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俄烏戰爭已導致無人機的廣泛使用，以提供大規模的精確效果。觀察沖突的各國軍隊正在評估如何將這些能力整合到自己的部隊中，并減輕來自這些能力的威脅。本文是系列報道的第一篇。它探討了無人機如何為陸軍提供最大效用；隨后的論文將探討反無人機方法及其在聯合部隊中的作用。本文可得出六個重要結論。

首先，無人機的主要優勢是能夠以其他手段無法比擬的成本或規模產生效果。這意味著無人機的設計應針對既定任務進行無情的簡化和優化。但是，如果系統要可靠、有彈性，降低成本的幅度也是有限的。事實上，在價格和能力之間存在著非常特殊的交叉點，在這些交叉點上，無人飛行器可以發揮最佳效能。

其次，不應將無人機視為平臺，而應視為系統。隨著時間的推移，任何無人機都會隨著對手反制措施的改進而變得越來越無效。要確保無人機綜合體能夠持續有效地運行，就需要每 6 到 12 周對軟件、行為邏輯、傳感器和無線電進行一次更新。機身是不變但最不重要的部件。無人機的采購必須反映這一點，與供應商簽訂合同是為了提供子系統，而不是集成包。

第三，無人機的效能主要取決于其分層使用、機組人員的技能以及飛行計劃能力。后者需要獲得電磁勘測、氣象數據、敵方防空情報以及對其他無人機活動的了解。由于需要擴大效果，并需要獲得經常必須利用高度機密能力的支持結構，這意味著雖然一些無人機可以作為戰術工具廣泛分布，但大多數類別的無人機最好編入一個專業編隊，該編隊能夠組合使用不同類型的無人機，并具有更新和重新配置其無人機的內部能力。

第四，一個無人機營的裝備可提供近距離和縱深打擊、縱深 ISR 和支援行動，可支持大片作戰空間。雖然無人機提供的能力可對敵方構成挑戰，但無人機的效能最終取決于其與火炮、電子戰、防空和其他部隊要素的互動。無人機可以重新分配分配給不同系統的任務平衡，但并不能消除對傳統火炮的需求。

第五個重要結論是，對無人機的監管是制約其有效設計、采購和使用的主要因素，因此也是制約其戰場效能的主要因素。保持這些系統競爭力所需的發展速度與空域沖突的安全要求之間存在權衡。很明顯，北約國家目前存在的結構往往會增加成本并延緩發展，以至于阻礙北約國家有效使用無人機。應仔細審查監管方法，因為它影響到部隊在這一領域的行動產出。

最后，一支意識到并有能力應對大規模無人機威脅的部隊可以降低其效率。無人機有許多局限性，可以通過適應性戰術加以解決。這些方法很難擴大規模。然而，一支部隊如果不了解無人機或沒有應對無人機的裝備，就有可能讓敵人在態勢感知方面喪失不可逾越的優勢，并受到一定規模的精確打擊，最終被削弱。因此，陸軍不能毫無準備。

導言

人工智能的能力越來越強，其深遠影響也越來越明顯。像 ChatGPT 這樣的程序正在重塑人類活動的許多領域，其速度之快令各機構難以跟上。

軍方已經注意到人工智能（AI）的潛力。公開資料顯示，美國、俄羅斯等國軍隊都在開發包含人工智能的規劃過程。這些軍事規劃過程的細節并未公開，但這并不妨礙將澳大利亞國防軍的規劃過程與現有的人工智能規劃過程進行比較。這樣做可以推斷出聯合軍事評估過程（JMAP）如何通過整合人工智能進行改進。

澳大利亞可以通過在 JMAP 中整合人工智能來改進 JMAP。本文探討了這種整合是否可行，并得出結論認為是可行的。文章將 JMAP 與計算機程序 AlphaGo 中固有的規劃過程進行了比較，從道德、理論和實踐的角度分析了人工智能增強型 JMAP 對澳大利亞國防軍（ADF）的適用性。本文了選擇 AlphaGo（一個玩棋盤游戲圍棋的程序）作為比較規劃程序有幾個原因。AlphaGo 代表了人工智能的最新應用。與人工智能的軍事應用不同，AlphaGo 的信息基本上是公開的。最后，AlphaGo 之所以出名（至少在人工智能界），是因為它在規劃方面可能展現出了真正的創造力。比較研究了 JMAP 和 AlphaGo 如何執行兩項基本的規劃功能：設定作戰環境以及開發和評估可能的解決方案。結論是，通過將人工智能更好地融入規劃，JMAP 可以更適用于 ADF。

背景介紹

人們對利用技術增強軍事規劃和決策的興趣并不新鮮。在計算機化的長期趨勢中，人工智能增強規劃是順理成章的下一步。1963 年，美國空軍委托編寫了一份關于增強人類智力方法的報告。恩格爾巴特（Engelbart）將增強人類智力定義為 "提高人類處理復雜問題的能力，以獲得適合其特定需求的理解力，并推導出解決問題的方案"。它特別指出，計算機是實現這一目標的有力工具。人工智能是這方面的最新發展。如今，澳大利亞國防軍的條令明確指出："澳大利亞國防軍必須通過更多地使用人工智能來提高人民的戰斗力"。雖然人工智能的定義比比皆是，但國防軍將人工智能定義為 "機器表現出看似智能行為的一大類技術"。

AlphaGo 就是這種人工智能的一個例子，它試圖在中國古代戰略棋盤游戲圍棋中獲勝。為了有效地做到這一點，AlphaGo 必須了解環境并制定行動方案。將 AlphaGo 如何做到這一點與 JMAP 如何尋求解決軍事問題進行比較，為比較和隨后的分析提供了依據。

理解環境

JMAP 有一套獨特的理解環境的方法。JMAP 的第一步是確定范圍和框架，"詳細描述觀察到的系統和期望的系統"。我們采用了各種方法，包括創建圖表，以捕捉系統內的參與者、關系、功能和緊張關系。這種圖表就是系統模型。任何模型的保真度都是有限的。例如，可視化表示法僅限于三維空間，其他維度的特征最多只能通過顏色等其他線索來表示。面對這些限制，目標是建立一個能充分代表復雜系統的模型，為規劃者提供信息。為了適應這種限制，"確定范圍和框架可能需要將結構混亂和/或定義不清的情況解構為結構化和可理解的問題集"。一個臭名昭著的例子就是北約的 PowerPoint 幻燈片，該幻燈片試圖用圖形說明阿富汗沖突的參與者和動態（圖 1）。

圖 1--阿富汗環境的圖形模型，說明描繪復雜系統或結構混亂情況所面臨的挑戰。

作戰環境聯合情報準備（JIPOE）"構成了作戰環境的定義......和對環境影響的描述"，是對范圍界定和框架制定的補充。這種描述為范圍界定中開發的模型規則提供了信息。

與 JMAP 一樣，AlphaGo 也開發了一個環境模型，在圍棋游戲中，環境由棋盤上的棋子位置定義。它使用的方法類似于圖像分類和面部識別軟件。棋盤（包括所有棋子的狀態）被當作一幅 19 x 19 的圖像，神經網絡中的各層構建出棋盤狀態的抽象表示。這樣一來，AlphaGo 就真正做到了 "框定環境"。用模型表示環境的當前狀態只是理解環境的一部分。然后，AlphaGo 使用價值網絡來評估給定的棋盤位置，以及每步棋可能產生的棋盤位置。它對每個局面的評估都采用一個簡單的指標：從該局面獲勝的概率。盡管可能過于簡單，但這種方法的重點完全符合戰爭的第一原則：選擇并保持目標。

JMAP 和人工智能所采用的了解作戰環境的方法有相似之處。兩者都試圖創建一個現實模型。在 JMAP 中，這一模型是在計劃人員的生物大腦中實例化的，并輔以各種認知人工制品，如圖表、地圖和書面文本。人工智能中也有一個模型，但它是通過 AlphaGo 的多層神經網絡進行數字編碼的。每個模型都將環境視為由節點和鏈接組成的系統。從根本上說，JMAP 和人工智能描述環境的方式并沒有什么不協調之處。然而，僅僅因為它們使用了相似的方法，并不意味著 JMAP 和人工智能會給出相似的結果，"因為自主系統可能擁有與人類隊友不同的傳感器和數據源，它可能在不同的操作環境假設下運行"。當利用對環境的了解來制定和評估行動方案時，這些好處就會顯現出來。

行動方案的制定和評估

JMAP 行動方案的制定和評估是參謀人員和指揮官之間對話的結果。行動方案的核心思想往往是指揮官的想法，是經驗、判斷和直覺的綜合體現。由于這些過程發生在指揮官的頭腦中，因此有些不透明。不過，行動方案的制定過程中也有外部可見的因素可以分析。兵棋推演就是 JMAP 中新創意的一個可能來源。美國核戰略學家謝林（Schelling）在對核武器控制文獻的貢獻中，論證了游戲在引入規劃者無法以其他方式獲得的新想法方面的價值。他指出："一個人無論分析多么嚴謹，想象力多么豐富，都不可能做到的一件事，就是列出一份他永遠不會想到的事情清單！"。兵棋推演也可以用來評估行動方案，這與 AlphaGo 使用蒙特卡洛模擬來進行評估的方法類似。

AlphaGo 會反復考慮行動方案，每走一步棋后都會重新評估，以選擇最有可能取得勝利的下一步合法棋步。 它是通過策略網絡來做到這一點的。它建立在價值網絡的基礎上： 策略網絡將棋盤位置 s 的表示作為輸入，通過許多具有參數 σ（SL [監督學習] 策略網絡）或 ρ（RL [強化學習] 策略網絡）的卷積層，并輸出合法棋步 a 的概率分布 pσ(a|s) 或 pρ(a|s)，由棋盤上的概率圖表示。由于其開發和比較計劃的方式，'AlphaGo 開發出了新穎的開局棋步，包括一些人類根本無法理解的棋步'。用于制定行動方案的人工智能在這方面可以表現出真正的創造力，這一點在 2016 年得到了證明。在戰勝韓國圍棋冠軍李世石的比賽中，AlphaGo 下了一步出人意料的棋（被廣泛稱為第 37 手）。這步棋將一顆棋子深入塞多爾的棋盤區域，打破了傳統的圍棋智慧，令觀察者大惑不解。這步棋震撼了Sedol，以至于他短暫地離開了房間。這步棋改變了棋局的走向，對 AlphaGo 有利，AlphaGo 的聰明才智顯露無遺。Sedol 最終被自己和大多數人類幾乎無法想象的創造性棋步擊敗。這讓我們看到了人工智能如何增強規劃能力。

