多域作戰（MDO）概念的核心是利用由分布在多個合作伙伴之間的遠程和自主傳感器以及人類智能組成的重疊系統的情報、監視和偵察（ISR）網絡。實現這一概念需要人工智能（AI）的進步，以改善分布式數據分析，以及智能增強（IA），以改善人機認知。本文的貢獻有三點。(1)我們將聯盟態勢理解(CSU)的概念映射到MDO ISR的要求上，特別關注對有保障和可解釋的人工智能的需求，以便在資產分布于多個合作伙伴的情況下進行強有力的人機決策。(2) 我們提出了MDO ISR中人工智能和IA的說明性情景，包括人機合作、密集的城市地形分析和增強資產互操作性；(3) 我們評估了與情景相關的可解釋人工智能的最新進展，重點是人機合作，以實現更快速和敏捷的聯盟決策。這三個要素的結合旨在展示CSU方法在MDO ISR背景下的潛在價值，基于三個不同的用例，強調了在多伙伴聯盟環境下對可解釋性的需求是如何的關鍵

引言

多域作戰（MDO）需要在有爭議的環境中，針對近鄰對手，在多個領域--從密集的城市地形到空間和網絡空間--開展行動的能力、能力和耐力（美國陸軍2018年）。MDO作戰環境的一個關鍵特征是，對手將在所有領域、電磁頻譜和信息環境中進行爭奪，而盟軍的主導地位是無法保證的。敵人試圖通過在時間上、空間上、功能上和政治上等多個方面將友軍分開來實現對峙。通過降低盟軍的識別、決策和行動的速度，以及通過多種手段（外交、經濟、常規和非常規戰爭，包括信息戰）瓦解聯盟來實現對峙。在這種情況下，快速和持續地整合收集、處理、傳播和利用可操作的信息和情報的能力變得比以往任何時候都更重要。

為了應對這一挑戰，MDO中的分層ISR概念設想利用 "與合作伙伴開發的現有情報、監視和偵察（ISR）網絡。...由遠程和自主傳感器、人類情報和友好的特種作戰部隊的重疊系統組成'（美國陸軍2018年，第33-34頁）。在空前激烈的競爭環境中實現ISR資產的價值最大化，需要有能力在合作伙伴之間共享資源--在作為聯合、機構間和多國團隊的一部分進行的行動中--在一個可控但開放的聯盟環境中，以可知的信任和信心水平。

人工智能（AI）和機器學習（ML）技術被視為實現MDO中分層ISR愿景的關鍵："迅速將數據傳播給采用人工智能或其他計算機輔助技術的野戰軍或軍團分析小組，以分析大量數據"（美國陸軍2018年，第39頁）。事實上，MDO環境的要求被視為需要一種能力，以超過人類認知能力的速度和規模，融合包括ISR在內的多個領域的能力。強大的、可互操作的人工智能/ML被認為是融合來自多種資產的數據并在行動伙伴之間傳播可操作的知識以告知決策和任務完成的關鍵（Spencer, Duncan, and Taliaferro 2019）。

總之，挑戰是使人類和機器智能體（軟件和機器人）能夠在聯合、機構間、多國和高度分散的團隊中有效運作，arXiv:1910.07563v1 [cs.AI] 2019年10月16日 在分布式、動態、復雜和雜亂的環境中。從人類的角度來看，人工智能和ML是克服人類因操作速度和規模而產生的認知限制的必要工具，其目的是增強--而不是取代--人類的認知和決策。在這里，我們把智能增強（IA）看作是對人工智能的補充，正如在人工智能歷史的最早時期（Engelbart 1962）所設想的那樣。我們專注于由人類和AI/ML智能體組成的快速形成的聯盟團隊，在網絡邊緣運作，具有有限的連接、帶寬和計算資源，發揮決策作用，例如，陸軍士兵在密集的城市環境中。然而，大部分的討論也將適用于其他領域的一系列其他角色，例如，進行網絡領域決策的情報分析員。

我們之前在一個相關的背景下研究了這一挑戰：聯盟情境理解（CSU）（Preece等人，2017年），其中我們確定了人機協作中兩個特別重要的屬性：可解釋性以支撐信心，可講述性以提高操作的靈活性和性能。本文主要關注其中的第一個屬性，但也涉及到第二個屬性。我們首先在MDO背景下重新審視了CSU的概念，然后研究了該概念在三個MDO小故事中的應用：人機協作、密集城市地形分析和增強資產互操作性。最后，我們評估了與小插曲相關的可解釋人工智能的最先進技術，強調了分層解釋的概念（Preece等人，2018）是如何與MDO分層ISR中的人工智能/ML保證需求相適應的。

在繼續之前，我們退一步指出，MDO環境的關鍵特征--（i）快速變化的情況；（ii）獲得真實數據來訓練AI的機會有限；（iii）行動期間的嘈雜、不完整、不確定和錯誤的數據輸入；以及（iv）采用欺騙性技術來擊敗算法的同行對手--并非軍事背景所獨有；它們通常在政府和公共部門的應用中更普遍存在，正如這些努力的聯合、機構間和多國方面。事實上，一般來說，MDO概念的多領域廣度及其對競爭和沖突階段的考慮，意味著MDO影響到屬于政府和公共部門的政治和社會領域。

MDO的聯盟態勢理解

形勢理解（SU）是 "將分析和判斷應用于單位的形勢意識，以確定現有因素的關系，并形成關于對部隊或任務完成的威脅、任務完成的機會和信息差距的邏輯結論的產物"（Dostal 2007）。英國的軍事學說（英國國防部2010年）對理解的定義如下：

理解（洞察力）=對形勢的認識和分析

理解力（預見力）=理解力和判斷力

在這里，理解包括預見性，即推斷（預測）潛在的未來狀態的能力，這與SU涉及能夠得出有關威脅的結論的常見定義是一致的（Dostal 2007）。預見性必然包括在時間上處理和推理信息的能力。這些關于SU的觀點與信息融合有著內在的聯系，因為它們涉及收集和處理來自多個環境來源的數據，作為得出SU的輸入。就數據融合的JDL（Joint Directors of Laboratories）模型而言（Blasch 2006），就考慮的語義實體和關系的種類而言，CSU問題可能涉及相對較高或相對較低的理解水平。例如，在相對較低的層次上，CSU問題可能只涉及車輛或建筑物等物體的探測、識別和定位（JDL 1級和2級）。在更高層次上，CSU問題將涉及到確定威脅、意圖或異常情況（JDL 3級）。此外，來源通常會跨越多種模式，例如，圖像、聲音和自然語言數據（Lahat, Adali, and Jutten 2015）。

圖1：CSU分層模型（來自（Preece等人，2017））虛擬分布于多個合作伙伴，并采用多種技術：人機協作（HCC）、知識表示和推理（KRR）；多智能體系統（MAS）；機器學習（ML）；自然語言處理（NLP）、視覺和信號處理（VSP）。

我們在聯盟行動背景下的SU的概念架構--聯盟態勢理解（CSU）--如圖1所示。最底層由數據源（物理傳感器和人類產生的內容）的集合組成，可在整個聯盟內訪問，收集多模式數據。上面的三層大致對應于JDL模型的0-3層。對于每一層，圖中顯示了所采用的主要技術--包括人工智能和ML--，盡管其他技術也可能被利用。信息表示層使用傳入的數據流來學習概念，并對實體以及它們在多層次語義顆粒度上的關系進行建模。過去的觀察歷史以明確或隱含的方式被編碼在這些表示中。信息融合層采用所開發的算法和技術，對來自信息表示層的概念和實體進行賦值。該層估計世界的當前狀態，提供洞察力（態勢感知）。然后，預測和推理層使用估計的當前狀態，加上模型的狀態空間來預測未來的狀態，提供預見性（情景理解）。圖中描述了聯盟的虛擬視圖：所有四個層都分布在聯盟中。

根據用戶融合模型（Blasch 2006），圖1中的上層需要對人類開放，為推理提供專家知識；這些層也需要對人類用戶開放，即能夠對系統產生的洞察力和預見力進行解釋。不同層之間存在著雙向的信息交流：在向上（前饋）的方向，低層的推理作為下一層的輸入；在向下（反饋）的方向，信息被用來調整模型和算法參數，并可能以不同的方式給傳感器分配任務。要創建更好的系統來支持CSU，就必須開發成熟的模型和算法，在一段時間內減少人類的干預，實現更大的自主性，但不能取代人類的參與和監督。

CSU-MDO情節

情節1：增強資產的互操作性

以MDO的分層ISR概念為出發點（"遠程和自主傳感器、人類智能和友好特種作戰部隊的重疊系統"（美國陸軍2018年）第34頁 )，我們認為人類是圖2中描述的多智能體環境中的三種ISR智能體之一，同時還有基于(i)亞符號AI技術（例如深度神經網絡（LeCun, Bengio, and Hinton 2015））和(ii)符號AI技術（例如基于邏輯的方法）的軟件智能體。為了實現這三種智能體（ISR資產）之間的互操作性，我們需要：

1.使亞符號人工智能智能體能夠分享不確定性意識到的見解和知識的表示，然后可以傳達給符號人工智能智能體。

2.使符號人工智能智能體能夠從數據中學習因果聯系的不確定性分布，同時能夠與亞符號人工智能智能體分享洞察力；以及

3.開發共生人工智能技術，以有效地與人類互動，首先是通過從人機合作活動中不斷學習來適應定型的行為。

圖2：CSU的多智能體非層次方法：（上）人類智能體，（左下）亞符號AI智能體，（右下）符號AI智能體。

前兩個案例的重點是機器資產之間的互操作性。在第三個案例中，我們超越了傳統的分層架構，即人類只與裝備了符號化人工智能的智能體進行互動，而這些智能體又利用亞符號化人工智能在特定任務上實現人類水平或卓越的性能。這樣的傳統架構是有限的，因為：（1）并不總是需要符號AI與人類互動（Ribeiro, Singh, and Guestrin 2016）；（2）有些任務，符號AI可以支持亞符號AI智能體（Xu等人，2018）；（3）有些任務，人類可以支持符號和/或亞符號AI智能體（Phan等人，2016），因此AI智能體需要配備學習和推理人類層次和結構的能力。

圖3提供了（Spencer, Duncan, and Taliaferro 2019）中設想的MDO分層ISR架構與前面對資產的符號化、亞符號化或混合化特征之間的映射。

圖3：來自（Spencer, Duncan, and Taliaferro 2019）的簡化版圖：矩形代表符號系統；圓形代表亞符號系統；圓角矩形代表混合元素。

情節2：人機編隊

我們的工作旨在提高能力，以促進復雜的聯盟任務，支持MDO，其中聯合和多國團隊和多領域的需求是至關重要的（美國陸軍2018）。最重要的是，在作戰情況發生時提供一個連貫的觀點和評估，從而在復雜、有爭議的環境中整合CSU的學習和推理，為網絡邊緣的決策者提供信息。如前所述，CSU既需要集體洞察力--從不確定且通常稀少的數據中獲得對局勢的準確和深刻理解，也需要集體預見力--預測未來會發生什么的能力（Preece等人，2017）。

多年來，承受力的概念一直是人機交互（HCI）領域的核心，指的是一個物體的 "用途"，即 "該事物的感知和實際屬性，主要是那些決定該事物如何可能被使用的基本屬性"（Norman 1988）。在MDO分層ISR的背景下，有必要考慮人類和機器資產對一系列ISR任務的承受力。人機合作的目的是為了讓每一方都能利用對方的優勢，并彌補對方的弱點（Cummings 2014）。例如，（Crouser和Chang，2012年）將視覺分析范圍內的機器能力描述如下：

• 大規模數據操作。
• 大量數據的收集和存儲。
• 高效的數據移動。
• 無偏見的分析。

基于目前的機器能力，以下內容構成了人類資產的負擔（Crouser和Chang 2012）：

• 視覺和聽覺語言的感知。
• 社會文化意識。
• 創造力。
• 廣泛的背景領域知識。

在履行MDO的過程中，設想部署有人和無人的戰術總部（HQ）將變得很普遍，如圖4所示，該圖是根據（White等人，2019年）中的情景闡述的。在這里，在部署有人值守的總部A的同時，在高威脅地區進一步建立了第二個無人值守的總部B，由 "虛擬參謀 "組成。這些人被設計成與有人值守的總部中的對應人員一起工作，并減少總部的足跡以及人類操作員的工作量和威脅。自主和載人的傳感器混合在一起進入無人總部，人機合作提供了持久的要求，即有一個 "人在循環"，以做出關鍵的最終決定。

圖4：戰術領域的人機協作：部署配備了亞符號和符號AI智能體的有人和無人戰術總部；闡述自（White等人，2019）。

情節3：密集的城市地形分析

全球城市化速度的加快，以及城市和特大城市的戰略重要性，確保了MDO行動將在密集的城市地形中進行。在這里，密度指的是這種環境的物理和人口性質，產生了特定的物理、認知和行動特征。在密集的城市地形中進行MDO的準備工作，需要進行情報活動以了解人類、社會和基礎設施的細節；這些地區的特點是多樣化的、相互聯系的人類和物理網絡，以及提供不同程度的現成掩護和隱蔽的三維交戰區。

