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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

未來戰爭要求指揮與控制（C2）決策在更加復雜、快節奏、結構混亂和苛刻的條件下進行。拒絕、降級、間歇和限制（DDIL）通信等作戰挑戰，以及需要考慮許多數據流（可能跨越多個作戰領域），將使指揮控制變得更加復雜。然而，當前的 C2 實踐源于工業時代而非新興的情報時代，是線性的、耗時的。重要的是，這些方法可能無法在未來戰場上與對手保持超配。為了應對這些挑戰，本文提出了一種基于人類與人工智能（AI）系統之間強大合作關系的未來 C2 愿景。這一未來愿景可概括為三個行動影響：簡化 C2 行動流程、保持統一行動和開發適應性集體知識系統。本文闡述了所設想的未來 C2 能力，討論了形成這些能力的假設，并描述了所建議的發展如何改變未來戰爭中的 C2。

關鍵詞--可擴展交互式機器學習、人工智能、人-人工智能協同、未來指揮與控制、人機伙伴關系

引言

在未來戰場上，指揮與控制（C2）將在日益復雜、動態和充滿挑戰的情況下進行。現代知識時代的技術已經為當前工業時代的 C2 方法帶來了困境，例如在分散或孤立的友軍之間進行被拒絕、降級、間歇和限制（DDIL）的通信。隨著新興技術將世界推向智能時代（即人類與人工學習技術合作的時代），要創造并保持決策優勢--使我們的部隊比對手做出更及時、更有效的決策--就需要重新審視強大的 C2 系統及其運行方式。

重新構想 C2 系統的一個基本挑戰是如何有效地調整一項以人為根本的工作，將人機合作納入其中。許多現代 C2 方法產生于軍隊通信能力落后的時代，這促使包括 19 世紀普魯士陸軍元帥赫爾穆特-馮-莫爾特克（Helmuth von Moltke）在內的改革者們創建了培訓和作戰技術、戰術和程序（TTP），使陸軍層次能夠根據指揮官意圖的原則執行 C2。在此建議，當今實踐中的許多 TTP 都已發展出以人為中心的特征（如重復、多形式交流、集體構思和重新制定概念），以確保處于作戰壓力下的指揮官和參謀人員以及整個層級都能充分了解情況并相互信任，從而有效地保持統一行動。挑戰在于，整合先進技術的嘗試往往側重于取代以人為本的功能，而這些功能對于在指揮部內建立統一行動至關重要。

在此，本文設想了一個未來，美國陸軍將擁抱人類智能和新興機器智能各自的優勢和要求，以實現增強型指揮控制，從而超越僅由人類或人工智能（AI）做出的決策。本文將討論構筑這一愿景的假設，然后從三個作戰影響方面闡述未來的 C2 系統能力：簡化 C2 操作流程、保持統一行動和開發適應性集體知識系統。

構建愿景

在為未來情報時代重新設想 C2 時，本文有兩個主要假設。如上所述，首先假定未來的作戰環境將呈現出越來越復雜、動態和具有挑戰性的局面。例如：未來戰場的殺傷力會越來越大，對分布式 C2 系統的需求也會越來越高；有效的 C2 系統需要整合多種實時信息流，同時還要在分散或孤立的友軍之間進行 DDIL 通信；在戰場上保持決策優勢將迫使軍事決策過程（MDMP）的時間尺度不斷縮短，例如，利用短暫的機會窗口或適應戰場上不斷變化的風險條件。

第二個主要假設是，技術進步將從根本上改變當前 C2 系統的人機關系。例如，技術的速度、復雜性和智能性將使決策和行動超越人類在傳統人機整合方法下的能力；性能最高的新興人工智能能力將更類似于 "外星"智能而非動物智能，從而給人類的理解帶來根本性問題；當前技術進步的快速步伐將加快，導致友軍和敵軍都能快速進行技術實戰和戰場學習，而這與傳統的士兵訓練軍事方法是不相容的。

為了在這些假設條件下實現決策主導地位，對未來 C2 系統的大多數設想都指出需要將人類智能和機器智能結合起來。然而，如下文所述，構成這些概念的人機整合的性質可能大相徑庭（關于以人為中心的整合與以機器為中心的整合的詳細討論，請參閱 Metcalfe、Perelman 等人的文章）。在一個極端，"以人為本 "的愿景側重于幫助人類更有效地執行基本的 C2 任務（例如，從提高人類性能的技術到個性化的指揮官智能決策支持工具）。在另一個極端，"以機器為中心"的愿景側重于利用先進的智能系統來替代未來 C2 系統中的士兵（例如，替代人員可能包括許多執行基本 C2 任務的指揮人員，這些任務是關鍵決策的基礎）。我們摒棄了這兩個極端，并提出未來作戰環境的復雜性、動態性和挑戰性將迫使在 C2 系統中有效整合大量人力資源，而技術的不斷進步將迫使人類在未來 C2 系統中的角色和行動發生根本性轉變。本文將問題的重點定位在創建能夠適應戰場變化的人機合作關系，同時從本質上實現大型異構人機群體的協同工作。

重新設想

C2 最近在交互式機器學習（ML）和人機混合智能方面取得的突破表明，人類與人工智能的合作可以在一系列領域超越人類或人工智能的單獨作用。然而，人機融合并不是全能型方法。Metcalfe、Perelman 等人介紹了人類與人工智能合作的前景，認為人類與人工智能互動的性質取決于任務復雜程度、決策時間尺度和信息確定性。雖然一些較簡單的子任務或功能可能僅靠技術就能解決，但許多支撐未來有效 C2 的基本任務都屬于需要有效人機合作的復雜領域。此外，隨著時間的推移，越來越多的子任務和功能預計將通過技術來解決，這反過來又會改變復雜環境中互動的性質。這些因素使得很難甚至無法明確未來 C2 人機合作關系的類型。為了克服這一挑戰，采取了多管齊下的方法。下面，本文將討論未來 C2 系統如何對影響未來 C2 操作流程的三個具體方面產生潛在影響。將通過一個旨在激發想象力的未來士兵 "故事 "來充實每一次討論。最后，用兩篇同樣提交給 ICMCIS 2024 的論文來充實這一討論。第一篇是一篇研究論文，描述了一種大語言模型驅動的 COA 生成能力（見 Goecks 和 Waytowich），該能力說明了本文所舉例子的核心近期能力；第二篇概述了一個廣泛的研究計劃，說明了有可能實現本文所討論技術的科學和技術類型（見 Madison、Novoseller、Goecks 等）。

A. 簡化 C2 操作流程

預計人機交互將簡化 C2 操作流程（即結合流程中的多個步驟或同時執行流程），這與當前的 C2 方法形成鮮明對比，當前的 C2 方法更具線性，由許多連續步驟組成。精簡 C2 的主要成果之一是通過同時進行 COA 開發和分析，以及通過快速生成和選擇分支和序列來優化控制要素，從而大幅縮短周密計劃的時間。

設想的核心是一種交互式技術能力，即智能行動方案套件 (iCOAs)，它幾乎能在瞬間將可用信息整合為高分辨率行動方案 (COA)，其中包含的信息比當前的行動方案要詳細得多。這種能力包括多種智能技術和流程，可同時根據一系列任務和行動變量以及對行動至關重要的視角（如火力、機動和持續作戰功能；道德、倫理、社會文化和政治影響；敵對、平民和友軍行動等）創建、分析和比較計劃。此外，預計 iCOAs 將實時運行，處理來自戰場傳感器和來源的數據，以保持最新的態勢感知，并根據需要生成分支和序列。然而，隨著技術的發展，預計人機合作將高度融合，人類和機器將在 C2 中扮演多種角色（見 SSG Hill）。

這一愿景建立在 Farmer提出的想法基礎上，該想法將 COA 分析期間通常進行的計算應用于 COA 開發步驟，以快速比較和優化示例場景中的多個 COA 備選方案。相比之下，設想的 iCOAs 不僅能利用人工智能的搜索能力，還能借助人類和人工智能的綜合力量，在整個 C2 操作流程中最大限度地發揮創造力、探索精神、軍事專業知識和常識。設想中的簡化 iCOA 將以直觀的形式向人員展示和解釋建議的 COA，例如通過語言、注釋地圖或可能結果樹等方式，同時提供標準的 COA 分析輸出，如同步矩陣以及成功概率和不確定性估計等指標，這些指標考慮到了環境變量和潛在的威脅 COA。作戰指揮人員將向系統輸入可用數據，分析所提供的 COA 備選方案和相關數據，根據領域專業知識、常識和不斷變化的態勢需求，以交互方式調整人工智能生成的 COA，并做出最終的 COA 選擇。

C2 人員將與人工智能系統進行動態交互，根據態勢需要以多種方式調整提議的 COA。指揮人員可以描述目標（例如，"控制敵方資產"），根據需要發出更正以調整和微調擬議計劃（"從相反方向接近以避免被發現"），并指定限制條件以禁止人工智能選擇不可取的行動（例如，"不要太靠近山峰"）。當出現意料之外的變化時，工作人員可向人工智能系統傳達反饋信息，說明如何調整計劃以適應新出現的風險和機遇（例如，"敵人已將樹木武器化，因此盡可能避開樹木"）。指揮人員可以調整 COA 選擇標準，在多個目標之間進行權衡，例如提高控制敵方資產的重要性，或懲罰加劇人員或設備危險的行動，還可以在多個 COA 備選方案中進行選擇，教導系統哪些 COA 特性更可取。最終，一旦指揮官對提出的備選方案感到滿意，就會選擇一個作戰行動方案；該作戰行動方案可在多個決策點并隨著戰場條件的變化而不斷更新。

設想中的能力可以通過更復雜的數據處理管道來壓縮戰斗節奏，從而更快地獲得可操作情報，提高決策效率。iCOAs 的高分辨率特性將使指揮系統更快地采用 COA。能夠實現這種精簡的系統將加快 C2 行動，并有可能通過減少必要的人員以及后勤和維持所需的資源來減少陸軍在戰場上的實際足跡。除了深思熟慮的規劃外，這些能力的實時性還允許在初始規劃和動態行動中使用相同的能力。iCOAs 在連續運行時，將根據戰場進展情況更新對作戰行動的預測結果，并生成作戰行動報告。

