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本文件介紹了作者自2010年1月加入法國航空航天實驗室（ONERA）以來形成的研究貢獻。

作者的研究是在一個部門進行的，該部門的研究活動涉及大量的信息處理技術，從邏輯推理、作戰研究到多智能體系統。應用于三個主要領域：航空電子學、空間、國防和安全。關于現有的研究方向，其研究為國防和安全領域帶來了新的見解，重點是軟數據處理的方法和技術，也就是說，由人類提供的符號數據（作戰員，人類智能）或從互聯網上收集的數據（開放智能，社會智能）。研究涉及人類報告信息的質量評估、在線數據的特征、異質信息融合的語義互操作性的發展以及信息融合的不確定性分析。

本文件報告了從2010年初到2020年底，作為ONERA的研究科學家所取得的成果。雖然作者的工作是其部門新研究路線的一部分，但一些項目，如ROSARIO（開源研究：信息和意見檢索）和RIAD（人工智能和決策網絡）使其能夠與部門的同事合作，但其大部分貢獻是與外部合作的。

作者是兩個研究項目的科學協調人。FUTHANE（Fusion Technique de Haut Niveau et Evaluation），一個由法國國防采購局資助的研究異質信息融合項目，以及FLYER（Intelligence Artificielle pour Analyser les Contenus Extrémistes sur Internet），一個由法國研究局資助的項目。FLYER項目利用人工智能方法解決網上極端主義內容的檢測問題。作者的一些科學貢獻是在這些項目的框架和背景下進行的。

本文件是對作者研究項目的綜述，該項目題為 "為國防和安全應用增強態勢感知的語義框架"。第一章介紹了理解本文件其余部分的貢獻所需的理論背景和應用環境。其余各章描述了為提高各種安全和國防背景下的態勢感知而開發的三個語義框架：評估人類操作員提供的信息項目，為異質和動態環境中的信息融合開發基于語義的方法，以及在線數據的分析和定性。

語義框架包括知識模型和在此基礎上實現的處理算法，作者的研究處于知識工程和文本數據挖掘的交叉點。

這些貢獻不是按時間順序排列的，而是根據它們的連貫性重新分組的，因為有幾條研究線是在不同的時間和不同的應用中處理的。在討論每項貢獻時，都會說明研究背景、所開發的人工制品的成熟度、主要的合作、所獲得的經驗教訓以及相關出版物的選擇。

2022年6月15日，英國國防部發布《國防人工智能戰略》，旨在使英國國防部成為世界上最有效、最高效、最可信且最具影響力的國防機構。該戰略將促進國防領域采用人工智能實現決策優勢、提高效率、解鎖新能力、增強整體力量。戰略目標包括：

• （1）將國防部轉變為一個“做好人工智能準備”的機構。提高人員技能，實現數字、數據和技術“賦能者”的現代化。

• （2）以最快的速度和規模采用/利用人工智能。利用近期和長期的機會，進行系統性實驗，開展國際合作。

• （3）加強英國國防與安全的人工智能生態系統。消除商業壁壘，激勵與商業界開展合作。

• （4）塑造全球人工智能發展。支持負責任的全球人工智能發展，促進安全與穩定。

英國國防部部長（Ben Wallace）前言

一年前，我們發表了綜合審查報告，承諾加強國防安全，并使我們的武裝部隊現代化。我們當時申明，這些步驟是對不斷惡化的全球安全環境，包括基于國家的威脅的必要回應。自那時起，俄羅斯對烏克蘭的行動將工業時代戰爭的所有恐怖帶回了歐洲中心。在烏克蘭發生的悲慘事件嚴酷地提醒我們，必須確保我們的武裝部隊能夠應對本大陸在20世紀留下的那種常規軍事挑戰。

然而，我們也注意到，我們生活在一個持續的全球競爭的時代，其特點是混合和亞門檻威脅。俄羅斯對烏克蘭的行動消除了戰爭與和平之間的任何模糊界限，但在此之前已有多年的惡性活動。當我們與國際社會團結一致，挑戰普京政權的行動時，我們認識到國防必須在競爭和沖突的各個領域具有相關性和有效性。

為了應對這些不同的挑戰，英國防部必須優先考慮研究、開發和試驗，通過利用創新概念和尖端技術的進步來保持戰略優勢--而人工智能是國防現代化必不可少的技術之一。想象一下，一個士兵在前線，在高度發達的合成環境中接受訓練，由便攜式指揮和控制設備引導，分析和推薦不同的作戰方案，由數據庫捕捉和處理來自數百架小型無人機的最新信息，捕捉數千小時的畫面。想象一下自主補給系統和戰斗車輛，更有效地提供補給和效果，而不把我們的人置于危險之中。想象一下，最新的定向能武器使用閃電般的目標檢測算法來保護我們的船只，而支持這一切的數字骨干則使用人工智能來識別和防御網絡威脅。

人工智能在提高能力方面有巨大的潛力，但它經常被當作一種潛在的威脅來談論。人工智能系統確實對我們的安全構成了威脅，在我們的對手手中，我們必須不要讓他們獲得重要的優勢。我們也認識到，人工智能在許多情況下的使用，特別是在軍事上的使用，提出了深刻的問題。我們非常認真地對待這些問題--但請想一想你家里有多少支持人工智能的設備，并問問自己，我們是否不應該利用同樣的技術來保衛我們自己和我們的價值觀。我們必須雄心勃勃地通過人工智能追求戰略和作戰優勢，同時維護我們所服務的社會標準、價值觀和規范，并展示出可信賴性。

