對美國國防部（DoD）采購的武器系統進行嚴格的作戰測試（OT）是確保這些復雜的系統不僅滿足其既定要求，而且在面對使用其自身高能力進攻和防御武器的堅定對手時，在現實的作戰條件下也能發揮作用的根本。如果沒有足夠的OT，作戰指揮官將無法最有效地利用他們的能力，而作戰人員將對他們帶到戰場上的武器缺乏信心，或者，更糟糕的是，由于他們沒有從根本上了解他們的武器的能力和限制，可能無意中將自己置于危險之中。美國防部的測試和訓練場提供了地理、基礎設施、技術、專業知識、流程和管理，使安全、可靠和全面的OT成為可能。然而，靶場，以及使該系統發揮作用的有才能和有決心的靶場工作人員，正處于巨大的壓力之下。除非迅速采取行動解決長期存在和新出現的挑戰，包括測試能力、現代化、數字基礎設施、侵占和資源，否則國防部的靶場將無法在未來支持及時或充分的OT。

國家靶場基礎設施面臨的挑戰正在增加和加速。物質資源和勞動力的有限測試能力，測試基礎設施的年齡，測試先進技術的能力，以及侵占影響了告知系統性能的能力，綜合系統性能，以及測試的整體速度。對美國測試基礎設施的投資以及測試和評估（T&E）方法和數據處理的改變是必要的，以便為以與作戰需求相關的速度向戰場提供致命的、可生存的、可靠的和可負擔的武器系統提供信息。本研究借鑒了來自作戰、采購和測試背景的高級軍官和官員的證詞，以及測試和培訓專家、領先的技術專家、相關商業企業的領導人，以及在國防部和國會預算過程中有深厚經驗的個人。研究委員會對具有代表性的試驗場進行了虛擬和實際的實地考察；收集了試驗場在現代化、維持、操作和資源挑戰方面的意見；并審查了先前的研究和來自作戰測試與評估主任辦公室（DOT&E）、軍種測試組織和測試資源管理中心（TRMC）的報告。本報告提出了一系列相互依存的建議，委員會認為這些建議將使國防部靶場企業進入現代化軌道，以滿足未來幾年OT的需求。該報告強調了以下三個基本主題：

1.未來的戰斗將要求在聯合全域作戰（JADO）的環境下建立連接的殺傷鏈。美國防部設計、規定、開發和測試系統，以確保它們在這種新的現實中投入使用時是非常有效的，這是至關重要的。美國防部的采購流程、組織結構、測試方法和為測試單一領域的單個武器系統而優化的靶場基礎設施將不足以測試未來的綜合武器系統，因為它們將在跨越所有作戰領域（包括陸地、海洋、空中、太空和網絡空間）的機速戰爭中運行。

2.數字技術正在極大地重塑測試的性質、實踐和基礎設施。今天和明天的武器系統從根本上說是由數據和軟件促成的，美國防部的試驗場也不例外。自主性、人工智能（AI）和機器學習在整個國防系統中的重要性迅速增加，為OT創造了新的挑戰。此外，數字孿生和高性能建模與仿真（M&S）的出現使新的測試方式成為可能，甚至新領域和操作限制的組合使虛擬測試成為某些應用的唯一實用方法。

3.現場速度是今天衡量業務相關性的標準，而這又是一個不斷變化的目標。在許多基于數字、軟件和通信技術的全球擴散的推動下，美國的對手正在迅速和持續地部署新一代的武器，旨在否定美國的作戰優勢。同時，新的武器系統正在采用從未投入使用的技術，這些技術也在以摩爾定律所允許的速度發展。可用的武器系統被迅速投入使用，但也需要持續的測試和評估。

為了應對與這些主題相關的挑戰，委員會制定了結論和建議，分為以下五大類：

1.開發 "未來的靶場"，在聯合防務環境中測試完整的殺傷鏈。靶場企業必須適應新的作戰概念和新的測試方法，以進行真實的作戰測試，這包括為系統集成測試和不同領域的多個靶場的互操作性提供有利的基礎設施。[建議3-1] 2.

2.調整靶場能力要求程序，以實現持續的現代化和維持。在保持嚴格的作戰測試和評估的同時，實現快速進入戰場，需要快速實現新武器技術和新威脅的靶場現代化。同時，關鍵能力需要保持，甚至增加，以確保所需的測試能力和吞吐量，同時減輕物理和無線電頻率環境中的侵占所造成的問題。[建議3-2、3-3、3-4、3-5] 。

3.在整個武器系統開發和測試生命周期中，為無處不在的M&S啟動一個新的范圍操作系統。今天的許多美國防部項目不能僅在現場測試中得到有效的測試。高保真虛擬測試可以提高實際硬件測試的準備程度和成功的可能性，并且可能是進行某些類型測試的唯一環境。然而，廣泛和標準化地使用M&S進行作戰測試，將取決于一個新的M&S基礎設施，測試界的重大文化變化，以及在不斷變化的威脅和技術環境中驗證M&S的新方法。[建議4-1]

4.為未來的作戰測試和無縫靶場企業互操作性創建 "TestDevOps "數字基礎設施。重新定義TRMC和試驗場的企業支持的核心數字標準和能力，以利用國防部在軟件、數據、網絡、AI、網絡安全和M&S方面的規模。使基于模型的工程、不間斷的數字線路和持續集成/持續交付的軟件實踐成為試驗場敏捷性、快速測試演化和快速到場的基礎。超高帶寬的信息流必須變得無摩擦、按需和安全。[建議4-2、4-3]

5.重塑靶場企業的籌資模式，使之具有響應性、有效性和靈活性。今天和明天的資源需求反映了快速變化的技術和威脅的現實；持續的資本投資用于創建、升級和維護長壽命的靶場系統；以及對跨領域的系統測試和無縫整合的M&S的需求不斷增加。將DOT&E更早和持續地納入需求開發和采購過程，將更好地建立和證明靶場投資的及時性和充分性。[建議5-1, 5-2；結論5-1, 5-2] 。

圖 3.2 多域戰場中真實殺傷鏈測試場景的表示。 A表示潛在運輸的豎立發射器； B 表示敵方代表雷達； C 表示敵機。

圖 4.3 將測試與模擬相結合的新范例。

在一個大國競爭重新開始的時代，美國及其盟國面臨的最重大挑戰之一是需要遏制俄羅斯等國家對西太平洋或東歐的盟友或伙伴發動機會主義侵略行為的能力。本報告提出了一個 "通過偵測進行威懾"的作戰概念，以阻止俄羅斯等國家的侵略，該概念利用現有的非隱形長航時無人機系統（UAS）網絡，在西太平洋和東歐的關鍵地理區域保持實時、持久的態勢感知。

背景

俄羅斯等國家正在發展能力，在日益強大的偵察-打擊網絡的掩護下，迅速對其周邊國家發動入侵。西太平洋和東歐最有可能演變成危機和沖突的地理摩擦點離俄羅斯和中國比離美國大陸近得多。只需發出有限的警告，莫斯科等就可以利用他們的時間距離優勢，在美國及其盟國作出反應之前奪取盟國領土，從而造成事后難以扭轉的既成事實。

美國武裝部隊的配置很差，無法應對這些挑戰，而這些挑戰需要長期的監測而不是偶發的覆蓋。盡管美國防部擁有必要的現有和近期能力，即非隱身的長距離無人機系統，但它需要發展新的行動概念和組織來有效運用這些能力。利用無人機系統威懾機會主義侵略的新概念，我們稱之為 "通過偵測進行威懾"，也將從允許盟友和合作伙伴全面參與的方法中大大受益。

實施 "通過偵測進行威懾"的概念將需要一個由具有成本效益、持久性和可與廣泛的盟友和合作伙伴進行互操作的系統組成的情報、監視和偵察（ISR）網絡。實時態勢感知對于及時有效地應對次常規灰區侵略和常規既成事實博弈的雙重挑戰至關重要。執行ISR任務的無人機系統可以為即將到來的俄羅斯等的攻擊提供更多的警告，從而幫助確保前沿陣地的部隊準備好果斷的回應。通過增加預警時間，無人機系統將有助于減輕美國的時間-距離劣勢，從而使美國及其盟友能夠集結足夠的戰斗力來防止既成事實。"

實施 "通過偵測進行威懾"作戰概念

這項研究確定了亞太和歐洲的三個優先地理區域，進行長距離無人機偵察：臺灣海峽、中國南海和中國東海，歐洲的波羅的海、黑海和地中海東部。除了臺灣海峽、南中國海和東中國海之外，持續觀察中國海岸線上的軍事活動的能力將提高對態勢的認識，提醒美國及其亞洲盟友和伙伴注意中國即將發動的攻擊。監視中國的活動也可以達到監視的目的，從而有可能威懾該地區的其他機會主義行為者，如朝鮮和俄羅斯。

用于"通過偵測進行威懾"作戰概念的無人機系統來自美國、盟國和伙伴國的庫存，并將在國家集團中運作，也可能作為聯盟網絡的一部分。除了這里描述的那些任務外，還需要更多的無人機系統來執行ISR任務。

在亞太和歐洲戰場實施 "通過偵測進行威懾"戰略所需的無人機系統機身總數完全可以達到。事實上，這個概念的一個優點是，它采用了美國已經擁有的能力，但在大國競爭中卻沒有得到充分利用，因為它們在這種情況下的價值沒有得到重視。CSBA的分析表明，實施"通過偵測進行威懾"將需要在西太平洋地區部署46架飛機，在歐洲再部署46架，總共92架。除此以外，還需要更多的無人機系統來執行這里描述的ISR任務。 美國及其盟國和伙伴可以通過將現有飛機從其他地區和任務轉移到西太平洋和歐洲，以及將美國已經采購的一些飛機分配給新的任務來滿足庫存要求。這些決定將取決于每架飛機的生產狀況和現有機隊的規模。

根據國會預算辦公室的數字，估計92架無人機系統的年度運營成本將總計約14億美元。由于這些飛機將來自于現有的庫存，而不是新的采購，因此運營成本代表了國防部無論如何都會花錢來維持這些飛機的飛行（假設它讓它們繼續飛行）。由于這個原因，實施"通過偵測進行威懾"不應要求增加任何開支。相反，實施這個概念只需要美國防部改變它對已經支付的飛機的處理方式。由美國及其在西太平洋和歐洲的許多盟國和伙伴分攤，相對于預期的安全收益，每個國家的估計成本應該是可以承受的。

總之，美國及其盟國在與中國和俄羅斯的競爭中面臨著行動上的挑戰，包括阻止非常規力量的機會主義侵略行為的能力，這將導致既成事實的發生。"通過偵測進行威懾"，基于這樣的理念：如果對手知道他們一直在被監視，而且他們的行動可以被廣泛宣傳，那么他們就不太可能實施機會主義的侵略行為，這可以產生并保持實時態勢感知，從而有助于應對既成事實的挑戰。能夠執行大范圍持續監視任務的非隱身無人駕駛ISR飛機最適合于美國、其盟友和合作伙伴實施"通過偵測進行威懾"。但這一概念并非萬能，它只是邁出可能有效和可負擔的一步。

圖 MQ-9“死神”無人機

圖 1：使用無人機系統的 ISR 架構

圖 2: 建議的西太平洋無人機覆蓋區

圖 3:建議的東歐無人機覆蓋區

表 2：按地理區域按檢測概念進行威懾所需的 UAS 清單

自2019年退出《中程核力量條約》以來，美國一直自由開發新的中程和中程常規導彈以加強其常規威懾態勢。各軍種已經測試并投入使用了各種可以加強其遠程打擊能力的系統，并提出了其他系統。然而，迄今為止，華盛頓對各軍種的舉措如何共同促進更廣泛的精確打擊綜合體缺乏一個明確的路徑。許多導彈計劃、發展選擇、使用概念和部署地點以及它們的多種組合需要一個有目的的計劃，以推進一個連貫的長期導彈戰略。