B. 保持步調一致

隨著工業革命的發展，陸軍人數激增到 100 多萬，統一行動成為有效作戰的關鍵障礙。19 世紀，赫爾穆特-馮-莫爾特克（Helmuth von Moltke）通過一種高度選擇性的方法克服了這一障礙，即發展可互換的軍官和組織，他們可以在沒有直接通信的情況下有效預測彼此的行動。與普魯士人的方法類似，預計人類-人工智能系統將能夠提高各梯隊單元領導者在未來作戰環境條件下（如 DDIL）理解和預測彼此行動的能力。

這些人機系統的主要成果之一是以更低的直接通信要求實現更快的協調。這些關鍵能力還將為下級領導人提供更強的決策能力，使他們能夠考慮戰場行動的廣泛范圍，從而采取更加復雜和協調的行動。

設想 iCOAs 的高級可擴展版本（iCOAs-S）可在多個層級開發嵌套的 COA，這樣 C2 系統人員就能在多個層級與套件互動。例如，在計劃階段的較高層次，指揮官和多個參謀團隊可能會與 iCOAs-S 合作，嚴格開發和分析數百個友方和敵方戰場行動方案，而在作戰期間的較低層次，iCOAs-S 可能更類似于隨著戰場情況的發展向單個指揮官或單元領導提供決策建議的工具。

重要的是，設想 iCOAs-S 在整合來自各梯隊的信息的同時，還能在多個層級上保持主要作戰行動。這種 "高保真 "資源在各梯隊局部運行，能夠預測敵方和友方在突發作戰事件中的行為，其范圍之廣甚至遠遠超出了目前對最優秀單元領導的預期。本文建議，這種增強的可預測性（根據人機合作的情況量身定制）從本質上允許單元保持統一行動，并有可能大大加快協調行動和減少通信需求。

第二個主要成果是 iCOAs-S 能夠使 C2 系統人員更有效、更迅速地了解潛在的 COA 如何產生結果。上述 iCOAs 的核心功能之一是對 COA 進行近乎實時的分析。預計 iCOAs 界面將允許指揮官和參謀人員逐步完成 COA 開發過程。然而，與目前在 COA 制定完成后才進行 COA 分析的流程不同，希望 iCOA 在決策過程中權衡每個選項時，都能提供關鍵任務結果指標的運行估計值。也就是說，iCOA 將能夠評估甚至是高層次的比較（例如，正面攻擊與包圍），近乎實時地生成和分析潛在的 COA。在 iCOAs 的早期實施過程中，預計指揮官和參謀人員會對 COA 開發過程的每個步驟進行跟蹤，并使用 iCOAs 作為決策輔助工具，但隨著該套件的逐步開發，工作人員將了解到套件在哪些步驟中表現非常出色，以及在哪些步驟中人與人之間的互動至關重要。在其最終狀態下，可以設想將流程從線性的單個 COA 開發轉變為并行化探索，C2 人員在整個開發和分析流程中快速識別關鍵決策，使 iCOAs 能夠同時協作生成多個可行的 COA。本文建議，這里描述的這種探索性決策-結果關聯系統將迅速在指揮官和參謀人員中建立共識，這比上文討論的某些歷史上以人為本的 C2 系統功能對統一行動更為重要。

C. 開發適應性強的集體知識系統

本文在制定愿景時的假設強調了系統和技術適應性的必要性。假定未來的 C2 行動將面臨更動態的環境、更快的決策周期、更迅速的技術投入使用--一旦投入使用，將面臨更迅速的技術更新和實戰學習，同時殺傷力也將增加。這些假設對未來 C2 系統的物資和非物資方面都有影響，進一步表明人類與技術之間需要建立有效的伙伴關系。

設想了 iCOAs-S 的自適應版本，即 iCOAs-SA，利用交互式機器學習的進步，將人類反饋和共享集體知識的大型數據庫整合到決策中。共享的集體知識可能包括來自過去任務的經驗、以前的作戰行動（COA）、行動后回顧（AAR）和其他相關數據，并將隨著新經驗的獲得而不斷擴展。該套件幾乎能從與人類的每一次互動中學習，但并非所有的互動都能產生有效、穩定的行為。為了克服這一挑戰，設想 iCOAs-SA 的人機交互性質與當前的 C2 系統相比將發生根本性的變化。

正如在 SSG Hill 數據管理員角色中引入并在 LTC Mostert AAR 示例中擴展的那樣，C2 系統人員將負責指導和教導 iCOAs-SA，使其在整個 C2 系統中有效適應。本文認為這種指導是必要的，主要有兩個原因：首先，C2 的性質非常復雜，需要人類在 C2 操作流程的多個步驟以及數據處理、整合和解釋的不同階段提供輸入，供系統學習（如演示、決策、反饋）。正如前面所討論的，隨著 iCOAs-SA 的適應，這些 C2 人員的確切性質和角色可能會發生變化；但是，建議，不斷變化的環境和任務要求會促使人類繼續參與各個步驟和階段。其次，人類對控制機制至關重要，例如由訓練有素的領導者（見莫斯特中校）部署的人機自動分析和報告（AARs），這些機制可以調節套件在什么時間、從哪些輸入進行調整，以確保隨著時間的推移，行為有效、合乎道德和倫理。人機互動不斷變化的性質將足以影響未來士兵的招募、分配和培訓方式。

除了使適應成為可能，iCOAs-SA 還可能具有另一種關鍵能力。由于 iCOAs-SA 建立在共享集體知識的基礎上，隨著時間的推移，它將從本質上獲取在當前士兵輪換過程中丟失的知識和專長。首先，這可確保 iCOAsSA 長期積累的經驗教訓不會在未來 C2 系統人員輪換時丟失。其次，這種知識的獲取可能有助于減輕與人員輪換相關的一些負擔，使整個系統更加高效。最后，該套件的適應性還能根據 C2 系統人員的角色、職能和態勢背景，更有效地為他們量身定制信息。

結論

隨著新興技術將世界推向智能時代，目前從根本上由人類努力發展而來的 C2 系統將面臨挑戰。然而，向智能化、技術驅動的 C2 方法過渡至今一直困難重重。未來作戰環境中 C2 所面臨的核心挑戰是協調龐大的人員和機器群體，這就需要一種強調技術能力與人類團隊合作關鍵方面（如保持統一行動）相結合的方法。

本文以自適應性、可擴展的智能 COA 開發和分析技術套件 iCOAs-SA 為例，概述了未來 C2 系統以人機合作為重點的方法。通過舉例說明這樣一套技術如何從三個方面影響作戰行動--簡化 C2 作戰流程、實現協同作戰和創造有效的適應性--本文展示了未來 C2 的愿景，即在平衡物資和非物資因素的同時，應對假設的未來作戰挑戰。

雖然本文所提出的方法主要側重于提供遙遠未來可能出現的 C2 系統實例，但通過將人機合作作為系統開發的核心原則，可以設計出有意隨著時間推移而不斷發展的智能系統。也就是說，一開始，各種技術套件可以作為輔助工具在一個主要由人類主導的系統中運行，類似于當前的指揮控制系統，而隨著時間的推移，隨著經驗的積累和完善，互動的性質可以演變為本文所描述的擬議合作關系。此外，本文雖然從人機合作的角度提出了問題，但在以人為中心和以機器為中心的方法方面取得進展是必要的，而且在與本文所設想的進步類型相結合時也是有效的。

聯合目標定位是作戰規劃各個方面的核心。如果從聯合目標定位業務的角度來看待聯合作戰概念和數字化舉措，顯然聯合目標定位是實現美國防部數字化轉型的最佳途徑。

大多數現代化倡議和計劃都側重于發現、固定、整理、利用和分析作戰空間中的移動或動態目標。這些舉措忽視了經過審核的預定目標對作戰的至關重要性。因此，聯合目標定位與作戰規劃的方方面面密不可分。如果從整個聯合目標定位業務（JTE）的角度，而不是只關注其中的一個方面--改進動態目標定位--來更全面地看待新的聯合作戰概念（JWC）和數字化舉措，就會發現聯合目標定位是實現美國防部所尋求的數字化轉型的理想選擇。

邁克爾-馬扎爾建議做好準備，"在沖突的頭幾周向攻擊部隊提供......火力"，以防止對手實現地區霸權或征服。這一行動將起到常規威懾的作用，表明聯合反擊部隊應為最壞情況下的戰斗做好準備。目前在聯合作戰概念和數字現代化總綱下正在制定的許多聯合電子戰現代化倡議和計劃，如果能成功開發和整合，將能提高戰備狀態。

聯合目標定位與軍事規劃和行動的每個階段都息息相關--從穩態戰略制定和戰役規劃，到敵對行動開始，再到評估--它利用了包括國防情報業務在內的許多網絡和領域的數據和信息。根據《聯合出版物 3-60》，"目標定位是考慮作戰要求和能力，選擇目標和確定優先次序，并匹配適當對策的過程。目標定位需要一個持續的分析過程，以確定、發展和影響目標，從而實現指揮官的目標"。

有別于人力情報或收集目標定位，聯合目標定位為規劃人員提供了有關目標的詳細信息，并得到指定部門分析推理的支持，將目標與預期效果聯系起來...目標是指對敵方具有某種功能的實體或物體，被視為可能交戰或采取行動的對象。目標的重要性源于其對實現指揮官目標或完成指定任務的潛在貢獻。

聯合目標定位人員協助規劃人員制定計劃，以應對外交失敗、針對近鄰或大國競爭對手爆發重大沖突的最壞情況。目標定位員是 "完成必要培訓并在當前職責中指導聯合目標定位循環的人員"。聯合目標定位員與情報分析員合作，負責開發所有來源的情報，以了解目標集、識別薄弱環節，并幫助規劃人員為軍事行動選擇可行的聯合目標。

聯合目標定位員所執行的任務復雜而艱巨，需要關注重大細節。如果忽略一個細節，就可能危及國家公民的生命和生計。這些目標定位人員要確保選定的聯合目標符合戰爭計劃的目標和意圖，并符合戰爭法的要求，以減輕對平民造成的傷害和痛苦。