該戰略闡述了我們將如何以速度和規模采用和利用人工智能，將國防部轉變為一個 "準備好的人工智能 "組織，并提供最先進的能力；我們將如何與英國的人工智能產業建立更強大的伙伴關系；以及我們將如何進行國際合作，以塑造全球人工智能發展，促進安全、穩定和民主價值觀。它構成了國家人工智能戰略的一個關鍵因素，并加強了國防部通過科學和技術推動戰略優勢的核心地位。

英國國防人工智能戰略概覽

其愿景是，在人工智能方面，成為世界上最有效、最高效、最值得信任和最具影響力的國防組織。

• 有效--通過提供贏得戰斗的能力和支持功能，以及我們與英國的盟友和人工智能生態系統的合作和伙伴關系的能力。
• 高效--通過創新地使用技術來提供能力，開展業務，并在我們的組織中實現生產力的益處。
• 信任--被公眾、我們的合作伙伴和我們的員工所信任，因為我們的人工智能系統是安全和可靠的，而且我們明確承諾按照我們的核心價值觀，合法和道德地使用人工智能。
• 有影響力--在塑造全球人工智能技術的發展和管理人工智能相關問題的積極目的方面，協作工作并以身作則。

英國國防部采用人工智能的四個結果：決策優勢、效率、釋放新能力、增強整個部隊的能力。

國防部MOD對人工智能的管理：國防部的人工智能沒有單一的總體所有者。如果我們要實現我們的目標，每個業務單位和職能部門都要發揮重要作用。

• 國防部MOD總部：制定人工智能政策和戰略，確定能力目標，指導戰略方案并確保整體的一致性。
• 業務單位/職能部門領導：在本戰略和總部的指導下，追求與他們最相關的人工智能形式。
• 戰略指揮部：確保整個作戰領域的戰略和行動整合。

整體戰略的一致性由國防人工智能和自主單位（DAU）和國防人工智能中心（DAIC）共同管理。DAU制定戰略政策框架，管理人工智能的開發、采用和使用。DAIC是人工智能研發和技術問題的協調中心。

圖：國防人工智能中心（DAIC）架構

4個戰略目標

綜合審查（Integrated Review，2021年）強調國家在人工智能方面的卓越表現是確保英國到2030年成為 "科學和技術超級大國 "的核心。國家人工智能戰略（National AI Strategy，2021年）指出，它具有改寫整個行業規則的巨大潛力，推動經濟大幅增長并改變生活的所有領域。綜合作戰概念（Integrated Operating Concept，2020年）描述了無處不在的信息和快速的技術變革是如何改變戰爭特征的。在整個軍事行動的范圍內，沖突正變得越來越復雜和動態。新技術產生了大量的數據，釋放了新的威脅和脆弱性，并通過先進的下一代能力（如成群的無人機、高速武器和先進的網絡攻擊）擴大了潛在攻擊的規模。

這些技術--以及它們所帶來的作戰節奏--可能會極大地壓縮決策時間，對人類理解力的極限造成考驗，并且往往需要以機器的速度做出反應。正如國防指揮文件（Defence Command Paper，2021年）所指出的，"未來的沖突可能在所采用的人工智能解決方案的速度和效率上取得勝利或失敗"。同時，信息作戰對于反擊那些分散注意力、為惡性活動提供掩護和破壞公眾支持的虛假活動也越來越重要。簡而言之，國防領域正在發生徹底的動蕩，與人工智能相關的戰略競爭正在加劇。我們的反應必須是快速、有雄心和全面的。

本戰略闡述了我們將如何應對這一重大戰略挑戰。國防部的所有高級領導人都應該閱讀它，并在整個組織內廣泛傳播，因為人工智能影響到每個人。它與所有參與國防部隊發展和國防轉型的人特別相關，他們的結構和程序將在實施和交付中發揮關鍵作用--但國防部的每個部門都必須確定與他們相關的內容并采取相應行動。

• （1）必須轉變為一個 "做好人工智能準備"的組織。將積極主動地推動我們的文化、技能和政策的變化，培訓領導者，提高勞動力技能，并加強國防人工智能和自主部門。將創建一個國防人工智能技能框架和新的人工智能職業發展和進步的途徑。將認識到數據是一種重要的戰略資產，并對其進行相應的管理和利用。將實施國防數字戰略（2021）和國防數據戰略（2021），并提供一個新的數字骨干和國防人工智能中心。這種轉型的一些要素（特別是數字和數據的推動者）將在新的人工智能技術戰略的指導下，在泛國防的基礎上提供或支持，但這對我們組織的每個部分都是一個挑戰，而這種挑戰的性質取決于具體的組織、其業務和人工智能提供的機會。

• （2）必須以最快的速度和規模采用和利用人工智能以獲得國防優勢，將人工智能作為我們的首要任務之一，并在能力戰略和部隊發展進程中成為戰略優勢的關鍵來源。機會和挑戰在于整個組織內人工智能應用的廣泛性。在短期內，將通過系統地推出和采用 "AI Now "來提高有效性、效率和生產力：成熟的數據科學、機器學習和先進的計算統計技術。同時，將投資于 "AI Next"：在我們更廣泛的研發管道中整合尖端的AI研究和開發。綜合性的多學科交付團隊將是采用人工智能和發展有效人機合作方法的核心，將人類的認知、創造力和責任感與機器速度的分析能力相結合。將建立一個中心來評估和減輕人工智能系統的脆弱性和威脅。將與盟友和合作伙伴緊密合作，開發創新的能力解決方案，以應對共同的挑戰，承擔維護小眾但至關重要的AI開發和測試能力的責任。

