。陸軍指揮官需要考慮在地面、空中和海上的戰斗，以及在信息和網絡環境中的戰斗（美陸軍部，2017）。隨著社交媒體的出現和計算機的日益強大，在這些環境中的行動可能會導致地緣政治損失，而在過去，只有通過更傳統的行動，如地面攻擊、空中打擊和海上轟炸才能實現。此外，美陸軍指揮官不僅應該期待來自其他民族國家部隊的復雜和有影響的打擊，而且還應該期待看起來不復雜的對手，因為網上零售商使人們很容易購買到過去難以獲得的產品（包括合法的和非法的），如無人機、夜視鏡和槍支。在這一切之上，陸軍指揮官需要在一個前所未有的水平上做出準確和及時的決策，因為人工智能（AI）正在許多軍事職能和領域中實施，如網絡戰、航空和信息收集。這些因素加在一起，為陸軍指揮官創造了復雜的作戰環境。

為了在復雜的環境中有效運作，陸軍指揮官及其參謀人員需要有能力從不同的來源收集大量的數據，并迅速處理收集到的信息，以便及時對信息采取行動。例如，如果對手正在準備一次大規模的作戰行動，信息環境、網絡環境和物理環境中新的但微妙的多變量模式可能會出賣對手的意圖。然而，為了及時發現這些模式，陸軍指揮官和他們的參謀人員將需要有能力快速匯總和分析從各個環境傳來的數據。此外，為了根據這些數據迅速采取行動，陸軍指揮官及其參謀人員需要有能力迅速找到相關的陸軍和聯合理論，以實施戰術和戰略，并吸取經驗教訓，以利用曾面臨類似情況的指揮官經驗。對于這兩項任務--檢測模式和根據模式采取行動--人工智能可能被證明是一個非常有用的工具。

正如其名稱所暗示的那樣，人工智能是由機器而非人類或動物等非人工實體所展示的智能。在這種情況下，智能包括通常與人類相關的認知功能，如推理、計劃、學習和感知。因此，人工智能的主要目的是取代或增強人類的某些任務，如駕駛、飛行和圖像識別（例如，自動檢測和識別人群中的面孔）。例如，谷歌和優步等公司目前正在自動駕駛汽車中使用人工智能，人工智能充當了車輛的駕駛員，因此是使自動駕駛汽車自動化的實體。此外，美國陸軍目前正在探索將人工智能用于自動車輛識別。

人工智能主要通過兩種方式實現 "智能化"。一種方式是通過編程使人工智能的軟件接受某些輸入并根據輸入做出某些輸出。例如，視頻游戲中的人工智能競爭者可能被編程為在玩家向右移動（輸入）時向左移動（輸出），或者在玩家攻擊時進行阻擋。這種方法使用簡單的算法--人工智能要遵循的規則--除了最基本的任務外，其他都是低效的，因為人工智能的軟件程序員必須思考并手動編程每個規則。這樣做很快就會變得不方便，因為許多任務需要許多規則和嵌套的規則--其他規則中的規則（例如，如果接近一個讓行標志，如果有另一輛車出現，則要讓行，但只有當另一輛車在附近時）。此外，思考一項任務的每一個可能的規則很快就會變得困難，即使是人類認為很容易的任務（如駕駛）。

使人工智能智能化的更好方法是使用機器學習，這是一個從數據中創建統計模型的過程，以提高預測和決策的準確性。機器學習不是明確地告訴人工智能系統如何應對其環境中的某些事件，而是允許人工智能系統從其環境中的行動中學習。更簡單地說，機器學習允許人工智能系統從經驗中學習。例如，谷歌通過向人工智能系統提供組成游戲顯示屏的像素，并允許人工智能系統通過游戲控制器對這些像素進行操作，從而訓練人工智能系統成功地玩視頻游戲Atari Breakout（Leo Benedictus，2016）。人工智能系統的程序很簡單，就是通過游戲控制器的動作來最大化其游戲分數，并使用游戲分數來確定一個動作是否有益。起初，人工智能系統在游戲中做出看似隨機的行動，但一段時間后，它開始獲得得分點，并最終學會了一種人類玩家從未使用過的有用技巧。

機器學習讓人工智能在日常生活中變得非常普遍，以至于人工智能被一些人認為是 "新電"（Lynch, 2017）。人工智能傾向于擅長那些主要通過模式識別就能解決的任務。因此，人工智能擅長于圖像識別、醫療診斷和轉錄等任務。像駕駛這樣的任務給人工智能帶來了更大的難度，因為目前自動駕駛汽車上的傳感器無法檢測到標記模糊的道路上的模式（例如，被雪覆蓋的道路）。人工智能對于從數據中進行預測是異常有用的。例如，醫生可以使用人工智能來幫助醫療診斷，因為人工智能能夠處理病人的所有數據，將這些數據與已知的醫療條件進行比較，并從比較中產生醫療診斷。人工智能在視覺搜索方面也很有用。一家公司使用人工智能系統搜索航拍圖像，以尋找住宅區內水浪費的證據（Griggs, 2016）。該人工智能系統能夠通過使用游泳池的存在、灌木的數量和大小以及房屋周圍草地的綠色程度等因素，準確判斷一個家庭是否在浪費水。該人工智能系統能夠以每秒208張航空圖像的速度完成這項任務。