AlphaGo 的行動方案開發和評估在很多方面都與 JMAP 相似。它不是對所有可能的行動進行 "蠻力 "評估，而是對不同選項進行知情的開發和評估。其結果是，'AlphaGo 評估的局面比深藍在與卡斯帕羅夫的國際象棋比賽中所做的少數千倍；通過使用策略網絡更智能地選擇這些局面，并使用價值網絡更精確地評估這些局面來進行補償--這種方法或許更接近人類的下棋方式'。同樣，兵棋推演并不考慮無窮無盡的行動方案，而是只考慮指揮官選定的行動方案，或許只關注這些行動方案的選定方面。與 JMAP 的相似之處促進了人工智能的整合。

AlphaGo 和 JMAP 都利用過去的例子來訓練未來。AlphaGo 的開發者詳細介紹了訓練不同版本軟件所采用的各種方法，這些方法要么依賴于人類過去的圍棋比賽輸入，要么依賴于模擬圍棋對手的自我對弈。用人類下過的棋譜訓練算法類似于研究過去的戰役：這是職業軍事教育的支柱。有趣的是，這種方法似乎也存在隱患，因為 "從由完整棋局組成的數據中預測對局結果的天真方法會導致過度擬合"。換句話說：AlphaGo 可能會掉入許多軍隊都熟悉的陷阱，即為了贏得最后一場戰爭而進行訓練。我們需要共同努力訓練人工智能，使其做出的決策能夠適應未來的一般對局/沖突。

總的來說，AlphaGo 理解環境、制定和評估行動方案的方式與 JMAP 相似，但又有足夠的不同，因此可能會帶來優勢。目前形式的 JMAP 未能充分利用人類和人工智能的不同優勢來解決軍事問題。

接下來，將分析人工智能在澳大利亞國防軍規劃中的適用性，以了解是否可以利用這些優勢。人工智能在國防軍規劃中的適用性需要從倫理、理論和實踐的角度來考慮。

倫理適用性

對軍事規劃中的人工智能進行任何分析，都必須考慮適用于國防軍的道德問題。關于人工智能在軍事決策中的應用，有相當多的倫理爭論。允許人工智能或自主系統使用致命武力或做出導致使用致命武力的決策尤其具有爭議性。斯帕羅得出結論認為，使用致命武力必須始終由人類直接負責，因此人工智能不能指揮致命武力。辛普森和穆勒對辯論進行了調查，得出結論認為，指揮官仍可對人工智能做出的決定負責，因此仍允許使用人工智能。將人類納入人工智能增強型 JMAP 進一步減輕了與人工智能無監督軍事決策相關的許多擔憂。

使用人工智能生成行動方案為人類控制和監督留下了很大的空間。AlphaGo 使用的蒙特卡洛方法可以在人類的指導下制定出更符合指揮官意愿的計劃，或考慮到人類規劃者的道德考量。在 1999 年的研究中，邁爾斯和李使用了超越單純隨機化的技術，通過人工智能生成不同質量的計劃。他們的方法 "植根于偏差的創建，偏差會使計劃人員專注于具有特定屬性的解決方案"，這樣 "用戶就可以通過指定元理論中應用于偏差生成的方面，選擇性地引導計劃人員進入計劃空間的理想區域"。這為人類監督致命計劃和決策的制定提供了一種可能的形式。(請注意，上文使用的 "偏見 "一詞沒有任何負面含義，僅指人類以特定方式指導人工智能的能力）。

關于致命自主武器系統（LAWS）合法性的相關問題，聯合國正在進行辯論，特別是《禁止或限制使用某些可被認為具有過分傷害力或濫殺濫傷作用的常規武器公約》（簡稱《特定常規武器公約》）。澳大利亞在2020年提交給《特定常規武器公約》的文件中總體上對自主系統持支持態度，稱 "澳大利亞認識到人工智能為軍事和民用技術帶來的潛在價值和益處。澳大利亞主張對人工智能系統的人類控制進行廣泛定義。呈件的結論是，適用現有的國際人道主義法足以解決對人工智能系統的關切，為人工智能增強型聯合軍事行動計劃敞開大門，但須經過現有的審查程序。因此，澳大利亞似乎不反對將人工智能增強規劃適用于國防軍。

理論適用性

為了分析它們對澳大利亞國防軍的適用性，考慮了軍事組織如何應用 JMAP 和人工智能增強型規劃的理論方面。這就需要了解這樣一個澳大利亞國防軍組織在進行規劃時是如何行動、認知和決策的。這首先是一個社會學問題。基于對軍事組織的社會學理解，認知科學為理解人類認知與非人類要素的融合提供了一個理論框架。

吉登斯認為，現代社會在很大程度上是由專家系統構成的，而專家系統是一類可以涵蓋軍事總部的實體。專家系統有許多特性，但它們與認知的關系對當前的問題最為重要。克諾爾-塞蒂娜研究了專家系統在科學中的行為，展示了某些活動的開展是如何塑造和改變一個組織的。她指出，高能粒子實驗室在進行實驗時，"創造了一種分布式認知，這種認知也是一種管理機制：通過這種話語，工作變得協調，自組織成為可能"。雖然她的研究重點是作為知識組織的科學實驗室，但她也承認，"科學以外的專家文化 "也可以使用認識論文化這一概念。從事規劃工作的總部可以表現出分布式認知，對 "分布式認知 "概念的進一步探討有助于我們理解如何考慮人工智能在規劃中的作用。

分布式認知的概念使能夠評估人工智能和 JMAP 對國防軍的適用性。Vaesen 對這一理論總結道："分布式認知（d-cog）背后的基本思想是，認知往往分布在不同的個體和/或認識輔助工具上，如儀器、圖表、計算器、計算機等。哈欽斯曾以船舶進港航行為例，對分布式認知進行了著名的闡釋。在對美國海軍艦船進行廣泛研究后，他得出結論：人類和儀器組成的系統共同指揮著船只。這一系統所取得的認知結果超出了任何一個人的思維，也超過了這一過程中每個人單個認知的總和。以這種方式看待人工智能，就會發現它不過是一個已經整合了各種認知人工制品的系統中的另一個非人類元素。人工智能與其他技術（計算機、矩陣、可視化、地圖）一樣適用于聯合監測和評估計劃，這些技術已被整合到澳大利亞國防軍的規劃中。這種將總部理解為分布式認知系統的觀點強調了將人工智能與人類智能相結合所產生的潛在效益，而不僅僅是總部數字和生物部分的總和。此外，由于軍事總部已經在人類和人工制品之間分配認知，因此人工智能的整合不存在理論上的障礙。

實際適用性

實際上，在 JMAP 中更有利地整合人工智能會是什么樣子？規劃人員結構的變化是否會像個人電腦出現后文員和打字員隊伍的消失一樣？是否需要新的工作人員職能來清理和管理數據，或調整和完善算法？美國國防部在 2017 年成立的算法戰團隊為我們提供了一些思路，即此類團隊如何為國防部門的現有結構和職能增值。瑞安在其 2019 年的文章中指出，"通過應用人工智能擴展器，可以開發行動模型，根據已知和預測的敵方能力測試和比較各種活動，然后比較不同行動方案實現更高層次結果的能力，從而顯著增強并可能加快國防軍的規劃流程。通過對人工智能規劃流程的比較，同意 Ryan 的觀點。澳大利亞戰略政策研究所等智囊團也在研究澳大利亞國防軍整合人工智能的方法，并得出結論認為，作為一種通用技術，人工智能可以以多種方式應用于澳大利亞國防軍。這表明，人工智能與規劃的整合可由一項集中的人工智能戰略來指導，該戰略應考慮到澳大利亞國防軍從單個平臺層面到戰略規劃等最高級別功能的需求。

目前，人工智能在規劃中的作用存在實際限制。圍棋等游戲的規則更為明確，能產生明確的結果。Gibney 警告說，AlphaGo 的規劃方法可能很難推廣到現實世界的問題中，因為 "深度強化學習仍然只適用于某些領域"。這歸因于實際軍事沖突數據的可用性和質量有限，以及在沒有簡單勝負定義的情況下評估行動方案結果的挑戰。人工智能在軍事規劃任務中的一些實際局限性可以通過合成數據來克服。自動駕駛汽車已經成功地利用真實世界數據與合成數據的結合進行了訓練。盡管在實施人工智能增強型規劃過程中仍然存在重大的實際障礙，但在將人工智能應用于實際問題方面卻不斷取得進展。這些都讓我們有理由相信，實際挑戰終將被克服。

結論

得出人工智能增強型規劃比未增強型 JMAP 更適用于 ADF 的結論不足為奇。然而，通過深入分析一個特定的人工智能規劃過程，已經能夠超越這種一般性的結論，并探索能夠促進或阻礙這種整合的細節。AlphaGo 程序了解其環境并制定和評估行動方案的方式與澳大利亞國防軍總部通過 JMAP 完成這些任務的方式類似。分析發現，實施人工智能增強型 JMAP 沒有不可逾越的道德或理論障礙。在這一過程中，人類的參與提供了一定程度的監督，這應該能讓大多數人工智能軍事化的批評者感到滿意。參與 JMAP 的軍事總部已經采用了非人類輔助認知技術，因此分布式認知技術為從概念上整合人工智能提供了一個很好的方法。在現實沖突中實施人工智能仍面臨實際挑戰，因為現實環境比圍棋更復雜，結構性更差。人工智能的其他各種應用正在克服這些挑戰，這無疑將使人工智能應用于軍事問題。

參考來源: War College Papers 2023

//theforge.defence.gov.au/war-college-papers-2023/artificial-intelligence-operational-planning

本文介紹了美軍的聯合全域指揮與控制（JADC2）的關鍵組成部分、優勢和挑戰，以及推動其實施的戰略和技術。

未來戰爭正在迅速演變，技術的進步和擁有反介入/區域拒止（A2/AD）能力的復雜對手塑造了未來戰爭。傳統的軍事行動主要在陸地、空中、海上和太空等不同領域進行。 為了應對這些挑戰并保持軍事優勢，美國正在采用聯合全域指揮與控制（JADC2）這一整合多域能力并將其網絡化的變革方法。本文將深入探討 JADC2 的關鍵組成部分、優勢和挑戰，以及推動其實施的戰略和技術。

多域作戰空間

美國國防戰略（NDS）、國家戰略研究委員會和其他來源所闡述的未來作戰環境描述了潛在對手如何發展出先進的反介入/區域拒止（A2/AD）能力。這些能力包括電子戰、網絡武器、遠程導彈和先進的防空系統。美國的競爭對手將 A2/AD 能力作為對抗美國傳統軍事優勢（如投射力量的能力）的一種手段，并提高其贏得快速、決定性交戰的能力。

不斷演變的戰場不再局限于陸海空等傳統領域。它現在涵蓋了網絡、太空、低烈度沖突和信息戰，包括心理戰和認知戰。敵人同時或組合利用這些領域，需要采取全面的應對措施。

在這種多領域環境中，新的條令、戰略、戰術、能力和訓練勢在必行。到 2030 年，要在高度競爭的環境中發展空中優勢，就必須關注多領域的能力和實力。

什么是 JADC2？

JADC2 是 "聯合全域指揮與控制"（Joint All-Domain Command and Control）的縮寫，是一種新的軍事指揮與控制方法，旨在打破不同軍種和戰爭領域之間的壁壘。