• （3）必須刺激和支持英國國防安全人工智能生態系統，在國防和安全工業戰略（2021年）和國家人工智能戰略的基礎上。利用這些技術的能力植根于工業和學術AI基地的活力。將倡導和支持國家人工智能生態系統，將其作為一種戰略資產，建立一個更有活力和綜合的伙伴關系。將促進與該部門更緊密的聯系，建立一個新的國防和國家安全人工智能網絡，促進人才交流和共同創造，傳達一個規模化的需求信號，鼓勵民間部門投資于國防相關的人工智能研發，并簡化對國防數據和資產的訪問。將繼續改進采購系統，以推動更大的速度和敏捷性交付。還將采取措施促進中小型企業的發展機遇，使監管方法現代化，并最大限度地利用和商業化國防持有的人工智能相關知識產權。將在國防部內做到這一切，同時更廣泛地支持向人工智能經濟的過渡，獲取英國創新的好處。

• （4）必須塑造全球人工智能發展，以促進安全、穩定和民主價值。隨著人工智能變得越來越普遍，它將大大改變全球安全的動態。它將成為地緣戰略競爭的一個關鍵焦點，不僅是技術和商業優勢的一種手段，也是競爭意識形態的一個戰場。將根據英國的目標和價值觀塑造人工智能的發展，促進道德方法，并根據民主價值觀影響全球規范和標準。將促進安全和穩定，確保英國的技術進步得到適當的保護，抵制有害的技術擴散，并探索建立信任的機制，將與軍事人工智能使用相關的風險降到最低。在制定安全政策以反映與人工智能有關的挑戰時，將保持對影響和威脅的廣泛視角，考慮可能出現的極端甚至是存在的風險，并與盟友和合作伙伴積極主動地接觸。將倡導減少戰略風險，并尋求建立對話以減少戰略錯誤、誤解和誤判的風險。將確保--無論在戰略系統中使用任何人工智能--人類對我們的核武器的政治控制在任何時候都得到保持。

美國防部官網3月17日報道，2022年3月15日，美國防部副部長凱瑟琳·希克斯博士簽署了“聯合全域指揮與控制（JADC2）實施計劃”（2021年9月提交），同一天國防部官網公開了“聯合全域指揮與控制（JADC2）戰略概要”（2021年5月美國防部長簽署發布JADC2戰略，戰略全文為秘密級）。由于JADC2戰略和實施計劃的保密性，從此次放出的“戰略”摘要可看出其實施計劃的大致輪廓。

前言

在當前的全球安全環境中，美國軍隊面臨著敏捷的對手，他們越來越多地試圖通過阻礙，并在可能的情況下拒絕我們（美軍）的指揮和控制（C2）能力來破壞戰略和行動優勢。美國軍隊重新獲得并保持信息和決策優勢的能力是國防部的首要任務之一。

美國國防部 (DOD)聯合全域指揮與控制 (JADC2) 戰略描述了迫切需要集中力量推動部門行動，以增強其的聯合部隊指揮官在所有作戰領域和整個電磁頻譜范圍內指揮聯合部隊所需的能力，以威懾、并在必要時在全球任何時間、任何地點擊敗任何對手。

JADC2 戰略為識別、組織和提供改進的聯合部隊指揮和控制 (C2) 能力提供了愿景和方法，并說明了對手已經關閉了其賴以取得作戰成功的許多能力和方法優勢。作為一種方法，JADC2 支持使用創新技術開發物資和非物資解決方案選項，同時愿意修改現有政策、權力、組織結構和作戰程序，從而為聯合部隊指揮官提供信息和決策優勢。

執行總結

全球安全環境的快速變化給美國軍隊和聯合部隊抓住、保持和保護我們對對手的信息和決策優勢的能力帶來了新的重大挑戰。此外，我們必須預見到未來的軍事行動將在退化和有爭議的電磁頻譜環境中進行。這些挑戰要求部門作出一致和集中的努力，使我們開發、實施和管理C2能力的方式現代化，以便在所有作戰領域、跨梯隊和與我們的任務伙伴一起取得勝利。

JADC2為塑造未來聯合部隊的C2能力提供了一個連貫的方法，旨在在戰爭各個層次和階段、在各個領域以及與合作伙伴一起，產生感知、理解和行動的作戰能力，以便以相關的速度提供信息優勢。作為一種方法，JADC2超越了任何單一的能力、平臺或系統；它提供了一個機會來加速實施聯合部隊進行C2的方式中所需要的技術進步和理論變革。JADC2將使聯合部隊能夠使用越來越多的數據，采用自動化和人工智能，依靠安全和彈性的基礎設施，并在對手的決策周期內采取行動。

這一戰略的成功實施需要整個國防部（DoD）的明確決心。為此，JADC2戰略闡明了 "感知"、"理解 "和 "行動 "這三項指導性的C2功能，以及另外五條持久的努力方向（LOEs），以組織和指導提供JADC2的物資和非物資能力。這些工作重點包括 (1）建立JADC2數據企業；（2）建立JADC2人力企業；（3）建立JADC2技術企業；（4）將核C2和通信（NC2/NC3）與JADC2相結合；以及（5）使任務伙伴信息共享現代化。

這一戰略得到了JADC2戰略實施計劃的支持，該計劃確定了JADC2的最終狀態、關鍵目標和任務，并通過既定的部門授權、論壇和程序來同步和簡化工作，以確定JADC2能力的優先次序、資源、開發、交付和維持。現有的軍種和機構的開發和采購過程通常會產生特定領域的能力，無法滿足全領域C2的作戰需求。JADC2的方法將覆蓋這些現有的程序，目的是促進跨領域、聯合能力的發展。