信息收集是人工智能具有潛力的另一項任務。信息收集是指從一個來源，如文件庫或互聯網上提取所需信息的過程。通過使用自然語言處理--人工智能的一個分支，用于處理自然語言數據--人工智能可以從非結構化數據中提取信息，而非結構化數據占世界數據的80%（High, 2012）。與結構化數據不同，結構化數據是以預先定義的方式組織的，包括電子表格和日志，非結構化數據不是以預先定義的方式組織的。非結構化數據包括文本文件、照片、視頻和音頻記錄。人工智能可以用來從非結構化數據中提取相關信息和意義，并以各種方式利用這些信息和意義。例如，美國陸軍和美國空軍正在探索使用人工智能，從車輛維護和車載系統日志中預測車輛故障（Osborn，2017；Vincent，2018）。此外，未來的人工智能任務指揮系統可能會不斷挖掘從眾多來源流入的數據，包括社交媒體、新聞頻道和衛星數據，并使用這些數據來預測戰略競爭對手的行動。這種方法將通過利用過去的非結構化數據（維護日志、社交媒體帖子等），并確定這些數據的哪些特征可以預測車輛故障和競爭者的行動。例如，人工智能系統可能會發現車輛運行溫度和車輛故障之間的關系，并利用這種關系來預測未來的故障。像這樣的關系將形成一個數學模型，當新的數據出現時，人工智能系統將持續更新。

通過使用自然語言處理，人工智能也可能有助于從陸軍條令和經驗教訓中提取所需信息。陸軍有許多條令出版物，指揮官和他們的工作人員經常需要在一個以上的出版物中尋找信息。例如，如果計劃進行一次接觸行動，指揮官可能不僅需要參考作戰條令，還需要參考與指揮官所在梯隊相關的條令；如果指揮官的部隊要通過一個人口中心，還需要參考民政條令；如果指揮官要使用網絡能力，還需要參考網絡戰條令。此外，指揮官可能還需要快速找到相關條令，特別是在面臨對手的意外行動時。在計劃一項行動時，指揮官也可能會查閱陸軍的經驗教訓集，以利用過去進行過類似行動的指揮官的經驗。

也許有可能使用人工智能來幫助指揮官及其參謀人員在條令和經驗教訓中找到所需的信息。要做到這一點，必須采取一些步驟。首先，必須為人工智能系統建立一個語料庫，將條令和經驗教訓的出版物加載到人工智能系統中。從這個語料庫中，人工智能系統可以學習相關的語言，包括術語，并使用自然語言處理建立一個詞庫。然后，人工智能系統可以通過建立索引和元數據對數據進行預處理，使其更有效地處理數據。最后，人類主題專家必須訓練人工智能系統，以使人工智能系統提供更精確的答案和識別模式。訓練可以通過向人工智能系統上傳問題和答案對形式的訓練數據來完成。這種訓練數據不會為人工智能系統提供每個可能問題的答案，但這些數據將幫助人工智能系統學習相關領域的語言模式。一旦人工智能系統被部署，該系統可以通過與用戶的持續互動進一步學習。

通過使用上述方法創建人工智能系統，指揮官及其參謀人員可能會比沒有人工智能系統可供使用時更快、更準確地從條令和經驗教訓中收集所需信息。如果沒有人工智能系統，指揮官將不得不通過手動搜索每個可能與所需信息有關的條令或經驗教訓出版物來尋找所需信息。這種手工搜索是一個耗時的過程，可能不會產生最佳的信息產品，特別是當進行搜索的人有時間壓力的時候。事實上，人類經常會搜索信息，直到達到一個可接受的閾值（例如，做出決定所需的最小信息量），以避免花費太多的認知資源和精力去尋找一個完美的結果（Simon, 1955; 1956; 1957）。然而，通過使用這種方法，人類可能會產生不那么充分的結果。此外，Simon還觀察到，這種方法不太可能產生一個最佳的結果，因為人類通常不會搜索足夠長的時間來找到這樣一個結果。然而，試圖找到最佳結果可能并不理想，因為這樣做需要時間，而當找到最佳結果時，結果可能已經不再有用。因此，如果指揮官試圖找到一個最佳的結果，指揮官可能無法進入對手的決策周期；指揮官需要平衡尋找結果的時間和結果的質量。另一方面，人工智能信息收集系統可能更有可能找到最佳結果，而且人工智能系統可能更有可能在比人類花費更少的時間內找到最佳結果。