在這種環境下，ISR將利用和增強民用基礎設施。例如，民用CCTV（閉路電視攝像機）的使用將越來越多地得到自動面部識別處理的增強，以探測和跟蹤高價值目標，或支持建筑的生活模式。隨著目標進入車輛，民用自動車牌識別技術可能被利用。這種城市基礎設施的多樣性--在某些情況下擴展到全面的 "智能城市 "整合--為ISR資產之間的敏捷互操作性提出了進一步的要求，特別是由于ISR任務不一定能事先計劃需要什么樣的收集和處理。在這種情況下，分析的構成將是動態的和針對具體情況的，并不斷地重新提供和優化資源（White等人，2019）。

在密集的城市地形中，對聯合、機構間以及經常是多國合作的需求進一步凸顯。如上所述，在這種情況下，CSU取決于人與人工智能的合作：AI智能體等機器流程在數據分析方面提供了強大的能力，但它們需要為其產出提供一定程度的保證（解釋、問責、透明），特別是當這些產出被沒有接受過信息科學技術培訓的決策者所使用，并且他們可能正在利用相對陌生的當地ISR資產。目前的ML方法在生成CSU所需的世界的可解釋模型（即表征）的能力上是有限的（Lake等人，2017）。此外，這些方法需要大量的訓練數據，并且缺乏像人和基于知識表示的系統那樣從少量的例子中學習的能力（Guha 2015）。人類專家告訴機器相關信息的能力--通常來自他們對當地環境的生活經驗--增加了人類與人工智能互動的節奏和顆粒度，以及系統在滿足任務要求方面的整體響應能力。因此，重要的是為聯盟機器智能體配備綜合學習和知識表示機制，以支持CSU，同時提供保證（可解釋性）和被告知關鍵信息的能力，以減輕稀疏數據的問題（可講述性）。在最近的研究中，我們為神經符號混合環境建立了重要的基礎，包括多模態數據的多智能體學習（Xing等人，2018）、證據性深度學習（Sensoy、Kaplan和Kandemir，2018）、概率邏輯編程（Cerutti等人，2019）、正向推理架構，其中神經網絡的輸出被送入概率邏輯引擎，檢測具有復雜時空特性的事件（Vilamala等人，2019）。

MDO 中分層 ISR 的分層解釋

上一節中的三個小情節所產生的目標是，通過創建系統架構，使機器和人類智能體人之間能夠協同合作，在有爭議的環境中獲得可操作的洞察力和預見力，從而應對在MDO中快速利用適應性ISR知識為各聯盟提供決策依據這一挑戰。

在我們早期對CSU的研究中，我們發現需要將來自各聯盟伙伴的人類和機器智能體敏捷地整合到動態和反應的團隊中。我們已經將其正式化為人類-智能體知識融合（HAKF）：一種支持這種深度互動的能力，包括可解釋性和可告知性的雙向信息流，從而使人工智能和人類之間進行有意義的溝通（Braines, Preece, and Harborne 2018），如圖5所示。這種HAKF能力支持可解釋性和可講述性自然地成為人類和機器智能體之間的對話過程（Tomsett等人，2018），使AI智能體能夠對復雜的機器/深度學習分類產生的結果提供解釋，并接收修改其模型或知識庫的知識。

圖5：人類-智能體知識融合，提高信心和性能，支持更好的決策。

一個關鍵的要求是在上一節強調的分布式符號/亞符號整合中加入人類互動，并建立各種人類和AI智能體需要掌握的最低限度的共同語言集，以確保特定任務的有效溝通。為了支持動態情境感知收集和信息處理服務背景下的直觀的機器可處理的表述，我們特別關注機器生成的信息的人類可消費性，尤其是在對話式交互的背景下，以及決策者可能缺乏信息科學的深度技術訓練的情況下。這種共同語言必須能夠傳達不確定性和適當的結構，以實現與亞符號層的整合，以及與該領域相關的更傳統的語義特征。我們并不局限于純粹的語言形式，新的視覺或圖表符號，或者其他交流技術，都可以作為解決方案的一部分。

此外，有必要考慮各種自主智能體之間自動談判的情況，其中一些將是人類。同時，人類本身也可以成為學習任務的對象：如果機器智能體對單個人類智能體（或一般的人類智能體）有足夠的了解，可以推斷出建議或變化的影響，他們自己的行為就有可能被推到特定的方向。此外，機器智能體可能需要在人類智能體中找出最適合某項任務的人，而歷史數據可以幫助他們實現這一目標。這種共生的人工智能技術可以用來更有效地與人類互動，起初是通過從人機互動中不斷學習來適應定型行為。

在有爭議的環境中，這種復雜和動態的混合設置特別有風險，容易被利用，因此需要整合不確定性意識和概率能力。所有這些都要在與決策任務和人類用戶的參與相適應的節奏下實現，機器智能體能夠支持實時互動。

分層解釋

在最近的工作中，我們從解釋接受者的角度研究了可解釋性，有六種（Tomsett等人，2018）：系統創建者、系統操作者、根據系統輸出做出決定的執行者、受執行者決定影響的決策主體、其個人數據被用于訓練系統的數據主體，以及系統審查者，例如審計師或監察員。基于這個框架，我們提出了一種 "分層 "的方法，通過復合解釋對象為不同的利益相關者提供不同的解釋（Preece等人，2018），該對象將滿足多個利益相關者所需的所有信息打包在一起，并可以根據接收者的特定要求進行解包（例如，通過訪問器方法）。我們認為這樣一個對象是分層的，具體如下。

第1層--可追溯性：基于透明度的模型內部狀態的綁定，所以解釋并不完全是事后的合理化，顯示系統 "做了正確的事情"。

第二層--證明：與第一層相聯系的事后表述（可能是多種模式），提供輸入和輸出特征之間的語義關系，表明系統 "做了正確的事情"。

第三層--保證：與第二層相聯系的事后表述（同樣，可能是多種模式），明確提及政策/本體元素，以使接受者相信系統 "做了正確的事"。

集成示例

我們考慮了一個密集的城市地形環境，借鑒了（Kaplan等人，2018），其中包括CCT V在內的民用傳感基礎設施得到了聯盟ISR資產的補充。正如（Vilamala等人，2019年）所闡述的那樣，使用活動識別AI/ML服務監測來自公共市場的視頻資料。在閉路電視畫面中突然檢測到爆發了異常的、"暴力 "的身體活動。此時，通過增強的資產互操作性，聯盟ISR系統按需訪問其他傳感方式，以獲得更多關于情況的數據，挖掘最近從市場上收集的音頻數據，這些數據通過聲學傳感器獲得。處理音頻流的相關部分顯示出有節奏的吟唱，與視覺活動融合在一起，表明該活動是該地區特有的無害舞蹈儀式。請注意，該活動不具威脅性的推論構成了情景理解：具有預見性的洞察力。此外，雖然可以想象，當有足夠的數據對活動進行分類時，無害的舞蹈可以通過機器處理來識別，但在（Kaplan等人，2018）中，我們考慮的情況是，識別這種活動需要當地的文化知識，并由人機合作處理：機器將異常的視覺活動，包括來自音頻的額外背景，提請有經驗的人類智能體注意。

我們的分層解釋概念支持 "打包 "三個層次的解釋，以支持本例中人類的自信決策。

• 就視頻和音頻中的突出特征而言的可追溯性，例如，使用（Hiley等人，2019年）中的技術來區分重要的空間和時間特征（在后者，"暴力 "運動）。

• 假設可以通過機器處理來推斷活動的意義（洞察力和預見力），那么推斷的理由就很充分；以及

• 保證反事實已被考慮（無害與攻擊性行動的可能性），可能通過（Kaplan等人，2018）的不確定性意識方法表示。

結論和未來工作

在本文中，我們將聯盟態勢理解的概念應用于在多領域作戰中實現分層ISR的問題，特別是在人工智能和機器學習服務提供改進的分布式數據分析，以及情報增強--特別是對有保證和可解釋的人工智能的需求--支持改進人機認知的情況下。我們重點關注實現分層ISR愿景的三個要素：人機協作、密集的城市地形分析和增強的資產互操作性，強調在多伙伴聯盟環境下對可解釋的人工智能的需求是如何的關鍵。

我們目前和未來的工作集中在圖2所示的一般問題上：使亞符號AI智能體分享不確定性意識到的見解和知識表示，然后可以傳達給符號AI智能體，同時也使符號AI智能體有能力將見解分享給亞符號AI智能體（即機器對機器的可解釋性）。最終，我們尋求開發技術，使人工智能/語言智能體能夠通過從人機合作活動中不斷學習而與人類協同互動。

2018年，TRADOC發布了《多域作戰中的美國陸軍（2028年）》，TP 525-3-1。眾所周知，MDO是陸軍的作戰概念，旨在威懾并在必要時在戰斗中擊敗有能力和實力挑戰美國的對手，在所有領域和每個戰爭要素中進行對等戰爭。盡管戰爭的性質、原因和目標在歷史上保持不變，但21世紀的信息時代戰爭的開展在許多極其重要的方面不同于20世紀的機械化戰爭，美國軍隊，特別是美國陸軍必須改變以應對這些問題。最明顯的區別之一是和平與戰爭的模糊，MDO是第一個包括從和平競爭到武裝沖突的全部沖突的陸軍作戰概念，從而解決了這個問題。雖然兩者在過渡時期的區別是模糊的，但在MDO環境下的大規模作戰行動本身就是與眾不同的。

以下概念，即《美國陸軍多域作戰機動概念（2028-2040年）》，描述了陸軍在多域作戰戰場上的大規模作戰行動中如何進行機動。盡管它涉及到機動在競爭中的作用，但這一概念主要集中在陸軍如何在梯隊中作戰，以贏得與同行競爭者的戰斗。雖然看起來是 "進攻"性質的，但不能忘記，威懾的首要前提是在戰斗中獲勝的能力是毋庸置疑的。這一概念描述了陸軍將如何排兵布陣以克服對手的對峙，并深入細致地擊敗敵人的戰斗編隊。機動概念牢牢地嵌套在MDO中，但也在MDO的基礎上進行了擴展，包括兩年的全球作戰經驗，以及機構研究、兵棋推演和實驗。

有幾個關鍵的想法支撐并促成了這個概念。機動同時發生在師、軍團和更高級別的每個梯隊。機動發生在競爭和恢復競爭的過程中，而不僅僅是武裝沖突。在競爭中，我們通過機動來獲得優勢地位，塑造安全環境，支持區域安全，并能迅速過渡到武裝沖突。在武裝沖突中，我們通過機動來摧毀或擊敗敵軍，控制土地區域和資源，并保護民眾。這一概念描述了戰役，其設計必須包括所有領域的所有梯隊。

一個概念是變革的起點。它是變革過程的開始，而不是其結束。2018年發布的MDO啟動了一系列的研究、兵棋推演和實驗，從而形成了這個機動概念，并描述了在梯隊中進行的具體作戰功能。在這個概念之后，必須在未來和概念中心以及卓越功能中心內進一步努力，以確定所有的作戰功能，而不僅僅是機動，如何整合以在每個梯隊的MDO戰斗中取得成功。同時，這個概念應該在作戰部隊中啟動探索，以發展戰術、技術和程序（TTP），從而使MDO的機動性得以實現。正是作戰部隊和體制內的軍隊一起努力實現本概念中所描述的規則，將確保美國陸軍仍然是世界上最有統治力的陸軍。

圖：多域作戰中的機動

概括

歷史。這本新的美國陸軍未來司令部（AFC）小冊子介紹了陸軍如何描述2028-2040年的機動功能的概念。這個概念與《美國陸軍旅級戰斗隊跨域機動概念（2028-2040年）》一起取代了2017年2月的TRADOC Pam 525-3-5《美國陸軍行動和機動功能概念》。

摘要。這一概念描述了陸軍部隊如何在動態和擴大的作戰環境中進行機動，包括有爭議的戰場和領域，綜合對手的防御與對峙，作戰和戰略威懾的挑戰，以及多國和政府合作。陸軍部隊在不可預測的作戰環境中面對高度致命的對手，這與新的作戰環境相結合，為軍事問題提供了參考，以確定陸軍部隊如何取得相對優勢地位并產生超額效果。中心思想是計算來自所有領域的多軍種同時匯合的成功，并促進加強聯合和作戰指揮與控制、分層機動和決定性的戰役。

適用性。本概念適用于陸軍部所有發展理論、組織、訓練、物資、領導和教育、人員、設施和政策能力的活動。這一概念指導實驗和部隊發展，并支持聯合能力整合和發展系統的進程。它還支持《陸軍未來司令部概念和能力指南》中描述的陸軍能力發展過程。當與陸軍概念框架的其他內容發生沖突時，本文件具有優先權。