該戰略提供了六項指導原則，以促進整個DoD在提供物資和非物資JADC2改進方面工作的一致性。這些原則是 (1) 信息共享能力的改進是在企業層面上設計和擴展的；(2) 聯合部隊C2的改進采用分層安全特性；(3) JADC2數據結構由高效、可發展和廣泛適用的通用數據標準和架構組成；(4) 聯合部隊C2必須在退化和有爭議的電磁環境中具有彈性；(5) 部門開發和實施過程必須統一，以提供更有效的跨域能力選擇；以及，(6) 部門開發和實施過程必須以更快速度執行。

JADC2戰略的結論是，迫切需要使用一個全企業的整體方法來實施物資和非物資的C2能力，以確保聯合部隊指揮官在整個競爭過程中獲得并保持對全球對手的信息和決策優勢。

一、簡介

JADC2戰略闡明了國防部為支持美國國家安全利益而推進聯合部隊C2能力的方法。國防戰略指示聯合部隊 "獲得并保持信息優勢，特別是在網絡空間、太空和電磁波譜方面"。將JADC2從指導聯合/整合能力發展的概念變為現實的巨大任務需要一個清晰的愿景、有效的戰略和靈活的流程。JADC2的成功實施將產生更好的聯合部隊C2能力，并需要加速應用技術解決方案來發展C2能力，以及調整管理政策和作戰程序。

圖1 JADC2邏輯圖

JADC2提供了一種方法來開發作戰能力，以在所有領域和合作伙伴的各個層面和階段感知、理解和行動，以相關的速度提供信息優勢。

圖1描述了實現全域C2的復雜性：聯合部隊指揮官依靠多年能力開發和實施的指導、技術、程序和能力，以便在行現實世界任務中使用有效的C2任務。

JADC2尋求優化信息的可用性和使用，以確保指揮官的信息和決策周期相對于對手的能力運行得更快。這種整體觀點將聯合部隊指揮官確定為軍種和機構C2能力發展工作的主要受益者，并將部門C2能力發展成果集中在提供聯合、全域操作C2性能和熟練程度。為實現這一目標，JADC2將覆蓋現有的基于軍種和機構的C2能力開發計劃框架，這些計劃目前向聯合部隊提供以領域為中心且經常重復的信息和決策管理能力。

這種“疊加”方法是一種協作方法，其中所有C2能力開發利益相關者都支持JADC2作為優化開發資源和優先級以及最大化作戰成果的統一方法。

二、JADC2方法

JADC2戰略通過(1)聯合部隊指揮官在作戰環境中“感知”、“理解”和“行動”的需要，以及(2)使用五個職能領域來組織其改進聯合部隊C2的方法重點或LOE，以指導改進的C2聯合部隊能力的開發和實施。在這種方法中，JADC2整合了現有的部門、軍種、機構和運營需求和能力開發流程，以塑造未來物資和非物資C2能力的交付。

該戰略的實施由JADC2跨職能團隊(CFT)監督，該團隊是國防部副部長特許機構，由來自作戰司令部、軍種、國防機構、聯合工作人員和OSD工作人員。識別和實施優先C2改進的主要方法是執行JADC2實施計劃。

感知：整合所有領域和電磁頻譜的信息

“感知和集成”是發現、收集、關聯、聚合、處理和利用來自全域（友好的、敵對的和中立的）數據的能力，并將信息作為理解和決策的基礎進行共享。JADC2通過使用聯合數據架構的各種情報傳感和信息共享網絡，支持聯合部隊和任務伙伴共享創新數據，利用遠程傳感器、情報設備和開放資源感知、集成全域內外信息，使聯合部隊指揮官能夠獲得信息和決策優勢。

理解：分析信息以更好地理解作戰環境

“理解”指的是分析信息，以便更好地理解和預測作戰環境、對手的行動和意圖、以及自身和友軍的行動。JADC2將利用人工智能和機器學習幫助指揮官快速決策，其將直接從傳感基礎設施中提取、合并和處理大量數據和信息，以保證對作戰環境的可靠、持續、實時了解，并在整個聯合部隊和任務伙伴之間共享。這將要求聯合部隊調整和更新現有的戰略、戰役、戰術級的指控流程和能力，同時這些規程和技術的進步將大大增強聯合部隊在降級環境中的作戰能力。

行動：決策和分發

“行動”指的是向聯合部隊及其任務伙伴做出決策并分發的過程。JADC2將使用規劃和決策支持工具，并依托先進、彈性和可靠的通信系統、無障礙和全面的信息基礎設施以及靈活的數據格式，確保快速、準確和安全地傳遞決策。同時，JADC2將使用任務式指揮的方法，下屬指揮官通過了解高級指揮官的行動意圖，可按照原則被授權自主采取行動，同時保留在通信中斷時或行動緊急情況下采取行動的能力。

三、JADC2落實措施(LOE)

JADC2戰略圍繞五個LOE組織，以指導部門在提供JADC2能力方面的行動，如下所示：1)數據體系；2）人力資源體系；3)技術體系；4）與核C2和C3集成；5)使任務伙伴信息共享現代化。每個LOE都由一個主要責任辦公室指導，該辦公室由高級標志/SES人員代表，他們有權通過其聯合能力委員會提出問題并與聯合需求監督委員會互動并提供支持。JADC2戰略實施計劃中描述了其他JADC2治理細節。