JADC2 是實現綜合多域應對現代戰爭挑戰的關鍵。它涉及空中、太空和網絡領域的無縫集成，為指揮官提供跨領域選擇，以便在復雜的作戰空間快速決策。

它旨在創建一個整體、實時和網絡化的系統，為指揮官提供一個全面的作戰空間視圖，促進快速決策和跨域協調行動。 JADC2 的目標是使聯合部隊指揮官具備在全球任何時間、任何地點威懾或擊敗任何對手所需的能力。

聯合全域指揮與控制（JADC2）是美國國防部（DOD）將所有軍種--空軍、陸軍、海軍陸戰隊、海軍和太空部隊--的傳感器連接到一個單一網絡的概念。傳統上，每個軍種都開發了自己的戰術網絡，與其他軍種的網絡不兼容（例如，陸軍網絡無法與海軍或空軍網絡對接）。國防部官員認為，與目前分析作戰環境和發布命令的多日流程相比，未來的沖突可能需要在數小時、數分鐘，甚至可能在數秒內做出決策。

JADC2 戰略和原則

JADC2 戰略概述了六項指導原則，以促進整個美國國防部協調一致地開展工作：

1 企業級信息共享：應在企業層面設計和擴展改進措施。

2 分級安全：聯合部隊C2改進應采用分級安全功能。

3 通用數據標準：JADC2數據結構必須包括高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構。

4 電磁環境下的恢復能力：聯合部隊C2必須在性能下降和有爭議的電磁環境中保持彈性。

5 統一開發和實施流程：美國國防部的流程必須統一，以提供更有效的跨域能力選項。

6 更快的執行速度：開發和實施流程必須以更快的速度執行，以滿足現代戰爭的需求。

JADC2 戰略闡明了 "感知"（sense）、"理解"（make sense）和"行動"（act）這三項指導性 C2 功能，以及另外五項持久性工作（LOE），以組織和指導行動，提供 JADC2 的物資和非物資能力。這些工作重點是 (1) 建立 JADC2 數據體系；(2) 建立 JADC2 人力體系；(3) 建立 JADC2 技術體系；(4) 將核 C2 和通信（NC2/NC3）與 JADC2 整合；(5) 使任務伙伴信息共享現代化。

2022 年 3 月，美國國防部副部長凱瑟琳-希克斯博士正式批準了國防部的聯合全域指揮與控制（JADC2）實施計劃。這是繼 2021 年 6 月首次宣布 JADC2 戰略之后邁出的重要一步。由國防和安全部隊司令部領導的 JADC2 跨職能小組（CFT）負責監督該戰略及配套實施計劃的執行。

雖然 JADC2 實施計劃仍屬機密，但它是一份綜合性文件，概述了成功實現 JADC2 能力所必需的具體行動、里程碑和資源需求。此外，它還明確劃分了負責提供這些關鍵能力的責任組織。

JADC2 戰略中的 LOE 3，即工作重點 3，側重于建立 JADC2 技術體系

這項工作包括幾個關鍵方面：

1 增強態勢感知：LOE 3 旨在提高參與聯合全域指揮與控制 (JADC2) 的所有相關方對態勢的共同認識。這包括確保決策者能夠獲得有關作戰環境的實時信息。

2 全球協作：它涉及同步和異步全球協作，實現全球軍事力量和合作伙伴之間的無縫通信與合作。

3 戰略和行動聯合規劃：LOE 3 涉及促進戰略和行動聯合規劃，以提高跨領域軍事行動的有效性。

4 實時部隊可視化和管理：這項工作的重點是提供實時的全球部隊可視化和管理能力，使指揮官能夠有效地監測和控制部隊。

5 預測性部隊戰備和后勤：LOE 3 的目標是加強與部隊戰備和后勤相關的預測能力，從而實現更高效的規劃和資源分配。

6 實時同步：它強調跨領域和跨部隊活動與行動實時同步的重要性。

7 動能和非動能能力的整合：這一工作重點旨在將動能（如傳統武器）和非動能（如網絡和電子戰）能力整合到 JADC2 行動中。

8 評估聯合部隊和任務合作伙伴的績效：LOE 3 包括評估聯合部隊和任務伙伴行動績效的機制，以促進持續改進和優化。

總體而言，LOE 3 認識到，具有足夠速度和帶寬的安全和彈性的全球通信網絡在滿足作戰指揮需求方面的關鍵作用。其目標是在 JADC2 生態系統內建立強大的傳輸基礎設施，確保持續的指揮與控制（C2）能力，同時應對網絡威脅、多級安全和消除單點故障等挑戰。這些先進技術將大大增強指揮員管理和監督聯合部隊和任務式指揮伙伴在所有領域行動的能力，即使是在有爭議的電磁環境中。

JADC2 的主要組成部分

1 協調一致的方法：JADC2 提供了一種連貫的方法來增強聯合部隊的指揮與控制（C2）能力。它有助于在戰爭的各個層次、各個階段、各個領域以及與伙伴部隊一起感知、理解和行動，以相關的速度提供信息優勢。

2 數據融合與共享：JADC2 在很大程度上依賴于收集和整合各種來源的大量數據，包括傳感器、衛星、無人機和地面系統。然后對這些數據進行實時處理和共享，使指揮官能夠全面了解作戰環境。

3 高級分析：借助人工智能（AI）和機器學習（ML），JADC2 可以快速分析數據，識別模式、異常和潛在威脅。這一功能不僅能加快決策速度，還能提高評估的準確性。

4 網絡通信：JADC2 建立了一個強大的通信網絡，連接所有領域的軍事資產，確保無縫、安全地共享信息。該網絡的設計可抵御網絡威脅，即使在充滿挑戰的環境中也能確保可靠的連接。

5 互操作性：JADC2 在以前互不兼容的軍事服務網絡之間架起了一座橋梁。它實現了所有軍種之間的數據共享和通信，即使在時間敏感的情況下也能確保快速決策。它涉及通信協議、數據格式和接口的標準化，以確保不同系統能順利協同工作。互操作性對于涉及多個軍種和盟國的聯合行動至關重要。

6 高效的資源分配：JADC2可優化資源利用、簡化協調和減少冗余，最終實現成本節約。

JADC2 的優勢

1 增強態勢感知：JADC2可為指揮官提供 360 度的實時作戰空間視圖，使他們能夠迅速做出明智決策。

2 快速決策：通過自動化數據分析和促進溝通，JADC2 縮短了決策時間，使軍事領導人能夠靈活應對瞬息萬變的局勢。

3 效率和資源優化：JADC2可通過加強協調和減少冗余來優化資源使用，最終實現成本節約。

4 降低風險：有了更好的態勢感知能力和更快的決策速度，軍事人員所面臨的風險可以降到最低，從而使行動更加安全。

5 靈活性和適應性：JADC2可適應各種軍事行動，從常規戰爭到非對稱威脅和人道主義援助任務。

美國國防部為實現JADC2 而做出的工作：

1 特定軍種計劃：每個軍種，如海軍的 "超配項目 "和陸軍的 "聚合項目"，都在獨立資助和推進其 JADC2 計劃。這些計劃旨在將以前孤立的系統整合到統一的聯合作戰管理網絡中，培養下一代能力。

2 美國防部聯合跨職能小組：國防部領導一個跨職能聯合小組，由國防部首席信息官、負責研究與工程的國防部副部長以及負責采辦與維護的國防部副部長的代表組成。該小組負責探索和發展 JADC2 概念。

3 聯合參謀部領導：聯合參謀部在將 JADC2 從概念過渡到具體政策、條令、需求和總體研發戰略方面發揮著領導作用。空軍被指定為在其指導下開發 JADC2 技術的智能體。

4 美國空軍先進作戰管理系統（ABMS）：空軍正通過 ABMS 率先實施 JADC2。該網絡旨在促進所有領域的數據共享，有助于國防部在 COVID-19 大流行等事件中提供支持。為展示 ABMS 的能力，已進行了多次 ABMS 演示。

5 美國陸軍網絡現代化：陸軍已將網絡現代化確定為實現多域作戰的關鍵要素，并正在積極開發 JADC2 概念。作為陸軍未來司令部的一部分，"聚合項目 "進行了實驗，展示陸軍提供訪問聯合和聯盟網絡的能力。

6 美國海軍和海軍陸戰隊的全域指揮與控制：海軍和海軍陸戰隊通過 "分布式海上作戰 "和 "遠征先進基地作戰 "等概念強調全域指揮與控制。它們的計劃包括創建一個連接各種資產（包括艦艇、潛艇、飛機和衛星）的分布式網絡，以增強傳感器對射手的能力，同時挑戰對手的目標定位。

7 DARPA 的馬賽克戰爭： DARPA 的 "馬賽克戰爭 "計劃利用人工智能來整合和操作傳統上無法互動的系統和網絡。這些項目將原始情報轉化為可用于網絡武器、電子干擾器、導彈、飛機或其他武器的可操作信息。此外，DARPA 的軟件還能自動消除空域沖突，改善航空資產的跟蹤和通信，從而為指揮官提供幫助。

這些工作的共同目標是推進聯合全域指揮與控制（JADC2）概念，增強軍隊在復雜、有爭議的環境中有效跨域作戰的能力。

挑戰和考慮因素

將這一概念付諸實施面臨三個方面的挑戰：技術、政策和人力。在技術領域，MDC2 系統必須擁有一個支持 "大數據 "交換的網絡，消除孤立的數據流，提高互操作性。此外，我們必須能夠識別并消除互操作性的政策障礙，以縮短從數據到決策的時間。最后，在人的領域，必須建立指揮權，并將其輕松下放到戰術層面，以便那些擁有戰術控制權（TACON）的人能夠實時產生跨領域的效果。

雖然 JADC2 具有顯著優勢，但其實施也面臨各種挑戰：

1 網絡安全：隨著對數字系統依賴的增加，遭受網絡攻擊的可能性也隨之增加。保護 JADC2 網絡免受網絡威脅是一個關鍵問題。

2 互操作性：實現各種系統和平臺之間的全面互操作性是一個復雜而耗時的過程。

3 資源要求：實施 JADC2 需要在技術、培訓和基礎設施方面進行大量投資。

4 道德和法律問題：在戰爭中使用人工智能和先進技術會引發倫理和法律問題，例如與自主武器和平民傷亡有關的問題。

支持 JADC2 的技術

JADC2 使能技術是聯合全域指揮與控制 (JADC2) 概念的重要組成部分，旨在改進軍事指揮與控制。這些技術可歸納如下：

1 自動化和人工智能：JADC2 依靠自動化和人工智能 (AI) 快速高效地處理大量數據。通過使用預測分析、機器學習和人工智能算法，JADC2 使聯合部隊能夠實時感知、理解信息并采取行動。這種方法增強了決策能力，并得到了彈性強大的網絡環境的支持。