為什么要更新航行計劃？

CNO航行計劃（NAVPLAN）于2021年1月發布，將海軍的工作集中在四個基本優先事項上。準備、執行能力、資源能力和海員。本次更新建立在這一基礎上，利用我們的進展來進一步加強美國海軍的作戰優勢。

三個關鍵的發展導致了這次更新。

首先，2022年國防戰略（NDS）明確了美國的國家安全目標，強調需要解決與中國的長期競爭并保持對俄羅斯的軍事優勢。它還引入了綜合威懾作為國防部和支持美國政府機構的統一原則。

第二，聯合作戰概念的發展將美國所有軍種的互補能力和任務統一起來。

第三，通過嚴格的學習活動，認識到，海軍需要一個更加持續、反復的部隊設計過程，以集中現代化努力，并加快在這個關鍵的十年及以后保持優勢所需的能力。這次航行計劃的更新推動了整個艦隊的運動，以加強學習文化，并推進了一個框架，以加速作戰優勢。

美海軍是全球先進的。然而，美海軍已經發現其表現有不可接受的差異性--最好的和最差的表現之間的差距太大。歷史表明，適應、學習和改進最快的海軍會獲得持久的作戰優勢。重要的因素是培養一個健康的生態系統--一種文化--它的評估、糾正和創新能力比對手強。這是其 "真實，更好 "行動號召的精髓，旨在推進卓越的文化，并在這關鍵的十年中加速作戰優勢。

利用NAVPLAN 2021，海軍建立了一個框架，以產生和維持我們的準備、能力、能力和水兵。這就是航行計劃實施框架（NIF）及其協調的工作路線。

最終，必須向海軍編號艦隊提供盡可能有能力的部隊。這些艦隊與美國海軍陸戰隊和海岸警衛隊一起，在競爭、危機和沖突中為聯合部隊提供綜合的全領域海軍力量。其盟友和合作伙伴承認美國海軍部隊是他們建立聯合海上力量的現場伙伴。

《2022年航行計劃》為海軍規劃了一條可持續的路線，繼續執行海軍部長的戰略指導和三軍海上戰略，以加強美國的海上優勢。該指南取代了去年的《航行計劃》，并將為海軍的《計劃目標備忘錄》和其他年度預算文件的年度指南提供參考。

大衛-H-伯杰，美國海軍陸戰隊將軍、海軍陸戰隊司令員

在我們（美國）的歷史上，海軍陸戰隊經常處于我們國家前沿部署部隊的最前沿，感知環境并讓我們的盟友和伙伴放心。海軍陸戰隊員也接受過真正困難的作戰問題，并提出了沒有人認為可能的解決方案。海軍陸戰隊已經進入了其他人害怕進入的有爭議的地區，并取得了勝利。待命部隊的概念是在這條歷史道路上邁出的另一步。

安全環境是不斷變化的。今天，它的特點是復雜的傳感器和精確的武器的擴散，以及日益增長的戰略競爭。敵人采用系統和戰術將艦隊和更大的聯合部隊控制在一定范圍內。這使得這些對手能夠采用一種以有爭議的地區為盾牌的戰略，在這種盾牌下，他們可以對我們的盟友和伙伴采取一系列非戰爭的脅迫性措施。

進入海軍陸戰隊。作為2030年部隊設計的一部分，并有意與聯合作戰概念保持一致，待命部隊的概念旨在提供支持綜合威懾的選擇。作為待命部隊的海軍陸戰隊員將被派往前方，與我們的盟友和伙伴并肩作戰，利用全域工具作為艦隊和聯合部隊的眼睛和耳朵。

這一概念將在最終滿足聯合部隊指揮官要求的海軍戰役背景下進行。執行這些行動的海軍陸戰隊員的持久任務是在競爭連續體的每一個點上為這個海軍戰役進行偵察和反偵察。如果有必要，這些部隊將在指定區域進行海上拒止，以支持海軍作戰。我們必須準備好用我們現有的有機手段做到這一點，但同樣重要的是，我們需要完成海軍和聯合殺傷網，在需要時幫助發揮全域效應。在這樣做的時候，海軍陸戰隊將從有爭議的地區內擴大艦隊和聯合部隊的范圍。

為了重振我們作為美國前沿哨兵的作用，我們需要重新設想我們的方法，并將其結果作為發展我們的人員及其支持過程和系統的指南。待命部隊的概念》通過解釋海軍陸戰隊如何在有爭議的地區與盟友和伙伴有效地運作，使這一指南變得生動。

待命部隊在競爭的每一個環節上都會打亂對手的計劃。這是一個重要的聲明，因為它描述了我們在暴力門檻以下的戰略競爭中可以為國家提供什么。它是大膽的，這使它成為海軍陸戰隊的理想。

它也將是困難的。知道將 "待命部隊的概念"從想法變成現實是有難度的，這應該激勵我們用它來進行戰爭游戲、實驗和演習，以便我們能把它做好。這就是我們如何釋放海軍陸戰隊員的聰明才智并超越我們的對手，同時保持我們作為國家戰備力量的角色。

目的

待命部隊（SIF）使國家和美國盟友及伙伴感到放心。SIF通過建立旨在與盟友和伙伴一起在有爭議的地區持續前進的部隊來阻止對手運用軍事力量，為艦隊、聯合部隊、機構間、盟友和伙伴提供更多的選擇來對抗對手的戰略。SIF贏得全域偵察戰，以識別和對抗對手針對美國盟友、伙伴和其他利益的惡意行為，并發展對環境和對手能力的理解。SIF贏得全域反偵察戰，以保護合作伙伴和聯合部隊的機動自由，同時破壞對手獲得主動權的企圖。在發生武裝沖突的情況下，SIF在有爭議的地區與盟友和伙伴一起保持前進，支持海軍和聯合行動。在競爭的連續過程中，SIF有意擾亂對手的計劃。

待命部隊的概念是指產生新的能力和以新的方式運作。在這個意義上，它為部隊設計和部隊發展提供了一個目標點。為了使其方法和裝備完全成熟，需要進行反復的實驗和演習。

背景

《待命部隊概念》用于處理那些對聯合部隊使用（或威脅使用）反干預方法的對手。這些反干預方法依賴于成熟的精確打擊體系（MPSR）的進步，以破壞聯合部隊投射力量的能力，并在一段時間內保持這種能力。SIF提供了一種作戰級別的反應，使海軍部隊能夠在對手使用反干預努力的情況下保持主動。

這個概念是在海軍陸戰隊理論出版物（MCDP）"作戰"中海軍陸戰隊機動作戰理念的基礎上形成的，該理念將機動描述為采取行動以產生和利用對敵人的某種優勢，而不論其領域如何。這種優勢不僅是空間上的，也可能是心理上、技術上或時間上的。 作為 "全域 "組織，SIF必須理解并實施這種強有力的機動性定義，以完成其任務。

SIF的概念直接與聯合作戰概念中的作戰方式相一致。指揮官的規劃指南（CPG）指示公布SIF概念，以支持海軍的分布式海上作戰（DMO）概念。CPG解釋說，SIF與遠征先進基地作戰（EABO）概念相結合，描述了SIF將如何得到這些先進基地的支持。

最近，《海軍運動：海軍陸戰隊在戰略競爭中的作用》為不斷擴大的海軍概念系列提供了廣泛的框架，包括待命部隊。

這一概念主要用于全球作戰模式中的接觸層和鈍化層的活動，并使聯合部隊過渡到增援行動。這加強了這一概念背后的威懾意圖，也說明了它是如何在整個競爭過程中應用的。雖然海軍陸戰隊確實需要準備好在增援層開展SIF行動，但目標是以盡量減少對手決策者升級對抗的動機的方式來運用這一概念。

《美國陸軍多域作戰2028》（MDO 2028）是陸軍的未來作戰概念。該文件說明了陸軍需要如何適應和發展以在未來作戰中保持競爭性軍事優勢。該概念的關鍵組成部分是多域作戰的原則--校準部隊結構、多域編隊和融合--這使得敵人的反介入和區域拒止系統能夠被瓦解，并使軍隊能夠利用短暫的優勢窗口。這是一個取決于在時間、空間和目的上持續同步能力的概念，以實現跨領域的協同作用，并創造一個可利用的優勢窗口。聯合部隊目前通過"域聯合解決方案的階段性同步"來實施能力融合，這并不支持在針對未來同行威脅的競爭和利用的重復循環中快速和持續地整合多個領域的能力。因此，關鍵是要考慮什么能力可以讓軍事領導人克服這些技術和人類認知的局限性。一個可能的解決方案是將人工智能融入作戰管理過程。

本專著重點說明了將人工智能融入作戰管理過程以促進多域作戰融合的必要性。通過分析多域作戰的融合差距、人工智能的發展以及當前的指揮和控制系統，該研究旨在說明多域作戰中能力持續融合的復雜性迅速超過了人類的認知能力。此外，由于美國的對手正在大量投資于人工智能和自主性，將人工智能融合到作戰管理過程中的問題不是在戰場上取得優勢的問題。相反，問題在于如何擁有競爭性臨時可利用的優勢窗口的能力。

介紹

簡而言之，速度在兩個不同的方面很重要。首先，自主性可以提高決策速度，使美國能夠在對手的行動周期內采取有效措施。其次，如果美國要維持軍事優勢，作戰能力向自主性的持續快速轉變至關重要。— DSB 自主性報告，2016 年

《美國陸軍多域作戰2028》（MDO 2028）是陸軍的未來作戰概念。這份文件說明了陸軍預計它需要如何適應和發展，以在未來的作戰中保持競爭性軍事優勢。該概念的關鍵組成部分是多域作戰的原則——經過校準的部隊結構、多域編隊和融合——這使得敵方反介入和區域拒止 (A2AD) 系統能夠被瓦解，并允許軍隊利用短暫的優勢窗口。這一概念取決于指揮官在時間、空間和目的上不斷同步的能力，以實現跨域協同并創造可利用的優勢處境。

目前，聯合部隊正在通過“域聯合解決方案的階段性同步”來融合能力，這一過程不支持在針對未來對等威脅的競爭和利用的循環中快速和持續地整合多個領域的能力。軍方領導人承認這一缺點和任務的復雜性，因此引入了需要開發新的軍事技術來填補關鍵空白的融合考慮。基于這些差距，未來的指揮和控制系統需要為所有梯隊的指揮官提供戰斗空間內所有聯合單位的完整共同作戰圖，并有能力快速傳輸偵察和目標數據，以通過動能和非動能手段攻擊擬議的目標。

然而，敵人在自主性和人工智能 (AI) 方面的發展極大地壓縮了時間窗口。由于時間窗口短，協調融合工作的任務很快超出了人類的能力。其他因素，例如彈藥優化和能力重置時間的需要，進一步增加了任務的復雜性。因此，至關重要的是要考慮軍事領導人需要具備哪些能力來克服這些技術和人類認知限制。一種可能的解決方案是將人工智能集成到作戰管理過程中。因此，多域作戰融合所帶來的挑戰提出了一個關鍵問題：美國陸軍是否需要一個人工智能引導的作戰管理系統，以便在多域作戰中成功地融合能力，對抗一個有能力使用自主和人工智能引導能力的同行競爭對手？

多域作戰之路

我們尋求獲得優勢的方式是在決定性的空間優化所有領域，以影響滲透。— 美國陸軍能力整合中心主任埃里克-韋斯利中尉

武裝競爭的一種現象是技術創新的武器化。從軍事角度來看，這是一個關鍵的進步，可以讓一個國家的戰斗力量在戰場上保持競爭優勢。為了推動能力發展，軍方領導人引入了未來的作戰概念。這些概念是預測軍隊需要如何訓練、裝備和組織自身以競爭和戰勝新興威脅的文件。目前，美國陸軍正在進行重大改革。此次重組將使軍隊轉向大規模作戰行動，并調整部隊以滿足國家安全戰略 (NSS)、嵌套式國防戰略 (NDS) 和國家軍事戰略 (NMS) 中概述的需求。這種變化代表了軍隊的范式轉變。在將近兩個十年的時間里，這主要集中在平叛上。對于美國陸軍來說，這項工作驗證了歷史不會重演，但卻是會押韻的格言。主要是因為當前未來作戰概念“MDO 2028”的引入促使轉型讓人想起過去的重組周期。一個相關的例子是 20世紀80年代中期引入空地一體戰學說引發的重組。