要很好地執行各項任務，就需要有足夠的訓練有素、經驗豐富的聯合目標定位人員和情報分析員來開始聯合目標的開發。發現、開發和制作所有來源的情報和目標系統分析，并選擇適當的聯合目標--最好是在敵對行動開始之前--需要時間。目標系統分析是 "對潛在目標系統進行全方位檢查，以確定與既定目標的相關性、軍事重要性和攻擊的優先次序"。這種分析包括固定設施和軍事組織情報，包括其指揮和控制結構、人員和輔助基礎設施。

根據《美國國防部詞典》，戰斗序列是 "任何軍事力量的人員、單元和裝備的標識、兵力、指揮結構和部署"。在穩態行動期間，當部隊單元離開駐扎地時，地形和部署位置也會被放入數據庫，用于在敵對行動開始時更有效地查找和固定。歷史表明，這可能需要數年時間，取決于對手基礎設施和軍事組織的復雜程度、規模、可用數據、可用收集資產以及專門情報分析師的數量。

聯合目標定位也取決于緊迫性。如果這種目標定位被視為優先事項，那么制定足夠多高質量聯合目標的時間可能會縮短到幾個月。然而，當支持情報組織全力投入生產時，這只是最好的情況。緊張局勢、征兆、警告、態勢和當前形勢將始終決定緊迫性，但至關重要的是，如果出現 "晝夜戰斗 "的緊急情況，必須有足夠的適當、有效的聯合目標定位能力。對威脅相對較低的對手采取行動時，如果沒有準備好聯合目標定位，可能會不必要地延長戰斗時間。在與大國競爭者的沖突中，如果沒有足夠的經過審核的聯合目標來進行交戰，那么開場的齊射可能會失敗。

好的戰略和規劃通常會轉化為可行的聯合目標。聯合目標定位通過將目的、方式和手段聯系起來，將戰略轉化為針對聯合目標的具體行動。選擇聯合目標是為 "D-Day "做準備的詳細計劃的最后一項任務。當事件升級到敵對行動迫在眉睫的地步時，目標定位人員和規劃人員將回答和完善 "誰"、"什么"、"哪里 "和 "多少個聯合目標 "等問題。這些目標定位人員和規劃人員分布在上級指揮部的各個層級。

制定和選擇聯合目標的過程與要交付的能力無關，這些能力將根據預期效果分配。預期效果取決于戰略意圖以及作戰計劃的假設和進展。隨著計劃的發展或執行，預期效果也取決于當前形勢，包括現有的常規武器和運載平臺，以及準備投放或啟動的非動能能力。

所有預期效果都取決于能否接觸到聯合目標--受地理、射程、電磁頻譜、網絡防火墻、密碼以及易受攻擊性和機會等因素的限制。聯合目標定位人員在根據這些限制因素估算預期效果方面發揮著重要作用，指揮官和操作人員利用這些估算結果做出交戰決策。

聯合目標定位人員、分析人員和規劃人員負責評估交付效果。聯合目標定位人員負責評估單個聯合目標的效果，并對各種聯合目標集的總體效果進行重要評估。規劃人員和分析人員利用這些評估來確定聯合部隊是否實現了作戰計劃目標。當效果傳遞到動態聯合目標時，進行良好評估的復雜程度就會成倍增加。從歷史上看，聯合目標定位的這一部分通常做得并不好，因為它不是經常演練和大規模完成的。當發生重大沖突時，對動態聯合目標定位效果的評估需要專門的收集和許多情報分析師。

當前岌岌可危的全球戰略安全環境要求重新評估必要的資源，使聯合目標定位與 2018 年美國國防戰略優先事項保持一致。要擴大聯合目標定位能力，以應對國防戰略中確定的對手，仍有許多工作要做。

在過去五年中，美國防部已將大多數司令部和軍種中專門從事聯合目標定位的人員數量增加了 50%。但是，訓練有素、經驗豐富的人員仍然短缺，而這是他們目前所掌握的自動化工具所無法彌補的。事實上，即使有足夠的人員，目前各自為政的網絡和自動化工具也會使聯合目標定位任務變得不必要的繁瑣。

因此，由于聯合目標定位與軍事行動的每個階段都息息相關，因此可以幫助評估正在開發中的數字化現代化計劃和舉措。例如，聯合目標定位依賴于輸入數據庫的多個 "權威數據源"，這些數據源的特點是足以發展成為有效的聯合目標。數據依賴于收集。

收集工作取決于收集資產和分析人員對收集內容的訪問。同樣，攻擊后評估也取決于收集和及時性。收集的數據和信息可以來自任何領域和平臺，并且與平臺或接收集成網絡和架構無關。重要的是能夠及時獲取收集到的數據，這些數據可以在競爭對手或對手（如果爆發沖突）的決策循環內進行分析。

在這方面，提高 "回傳 "所需的整體自動化效率的有度方法為數字化改造聯合作戰概念和國防情報業務提供了用例機會，這將產生跨職能的倍增效應。包括利用機器學習和人工智能（AI）增強聯合目標定位業務的能力，從而極大地改進聯合目標分析，包括目標系統分析以及大規模目標選擇、優先級排序和評估，特別是在時間緊迫的情況下。

但這需要確定有多少聯合作戰概念和國防情報業務人工智能計劃，并了解它們的目的。盡管這些計劃似乎都在朝著同一個目標前進--大幅提高適合數字時代的作戰能力--但大多數計劃都是在無視其他計劃的情況下制定的，而且主要集中在針對動態目標的傳感器對射擊能力上。

這些能力的基本假設是，持久的戰區和戰術情報、監視和偵察平臺、充足的國家技術手段、通信接入和連接，以及精確、導航和定時資產將可用來準確地向目標定位投送精確武器。在與大國的沖突中，預計通信環境會惡化，在這種情況下可能無法獲得或利用這些資產，這也是指揮官需要現成的聯合目標定位的關鍵原因。

此外，即使美軍有足夠的收集和連接能力來將武器瞄準目標，收集人員和武器操作人員也需要大致知道在哪里可以找到并完成動態單元和裝備。這種信息只有通過沖突前的聯合目標和目標系統分析開發才能獲得，而機器輔助分析和人工智能可以極大地改進這種分析。在 "沙漠風暴 "行動中，當聯軍擁有伊拉克上空的制空權和專用的情報、監視和偵察收集平臺時，他們無法有效地找到并解決在伊拉克西部隱藏地點之間移動的 "飛毛腿 "發射器。在整個戰役期間，伊拉克軍隊可能會定期向以色列和沙特阿拉伯發射飛毛腿導彈。人工智能可以智能地協助這些火力任務。

還有一個難題是如何將傳統的記錄項目（PoRs）與人工智能結合起來。在過渡到新的網絡和架構并嘗試添加算法以智能協助聯合目標定位人員和分析人員時，美國防部是否應該改進當前的傳統記錄項目，使其更具互操作性？或者，軍方是否應廢棄性能不佳或閑置的PoR，轉而發揮算法戰爭的潛力？考慮到聯合目標定位業務岌岌可危的全球戰略安全環境，應該是兩者兼而有之。美國防部不能為了獲取資源和開發新的架構、網絡和軟件工具以實現人工智能，而失去當前 PoRs 有限的互操作性連接。

在短時間內，應繼續為優先考慮的傳統 PoR 提供維持資金并對其進行一定程度的改進，同時為新網絡和架構提供資金，這些網絡和架構應具有以數據為中心的特性，不依賴平臺，并能使用算法來滿足作戰需求。如果人工智能帶來的新能力極大地增強了企業當前的生產能力，那么軍方就可以讓傳統的聯合目標定位 PoRs 停止。這也是一種方法，可讓深陷傳統 PoRs 思維模式的作戰和情報支持部門逐漸適應，接受并訓練人工智能，并開發使用人工智能后的新分析技術和程序。

總之，制定以數據為中心的聯合作戰新概念和國防情報企業倡議不能在真空中進行。在不久的將來，所有人都能提供數據要素，在算法的賦能下，改變聯合目標定位業務的效率和效果。優先考慮聯合目標定位可能無法解決聯合WC功能戰中固有的所有任務。然而，通過聯合目標定位的整體視角提供所有領域和平臺的數據訪問權限，將有助于改進其中的大多數任務。

支撐性活動包括聯合全域指揮與控制、聯合火力、爭奪后勤和信息優勢。口號應該是："某項舉措最終如何幫助將炸彈或非致命能力置于目標定位，是否會加強決策的及時評估？

正如眾議員邁克-加拉格爾（Mike Gallagher）最近寫道："實際上需要整合的是更多的常規硬實力。 讓對手確定目標定位是恢復美軍常規威懾態勢的最重要任務"。如果暴力沖突爆發，美國的軍事行動最終將收益于創造力，它開創了數字時代，改變了所謂的美國戰爭方式。

參考來源：Air & Space Operations Review (ASOR)

大數據與人工智能（AI）的結合實現了準確預測和明智決策，為工業和研究帶來了革命性的變化。這些進步也在軍事領域找到了自己的應用位置，一些舉措整合來自不同領域的數據源和傳感器，提供共享的態勢感知。在城市軍事行動中，及時了解具體情況的信息對于實現精確和成功至關重要。數據融合將來自不同來源的信息結合在一起，對實現這一目標至關重要。此外，民用數據可提供關鍵的背景信息，并對任務規劃產生重大影響。本文提出了軍事數據空間（MDS）概念，探討大數據如何通過結合民用和軍用數據來支持軍事決策。文章介紹了使用案例，強調了數據融合和圖像認證在提高數據質量和可信度方面的優勢。此外，還討論了數據安全、隱私、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能方法等方面的挑戰，同時強調了構建下一代軍事應用的機遇。

I. 引言

大數據的興起改變了企業存儲、管理和分析海量數據的方式。此外，大型數據集的可用性和更強大硬件的發展也為人工智能（AI）時代的到來鋪平了道路。盡管存在局限性，但這些課題在軍事領域也找到了適用性。其中一個例子是美軍使用的多域作戰（MDO），后來擴展為聯合全域指揮與控制（JADC2），以及 "共同作戰圖景"（COP）概念，這些概念整合了多個領域（陸地、海洋、空中、太空和網絡空間）的各種數據源和傳感器，使決策變得更快、更明智，提供了從戰術到戰略的各級組織的共享態勢感知。此外，北約社區已通過北約核心數據框架（NCDF）討論并測試了數據湖概念，以便在適當的時間/形式與聯盟伙伴共享可靠的跨域信息。