2 云環境：JADC2 設想創建一個類似云的環境，促進在多個通信網絡之間共享情報、監視和偵察（ISR）數據。這種數據共享旨在通過收集來自各種傳感器的信息并應用人工智能算法來識別目標，從而加快決策過程。此外，JADC2 還推薦最合適的武器，包括動能和非動能選擇，如網絡或電子戰，以打擊確定的目標。

3 通信：為充分實現 JADC2，國防部（DOD）認識到需要新的通信方法。為中東行動而優化的現有通信網絡面臨著延遲和易受電子戰影響等挑戰。對地球同步軌道衛星的依賴也有局限性。人工智能等先進技術的引入和自主系統的部署需要安全、低延遲的通信方法來有效維持控制。

4 5G 技術：美國國防部看到了利用 5G 無線技術的商業進步的潛力。5G 可提高數據吞吐量并減少延遲，這對處理來自各種傳感器的大量數據至關重要。這些技術可支持 "邊緣 "數據處理，即在更靠近數據收集地點的地方進行數據處理，從而提高速度和響應能力。

5 動態頻譜共享： 電磁頻譜越來越擁擠，導致通信系統受到干擾。為應對這一挑戰，國防部正在探索動態頻譜共享，允許多個用戶在同一頻段上運行。這項技術旨在使通信系統即使在受到干擾的情況下也能收發數據，從而進一步提高 JADC2 通信的彈性和有效性。

總之，JADC2-使能技術包括自動化、人工智能、用于數據共享的云環境、先進的通信方法、5G 技術和動態頻譜共享。這些技術對于實現 JADC2 概念的全部潛力、提高所有領域的指揮和控制能力以及確保軍隊在復雜和有爭議的環境中有效作戰的能力至關重要。

美國空軍為多域空中作戰網絡研發項目征集白皮書

美國空軍正在為一項可能耗資 2490 萬美元的研發計劃向業界征集白皮書。該計劃旨在探索、開發、集成和測試創新技術和工藝，以增強空中平臺的數據傳輸和網絡能力。

該計劃的主要目標是創建一個可傳輸、適應性強的網絡，能夠在各種情況下與空中、太空或地面資產進行通信。該網絡專為超視距（BLOS）通信而設計，可在指定的作戰空間內迅速部署和轉移，為軍隊提供可靠、安全的全球通信網絡。它具有靈活性，可為特定地區、任務或技術量身定制通信和網絡解決方案。

該計劃有四個重點領域：

1 敏捷空中網絡架構：開發支持自組織和自修復自主數據路由和傳播的多域網絡架構。為適應作戰環境和任務要求的移動網絡創建跨開放系統互連（OSI）層的網絡通信范例。展示可實現穩健連接的合作式無線網絡通信。

2 信息傳輸性能管理：開發支持情報、監視和偵察（ISR）網絡和信息系統資源的通信管理能力。為來自多個 ISR 傳感器的動態數據請求創建信息管理算法，改進目標探測和跟蹤。開發基于任務的優先級方案和有保障的信息傳輸技術以及性能指標。

3 與全球信息網（GIG）的集成和互操作性：將新的通信資源納入 ISR 平臺，以提高通信能力。研究 ISR 收集規劃和任務分配技術，確保它們符合行動限制。解決與 ISR 平臺互操作性相關的操作概念（CONOPS）問題，并進行機載飛行實驗。

4 多域空中聯網：開發在戰術邊緣進行跨戰術數據網絡（TDN）和戰術數據鏈路（TDL）信息傳遞的方法。創建在 TDN 和 TDL 之間傳遞元數據的方法。進行建模、模擬和飛行實驗，量化多域數據共享的進步對任務指標的改善。

這些工作旨在擴展全球信息網（GIG），以連接空中、太空和地面領域，提供及時、可靠和可操作的信息，支持指揮與控制、情報、監視和偵察（ISR）。

此外，該計劃還與聯合全域指揮與控制（JADC2）實驗保持一致，美國國防部在實驗中進行了演習，展示各種軍事資產的實時數據收集、分析和共享，以加強對作戰環境的全面了解，提高指揮與控制能力。

工業合作伙伴

包括波音公司、諾斯羅普-格魯曼公司和 L3Harris 技術公司在內的領先國防承包商正在與軍方合作開發 JADC2 功能。開放式架構的指揮與控制是 JADC2 的核心，可確保數據所有權歸各軍種所有，并促進不同系統和領域之間的互操作性。

開發全域聯合指揮與控制 (JADC2) 技術的工業合作伙伴關系主要集中在以下幾個關鍵領域：

1 數據處理和存儲：工業和服務領導者對有效的數據處理和存儲機制技術很感興趣。這包括從數據中創建信息和確保安全存儲大量信息的能力。

2 信息集成：業界正在努力連接各種平臺，以實現無縫通信和數據共享。與手機上的應用程序如何互動類似，服務旨在讓不同的系統相互 "對話"，并有效地共享信息。

3 非動力效應：雷神公司（Raytheon）等公司正在開發應用程序，幫助指揮官了解戰斗的非動能效應，如網絡空間。這涉及將動能和非動能方面融合到統一的作戰環境中。

4 信息共享：信息速度在現代戰爭中至關重要。行業合作伙伴正在研發相關技術，以確保正確的信息能迅速到達正確的人手中，并能在整個網絡中有效共享。

5 多領域協作：包括洛克希德-馬丁公司在內的行業領導者正致力于創建連接天基、空中、海上和地面資產的動態網絡。目標是實現協同交戰，為對手制造多重挑戰。

6 使能技術：關鍵的使能技術包括開放式系統架構、自動化和機器對機器通信。各公司正在確保這些技術成熟并能適應空軍的各種應用。

7 安全通信：哈里斯公司等公司正在開發抗干擾性強、難以探測的調制解調器和波形。這項技術使地面、空中和太空部隊能夠在不被發現和不被干擾的情況下進行無縫通信。

8 兵棋推演和演示：洛克希德-馬丁公司進行了多域指揮與控制（C2）兵棋推演，為空軍和 ECCT 團隊提供信息。這些演習展示了協調規劃、減輕飛行員的軟件應用負擔、自動通信尋路、用于目標定位的機器學習以及由機器生成的針對指揮官的建議等能力。

9 開放式架構：JADC2 系統架構基于開放式架構和開放式數據標準。其目標是確保數據屬于其開發的服務和更大的系統，促進各種防御系統之間的透明度和互操作性。

10 合作原型項目：空軍通過原型項目、概念演示、試點和敏捷開發與工業界合作。這些舉措旨在逐步改進商業技術，以用于更廣泛的國防和公共應用。

工業界參與 JADC2 的開發符合國防部關于實時數據收集、人工智能、數據安全和分散網絡自動化的愿景，以加強軍事決策支持和通信。這些合作伙伴關系促進了創新，提高了多域作戰的能力。

分享9.5億美元的入選公司：

• 位于弗吉尼亞州亞歷山大的 ADDX 公司；

• 舊金山的 Capella Space Corp；

• 位于弗吉尼亞州奧克頓的 AT&T 公司

• 位于弗吉尼亞州雷斯頓的應用信息科學公司（Applied Information Sciences Inc；

• 科羅拉多州路易斯維爾的大氣與空間技術研究聯合有限責任公司

• 弗吉尼亞州維也納的 Credence Management Solutions LLC；

• 弗吉尼亞州阿靈頓的 Edge Technologies Inc；

• 阿拉巴馬州亨茨維爾的 EOS Defense Systems USA Inc；

• 德克薩斯州理查森的 Exfo America Inc；

• 亞特蘭大的 Hermeus Corp；

• 阿拉巴馬州亨茨維爾的 Ierus Technologies Inc；

• 舊金山的 Labelbox Inc；

• 紐約的 Nalej Corp；

• 弗吉尼亞州麥克萊恩的 OST Inc；

• La Shreveport 的 Praeses LLC；

• 加州森尼韋爾的 Real-time Innovations Inc；

• 紐約河濱研究所；

• 科羅拉多州博爾德的 Saber Astronautics LLC；

• 弗吉尼亞州維也納的 Shared Spectrum Co；

• 圣迭戈的 Shield AI Inc；

• 佛羅里達州薩拉索塔的 Skylight Inc；

• 德克薩斯州奧斯汀的 Sparkcognition Government Systems Inc；

• 俄亥俄州代頓的 Tenet 3 LLC；

• 位于弗吉尼亞州維也納的 Trace Systems Inc；

• 德克薩斯州奧斯汀的 Ultra Electronics Advanced Tactical Systems Inc.

• 密歇根州大急流城的 BrainGu。

這些公司將在未來三年內分享多達 9.5 億美元的資金，用于成熟、演示和推廣跨軍事系統和領域的能力；以及利用開放式系統設計、現代軟件和算法開發實現 JADC2。

美國空軍已爭取到另外 13 家技術公司的支持，共同推進聯合全域指揮與控制 (JADC2) 的使能技術，總價值近 10 億美元。JADC2 計劃旨在開發能整合空中、陸地、海洋、太空、網絡和電磁頻譜等各種軍事領域的系統，以便在 15 分鐘內對全球威脅做出快速反應。

入選公司將致力于成熟、演示和推廣這些領域的能力，強調開放系統設計、現代軟件和算法開發。該計劃旨在加強實時數據收集、驗證和分析，實施基于人工智能的決策過程，確保數據安全，并通過分散式網絡自動化建立實時通信。合同為期三年，總價值可能達到 9500 億美元。這些公司將通力合作，加強軍隊的戰備能力，應對戰爭各領域不斷變化的挑戰。

演示和實驗

美國國防部 (DOD) 至少進行了兩次重要的聯合全域指揮與控制 (JADC2) 實驗演習：

1 2019 年 12 月在佛羅里達州舉行的演習： 這次演習的核心是模擬巡航導彈對本土的威脅。它標志著高級作戰管理系統（ABMS）的首次演示。參與演習的有各種資產，包括空軍和海軍飛機，如 F-22 和 F-35 戰斗機。

2 2020 年 7 月測試：在這次測試中，空軍飛機與位于黑海的海軍艦艇建立了聯系，同時參加測試的還有特種作戰部隊和其他八個北約國家。目的是模擬應對俄羅斯的潛在威脅。這次演習展示了 JADC2 在空中、海上和特種作戰領域的互操作性和協作能力。

這些 JADC2 實驗演習旨在評估和完善系統能力，重點是不同資產和軍種之間的實時數據收集、分析和共享。這些演習是推進 JADC2 聯合作戰能力和提高軍隊應對不斷變化的威脅能力的重要里程碑。