空地之戰是美國陸軍在冷戰高峰期對俄羅斯威脅的回應。它于 1986 年出版，提出了一個依賴于陸地和空中能力有效同步的作戰框架。在技術進步的推動下，復雜性不斷增加，導致 "事件的節奏加快"，這是基本的前提。該文件的一個關鍵組成部分是引入了反映戰爭不斷發展的新術語。其中一個新術語是綜合戰斗——集中使用所有能力來擊敗敵人——它依賴于獲得和保持態勢感知的能力。基于對新興技術可以在戰場上提供優勢的認識，空地戰指導正在迅速發展的計算機技術集成。1986年美國防部向國會提交的年度報告中提出了所需的創新努力。聯合戰術融合計劃 (JTFP) 和聯合監視和目標獲取系統 (JSTAS) 是隨后出現的系統。這兩個系統都旨在為指揮官提供從各種來源收集信息并指導采用聯合動力努力追擊地面目標的能力。開發這些系統的必要性表明了兩個事實。首先，這些系統顯示了技術和戰爭之間的整體關系。第二，這些系統強調了軍事領導人承認，從現在開始，在戰場上有效同步軍事能力所需的速度和復雜性超過了人類的認知能力。目前的多域作戰概念將這一認識帶到了未來。

認識到美軍的競爭優勢正在減弱，麥克馬斯特中將（退役）和當時的國防部副部長羅伯特-O-沃克呼吁開發空地戰2.0。時任訓練與條令司令部司令的大衛-G-帕金斯將軍（退役）響應號召，推出了多域作戰。然而，在2016年美國陸軍年會和博覽會期間，帕金斯將軍（退役）指出，這個概念不是對空地戰或全譜作戰的改造，而是描述了一種革命性的戰爭方法。多域作戰被稱為革命性的一個關鍵原因是，它要求軍事力量的運作方式發生轉變。新的作戰方式的基本驅動力是科學和技術的快速發展，以及需要在競爭、失敗、利用和再競爭的連續循環中與所有領域的同行威脅進行競爭。

在中國和俄羅斯等大國競爭的推動下，2017 年的美國國家安全戰略 (NSS)指示軍隊需要擁有同時在多個領域與競爭對手競爭的能力。要建立跨域對抗敵人的能力，需要發展“新的作戰概念和能力，以在不保證在空中、海上、陸地、太空和網絡空間領域的主導地位的情況下取得勝利”。來自聯合推動者的可靠和及時的跨領域支持是成功競爭的關鍵要求和隱含任務。由此產生的域相互依賴意味著“一個域中缺乏訪問可能會在一個或多個域中產生級聯效應”。因此，美國空軍多域作戰戰略計劃助理教授賈里德·唐納利博士預測，未來的戰爭將在一個快速而復雜的多域連續體中進行，不依賴于一系列作戰條件的連續設置但需要跨多個域的能力永久同步。因此，了解不同域中存在的能力以及如何利用每種能力來獲得暫時的優勢是多域作戰成功的基礎。

在 NSS 和 NDS 的指導下，美國訓練和條令司令部 (TRADOC) 于 2018 年初推出了 TRADOC 手冊 525-3-1，即“美國陸軍多域作戰2028”。這是一個概念，作為前 TRADOC 總司令Stephen J. Townsend 強調，承認敵人有能力在多層次的對峙中提出挑戰并與美軍抗衡，其目的是“在時間、空間和功能上將美軍和其盟友分開，以擊敗我們。”

該概念提出戰爭演變的一個原因是，它將多個領域的能力互動形象化，這超越了在不同領域內的機動性或擁有實現跨領域效果的能力。相反，這個概念承認，技術進步改變了領域之間的相互關系和跨領域連接的速度。MDO 2028將這些變化納入了該概念的多域作戰原則--校準的部隊結構、多域編隊和融合--這使得敵方的反介入和反侵略系統被瓦解，并使軍事力量能夠創造短暫的優勢窗口。它們結合在一起，為指揮官在時間、空間和目的上匯聚能力創造了條件，以實現跨領域的協同，并創造一個可利用的優勢地位。此外，多域融合是一個可以通過整合人工智能引導系統來優化和加速的過程。

戰場上的人工智能

我們必須習慣這樣一個激進的想法，即我們人類將只是智能生物之一。— Alexander Kott，美國陸軍研究實驗室網絡科學部主管

人工智能是技術系統執行此前需要人類智能才能執行的任務的能力。這些任務包括觀察和識別模式、通過觀察學習、預測事件或采取行動的能力。中國是美國的主要競爭對手之一，認識到人工智能可以使戰場對稱性向他們的優勢傾斜。中國在人工智能引導軍事能力（包括自主武器系統）發展方面的大量投資證明了此觀點。為了在武裝沖突中保持相對優勢地位，美國需要發展將人工智能與決策過程聯系起來的反擊能力。當前的美國人工智能計劃主要集中在模式識別上，由于計算能力的快速增長，模式識別可以分析越來越多的數據以創建信息。

多域作戰是需要收集和分析大量數據以觀察和評估作戰環境發展。目前人工智能在軍事上的應用主要集中在后勤運輸和數據分析的支持上。然而，聯合人工智能中心和白宮人工智能特別委員會的成立，都標志著人工智能將擴展到國防部的其他領域。例如，美國陸軍未來司令部目前正在開展多項計劃，分析人工智能如何提高指揮官獲得態勢感知和做出明智決策的能力。一個重點領域是發展能力，以提高美軍同步效果和減輕日常認知任務的速度。強調開發人員和潛在的最終用戶之間的迭代合作，為該部門開發人工智能指導系統創造了條件，該系統可以 "產生并幫助指揮官探索新的選擇"，并使他們能夠專注于選擇有利的作戰方案，使部隊和任務的風險最小化。

關于將人工智能納入作戰管理過程，關鍵是要區分將人類置于環中或環上的系統。根據機器人和自主系統的聯合概念，自主的定義是 "自動化的范圍，其中獨立決策可以為特定的任務、風險水平和人機合作的程度量身定做"。范圍本身包含了不同程度的自主性。在由TRADOC和佐治亞理工學院主辦的2017年瘋狂科學家會議上，專家們介紹了三種程度的自主性--完全自主、受監督的自主和自主基線。 一個完全自主的系統獨立于人類的實時干預，在人類不參與的情況下運行。在有監督的自主系統中，人類保持著實時干預和影響決策的能力，因此仍然處于循環之中。自主基線是目前各種現有系統中存在的自主性。在軍事應用中，這種自主性存在于人類監督的武器中，如愛國者和宙斯盾導彈系統，或AH-64D阿帕奇攻擊直升機長弓火控雷達，它獨立地 "搜索、探測、定位、分類和優先處理陸地、空中和水中的多個移動和靜止目標。"

Mitre公司的Richard Potember將機器學習視為 "人工智能的基礎"，其重點是系統在無監督下學習的能力，并創建深度神經網絡，以支持決策和機器人應用。自主性和人工智能的整合是一個過程，不經意間將導致 "我們以前電氣化的一切，現在將'認知化'"。 支持將人工智能引導的作戰管理系統納入多域作戰的一個關鍵技術發展趨勢是，自主性和學習逐漸從感知轉向決策。這樣一來，人工智能可以減輕多域作戰中固有的復雜性。一個固有的復雜性是整合能力和做出跨越多個領域的決策能力，不是在幾分鐘或幾小時內，而是幾秒鐘內，如果需要的話。因此，將人工智能整合到決策和同步過程中，平衡有利于美國的觀察-定向-決定-行動周期。

在戰略層面，人工智能引導的系統可以影響推動不同領域的升級和降級的決策。在作戰層面，通用人工智能可以建立態勢感知和同步效果。為了支持多個領域的能力融合，人工智能 "處理來自在多個領域運作的各種平臺的大量信息 "，直接促進了MDO戰爭的兩個基本方面：速度和范圍。人工智能支持比敵人更快、更遠的打擊能力。這種能力能夠實時分析動態戰場，為快速打擊創造條件，將美國“友軍”的風險降到最低。美國國防科學委員會2016年的一項研究，提出人工智能系統能夠在一個動能瞄準周期內整合多種作戰管理、指揮與控制、通信和情報能力的觀點。此外，委員會評估說，這些人工智能引導的系統的累積效應可以在整個多域融合周期內改變戰斗的運行和戰略動態。

多域融合

AI 即將上戰場，這不是是否會出現的問題，而是何時和誰的問題。— 美國陸軍未來司令部司令約翰·默里將軍

在武裝沖突中，美國的競爭對手旨在整合他們的A2AD系統以建立分層對峙區。其目的是剝奪美軍聯合部隊在時間和空間上同步作戰的能力。俄羅斯的S-400 Triumf是美國部隊在大規模戰斗中可能面臨的系統代表。S-400是一種移動式地對空導彈系統，擁有對付從無人機到終端彈道導彈的各種武器系統的能力。該雷達可在600公里范圍內跟蹤目標，并具有100公里的交戰范圍。該系統提供的關鍵技術進步之一是傳感器到操作手的全自動循環，使該系統能夠同時跟蹤和打擊多達80個目標。這是支持MDO 2028假設的一個例子，即美軍在大規模對抗同行威脅的敵對行動開始時，不能假設自己在任何領域擁有優勢。為了在競爭、滲透、分解和利用的連續循環中攻破敵人的防御系統，美國陸軍的多域作戰框架引入了多域作戰的三個原則--校準的部隊態勢、多域編隊和融合。

校準的部隊態勢是指能夠迅速適應和改變作戰環境的部隊和能力組合。其目的是找出潛在的弱點或在戰場上創造不對稱性，以建立一個可利用的局部優勢窗口。前方存在的部隊支持在整個軍事行動范圍內快速升級，以滲透和瓦解敵人的系統。這些部隊被安排具有任務指揮、火力、情報收集、維持、信息活動和特種作戰能力。遠征部隊具有在需要時進行聯合強行進入行動的能力，并為后續部隊創造了條件。這些部隊通過空中和海上部署，可在幾天或幾周內完成。

多域編隊的重點是使較低的梯隊能夠對近距離的威脅進行進攻和防御行動。支持多域編隊的三種能力是進行獨立機動的能力、采用跨域火力的能力和最大限度地發揮人的潛力。為了支持在有爭議的領域內達到軍事目的，MDO 2028認識到軍團、師和旅梯隊的單位需要獨立行動，不受上級總部資源優先級的限制。因此，他們需要擁有有機的后勤、機動、火力、醫療和通信網絡，使部隊能夠在預先確定的時間內獨立作戰。作戰概念目前的框架要求這些梯隊 "在通信線路高度競爭的情況下，仍能維持數天的進攻行動。"維持進攻的能力是由指揮官采用跨域火力的能力來驅動的。

跨域火力是指在暫時脫離上級總部火力支援的情況下，對火力能力進行整合，并具有冗余性。這個過程包括直接和間接火力單位、保護能力和電子戰裝置，以及 "多光譜融合彈藥，以及網絡空間、空間和信息相關能力"。為了加強在復雜和快速發展的多域作戰環境中的決策過程，需要開發 "由人工智能和高速數據處理支持的人機交互"。 校準部隊態勢和創建多域編隊都是為了實現本文所認為的多域作戰的一個關鍵組成部分--融合。

MDO 2028將融合定義為 "在所有領域、電磁頻譜和信息環境中快速和持續地整合能力，通過跨領域的協同作用，優化效果以超越敵人"。盡管它可能看起來像目前聯合能力的整合和同步延伸，但這個概念與目前應用的聯合能力有很大不同。這主要是因為它不是在時間和空間上按順序消除沖突的過程，而是由目標周期和任務分配命令指導和限制。相反，它是在窗口期中對所有領域的效果進行持續的同步化，在空間和時間上都有很大差異。要在一個同行競爭的環境中競爭，需要有能力通過跨域的協同作用創造暫時的領域超越。這種協同作用集中在決定性的空間。決定性空間是時間和空間上的一個物理的、虛擬的和認知的位置，它使美國部隊能夠獲得一個可利用的明顯優勢位置。此外，由于軍事單位期望同時對抗多種威脅，多域融合要求在所有領域的競爭連續體中同時進行系統分解和中立化。

快速指揮和控制為指揮官通過跨域協同和分層選擇，實現融合創造了條件。因此，軍事指揮官在任何特定時間點擁有對戰斗空間內運作的所有聯合力量的整體態勢感知是融合的一個關鍵組成部分。MDO 2028確定了兩項要求，即必須開發技術先進的指揮和控制系統并將其整合到多域編隊中以促進這一進程。第一個是需要 "每個梯隊的指揮官和參謀人員都能得到所有領域的戰斗可視化呈現并且指揮"，并迅速調整能力以實現融合。第二是有能力迅速協調聯合能力的匯合，以對付敵人的特定弱點。

指揮官在目的和時間上實現融合能力的關鍵是五個融合要素的同步化--準備時間、計劃和執行時間、持續時間、重置時間和周期時間。對這些要素的考慮使指揮官能夠計算出從啟動開始達到效果所需的時間，以及為新一輪的重新競爭重置能力所需的時間。在這個框架內收斂多種能力的過程因不同的能力使用率而進一步復雜化。雖然周期率提出了一個無限的使用序列，但使用率代表了一個與 "彈藥和消耗性虛擬武器 "相聯系的不斷減少的單位。 由于后勤是有爭議的，可預測的補給沒有保證，指揮官在多域融合中面臨著額外的挑戰。這個挑戰就是優化現有彈藥的使用，并使彈藥的使用與聯合能力的協調相一致。