此外，印度洋-太平洋地區和歐洲日益不利的導彈平衡，應該為政策制定者注入一種緊迫感，以推行全面的導彈戰略。華盛頓從1987年開始遵守該條約，導致美國與其大國對手--中國和俄羅斯之間的軍事力量不對稱。在美國退出該條約之前，俄羅斯開發的SSC-8（9M729）地射巡航導彈違反了該條約，表明莫斯科越來越重視遠程地基火力。與此同時，美國軍隊開始依賴數量有限的海軍平臺和數量更少的遠程飛機來提供其大部分遠程打擊能力。這種依賴性及其相關的限制在很大程度上仍然存在。

本研究提供了一個概念框架，以幫助政策制定者調整在戰區地基導彈方面的多種努力，糾正關鍵戰區的導彈不平衡，并為美國在印度-太平洋和歐洲戰區主導的導彈戰略奠定基礎。具體而言，本報告評估了現有的導彈選項及其關鍵的權衡，勾勒出適合歐洲和亞洲戰場獨特需求的導彈態勢，提出了美國與其盟友和伙伴之間可能的分工，并研究了能夠最好地利用精致遠程導彈的概念、技術和工藝。這種結構化的方法旨在幫助決策者制定一個不受具體項目和能力驅動的可持續戰略。它還旨在為近期的投資選擇提供信息，以確保美國及其盟國在決定未來如何和在何處使用導彈時保留最大的靈活性。

本專著將亞洲和歐洲的戰略和地理現實提煉成一個 "三環 "結構，以塑造一個符合區域特點的導彈戰略。這項研究的前提是關于陸地大國和海洋大國的一個基本但重要的地理空間理念。像中國和俄羅斯這樣的大陸大國通過導彈射程拉近了自己與目標之間的距離。相比之下，遙遠的海洋大國，如美國，通過導彈發射地點拉近距離。因此，美國地基導彈的潛在基地位置最好被設想為一系列同心圓，從對手的本土出發，逐漸向外延伸。這些環揭示了在印度-太平洋和歐洲戰場的三個主要地帶的大量潛在部署地點：內環、中環和外環。

內環的領土可容納射程達1000公里的短程導彈系統。在印度-太平洋地區，這個最內環包括從日本到菲律賓的島嶼，而在歐洲，它包括聯盟東線的許多北約國家。中環將容納射程在1,000至3,000公里的中程系統。盡管在印度-太平洋地區很少有房地產具備容納中程武器的正確的政治和地理條件，但在歐洲戰場上，這個環覆蓋了歐洲大陸和英國的全部地理區域。最后，外環內的地點需要射程在3,000至5,500公里之間的中程導彈。在印度-太平洋地區，這些射程包括迪戈加西亞島、澳大利亞北部、帕勞、美國領土關島和北馬里亞納群島聯邦，以及阿拉斯加的阿留申群島。將三環框架應用于亞洲和歐洲，產生了重要的發現和可操作的建議，現總結如下：

關鍵研究發現：

美國目前對地基導彈的投資表明，大多數現有的和發展中的項目都是為射程在1000公里以下的內環而準備的。盡管美國陸軍和海軍陸戰隊的一些項目預計將覆蓋中環的低端射程，但目前還沒有可以部署到外環的中程導彈項目。目前的組合限制了美國軍隊使用地基火力來打擊對手領土周邊的目標，并限制了潛在的導彈部署地點的數量，特別是在印度-太平洋地區。美國在印度洋-太平洋地區和歐洲的盟友和伙伴也同樣關注短程能力，考慮到他們與區域對手的距離，這并不令人驚訝。簡而言之，對美國及其盟國來說，內環目前是地基火力的"唾手可得的果實"--技術、計劃和政治上的便利選擇。

在印度-太平洋地區，日本和菲律賓是最符合邏輯的中短程武器東道國。日本和菲律賓的主要島嶼，包括九州、本州、北海道、呂宋和棉蘭老島，沿南北軸線提供戰略縱深。兩國的群島景觀將允許盟國軍隊將導彈發射器分散到內環的廣大地區，增加北京必須尋找、跟蹤和打擊的目標數量。同時，這兩個地方前線國家可以為美國主導的導彈戰略做出貢獻。日本已經擁有自己的陸基海上打擊系統，而菲律賓正在采購地基反艦巡航導彈。這些系統，可能與美國在日本和菲律賓領土上的資產相結合，將形成一個防御鏈，可以阻止中國海軍艦艇在該地區實現作戰目標或從東海和南海過境到大太平洋。

與歐洲相比，中程系統在印太地區的作戰效用更為有限。中程導彈可以從歐洲大陸和英國的整個開放地理區域威脅到俄羅斯。相比之下，西太平洋的群島特征將中環部署的選擇限制在日本和菲律賓的幾個主要島嶼上。這種地理上的不對稱性表明，美國對更適合歐洲的額外中程導彈的大量投資可能不是對稀缺資源的最佳利用，特別是因為印度-太平洋已經成為導彈不平衡最嚴重的優先戰場。因此，地理空間上的限制將是影響對某些導彈系統給予優惠或不優惠的決定的一個關鍵因素。

美國在中環和外環部署中程導彈，可能會有重大的作戰和戰略紅利。中程導彈擁有覆蓋印度洋-太平洋的廣闊距離的能力。如果部署在歐洲，它們將為指揮官提供手段，使其短程和中程導彈無法到達的遙遠目標處于危險之中。作為雙戰場武器，它們可以在亞洲和歐洲被有效利用，作為對美國盟友和伙伴承諾的明顯標志，提供更多的持久性和射擊量，并提供額外的信號能力。最值得注意的是，中程導彈可以部署在美國領土上，如阿拉斯加和關島。在美國領土上的部署將減輕華盛頓談判海外準入所需的外交資本，同時給予指揮官在外國領土上可能無法獲得的各種行動靈活性。

建議

美國主導的導彈戰略應避免在美國和盟國的內環能力之間制造額外的冗余，特別是關于美國短程導彈的進一步部署。鑒于短程武器是美國當前投資的重點，而且許多盟國和伙伴已經在部署類似的導彈，因此有機會將這些武器納入美國主導的地基火力戰略。因此，內環導彈戰略的關鍵挑戰是在一套統一的計劃下整合美國和盟國的各種武器數量。

一個內環導彈戰略應該協調和區分各軍種和美國及其盟國之間的作用和任務。任務類型、系統類型和導彈位置都是分割和協調內環火力的潛在途徑。一個組織良好的內環計劃應該利用短程導彈的獨特優勢。它們到預定目標的飛行時間縮短，使短程武器成為在高度混亂環境中威脅時間敏感的移動目標的理想選擇。

由于在印度-太平洋地區缺乏中環線的部署地點，美國最好的做法是傾向于發展中程系統而不是中程導彈。如果有足夠的需求和令人信服的作戰要求，美國應該把中程導彈留給歐洲盟國來發展和采購，以納入盟國的導彈戰略。因此，導彈戰略應該鼓勵美國在歐洲的盟友投資于這些能力，可能通過出售地基戰斧巡航導彈或精確打擊導彈。美國可以通過共同開發、共享殺傷鏈要素或為關鍵部件提供選定的技術援助，在此類系統的開發中發揮作用。

外環導彈戰略應包括可能在美國領土，如關島和阿拉斯加部署中程導彈的計劃。由于不需要與盟國和伙伴達成基地或準入協議，也不需要受東道國當地政治變化的影響，華盛頓將享有更大的行動自由。此外，這些以美國領土為基地的遠程武器仍將使指揮官能夠對中國和俄羅斯東部的目標構成持續的威脅。使用美國本土的中程導彈作為常規打擊儲備將改變長期沖突中的戰略平衡，也許能在沖突終止、軍備控制談判中或在印度-太平洋和歐洲戰場的同時沖突中提供額外的杠桿。

鑒于中程導彈的預期成本將限制軍火庫的規模，美國應追求使導彈的射程優勢和運載更多彈藥的能力最大化的系統、技術和能力。對于印度-太平洋地區，美國軍方應開發中程武器，利用常規的多個獨立再入飛行器（MIRVs）和可操縱再入飛行器（MARVs），以增加其可提供的獨立、可操縱精確制導效果的數量。如果在歐洲投入使用，這些中程部隊可以利用其 "射程獎勵 "來控制位于對手領土內部深處的危險目標。精確打擊火力的范圍和數量可以迫使對手分散其資產或投資于更多或更好的導彈防御系統，從而征收對手本來不愿意支付的費用。

美國應考慮與親密盟友共同開發中程導彈的安排，特別是在已經存在合作體制機制的情況下。例如，美國、澳大利亞和英國之間長期以來的緊密關系--最近通過AUKUS得到了加強--可以作為盟國合作的一個堅實基礎。這種合作的理由特別有說服力，因為澳大利亞和英國將是在其各自戰場上托管中程導彈的理想國家。由這些盟國托管或部署的中程武器將增加可用的武器數量，并將其分散到印度洋和歐洲戰場戰略縱深的更廣泛區域。

美國必須推行一個連貫的導彈戰略，以指導系統的采購、部署和使用。美國不能不假思索地重演冷戰時期的劇本。今天的地基導彈戰略必須適應當前印度-太平洋和歐洲戰場獨特的地理、政治、戰略、技術和聯盟情況。通過提出三環框架，作為國防規劃人員和外交官思考美國及其盟國可用的導彈選項的工具，本研究是朝著制定常規地基導彈戰略，縮小美國與其對手之間打擊差距邁出的第一步。

摘要

美國海軍在實現海上作戰空間自動化的過程中面臨著挑戰，并有可能落后于其崛起的大國競爭者--中國人民解放軍海軍（PLAN）。美國海軍和中國人民解放軍海軍是如何采用自動化來改善海軍情報、監視和偵察（ISR）的？這項研究的結果表明，美國海軍是一個創新者和早期采用者，而解放軍海軍作為一個后期現代化者接受了自動化系統和人工智能（AI），受益于已經存在的相關技術知識。美國海軍的宙斯盾和艦艇自衛系統以及人工智能技術能夠實現海上優勢；然而，中國海軍在人工智能技術方面的進展比美國海軍快。這篇論文比較了兩支海軍在ISR方面采用自動化和人工智能技術的情況。在本研究中，自動化被定義為一個過程或特定的、以任務為導向的系統，它的運行不需要人類的直接控制。人工智能更深入，包括旨在創造能夠分析、評估和優化備選方案以追求更廣泛目標的機器技術。采用了埃弗雷特-羅杰斯的擴散過程S曲線模型，作為分析海軍規劃者和決策者提高效率的框架，因為他們正在考慮采用哪些自動化和人工智能技術以及如何最好地利用它們。

1. 簡介

自動化和人工智能（AI）的發展將影響未來的海權。2017年7月8日，中國表示，目標是建立一個國內的人工智能產業，并在2030年之前使國家成為"人工智能的創新中心"。2019年2月11日，唐納德-特朗普總統簽署了13859號行政命令，以保持人工智能的領導地位，并體現美國的價值觀。雖然這些戰略已經公布，但在海軍事務中采用自動化的速度仍然緩慢。在美國海軍作戰部長2018年的文章《海上優勢的設計》中，海軍作戰部長的首要任務是設計未來的綜合海軍力量結構，并 "全員上陣，使杰拉爾德-R-福特號（CVN 78）盡快準備好作為戰艦。"而中國人民解放軍旨在向未來的 "智能化戰爭 "發展。人工智能超級大國的海軍競相采用自動化和人工智能技術進行持久的情報、監視和偵察。這篇論文比較了兩個關鍵的自動化傳感器--美國宙斯盾和中國348型 "龍眼"的技術采用情況，以及它們如何改進海軍的情報、監視和偵察（ISR）。