最新進展

• 美國國防部（DoD）成立了一個 JADC2 跨職能小組（CFT），負責領導 JADC2 功能的開發和實施。跨職能小組由一名四星上將領導，成員包括來自各軍種以及情報界和工業界的代表。
• 美國國防部還制定了 "JADC2 實驗活動計劃"（JEP），概述了未來五年內為測試和開發 JADC2 概念和能力而進行的一系列實驗。JEP 包括所有五個戰爭領域（空中、陸地、海上、太空和網絡）的實驗，所有軍種都將參與其中。
• 美軍還與其盟國和伙伴合作開發 JADC2 能力。美國和英國成立了聯合集成小組 (JIG)，以協調雙方在 JADC2 方面的工作。美國還與澳大利亞、日本和其他盟國合作開發 JADC2 能力。

JADC2 最近取得的一些具體進展包括：

• 美國空軍已開發并測試了一個名為 "先進作戰管理系統"（ABMS）的 JADC2 戰斗網絡原型。ABMS 是一個基于云的網絡，可連接所有戰爭領域的傳感器和射手。
• 美國陸軍正在開發一種新的指揮和控制系統，稱為綜合戰術網絡（ITN）。ITN 是一種移動式網狀網絡，將以安全、靈活的方式連接士兵及其裝備。
• 美國海軍正在開發一種新的作戰概念，稱為分布式海上作戰（DMO）。根據 DMO 的設想，未來海軍將以分布式方式開展行動，艦船和其他資產將分布在大片區域。JADC2 對協調這些分布式部隊的行動至關重要。

結論

聯合全域指揮與控制（JADC2）是軍事指揮與控制能力的一次變革性飛躍，它提供了對現代沖突取得成功至關重要的集成化和網絡化多域能力。通過整合和聯網所有領域的能力，JADC2 可以實現快速決策、增強態勢感知和高效資源分配。

通過利用數據、分析和先進通信技術的力量，JADC2 使軍事領導人能夠做出更快、更明智的決策，同時降低人員風險。然而，該系統的實施需要克服網絡安全、互操作性、資源分配和道德考量等方面的挑戰。隨著技術的不斷進步，JADC2 將在塑造未來軍事行動和確保不斷變化的世界中的國家安全方面發揮關鍵作用。

參考來源：IDST

在不到一年的時間里，Chat-GPT 已成為一個家喻戶曉的名字，反映了人工智能驅動的軟件工具，特別是生成式人工智能模型的驚人進步。伴隨著這些發展，人們頻頻預測人工智能將徹底改變戰爭。在人工智能發展的現階段，人們仍在探索可能的參數，但軍方對人工智能技術的反應是不可否認的。美國網絡安全和基礎設施安全局局長詹-伊斯特里警告說，人工智能可能是 "我們這個時代最強大的武器"。雖然自主武器系統在有關人工智能軍事應用的討論中往往占據主導地位，但人們較少關注在武裝沖突中支持人類決策的系統中使用人工智能的問題。

在這篇文章中，紅十字國際委員會軍事顧問魯本-斯圖爾特（Ruben Stewart）和法律顧問喬治婭-海因茲（Georgia Hinds）試圖批判性地審視人工智能用于支持戰爭中武裝人員決策時被吹噓的一些益處。其中特別討論了減輕對平民的傷害和節奏問題，尤其關注武裝沖突中對平民的影響。

即使在最近的炒作之前，人們可能已經以各種形式使用過人工智能，事實上，人們可能正在使用主要由人工智能驅動的設備閱讀這篇文章。如果您使用指紋或人臉打開過手機，參與過社交媒體，使用手機應用程序規劃過旅程，或者在網上購買過披薩和書籍等任何物品，那么這些都可能與人工智能有關。在很多方面，我們對人工智能已經習以為常，常常在不知不覺中將其應用到我們的日常生活中。

但如果人臉識別軟件被用來識別要攻擊的人呢？如果類似的軟件不是尋找最便宜的航班將你送往目的地，而是尋找飛機對目標實施空襲呢？或者，機器推薦的不是最好的披薩店或最近的出租車，而是攻擊計劃？這顯然是開發基于人工智能的國防決策平臺的公司 "即將到來 "的現實。

這類人工智能決策支持系統（AI-DSS）是一種計算機化工具，使用人工智能軟件顯示、綜合和/或分析數據，并在某些情況下提出建議，甚至預測，以幫助人類在戰爭中做出決策。

AI-DSS 的優勢往往體現在提高態勢感知能力和加快決策周期上。下文將根據人工智能系統和人類的局限性，并結合現代沖突的規劃過程，對這些說法進行解讀。

將沖突中傷害平民的風險降至最低

新技術在戰爭中的出現往往伴隨著這樣的說法，即新技術的整合將減少對平民的傷害（盡管在實踐中并不總是如此）。就 AI-DSS 而言，有人聲稱這種工具在某些情況下有助于更好地保護沖突中的平民。當然，國際人道主義法（IHL）規定，軍事指揮官和其他負責攻擊的人員有義務根據他們在相關時間所掌握的所有來源的信息做出決定。特別是在城市戰爭的背景下，紅十字國際委員會建議，有關平民和民用物體存在等因素的信息應包括互聯網等公開來源資料庫。此外，具體到人工智能和機器學習，紅十字國際委員會認為，只要人工智能-DSS工具能夠促進更快、更廣泛地收集和分析這類信息，就能使人類在沖突中做出更好的決策，從而最大限度地減少對平民的風險。

與此同時，任何 AI-DSS 的輸出都應在多個來源之間進行交叉核對，以防止信息有偏差或不準確。雖然這對沖突中的任何信息來源都是如此，但對AI-DSS 尤為重要；正如紅十字國際委員會先前所概述的那樣，由于系統的功能以及人類用戶與機器的交互方式，要核實輸出信息的準確性可能極其困難，有時甚至是不可能的。下文將進一步闡述這些方面。

系統局限性

最近關于人工智能發展的報道經常包括人工智能失敗的例子，有時是致命的。例如，軟件無法識別或錯誤識別膚色較深的人，推薦的旅行路線沒有考慮最新的路況，以及自動駕駛汽車造成死亡的例子。其中一些失誤是可以解釋的，但不可原諒，例如，因為其輸出所依據的數據有偏差、被破壞、中毒或根本不正確。這些系統仍然很容易被 "欺騙"；可以使用一些技術來欺騙系統，使其對數據進行錯誤分類。例如，可以想象在沖突中使用對抗性技術來影響瞄準輔助系統的源代碼，使其將校車識別為敵方車輛，從而造成毀滅性后果。

隨著人工智能被用于執行更復雜的任務，特別是當多層分析（可能還有決策和判斷）不斷累積時，驗證最終輸出以及導致最終輸出的任何錯誤的來源就變得幾乎不可能。隨著系統越來越復雜，出現復合錯誤的可能性也越來越大--第一個算法建議中的一個微小不足會被反饋到第二個算法過程中并造成偏差，而第二個算法過程又會反饋到第三個算法過程中，依此類推。

因此，人工智能系統經常表現出用戶或開發者無法解釋的行為，即使經過大量的事后分析也是如此。一項針對備受矚目的大型語言模型 GPT-4 的研究發現，三個月后，該模型解決數學問題的能力從 83.6% 銳減至 35.2%，令人費解。不可預測的行為也可以通過強化學習產生，在強化學習中，機器已被證明能夠非常有效地采用和隱藏不可預見的行為，有時甚至是負面行為，從而戰勝或超越人類：無論是通過撒謊贏得談判，還是通過走捷徑擊敗電腦游戲。

人類與機器互動面臨的挑戰

AI-DSS 不會 "做出 "決定。不過，它們確實會直接影響人類的決策，而且往往影響很大，其中包括人類在與機器交互時的認知局限性和傾向性。

例如，"自動化偏差 "指的是人類傾向于不批判性地質疑系統的輸出，或搜索矛盾的信息--尤其是在時間緊迫的情況下。在醫療保健等其他領域已經觀察到了這種情況，經驗豐富的放射科醫生的診斷準確性受到了人工智能錯誤輸出的不利影響。

在醫療領域，不準確的診斷可能是致命的。同樣，在武裝沖突中，過度信任也會帶來致命后果。2003 年，美國的 "愛國者 "防御系統兩次向友軍聯軍飛機開火，原因是這些飛機被誤認為是攻擊導彈。在隨后的調查中，發現的主要缺陷之一是 "操作員接受了信任系統軟件的培訓"。

這些運作方式，再加上人機互動的這些特點，有可能增加結果偏離人類決策者意圖的可能性。在戰爭中，這可能導致意外升級，無論如何都會增加平民和受保護人員的風險。

節奏

人工智能在軍事上被吹捧的一個優勢是，它能讓用戶的決策節奏快于對手。節奏的加快往往會給平民帶來額外的風險，這就是為什么要采用 "戰術忍耐 "等降低節奏的技術來減少平民傷亡。放慢決策節奏，包括為決策提供信息的過程和評估，可以讓系統和用戶有額外的時間：

• 看到更多
• 了解更多；以及
• 制定更多選擇。 重要的是，在整個決策鏈中都是如此，而不僅僅是在最后的 "決策點"。因此，聲稱 AI-DSS 將加快最終決定是否 "扣動扳機 "的耗時步驟，從而實際上為戰術忍耐帶來更多時間的說法，有可能過度簡化當代沖突中的目標選擇和武力執行過程。

額外的時間讓你看到更多

2021 年 8 月 29 日，在喀布爾大撤退期間，無人機對喀布爾進行了臭名昭著的空襲，造成 10 名平民死亡，中央司令部指揮官將這次空襲歸咎于 "我們沒有多余的時間來分析生活模式和做其他一些事情"。

"生活模式"分析是一些軍隊對平民和戰斗人員的存在和密度、他們的時間表、在考慮攻擊的地區內和周圍的移動模式等進行評估的描述。這是減少平民傷害的重要方法。然而，對生活模式的評估只能實時進行--平民創造這種模式需要時間--無法加快。

試圖根據歷史趨勢預測未來行為的做法無法顧及當前情況。在這個例子中，回顧舊的情報資料，特別是喀布爾的全動態視頻，并不能反映出由于塔利班接管和正在進行的疏散工作而發生的形勢和行為變化。

正如預防平民傷亡指南所解釋的那樣，"等待和觀察的時間越長，你就會對發生的事情了解得越多，也就能更好地做出使用致命或非致命手段的決定"，或者正如拿破侖所說的那樣 "慢慢給我穿衣服，我趕時間"--有時，刻意為之才能達到最佳效果。