目前可用彈藥的數量限制和無法建立庫存可能會導致未來大規模作戰行動中后勤儲備嚴重不足。為了延長軍隊的續航能力，特別是在跨越軍事爭端地區的交通線作戰時，需要對各種系統的武器狀況進行持續評估。在動能范圍內對所有聯合平臺進行 "優化和排序射擊 "變得至關重要。這種優化和排序過程，同樣迅速超過了人類決策者的認知能力，并提出了一個技術作戰管理系統的缺陷，該缺陷會對聯合能力的有效融合產生不利影響。

美國陸軍在多域戰斗空間中實現作戰敏捷性的核心是能夠從不斷增長的綜合數據集中創造理解，同時保持 "卓越的決策速度"。戰場上永遠存在著未知情況和沖突，但減少觀察環境變化和相應調整部隊方向所需的時間，可以提高決策和行動速度。提高對聯合部隊在各個領域內的所處位置的認識，相對于敵人和他們的作戰和戰術計劃，對于加速較低層次的機動是必要的。此外，短暫的機會窗口要求未來的作戰管理系統迅速將傳感器與射手相匹配。

在美國陸軍的現代化框架內，新興技術需要為兩個關鍵的技術和組織上的不足提供一個解決方案。首先是保持對作戰區域內所有聯合軍事單位完全態勢感知的能力。第二是迅速建立從傳感器到射手的冗余回路能力，其中包括所有可用的聯合單位并考慮到能力的不同再生周期。這是一項任務，根據需要處理的數據量，當聯合軍事單位在有爭議的戰場上競爭時，需要持續同步，這很快就會超過人類的認知能力。將人工智能融入作戰管理過程可以減輕這種人類的局限性。

當前的作戰管理系統

我們的投資重點之一是網絡，這并非巧合……因此我們有能力將這種目標快速傳達給另一個領域。— 美國陸軍未來司令部司令約翰·默里將軍

實現多域融合的最關鍵步驟之一是開發聯合指揮和控制（C2）系統，將整個戰斗空間的能力縱向和橫向聯系起來。2017年，SYSTEMATIC公司獲得了設計美國陸軍新型作戰管理系統 SitaWare 的合同。美國陸軍戰術任務指揮部負責人 Shane Taylor 中校稱該系統是“一種開箱即用的解決方案，用于跨梯隊同步任務指揮數據，這為陸軍遷移到通用架構的目標提供了一個跨越式發展的機會。”該系統提供的一些進步包括簡化指揮所 C2、改進與聯合和聯盟伙伴的互操作性以及標準作戰功能融合框架。該系統的另一個關鍵功能是能夠快速擴展大量數據并以提高指揮官態勢感知的方式呈現。

在美國陸軍的作戰環境中，SitaWare 是一個指揮后計算環境組件，有望消除信息和情報孤島，并可集成為通用作戰平臺。 SYSTEMATIC公司承認未來的作戰需要情報、后勤和作戰系統的快速同步。因此，當前系統旨在分析大型數據集并在直觀的用戶界面上顯示相關信息。因此，它可以實時建立指揮官的態勢感知并提高他們的決策速度。此外，系統軟件符合各種民用和軍用互操作性標準，這使得系統更容易與其他聯合和聯盟平臺連接。

為了在各梯隊之間嵌套系統，SitaWare的用戶界面應用程序和顯示器可根據操作環境的要求進行定制。縱向信息共享確保所有梯隊之間共享共同數據。為了提供戰術層面上的態勢理解，該系統具有對輕型、輪式和裝甲編隊的美國“友軍”跟蹤能力。該系統的另一個關鍵特征是綜合指揮層。這一功能使指揮官能夠根據作戰環境的變化，迅速傳播對原始命令的更新和修改。然而，SitaWare的設計并不是為了指導效果。因此，它不能充分加快傳感器到射手的周期，不能提高指揮官在有爭議的環境中有效地匯聚聯合能力，以對抗擁有自主和人工智能支持的武器平臺的同行威脅。

在解決未來多域作戰要求的另一項努力中，美國陸軍啟動了一個內部項目，旨在 "增加物理目標、數據收集、數據分析和自主決策在戰場物聯網中的整合。"該項目專門用于填補美國陸軍領導人評估的商業生產技術沒有充分解決的差距。弗吉尼亞理工大學的專家預測，項目的主要挑戰之一是 "處理許多復雜的變量 "的能力，這影響了結合從博弈論到分布式學習等方面的能力。這些挑戰由于以下事實而被放大：美國陸軍目前的技術開發工作側重于能力的實戰化，很少考慮整合軟件和硬件，使這些系統能夠與各種聯合能力溝通。

該項目的重點是將人工智能引導的系統置于回路中，為指揮官提供在戰斗空間的各種傳感器平臺上收集的大量數據的綜合分析。通過收集相關傳感器系統的數據，分析敵人的能力分布，并將其與可用的美國“友軍”武器系統進行比較，該系統提供關于如何最有效地實現效果的建議。為了使這一過程有效運作，指揮官必須放棄相當程度的控制權，因為他們允許系統 "為如何發動戰爭選擇最合適的戰略"。盡管有這種擔憂，陸軍下一代戰車跨功能小組的副主任凱文-麥凱納里承認，人工智能在多域作戰中是必不可少的，因為它提供了可將目前九十六小時的師級目標定位周期 "減少到九十六秒 "的能力。總的來說，"四分衛項目 "是幫助指揮官 "準確了解戰場上的情況，然后根據可用的和其他因素選擇最合適的戰略。"該倡議是能夠在時間有限的決策空間中有效地融合能力邁出的重要一步，因為它將人工智能的作用提升到數據可視化工具之外，使其成為戰斗戰略工具。

對人工智能在作戰管理過程中的可靠性的擔憂可以通過云架構和深度學習系統的快速發展來緩解。與人類互動類似，在人工智能和自主系統發動的戰爭中建立信任需要時間。中校Wisham，"四分衛"項目的負責人之一，指出這需要一個深思熟慮的策略來證明系統是可靠和有效的，由于很難或不可能追蹤到神經網絡的決策路徑，這就很復雜。 然而，Nvidia公司的機器人研究員Dieter Fox預測，這是一個有解決方案的問題，因為研究人員繼續開發分析神經網絡和機器學習過程的新程序，在未來可以解決這一問題。要分析網絡和學習過程是人工智能的一個關鍵方面，因為它允許開發人員在一個設定的決策框架內約束自主學習系統。另一個認識到發展人工智能啟用能力重要性的部門是美國空軍。

由于確定需要開發多域 C2 系統，美國空軍打算用“衛星、有人機和無人機上不同傳感器的全新網絡”取代其傳統的聯合監視目標攻擊雷達系統。這種新能力的名稱是先進作戰管理系統（ABMS）。盡管項目當前的重點是連接美國空軍單位，但其最終目標是開發“未來作戰的數字神經系統”。美國空軍準將、美國空軍聯合部隊整合總監戴維·熊城（David Kumashiro）表明，他們的方法集中在這樣一種觀念上，即如果“你不遵循開放系統架構的標準，你就會發現自己在場邊，與戰斗無關。” ABMS結構建立在現有的基于云的目標定位助手之上，旨在有效跟蹤目標和飛機。通過擴展這一概念，美國空軍規劃人員希望專注于網絡機器對機器的交互。該項目的指導思想是開發可以“像樂高積木一樣拼在一起”的系統，以快速輕松地連接聯合能力。

總體而言，將人工智能整合到作戰管理過程中的需求是由一種認識驅動的，即在作戰領域將美國軍事部門聯系起來對于保持競爭性軍事優勢是必要的。如果不走人工智能整合的道路，就有可能對美軍在未來的戰斗中擊敗近似競爭對手的能力產生不利影響。以下兩個場景說明了在軍團和師級的多域作戰中，人工智能引導的作戰管理系統如何影響戰場上的動態。

方法

長期規劃使軍方能夠集中研究和開發工作，并指導人員配備、訓練和裝備決策。這個過程的核心是制定評估發展中威脅的概念。 MDO 2028 是一個包含假設和預測以推動軍事戰略的文件示例。聯合出版物 5-0“聯合規劃”，將假設定義為“關于當前態勢或事件未來進程的假設，在缺乏事實的情況下假設被認為是真實”，這對于推進規劃過程至關重要。為了提供一個將軍事能力和需求與預期的未來作戰環境聯系起來的背景框架，軍事規劃人員創建情境以增加理解。這一過程使各級軍事領導人能夠“接觸可能的未知情況，并且吸收理解它”，并提出解決方案。因此，情景模擬是作為創建承認技術發展可行框架的一種方式。然而，重要的是不要將情景與具體預測混為一談，而應將其視為擴展可能性領域并根據預期的技術發展識別未來機會的工具。此外，重要的是要認識到情景構建的一個潛在因素是不確定性。為了展現不確定性和復雜性，同時保持情景“介于預測和推測之間”，需要整合歷史和當前信息，識別行為模式，以及“構建 關于未來的連貫敘事。”其他重要的考慮因素是場景需要與可信的現實生活條件保持一致。

布加勒斯特國防大學國防與安全研究中心的研究員 Marius Potirnich 創建了特定軍事情景分類。他提出的兩個類別是戰略情景和演習情景。戰略情景是出現最廣泛的類別，考慮了在整個軍事行動中可能發生和使用的軍事事件和能力。演習場景嵌套在戰略場景框架內，并進一步細分為真實和虛構。真實場景使用現有軍事能力，在現有作戰環境的約束下，分析現實世界任務集中的情況。虛構環境評估軍事能力的現狀以及預期的未來能力，并將它們置于基于已發布的軍事行動概念和現代化框架的預期威脅環境中進行預測。

本專著介紹了兩個虛構的場景，以說明在未來的多域作戰中集成人工智能引導作戰管理系統的潛在影響。所有場景都基于與對手（如中國）發生沖突的環境。第一個場景以軍梯隊為背景，重點關注空中和海上動能打擊的融合，以及“支持軍區機動計劃或代表下屬梯隊”的網絡空間活動。第二個場景設置在師梯隊，側重于聯合能力的融合和需要分析和傳播的“大量情報的定制”。對手的A2AD和軍事創新努力以及美國陸軍的 MDO 2028 和當前的現代化舉措被用作背景情景。場景是嵌套的，最后評估了美國陸軍是否能將人工智能納入其作戰管理流程，以便在當前的MDO 2028現代化框架下有效地融合多域作戰能力，以及如果該部門不能這樣做的潛在風險。

范圍和限制

這本專著的框架是美國陸軍的多域作戰概念。重點不是討論人工智能在戰場上的法律和道德以及考慮人工智能產生在兩個方面產生的后果。相反，它旨在評估人工智能如何幫助在日益復雜的作戰環境中實現多域元素的融合。由于人工智能領域的快速變化和發展，評估是在概念層面進行的，沒有深入探討人工智能在戰爭戰術和作戰層面的廣闊應用前景。對算法是否可以指導能力融合的評估是基于當前的發展，以及機器學習、量子計算和自主機器對機器組合領域的預期進行的。該專著所介紹的和用作基礎的所有信息都完全來自于已被批準公開發布的渠道。因此，有可能存在與本專著的假設相矛盾的機密文件。

戰略框架（情景一和情景二）

在2035年。根據“一個中國”的政策，中國軍隊已經開始收復臺灣，并開始阻止美國海軍進入中國南海。為了捍衛自己的利益，中國軍隊的導彈防御力量處于高度戒備狀態。綜合性的反介入和反侵略網絡得到了中遠程導彈、各種反飛行器和防空武器以及各種中遠程情報收集和監視能力的支持。中國的《新一代人工智能發展規劃》在過去15年中指導了軍事技術的發展。在 2017 年的介紹中，中國領導層宣稱“人工智能已成為國際競爭的新焦點。人工智能是一項引領未來的戰略技術； ……發展人工智能作為增強國家競爭力和保護國家安全的重大戰略。”因此，中國每年投資超過 150 億美元用于“智能技術”的發展，重點是人工智能引導的自主能力。中國的人工智能整合上付出不僅僅在軍用機器人領域，還包括自主軍事決策。基于人工智能在推理、作戰指揮和決策的潛力，中國領先的國防公司負責人，認為“在未來的智能戰爭中，人工智能系統將就像人類的大腦一樣”。因此，美國軍方面對的是一支具有在機器對機器團隊的前沿運作能力的中國部隊。