自冷戰以來，海上優勢已經開始依賴來自相互連接的ISR平臺的自動化預警系統。在美國和當時的蘇維埃社會主義共和國聯盟（USSR）之間，海上指示和警告（I&W）的自動化被大量嵌入常規海軍能力。蘇聯解體后，中國穩步崛起，并一直在尋求使用人工智能（AI）來增強其軍隊的認知能力，速度越來越快，特別是在未來的海權方面。航空母艦、海軍飛機和潛艇之間的自動化通信鏈路，稱為Link-11或Link-16，允許人類操作員通過互聯網計算機系統即時發送信息。

這項研究的重點是美國海軍和中國人民解放軍海軍（PLAN）采用基于自動化的平臺。海軍ISR平臺的例子包括：船舶自動化、有人和無人系統、空中偵察衛星、可視化識別和定位海上平臺的計算機系統。這個話題很重要，因為有三個關鍵因素：快速人工智能技術研發的政策；大國競爭（GPC）的回歸；以及減輕不確定性和增強判斷力的需要。然而，先前的地緣政治事件表明，由于設備的錯誤配置和人為錯誤，自動化系統可能容易出現錯誤的、非結構化的或無監督的數據。在正確的時間、正確的地點接收正確的數據，對于了解未來海權自動化的采用至關重要。

本研究關于關鍵領域的范圍包括：自動化戰略；輔助決策（速度）；以及使自動化工具發揮作用的空間關鍵情報系統。對采用自動化的影響的概述是以美國和中國的國防和政策戰略文件為界。將討論采用關鍵情報系統的戰略意義。

采用和駕馭當今的自動化技術是至關重要的。對新興技術的技術采用有賴于頻繁的軟件更新和兼容的硬件來成功運作；否則，系統將不能按預期或最初的設計運作。另一種方式來概念化這個采用和整合2020年的技術的過程，就是思考將現代藍牙揚聲器或收音機整合到20世紀80年代的車輛中；可能的，但試圖整合不兼容的軟件或硬件將是有代價的，很可能會出現故障并導致不兼容，這就是在海軍ISR平臺上部署或采用自動化系統或AI工具之前缺乏冗余的測試。

1.1 研究問題

美國海軍和中國海軍（PLAN）是如何采用自動化技術來改善海軍ISR與 "宙斯盾 "和348型雷達傳感器對未來海權的影響？

1.2 背景介紹

半個世紀前，美國陸軍參謀長威廉-C-威斯特摩蘭將軍對未來戰爭的看法在今天看來是正確的。1969年10月14日，他在美國陸軍協會的演講中指出

• 在未來的戰場上，通過使用數據鏈、計算機輔助的情報評估和自動火力控制，敵軍將幾乎在瞬間被定位、追蹤和鎖定......有了可以持續追蹤敵人的監視裝置，用大量的部隊來固定對手的物理位置的必要性將變得不那么重要。

威斯特摩蘭將軍概括了采用持續監視、跟蹤和瞄準的設想，用計算機即時跟蹤敵人。

著名的斯坦福大學計算機科學教授、人工智能開發者和企業高管安德魯-吳（Andrew Ng）認為，就像一個多世紀前電力幾乎改變了一切一樣，今天很難想象在未來幾年內有哪個行業不會被人工智能所觸及。他的愿景似乎正在實現，今天提供海上態勢感知的軟件程序被稱為共同作業圖像（COP）。美國國防公司雷神公司開發的COP是為了以近乎實時的方式直觀地顯示海軍的空中、陸地和海上平臺。屏幕上的圖片點根據其獨特的標識符或指紋來識別和定位海上的海軍平臺，這也是GPS在地圖上的顯示方式。這是一種人工智能的應用形式，其中自動化催化了這個過程，并簡化了飛機、水面艦艇、潛艇、地面站和衛星之間的數據流。

自20世紀50年代以來，杰出的領導人已經研究并在海軍事務中采用了海上平臺的模式識別及其相關的雷達信號或信號。對于海軍ISR來說，一種被稱為基于活動的情報（ABI）的軟件程序是 "一種分析方法，它圍繞人、事件和活動的相互作用，迅速整合來自多個情報源和來源的數據，以發現相關模式，確定和識別變化，并對這些模式進行定性，以推動收集和創造決策優勢"。

根據海軍研究生院（NPS）計算機科學家Joshua Kroll教授的說法，自動化是根據一套既定的規則對一個過程進行操作，這些規則被稱為一套顯性和隱性的規范。這些規則可以非常簡單，也可以非常復雜，由人類和機器以各種方式實施。這些規則在軟件程序中以 "如果，那么"的邏輯實現和編碼，然后可以與機械功能相配合，通常與人配合。自動化是有益的，因為它在機械或視覺上使一項任務自動化，同時避免了人類的弱點，如疲勞和不專心。

自動化和人工智能是不完美的，有時會有特定的錯誤。系統規則或規則的輸出可能不正確或不完整，它可能導致災難性的事件，導致自動化的研究停止或暫停。人的錯誤在系統錯誤中也會有很大一部分。

使海上數據流自動化的海軍傳感器已經推動了海軍運營商和戰略家為未來的海上戰斗空間重塑人工智能的采用。美國防部（DOD）的人工智能戰略已經加快了 "采用人工智能和創建一支適合我們時代的部隊。"簡單地說，使用有效的傳統技術是有價值的，但了解人工智能超級大國如何采用改變游戲規則的技術，對于改善海軍ISR至關重要。采用自動化的合適方式圍繞著知識、訪問和時間來進行相關和準確的預警。

第二種方法是定義和理解自動化和人工智能的文獻，包括其在社會各部門的看法。對自動化沒有一個公認的具體定義。我的方法將是概述來自政府、軍事、公共和私人的標準定義，并將他們的定義與計算機科學家等技術專家進行比較。當人們說或聽到人工智能這個短語時，各種想法和圖像就會出現在腦海中--從摧毀對手的致命自主武器或殺手機器人到不那么嚇人的圖像。對人工智能的看法可以從想象水手們坐在船上的電腦屏幕前到蘋果的Siri或亞馬遜的Alexa技術。對自動化的看法可以是簡單的流水線，到自動精簡信號以控制信息流，并納入數字地圖以顯示船只、飛機和潛艇的位置。定義取決于你問誰。

第三種方法是分析今天有關人工智能超級大國之間海軍ISR的自動化和人工智能能力。

第四種方法是構思和描述采用自動化加上人工智能新興技術的設計方法，這些技術可以在不到六個月的時間內被回收、重復使用和轉身，從而擁有為海軍ISR采用自動化的長期戰略的優勢。這種不規則的方法將納入有效性和性能的措施，并有一個苛刻的時間表，其中包括積極的、及時的和道德的標準。

1.3 研究方法

本論文方法將是開發一個適應性模型，用于比較分析今天美國海軍和中國海軍之間的自動化和人工智能能力，包括其海軍的空軍部分。我們的目標是產生一種研究方法，為參謀長聯席會議主席提供精確和簡明的指標和衡量標準，以便其啟發式地觀察和吸收，在今天采取行動，并在人工智能軟件開始超越現有技術時重新調整方向。在第二章中，對自動化和人工智能的文獻回顧進行了定義，海軍ISR的技術方面對于討論、概念化和在本論文中使用一個簡單的工作定義是必要的。

除了定性分析，定量分析將通過對有貢獻的行業公司（私營和公共）的網絡分析來進行，以追求為高層決策和反饋系統開發一個采用框架。混合方法的目的是為了確定情報、監視和偵察的自動化做法。對ISR自動化的徹底分析將使我們更好地了解海上戰場ISR的當前趨勢和限制。值得注意的是，采用的理論通常是基于組織或用戶；因此，將討論兩者。將使用埃弗雷特-羅杰斯（Everett Rogers）的擴散過程的S型曲線模型，研究在過去50年里ISR采用自動化的水平。

這篇論文將包括三個具體的自動化系統，它們可以連接到兩個重點自動化傳感器和兩個海軍采用的云服務來存儲ISR數據。這些系統包括無人潛航器（UUVs）、無人駕駛飛行器（UAVs）。除了美國防部企業范圍內的云解決方案，美國還整合了聯合企業防御基礎設施（JEDI）云計劃，這可以提高海軍ISR支持，并與中國保持同步。關于解放軍的云服務發展計劃，已知的公開信息很少。然而，在2017年，與解放軍合作的中國科技部招募了互聯網巨頭百度、阿里巴巴集團控股公司和騰訊控股--也被稱為BAT--用于云計算。

埃弗雷特-羅杰斯1962年的擴散過程S曲線模型將有助于更好地理解當前的采用方法。例如，美國國防采購系統（DAS）和聯合能力整合與發展系統（JCIDS），以及根據DODI 5000.2的2020年中層采購（MTA）途徑是美國技術采用的采購模式。還將使用定量措施來聯系相關公司的空間和時間網絡分析，私營和非營利公司，可以積極和消極地促進自動化的采用。其目的是可能揭示公司的專有權利和它們之間的距離或分離度，這可能顯示出未來海軍ISR的方法和整體采用過程中的弱點。

作為第三章的案例研究，將提供埃弗雷特技術采用的S型曲線的概述和一個逐步的過程，以幫助海軍ISR采用自動化和AI的過程。其他可提及的擁有采用自動化系統或AI工具的AI戰略的國家將在本論文中簡要討論，它們是英國、俄羅斯、法國、伊朗和韓國。

1.4 技術采用理論

幾十年來，技術背景下的采用理論一直是研究人員、商業和工業界的焦點。現代術語 "采用 "源自羅馬的一種采用形式，即adoptio。這個15世紀末的法語和拉丁語短語adoptare來自ad，意思是 "到"，optare意思是 "選擇"。簡單地說，人們可以選擇一個無生命的物體、人、地方或事物，或者選擇改變，或者不改變。

技術采用的S型曲線代表了一個理論框架，幫助概念化一個人或一個組織如何成功或不成功地采用一項技術。根據美國傳播理論家和社會學家埃弗雷特-羅杰斯（Everett Rogers）的觀點，創新技術的成功采用發生在一個分布式的鐘形曲線上，呈S型，它是由擴散曲線在時間和常態方面得出的（圖1）。采用系統的五個類別是。(1) 創新者；(2) 早期采用者；(3) 早期多數；(4) 晚期多數；(5) 落后者。了解S型鐘形曲線的各個階段對成功采用新興技術非常重要。

圖1以水平和拉伸的 "S "形式描述了技術采用率，采用率在Y軸上，時間在X軸上。這意味著，當一項技術最初被采用時，無論是技術還是市場條件，都需要幾年的時間來調整或發展到達到一個拐點，以實現快速采用。

圖1. 擴散過程的S型曲線模型

當市場開始飽和時，曲線就會變平，技術的后期采用者在飽和點上采用新興技術并融入競爭環境已經太晚了，這就是落后者的位置。海軍領導層會發現這一點很有用，因為這意味著最好是在S型曲線的拐點上，而不是在它的起點或終點。

隨著人口的增長，自動化和人工智能新興技術也將增長。S型曲線思想的歷史始于19世紀，其動機是為了了解更多關于人類的成長。羅杰斯的S型曲線采用理論是基于Logistic函數作為人口增長的模型，該模型由比利時數學家Pierre-Francois Verhulst在1839年首次提出。Verhulst將這一理論與人口增長聯系起來，最初他的想法來自英國人和政治經濟學家托馬斯-馬爾薩斯在1789年的《人口原理論》。在這一時期，人們擔心人口增長超過食物供應，以及未來養活人口的問題。從1950年到今天，美國的人口增長從3.3億美國公民增長到14億中國公民；促成了目前77.6億的人口，而且還在不斷增加。人類人口越是增長，對知識的渴求就越有可能，不僅是人類，還有自動化和AI。人們希望有更多的自動化系統，并采用人工智能技術，因為它們通常比人類更快，可以消耗更多的數據，同時提供智能和監控，有時某些技術只是使用起來很有趣。