額外的時間可以讓用戶理解更多

放慢決策速度的另一個原因是，人的理解能力，尤其是對復雜和混亂情況的理解能力，需要時間來培養，也需要時間來斟酌適當的應對措施。時間越少，人理解局勢的能力就越弱。軍事規劃流程旨在讓指揮官和參謀人員有時間考慮作戰環境、對手、友軍和平民，以及所考慮的行動方案的利弊。正如德懷特-D-艾森豪威爾將軍所解釋的，"在準備戰斗的過程中，我總是發現計劃是無用的，但規劃是不可或缺的"。

當人類決策者考慮由 AI-DSS 生成或 "推薦 "的行動方案時，這一點就會產生影響，因為相對于對手而言，AI-DSS 加快行動節奏的能力可能是被利用的最主要原因。如果人類計劃人員沒有經歷或甚至完全不了解 AI-DSS 提出的計劃的制定過程，那么他對局勢、各種影響因素和相關人員的了解可能就會很有限。 事實上，人們已經注意到，使用自動輔助工具會降低人類用戶的警覺性，損害他們保持態勢感知的能力。這一點應從如何影響遵守國際人道主義法義務的角度加以考慮；盡一切可能核查目標的義務表明，需要最大限度地利用現有情報、監視和偵察資產，以獲得在當時情況下盡可能全面的態勢感知。

更多時間可讓用戶做出更多選擇

除了能讓指揮官看到和了解更多情況外，額外的時間還能讓指揮官制定戰術備選方案，包括決定不使用武力或緩和局勢。額外的時間可以讓其他單元和平臺脫離接觸、重新定位、重新補給、計劃和準備協助即將到來的行動。這為指揮官提供了更多選擇，包括可更好地減少平民傷害的替代計劃。額外的時間可能允許采取額外的緩解措施，如發布警告，從平民的角度來看，這也允許他們實施應對機制，如躲避、重新補給食物和水或撤離。

正如軍事規劃理論中的一個例子所解釋的那樣，"如果時間充裕，而且更快采取行動也沒有好處，那么就沒有什么借口不花時間進行充分規劃"。正如北約的《保護平民手冊》所回顧的那樣，"如果有時間按照國際人道主義法的原則對部隊或目標進行蓄意規劃、區分和精確瞄準，那么CIVCAS[平民傷亡]的可能性就會大大降低"。

結論

"戰爭是混亂的、致命的，從根本上說是人類的努力。它是人與人之間的意志沖突。所有戰爭本質上都是為了改變人類的行為，每一方都試圖通過武力改變另一方的行為"。"戰爭源于人類的分歧，在人類群體之間展開，由人類控制，由人類結束，而在戰爭結束后，人類又必須共存。最重要的是，沖突中的苦難由人類承擔。

這一現實，乃至國際人道主義法本身，都要求在武裝沖突中開發和使用人工智能時采取 "以人為本 "的方法--努力在本已不人道的活動中維護人性。這種方法至少有兩個關鍵方面：(1) 關注可能受影響的人；(2) 關注使用或下令使用人工智能的人的義務和責任。

在研究可能受影響的人時，不僅要考慮在使用 AI-DSS 獲取軍事優勢時減少對平民的風險，還要考慮專門為保護平民的目標設計和使用這類工具的可能性。在這方面已經提出的可能性包括識別、跟蹤和提醒部隊注意平民人口存在的工具，或識別在武裝沖突中表明受保護地位的特殊標志的工具（見這里和這里）。

確保人類能夠履行其在國際人道主義法下的義務意味著 AI-DSS 應為人類決策提供信息，但不能取代人類對武裝沖突中人們的生命和尊嚴構成風險的判斷。在自主武器系統方面，各國已廣泛認識到這一點（例如，見此處、此處和此處）。遵守國際人道主義法的責任在于個人及其指揮官，而非計算機。正如美國國防部《戰爭法手冊》所述："戰爭法并不要求武器做出法律決定......相反，必須遵守戰爭法的是人。中國在《新一代人工智能倫理規范》中更普遍地強調了這一點，堅持 "人是最終的責任主體"。

關于 AI-DSS 必然會加強平民保護和遵守國際人道主義法的說法必須受到嚴格質疑，并根據這些考慮因素進行衡量，同時考慮到我們對系統局限性、人機互動以及行動節奏加快的影響的了解。

參考來源：International Committee of the Red Cross

本文試圖說明無人機戰爭在確保印度國家利益方面的效用。它首先確定了無人機擴散如何在印度的安全目標背景下成為一種威脅和機遇，并討論了無人機戰爭能力建設在應對印度面臨的安全威脅方面的重要性。然后，它強調了印度軍隊可以利用無人機戰爭來實現其目標的好處和行動領域，從ISR和 "枯燥、骯臟和危險 "的任務到反恐和后勤。它還談到了反無人機技術和與此相關的挑戰。然后，本文研究了印度的無人機和反無人機作戰能力的現狀。最后，它討論了在未來的無人機戰爭能力建設道路上必須解決的五個問題。本文認為，考慮到印度的地緣政治現實，印度必須采取行動，通過本土生產和國際采購來建設其無人機作戰能力。

引言

從開展精心設計的跨境反叛亂行動到有針對性的打擊，以及在印度洋地區的情報、監視和偵察（ISR）任務，印度軍隊正在戴上各種帽子，以應對該國在21世紀地緣政治環境中面臨的各種威脅（Bhardwaj，2021）。規劃、準備和化解這些威脅需要采取積極主動的方法來采用新的軍事技術，掌握使用這些技術的戰術知識，以及管理這些行動的安全影響的政治能力（Chopra，2022）。

無人機或無人駕駛飛行器（UAVs）就是這樣一種尖端的戰爭工具，它已經成為監視和懲罰行動的重要組成部分（Chopra, 2022）。無人機為十幾個國家所擁有，不再限于美國在巴基斯坦和阿富汗的反恐行動。無人機不僅在亞美尼亞和阿塞拜疆的武裝沖突中發揮了決定性作用，而且在最近的烏克蘭-俄羅斯沖突中雙方都在廣泛使用。

對印度來說，這種情況既帶來了細微的安全威脅，也帶來了機會。2021年6月對查謨IAF基地的恐怖襲擊證實了人們的懷疑，即非國家組織正在獲得能夠利用無人機進行恐怖活動的能力（MC，2021）。此外，中國通過水下無人機對印度海軍艦艇的監視表明，該技術也增強了傳統安全問題的破壞能力（Bajpai, 2022）。然而，另一方面，印度在2022年共和國日閱兵中展示了一支無人機艦隊--無人機可以有效地用于領導層斬首、信息收集、削弱敵人士氣和減少軍事傷亡。

因此，考慮到在無人機戰爭中落后的成本和使用這種技術能力的好處 效益，發展無人機作戰能力、 特別是本土化，對印度軍隊來說越來越重要。(Bajpai, 2022)。

研究目的/研究問題

強調無人機作戰能力建設在應對印度面臨的安全威脅方面的重要性。

解釋印度軍方可以利用無人機戰爭實現其目標的好處和行動領域。

研究印度無人機戰爭的現狀，并就該國如何進一步發展提出建議。

研究設計

本研究論文分為六個部分。第一節簡要介紹了無人機戰爭及其歷史。第二節討論了印度在21世紀的安全問題以及無人機在幫助印度解決這些問題方面所發揮的作用。這一節強調了印度資助發展無人機戰爭能力的必要性，并討論了無人機是一種機遇、一種威脅，也是印度實現自力更生的重要工具。第三節進一步深入探討了無人機在戰爭和反恐方面的優勢和用途。這一節的目的是解釋無人機目前在什么情況下被使用，并概述無人機戰爭對該國的潛力。第四節討論了反無人機技術的關鍵方面，以及印度反無人機系統的狀況，特別是針對非國家行為者。第五節將解釋無人機戰爭的局限性和批判性，以提供一個平衡的視角。最后，第六節在結論中解釋了印度無人機戰爭的現狀，并討論了為印度發展無人機和反無人機能力鋪平道路而必須解決的五個注意事項。

本文的范圍僅限于為印度的無人機戰爭能力建設提出理由，而不是探討無人機戰爭本身的各個方面。

本白皮書的目的是對2035-2050年時間框架內軍事情報的未來進行 "統一 "的看法和預測。本文首先介紹了底線，然后討論了四個調查結果，并提供了一些建議的解決方案，以解決調查結果的各個方面。本文轉入對2035-2050年未來情報作戰概念（CONOPS）的概念和預測進行宏觀敘述。幾個未來的場景提供了對該時間框架內的威脅和行動的預測。本文最后討論了2035-2050年未來科技（S&T）投資路線圖，以及一些可能推動/影響未來作戰模式的示范性技術。路線圖、作戰概念和示范技術為立即重新平衡投資提供了信息和指導，使其從單純的動能重點轉向推進認知領域的能力。要實現這些說明和項目，并解決這些發現，需要立即對新的基礎進行投資，并對我們目前的情報和防務工廠進行全面改革。

本白皮書的目的是推動討論和思考如何看待、使用和整合情報的行動，并接近幾個范式的轉變。如果要在認知領域實現真正的能力和能量，必須實施與今天不同的CONOPS。本文所闡述的未來情報工作項目旨在為這一努力提供參考。必須首先通過強有力的整個政府，然后是整個國家的努力來支持更廣泛的國防和國家安全，從而達到更高水平的整合和協作。

本文的內容可能會對一些人和其他符合類似思維和討論的人產生啟發。這里面有一個關鍵的次要目標，那就是推動舒適區之外的討論，使參與到以前沒有考慮過的領域，并推動關于未來情報工作的激烈和認知的辯論。最后，想法、文字和討論都是為了按照國家、國防和情報安全戰略推進國家安全。本文是一個不完整的產品，因為我的時間有限。它不是一篇論文，而是一篇思想文章。

在美國軍隊、國防部、私營部門和情報界擔任多種職務超過35年，為本白皮書的內容提供了基礎（附錄B：關于作者）。在過去的三年里，聯邦政府、私營部門和學術界的數百名成員參與了本白皮書的編寫和討論，并為陸軍科技情報利益共同體（Army S&TI COI）的工作提供了便利。

主要結論包括：

• 必須從主要是被動的姿態轉向主動的姿態
• 技術不是問題，它在定義問題。
• 正處于一場認知戰爭之中，而重點仍然幾乎只放在動能上。
• 最大的障礙是文化和結構性的，這需要新的生產線和新的工廠

建議的解決方案涵蓋：

解決那些無聊但真正關鍵的東西，解決文化（政策）和結構（組織）問題是一個關鍵問題。因為解決這些問題往往是 "后臺 "運作的一部分，它們往往不受重視。它們并不具有吸引力。像艾森豪威爾和馬歇爾這樣的將軍都明白這是他們成功的關鍵。本節涉及三個宏觀的文化和結構問題：

• 需要 "一個新的工廠車間"，并通過對國家安全機構（國防部和國際刑事法院）進行全面檢查和重新調整來實現這一目標。國際刑事法院和國防部都是根據1947年的《國家安全法》建立的，采用的是工業時代的程序，現在需要對其功能和結構進行全面的改革。