利用先進的算法和計算能力，人工智能可以處理龐大的數據集，揭示人類通常無法察覺的復雜模式。這使國防行動能夠增強實戰經驗、促進任務執行、做出數據驅動的決策、協調來自不同來源的數據，并加強應對威脅和災難的準備。通過整理來自不同來源的數據，指揮與控制（C2）部門可以深入了解城市景觀，并通過數據融合技術[3]、[4]促進態勢感知決策[1]、[2]。現代城市部署了傳感器網絡，利用大數據支持城市軍事戰略。此外，社交媒體平臺是寶貴的文本、圖像和視頻來源，豐富了態勢感知，但也帶來了數據完整性等挑戰。在 "非戰爭 "行動中，包括打擊腐敗政府、毒品販運和人道主義任務，大數據、數據融合、數據完整性和人工智能在任務成功中的重要作用在當代全球格局中變得顯而易見。

本文深入探討了利用大數據促進軍事決策以及相關挑戰。文章以簡明易讀的方式涵蓋了該領域相對欠缺探索的各個方面。在此背景下，研究介紹了軍事數據空間（MDS）的概念，這是一種將軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD）結合在一起的新方法，旨在引發討論并開發軍事解決方案。然后，它通過以數據融合和圖像完整性機制為重點的使用案例來說明大數據的好處。最后，它討論了使用大數據的挑戰和機遇，集中在支持戰略性軍事決策必須考慮的四個主要方面：i) 數據融合；ii) 安全/隱私和完整性；iii) 人工智能；以及 iv) 網絡作為訪問大數據的手段。

從網絡視角討論數據傳播問題具有現實意義，文獻中也有廣泛論述。因此，本研究旨在引發對大數據觀點的討論，以及利用大數據造福軍事系統的可能性。此外，我們還強調了應對整合 IMD 和 EMD 相關挑戰的重要性。這種整合對于建立有凝聚力的大數據，最終提高軍事決策能力至關重要。總之，本文的貢獻如下：

• 引入一個整合軍用和民用數據的新概念：軍事數據空間（MDS）框架。
• 通過 MDS 框架的出現，確定大數據固有的關鍵挑戰和機遇。
• 兩個說明性用例，突出數據融合和完整性在支持戰略決策方面的優勢。

文章結構如下。第二節介紹了 MDS 的概念。第三節回顧了有關軍事和民用場景中大數據的最新文獻。第四節介紹兩個使用案例，說明大數據如何支持軍事決策。第五節討論了軍事數據領域的挑戰和機遇。最后，第六節總結了本研究討論的主要方面，為文章畫上了句號。

II. 軍事數據空間

軍事數據空間（MDS）的概念是根據 [5] 中討論的觀點提出的。它提供了一個以數據為驅動的軍事場景視角，有助于根據不同的數據源做出決策。MDS 包括兩個主要類別： 軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD），如圖 1 所示。目前大多數軍事文獻都只針對 IMD 提出和評估系統（如中間件、協議）。然而，隨著信息和通信技術（ICT）的迅猛發展，民用系統已成為不可忽視的數據和基礎設施（網絡）的重要來源。因此，考慮到數據隱私/安全、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能等挑戰，MDS 旨在支持關于 EMD 如何幫助軍事決策的討論。

圖1 軍事數據空間。

A. 軍內數據

IMD 與軍方提供和消費的數據相對應，主要分為兩層：帶有真實/虛擬傳感器（來自空間/航空/地面/航海單元）的基礎設施和信息層，包括作戰、情報和后勤數據。

基礎設施包括傳感器（如雷達、聲納、照相機）和其他電子系統收集的數據，可探測和跟蹤空中、陸地或水中的物體；車輛傳感器可提供軍事單元和周圍的狀態；可穿戴/智能和物聯網（IoT）設備可通過 GPS 定位、地圖、健康測量、實時照相機（高分辨率、紅外線）等為戰場上的步兵提供支持。這些數據可用于監測和識別潛在威脅、協助鎖定敵軍目標以及監測步兵狀況。

除了來自真實/虛擬傳感器的原始數據外，IMD 還包括信息層，該層融合了從作戰到情報等各種來源收集的數據，以創建一個更可靠、更廣闊的作戰視圖，這也是 JADC2 和 COP 系統的目標。情報信息可幫助軍隊了解敵軍的能力和意圖，識別潛在威脅并制定作戰計劃。后勤數據提供有關物資、裝備和人員的信息，如運輸時間表、庫存水平和維護記錄。這些數據對于確保軍隊擁有有效執行任務的資源至關重要。

B. 軍外數據

軍外數據是由真實/虛擬傳感器單獨或融合提供的數據子集，可描述軍事行動周圍的環境。因此，可定義用于支持軍事行動的兩個主要數據層：基礎設施（如交通系統、天氣、當局）和信息（如社交媒體、新聞、政府報告）。這些層產生了大量高度可變的信息，從用戶對實時事件（如事故、腐敗和恐怖主義）的感受和照片，到城市環境中的交通/天氣狀況和人們/駕駛員的行為。

信息和通信技術在城市地區的發展催生了智能城市的出現，智能城市通過增強流動性、安全性和健康解決方案來應對城市化帶來的挑戰。智能城市基礎設施包含傳感器，可捕捉有關車輛、交通、天氣和駕駛員行為的寶貴數據。傳感器和物聯網設備的激增也產生了大量數據，這使得利用云通信技術和人工智能應用開發智能系統成為可能。在大數據的推動下，數據融合應運而生，它整合了來自多個提供商的數據，以提高質量和覆蓋范圍，并減少海量數據流量。融合來自交通、天氣、攝像頭、醫療系統等的數據，不僅有可能支持民用應用，還能通過提供上下文數據支持戰略性軍事行動。在傳感器基礎設施有限的情況下，來自社交媒體和政府報告等媒體來源的數據可幫助了解當地行為，并識別影響犯罪、腐敗和毒品販運的因素。

社交媒體數據對于支持與緊急事件和災難相關的信息非常有價值，可通過捕捉獨特信息（如需要救援的群體的位置或隱藏人員的存在）來補充其他傳感器數據。建筑物上的固定傳感器和監控攝像頭可幫助進行人員跟蹤，以準確識別位置。社交媒體數據與其他數據源相結合，有助于敵情偵查和戰術規劃。與交通相關的傳感器數據，特別是交通監控攝像頭，在應急響應和軍事后勤方面發揮著重要作用。它可以檢測事故造成的擁堵和堵塞，從而改進軍事行動期間的路線規劃和交通管理。整合所有收集到的信息可增強態勢感知，促進城市環境中行動的有效規劃和管理。

針對近期發生的事件，如俄羅斯戰爭以及美國和巴西等國的反民主極端分子所帶來的挑戰，已經出現了多項舉措。其中一個例子是 ACLED（武裝沖突地點和事件數據）項目，該項目提供有關政治暴力和抗議事件的實時全球數據。另一個值得一提的項目是 DATTALION，這是一個廣泛的開源照片和視頻片段數據庫，記錄了俄羅斯對烏克蘭的戰爭。該數據庫的主要目的是反擊俄羅斯政府散布的錯誤信息。聯合國開發計劃署（UNDP）利用機器學習（ML）算法和大數據來檢測烏克蘭東部受損的基礎設施。語義損壞檢測器 (//tinyurl.com/semdam) 利用衛星圖像和地面照片對算法進行訓練，以識別建筑物、道路和橋梁的潛在損壞，協助地方當局和人道主義組織確定行動的優先次序。這些舉措極大地促進了 MDS，特別是 EMD，為分析和研究提供了寶貴的資源。

III. 軍事領域的大數據

本節探討大數據在軍事領域的應用，重點從數據內（IMD）和數據外（EMD）兩個角度概述大數據在軍事行動中的重要意義，并探索利用其潛力的最新解決方案。

A. 軍內數據

大數據在軍事領域的一些挑戰已在文獻中提出，并成為北約社區討論的主題，如作戰安全性、漏洞加固和數據可靠性[1]、[2]、[6]，以及北約 IST160 和 IST-173。納入與外界幾乎沒有聯系的自主隔離（如 EMD）可能會限制大數據的自由流動，這就要求在保持系統自主性和保護性的同時，以創造性的方式利用大數據。在這一方向上，COP 和 JADC2 引導研究人員和行業使用和融合來自不同軍事實體的數據，以支持戰略決策。

Kun 等人[1]提出了在軍工企業構建大數據平臺、建立多級數據通道、實現全面數據管理和控制的詳細技術方案。該平臺有利于數據的收集、組織、處理和分析，將數據轉化為知識，以加強決策/服務支持、創新、質量控制和風險管理。Xu 等人[6]強調了數據科學在當代戰爭中實現信息優勢的重要性。他們的系統性綜述顯示，社會科學文獻對數據科學風險給予了極大關注，這可能會影響政治和軍事決策者。然而，與戰術層面相比，科學文獻缺乏對作戰和戰略層面風險的關注，這表明存在研究空白。這一差距可能是由于 IMD 與 EMD 之間缺乏聯系造成的，而 EMD 可以支持行動和戰略決策。

B. 軍外數據

1. 數據融合： 大數據在異構數據融合中發揮著至關重要的作用，其目的是將多種記錄合并為一致的表示形式，提高數據質量并減少通信開銷。然而，由于數據語義和時空覆蓋范圍的原因，挑戰也隨之而來。在軍事應用中，異構數據融合對于設計信息系統，增強復雜的城市戰爭或反恐場景中的信息優勢和感知能力非常有價值。強大的系統對于處理敏感數據（如個人數據或戰略任務/政府計劃）至關重要。數據融合可減輕信息過載，提高準確性，并利用知識支持戰略行動和形勢評估[3]。