自主偵察無人機、攻擊機和導彈發射器整合到一個由人工智能引導的傳感器到射手網絡中。這些發展成倍地加快了戰斗的速度。對手的系統可以同時跟蹤和打擊數百個目標，并在需要時快速重新接觸和重新分配單位。為了競爭和滲透對手多余的防御結構，需要美軍快速、持續地匯聚能力，以“滲透和瓦解”A2AD 保護傘。這些行動能夠建立臨時的優勢窗口，軍和師梯隊可以利用這些優勢機動進入戰術支援區和近距離區域。在這些區域內，軍以下的梯隊可以集中他們的有機能力對抗敵人。這反過來又使軍團能夠在不斷的滲透和整合的循環中重新競爭和整合能力，為下級梯隊部隊的利用創造條件。

為了應對對手的現代化努力，美國陸軍在國家安全戰略、人工智能指令和多域作戰理念指導下，對機器-機器團隊聯動進行了大量投資。因此，美國的軍事能力包括一系列可以感知、協調效果以及指揮和控制的自主學習的作戰網絡系統。單個自主機器人和無人機系統，以及更大的無人駕駛飛機、海軍和導彈投送系統，都在該框架內作為自主節點運行。美國私營公司在量子計算領域的重大進展為美國軍隊提供了處理速度和響應時間方面的競爭優勢。這提供了一個戰機，使美國“友軍”能夠比對手更快地觀察、定位、決定和行動。但是，由于技術的進步，John Boyd 的 OODA 循環不再以分鐘為單位執行，而是以秒或毫秒為單位。這些新出現的威脅導致美國越來越多地將人從循環中移除，這使得聯合部隊能夠“以比對手更快、更有效的節奏作戰”。然而，受到有關在戰爭中使用自主制導系統和人工智能的道德法規的限制，美國軍方仍然將人類置于決策循環中。其結果是在指揮和控制層面有效整合了人機協作，允許指揮官在連續競爭期間從一系列進攻行動中選擇進攻方案，同時依靠自主的人工智能引導行動進行保護。

美國陸軍的關鍵指揮控制系統是由人工智能引導的作戰管理系統。它是美軍戰場網絡的樞紐。該系統從作戰環境中的所有聯合傳感器收集數據，并不斷從戰區和國家收集數據的單位中提取和推送數據，以構建共同的作戰圖景。這使系統能夠分析敵方和美國“友軍”在戰場上的位置。由于該系統是自主學習的，它會不斷評估敵人的行動和能力。同時，它對美國“友軍”能力及其狀態有完整的認識，包括各種系統的再生時間、彈藥消耗率和補給狀態。因此，該系統可以識別敵人的弱點和威脅，并執行一個連續的評估周期，以預測美國“友軍”聯合能力如何融合以在戰場上創造暫時的優勢。此外，作戰管理器還計算彈藥優化、能力調配和能力的使用，以達到預期的效果，同時最大限度地減少附帶損害和對部隊的風險。

在戰場網絡內，該系統與所有領域的聯合能力相聯系。各種作戰管理系統本身是橫向和縱向連接的，這使它們能夠跨多個域快速執行任務和重新分配任務，而不會失去實現各自目標的能力。與所有的傳感器和射手相連，允許系統控制傳感器到射擊者的連接，并分配最好的武器系統來實現動能和非動能效果。在保護作用中，作戰管理系統完全自主運行控制消除敵人對美國“友軍”和指定保護區的威脅。由于連續的進攻性競爭的融合能力必須嵌套在更高的總體目標中，作戰管理系統將人置于進攻行動的循環中。該系統分析了美國“友軍”能力通過在不同梯隊的聯合能力融合所能達到的各種效果。

多域框架將美國陸軍部隊視為遠征部隊。這個梯隊的關鍵作用之一是擊敗和消滅遠程和中程系統。因此，他們是在其控制范圍內各師的輔助力量。為了與同級別的威脅相抗衡，關鍵是要整合能力，以對抗對手的防空、遠程地面火力和反艦導彈。此外，在需要時，軍團總部負責指揮和控制在其作戰區域內運行的多域聯合能力。融合動能聯合火力的主要目標是摧毀敵人的中程武器系統，以促進師和旅單位的自由機動。最后，軍團負責同步國家、戰區和內部單位的情報收集工作。網絡空間能力本質上集成在融合工作中，包括國家和戰區級單位。總體意圖是對融合工作進行分層，以提供多種選擇并創建各種跨域協同能力變化。

在競爭周期內，軍團的重點是對敵方防御系統的滲透和瓦解。對對手A2AD保護傘的滲透，包括瓦解敵人的遠程火力系統。這包括使雷達和關鍵指揮和控制節點失效，這可能比破壞運載系統產生的影響更大。滲透的另一個方面是對手地面部隊機動的較量，以及在暫時優勢窗口期間與美國“友軍”從作戰和戰略距離機動的同步。

在師級，部隊的重點是分解和利用。在沖突開始時，他們可以作為前沿存在或遠征部隊。該師的主要作用是為下級部隊在近距離區域機動和對抗創造條件。該師的主要職責是“航空、火力、電子戰、機動 支援和多旅機動以獲得優勢位置。”關鍵是摧毀或消滅對手的中程火力單位。在這個梯隊，該師有能力將有機單位與上級司令部同步，并整合分配的空軍和海軍能力。與擁有自主和人工智能引導系統的相同競爭者相比，兩個梯隊的成功都受到他們進行多域同步的能力和能力自主水平的影響。

情景 1 – 軍團梯隊

美國陸軍第 18 空降兵團總部位于作戰支援區。該組織的主要作用在戰場上創造條件，使其控制下的各師和增援部隊可以利用這些條件進入近距離機動區域。進攻行動以四個目標為中心--消滅對手的遠程防空單位，瓦解對手的中程火力能力，限制對手的地面部隊速度，以及創造 "通過分配資源、安排師的機動順序并將其與縱深結合起來，在較低層次上實現匯合。" 雖然近距離和縱深機動區的距離超過1500公里，但盟軍一直處于中程彈道導彈的動能目標和網絡及太空領域內的非動能目標的威脅之下。

為了保護，美國第 18 陸軍空降兵團的 AI 作戰管理系統不斷連接到國家和戰區的情報收集單位以收集情報。一旦發現對手的威脅，作戰管理系統就會自動與戰區和國家傳感器協調，以確定威脅，并促進傳感器的交接，確保收集情報的完整性，同時減少不必要的情報冗余。同時，它識別出跨所有領域的多個交付平臺，以構建一個強大的殺傷鏈，盡管可能丟失主要聯系，但該殺傷鏈可在時間受限的環境中執行。

空間傳感器為系統提供有關敵人遠程和中程火力能力的各個組成部分配置信息并且能持續更新。與此同時，作戰管理系統將海軍驅逐艦識別為最有可能成功摧毀來襲導彈的單位。同時，該系統識別出可以對威脅做出反應的其他美國“友軍”單位，并根據其當前對整體作戰環境的評估對其進行優先級排序。系統基于其算法考慮的一些因素是：強制風險、成功概率、彈藥狀態、能力重置時間和附帶損害。

對于保護工作，作戰管理系統以人在環結構中運行。這意味著軍團的作戰中心可以觀察事態發展，并在緊急情況下進行干預，但該過程是為作戰管理系統自主運行而設計的。對手威脅的程度以及他們可以運行的速度推動了對自主運行的需要。一旦檢測到來襲導彈，作戰管理系統就會在幾秒鐘內執行概述的序列以摧毀對手的威脅。這個循環實時并持續運轉，以應對新出現的威脅。三個方面使得智能引導的作戰管理系統在國防領域的自主運行方面變得至關重要。首先，能夠在幾秒鐘內關閉射手到傳感器的鏈接，以應對以高超音速單位的威脅。其次，建立強大和冗余殺傷鏈的能力，可以快速整合備用和應急能力。第三，在優化使用有限且難以再補給的資源的同時指導保護工作的能力。在保護行動的同時，該系統分析作戰環境以檢測進攻行動的機會。

對于進攻行動，作戰管理系統以人在回路中的模式運作。美國政府關于人工智能和自主武器的道德使用政策，以及公眾對使用人工智能引導的自主武器系統的看法，是決定將人類留在決策鏈中的基礎。美國陸軍的“四分衛項目”為構建當前的作戰管理系統提供了框架。與保護工作類似，作戰管理系統不斷從外部和有機傳感器中提取數據。然后，它評估聯合能力如何融合以暫時禁用對手的部分防御傘，并允許下屬單位推進并將其有機單位帶入射程。

由于聯合單位在在時間和空間上的協調需要在幾秒鐘內執行和同步，因此需要作戰管理系統不斷分析作戰環境。在此過程中，它重組了 OODA 循環概念的部分內容，以獲得以秒或毫秒為單位的自主對手決策周期的能力。該系統通過持續觀察戰場空間并同時分析美國“友軍”的行動來應對威脅，而不是觀察后再確定方向來實現這一目的。然后，該系統會產生一系列可用的選項來進行攻擊性打擊。在軍團的行動中心內，選項顯示在交互式顯示器上，允許具有適當釋放權限的個人決定采取何種行動。通過不斷分析和重新配置可能的傳感器到射擊者的回路，該系統創建了一個決策空間，可以減輕將人置于回路中對抗嚴重依賴自主能力的對手缺點。在作戰中心的相關權力機構確認以對手單位為目標后，作戰管理系統通過在時間和空間上同步依賴的效果，將來自各種選定的聯合推動者的能力融合起來。

在這種情況下，在發射美國“友軍”導彈之前，作戰管理系統會協調進攻性網絡行動，威脅信號淹沒對手雷達，這增加了導彈成功穿透敵人的反介入和區域封鎖傘的機會。一旦產生網絡效應，作戰管理系統就會指揮導彈的發射并觀察對手的反應，以在必要時重新發射另一枚導彈，并檢測更多額外的目標。導彈找到目標并摧毀它。一旦傳感器確認影響，作戰管理系統就會向與現有信息作戰工作線相一致的媒體傳播消息。同時，作戰管理系統會重新計算美國“友軍”運載平臺的彈藥可用性和回收率。這些數據用于優化未來打擊的彈藥使用，并為保障部隊建立補給優先順序清單。

隨著美國“友軍”的推進和軍團塑造縱深機動區和作戰縱深火力區，這一過程不斷重復。美國陸軍師利用暫時的優勢窗口和機動自由來推進并將對手帶入其有機武器系統的有效射程內。這為近距離和縱深機動區域的對抗創造了條件，從而改變了戰場邊界并重新啟動了競爭循環。

場景 2 – 師梯隊

在美國陸軍第18空降團創造條件后，第3步兵師陣地機動進入附近區域，擊敗對手地面部隊。該地區是第一次軍事編隊爭奪“控制物理空間以支持戰役” 目標，在與對手近距離作戰。由于美國“友軍”地面部隊預計將在這個爭端空間進行獨立機動，因此擁有比對手更快的能力匯合對于推動節奏并保持主動權至關重要。地面機動部隊的目標是在臨時優勢窗口期間協調機動，以“擊敗敵軍、破壞敵方能力、物理控制空間以及保護民眾”。附近地區的對手依賴于由自主情報、監視和偵察 (ISR) 打擊系統、綜合防空系統和地面聯合兵種編隊組成的互聯網絡。將人工智能整合到決策周期中，大大加快了對手的行動節奏。為了獲得優勢地位，需要不斷中斷對手的能力，最好是在他們的指揮、控制和傳感器節點。

隨著第 3 步兵師部隊的機動，作戰管理系統不斷收集和比較數據，以構建一個共同的作戰圖，說明美國“友軍”和敵軍的組成和部署。根據數據，系統開始分析對手的防御網絡，以識別對手的傳感器、ISR 平臺和信息流。在此階段，地面部隊分散作戰，作戰管理系統側重于迫使對手暴露其能力的欺騙措施。一旦對手暴露了他們的系統，作戰管理系統就會將國家和戰區單位收集的偵察數據與鄰近單位情報和偵察能力收集的數據同步。然后它與相鄰單位和上級司令部的作戰管理系統協調，以消除交戰沖突。此操作可確保多個跨梯隊單位不繼續攻擊同一目標。

一旦上級司令部的作戰管理系統將權力下達給第 3 步兵師，該師的作戰管理系統就會掃描整個組織的能力，以建立一個成功可能性最大的傳感器與射手的連接。如果系統無法建立連接，或成功概率低于預定閾值，系統會將目標推回上級總部系統，以擴大可繼續攻克目標的可用聯合單位陣列并提高成功概率成功。當威脅單位可以用有機單位追擊時，師作戰管理系統會確認美國“友軍”的部署以清理地面，分析各種武器系統的彈藥狀態，并分配給確定的投送平臺。一旦傳感器周期完成，作戰管理系統就會向選定的武器系統發出信號以進行交戰。