• 需要徹底改革和完善風險和獎勵制度。必須解決未能啟用而非控制的根本原因，推進創新而非僅僅維持現狀，支持經過計算的風險而非避免風險的工程，推進對企業實際業績的真正問責，而非獎勵在產出或結果方面成果甚微的 "次卓越的鈦合金氣缸"。必須去除控制的沉重之手，代之以授權的幫助之手。

• 需要徹底改革和重塑征兵制度，并采取新的方法進行人才管理。需要通過推進先有整體政府（聯盟）、后有整體國家的方法，朝著綜合企業的方向發展，以解決與獲得人才、專業知識有關的長期問題，確保招聘和保留。

《2035-2050年情報工作的未來》的敘述和未來場景預測了未來行動和事件可能出現的情況。我們都知道，很少有預測能經得起時間的考驗。本文中的CONOPS、場景和隨后的2035-2050年未來科技投資路線圖可作為行動和投資的初步指南。示范技術項目領域可能會產生重大影響，并實現未來的能力。附錄中提供了關于作者、AFC COI（附錄C：關于陸軍未來司令部利益共同體（AFC COI）及預測、結論和評估的基礎和背景）、未來分析概念和架構的額外背景和見解。

《空軍全球未來報告： 2040年的聯合職能》通過美國條令中的七種聯合職能--火力、防護、運動和機動、信息、情報、指揮和控制（C2）以及維持--的視角，探討了四種情況，或未來的作戰環境。

本報告通過對2040年未來的持續增長、轉型、受限和崩潰的描述，制定了四種備選的未來作戰環境（FOE）。這些全球性的場景來自于環境掃描和問題分析，發現了新出現的微弱信號、當前的趨勢和長期存在的結構性力量，它們將共同塑造未來。鑒于時間跨度較長，且存在干擾事件，沒有辦法準確預測未來；本報告反而提供了對潛在FOE的分析評估，并通過比較分析，提出了進一步研究的關鍵問題。利用這四個視角，"空軍的未來 "研究了聯合功能，以展示新出現的信號、趨勢和力量如何影響整個美國空軍和國防部的核心業務。

• 持續增長： 大國競爭者繼續試圖增加對美國的影響力并削弱其優勢。全球化仍然是主導的經濟因素，推動了更多的相互聯系和相互依賴。競爭對手做出審慎的經濟選擇，破壞美國的聯盟和伙伴關系，限制美國獲得關鍵資源和市場。一些競爭對手利用道德上的不對稱來掏空關鍵條約和國際規范。潛在的對手利用代理戰爭來測試轉基因士兵、先進的化學和生物武器以及核武器的能力。現代技術消除了避難所，特別是當無處不在的傳感器納入人工智能和機器學習（AI/ML）時。

• 轉型： 前所未有的技術進步及其廣泛傳播，以以前認為不可能的規模重塑了全球權力動態。基因編輯和空間能力的革命性突破--由自主性、人工智能/機器學習、原產地制造、量子計算和定向能源的進步進一步促成--破壞了全球安全環境，并導致了能夠瞬間改變世界的武器的發展。

• 受限： 中俄協調繼續使兩國在新技術、戰略和關鍵礦產以及資源的大規模生產和分配等各個方面受益。這種合作增強了兩國的經濟，同時削弱或破壞了被認為是競爭對手的經濟。新的權力集團利用灰區戰術和新的戰略來避免大國風險，并尋找機會來增加自己的權力。美國及其盟國和伙伴在這個支離破碎的世界秩序中掙扎。

• 崩潰： 自然和人為的危機推動了全球范圍內的孤立主義和民族主義傾向。相對較強的國家以犧牲其他國家的利益來保護自己的利益。較弱的國家則努力維持秩序，提供基本服務。技術擴散與量子、自主、人工智能/ML和定向能源的進步一起改變了戰爭，同時也瓦解了20世紀中期建立的世界秩序。自然和人道主義災難的增加加劇了緊張局勢，強大的暴力極端主義組織（VEO）的重新出現也加劇了緊張局勢，它們進入了權力真空。美國國防預算的減少導致軍隊規模和作戰范圍的縮減。機會主義的競爭者采取行動，以實現民族主義的優先事項，破壞基于規則的世界秩序。分裂和保護主義促使各國加強資源建設，并對社會進行奧威爾式的控制。

報告提出了6方面啟示

1.計算能力轉型。AI/ML、自動化、自主系統和量子有可能在未來二十年內改寫世界。這些趨勢在每個聯合功能和場景中都持續出現。對下一代計算能力的競爭可能對全球力量平衡產生重大影響。

2.無所遁形。如果沒有有效的應對措施，傳感器和互聯武器系統的進步，使目標防御更加難上加難。它將有可能在暗中產生大規模的破壞性影響。這使得美國本土防御更加困難。

3.認知型軟目標。人工智能/ML、神經科學和信息操作方面的進展，將導致認知層面的攻擊面擴大。它將有可能更準確地感知世界，并以微妙但具有破壞性的方式被欺騙。了解世界和更快地做出正確決定的能力，同時抑制對手的決策周期，是戰略優勢的關鍵，強國將加大這方面的投資。

4.力量倍增器。技術上的突破，將在其他趨勢類別中產生連帶效應。包括，但不限于：人工智能/ML，量子計算，定向能源，能源網，傳感器的普遍性，以及空間操作。

5.經濟的相互聯系。全球化增加了經濟和軟實力機會，同時也增加了攻擊面和漏洞。同時，非全球化使貿易和智力合作發生斷裂。地緣戰略上的相互聯系與不同集團之間的平衡決定了未來20年的發展。

6.生命科學的崩潰。商業和國防部門的未來能力，可以讓行為者有目的地或無意地終止生命的基本要素。生物功能需要關鍵的資源，其中許多資源是稀缺的，而且變得越來越稀缺。美軍將被要求支持突發事件，同時也會受到生物學中斷的影響。

簡而言之... 在未來的空戰中保持和提高歐洲的作戰優勢，不需要完全和僵化的系統自動化，而是需要結合人類和非人類資產各自優勢的靈活自動化。HURRICANE項目概述了機器人和人工智能技術為未來空戰提供的機遇和挑戰，指出我們如何通過人機團隊獲得優勢。它的目標是指導未來技術和部隊設計的協調發展，并幫助確定一個合適的部隊使用概念。

在以網絡為中心的戰爭（NCW）范圍內，信息優勢的重要性和不斷加快的行動節奏使人工智能（AI）的軍事用途發生了革命，正在擾亂戰場上的人機互動。

戰場的數字化導致了 "信息泛濫"，造成了船員的認知過載。數字技術和機器學習方法已經成為分析海量數據、整合信息和有用地分配態勢感知的關鍵。

因此，未來軍事優勢的核心將是將人類、人工智能（AI）和機器人有效地整合到戰斗系統中--人機團隊--最好地利用飛行員和技術的能力來超越我們的對手。優勢將不會自動在于擁有最新或最昂貴算法的部隊，而是在于最有效的人機團隊。

與人類不同，人工智能不會因注意力不集中、疲勞或壓力而被削弱。機器的速度、精度和計算能力、可靠性、幾乎無限的內存和不屈不撓的精神使它能夠彌補人類的某些局限。然而，它們在理解復雜的非結構化數據或進行非決定性分析（例如，預測人類行為）方面并不出色。機器不適合對復雜或模糊的環境進行細微的判斷，然后緩和決策。此外，由于機器是使用與任務或問題相關的既定數據集進行編程或訓練的，遇到新問題或與既定數據集非常不同的東西往往會導致失敗。

相比之下，人類在理解背景方面比機器更好，而且他們可能會長期保持這種狀態。人類適應新情況的能力通常要強得多，即使答案可能是不完美的。靈活性、創造性、強大的抽象能力以及面對不確定性和新奇事物的適應能力，包括來自非結構化的部分數據，都是人類特有的能力，機器很難復制。這部分是因為人類使用心理替代或從熟悉的技能或任務中的近似值來獲得近似的答案。人類也有一種智力上的敏捷性，需要用到情感上的技能，如同理心或直覺。

即使在最先進的技術方面，人仍然處于最佳位置，可以設定目標并監測系統的整體運作，以便在必要時能夠糾正自動故障。

在集體智能中結合人和機器的優勢和劣勢

人工智能在廣泛的任務中相當于或超過了人類的表現，然而自主系統仍然很脆弱，缺乏人類在其指令之外的靈活性。因此，人與機器的對比是一個錯誤的選擇。

根據P. Scharre的Centaur Warfighting模型，這反而是一個優化使用自主技術的問題，同時將人作為武器系統的核心。這種混合方法從自動化的貢獻中獲益，同時保持人的能力，以利用它們為任務服務。因此，人機合作（MMT）比單獨的人類行動或單獨的人工智能更有效，可以充分利用各自的優勢。

如果人工智能能夠彌補人類的弱點，那么它在提高人類績效方面尤其具有強大的潛力。因此，空中環境需要一種以人類為中心的、協作性的和增強性的人工智能，能夠預測其人類伙伴的意圖，發現偏差并在協作性空中作戰系統和作戰概念的框架內與他們共生行動。

報告的核心主題是研究在軟件異質性的范圍與程度不斷擴展與提升的今天，如何實現軟件的可適應性。

2022年12月，美國知名智庫哈德遜研究所發布研究報告《軟件定義戰術：在競爭時代塑造軍事軟件采辦以達成適應性與優勢》。報告從項目執行官（PEO）的角度出發，探討了軟件的異質性；軟件如何主宰現代殺傷鏈的速度與效應以及軟件工廠的價值所在。報告的核心主題是研究在軟件異質性的范圍與程度不斷擴展與提升的今天，如何實現軟件的可適應性。

圖1 《軟件定義戰術：在競爭時代塑造軍事軟件采辦以達成適應性與優勢》 在當今這個計算與數據無處不在的競爭時代，多樣化的軟件是達成競爭性技術優勢的關鍵。毋庸置疑，軟件定義的世界已經到來。2019年5月3日，國防創新委員會發布《軟件永不完成：為競爭優勢重塑采辦代碼》文件以及一份實施計劃。哈德遜研究所此次研究針對該文件沒有明確探討或者忽略的問題，探索了美國國防部為了主宰軟件時代而必須應對的三大理念： 1、美國防部必須充分認識到軟件的異質性，在軟件定義的戰場空間中不存在一種放之四海而皆準的解決方案，無論是軟件架構還是數據標準都是如此。 2、美國防部必須深刻認識到是軟件，而不是遺留的作戰平臺在主宰現代殺傷鏈和軍事困境的速度與效用。 3、美國防部必須平等看待數字三要素：軟件、數據和人工智能/機器學習。 報告從項目執行官（PEO）的角度出發，探討了軟件的異質性；軟件如何主宰現代殺傷鏈的速度與效應以及軟件工廠的價值所在。