多傳感器數據融合（MSDF）方法是在戰術場景中提供快速高效的目標探測、跟蹤和威脅評估的一個實例，如文獻[4]所示。數據融合的另一個應用領域是基于位置的社交媒體（LBSM），它可以增強各個領域的知識，包括交通特征描述和事故檢測[7]。利用 LBSM 系統可以獲得更詳細的交通數據，有利于軍事后勤工作。在特定的軍事環境中，可以利用 LBSM 系統的潛力來提高數據可用性，并實現情境感知操作。

2. 數據安全、隱私和完整性： 設計在數據庫中存儲和收集信息的軍事系統時，安全和隱私是關鍵的考慮因素。安全性旨在防止未經授權的數據修改，而隱私性則保護個人的信息[8]。然而，從公開來源收集數據，尤其是從普通用戶（EMD）收集數據，會給系統安全和用戶隱私帶來風險，使其容易受到攻擊和數據泄露。IBM 的《2022 年數據泄露成本報告》指出，網絡攻擊成本與上一年相比增加了 2.6%，全球平均數據泄露成本達到 335 萬美元。此外，該報告還顯示，83% 的被調查組織經歷過多次數據泄露，這凸顯了保護這些系統安全所面臨的挑戰。

數據完整性對于維護對 MDS 的信任至關重要[9]。被篡改的數據會產生嚴重后果，影響民事和軍事決策過程，破壞對數據源的信心。社交媒體平臺上錯誤信息的泛濫就是這一挑戰的例證，這些錯誤信息往往被利用來施加政治影響，烏克蘭正在發生的沖突就是一例。為應對此類問題，Twitter 等平臺修訂了其政策，標記了許多與俄羅斯國家附屬媒體相關的推文，并檢測了數十億條與沖突相關的實時推文印象[10]。

與此同時，圖像認證的出現解決了人們對圖像完整性和來源驗證的擔憂。然而，包括人工智能軟件在內的先進圖像處理工具的興起使圖像驗證變得越來越棘手。雖然圖像驗證引入了水印、數字簽名和感知散列（pHash）等多種技術[11]，但每種技術都有其優勢和局限性。例如，水印可提供真實性和所有權保護，但可能會影響圖像質量，而且容易受到高級處理技術的影響。相比之下，pHash 可以靈活地進行圖像操作，并對內容變化敏感，因此特別適合在社交媒體平臺上使用。在數據完整性和圖像認證的背景下考慮這些挑戰和解決方案至關重要。

IV. 使用案例

A. 數據融合

首先，大數據的時空融合是為了支持軍事決策。由于缺乏所討論的可用 IMD，多數據融合（MDF）框架[12]被實例化，用于收集、準備和處理 EMD，并將其融合以提供豐富的信息。為了證明時空數據的豐富性，MDF 利用基于云的系統共享數據的公共可用性獲取了交通系統數據。不過，該框架可擴展到其他各種數據類型。其目標是提高數據質量、改進 C2 系統和軍事后勤，并支持城市地區的 COP/JADC2，從而創造出將融合 EMD 與來自不同領域的可用 IMD 結合使用的新方法。下文圖 2 介紹了 MDF 的主要功能。此外，還通過分析數值結果討論了融合大數據的好處。

對于數據采集，圖 2 (1)配置了一組參數（如區域、請求頻率）和數據源，MDF 為此收集各種格式的數據，并將其存儲在文件中。在準備階段（2），通過將不同的地物名稱和類型轉換為統一的表示方法，對輸入數據集進行標準化。這包括各種數據映射，以生成統一的數據類型，例如將描述性映射為數值或降低數據粒度。此外，還啟動地圖匹配，將所有地理定位數據（可能具有不同的精確度）融合到同一個路網中。MDF 對所有收集到的數據進行預處理，并從收集到的區域獲取 Shapefile (SHP)。請注意，根據應用目標和可用數據類型，框架可能會應用不同的特征提取方法，如自然語言處理（NLP）（情感分析、關鍵詞提取、詞法化、詞干化和自動摘要）或圖像處理（圖像分割、邊緣檢測和對象檢測），以從非結構化數據類型中提取信息。在使用案例中，我們沒有使用 NLP 算法，因為數據是無文本圖像和基于交通的數據。不過，建議的數據融合框架具有多功能性，可以處理各種數據類型，包括可以應用 NLP 技術的文本數據。

圖2 數據融合框架工作流程。

第三階段實現時間/空間數據融合和數據導出。為確保數據完整性，需要事先過濾非信任信息或有偏見的信息，例如，根據信息在不同數據源或圖像認證機制中的出現情況，使用驗證信息的方法，如第四節B部分所述。時間數據融合是通過對任意時間窗口（如每分鐘、每小時、每天）內的數據進行分組來實現的。為了進行空間融合，MDF 利用地圖匹配，根據底層道路網絡在規定的精確度下對 GPS 點進行對齊。由于不同數據源的 GPS 報告精度各不相同，因此必須這樣做，才能將所有地理定位數據映射到相同的道路網絡中。

最后，在圖 2 (4)中，豐富的數據以不同的格式輸出，為軍事和民用領域提供了多種可能性。MDF 的輸出通過創建不同類型的統計數據和可視化效果來支持時空分析，從不同的空間和時間方面描述可用信息的特征。

1. 結果： 為了展示數據融合的優勢，表 I 總結了 MDF 框架在實際實驗中的結果。該實驗為期九個月，在兩個不同的城市收集了四類民用交通數據（交通流量、事故、車輛數據和天氣狀況）。數據融合使科隆的數據覆蓋率提高了 173%，覆蓋了 5081 條道路，而僅使用Traffic HERE數據源時僅覆蓋了 1379 條道路，波恩的數據覆蓋率提高了 137%。此外，通過重疊路段豐富信息的潛力達到了 39.5%，從多個來源提供了事件的詳細描述。

表I 按數據來源分列的道路覆蓋情況。

B. 數據完整性

之前的工作[11]介紹了一種利用 Twitter 和 Facebook 來確保圖像完整性的圖像認證系統。該系統采用卷積神經網絡（CNN）和全連接層（FCC）進行特征提取，采用位置敏感散列（LSH）進行散列構建，并采用對比度損失最大化原始圖像和篡改圖像之間的差異。該模型的輸出是每個圖像 1024 位的固定長度向量表示。

為解決在城市軍事行動和民用系統中保持圖像完整性的重要性，提出了圖像事實檢查器（IFC），如圖 3 所示。它能檢測虛假圖像，確保數據的可信度，并作為當局主導的認證系統，打擊錯誤信息。系統會生成帶有徽標或圖標的驗證版照片，表明其已通過 IFC 系統驗證。此外，IFC 還提供了圖像的感知散列（pHash）字符串表示，可將其納入描述或在其他網站上共享。數據融合系統是 IFC 的一個可能的終端用戶，它可以在應用時空融合和生成豐富數據之前對抓取的圖片進行驗證。

圖3 Image-Fact-Checker (IFC)。

建立一個能提供即時真實信息的自動化系統是一個相對較新的概念，因此通過比較來評估其有效性具有挑戰性。然而，由于創建令人信服的偽造圖像的人工智能生成模型的興起，實施圖像認證系統現在變得至關重要。添加這一系統作為驗證層有助于防止或減少虛假信息的傳播，尤其是考慮到不斷發展的互聯網法規會對缺乏反虛假信息措施的平臺進行處罰。一種有效的方法是將 IFC 系統與政府機構連接起來。IFC 方法具有通用性和可擴展性，可提高個人的意識和信任度。

1. 成果： 使用 IFC 系統提高了數據的可信度，并能檢測到圖像操縱行為。在烏克蘭-俄羅斯沖突等沖突局勢中，受俄羅斯襲擊影響的平民在社交媒體上分享圖片，但對其真實性產生質疑。IFC 可以使用 DATTALION 數據集對這些圖像進行驗證，從而可以快速將其分發給救援隊、聯合國或北約等相關組織。這加快了對襲擊的響應速度，并提供了針對俄羅斯的可靠證據。在交通等民用場景中，從普通用戶那里獲取實時和經過驗證的信息可以加強路線更新和應急響應方面的決策。

圖 4（左）是通過 DATTALION 從普通社交媒體用戶那里收集到的兩張未經驗證的圖片。這些圖片只是更大數據集中的一小部分。用戶通常不愿意相信這些來源，因此有效利用這些來源具有挑戰性。然而，當這些圖像經過 IFC 機制處理后，其可靠性就會提高，因為任何進一步的篡改都很容易被檢測出來。如圖 4（右圖）所示，應用 IFC 后，每張圖片都會收到 pHash 和相關信息，如圖片描述、提取的特征、位置、事件日期、抓取日期、發布者 ID。這些經過處理的圖像將存儲在 IFC 數據庫中，供今后查詢。該數據庫有多種用途：重復檢測、完整性驗證以及滿足特定最終用戶的要求。

圖4 使用IFC提取圖像細節。

V. 軍事數據空間的挑戰與機遇

A. 數據融合

數據融合的第一個挑戰是尋找和獲取軍事和民用領域的可用數據。出于隱私/安全考慮，信息可能無法廣泛獲取或獲取途徑有限。在軍事領域（IMD），數據受到更多限制，這為探索可用的民用數據（EMD）以支持戰略性信息決策提供了機會。第二個值得注意的挑戰是融合多種數據源，這些數據源可能具有不同的結構（結構化、半結構化和非結構化數據）、標準、數據類型（如文本、圖像、視頻）、測量單元、粒度和時空覆蓋范圍。因此，需要深入了解如何準備和處理不同的數據集，并將其融合為一個數據集。

處理社交媒體中的圖像和文本需要進一步的程序，如特征提取方法（如 NLP 和圖像處理），以提取可用信息。盡管數據融合面臨諸多挑戰，但將從不同角度（如指揮部、用戶、記者、政府、傳感器）描述同一空間和時間的不同數據源結合起來的好處，可以加強軍事行動的規劃和戰略階段，為 COP 和 JADC2 系統提供支持。

B. 數據安全、隱私和完整性

1. 數據安全與隱私： 保護敏感的軍事信息對國家安全至關重要。需要強大的加密、安全的數據存儲和訪問控制來降低風險。建議采用的技術包括公鑰基礎設施（PKI）安全、受保護內核、數據加密、防火墻和入侵檢測。然而，如何在數據共享、有利于信息融合和安全/隱私措施之間取得平衡，對軍方來說仍是一項具有挑戰性的任務。