S型曲線采用理論的一個重要推論是，海軍應該在已經成長并經歷過失敗的技術上建立公司，以實現成功采用。一些技術包括AlphaGo深度學習系統和IBM的DeepMind子公司谷歌，用于下圍棋的戰略游戲，或稱圍棋。2016年，計算機系統AlphaGo擊敗了韓國特級大師李世石。對于這兩個人工智能超級大國的海軍來說，這種模擬游戲直接關系到美國海軍和解放軍海軍之間的傳感器和計算機系統如何在海上戰場上相互學習。技術的采用和增長可以很好地轉化為生命周期模式，并以長期的累積增長來衡量。

自20世紀50年代以來，自動化技術的增長并不令人驚訝，而且是不完善的。根據Modus的說法，S型曲線 "來自于一個定律，即增長速度與已經完成的增長量和有待完成的增長量成正比"。就像生命周期--出生、成長、青春期或成熟和死亡的時期一樣，S型曲線階段作為減速、加速、換檔或完全停止并重新開始的關鍵機制。不是每一個為ISR設計的特定海軍傳感器或計算機系統都能實現對海上戰場的完美了解。

這種觀察在商業領域得到了認可和利用。谷歌前首席執行官和國防部顧問委員會的董事會成員埃里克-施密特認為問題是直接的。他認為，如果我們建立可靠的系統，在其中了解故障模式和錯誤率，計算機視覺是很容易理解的。通過宙斯盾接收、分析和傳播信息和情報，計算機系統與傳感器的連接有時間差，這在年輕的操作人員中產生了公認的挫折感，他們設想計算機系統和人工智能應用，就像高分辨率的視頻游戲，是采用自動化的一個弱點。

人類使用自動化軟件應用來解決問題。重要的是要明白，自動化目前沒有能力進行智力評估。人工智能模擬了人腦的認知功能和計算機視覺顯示數據。在美國海軍中，機器背后的人類操作員使用基于規則的自動化系統，該系統顯示雷達信號。靜止的數據--計算機中沒有被使用或操作的數據--被限制在輸入的數據量中。

采用理論的變化是不可避免的。與美國歷史學家Elting Morison的研究和反思過程相似，自動化的采用主要圍繞著四個不同的部分："任何機械變化的起源點的初始條件；變化的主要代理人的特點；那些抵制變化的人的性質；以及促進適應所引入的變化的手段。"不理解和忍受這些部分，就不能超越現有知識體系的門檻。

在2020年，我們處于另一個巨大的技術發展和GPC回歸的時代，通過這個時代維持未來的海權取決于在網絡空間的第四維度的優勢。俄羅斯總統弗拉基米爾-普京曾經說過："人工智能是未來，不僅是俄羅斯的，而且是全人類的。它帶來了巨大的機會，但也有難以預測的威脅。誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者。"自動化簡單的任務和采用人工智能工具，即使是傳統的系統，也需要改變今天的GPC和國家安全。

5 總結和建議

5.1 前言

這篇論文試圖比較美國和中國海軍采用自動化和人工智能進行海軍ISR的不同方式。將具體的自動化工具--宙斯盾、SSDS和346型--如何改善現代海上戰斗空間的問題進行了概念化。第二章概念化了自動化一詞--一種技術、過程或系統，機器通過它來實現一個特定的目標--和人工智能，一個更雄心勃勃的概念，提出了分析和評估能力。第三章描述了羅杰斯的技術采用的S型曲線，并建議總共有五類采用者來規范采用者類別的使用。這種方法很重要，因為如果沒有這種方法，在采用過程中，將想法討論和將適當的技術歸類到其適當的時間表是至關重要的。第四章展示并分析了兩國海軍采用自動化和人工智能海軍ISR平臺和軟件的方式。盡管美國海軍在海上優勢和空中優勢方面一直保持著主導地位，但中國海軍在主導人工智能以獲得未來的海權方面正在快速接近。

這篇論文包含一個七步戰略和設計過程，適用于簡單、復雜和特別復雜的自動化或人工智能應用的技術采用。這個理論過程可以幫助確定海上戰斗空間中成功的海軍ISR實踐所需的主要需求和材料。人、材料和物理空間代表了關鍵要素。本研究的理論框架確定了五個關鍵的技術采用能力：早期和季度的 "篝火談話"；有遠見的思想領袖；宏偉的戰略敘事；設計一個人工智能發展計劃；在計算機技術材料資源方面的領先；以及，為人工智能工程專家和海軍知識專家建立一個即時的和用戶友好的平臺。

本章涵蓋了調查結果的總結、人工智能的差距、倫理和人工智能、對美國海軍的建議，以及涉及海軍ISR的人機合作的自動化和人工智能工具的未來工作。

5.2 調查結果摘要

弗蘭克-巴納比提醒我們，"軍事技術正在使戰爭自動化。"目前的趨勢顯示，無疑是自動化處理、融合和產品交付，用于指揮和控制海上戰斗空間。我開始對自動化和人工智能應用于海軍ISR的調查，以更好地了解兩國海軍采用的機制和類別，不僅使每個海軍成為偉大的競爭對手，而且使其部隊成功的海軍人工智能力量有哪些特點和技術。

如果指揮官被信息或情報淹沒，海軍ISR技術采用的S型曲線的結論可能很重要，相反，可以刺激一種新的文化，采用自動化和人工智能的混合方式，將早期采用者與后期采用者折疊在一起。根據谷歌前首席執行官埃里克-施密特的說法，"美國防部有一個創新采用的問題"，應該對軟件系統采用DevOps，或開發運營的文化，并專注于 "客戶采用 "，文化發展的中心是用戶或戰術操作員和在兩國海軍中服務的AI工程師。例如，中國人民解放軍有一種采用技術較晚的發展文化。后期采用者或落后者可以從早期創新者的成功和失敗中獲益，因為這類采用者專注于采用和 "復制 "成功的技術，并觀察到哪些技術的失敗不被采用。

圖20表明，這兩支海軍作為近似的競爭者，在采用自動化方面是成功的；然而，它們處于曲線的兩端。這意味著美國海軍代表著創新和早期采用，而解放軍海軍代表著海軍ISR任務中采用技術的后來者。

圖20. 美國海軍創新者和采用者與中國人民解放軍后期采用者在S型曲線上的對比

這兩個大國競爭者似乎都在采用技術的前向或后向思維方式中共存并完成波長，但政治制度會影響采用技術的速度，無論是創新者還是后來者。

5.2.1 人工智能有利于專制的海軍

自動化和人工智能技術的采用速度往往有利于專制社會。根據中國的人工智能戰略，中國的計劃是通過快速發展人工智能成為全球創新中心，加強中國在采用自動化進行海軍ISR方面的領先地位。"中國的人口超過14億公民，大約有29萬解放軍人員，這大約相當于解放軍230萬人員的12.6％。自2018年以來，中國發表了約42.64%的頂級人工智能論文，約52%的人工智能全球專利，在人工智能公司中排名第二，有超過1011家公司，而美國的人工智能公司有2028家。"在私營部門，中國利用百度、阿里巴巴和騰訊（統稱為BAT）來推動人工智能的發展。中國擁有開放社會中較多人口的優勢，可以協助清理數據，開發或復制算法，并利用開源數據和社交媒體收集和監視海上的海軍平臺。也許，開發人工智能的公司和中國之間的強大反饋回路對軍隊來說是天作之合。

5.2.2 自動化和人工智能：國際海事治理的變化

此后，解放軍海軍能夠利用并聲稱擁有一種新的海事治理模式，并迅速接近其在人工智能方面的主導地位。中國已經開始在采用自動化方面超越美國海軍。在中國清華大學最近關于人工智能發展的工作中，中國國家人工智能政策演變的第五階段（2017年至今）顯示了下一代人工智能在軍事、工業和民用部門中的特點。自2013年以來，解放軍和中國建設和軍事化了其自造島（即，在第一個島鏈內，解放軍擁有 "主場 "優勢，可以監視和維護其在SCS有爭議島嶼周圍12海里的區域。解放軍繼續使用東雕級AGI船來了解美國的海軍事務。作為后來者，解放軍海軍將有可能 "復制 "美國海軍所展示的成功海軍ISR戰術和行動。

中國正在通過收集大量的數據，在人工智能方面領先于美國海軍的間諜船、偵察衛星和OTH雷達。摩爾定律，即每塊硅芯片的晶體管數量--計算處理能力每兩年翻一番，導致快速增長和生產力。中國正在利用收集從海上到太空資產的大量數據的優勢，生產高質量的數據。如果計算機處理能力每兩年翻一番，那么用長期收集的高質量數據進行過濾的難度就會降低，并且更容易在中央數據存儲（即云）中找到。

隨著中國繼續在當地和全球建立更多的網絡基礎設施，它顯示了它愿意為長期優勢承擔短期風險。另一個長期接受的因素，梅特卡夫定律，斷言完全連接的網絡的價值增長與兼容通信設備數量的平方成正比。例如，如果一個網絡有五個節點完全相互連接，每個節點的固有價值是x，它的力量是100倍（由于它有十個不同的鏈接），而單一鏈接的網絡的力量是5倍。雖然網絡的價值增加了兼容通信，但如果競爭對手破壞或黑掉其中一個節點，它也會增加網絡安全問題。解放軍的愿意承擔計算機網絡攻擊的風險，在人工智能方面占據主導地位，以實現長期戰略。

5.2.3 美國海軍的先發優勢：半導體和軟件

然而，美國在人工智能方面的領導地位已經超越了美國沿海地區，擁有比中國更多的海軍人員，并領導著建立網絡基礎設施所需的物質資源。雖然美國人口為3.294億，低于中國的總人口，但美國海軍有339,448人，比中國海軍人數多。美國海軍在采用人工智能技術方面具有先發優勢，不僅僅是因為它的人數比中國海軍多，而是因為美國在頂級人工智能公司方面處于領先地位。具體來說，美國的人工智能公司集中在企業軟件、半導體和量子計算方面。

然而，美國海軍與工業界或私營公司的聯姻可能會帶來重大問題，并與那些不或不堅持用人工智能支持軍隊的人工智能工程師產生摩擦。美國人才來自于硅谷、聯合人工智能中心、國防部的項目，如DARPA、DIU和NavalX。然而，谷歌、臉書和亞馬遜等頂級人工智能公司因隱私權問題受到批評，公眾對人工智能武器化的看法造成了無縫合作的問題。即使美國海軍和國防部在與硅谷合作，在60至90天內完成商業人工智能工具的原型制作并投入使用時，似乎在人工智能的某些方面處于領先地位，但這并不適用于所有海軍ISR平臺。美國海軍司令部可能能夠利用硅谷的人工智能工程師的商業人工智能工具，但傳統的美國海軍可能需要數年或數十年才能完全自動化并采用傳統的常規平臺的人工智能工具。

5.2.4 在人工智能和海權的未來，一艘自動化的航空母艦可能無能為力

ISR技術使海軍平臺幾乎無法隱藏，大量的數據可以欺騙競爭對手。勞倫斯-利弗莫爾國家實驗室高級研究員、海軍研究生院教授扎卡里-戴維斯博士在他的文章《戰場上的人工智能》中認為，"人工智能可以通過增加突襲的感知風險來侵蝕穩定性"，一方的人工智能支持的ISR平臺可以迷惑其他精致的ISR。 由于許多海軍ISR操作人員工作時間長，無法完全審核定位移動目標的相關性和準確性，也無法以速度和精度進行打擊，戴維斯稱今天的ISR操作人員很容易被大量的數據和過度收集的數據所害，而競爭者都很想操縱或欺騙其他競爭者。