1 適應性是達成軍事優勢的關鍵所在

1.1 軟件的異質性不斷增強

未來部隊越來越依賴于系統之系統（systems-of-systems）的協同運用，單個承包商或項目辦公室無法完成系統之系統的交付。現代軟件再也不是類似單片電路的東西，隨著分布式版本控制系統如git的出現，軟件已經不僅存在于單個庫（repository）中，開發軟件的程序語言也不止一種。軟件的生存環境已轉變為多樣化的、不斷變化的環境。在這種環境中，“基礎設施即代碼”（infrastructure-as-code）和云原生架構接受的是異構的工具鏈。當今的軟件很少專門為單一類型的硬件設計，往往根據能夠訪問該軟件的硬件資源進行彈性擴展。 1.2 殺傷鏈的適應性越強，優勢就越大

變化是軍事沖突的一個根本屬性，而沒有一種預測或需求能夠完美的涵蓋所有未來的變化。培育一種適應不確定未來的能力能夠帶來軍事優勢。根據DARPA的同“馬賽克戰”概念，殺傷鏈是一個連續的三步驟事件：認知、決策與行動。這種功能分解的方法表明，相比部隊的力量與數量，部隊的靈活性與適應性更能決定未來沖突的結果。哪一方部署的殺傷鏈最具適應性，哪一方的優勢就更大。

2 軟件交付好比數字后勤

2.1 軟件解決方案的架構不是唯一的 軟件交付和后勤相似，都是在適當的時間將軟件（后者是物資）傳送至最需要的地點，以產生最大的效應。與后勤相似的還有，美國防部需要在和平時期為軟件交付奠定基礎，以實現極強的軟件適應性，從而帶來戰略優勢。 正如不能要求后勤采用一種運輸模式，軟件解決方案的架構也不可能是唯一的，比如針對移動電話、平板、筆記本電腦、臺式電腦、瀏覽器、增強或虛擬現實設備、中間件、嵌入件、固件等不同形態的平臺可能會有不同的解決方案架構。對軟件系統有效的掌控包括協調不同產品形態的能力。 2.2 軟件應采用且只能采用演進式架構 在軟件開發開始之前就全面定義軟件架構是不可能的，最好的軟件架構是演進式的，在整個軟件應用的生命周期內都富有彈性。項目執行官（PEO）不應該以瀑布開發方式來定義和評審軟件架構，而是應該明確預期想要達成的結果及用戶需求中哪些是最重要的，明確最不確定的未來開發路徑，以及項目中最需要改變的地方有哪些。這些問題的解決再加上初始的開發工作，最初的軟件架構會自然形成。

3 現代化軟件采辦——軟件采辦能力目標（ACTS）

報告建議項目執行官和項目經理采用軟件采辦能力目標（ACTS）來管理軟件公司的開發工作。但是，國防部不可能將國防工業等同于商業軟件公司來管理，主要原因是國防需求千差萬別，無法用簡單的利潤等指標來衡量。因此，ACTS應該遵循以下6項原則，以便能夠以極快的速度和適應性交付現代軍事能力： （1）在構建軟件工廠前先評估現有軟件工場； （2）與授權官方合作實現持續運行權（cATO）； （3）擁有自己的應用程序接口（API）； （4）扮演好軟件招聘者的角色，招聘電子領域優秀人才； （5）在服務層面上思考，在章程、合同等中定義服務等級協議（SLA）； （6）在軟件應用的范圍內定義零信任成果。

圖2 ACTS的六項原則

報告總結

近四十年來，美國國防部（DoD）首次制定了旨在對抗先進軍事對手--特別是中國和俄羅斯--的聯合作戰概念。上一次這樣的努力發生在20世紀70年代末和80年代初的冷戰高峰期，以應對蘇聯在歐洲中央戰線的常規優勢所帶來的戰略和行動挑戰。現在，正如2018年國防戰略（NDS）所強調的，聯合部隊必須 "優先考慮備戰"，這包括為軍事優勢制定 "創新作戰概念"。由于作戰概念從根本上說是指導未來部隊設計和未來戰爭的愿景，聯合部隊首先必須回答它打算如何打未來戰爭的問題，然后再試圖回答它需要用什么打仗的問題。

然而，如果國防部要轉向 "聯合概念驅動的、洞察威脅的能力發展"，它面臨著相當大的挑戰，因為它的聯合概念發展和實驗過程從根本上說是破裂的。 雖然后冷戰時代見證了發展聯合作戰概念的反復努力，但該過程未能產生創新的作戰方法來指導未來的部隊和能力發展。相反，這個過程產生的概念似乎是故意不推動重大變革的。這些概念并不是真正的 "聯合"，而是由現有的服務概念組成的最低標準的組合，以服務的優先權為前提。任何能夠通過發展過程的創新的聯合概念都是如此的淡化和模糊，以至于它們不能引起變化（從而威脅到關鍵利益相關者的利益）。在這種環境下，單個服務概念勝過聯合概念，并驅動投資優先權。

然而，作戰概念和關鍵投資必須是聯合的，因為各軍種在作戰層面已經變得越來越相互依賴。此外，目前的戰爭演習和分析表明，這種作戰上的相互依賴將是未來與中國或俄羅斯等能力強大的同行對手發生沖突的一個關鍵方面--是作為一種優勢還是一種弱點，還有待觀察。我們可以預期，一個先進的、適應性強的對手會尋找美軍的任何差距和縫隙，并利用這些差距和縫隙來發揮其優勢。在這方面，目前的聯合部隊還不夠 "聯合"，無法與一個已經發展出對抗美國關鍵的、長期的作戰優勢（如空中、海上和信息優勢）的對手進行高端戰爭。正如本文所討論的，在與同行對手的沖突中成功發動戰爭的規模和強度將需要全新的作戰方式，這反過來又需要一種強制功能，將單個服務能力整合到實際的 "聯合 "戰斗力中。最近發展以威脅為重點的聯合作戰概念--如果成功的話--代表了這種結果實際發生的最佳機會。

本文簡要討論了國防部過去在發展聯合概念方面的三種嘗試，包括空地戰、空海戰和最近的努力--先進能力和威懾小組（ACDP）。本報告利用這些例子來展示克服孤立和狹隘的軍種主導的努力所面臨的挑戰，并說明建立以軍種為中心的概念并給它們披上聯合的外衣的弊端。這些案例強調了聯合概念發展過程中持續存在的病癥是如何使冷戰后的聯合概念在鼓勵作戰創新或推動服務投資優先事項的變化方面毫無用處。

正在進行的開發新的聯合作戰概念工作為國防部提供了一個早該提供的機會，將其概念開發集中在具體的威脅和相應的作戰目標上。目前的努力是幾十年來國防部第一次圍繞應對具體的威脅來組織概念開發，而不是支持聯合部隊對模糊或未定義的對手群體進行作戰的理想化概念。然而，如果不對被廣泛認為是沒有促進思想競爭的共識過程做出重大改變，國防部就有可能重復它過去所犯的概念發展錯誤。此外，新的聯合概念必須通過實驗活動進行嚴格的測試和完善，以驗證其對未來部隊設計的可行性。目前還缺少實驗這一塊。

聯合參謀部正在努力重建其聯合概念開發能力，因為多年來它既沒有優先考慮這項工作，也沒有為其提供足夠的資源。產生真正的新的作戰方式，并有可能改變未來的部隊設計，將需要國防部長辦公室（OSD）、參謀長聯席會議主席和副主席（CJCS和VCJCS）的持續關注，以通過該系統推動新的聯合概念。國防部的高級領導層必須克服每個軍種推動共識產品的傾向，這些產品更多的是為了保護現有的優先事項和長期的特權，而不是產生創造性的想法。

該文件提出了以下建議，以改進聯合概念開發過程：

• 將聯合概念開發的重點放在未來作戰環境中的優先挑戰上。
• 賦予作戰指揮部推動聯合概念發展的權力。
• 探討未來戰爭的其他設想，并通過廣泛的戰爭演習和實驗來驗證聯合概念，而不是通過共識。
• 擴大實地和艦隊演習中的實驗。
• 通過培養一種 "紅色思維 "的部門文化來加大思想碰撞。
• 促進概念開發者和技術專家之間更緊密的結合。
• 建立一個集中的、高水平的概念和能力發展組織。

修正流程是開發有用的聯合作戰概念的關鍵的第一步，但國防部還必須確保聯合概念開發從正確的角度出發，專注于正確的問題集，同時保持前瞻性。迄今為止，國防部對中國和俄羅斯的思考集中在保持或恢復聯合部隊在冷戰后 "單極時刻 "所擁有的作戰優勢水平上。然后，聯合參謀部提出的概念，如 "聯合愿景：2010"，是以 "信息優勢 "的假設為前提的，這將有助于實現 "全譜系主導地位 "的既定目標。國防部的概念和能力發展應該側重于為中國和俄羅斯創造作戰困境，而不是追逐其現有業務方式的微不足道的邊際回報。

很明顯，國防部仍然被其傳統的作戰方式所束縛。參謀長聯席會議副主席約翰-海滕將軍說，在2020年底一系列兵棋推演的測試中，根據美軍過去30年的運作方式制定新的聯合作戰概念的初步努力證明是完全失敗的。

制定新的聯合作戰概念的最初嚴重地依賴傳統的作戰方式，盡管它打算對抗新的對手和新的作戰挑戰，這暴露了一個倉促的“產品”。一個成功的、以威脅為重點的作戰概念需要全面深入的分析--既要分析對手的能力和概念，也要分析聯合部隊在所設想的時間段內的能力和概念，并在深入研究概念的形成和完善之前需要時間來綜合各種投入。以前的聯合概念開發的趨勢是優先形成“產品”和達成共識，而不是更平凡但必要的深度分析工作，這對目前的努力來說不是好兆頭。

自《國家發展戰略》要求提出新的作戰概念以來，已經過去了三年多。國防部需要全新的作戰方式。如果美國軍隊繼續按照今天的方式運作，就不可能保持對同行對手的競爭力。如果這個過程陷入官方機構的爭論，或者在努力達成軍種共識的過程中只產生微小的變化，那將是一個不折不扣的悲劇。

最后，對作戰挑戰提出的概念性解決方案，無論多么合理，只有得到最高級別的文職和軍警領導人的認可和授權，才能推動計劃的改變。雖然該部門在冷戰后的記錄并不完全令人放心，但發展新的聯合作戰概念背后的政治和官方動力是相當大的，而且中國和俄羅斯構成的戰略和行動挑戰比來自伊朗、朝鮮或恐怖組織的挑戰要緊迫和嚴重得多。如果國防部能夠正確對待這一進程，并專注于為中國和俄羅斯創造困境，那么在聯合部隊的轉型方面的積極影響可能是深遠的。

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