釋放彈藥后，作戰系統會立即更新彈藥供應狀態，重置再生周期，向后勤作戰支援部隊發送補給請求，并跟蹤威脅直至其銷毀。這是一個需要幾秒鐘的循環，并且在滲透和分解過程中反復發生。隨著師部隊的推進，作戰管理系統在支持美國的各種媒體平臺上推送信息作戰信息。每一次積極的參與都伴隨著針對該地區人口統計的信息傳遞工作。隨著行動的進展，該系統不斷評估對手的信息活動并提出建議的反信息，使美國“友軍”在信息頻譜中保持主動權。

當美國“友軍”繼續在對手的反介入和區域拒止保護傘內展開對抗時，作戰管理系統會反復識別對手傳感器并建立冗余殺傷鏈來擊敗對手地面部隊。每次消滅對手ISR 傳感器時，系統都會評估破壞對敵方與美國“友軍”編隊交戰能力的影響。機動部隊利用隨后建立的臨時非覆蓋區域來推進其建制單位。同時，作戰管理系統重新啟動網絡、空間和無人機傳感器的融合以檢測新目標，并融合能力以建立一個新的臨時窗口期，可用于推進機動師地面部隊。

這些活動在幾秒鐘內發生，并且事件發生的速度遠遠超過人類的認知周期。隨著行動的進展，作戰管理系統的自主學習算法繼續分析和識別對手行為中的模式。因此，該系統可以實現與對手地面部隊及其防御努力的持續競爭循環。

影響

美國對手整合和融合自主性和人工智能的意愿推動了美軍發展和使用對抗能力的需求。這些進展提出了在面臨對等威脅時快速連續執行多域融合的需求。由于跨多個領域融合能力需要分析大量信息，因此該過程將人為主導的同步過程推到了敵人的決策周期之外。此外，多域融合涉及建立冗余殺傷鏈。通過消除沖突建立一個單一的傳感器到射手銜接鏈是不夠的。相反，融合需要在必要時識別和使用可以繼續攻擊目標或提供保護工作的冗余能力。由于存在優勢窗口的時間框架不斷縮短，建立快速同步聯合能力的冗余殺傷鏈是一項關鍵且需要同步完成的工作。

總體而言，未來的作戰管理系統必須在聯合平臺上進行橫向和縱向鏈接，以滿足多域作戰需求，并具備秒級或毫秒級的協同作戰能力。此外，為了融合能力，人工智能引導的作戰管理系統可以在爭端地區補給環境縮小對抗中彈藥優化的能力差距。該系統通過持續評估最佳目標-彈藥組合并避免不必要地消耗彈藥以及過度殺傷來實現這一目標。不幸的是，目前開發指揮和控制平臺的方法主要是沿著服務的孤島進行的，這將減緩建立在未來作戰中融合能力所需技術框架的能力。

結論

人工智能和自主性對作戰節奏的影響支持羅伯特·萊昂哈德的說法，即“時間越來越成為戰爭的關鍵維度。”人工智能與自主能力的結合使軍隊能夠大幅增加活動發生的頻率，進而推動序列的節奏并縮短機會之窗。當人工智能在沒有人的情況下在觀察決策-行動循環中引導自主系統時，這種關系會進一步加速。時間，以及比對手更快地觀察和行動的能力，成為執行匯合的關鍵因素，使美國“友軍”能夠獲得暫時的優勢位置。

自從計算機網絡、戰術數據鏈和衛星通信的普及以來，美國還沒有遇到過對手。目前在量子技術、人工智能和自主性領域的努力對美國各軍種在其各自的統治范圍內獨立運作的能力提出了挑戰。因此，正如美國陸軍的多域作戰 2028 概念所預期的那樣，在戰場上創造臨時可利用優勢的能力依賴于跨多個域融合聯合能力。目前，這一過程主要由協調小組執行，其主要任務是通過 "域聯合解決方案的階段性同步"來匯聚能力。然而，與同行競爭者進行融合的復雜性，其人工智能引導和自主武器系統將決策和同步循環縮短到幾分鐘或幾秒鐘，這需要開發新技術。 MDO 2028的設計師承認這一缺陷，以及任務的復雜性，并列出了融合的考慮，要求開發新的軍事技術來填補這一關鍵的空白。

因此，未來的 C2 系統需要為所有梯隊的指揮官提供盡可能接近完整的戰場空間內所有聯合單位的通用作戰圖。此外，這些系統需要快速傳輸偵察和目標數據，以使用動能和非動能手段繼續攻擊目標。然而，即使未來的C2系統能夠為指揮官和他們的參謀人員提供數據，使他們能夠在多個領域融合能力，但與在快速轉瞬即逝的機會窗口內任務相關的大量信息融合很快就超過了人類的認知能力。此外，其他因素，如彈藥優化要求和不同的能力再生窗口，進一步增加了在多域作戰中融合能力的復雜性。

目前為應對新出現的威脅所做的努力表明，美國各軍種在開發和部署國防部范圍內的能力方面仍然進展緩慢。美國軍隊正處于重組過程中，這為創建專注于打仗的系統提供了機會，而打仗需要嵌套和連接的C2系統，以促進快速交接和整合聯合使能器。如果現在不建立這些能力，將導致發展出一支名副其實的“多域部隊”，因為軍隊將不再具備2028發展目標所設想的那樣融合能力，而是退回到既定的解沖突和同步過程，這種程序太慢，效率太低，無法保持競爭力。

正如本文所說明的那樣，面對擁有人工智能引導和自主武器系統的同行威脅，保持競爭力的唯一途徑是發展類似的能力，在幾秒鐘內建立并執行冗余的傳感器到射手的連接。將人工智能整合到作戰管理過程中不是一個保持領域優勢的問題，而是確保美國軍隊能夠在對抗、利用和再對抗的連續循環中創造短暫的優勢窗口，這種對抗在所有作戰領域中以秒計。

隨著美國為大國競爭而重組其軍隊，戰場的有效性將取決于美軍是否有能力超越其近似競爭對手的決策周期。速度是關鍵--軍隊如何快速從其傳感器中收集數據，分析數據，辨別重要信息，將其發送給相關作戰人員并作出最佳反應。一支日益一體化和互操作性的部隊，對共同作戰環境有共同理解，對于軍隊完成能力融合至關重要。

美國防部聯合作戰概念（JWC）描述了全域作戰，并設想了一個聯合殺傷網，它可以通過全域聯合指揮和控制（JADC2）的支持概念，快速有效地將任何傳感器與任何投射能力聯系起來，這就是融合的原則。實現融合要求各軍種之間專注聚焦，確定優先次序并進行協同。美國陸軍將在JADC2中發揮核心作用，因為它為作戰和戰術網絡的發展提供信息；為JWC提供后勤骨干；并在一系列與各部門、機構和國際合作伙伴的合作實驗中測試融合。

0 概述

• 議題：隨著美國軍隊為大國競爭而進行的轉型，戰場效率將在很大程度上取決于其超越同行競爭對手決策周期的能力。

• 聚焦范圍：描述了陸軍和聯合實施JADC2的情況。

• 觀點：

  • 在一個共同的作戰環境中，數據管理和共享對于軍隊實現必要的能力融合至關重要。
  • JADC2要求國防部和陸軍進行變革，特別是在數據共享、網絡支持能力、決策周期中的人工智能（AI） 以及對部隊結構的調整方面。
  • JADC2是關于獲取數據和有效連接；它不是一個特定的平臺。

1 戰略環境

在2020年以后，美國軍隊必須具有戰略上的敏捷性、反應性和致命性。中國和俄羅斯正在大力投資，以減輕美國在陸地、空中、海上、太空和網絡空間各個領域的能力。

• 通過快速移動平臺維持的反介入/區域拒止（A2/AD）能力，爭奪進入戰場的機會。
• 利用日益增長的城市化和其他阻礙視距瞄準的地形。
• 利用戰略上敏感和動態的環境。

在有可能限制聯合部隊戰略部署和使用其部隊能力的情況下，需要一個現代化的指揮和控制（C2）機構，能夠迅速匯集美國及其盟國的所有能力，以威懾，并在必要時擊敗近鄰和其他競爭對手。

1.1 遺留系統的不足之處

目前的C2項目使用的是幾十年前的平臺，"沒有針對未來沖突的速度、復雜性和殺傷力進行優化"。目前的平臺各軍種不能有效地利用或發送數據、命令給其他軍種，而且它們的結構不能支持實現未來的C2。2018年國防戰略（NDS）強調了C2系統現代化的重要性，指出在退化的環境中未來的戰斗將以速度、更多的自主權和分布式的單位獲勝。

2 聯合作戰概念（JWC）

美國防部領導層設想了一個在戰場上沒有界限的未來，圍繞著一個統一的C2系統，其中一個多領域的方法--參與和整合地面、空中、海上、網絡和空間作戰--對于挑戰一個近似的對手是必要的。JWC是一個關鍵的概念，并且正在推動未來的研發和采購，同時也在整合作戰指揮部的審查和服務計劃。因此，該概念的發展是國防部的一個優先事項。

圖：全域聯合指揮與控制（JADC2）通過實時終端用戶報告和協作規劃，協同多個數據源，在國防支持民事當局行動期間，準確地在聯合特遣部隊民事支持(JTF-CS，美軍機構) 可能需要的地方提供支持能力。

注1：聯合作戰概念的四個支持性概念

• 指揮與控制
• 火力
• 后勤
• 信息優勢

2.1 JADC2

美國防部JADC2戰略于2021年5月由國防部長勞埃德-奧斯汀批準，闡明了國防部實施JADC2的方法；它將JADC2描述為感知、探測和行動的作戰能力，從而提高從沖突到競爭以及所有領域的互操作性和決策速度。JADC2是一個以數據為中心的持續C2能力框架，它支持JWC，并使聯合部隊能夠迅速匯集有助于威懾的效果，并通過決策優勢使任務取得成功。

JADC2指的是所有聯合C2的實施，包括：

• 構建其連接性的架構。
• 授予權力。
• 整合人工智能（AI）決策。
• 提供梯隊的人員能力。
• 培訓領導人。
• 同步工作人員并賦予他們實時決策的權力。

由于速度和規模在未來的戰斗中至關重要，JADC2將建立一個網狀網絡，實時將各部門的數據帶入一個 "可共享的數據湖"，將來自所有領域--陸地、空中、海上、太空和網絡空間的傳感器連接起來。利用人工智能軟件、數據庫、處理器和算法，它將把偵察信息轉化為可識別的和優先的目標，比人類分析員更快。目標數據將被發送到處于最佳位置的單位/能力，無論是動能、網絡、電子戰（EW）還是信息作戰（IO）。

JADC2及其網狀網絡可以被看作是一個安全的戰斗互聯網，軍事應用程序在上面進行連接，從所有可用的來源搜尋數據，以迅速將最佳的 "投射 "或 "效應器 "與目標聯系起來。JADC2可以提供無處不在的數據，不同的人類和機械數據可以根據需要使用。歸根結底，JADC2不是一個特定的平臺；它是獲取數據并有效連接。

圖：聯合參謀部的JADC2作戰規劃實驗，允許陸軍、海軍、空軍和海軍陸戰隊的節點共享實時的信息，以實現傳感器與投射的聯系，并將其顯示在一個共同的作戰畫面上（美軍聯合現代化司令部）。

2.2 各軍種間的合作

所有軍種都同意需要將JADC2作為一項組織戰略。2020年，陸軍和空軍簽署了一項協議，在2022財政年度（FY22）之前分享數據并制定共同的數據和接口標準；在多次實驗中，他們在這方面取得了成功。此外，陸軍、海軍和空軍在2021年初簽署了一項合作協議，以測試、整合和分享數據開發，以實現JADC2。

3 陸軍的角色

陸軍現代化戰略描述了陸軍將如何作戰，用什么作戰以及如何組織起來支持聯合部隊。陸軍致力于發展作戰網絡、技術和概念，通過一系列名為 "項目融合"（PC）的演示和實驗來實現超額匹配并為聯合部隊提供信息。這是一場持續的學習運動，旨在迅速 "融合"所有領域（陸地、空中、海上、太空和網絡空間）的效果，并塑造陸軍的新興理論、組織、訓練、能力、研究和發展以及后勤。

通過實驗和學習，"項目融合"有助于確保軍隊在適當的地方擁有適當的人員、適當的系統、適當的能力，以支持聯合戰斗。——陸軍參謀長詹姆斯-麥康威爾將軍

"項目融合"（PC）：學習運動

PC由五個核心要素組成：

• 確保合適的人員和人才。
• 將陸軍現代化工作與八個陸軍未來司令部跨職能小組（CFT）聯系起來，這些小組與陸軍現代化的六個優先事項相一致。
• 擁有正確的指揮和控制，以應對節奏越來越快的威脅。
• 使用人工智能對信息進行分析和分類，并在陸軍網絡中進行傳輸。
• 在 "最嚴苛的地形"中測試能力。

每項實驗都通過新的架構、編隊和來自陸軍八個CFT的授權來融合現代化舉措，并深化陸軍現代化舉措的整合。這些努力正在加速2018年國防戰略中概述的現代化戰略，該戰略設想未來的戰斗將在退化的環境中以擁有速度、自主性和分布式能力的單位獲勝。