5.3 AI差距：缺少連接AI工程師和運營商/用戶的AI平臺

這項研究顯示，沒有明顯的中央自動化或人工智能工具，具有連接人工智能工程師和知識專家或海軍用戶的即時通知技術，以更快地解決問題。自動彌合這一差距可以大大有助于獲得客戶和競爭對手的洞察力。根據蘭德公司關于評估數據分析的研究，一個特殊的挑戰與非結構化數據的收集和使用有關，而且不在固定的位置，如關系型數據庫.直接在一個中央數據庫內為人工智能工程師和海軍用戶自動化一個人工智能平臺，對于美國海軍解決和掌握至關重要。采用一個新的平臺來連接人工智能建設者和海軍用戶將有助于超越技術應用的拐點。

盡管收集的信息越來越多，這項研究顯示，描述性和診斷性的風格，特別是視覺分析和趨勢分析，被利用。人工智能提供了關于海軍ISR（即平臺和傳感器）所發生的信息，而診斷性人工智能則迅速指出了確切的問題或議題。正如第四章中提到的，美國海軍采用了一種OTH視覺分析工具，用于對來襲的海軍平臺進行預警。描述性和診斷性的人工智能都是在采用更復雜的預測性和規定性人工智能之前需要掌握的基本程序，其典型代表是神經網絡、模式識別、機器學習和深度學習。

預測性人工智能在美國海軍的數據分析武庫中是缺乏的。預測性人工智能為可能發生的事情提供數據--一個海軍平臺下一步可能去哪里，或者可能是為什么它下一步要去特定的地點。預測性人工智能技術的例子是機器學習、模式識別和統計建模；這種人工智能編程的方法使用歷史和統計數據來進行海軍活動的趨勢分析。預測性和規定性人工智能是對中國保持競爭態勢所必需的先進技術。

規定性人工智能也是缺乏的。規定性人工智能根據歷史數據提供數據，說明如果海軍ISR平臺在海上進行x、y或z的演習，會發生什么以及什么可以更好地發生，并提供建議。規定性人工智能的例子包括監督學習算法，如 "隨機森林"，它根據以前收集的數據或模型創建并將決策樹合并成一個 "森林"。這可以幫助支持未來的熱圖和生成對抗網絡（GANs）技術，用于兵棋推演或與競爭對手進行 "紅隊"。簡而言之，無論海軍是早期采用還是在所有其他海軍采用特定的自動化或人工智能技術之后，完善基礎知識并在每一級指揮部發展創新和人工智能操作的文化仍然是成功領導人工智能的關鍵。

美國海軍缺乏的另一個人工智能平臺是能夠從海上生活的 "正常 "模式中區分出可能的異常或反常現象。為了開發和采用區分海上異常或反常現象的技術，目前可用的材料，如來自硅谷的半導體和軟件人才，應該持續和頻繁地訪問和測試。軟件或硬件不足的問題會導致更新的延遲，這最終可能會對識別和定位在海上行動的解放軍部隊構成問題。

人工智能和軍事技術的商業化可能是下一個改變游戲規則的威脅。商業行業出售和使用的無人機可能導致競爭對手使用蜂群戰術來對付關鍵的傳感器，如宙斯盾、SSDS或龍眼雷達。每一級的自動化和人工智能都會增加一層復雜性，以診斷、預測和規定解放軍的下一步行動。此外，如果解放軍與商業部門一起開發人工智能，就會減少美國海軍對具體軟件或硬件更新的控制。對特定的自動化或人工智能工具的控制減少，可能導致其他競爭者或對手購買、銷售和采用這些工具，并利用它們直接對付美國海軍。

5.4 建議

這項研究提供了四個主要建議。另一個已經在快速采用新興技術的模范社區是特種作戰部隊（SOF），特別是特種作戰司令部另一個已經在快速采用新興技術的模范社區是特種作戰部隊（SOF），特別是特種作戰司令部（USSOCOM）。根據NPS教授Leo Blanken的說法，DIU、NavalX和USSOCOM等美國防部組織可以提供 "一種簡單且具有成本效益的方式來改善該領域的現有創新工作：將軍事研究生研究人員與已部署的特種作戰部隊結盟，以快速建立原型：概念和技術。"SOF社區為快速原型設計提供了一個有吸引力的測試平臺，并將戰術用戶與人工智能工程師即時聯系起來。

其次，美國海軍應該投資并采用 "DevOps "文化，以保持對解放軍的競爭優勢。在一個等級森嚴的組織中，培養和實踐DevOps將內在地從人工智能學校或部署前和部署后周期的教育時間開始。這只能由負責的高級官員進行灌輸和啟發。可以說，美國在創新和軟件技術及人才方面繼續領先，但可以通過將美國海軍司令部或總部設在商業和私營人工智能公司附近來進一步提高，以培養和采用下一個人工智能的突破。

第三，在為航母植入更多自動化和人工智能的同時，相應的理論應該考慮蜂群戰術和網絡空間。就像一窩蜜蜂可以蜂擁而上超越一頭熊一樣，自主的無人機可以輕易地蜂擁一個航母打擊群，特別是宙斯盾或SSDS及其相關的天線。如果不將蜂群技術與作戰和戰術ISR任務結合起來，其后果可能導致競爭對手以極小的代價摧毀宙斯盾或346型，并對海軍ISR造成巨大的損害。

第四，兩國海軍共享網絡空間。JP 3-12將信息主導權定義為 "一支部隊在網絡空間的主導程度，允許該部隊及其相關的陸地、空中、海上和太空部隊在特定的時間和地點安全、可靠地開展行動而不受對手的干擾。"網絡空間是自動化海軍平臺的致命弱點，因為海軍ISR平臺之間的自動化和通信依賴于共享信息空間和解讀頻率進行通信。

這篇論文發現了在海軍ISR采用自動化和人工智能時應該考慮的五點:

1.從第一天起就制定一個戰略敘事，并在每個指揮層討論人工智能戰略。戰略敘事是一種特殊的故事，一個組織可以清楚地理解和參與這個故事。這很重要，因為它能告訴其他海上競爭者你是誰，你曾經去過哪里，你要去哪里，以及你在哪里。每個指揮部都應該希望激勵其軍隊成員，讓盟友和合作伙伴興奮，并吸引用戶，如人工智能工程師和人類操作員。

2.控制了建立自動化和人工智能所需的技術材料的國家和海軍，如半導體、硅和鍺，將在未來海權的人工智能方面占據主導地位。市場是否準備好支持軍方在海軍ISR方面的解決方案？

3.采用自動化的成敗在很大程度上取決于對電磁頻譜的控制和頻率的解調能力，如果不是全部的話。

4.應該有一個自動化的人工智能反饋平臺，以便軍事用戶和人工智能工程師可以直接發短信和說話。一個獲勝的、更好的端到端產品需要很好的用戶體驗，以實現高效的工作流程和即時的報告。

5.早期采用者和后來者之間的重大洞察力表明，美國海軍和解放軍海軍在技術采用和競爭的波長上處于兩端。在羅杰斯在第三章關于技術采用的S型曲線的工作中，美國和中國海軍領導人都落在S型曲線的兩端，適合他們各自的組織和理論結構。

5.5 海上力量的未來和未來工作：人機合作

人類和機器聯手是在海軍ISR事務中采用自動化和AI的關鍵。本節涵蓋了未來的工作和采用自動化和人工智能過程中的長期考慮。這些因素是：為操作者提供自動化的健康指標；利用量子計算的研究；以及各種現實技術（虛擬、增強和混合）的增加。

5.5.1 團隊AI健康：COVID-19

海軍ISR和采用自動化或新興技術的重心取決于海軍平臺上健康的人類操作員來操作這些系統。如果一種流行病在一艘航空母艦上蔓延，如USS Theodore Roosevelt (CVN 71)，那么所有支持航母行動的ISR都會停止，美國海軍未能采用AI進行監視--其后果可能會導致生死攸關的情況。AI可以提供重要的人類輔助工具，可以將明確的指標自動化。

指揮官會發現，為海軍操作人員的各種設計制定策略，并設計一個整合健康實踐和人工智能的戰略是非常有用的。一個自動化的紅綠燈圖表和每日追蹤器，帶有閃爍的通知符號，將有助于為指揮官和決策者指示診斷出的問題或觸發因素。與生物事件相關的社會破壞的自動化指標的一個簡單模型是威爾遜-科爾曼量表，即生物事件可能性增加的四個階段：有利條件、單焦點或多焦點生物事件、嚴重的基礎設施限制和當地反應能力的耗盡，然后是社會崩潰。第二個復雜的模型是約翰霍普金斯大學冠狀病毒互動地圖。另一個可以提取或利用模型的數據庫是康奈爾大學的arXiv數據庫，供世界頂級人工智能研究人員提交給斯坦福大學的知名資料庫（見附錄）。以互動的方式自動列出SWOT，可以使海軍ISR受益。這很重要，因為有一個明確定義的任務和問題清單有助于盡早診斷出問題，并迅速找到合適的人工智能研究人員。

5.5.2 量子計算

對量子計算的進一步研究將有助于美國海軍對人工智能的成功采用。量子計算超越了二進制數字（比特值為0或1），這是計算機中最小的數據單位，并使用研究人員托馬斯-坎貝爾所說的 "量子比特，其中單個比特可以處于三種狀態之一：開、關，以及唯一的，同時開和關。"在2018年的美國國家量子倡議中，國會確定國家標準與技術研究所（NIST）和能源部的量子信息科學研究中心為量子計算的頂級領導部門。因此，美國海軍應不斷與NIST和能源部密切合作。在這種情況下，國會是資助和提出法案以啟動海軍內部采用新興技術的最高關鍵之一。雖然處于初級階段，但量子計算可以提高人工智能的速度，特別是在機器學習方面，以便迅速發現模式并過濾大量數據集；它將為未來的海權投下長長的陰影。

5.5.3 倫理與人工智能

美國和中國都發布了 "原則"，而不是專注于自動化和人工智能是否符合道德、道德上允許或不允許的爭議性問題。2019年6月，中國科技部發布了《新一代人工智能治理原則：發展負責任的人工智能》，其中列出了人工智能治理的八項原則：（1）和諧友好；（2）公平公正；（3）包容共享；（4）尊重隱私；（5）安全可控；（6）責任共擔；（7）開放合作；（8）敏捷治理。2020年2月，美國防部的國防創新部門花了15個月時間才宣布采用人工智能道德的五項原則。它們應該是負責任的、可靠的、公平的、可治理的、可追蹤的。發布像人工智能倫理指南這樣的原則表明，兩個國家都希望在人工智能的發展中具有靈活性，但也有責任。不管有沒有原則，關于使用人工智能的主要爭議很快就與人工智能的錯誤識別以及自動化和人工智能工具武器化的可能性有關。

首先，存在與人工智能和軍事有關的倫理問題，這些問題在電影中都有描寫，如《終結者》或《我，機器人》，這些電影最初是艾薩克-阿西莫夫的深思熟慮的短篇小說，并在現實生活中得到了證明。一些人認為，軍事技術或人工智能在軍隊中的使用不應繼續下去，因為計算機系統可能會自行行動，或根據流行的電影和社交媒體做出自己的致命決定。如果人工智能告訴人類操作員一架飛機有敵意，那么指揮官只有幾秒鐘的時間來決定是否根據現有信息作出反應。然而，自1988年以來，在ISR平臺上采用自動化和人工智能工程，增加了透明度，避免了像美國海軍文森號這樣的事件，這是人的錯誤而不是機器的錯誤。可以說，自動化有助于防御友軍或敵軍的火力，有助于國家安全。