2. 數據完整性： 被操縱的數據會給民用和軍用決策帶來風險，并降低對數據提供者的信任度。在生成內容的人工智能模型不斷進步的幫助下，篡改圖像迅速傳播，參與度不斷提高，這凸顯了對智能綜合解決方案的需求。通過社交媒體分享的圖片能夠快速傳達復雜的想法，從而為救援行動提供支持，使人們能夠立即采取行動，如在城市發生事故/災難時改變交通路線。圖片還能喚起情感聯系，增強讀者對新聞事件的理解。然而，烏克蘭戰爭等危機擴大了錯誤信息的傳播，這就需要 snopes.com 和 norc.org 等人工事實核查機構的參與，以打擊錯誤信息。然而，在戰爭期間或為打擊腐敗政府而進行基于人工的實時核查可能會耗費大量時間，這就為設計自動系統來驗證圖像和處理虛假信息創造了機會。

C. 聯網

雖然這項工作的主要重點在于數據視角，以及確保使用來自不同來源的可信數據來支持軍事行動的相關性，但同樣重要的是要認識到網絡在有效提供數據和服務方面的重要性。在以網絡為中心的軍事行動中，利用高頻、甚高頻、超高頻、衛星通信、Wi-Fi 和 LTE 4-5G 等各種技術進行無線通信至關重要。有些技術擅長長距離覆蓋，但帶寬有限、延遲高，而且容易受到干擾。另一些則以可靠性為先，覆蓋范圍較短，帶寬較大，延遲較低。

以信息為中心的網絡（ICN）和軟件定義網絡（SDN）等網絡范例對于優化數據傳播和網絡協調至關重要[13]，尤其是在網絡資源有限的情況下。在軍事網絡中，尤其是在戰術邊緣，數據傳播過程中會出現資源有限和安全問題等挑戰。為解決這些問題，軍方可能會探索包括民用網絡在內的各種基礎設施，以獲取和融合非軍事數據。以歐洲 5G COMPAD 聯盟為例，目前正在考慮采用 5G 技術。然而，由于硬件通信系統成本高昂、帶寬和互操作性有限，因此具有挑戰性。這就需要定制參考架構來滿足軍事通信需求。

在最近的烏克蘭-俄羅斯沖突中，俄羅斯對烏克蘭基礎設施的攻擊導致互聯網中斷，暴露了通信網絡的脆弱性。SpaceX 的 Starlink 衛星互聯網星座提供了一種解決方案，證明了在戰時利用民用網絡基礎設施的價值。盡管該技術有望提高互聯網在數據和緊急通信方面的可靠性，但它在網絡安全、覆蓋范圍、可靠性和成本效益方面仍面臨挑戰。

D. 人工智能

由于隱私、安全以及軍事機構為防止濫用和限制 IMD 的可用性而施加的限制，為人工智能研究訪問軍方擁有的大數據帶來了挑戰。此外，人工智能功能可能會受到對抗性攻擊的影響，對抗性攻擊會通過改變造成錯誤分類來欺騙人工智能模型。快速梯度符號法（FGSM）和語義攻擊等技術分別有助于識別和減輕計算機視覺和 NLP 中的此類攻擊。Yuan等人[14]對攻擊、對策和基于應用的分類標準進行了全面評述。

要檢測對抗性攻擊，一種有效的方法是使用具有與主人工智能模型不同特征的輔助人工智能模型。這一想法源于早期的衛星通信。當時，人們使用電報等輔助系統來防止對衛星通信的中間人攻擊或干擾攻擊。由于帶寬有限，輔助系統只能傳輸與完整衛星數據相對應的摘要數據，用于偵測攻擊和應急通信。同樣，在人工智能中防范對抗性攻擊時，傳統的 ML 可以作為輔助系統，產生與主要 CNN 方法一致的結果。對抗性攻擊依賴于計算機視覺深度學習模型中的梯度技術，而傳統的 ML 方法則使用不同的方法，這些方法對這些攻擊操作大多具有免疫力。

在軍事領域使用人工智能的另一個問題是需要共享敏感數據來訓練模型。在這方面，聯邦學習（FL）作為一種訓練 ML 模型的技術已經出現，在這種技術中，數據不會暴露，從而確保了數據的安全性和隱私性[15]。雖然它不能被視為對抗惡意攻擊的防御技術，但這種方法隱藏了敏感數據和模型或參數的一部分。這種技術對于建立在人工智能基礎上的新興軍事應用非常有價值。

VI. 結論

本文探討了大數據在軍事領域的應用。研究了與整合不同數據源、確保數據安全、隱私和完整性以及聯網和利用人工智能相關的機遇和挑戰。文章引入了 MDS 概念，以豐富和引導討論，強調納入民用數據的潛力，以提高軍事行動戰略決策所需的信息質量和數量。此外，文章還包括兩個實際使用案例，說明了數據融合的好處以及實施圖像認證機制以保持數據完整性的重要性。這些發現凸顯了大數據在軍事領域的重要意義，并強調了在該領域開展進一步研究和探索的必要性。

美國的全球經濟貿易和海外穩定的軍事存在有賴于世界水道和沿海地區的暢通無阻。這些水道與海上艦隊一起，提供了將大部分兵力投送到前線、長期維持兵力以及從海上向岸上投送兵力的手段。空中力量是快速前沿存在和遠距離打擊力量的關鍵，同樣，海上力量也是延伸前沿存在、海上兵力投送、大規模兵力部署和通過海運維持兵力的關鍵。

美國空軍（USAF）的反海作戰能力可滿足美國防部的要求，即使用美國空軍兵力對抗對手的空中、水面和水下威脅；確保重要海域和沿海地區的安全；加強海上機動計劃。反海作戰的首要目標是海上優勢--不讓對手使用該領域，同時確保美國和盟國海上兵力的進出和機動自由。美國空軍的反海任務通過摧毀、破壞、延遲、轉移或以其他方式消除海上威脅，確保和主導海域行動，為實現海上優勢提供支持。

隨著可信的同級/近級對手的出現，海上行動越來越側重于擊敗對手海軍兵力，同時繼續關注從沿岸向岸上投送海上力量的作用。在這種環境下，空中力量提供了快速、機動和靈活的要素。美國空軍的能力可以擴大海軍水面、水下和航空資產的覆蓋范圍并提高其靈活性，在控制海域方面發揮關鍵作用。

反海作戰可以多種方式支持聯合司令部的行動。反海作戰可獨立進行，也可與其他軍事行動聯合進行，用于

• 在初始作戰階段支持建立軍事駐扎地。
• 不讓對手使用某一區域或設施，或固定對手兵力的注意力，以支持其他作戰行動。
• 威懾戰爭、解決沖突、促進和平與穩定或支持民政當局。
• 防止海上交通線被破壞和對美國及其利益的攻擊。
• 在海域實現作戰或戰略目標。

挑戰

我們對手的技術和戰術取得了驚人的進步，這就要求海軍在更廣闊的地理區域部署資產，以進行可信的威懾、交戰和取勝。為了在這種環境下保持決策優勢，戰略家和指揮官需要具備在實時、大規模戰役中有效管理各種分布式系統的能力。這種能力的核心是對分布式艦隊中每種可用資產的完全可見性，以及戰略協作、分析和協調決策所需的大規模支持數據的可操作性。對如此大規模的數據進行解讀并采取行動，已經超出了人類情報人員單獨行動的能力范圍，因此需要有效的軟件解決方案來輔助和提高人類操作人員的決策能力。這種軟件必須能夠在和平時期和灰色地帶沖突中提供有效的應對規劃，并在動能交戰中提供可靠的戰術決策支持。

在復雜的海上環境中權衡各種選擇時，戰略家們會遇到一些棘手的問題，其中包括：

• 哪種作戰方案（"COA"）最有可能在不暴露高價值資產的情況下緩和緊張局勢？
• 考慮到現有的各種友軍資源和能力、當前兵力定位、彈藥庫存、其他正在進行的行動以及戰區內的其他潛在目標，可以或應該部署哪些艦艇和資產來應對即將到來的威脅？
• 應為特定任務選擇哪些兵力，以在不影響生存能力的情況下最大限度地發揮效力？
• 作戰人員如何掩蓋戰術和資產，使友軍在面對優勢威脅時也能保持優勢？

在回答上述每個問題以及更多問題時，海軍規劃人員必須考慮其全部分布式系統，并平衡一系列廣泛的考慮因素，包括目標和可用資產之間的相對距離、進攻和防御戰略的優勢和缺點、友軍和敵軍的兵力和限制、彈藥能力和可用性、風險承受能力、應急計劃等等。要在未來的分布式行動中取得海上優勢，需要先進的人工智能決策工具，使水兵能夠以對手無法適應的速度做出更好的反應。

解決方案

美國Palantir公司的解決方案幫助超負荷工作的規劃人員和作戰人員利用數據更好地理解、比較和選擇作戰行動，以適應不斷變化的作戰空間中的分布式作戰。通過大規模訪問所有來源的數據，我們的解決方案可用于在單一環境中快速攝取、清理和轉換來自不同層級和許可級別的輸入數據，供安全用戶檢查、分析和發現，為指揮官和規劃人員提供可操作的見解。利用這些數據，我們的解決方案可以為以下工作流程提供動力，以幫助決策：

• 地理空間可視化、兵力追蹤和持續監護：

Palantir 軟件可將 "紅色兵力 "和 "藍色兵力 "的共同作戰圖（COP）情報整合到一個近乎實時的、不斷更新的戰斗空間地理空間描述中。在這一資源中，各梯隊用戶可以獲得所有已知目標、友軍資產和正在進行的行動的最新視圖，以支持更好的決策。作戰人員和戰略家可以深入研究單個艦艇和系統，以便更好地了解它們的能力和任務。

• 人工智能輔助決策：

無論是 Palantir、第三方供應商還是美國海軍自己開發的算法，Palantir 的軟件都能與最前沿的人工智能算法開發完全互操作。這些人工智能模型支持更快、更有效的環內人工決策。各種模型都可以加載到我們的解決方案中，幫助規劃人員針對不斷變化的作戰空間條件生成、評估和比較潛在的作戰行動。這樣做的結果是，每名人工分析師每小時可做出決策的質量和數量都得到了大幅提高，所有可用系統的分配也得到了優化。做出的決策會被自動捕獲并寫回，以便更好地完善模型和改進未來的建議。