LOE1：構建JADC2數據體系

數據是一種戰略資產，必須由聯合部隊有效管理，使其能夠抓住、維護、并保護信息和決策優勢。為了加快決策速度，聯合部隊和我們的任務合作伙伴必須能夠發現和訪問來自所有作戰領域的任何數據和信息。以下關鍵數據標準化目標將直接影響聯合部隊指揮官管理和使用數據的能力：

• 建立最低元數據標記標準；
• 采用和使用標準化數據接口；
• 實施通用數據可用性和訪問實踐；
• 納入數據安全最佳實踐；
• 建立符合JADC2的信息技術（IT）標準；
• 繼續應用數據戰略目標（可見、可訪問、可理解、鏈接的、可信賴的、可互操作的、安全的）。

LOE2：構建JADC2人力資源體系

作戰環境中不斷增加的數據和信息可用性有可能使聯合部隊收集和匯總此類信息的技術手段不堪重負。現有的組織結構和決策流程正在被趕超，需要新的方法來確保聯合部隊指揮官抓住機會和保持優勢的能力，從而加劇了這個問題。

LOE2特別關注人類在C2能力方面的表現，并解決了創新人工智能和機器學習工具的使用問題。反過來，此類創新將推動制定預先確定的、預先批準的、事件驅動的、捆綁式授權的需求，以實現快速、相關的決策從戰略層面到戰術邊緣。這可能需要改革、重新調整或創建具有結構、敏捷性和資源的組織，以更有效地融合聯合部隊及其任務伙伴的物理和信息力量，使他們能夠對聯合信息優勢(JIA)進行有效控制操作。 該LOE還解決了培訓和教育領導者精通所有作戰領域作戰所需的專業發展。它將指導和支持JADC2政策、作戰概念(CONOPS)、條令以及戰術、技術和程序(TTP)方面的發展，以優化通過JADC2新能力獲得的優勢。為此，兵棋推演、實驗、演示、評估、訓練和演習的設計必須集中在競爭和沖突期間作戰的C2方面。同樣，國防部員工必須精通識別制度變革，以實現和維持改進的JADC2能力開發流程和產品。

LOE3：構建JADC2技術體系

該LOE解決了增強的共享態勢感知、同步和異步全球協作、戰略和作戰聯合規劃、實時全球部隊可視化和管理、預測部隊戰備和后勤、動態和非動態聯合和遠程實時同步和整合?射程精確火力，以及評估聯合部隊和任務伙伴表現的增強能力。

聯合部隊指揮官需要具有足夠速度和帶寬的安全的全球通信網絡，以滿足國家司令部和作戰司令部的作戰需求。LOE3解決了JADC2生態系統的傳輸基礎設施，并提供了基本的最低功能確保持續C2能力所必需的，包括通信系統的彈性和多樣性、多級安全性以及消除單點故障。這些經過網絡強化的先進技術將顯著提高指揮官組織、理解、計劃、決定、指導和監控所有聯合部隊和任務伙伴在所有領域以及在電磁頻譜使用退化和競爭期間的所有行動的能力。

LOE4：將NC2/NC3與JADC2集成

在適當的情況下，JADC2方法將與核C2和通訊。

LOE5：使任務合作伙伴信息共享現代化

聯合部隊指揮官通過與任務伙伴共享態勢感知，不斷努力建立和保持對作戰環境的共同理解。當來自每個合作伙伴的C2系統的數據可以被每個其他批準的合作伙伴訪問、查看和采取行動時，就可以實現理想的任務合作伙伴系統集成。然而，新興任務、大型聯盟和不斷發展的技術為實現這一目標帶來了持續的障礙。歸根結底，JADC2系統互操作性對于以速度、精度、相關性和安全性進行聯合和合作作戰至關重要。該LOE力求擴大和提高聯合部隊在所有類型的聯合作戰中交換信息和協調行動和效果的能力。

四、JADC2能力指導原則

JADC2方法的實施遵循以下總體原則。

在戰略層面設計和擴展信息共享能力

JADC2基于戰略層面設計和操作，依賴多個戰略節點和通信支撐網絡，提供傳遞重要信息所需的帶寬、功能和安全的全球鏈接能力。

安全

聯合部隊C2必須采用以強大網絡防御為先導的分層防御，以阻止可能威脅企業運營的惡意活動。聯合部隊必須有明確的政策指導、足夠的權力、充分的訓練、及時的情報以及在全球競爭環境中進行安全C2所需的技術。國防部必須在日常行動中采取戰時思維例如，邊打邊訓練并培養知識淵博的領導者和受過訓練的員工，以使用他們所掌握的工具和權威。

通用數據和互操作性標準

聯合部隊數據結構必須由高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構組成，并具有標準化的關鍵接口和服務，以便在具有各種不同類型的大型環境中訪問、聚合、管理、存儲、處理和共享數據合作伙伴和運營。

在降級的環境中保持彈性

聯合部隊必須能夠在降級或有爭議的C2環境中以最低限度的指導行動，指揮官和參謀人員必須在傳感和通信受到嚴重影響或完全癱瘓以及對手意圖不明確的情況下進行積極訓練。

在能力建設中保持統一

國防部必須改進其指揮控制能力開發和實施流程，以便更容易地采用跨域優先事項和解決方案選項。JADC2 CFT是部門能力開發人員討論、識別、協作和推薦機會的場所，以改進軍種和作戰領域內的C2信息共享和互操作性。