第二，在人機合作中，人是道德主體，而機器不是，但可以被打造為提供道德的選擇。在亞里士多德的《尼各馬可倫理學》中，一個有德行的人并不持有公開的德行態度，而是在特定情況下以某種方式行事，并有一系列的理由。人類可以有意識地做出單獨的選擇；而今天的機器只是協助人類做決定。在美國海軍中，道德問題很可能取決于傳統主義或法律主義的觀點，也可能是以更多的探究性或可能是功利性的心態來修正一種觀點。

在中國人民解放軍中，未來關于道德和采用自動化的工作可以通過中國的道德決策來研究。在中國，倫理學與美德倫理學密切相關，涉及一個人應該如何生活，以及后果主義，涉及所有涉及物質產品的利益。

雖然今天的人工智能機器在一定程度上是自主的，但人工智能機器最終可能會根據特定的道德倫理規范，比人類更快地提出后果。兩個嚴重的倫理問題是：自主系統在未來能否或將被歸類為道德代理人？如果在生死攸關的情況下，對違反人類戰爭法的無道德的代理人--自主系統--缺乏問責，會發生什么？NPS教授Bradley Strawser提出的這些倫理問題值得考慮，但超出了本論文的范圍。

5.5.4 人機合作與虛擬現實（增強現實）。

雖然Ishare對自動化和人工智能大大改善人類福祉的潛力抱有極大的熱情，但智力優于人類的機器的發展可能會導致人類操作者頭腦中的認知失調，并可能被用作一種威懾機制。愛因斯坦警告說，原子的力量會改變我們的思維模式。原子彈導致了廣島和長崎的核災難。然后，核電變成了 "核大決戰 "的想法，這是一個涉及使用核武器造成廣泛破壞并最終導致文明崩潰的理論情景。今天，前國務卿亨利-基辛格等人認為，人工智能威脅著我們的意識以及我們理解真理和現實的方式。"人工智能可以作為威懾工具的概念是一個重要問題，可以在未來的研究中進一步研究。

根據這項研究，海軍ISR平臺的自動化程度越高，人工智能工具的增加，海軍事務和海權將變得更加虛擬。最近的報告，如美國 "2020年美國國防訓練中的擴展現實應用"，闡明了數字轉型對人類的日常影響，并已延伸到虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合現實（MR）技術，這可能是下一個顛覆性技術。各種形式的VR的商業化可能會成為對海軍部隊的威脅。本研究沒有涉及現實技術，VR、AR或MR對于保持人類安全不受傷害或作為一種威懾工具是非常有用的。

由于愛因斯坦和基辛格分別就核戰爭的災難和人工智能對人類意識的威脅提出了警告，人工智能可能會走向一場 "認知戰爭"。認知戰爭將是在海上戰場上使用自動化和人工智能，幾乎由不在海上的人類控制。作為一種威懾工具，人工智能可以被用來用 "假的注入數據 "來威脅競爭對手在海上可能存在的海軍威脅，而實際上，沒有機器存在或曾經存在過。

在一場由自動化和人工智能驅動的革命中，人類正處于信息主導的邊緣。自古以來，海上的艦隊一直在尋求了解地平線外的情況，即敵人可能潛伏的地方。一個世紀前，安裝在駕駛飛機上的無線電和雷達的興起使海軍有能力將監視范圍擴大到地平線以外。具有諷刺意味的是，人工智能解決問題和管理信息的最終效果可能是人類推理、智能和決策的轉變。今天，自動化既在全球范圍內擴展其影響力，又在解釋大量的信息以解決問題，并比以往任何時候都更能創造出充分的透明度。真正的，自動化ISR正在改變人類的知識、認知、現實，并最終改變21世紀海權的面貌。

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。

有證據表明，在 "堅定決心行動（OIR）"中，有針對性的目標定位周期滯后于低端沖突的步伐。如果聯合部隊不減少導致這一現象的因素，那么這些因素肯定會在高端沖突中被放大。這項研究考察了 "堅定決心行動"中有針對性的目標定位，確定了因果因素，并提出了改進建議，以確保在未來沖突中的優勢。為了確保在明天的戰爭中取得勝利，聯合部隊必須解決情報能力不足、ISR資產供應不足和有針對性的目標定位周期內的冗余目標審查這三個普遍的因果因素。

對人工智能（AI）和自動目標識別（ATR）的研究表明，各種努力都有可能減輕這些有針對性的目標定位的缺陷。首先，機器學習、數據挖掘和數據融合是人工智能的能力，可以應用于研究中確定的情報挑戰。此外，尋找、固定、識別和跟蹤目標的自主系統是ATR能力，可以增強有針對性的目標定位和提高部隊的JADC2。

考慮到這些技術，提出了一些建議，其總體目標是通過用人工智能和自動目標識別增強這一過程來加速有針對性的目標定位。這些技術有可能加強情報能力，改善ISR資產的可用性，并加速打擊許可。反過來，這些改進可以加強JADC2并確保在未來沖突中的決策優勢。

引言

托馬斯-弗里德曼在他的新書《感謝你的遲到》中引用了摩爾定律，該定律指出，微處理器芯片的功率每兩年就會翻一番。

為了堅持下去，美國防部領導層必須首先承認，未來的戰爭將以速度為壓倒性的特征。然后，國防部必須將國防優先事項轉向那些有可能在戰場上提供決定性優勢的新興技術。空軍已經開始了這一進程，在JADC2中領導了一項加速決策循環的努力。這一努力對于在未來與威脅美國國家安全的同行競爭、威懾和獲勝至關重要。

與我們的努力相抗衡的是那些自我們在 "沙漠風暴 "中對伊拉克取得全面勝利以來研究過美國戰爭的對手。其中一些對手已經在人工智能等關鍵領域顯示出技術優勢。可以說，我們最大的對手是正在崛起的中國，它積極投資于人工智能，認為自己應該成為追求人工智能的全球領導者。中國還繼續通過其在南海的行動威脅美國在亞洲的合作伙伴和盟友的安全。

考慮到中國的行動和戰略敘事，很明顯追求所謂的 "改變游戲規則 "的技術，如人工智能和ATR，是美國國家安全的一個重要組成部分；以至于一些學者警告說，如果沒有積極的行動，美國有可能失去其在人工智能方面的領先地位。現在是改變游戲規則的時候了。

論題

有針對性的目標定位周期的反應能力不足以在未來的沖突中取得成功。為了減輕當前過程中的挑戰，應通過人工智能和自動目標識別來增強有意的目標定位，這可能會加強情報能力，改善ISR資產的可用性，并加速打擊許可。

案例研究：堅定決心行動（OIR）

研究方法

本研究采用案例研究方法，對 "堅定決心行動（OIR）"進行單一案例分析。過程追蹤是通過采訪對 "堅定決心行動（OIR）"中有針對性的目標定位周期有第一手了解的人員完成的。這種方法來自于喬治和貝內特的《社會科學中的案例研究和理論發展》。五位來自空軍和陸軍的中校軍官接受了采訪。受訪者都在不同程度上直接了解了有針對性的目標定位周期，是該過程及其效率的目擊者。

證據

在采訪中收集到的大量證據，結合二手資料，驗證了這樣的論點，即有針對性的目標定位周期在情報局中反應遲鈍，一位官員甚至指出"[他們]幾個星期都無法得到中央情報局對武器設計的批準。"在他們的《獵殺哈里發》一書中，達納-皮塔德和韋斯-布萊恩特得出了同樣的結論，指出美國大使館打擊小組有一個 "非常嚴格和耗時的程序來獲得空襲批準。"事實上，該程序的低效率要求打擊小組最終發明了一種被稱為 "計劃動態"的新程序，該程序規避了聯合理論，并在短短三小時內完成了打擊，盡管除一名受訪者外，所有受訪者都認為理論上有針對性的目標定位周期反應遲鈍，但所有受訪者都認為有幾個程序是人工智能和ATR增強的有利候選程序。綜合訪談數據，得出了三個主要原因：情報能力不足、ISR資產供應不足和目標審查過剩。

處理、利用和傳播（PED）情報數據是聯合目標選擇中一個經常性的限制因素。首先，需要大量人員來處理涌入聯合行動中心的大量情報。皮塔德（Pittard）和布萊恩特（Bryant）在討論利用穩定情報流的困難時指出了這一挑戰，在他們在伊拉克的任期內，這常常導致不準確的信息。訪談數據進一步證實了這一挑戰，因為除一名受訪者外，所有受訪者都認為情報業務是目標定位周期中的一個限制因素，一名官員說，情報機構無法跟上涌入的數據量。另外，本杰明-蘭貝斯關于OIR的研究草案證實了這一評估，他引用了布倫特-麥格基的話，稱"［主要］挑戰是情報和目標開發..."

其次，另一位官員指出，情報數據的融合是目標定位周期中缺乏的一個要素。蘭貝斯的研究加強了這一論點，他強調了在有針對性的目標定位過程中必須融合的大量信息，包括四到五次的高空圖像、電子通信截獲、人類情報以及敵方和友方火力。皮塔德和布萊恩特也認識到這一因素，指出"[協調如此多的信息]所需的專注程度......對外部觀察者來說可能是不可思議的。"對單個操作員的壓力往往會超過他們的能力，并可能導致單點故障，因為人類被拉伸到他們的認知極限。

另一個捉襟見肘的因素是ISR資產的可用性。皮塔德指出，在他的任期內，可用的ISR資產嚴重短缺，這影響了在伊拉克的行動。雖然皮塔德在受訪者之前就部署到了伊拉克，但他受到了阿富汗持久自由行動的阻礙，這與受訪者在OIR中面臨的競爭性優先事項相同。事實上，在OIR的這個階段，伊拉克是優先事項，然后以類似的方式阻礙了在敘利亞的行動。正因為如此，參加敘利亞行動的受訪者都認為，沒有足夠的聯合ISR資產可用。這種ISR資產的不成比例的分配表明，CJTF-OIR確實沒有足夠的資產可用。

針對這一具體問題，一位受訪者指出，ISR資產的稀缺性經常要求將軍們 "坐在桌前"解決分配上的分歧，而另一位受訪者指出，隨著對遙控飛機（RPA）需求的增加，"地獄火"導彈不得不被配給。這本不應該發生，因為CJTF-OIR負責伊拉克和敘利亞的行動，應該有足夠的資源來同時在兩個國家執行行動。不幸的是，全球參與的聯合部隊幾乎確保了戰區指揮官可能永遠不會有足夠的ISR資產可用。

為了減輕負擔，人工智能和ATR系統可以提高能力，從而提高這些有限資源的可用性。先進的ATR傳感器在人工智能的支持下，可以通過識別比人類操作員更多的目標來彌補不足，而且速度更快。反過來，這可能會加速甚至可能廢除目前的目標審查過程，這是在OIR中確定的有針對性的目標定位挑戰之一。

在沖突的早期階段，目標由距離巴格達近7000英里的中央司令部審查，導致打擊審批過度延遲。皮塔德注意到這種動態，因為在他部署的早期，他 "被來自[大使館]、國務院、國防部、[和]各種情報機構的焦急電話轟炸，[他們希望]...更新和保證..." 在打擊審批之前。

皮塔德還指出，在他的任期內，聯盟 "基本上是在與自己作戰"，而打擊ISIS的斗爭是 "他在軍隊中最令人沮喪的經歷之一"。 另一位受訪者也認為審查是一個挑戰，并補充說，情報審查、武器設計和附帶損害評估（CDE）的過程由不同的實體多次進行。蘭貝斯也注意到了這個復雜的過程，他引用了當時的洛夫格倫少將的話說，"每個目標都需要與機構間和伊拉克人協調數天才能獲得批準。"

訪談數據與皮塔德和布萊恩特的經驗以及蘭貝斯的研究相結合，證實了本研究的論點。盡管本研究中沒有提到的其他因素降低了有針對性的目標定位的效果，但本案例的因果機制是聯合目標定位周期第二階段的行動過于緩慢。當然，有些促成因素是聯合部隊指揮官無法控制的，如政治目標和ROE，但有幾個有針對性的目標定位的要素可以通過人工智能和ATR加速。