表：陸軍未來司令部項目融合戰略20-22財年

在亞利桑那州尤馬的 "項目融合2020"（PC20）持續了幾個月，展示了人工智能和機器人技術，包括兩次實彈演示。該實驗由士兵、平民、科學家和工程師設計，在最低作戰水平上測試了融合，以挑戰戰術邊緣的決策過程。其中一項測試使用衛星和無人駕駛航空系統：同時感知空中和地面目標；迅速將數據傳遞給平臺，以打擊目標；并在十幾秒內決定性地摧毀該目標。

圖：2021年10月19日，在亞利桑那州尤馬試驗場，被分配到第82空降師的美國陸軍一等兵丹尼爾-坎達爾斯使用戰術機器人控制器來控制遠征模塊化自主車輛，為 "項目融合"做準備。在2021年項目融合期間，士兵們試驗使用該車輛進行半自主偵察和再補給（美國陸軍中士馬里塔-施瓦布攝）。

對實現JADC2能力的另一個貢獻是陸軍繼續倡導將其從聯合（joint）擴展到 "結合（combined）"--CJADC2--因為任何網絡都需要包括盟友和合作伙伴。陸軍在亞洲和歐洲有著深厚的軍隊間關系，應該站在這種重要努力的最前沿。認識到這一點，陸軍21/22財政年度的PC戰略將參與范圍擴大到了結合伙伴和盟友，增加了指揮層級并使之多樣化，并推動了現代化概念和技術的極限。

注2：項目融合（Project Convergence）：項目融合是聯合部隊對速度、射程和決策主導權的實驗，以實現超額完成任務，并為聯合作戰概念和全域聯合指揮與控制提供信息。作為一場學習運動，它利用一系列聯合的、多領域的交戰來整合人工智能、機器人技術和自主性，以提高戰場態勢感知，將傳感器與投射連接起來，并加快決策的時間線。因為誰能最先看到、了解并采取行動，誰就能獲勝。

注3：項目融合的五個核心要素

• 1.人
• 2.武器系統
• 3.指揮和控制
• 4.信息
• 5.地形

4 挑戰

JADC2要求國防部和陸軍進行轉型，特別是在數據管理和共享、網絡支持能力、人工智能在決策周期中的作用以及為實現這些變化而對部隊結構進行調整。陸軍現代化戰略及其現代化優先事項是持續轉型的框架，以使陸軍能夠在多個領域進行部署與聚合效應。

注4：軍隊現代化的優先事項六大任務

• 遠距離精確射擊
• 下一代戰車
• 未來的垂直升降機
• 陸軍網絡現代化
• 空中和導彈防御
• 士兵殺傷力

4.1 數據共享和網絡能力

一個用于C2的綜合戰斗管理系統需要在數據共享和標準化數據共享接口方面進行通信；然而，許多遺留系統包含數據共享障礙。2021年初，各軍種之間開始認真工作，制定數據標準以連接他們的JADC2項目，并通過 "發現、理解和與所有領域、梯隊和安全級別的合作伙伴交換數據 "來克服這些障礙。

陸軍的網絡CFT正在試驗網絡的現代化，以實現聯合接口、彈性和能力。它的重點是加強地面領域的數據和網絡傳輸能力，連接人工智能和機器學習（AI/ML），開發戰術云和邊緣計算。

4.2 聯合部隊實驗

國防部正在制定和實施一套初步的實驗和原型設計的核心原則，以統一國家安全事業。聯合部隊已經確定了幾個原型能力，通過將真實世界的威脅數據納入響應計算，在即將舉行的演習中進行測試。陸軍聯合現代化司令部建立了聯合系統集成實驗室（JSIL）--一個使用持久性環境場景的實驗網絡，允許各軍種、工業界和盟友通過幾個網絡測試數據共享能力。這將有助于對JADC2戰略進行可靠的評估。

4.3 最大限度地利用空間、人工智能和網絡

由美國太空發展局管理的低地球軌道（LEO）衛星將整合各軍種的戰術網絡，以創建一個網狀網絡的傳輸層。計劃于2022年部署的近30顆衛星將提供一種 "作戰人員沉浸 "能力，其中傳感器、投射和戰術網絡可以與戰術通信連接。PC22將利用這些衛星，開發低地軌道能力。

人工智能國家安全委員會報告稱，國防部有必要在2025年前采用、實施人工智能并為其提供資源。人工智能/ML--陸軍的一個優先研究領域--對于在聯合、全域作戰中實現聯合戰場管理系統至關重要。人工智能的進步提高了對新出現的威脅的反應速度和敏捷性，使指揮官和工作人員能夠將精力集中在加速、優化決策上。

建設網絡安全基礎設施是陸軍網絡計劃的一個關鍵方面，它將為統一的網絡帶來速度、訪問和安全。在平衡這些要求的同時，美國網絡司令部正在與行業伙伴密切合作，擴大用于在國防部、情報界和商業網絡之間傳遞數據的安全共享工具，而不存在被破壞的風險。

圖：作為 "項目融合2020"的一部分，飛馬系列戰術自主系統的一部分在尤馬試驗場進行測試。飛馬系統有能力為無人駕駛航空系統（UAS）、地面行駛履帶式車輛，提供監視能力或創建一個地區的豐富詳細的三維地圖。

5 前進之路

決策主導權--在技術和融合的作用下更快地做出更好的決策的能力--將使美國軍隊從其對手中脫穎而出。JADC2有助于實現信息主導權，并促進快速融合，實現速度關鍵優勢，這是未來AI/ML競爭的基礎。

目前，每個軍種都在其各自領域內管理C2的復雜性。隨著戰爭的特點變得越來越復雜，聯合部隊必須同時有效地整合五個領域。這需要新的C2方法。JADC2是建立一支能夠完成國防戰略目標的聯合部隊的基礎。國會的支持、持續的資助和軍種間的合作對于成功實施JWC和JADC2至關重要。

陸軍在實現這一聯合網絡的技術、創新和實驗方面處于領先地位。它的PC學習運動已經證明了它有能力使用新興技術和創新概念來實現軍種間和跨域的融合。陸軍的未來司令部、CFTs、作戰能力發展司令部和軟件工廠正在結合士兵的經驗、工業界的資源和科學家的專業知識來發展和提供未來的戰斗力量。通過實驗和聯合協作，陸軍正在使JADC2成為現實，從而增強戰略競爭中的威懾力和沖突中的超強戰斗力。

美國陸軍協會

美國陸軍協會是一個非營利性的教育和專業發展協會，為美國的全部軍隊、士兵、陸軍文職人員和他們的家屬、行業伙伴以及強大國防的支持者服務。美國陸軍協會為陸軍提供聲音，支持士兵。

序言

指揮、控制和通信（C3）系統是所有軍事作戰的基礎，為國防部（DoD）的所有任務提供計劃、協調和控制部隊和作戰所需的關鍵信息。歷史上，美軍取得并保持了C3技術的主導優勢，但同行的競爭者和對手已經縮小了差距。國防部目前的C3系統沒有跟上威脅增長的步伐，也沒有滿足我們聯合作戰人員不斷增長的信息交流需求。聯合部隊必須配備最新的C3能力，為所有領域提供實時態勢感知和決策支持。

未來的沖突很可能由信息優勢決定，成功的一方將來自多個領域的分布式傳感器和武器系統的大量數據轉化為可操作的信息，以便更好、更快地做出決策并產生精確的效果。國防部（DoD）正在執行一項重點工作，通過綜合和同步的能力發展，在所有領域迅速實現靈活和有彈性的指揮和控制（C2），以確保對我們的對手的作戰和競爭優勢。這項工作被稱為聯合全域指揮與控制（JADC2），是決策的藝術和科學，將決策迅速轉化為行動，利用所有領域的能力并與任務伙伴合作，在競爭和沖突中實現作戰和信息優勢。JADC2需要新的概念、科學和技術、實驗以及多年的持續投資。

該戰略代表了國防部對實施國防部數字化現代化戰略中C3部分的設想，并為彌合今天的傳統C3使能能力和JADC2之間的差距提供了方向。它描述了國防部將如何創新以獲得競爭優勢，同時為完全網絡化的通信傳輸層和先進的C2使能能力打下基礎，以使聯合全域作戰同步應對21世紀的威脅。該戰略的重點是保護和保持現有的C3能力；確保美國、盟國和主要合作伙伴在需要的時候能夠可靠地獲得關鍵信息；提供無縫、有彈性和安全的C3傳輸基礎設施，使聯合部隊在整個軍事作戰中更具殺傷力。這一戰略的實施需要在作戰領域內和跨作戰領域內同步進行現代化工作，從完美的解決方案過渡到一個高度連接的、敏捷的和有彈性的系統。

本文件確定的目標為DOD的C3系統和基礎設施的現代化提供了明確的指導和方向。然而，現代化并不是一個終點，而是一項持續的工作。國防部將評估和更新該戰略，以適應在通往JADC2道路上的新的作戰概念和技術。

引言

美國防部正面臨著幾十年來最復雜和競爭激烈的全球安全環境。在這個大國競爭的新時代，國防部必須提高聯合作戰人員的殺傷力，加強聯盟伙伴關系，吸引新的合作伙伴，并改革國防部以提高績效和經濟效益。

當我們建立一支更具殺傷力的部隊并加強聯盟和伙伴關系時，DOD必須專注于關鍵的有利工具，以有效地運用聯合多國部隊對抗大國競爭。有效的部隊使用始于有效的C2，即由適當指定的指揮官在完成任務的過程中對指定和附屬部隊行使權力和指導。在現代戰爭中，這可能是人對人、機器對機器（M2M）的循環，或者隨著自主程度的提高，M2M的循環中也有人類。在其最基本的層面上，成功的C2需要有可靠的通信、發送和接收信息的手段，以及其他處理和顯示可操作信息的能力，以幫助指揮官進行決策并取得決定性的信息優勢。

圖1：指揮、控制和通信現代化

該戰略的重點是支持有效的聯合和多國作戰的C3使能能力（圖1）。C3使能能力由信息整合和決策支持服務、系統、流程以及相關的通信運輸基礎設施組成，使其能夠對指定和附屬的部隊行使權力和指導。這些能力使指揮官和決策者能夠迅速評估、選擇和執行有效的作戰方案以完成任務。

具體而言，該戰略為2020-2025年的C3使能能力現代化提供了方法和實施指南。作為2018年國防戰略（NDS）實施的一部分，聯合參謀部正在制定聯合和任務伙伴網絡的工作概念，以便在有爭議的環境中執行全域聯合作戰。根據這些概念，負責研究和工程開發的國防部副部長辦公室（OUSD(R&E)）正在開發和發展一個長期的（2024年及以后）全網絡化指揮、控制和通信（FNC3）架構。實施這些未來的概念和架構將需要時間來使得新的技術和多年的投資成熟可用。這個C3現代化戰略為彌合今天的傳統C3使能能力和未來的FNC3使能JADC2之間的差距提供了方向，以確保聯合部隊能夠 "今晚作戰（fight tonight）"，同時為聯合全域作戰所需的未來技術創造一個可行的過渡路徑。

戰略目標

本戰略提出的C3現代化目標與國防部數字化現代化戰略（DMS）和其他更高層次的指導意見相一致，包括國家發展戰略、國防部2018年網絡戰略、聯合作戰的基石概念：《聯合部隊2030》和《國防規劃指南》。它實施近期的現代化作戰和創新解決方案，通過更安全、有效和高效的C3環境提供競爭優勢。為此，國防部必須解決這些C3現代化的目標：

1.開發和實施敏捷的電磁頻譜操作；

2.加強定位、導航和授時信息的交付、多樣性和彈性；

3.加強國家領導指揮能力；

4.提供綜合的、可互操作的超視距通信能力；

5.加速和同步實施現代化的戰術通信系統；

6.全面建立和實施國防部公共安全通信生態系統；

7.創造一個快速發展5G基礎設施和利用非美國5G網絡的環境；

8.提供有彈性和響應的C2系統；9.提供任務伙伴環境能力。提供任務伙伴環境能力和服務。

圖2：DOD數字現代化戰略

圖3：DOD C3現代化和數字現代化戰略的一致性

圖2和圖3分別顯示了本戰略中實施的DMS要素以及兩個戰略之間的目標和目的的一致性。

DOD C3依賴于一個復雜的、不斷發展的系統，從網絡基礎設施和核心服務到戰術邊緣的手持無線電和移動設備。本戰略中包含的九個目標是對圖2中強調的六個DMS目標的更細粒度的分解。C3現代化的其他關鍵因素包括聯合信息環境能力目標、數據中心化和數據分析，分別包含在DMS、國防部云戰略和國防部人工智能戰略中。有效的國防部事業管理將確保這些戰略的成功同步和實施。