• 任務執行：

我們的解決方案可配置任務執行儀表板。一旦在平臺內評估并確認了 COA，就可將其推送至戰區內的分布式艦艇和團隊，以便進行戰術執行。Palantir 的開放式互操作結構支持與眾多戰術數字信息鏈接，并將保持靈活性，以便在未來與通信即服務（CaaS）解決方案集成。

共同利益

Palantir 解決方案，包括為決策支持配置的解決方案，都基于相同的核心原則：

• 互操作性、模塊化和可擴展性

所有 Palantir 解決方案均采用模塊化架構和行業標準開放式 API（如 REST、JDBC 等）構建，以確保與海軍現有應用程序以及尚未開發的未來解決方案之間的互操作性。我們的解決方案優先考慮高度可配置的工作流，以便為從戰術到作戰再到戰略的大量用例提供價值。無論數據存儲在何處，我們都能讓用戶對其數據進行建模、探索、準備、轉換和交互，并使這些數據能夠被分散的外部應用程序和已在整個機隊運行的工具輕松發現。我們的解決方案利用開放式、模塊化、微服務架構。

• 信息安全和聯盟支持

Palantir 在為美國國防和情報利益相關方實施高度復雜的分類、角色和基于屬性的安全控制方面擁有多年經驗。我們高度安全的解決方案可對信息進行細化保護，直至單個數據點。此外，我們全面的訪問控制框架使美國兵力能夠在不過度共享的情況下安全地向聯盟伙伴推送情報。

• 認證和網絡可部署性

美國國防部信息系統局（DISA）已授予 Palantir 國防部影響等級 6 (IL6)、影響等級 5 (IL5) 和 FedRAMP 中度授權。我們的解決方案已獲得風險管理框架授權，可在國防部和集成電路的主要領域和安全飛地運行，包括NIPRNET、SIPRNET、JWICS、BICES等。

• 敏捷性和 DevSecOps

解決方案充分利用了敏捷性和 DevSecOps 的最佳實踐，包括持續集成和持續交付、統一配置環境、代碼和數據分支以及具有企業健康檢查功能的管理系統。因此，從數據科學家到分析師，再到軟件開發人員，各種用戶都可以在可擴展到整個企業的 DevSecOps 環境中進行安全協作。

戰爭的未來已經確定，聯合全域作戰（JADO）是美國防部和各軍種作戰方式的重點。國防戰略為軍隊制定了新的優先事項，并將重點放在同行和近鄰的威脅上。聯合全域作戰是定義未來戰爭的關鍵概念。隨著各軍事部門對新技術的調整，訓練將需要反映不斷增長的威脅、能力和對整合的挑戰。戰斗指揮官要求JADO攻擊者，進行實戰演習和虛擬兵棋推演，作為培訓JADO藍軍、攻擊者和決策者的支持性方法。

參謀長聯席會議主席馬克-米利將軍規定了美國防部JADO的角色。美國陸軍負責后勤，美國海軍負責全球和聯合火力，海軍陸戰隊和美國太空部隊的角色在非機密出版物中沒有明確規定。美國空軍負責JADC2的角色。隨著各軍種的發展、訓練和整合，他們需要與對手進行訓練、戰斗和體驗失敗。美國防部還需要檢查現有的聯合結構和條令，為JADO演習和兵棋推演創建侵略者（Hitchens, 2020）。

在空戰管理系統（ABMS）內使用戰術云是支持JADC2的最新技術。這套系統和傳感器旨在幫助整合所有領域的先進通信。據戈德費恩將軍稱，其意圖被稱為 "聯合作戰的Uber "或 "所有傳感器，所有射手"。這些不同的技術正在被訓練、測試，并在不同的獲取或操作階段進行評估。"JADC2不可能是實現融合的單一方法，而必須是針對構成擴大戰場的幾種不同環境的若干解決方案的綜合體，"（Broome, VIII）。該技術需要針對每個領域進行測試和訓練。

美國陸軍戰爭學院在2020年發表了一份名為《聯合全域作戰的指揮》報告。作者剖析并重新審視了目前的武裝部門，不包括太空部隊和海岸警衛隊，目前和未來的聯合能力。"由于缺乏信任，目前的聯合文化優先考慮組件內的解決方案，而不是全域方法，"（Broome, IX）。在這種缺乏信任的情況下，軍隊如何在真正的聯合或全域沖突中發揮領導作用？"促成全域作戰的關鍵因素是軍種間的信任。相信整個聯合部隊的領導人，無論其作戰背景或所屬軍種如何，都會成為其他領域能力的好管家"（Broome, IX）。

伯杰將軍主張發展 "多軸、多領域的精確火力，使之成為所有梯隊的有機組成部分，通過網絡聯合系統來確保所有元素都能在退化的指揮和控制環境中作戰"，以及 "更小但連接更好的編隊，有機地擁有適合梯隊的完整殺傷鏈，并能在有爭議的作戰環境中獲勝"（伯杰，12）。建議的想法是通過各級指揮系統改善現今的JADO能力和決策的整合。例如，FerryBridge Group LLC的創始人、擁有21年經驗的退役海軍軍官Bryan McGrath認為，無論哪個軍種領域是軍事行動的重點，都會得到其他軍種的全力支持，并將這種關系比作海軍陸戰隊軍官和海軍軍官在入侵期間 "在對方占優勢的階段各自支持對方"（McGrath, 2019）。

一旦技術和領導層確定下來，就應該開始對聯合防衛組織進行培訓、標準化和評估。目前，來自不同部門的單位如果處于同一作戰領域，就會在一起訓練。美國空軍有兩個指定的F-16戰斗機中隊，并計劃為空域納入一個F-35A中隊。第527太空侵略者中隊的任務是訓練美國和國際盟友在太空領域的戰斗。美國陸軍在兩個不同的訓練區為步兵和裝甲部隊進行旅級的對抗紅隊訓練。美國海軍在各種艦隊訓練演習中使用各種紅隊，并執行特定的任務集。

國防科學委員會工作組在2003年發表了一份關于國防部紅方小組活動的作用和現狀的報告。自2003年以來已經吸取了許多教訓，有些教訓今天仍然適用。第一條是 "加深對美國現在在反恐戰爭中面臨的對手的了解，特別是他們的能力和對美國 "倡議 "的潛在反應"。第二是 "防止自滿，"（DSB，15-16）現在反恐戰爭的重點已經轉移到同級和近級的威脅。

國防科學委員會特別工作組建議采取步驟，在整個部門有效使用紅方小組，并在關鍵領域建立紅方小組（DSB，16）。這種紅隊的要求在各個作戰領域都是至關重要的。然而，如果在多個領域進行更多的演習，它們需要受到一個有凝聚力的聯合紅隊的挑戰，而不是來自一個單一領域的不連貫的工作。JADO指揮官需要能夠依靠一支共同訓練的部隊。"有必要打破每個學科中建立的壁壘和爐灶。這方面的關鍵是實際行使MDO（多域作戰）"（Rothstein, 20）。

紅隊需要適當地組織起來，以促進各種級別的訓練。場景必須與國防戰略和作戰司令部的重點責任區相匹配。侵略者應該把自己作為一支力量進行演練。"訓練應該被納入COCOM的演習中，在有爭議的環境中使用實際的系統流程，有一個'紅方團隊'，"（Rothstein，11）。

紅隊訓練的兩個歷史例子是戰時的航空母艦和 "死后行動"。美國海軍戰爭學院在戰時的一系列兵棋推演考驗了海軍。決策受到了航空母艦潛在用途的影響。最新的技術被證明優于戰艦的舊技術，而戰艦在幾十年前是海上的主導力量。"死后行動 "是皇家空軍試圖訓練和測試繳獲的納粹德國雷達系統。盡管沒有德國空軍的戰斗機保護地面雷達，但英國人還是能夠在他們的系統上應用所學到的經驗（Gold 32）。

兵棋推演在訓練JADO部隊和侵略者方面具有最大的潛力。"演習應努力包括多領域的現實主義，減少'仙塵'，"（Rothstein，11）。各軍種對兵棋推演有不同的觀點和做法。空軍的萊梅中心在2018年底舉辦了持續幾天的杜利特爾近距離兵棋推演場景。海軍在其海軍戰爭學院有一個世紀的兵棋推演歷史，涵蓋了戰爭的各個階段和時間框架。陸軍和海軍陸戰隊在過去五年里有各種在機密系統上進行的數字兵棋推演，被稱為戰斗俱樂部。(Jensen 2019) "結果很明顯：鐵杵磨成針。戰爭游戲提供了一個競爭性論壇，以測試關鍵的假設，并確定關鍵的脆弱性和機會。模擬動員規劃、多域作戰和無意中升級的戰略風險，有助于軍事專業人員成為更好的作戰人員，了解現代能力和作戰藝術。"（詹森，2019）。

這些不同的兵棋推演可以在大規模演習所累積的財政投資之前訓練領導人。"在JPME（聯合專業軍事教育）中對JAD進行戰役化連接，對學生和概念開發者都有直接的好處。它教導軍官如何預測對手在各個領域的行動，加強JAD的概念，同時展示計劃的不足，"（Catching, 2020）。理想情況下，作戰指揮官將主持一個為期兩周的數字兵棋推演，主題專家可以提供意見，侵略者可以作出反應，并且有廣泛的選擇。

智囊團和各種供應商可以幫助創建一個虛擬的信息庫和較小規模的游戲。理想情況下，海軍陸戰隊步兵軍官可以通過完成一系列較小的戰術虛擬兵棋推演來為聯合演習做準備，以獲得對其他領域的更多了解。該圖書館可以包括理論、戰術、技術和程序，以幫助人們獲得理解。演習主辦方可以授權主題專家和侵略者來幫助策劃所有參與者的兵棋庫。這位海軍陸戰隊步兵軍官將前往作戰指揮官的季度兵棋推演，為JAD指揮官和單點或多個位置的防御做好準備（Jensen 2019）。