人工智能

在我們走向多極世界的過程中，人工智能對于確保美國保持競爭優勢至關重要。這種新的動態將滋生不穩定，這將產生沖突，因為行為者相互之間尋求更大的優勢。為了確保美國在未來保持優勢，它應該積極地追求人工智能。這種能力是至關重要的，因為人工智能已經展示了速度、靈活性、準確性、持久性、范圍和武器系統的協調質量，這些都是未來沖突的關鍵能力。事實上，人工智能是如此重要，以至于新美國安全中心呼吁整個政府投資250億美元，采取措施阻止美國人工智能人才的流失，并采取行動防止惡意行為者盜竊關鍵人工智能。中國正在追求由人工智能支持的數據融合、信息處理和情報分析。如果沒有積極的追求，美國可能會在這個領域的技術競賽中失敗。

在解決了"為什么？"的問題后，有必要考慮 "什么？"的問題。從根本上說，人工智能涉及能夠模擬通常與人類認知相關智力的機器。兩種類型的人工智能是人工通用智能（AGI）和狹義人工智能。AGI尋求對世界的理解，并能夠與人類的能力相匹配，或者在某些情況下，超越人類的能力，做到這一點。不幸的是，科學界認為AGI是一個尚未解決的技術挑戰，并將在幾年內保持這種狀態。相比之下，狹義人工智能無處不在，擁有執行各種任務的能力，如識別物體和人，并應被考慮用于增強有針對性的目標定位、JADC2和其他應用。

狹義人工智能的一個具體應用是自主性，它被定義為機器在沒有人類輸入的情況下執行任務的能力，一個日常例子是機器人吸塵器。自主系統執行預先編程的任務，通過傳感器和執行器與環境互動。這些機器遵循感知、決定和行動的基本原則，使用軟件將觀察到的模式與內存中編程的參考模式進行比較。

盡管 "感覺、決定、行動 "提供了一個可靠的基礎，但如果與機器學習結合起來，狹義人工智能的能力就會大大增加，機器學習是一種軟件方法，它使機器人編程學習，然后教它們。訓練信息可以是一般性質的，也可以是特定領域的。IBM的Watson是一般和特定機器學習的一個應用實例。Watson在《危險游戲》中以其一般知識驚艷了觀眾，后來在消化了大量的醫療數據后，它被用來診斷醫療狀況并推薦治療方案。

機器學習算法還可以對數據進行分類，并找到相關關系，對未來的行為進行統計預測。事實上，加拿大的研究表明，機器學習對秘密文件的正確分類可靠地達到90%，而AFWERX預計人工智能將通過預測性維護將預警機的可用性提高25%。此外，機器學習可以識別數據中的異常情況。例如，倫敦的Cromatica相機軟件通過檢測可觀察到的生活模式的異常情況預測了自殺事件。

當與深度學習技術相結合時，人工智能又有了實質性的飛躍。深度學習是機器學習的一種，它使系統能夠通過數據和經驗提高分析能力。深度學習非常適合處理大量的數據，因為機器從簡單的概念開始，建立越來越復雜的概念。其中一個概念是預測性分析，2016年因在圍棋中擊敗李世石而聞名的機器AlphaGo就展示了這一點。這種能力可以被用來緩解情報分析的挑戰，在這種情況下，數據量經常超過人類的PED能力。

人工智能還擁有比人類更有效地融合數據的能力。Zhao等人在他們的研究中指出了人工智能在數據融合和決策增強方面的成功。這一關鍵發現可能會減輕PED中人類元素的負擔。斯坦利-麥克里斯特爾在《團隊》中提到了這一挑戰，他暗指在 "持久自由行動 "期間，巴格達的一個供應柜中堆放著一個 "四英尺高的小丘 "的情報數據，但卻沒有進行審查。此外，一份關于人工智能的國會研究服務報告吹捧了人工智能在整個ISR任務中的關鍵重要性。該報告還強調了人工智能通過數據融合對多域指揮和控制的適用性。

另一項名為Maven的項目試圖通過使用人工智能和機器學習來解決這些PED的一些挑戰，以區分無人駕駛飛行器視頻錄像中的人和物體。該項目還試圖克服情報分析中固有的infoglut問題。斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）斷言，機器學習非常適合ISR管理、決策支持系統和預測，這加強了人工智能的案例。

自動目標識別

自動目標識別（ATR）軟件最早發明于20世紀70年代，從一開始就通過模式分析識別物體。ATR是指機器處理傳感器數據以定位和分類目標的自動或無輔助能力。輔助目標識別（AiTR）是ATR的一種類型，它強調人在回路中的操作，尋求減少人類操作員的工作量。

ATR的意圖是通過數據來探測和識別目標，這些數據通常（盡管不是唯一的）以圖像的形式呈現。這些圖像包括來自前視紅外（FLIR）、半主動雷達（SAR）、電視攝像機、激光雷達和非成像傳感器的傳感器數據。ATR系統可識別形狀、高度、速度、無線電頻率、聲學特征以及其他特征。ATR還能識別人類目標、多個和群體目標、特定事件、閃光、槍口爆炸、環境變化、受干擾的地球，以及更多。最新的ATR甚至可以區分走路和跑步的人。除了識別之外，ATR技術還可以進行圖像融合、目標跟蹤和持久性監視。

自動目標識別已經被軍方在各種應用中使用了幾十年。2017年SIPRI報告引用了154個軍事領域的ATR系統，其中50個是決策輔助工具，24個是指揮和控制，56個是收集和處理信息。這些ATR系統很多都出現在武器裝備中，如皇家空軍的Brimstone導彈，它能夠自主地識別、跟蹤和打擊車輛。其他能夠探測、識別、跟蹤、選擇和攻擊目標的先進ATR武器系統包括荷蘭的Goal Keeper、多國的Phalanx和以色列的鐵穹。由于這些系統能夠發現和辨別特定目標，隨著國防部越來越多地將其納入傳感和打擊平臺，它們可能對未來有針對性的目標定位產生決定性影響。

ATR的最新發展包括多光譜和高光譜成像檢測。多光譜和高光譜圖像是通過記錄電磁輻射產生的。應用研究有限責任公司認識到，這些系統特別適合于探測來自飛機和航天器的目標。他們為一個系統申請了專利，該系統大大減少了對多光譜和高光譜圖像進行分類所需的時間，并承諾進行實時目標探測，這種能力可用于在未來的沖突中加速有針對性的目標定位。

另一項繼續適用于未來沖突的技術是合成孔徑雷達制圖。這項技術正在不斷發展，并被聯合部隊的操作人員廣泛運用于多種不同的武器系統。目前，合成孔徑雷達制圖主要依賴于作戰人員解釋生成圖像的高度訓練有素的技能。可以肯定的是，這些作戰人員現在在幾秒鐘內就能識別目標，但對于下一代戰爭來說，這種速度將太慢了，因為機器將在納秒內識別目標。聯合部隊應該研究這一領域的新興技術，如SAR ATR。

SAR ATR的標準序列包括檢測、識別和分類三個階段。2018年，Hidetoshi Furukawa使用一個被稱為 "驗證支持網絡 "的擬議卷積神經網絡加速了這一序列計時，在2420張圖像數據集的分類中表現出99.55%的準確性。Furukawa的研究表明，ATR相當適用于目標檢測和識別的挑戰，并應進一步考慮用于增強故意瞄準和JADC2。

這些系統的成功顯示了加速有針對性的目標定位前景。國防部應該擴大對這些關鍵技術的研究和開發，并制定戰術、技術和程序，將其納入JADC2。能夠即時探測和識別目標，傳輸加密數據，然后進行融合的系統對于在未來沖突中保持優勢至關重要。

空軍作戰集成能力（AFWIC）

這項研究主張國防部對人工智能和自動目標識別進行投資。到目前為止，還沒有確定具體的組織作為牽頭機構。空軍有一個名為 "空軍作戰集成能力（AFWIC）"的組織，很適合這項任務。AFWIC可以帶頭執行本研究中引用的許多建議，并進一步開發這些技術以在整個國防部實施。

威爾遜部長和戈德費恩將軍創建了AFWIC，以審查空軍的 "多樣化作戰組合，并推動整個企業對復雜問題的解決方案......[并]迅速確定新能力投資的關鍵領域，為聯合部隊奠定基礎，即使在最困難的情況下也能進行真正的多域作戰。 "AFWIC的任務是 "推動企業范圍內的整合和未來部隊的設計......[并]發展整體部隊、多域作戰概念...... "根據戈德費恩將軍的說法，該組織是 "整合和設計未來空軍藍圖的領導"。

AFWIC的既定使命和愿景使該組織成為領導聯合部隊追求這些改變游戲規則的技術的理想選擇。事實上，AFWIC已經建立了JADC2和人工智能跨職能小組（CFT）。這些小組應該通過加速使用人工智能和ATR的有針對性的目標定位來引領國防部進入下一代戰爭。為此，為AFWIC提出了以下一些具體建議。

建議

空軍應優先考慮人工智能和ATR的研究、開發、測試、政策和理論、資金和實施，以實現有針對性的目標定位，最終實現JADC2。

研究

• 空軍應優先考慮AFWIC，并在2021年夏天前填補其剩余的職位。高級發展教育和中級發展教育學生的畢業應成為招聘的重點。AFWIC還應該增加現役后備軍（AGR）和軍事人員撥款（MPA）對空軍后備軍和空軍國民警衛隊飛行員的考察，以加強能力，并利用總部隊在人工智能、ATR和機器學習領域的獨特技術文職技能。

• AFWIC應該與主要的國防實驗室合作，包括但不限于空軍研究實驗室、桑迪亞國家實驗室、洛斯阿拉莫斯國家實驗室、國防創新單位實驗、Kessel Run、DARPA以及任何新興的國防部軟件實驗室，以確定哪些AI和ATR技術最適合測試和開發。

• AFWIC應該與工業界合作，以確定哪些人工智能和ATR技術最適合空軍的需要，并獲得超過國防部國家實驗室所開發的技術的能力。

• AFWIC應該與學術機構合作，利用人工智能CFT來確定哪些人工智能和ATR技術最適合空軍的需求。

• AFWIC應該指定一個小組，負責與國防、工業和學術界的每個合作伙伴進行協調。

發展

• JADC2 CFT、AI CFT和 "陸軍未來與概念"應該共同制定一個JADC2的AI和ATR增強的實施計劃。

• AFWIC應促進與其他軍種對JADC2的共同愿景。每個軍種的未來要素應該是發展人工智能和ATR的關鍵伙伴。AFWIC應該為兄弟部門指定LNO的職位。

測試

• AI和ATR應該在影子行動中心使用風險驅動的作戰概念（CONOP）進行測試。在低風險行動中，人應該在回路中操作。中等風險的行動應該過渡到人在環路上，高風險的行動應該發展到人在環路外。雖然目前沒有傾向于在沒有人類批準的情況下執行致命的火力，但在未來戰爭需要的情況下，應該測試這種能力。這些測試還應該側重于建立對人工智能和ATR系統的信任。JADC2 CFT應該領導這項工作。

• ATR系統應該在整個聯合部隊的現有友軍和敵軍數據集上進行訓練。ATR應該通過在紅旗或武器學校整合階段等演習中在RPA和UAV平臺上使用它們來進行測試。

政策和學說

• 空軍理論文件附件3-30、JPUB 3-30、JPUB 3-60以及所有與AOC相關的戰術、技術和程序手冊應在這些系統具備全面作戰能力（FOC）時酌情反映AI/ATR的最佳實踐。