快速交付JADC2能力

國防部必須繼續發展其當前的C2開發和采購方法，并調整現有方法以更快地產生所需的能力。

五、結論

全球安全環境的變化，包括針對美國的不斷增加的惡意行動和信息技術的廣泛進步，為聯合部隊帶來了緊迫的挑戰和機遇。JADC2戰略通過推進互連和企業范圍的方法來提供支持全球一體化作戰的物資和非物資能力，從而應對這些挑戰和機遇。這些能力將直接和顯著提高指揮官獲得和保持信息和決策優勢的能力。

JADC2戰略闡明了一種企業方法，用于在所有作戰領域和整個電磁頻譜中改進聯合部隊的C2。它解決了人類決策的獨特方面，并尋求新的機會來增強C2的認知方面。該戰略確定了關鍵的C2功能，即感知、理解和行動，以及組織和指導改進的C2能力的開發和實施的五個努力方向。

JADC2方法成功的核心是JADC2 CFT。該機構將協作推動整個國防部可衡量的積極變化，以實現全域C2所需的能力、能力、持久性和全球影響力。

參考鏈接 //mp.weixin.qq.com/s/M-iUaaO5mO44MVFi_A6SBw

目前，有大量的全動態視頻（FMV）檔案從未被查看過，而且隨著傳感器數量的增加，情況越來越糟糕。加拿大國防部（DND）、加拿大其他機構和盟友的問題基本相同：不具備分析來自監控的全動態視頻數據的人力。為解決此問題，要求有一種易于擴展的分析能力，這種能力與不斷增長的可用視頻傳感器數量成比例地增長。為了解決這個問題，加拿大國防研究與發展部（DRDC）--瓦爾卡蒂爾研究中心及其贊助者加拿大特種作戰部隊司令部（CANSOFCOM），已經開始了一項探索性的舉措，利用深度學習的最新進展來描述圖像和視頻內容。這種新興的能力可以被用來處理FMV，從而為軍事分析人員提供支持。本科學報告描述了用于實時FMV分析的自動視頻分析（LAVA）概念。它描述了科學家們所面臨的工程、創新和研究問題。報告提供了使用機載軍事傳感器進行的多次真實測試的結果。最后，提出了這項技術的潛在開發途徑。

這份研究文件對如何利用深度學習來分析加拿大武裝部隊和其他加拿大機構所掌握的大量FMV進行了深入的分析。該文件提出了一個在現實作戰條件下使用的概念論證，并提供了結果表現、問題、挑戰和未來的方向。這項技術可用于處理FMV檔案和分析實時FMV反饋，以協助情報分析人員。

報告探討了美國空軍在戰役層實施聯合全域指揮控制（JADC2）面臨的挑戰，分析了未來多域作戰中運用人工智能的機會，梳理了建設JADC2人工智能生態系統的最佳商業實踐。報告最后指出，指揮控制構造、指揮控制所需的數據和數據基礎設施以及利用數據來指揮控制所有領域部隊需要的工具、應用程序和算法必須調整以支持未來的多域作戰。JADC2應該以一種內聚、漸進、交互式的方式發展，美國空軍作戰集成中心應確保JADC2的指揮控制結構、數據管理以及工具、應用程序和算法開發的發展遵循統一的戰略。

作者研究并推薦了將人工智能（AI）以及更廣泛的自動化應用于美國空軍全域聯合指揮與控制（JADC2）。作者發現，為了支持未來的多域作戰，必須對三個主要的使能類別進行調整：（1）指揮和控制（C2）結構或部隊如何組織，當局在哪里，以及他們如何訓練和配備人員，（2）利用數據進行C2所需的數據和數據基礎設施，以及（3）利用數據進行C2全域部隊的工具、應用程序和算法，包括人工智能算法。轉向現代化的JADC2需要各利益相關者合作制定政策、指導、戰術、技術、程序、訓練和演習、基礎設施和工具，很可能利用人工智能，以實現概念。

研究問題

• 多域指揮與控制（目前為JADC2）定義的共同要素是什么？
• 實現JADC2的挑戰是什么？
• 需要哪些技術和能力來實現JADC2？

主要研究結果

• 美國空軍空中作戰中心（AOC）制定的72小時空中任務周期，已經無法滿足當前數字世界的要求。在未來有計劃規劃與動態規劃之間的平衡點會發生變化，動態規劃的比重會加大。全域聯合指揮控制工具和流程要具備為這種變化提供支持的能力。

• 將空軍作戰中心結構體系遷移到現代數字環境中面臨許多挑戰，包括對以人為中心的主題專家會議和委員會的依賴，“空氣隔離”系統中的數據分為多個保密級別；對商業服務產品的嚴重依賴等。

• 其他限制多域作戰速度和范圍的因素包括：權力和指揮關系，跨域同步戰斗節奏，各域使用的程序不同，不同戰區和地區使用不同的指揮控制結構，靈活健全的通信系統和程序。

• 要支持多域行動應協調一下三個范疇的內容：全域聯合指揮控制的指揮控制結構的確定，可用于多域作戰的數據源和計算基礎結構，以及實現多域決策者“在圈中”且支持機器對機器過程的算法開發。

• 目前有多個未來多域作戰概念，需求也因戰役而異。未來的指揮控制結構應具有靈活性，能夠適應各種變化。

研究建議

• 美國空軍綜合作戰中心（AFWIC）應與美國空軍太平洋司令部、歐洲司令部、非洲司令部合作，通過兵棋推演和桌面演練進行假設并繼續研究多域作戰概念，為國防戰略提供支持。同時他們應該將最終確定的多域作戰概念告知空軍以外部門，以便與其他軍種和美國國防部進行合作。