結論

JADO領導人需要訓練。為了讓下一代作戰指揮官有效地利用所有領域，美國防部需要近期有能力在整個JADO環境中進行訓練、演習和兵棋推演。創建多個JADO侵略者單位將允許作戰單位為未來的沖突做準備，并能在軍事戰役中發揮效力。

不斷變化的戰爭特點使得信息環境中的行動（OIE）必須處于軍事規劃和執行的最前沿。由于無法與美國的物質力量相提并論，美國的對手越來越依賴包括信息戰能力在內的不對稱方法來破壞美國的行動和影響。未來的聯合全域作戰（JADO）將需要一個綜合的、跨學科的作戰方法。本文認為，針對對手的認知和信息過濾器而采取的蓄意行動將阻礙對手的決策過程，使其失去對有效運用軍事力量作出明智決定的能力。通過研究俄羅斯在信息環境中的行動、信息戰活動以及反射性控制理論，作者提出了決策優勢理論。該理論試圖提供一種方法，故意利用信息來針對對手的行為和信息系統。其目的是剝奪對手感知和認識形勢的能力，并阻礙其有效利用呈現在他面前的信息來做出經過計算的決策的能力。

圖1 決策優勢理論。

決策優勢理論

決策優勢是通過信息力量來實現的，而信息力量是通過控制信息、利用信息和加強信息來保證自己的利益。信息力量可以達到與物質火力相同的效果，甚至更大的效果。它通過預測對手的行動，了解對手的動機，管理和操縱信息，改變決策算法，以及在信息環境中發展機會、活動和投資（OAI）來增強全領域的聯合軍事力量和效力。

• 決策優勢：一種理想狀態，在這種狀態下，指揮官比其對手更快、更有效地感知、理解、決定和行動。決策優勢在敵人的決策周期內發揮作用，以消除時間上的庇護所，并消除空間上的選擇。

• 信息力量是利用信息來塑造認知、態度和其他推動預期行為和事件進程的要素的能力。信息力量涉及獲取、處理、分配和運用數據的能力，以最大限度地提高戰斗力。作者進一步斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的，這使得信息戰的結果能夠持久、靈活和精心計算，以加強戰斗力并拒絕敵人的決策優勢。

信息力量--控制信息、利用信息和增強信息的組合--將使美國能夠把信息環境中的行動納入聯合防衛行動的規劃和執行。這將使規劃者能夠利用信息來實現結果。信息戰能力--信息作戰；電子戰；網絡；以及情報、監視和偵察（ISR）--提供了改變對手的指揮和控制過程，減少決策，并削弱其作戰行動的有效性的手段。信息力量和物質力量相結合，將通過在環境中制造多種困境，造成混亂，延遲或剝奪敵人采取適當行動的能力，從而降低對手的戰斗力。信息力量和物質力量的結合能加強軍事力量。

信息力量的第一個支柱，控制信息，涉及到保護自己的網絡不被敵人破壞或操縱。保持對信息傳輸和信息系統的控制可以確保信息的保密性、信息的完整性以及美國規劃者和作戰單位對信息的可用性。不受限制地進入值得信賴的系統和相關架構，確保最及時和最相關的信息指導決策。剝奪對手對信息的控制權使其無法了解自己的環境，造成不確定性，并使其決策復雜化。

決策也受到信息利用的影響。利用，是指利用資源并從中獲益的行為，包括改變、變更或操縱信息，使之對自己有利。通過了解對手的信息和認知過濾器、信息系統和情報結構，這是最有效的做法。創造信息戰結果的能力取決于精心制作信息并將其置于敵人決策周期中的正確時間和地點的能力。信息可以在四個過濾點被鎖定或武器化--傳感器、分析中心、分發點或個人。利用過濾器，人們可以降低決策者可獲得的信息的收集和質量，導致對情況的不完整或故意的錯誤理解。決策和具體行動是根據對環境的感知理解而做出的。阻斷信息流的能力阻止和延遲了重要數據到達組織，導致感知、理解和發展局勢的能力下降。傳統的信息操作活動與故意和持續地針對對手的過濾器相結合，將有機會同時針對代理人、信息和對所提交信息的解釋。反過來，這可以減緩對手感知、觀察、定位、決定和行動的能力，促進錯誤的結論，并破壞決策能力。

增強信息使人們能夠制定戰略目標和選擇，為對手創造跨越時間和空間的多種困境。 這需要強大的、敏捷的、分層的ISR資源和綜合指揮與控制過程。JADO的規劃和執行需要有能力同時在戰術、作戰和戰略梯隊中，在所有領域和統一的信息空間中進行機動。協調的計劃需要對形勢的理解，觀察模式和行為的能力，以及識別信息和行動環境的變化。支撐一個人加強信息的能力的是信任。信任包含了團體或個人對所收集信息的完整性所賦予的權重。經過處理、過濾和分析的信息能夠回答知識中的一個特定缺口。這種經過處理的信息被稱為情報。有了準確的情報和被充分理解的假設，決策者可以更準確地評估局勢，塑造環境，并削弱對手自己的決策過程。這樣一來--信息，更具體地說是強化的信息（或情報）--是一種武器，可以用來操縱和欺騙對手，剝奪他做出符合自己最佳利益的決定的能力。

控制、利用和增強信息的結合使決策者擁有了信息力量。信息力量使信息優勢得以實現，而信息優勢又能保證決策優勢。增強信息的能力使人能夠觀察敵人的習慣和行為，幫助人了解敵人的動機和意圖，并確定敵人的作戰能力。管理、放大和操縱信息可以使有針對性的、精心設計的信息到達指定的受眾。類似于過去信息傳遞的錯誤信息和虛假信息可以在過濾器上針對敵人。在信息系統的過濾器處進入情報裝置的信息以傳感器、分析中心和向作戰人員分發信息為目標。此外，通過在一個被認為可信的來源處提供虛假或誤導性的信息，可以改變敵人的決策算法。在特定的時間和地點呈現特定的信息可以改變對環境的理解并改變行為。這也會使人改變他的時間范圍。隨著不確定性的增加，一個人可能會根據感知到的情況選擇加快或減慢他的計劃。

雖然這一理論的每一部分，單獨來看，并沒有提出什么新意，但有兩點是明顯不同的。首先，必須把信息放在軍事規劃的最前沿，并與傳統的物質力量相結合。軍事文化認為，物質力量是至高無上的。現代戰爭要求在同等水平上考慮信息和物質力量。第二，控制、利用和加強信息的活動是美國空軍現在所接受的功能；然而，跨領域和跨職能的綜合規劃是有限的。缺少的環節是有意的整合和專門的過程，在一個同步和審慎的過程中納入所有領域的現有能力。為了實現決策主導權并通過信息力量獲得信息優勢，必須將信息環境中的行動納入規劃過程，如聯合規劃過程（JPP）、軍事決策過程（MDMP）、海軍陸戰隊規劃過程（MCPP）和空中聯合行動規劃過程（JOPPA）。指揮和控制必須充分考慮到所有領域--空中、太空、網絡、陸地和海洋--的非動能和動能行動。在信息環境中執行行動的能力要求在行動層面上有一個集中的規劃過程，以同時計劃和執行對信息的控制、利用和加強。這一點目前并不存在。集中化的規劃將使一個綜合的方法能夠與物質火力結合起來。控制可以保護美國的網絡和計劃，同時阻止敵人獲得重要信息。利用允許有機會拒絕、降低、破壞、改變和放大敵方使用的信息。加強為決策、目標定位和環境中的戰術行動提供所需的關鍵ISR收集。信息力量為指揮官提供了有效處理、分析數據和信息并采取行動的機會，同時剝奪了對手的同樣能力。因此，實現決策主導權需要一個協調和同步的計劃，利用控制、利用和加強所有領域和作戰功能的信息，目的是統一信息空間。

本文針對美軍提出的建議

本文闡述了統一信息空間的重要性，以通過在信息環境中的精心策劃和綜合行動實現決策優勢。充分執行聯合全域作戰的能力需要在規劃周期中重新強調信息和信息戰活動。這項研究提出了四項建議：

• 建議1：聯合部隊應考慮實現信息力量的要求。這項研究和相關的決策優勢理論斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的。信息力實現了信息優勢，從而保證了決策優勢。信息環境中的運作為物質環境創造了條件。信息力量與物質力量相結合，形成了軍事力量。

• 建議2：美軍需要進行組織、領導和文化變革，以實現信息力量和決策優勢。信息系統和情報架構必須在所有梯隊中得到整合--戰術、作戰和戰略。戰術任務規劃和更廣泛的作戰規劃必須轉變為將信息置于規劃的最前沿。個人和團隊必須理解信息環境中的行動的重要性，以及這些行動塑造物理環境條件的方式。正規化的領導者發展和專業軍事教育必須強調認知上的轉變，不再將沖突理解為物質力量，而是將信息力量和活動納入規劃、命令和執行。應更加強調了解如何使用和信任信息，如何操縱和處理信息，使之成為情報，以及如何利用信息來實現決策主導權。最后，數字素養應成為未來培訓的一項要求。

• 建議3：JADO要求有能力評估信息環境中的績效措施和有效性措施。必須制定一個有效的評估程序，以了解和衡量信息環境中行動的影響。應更詳細地研究這一點，因為這將建立信任，并更好地了解信息戰和信息相關活動如何產生軍事力量和作戰成功。

• 建議4：未來的指揮和控制程序應該能夠整合信息環境下的行動規劃和執行。應該制定一個聯合防務辦公室的軍事力量計劃，以協調和指導所有領域的戰略，并在信息環境中執行行動。這個過程應該與物質和動能規劃相結合，而不是分開，因為信息和與信息有關的活動為物質操作環境塑造和設定條件。

指揮所的作用是為指揮官和參謀部提供理解。隨著戰場的發展，涵蓋了多域作戰，指揮所的規模和基礎設施也在不斷增加，以應對不斷增加的復雜性。今天的指揮所相當于小村莊的大小，在包含無處不在的情報監視偵察能力和傳感器的作戰環境中已經無法生存。為了適應不斷變化的環境，指揮所必須遷移到完全虛擬的環境中，以減少其特征，提供增加的容量，并在多域環境中的大型復雜人員之間提供一致的協作。

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

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

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

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