• 空軍應該修改當前的理論，或者開創新的理論，專門解決非常規的準軍事代理部隊的JADC2問題。

• 空軍應將 "規劃動態"作為第三種目標定位方式，并在證明其可行后將該過程寫入JPUB 3-60。

資金

• AFWIC應在計劃目標備忘錄中倡導AI和ATR。

• AFWIC應該支持聯合部隊的AI和ATR，并與兄弟部隊合作，確保在總統預算中對其進行統一規劃。

實施

• 這些能力是高端沖突中迫切需要的。一旦實現了初始作戰能力，人工智能和ATR應該在PACOM進行實戰，作為一個測試平臺，利用人在回路中的CONOP進一步完善，以建立FOC。

結論

目前有針對性的目標定位周期落后于現代戰爭的步伐。目標定位周期以理論上戰斗節奏的速度運行，在高端沖突中無法在對手的決策周期內執行。聯合部隊必須通過對人工智能和自動目標識別的投資，加快有針對性的目標定位，并通過代理，加快自己的決策循環。這些技術應該通過聯合部隊和我們的國防國家實驗室、工業和學術界的強大伙伴關系來研究、開發、測試和實施。AFWIC、JADC2 CFT和AI CFT應該領導聯合部隊開發、配置和實施人工智能和自動目標識別技術，并將其應用于有針對性的目標定位和JADC2。

空軍研究任務組的任務是從 "堅定決心行動"中獲得"速贏"。第一個速贏是通過訓練演習，如 "紅旗"或武器學校整合階段，驗證本研究中主張的人工智能和ATR目標定位能力。如果人工智能和ATR證明它們可以像建議的那樣加速有針對性的目標定位，那么這些能力應該在計劃、規劃、預算和執行周期中正式完成資源的申請。在增加信任后，它們以后可以被考慮在JADC2中更廣泛地應用。這第一個速贏計劃將為利用人工智能和自動目標識別來加速有意的目標定位邁出第一步。

內容提要

俄羅斯領導層將創新能力視為大國的標志之一，并認為軍事創新對俄羅斯在不斷變化的威脅環境中的整體防御態勢至關重要。俄羅斯人工智能（AI）和自主生態系統的目標最好在俄羅斯經濟發展和現代化努力的背景下理解，包括那些旨在改善俄羅斯公民福祉以及商業和創業活動條件的舉措。

以下報告詳細介紹了俄羅斯人工智能生態系統，以了解俄羅斯不斷發展的人工智能和自主性領域。在關注人工智能和自主性的同時，該報告還試圖將人工智能置于俄羅斯更大的技術環境中。

俄羅斯人工智能的管理和法律方面

俄羅斯政府正在建立必要的結構性法律和管理框架，以便在快速增長的人工智能和自主性領域進行發展和競爭。它正試圖實施具有目標和指標的全國性戰略，以促進支持俄羅斯的數字--特別是人工智能--發展的環境。然而，這些努力的實施主要是由政府通過國有企業推動的。雖然人工智能倡議在整個俄羅斯政府中占有一席之地，但缺乏對私人倡議的重視可能會損害俄羅斯在未來的努力。雖然許多俄羅斯人期待著整個俄羅斯更大的數字化帶來的好處，但也有一些人批評政府為增加對私人數據的訪問而做出的努力。俄羅斯公民對不受控制的人工智能發展及其對社會的潛在影響感到厭倦。

俄羅斯的人工智能生態系統

俄羅斯的人工智能生態系統由政府、國有企業、軍事、學術和私人行為者之間相互聯系的活動集群組成。然而，俄羅斯人工智能生態系統的一個關鍵特征是它由國有公司領導，并為人工智能部門提供大量的聯邦資金。這些國有公司包括孵化器、資助者和旨在促進人工智能發展的倡議。對聯邦資金的嚴重依賴讓俄羅斯的一些人擔心，它破壞了主動性和技術風險的承擔和增長。雖然關于俄羅斯在人工智能領域的調查和國際排名（如文章調查和機構排名）表明，它落后于其他更大的參與者，但它正在作出一些改進。

與人工智能相關的學術實體、培訓和教育

俄羅斯的商業、工業和國防部門都面臨著缺乏技術熟練專家，這在人工智能領域尤其如此。造成這種情況的原因包括：受過技術培訓的專業人員流向國外的高薪工作，蘇聯解體和之后的影響揮之不去，以及俄羅斯廣大地區不同的人口結構。俄羅斯政府認識到了這些挑戰，并正在采取措施來減輕這些挑戰。這些步驟包括針對廣泛的人口統計學的許多項目，從鼓勵訓練有素的技術專家到教育更廣泛的民眾了解人工智能相關技術。盡管采取了這些措施，教育和培訓方面的弱點可能會在一段時間內挑戰俄羅斯的技術創新嘗試，這取決于本報告中詳述的新措施如何生效以及需要多長時間。

俄羅斯的私人部門人工智能

俄羅斯人工智能私人市場的技術發展和增長主要由國家支持的研發工作推動，盡管私人對人工智能解決方案的需求正在增加。總的來說，私人人工智能市場一直被專注于利用自然語言處理（NLP）和其他形式的自動數據分析的進步所支配，盡管對計算機視覺和其他類型的識別和預測能力的興趣正在增長。在用于金融和零售目的的廣泛的自動化NLP應用之外，獲得私人市場關注的最重要的人工智能技術是在面部識別軟件、設施和周邊安全、無人駕駛貨物運輸和農業企業、公共交通控制系統和鐵路網絡整合、訓練神經網絡和其他人工智能方法的自動化平臺，以及自動化醫療分析。

俄羅斯的軍事人工智能

從高級政治和軍事聲明以及專業軍事著作來看，俄羅斯安全專家和政策制定者的共識是，人工智能的發展和使用對俄羅斯武裝部隊未來的成功至關重要，也是其軍事力量的關鍵。雖然軍事人工智能在俄羅斯遵循了許多與其他發達軍隊相同的趨勢，但俄羅斯軍事機構確實特別強調了其已經關注的領域，如用于決策和自主的信息管理。俄羅斯軍事戰略家重視建立他們所說的 "戰場上的信息優勢"，而人工智能增強技術有望利用現代戰場上的數據優勢來保護俄羅斯自己的部隊，并拒絕對手的這種優勢。話雖如此，俄羅斯軍方也在不斷討論軍事人工智能的最終目標。有一種普遍的觀點認為，操作者需要留在決策周期中，以避免軍事和道德上的意外后果，但也有討論預測完全自主是未來沖突的一個不可避免的特征，部分是由對美國人工智能相關意圖的解釋所推動的。

國際合作

盡管存在上述挑戰，俄羅斯正在尋求成為人工智能領域的主要思想領袖之一。俄羅斯領導人強調了人工智能對普通公民生活的承諾，從醫療創新到改善經濟表現。然而，俄羅斯領導人也強調了人工智能在錯誤的人手中或在錯誤的意圖下可能帶來的危險。也許比起其他任何人，俄羅斯領導人更關注保護傳統和社會內部穩定的需要，這反映了俄羅斯對外部干預俄羅斯事務的長期關注。俄羅斯正在全球范圍內尋求技術和人工智能發展方面的有益伙伴關系；例如，它已經通過華為和三星與中國和韓國達成了實質性協議。然而，中國和韓國更多是例外，而不是常規。與俄羅斯合作的地緣政治利益通常不會超過美國和歐盟等其他生態系統中的商業利益。盡管如此，我們預計它與其他成熟的技術社會之間不斷增長的關系將產生一些好處。

圖1. 描繪人工智能增強的戰斗機工程

方法和結構

本報告是CNA俄羅斯研究項目在過去一年中繪制和了解俄羅斯人工智能生態系統的工作成果。首先，該團隊開發并實施了一份雙周通訊，強調了俄羅斯技術、人工智能和自主性領域的持續發展。這些通訊還重點關注各種軍事人工智能相關的舉措和關鍵的人工智能組織。他們還在繪制俄羅斯的人工智能生態系統方面發揮了關鍵作用，并提供了需要更深入研究的領域的關鍵。通過這項研究，我們能夠了解公共、私營和軍事部門的各種組織之間的關系。

我們從廣泛的俄語來源收集數據，包括法律文件、官方聲明、行業產品信息、俄羅斯專業軍事期刊、會議記錄和個人出版物。每個來源的重要性在不同部門之間有所不同。例如，政府部分在很大程度上依賴現有的許多官方文件，而軍事部分則更多地依賴公開來源的俄羅斯新聞報道。這項研究必須在收集盡可能多的信息與承認許多談論和撰寫人工智能的消息來源并不一定了解屬于人工智能和自主權范疇的復雜而龐大的領域之間取得平衡。為此，CNA團隊與CNA的自主權和人工智能中心合作，更好地了解各種報告的一些技術意義。然而，請注意，我們報告的重點不是對俄羅斯人工智能發展的技術審查。

本報告的第一部分提供了一個概述，以幫助讀者了解俄羅斯和分析家們經常評估它的各種指標。報告的這一部分是獨特的，因為它沒有特別涉及人工智能或自主性，但我們認為它提供了必要的背景，將豐富對俄羅斯技術創新、人工智能和自主性的討論。具體來說，這一部分對于那些主要背景是人工智能和自主權而不是具體的俄羅斯的讀者來說，將是最有用的。

接下來的部分描述了俄羅斯政府為在俄羅斯創造有利于技術進步的氛圍所做的努力。它涵蓋了更廣泛的 "數字化 "努力，并將人工智能置于這一更廣泛的框架中。這一節是以下各節的背景和環境。第三部分重點介紹了俄羅斯的人工智能生態系統，其主要參與者和互動。之后，有四個部分考察了與俄羅斯教育、私營部門、軍事和國際合作有關的人工智能，以便為我們對俄羅斯人工智能生態系統的討論提供一些顆粒度。

新興軍事技術

國會議員和五角大樓官員越來越關注發展新興軍事技術，以加強美國的國家安全，并與美國的競爭對手保持同步。美國軍方長期以來一直依賴技術優勢來確保其在沖突中的主導地位，并保障美國的國家安全。然而，近年來，技術的迅速發展和迅速擴散，很大程度上是由于商業領域的進步。正如前國防部長查克·哈格爾(Chuck Hagel)所觀察到的，這種發展已經威脅到美國傳統的軍事優勢來源。美國國防部(DOD)已經采取了一系列措施來遏制這一趨勢。例如，2014年，國防部宣布了第三次抵消戰略，這是一項為軍事和安全目的以及相關戰略、戰術和作戰概念開發新興技術的努力。為了支持這一戰略，國防部建立了許多專注于國防創新的組織，包括國防創新單位和國防戰爭聯盟小組。

最近，2018年的國防戰略呼應了第三次抵消戰略的基礎，指出美國的國家安全可能會受到影響： 受到快速技術進步和戰爭性質變化的影響....新技術包括先進的計算、“大數據”分析、人工智能、自主、機器人、定向能源、超音速和生物技術——這些技術確保我們能夠在未來的戰爭中戰斗并贏得勝利。 美國是開發這些技術的領導者。然而，中國和俄羅斯這兩個關鍵的戰略競爭對手，在發展先進軍事技術方面正在穩步取得進展。隨著這些技術被整合到國外和國內的軍事力量中并部署，它們可能會對國際安全的未來產生重大影響，并將成為國會在資金和項目監督方面的一個重要焦點。

本報告概述了美國、中國和俄羅斯的一些新興軍事技術:

• 人工智能,
• 致命的自主武器，
• 超音速武器,
• 定向能武器，
• 生物技術,
• 量子技術。

它還討論了國際機構內監測或規范這些技術的相關倡議，考慮了新興軍事技術對戰爭的潛在影響，并為國會概述了相關問題。這些問題包括新興技術的資金水平和穩定性、新興技術的管理結構、與征聘和留住技術工作者有關的挑戰、迅速發展和兩用技術的采購過程、保護新興技術免受盜竊和征用，以及對新興技術的治理和監管。這些問題可能會影響到國會的授權、撥款、監督和條約的制定。