• 美國空軍首席數據官應制定適用于整個作戰中心的數據管理政策，確保數據得到保存和適當標記方便之后使用，同時要保證有足夠的數據儲存能力。

• 美國空軍綜合作戰中心應該與美國空軍作戰司令部（ACC）合作，評估各種能夠實現多域作戰的指揮控制結構。同時還要另外開展兵棋推演以及研討會來對比和比較各種替代方案。美國空軍作戰司令部后續應該進行的工作，還包括制定開發、組織、培訓和裝備方案。

• 全域聯合指揮控制流程應該體現凝聚、漸進和交互原則。指揮結構、數據管理以及工具，應用程序和算法的開發都應根據總體戰略進行。

• 美國空軍綜合作戰中心應確保戰略的實施，并向空軍參謀長報告相關情況。

摘要

加拿大國防研究與發展部（DRDC）已經確定需要為下車士兵-機器人團隊提供直觀、安全的人機交互（HRI）方法。本文介紹了一個多模態的HRI平臺，結合語音和手勢輸入來指揮一個無人地面車輛（UGV）。使用Mycroft，一個開源的數字助理，來促進語音輸入工具鏈，我們將命令翻譯成機器人操作系統（ROS）環境，以控制Argo Atlas J8 無人地面車輛。利用MediaPipe的手部檢測來識別關鍵的手部動作，我們實現了手勢識別作為一種替代的輸入形式。通過這種架構，我們成功地開發了一套語音和手勢命令，以操作Argo Atlas J8，調用現有的自主功能，并增加了新的、直觀的功能，如口頭的路線建設。為了簡化人與機器人的交互，我們增加了關鍵的架構修改，如 "推送 "功能和類似命令的上下文處理。我們在反饋和閑置時間方面進一步研究了人機交互識別系統。本文最后分析了我們系統的開源構建模塊的優點，并對未來的實施提出了建議。這個系統將被用于未來的士兵試驗，以推動未來人類機器人合作研究方向。

對國防安全的意義

在未來的作戰環境中，預計加拿大武裝部隊（CAF）士兵將使用無人駕駛車輛來協助各種行動。然而，傳統的基于平板電腦的HRI方法可能會轉移操作者的注意力，使他們處于弱勢。因此，DRDC希望研究其他的HRI方法，使士兵能夠以手的方式與無人車互動。此外，直觀的控制可以最大限度地減少熟悉新系統及其復雜性的負擔，這對于必須在作為士兵-機器人團隊的一部分工作時專注于作戰任務的下車士兵來說尤其重要。基于語音和手勢的控制以前已經被證明是控制自主系統的有效手段。在這份報告中，我們介紹了在人類系統性能項目（HSP）下開發的一個混合語音/手勢人機交互識別系統。該系統與一個代用的UGV集成，該UGV將成為未來下車士兵測試的對象。這些試驗的結果將推動未來的研究，并協助CAF，特別是加拿大陸軍，制定對未來UGV系統的要求。

1 引言

隨著無人駕駛地面車輛（UGVs）的普及，對直觀的、強大的人機交互（HRI）形式的需求也在增加。加拿大國防研究與發展部（DRDC）已經確定了一個成功的HRI平臺的三個關鍵因素：直觀的控制、用戶態勢感知（SA）和安全操作。直觀的控制需要一個直接的命令集和一個與UGV溝通的自然方法，這樣具有非技術背景的用戶可以很容易地與車輛互動。一個理想的系統通過提供信息，同時限制阻礙用戶對環境線索作出反應的分心，從而最大限度地提高安全系數。智能安全防護裝置在任何HRI系統中也是必不可少的，以確保用戶和周圍基礎設施的安全。

自從早期使用語音控制UGV[1]以來，數字語音助手，如亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri，基于互聯網的系統已經取得了令人印象深刻的進展，并成為日常人機交互的主力軍。現在，隨著準確性和復雜性的提高，語音控制可以與傳統形式的HRI（如平板電腦界面和遙控器）競爭，甚至可以彌補。遙控器提供了一套有限的命令。平板電腦界面雖然提供了廣泛的控制，但由于將用戶的注意力集中在屏幕上，因此限制了對情況的了解。另一方面，語音控制和反饋提供了豐富的命令集，提高了用戶的環態勢感知，同時限制了分心。因此，語音控制為HRI提供了一種“抬頭、動手”的方法，從而減輕了傳統車輛控制方法所帶來的擔憂。

雖然語音控制在野外環境中具有明顯的優勢，但大風和嘈雜的環境可能會削弱音頻命令的準確性。此外，對無聲操作的需求可能使語音無法在操作環境中使用。手勢識別提供了另一種自然交流方法，它很適合機器人遠程操作，但仍然不受嘈雜環境的影響。此前，陸軍研究實驗室的研究人員證明，基于手勢的命令可以用來向大型UGV發出簡單的命令[2]。作者注意到各種手勢方法的局限性，其中包括傳感器的視線、惡劣天氣或夜間作業的能見度、需要明確的通信，以及在作業期間增強的視覺特征。由于不同的模式之間總是存在著權衡，因此最好是使用一個多模態的界面，將語音和手勢輸入結合起來。這使用戶能夠利用每種方法的優勢來完成手頭的任務，并有可能實現靈活、可靠和直觀的人機交互識別。以前的語音/手勢組合控制的嘗試，如士兵交互設備[3]，表明用戶在指揮UGV時更喜歡語音而不是手勢，但如前所述，各種因素可能會降低語音的有效性。在某些情況下，可以依靠一種或兩種方法來提高系統的穩健性。此方法可以為語音命令提供額外的上下文（反之亦然），而且多種輸入方法可以同時使用，以提高命令檢測的穩健性。