盡管在人類信息處理能力有限的情況下，人工智能系統在尋找條令和經驗教訓中的所需信息方面可能比人類更有效率（Baddeley，1992），但這一結果是以人工智能系統經過充分訓練以識別條令和經驗教訓出版物中的語言模式為前提。如果人工智能系統沒有經過充分的訓練，那么人工智能系統的使用者可能會發現次優的結果，并因此對人工智能系統感到失望，最終使人工智能系統被廢棄。此外，人工智能系統只有在人工智能系統的人類用戶適當地校準他們對系統的信任時才會有用（Hancock等人，2011；de Visser, Pak, & Shaw, 2018）。許多人工智能系統由于各種原因，包括環境背景、用戶錯誤和不同背景下的訓練不一致，導致其性能不一致（Rovira, McGarry, Parasuraman, 2007）。例如，一個人工智能系統產生與火力作戰功能相關的準確結果，與機動作戰功能相比，可能產生不太準確的結果。如果人工智能系統的人類用戶完全信任該系統的結果，可能會出現性能下降（Hancock等人，2011）。訓練人類用戶了解人工智能系統何時可能準確，何時不可能準確是至關重要的（de Visser, Pak, & Shaw, 2018）。相反，如果人工智能系統的人類用戶對人工智能系統缺乏信任，那么該系統很可能會被廢棄。因此，人工智能系統不會提高指揮官尋找信息的效率，即使該系統本身在這方面表現出色（Hancock等人，2011）。

目前的研究

盡管人工智能往往擅長于主要用模式識別來解決的任務，以及可以從任務數據中進行預測的任務，如圖像識別、醫療診斷和轉錄，但目前還不知道人工智能是否可以用于提高美國陸軍背景下的信息收集效率，特別是在陸軍指揮官及其參謀人員需要在陸軍條令中尋找信息的背景下。因此，在目前的研究中，我們探討了以下問題：人工智能能否用于提高美國陸軍任務指揮過程中的信息收集效率？為了回答這個問題，我們使用了一個商業人工智能應用系統，這反映了陸軍任務指揮部人工智能應用原型的首次開發工作。在這項研究工作中，我們比較了這個為陸軍量身定做的人工智能系統和其他兩種信息收集方法的參與者在信息收集任務上的表現：一種傳統的信息收集方法（在計算機文件夾中搜索PDF文件），以及一種非陸軍量身定做的人工智能系統。

小型無人駕駛飛機系統（sUAS）的指數式增長為美國防部帶來了新的風險。技術趨勢正極大地改變著小型無人機系統的合法應用，同時也使它們成為國家行為者、非國家行為者和犯罪分子手中日益強大的武器。如果被疏忽或魯莽的操作者控制，小型無人機系統也可能對美國防部在空中、陸地和海洋領域的行動構成危害。越來越多的 sUAS 將與美國防部飛機共享天空，此外美國對手可能在美國防部設施上空運行，在此環境下美國防部必須保護和保衛人員、設施和資產。

為了應對這一挑戰，美國防部最初強調部署和使用政府和商業建造的物資，以解決無人機系統帶來的直接風險；然而，這導致了許多非整合的、多余的解決方案。雖然最初的方法解決了近期的需求，但它也帶來了挑戰，使美國防部跟上不斷變化問題的能力變得復雜。為了應對這些挑戰，美國防部需要一個全局性的戰略來應對無人機系統的危害和威脅。

2019年11月，美國防部長指定陸軍部長（SECARMY）為國防部反小型無人機系統（C-sUAS，無人機1、2、3組）的執行機構（EA）。作為執行機構，SECARMY建立了C-sUAS聯合辦公室（JCO），該辦公室將領導、同步和指導C-sUAS活動，以促進整個部門的統一努力。

美國防部的C-sUAS戰略提供了一個框架，以解決國土、東道國和應急地點的sUAS從危險到威脅的全過程。國防部的利益相關者將合作實現三個戰略目標：（1）通過創新和合作加強聯合部隊，以保護國土、東道國和應急地點的國防部人員、資產和設施；（2）開發物資和非物資解決方案，以促進國防部任務的安全和可靠執行，并剝奪對手阻礙實現目標的能力；以及（3）建立和擴大美國與盟友和合作伙伴的關系，保護其在國內外的利益。

美國防部將通過重點關注三個方面的工作來實現這些目標：準備好部隊；保衛部隊；和建立團隊。為了準備好部隊，國防部將最大限度地提高現有的C-sUAS能力，并使用基于風險的方法來指導高效和快速地開發一套物質和非物質解決方案，以滿足新的需求。為了保衛部隊，國防部將協調以DOTMLPF-P考慮為基礎的聯合能力的交付，并同步發展作戰概念和理論。最后，作為全球首選的軍事伙伴，國防部將通過利用其現有的關系來建設團隊，建立新的伙伴關系，并擴大信息共享，以應對新的挑戰。

通過實施這一戰略，美國防部將成功地應對在美國本土、東道國和應急地點出現的無人機系統威脅所帶來的挑戰。在這些不同操作環境中的指揮官將擁有他們需要的解決方案，以保護國防部人員、設施、資產和任務免受當前和未來的無人機系統威脅。