本文探討了在DRDC-蘇菲爾德研究中心開發的多模態HRI平臺的方法和實現。HRI系統利用開源數字助理Mycroft，結合機器人操作系統（ROS）來指揮Argo Atlas J8 UGV。為了評估系統結構的有效性，我們創建了一個完整的命令套件，調用Argo Atlas J8上現有的自主功能，并在此基礎上增加了新的命令，如通過語音建立路線。

本文的結構如下。第2節快速介紹了這里設計的解決方案所使用的主要工具背景。第3節概述了系統結構并討論了語音命令子集的開發。第4節討論了HRI系統的主要成果。第5節批判性地分析了該系統及其開源構件的成功和缺點，第6節指出了未來人機交互識別研究的興趣領域。

2 背景

這里開發的系統依賴于開源機器人軟件的使用。主要是ROS、Mycroft開源語音助手和MediaPipe。

3 系統設計

作為最初的概念驗證，開始的目標是創建語音命令，以調用Argo Atlas J8上的一些現成的自主功能。這些功能包括切換車輛控制模式和參與補給行動（路徑記錄和回放）。在開發過程中，結構被逐漸調整，以促進更順暢的互動。手勢識別被添加為一種替代的輸入形式。此外，命令集被擴展到現有的UGV命令之外，包括口頭路線建設、視頻捕捉等。本節的其余部分將詳細介紹硬件設置和系統設計。

圖1：UGV硬件設置：1.Argo Atlas J8 UGV；2. 差分GPS；3. ZED2立體相機；4. System76筆記本電腦

摘要

達爾豪西大學大數據分析研究所、加拿大國防研究與發展研究所 (DRDC) – 大西洋研究中心和加拿大通用動力任務系統 (GDMS-C) 成功向加拿大自然科學與工程研究委員會 (NSERC) 提出申請， 促成了一個為期三年的資助項目，名為自動監控海軍信息空間 (AMNIS)。 AMNIS 啟動會議于 2020 年 10 月 14 日舉行，眾多教授、國防科學家和 GDMS-C 技術人員參加了會議。會議確定了三個組織的多項行動。與 DRDC 和 GDMS-C 相關的一項行動是需要與任務相關的情景來幫助指導預期的研究。因此，DRDC 率先描述了一個具有代表性的海陸情景，這將使研究人員能夠更好地了解與 AMNIS 相關的潛在研究途徑。開發的場景涉及由加拿大皇家海軍 (RCN) 和加拿大陸軍 (CA) 執行的加拿大人道主義任務。任務是向最近遭受自然災害襲擊的國家分發食品和醫療用品。敵對勢力也試圖竊取物資。該場景描述了通過更好的處理技術和決策來改進信息流、共享和使用的需求。該方案旨在引發進一步的討論并幫助鞏固 AMNIS 參與者的研究主題。

對國防和安全的意義

AMNIS 項目將推動國防界在機器學習、深度學習、人工智能、可視化的許多方面、弱勢網絡上的信息共享、基于場景的決策以及人類績效建模和團隊合作方面的知識。這里描述的海洋/陸地情景旨在激發支持這些主題的研究途徑。

美國國防部(DOD)報告稱，人工智能(AI)是一項革命性的技術，有望改變未來的戰場和美國面臨的威脅的速度。人工智能能力將使機器能夠執行通常需要人類智能的任務，如得出結論和做出預測此外，人工智能機器可以以人類操作員無法企及的速度操縱和改變戰術。由于AI具有廣泛用途的潛力，國防部將其指定為頂級現代化領域，并投入大量精力和資金開發和獲取AI工具和能力，以支持作戰人員。在2022財年，國防部為科學和技術項目申請了147億美元，以及8.74億美元用于直接支持其人工智能努力。根據國防部2018年的人工智能戰略，未能將人工智能能力納入武器系統可能會阻礙戰士保護我們的國家抵御近同行對手的能力其他國家正在這一領域進行大量投資，這可能會削弱美國的軍事技術和作戰優勢。

美國國防部(DOD)正在積極追求人工智能(AI)能力。人工智能指的是旨在復制一系列人類功能，并不斷在分配的任務上做得更好的計算機系統。GAO之前確定了三種AI類型，如下圖所示。

國防部認識到開發和使用人工智能不同于傳統軟件。傳統軟件的編程是根據靜態指令執行任務，而人工智能的編程則是學習如何改進給定的任務。這需要大量的數據集、計算能力和持續監控，以確保功能按預期執行。支持國防部作戰任務的大部分人工智能能力仍在開發中。這些能力主要集中在分析情報，增強武器系統平臺，如不需要人工操作的飛機和艦船，并在戰場上提供建議(如將部隊轉移到哪里)。

當獲取依賴于復雜軟件的新能力時，國防部一直面臨著挑戰，例如長時間的獲取過程和熟練工人的短缺。GAO發現，它繼續面臨這些挑戰，同時還面臨人工智能特有的其他挑戰，包括有可用的數據來訓練人工智能。例如，人工智能探測對手的潛艇需要收集各種潛艇的圖像，并標記它們，這樣人工智能就可以學會自己識別。國防部還面臨著將訓練有素的人工智能集成到非為其設計的現有武器系統中的困難，以及在其人員中建立對人工智能的信任。國防部發起了一系列努力，如為人工智能和人工智能特定培訓建立一個跨服務的數字平臺，以應對這些挑戰，并支持其對人工智能的追求，但現在評估有效性還為時過早