圖：2023 年 5 月 15 日，在波蘭 Nowa Deba 舉行的波蘭領導的 "Anakonda 23 "演習中，第 1 步兵師第 2 裝甲旅戰斗隊第 70 裝甲團第 2 營 B 連的士兵在聯合武器實彈演習中向一輛 M1A2 艾布拉姆斯坦克開火，為第 4 步兵師提供支援。(照片拍攝者：美國陸軍一級軍士長 Theresa Gualdarama）。

1858 年，保羅-墨菲（Paul Morphy，被認為是他那一代最偉大的棋手）與兩位對手--德國貴族卡爾二世（Karl II，不倫瑞克公爵）和法國貴族伊蘇阿德-沃韋納爾格伯爵（Comte Isouard de Vauvenargues）--在歌劇演出期間進行的國際象棋比賽被稱為 "歌劇對局"，可以說是歷史上最著名的比賽。它是攻擊棋的典型范例，體現了發展、時間、犧牲和戰術組合的重要性。雖然多域作戰（MDO）顯然比國際象棋更復雜，但國際象棋的隨機性可以為考慮和分析這一概念提供一個框架。人工智能（AI）與國際象棋的結合揭示了新的戰略，并將國際象棋推向了新的高度。人工智能對戰略游戲的影響揭示了將其融入 MDO 的可能性，特別是對聚合概念的影響。MDO 要求指揮官通過在五個領域和三個維度上運用聯合能力和陸軍能力，將各種武器結合起來--這是最嚴峻的挑戰。

類比推理框架：國際象棋與多域作戰

十五世紀初，意大利和西班牙出現了現代國際象棋規則。棋局分為三個不同的階段：開局、中局和尾盤。在開局階段，棋手要發展自己的棋子，確保國王安全，并試圖控制中心。在中局中，棋手進行攻擊和防守，通過戰術組合獲得優勢。尾盤則是棋手奪取優勢位置并吃掉國王。在既定的沖突期間，MDO（尤其是融合概念）可以在這些階段中進行分析。執行 MDO 的挑戰不在于概念，而在于實踐。了解問題集并不難，但要將其充分付諸實施則是一項艱巨的任務。野戰手冊（FM）3-0《作戰》將融合定義為 "針對任何領域的決定性節點組合，協同運用多領域和多層次的能力，對某一系統、編隊、決策者或特定地理區域產生影響所產生的結果"。融合 "棋盤 "橫跨五個領域--空間、網絡空間、海洋、空中和陸地，以及三個維度--物理、信息和人。如表 1 所示，融合可以像國際象棋比賽一樣分階段進行。

指揮官面臨的挑戰是如何將聯合部隊和陸軍在多個領域和層面的能力結合起來，以達到預期效果。指揮官必須在五個領域和三個維度對能力進行定位，接收可操作的實時信息，確定最佳的同步和協調組合，并在時間和空間上對高智能對手產生大規模影響。從概念上講，這些領域和維度之間有 15 個交叉點或球體（見表 2）。

每個領域都有一種能力。組合數的數學公式如圖 1 所示。

圖1：能力組合公式

從概念上講，如果一名指揮官有 15 種可用能力（n = 15），并希望集結其中兩種能力（r = 2），那么可以考慮 105 種組合。如果一名指揮官在這 15 個領域（n = 15）中每個領域都有一種能力，并希望集結三種能力（r = 3），那么可以考慮 455 種組合。如果指揮官希望集結三種能力，并且這些能力的應用順序也很重要，那么我們考慮的就不再是組合，而是排列組合；在這種情況下，指揮官可以考慮 2,730 種排列組合。這只是考慮到每個球體存在一種能力。問題隨之而來： 指揮官是否有可用的工具來處理所有這些潛在組合，并在時間有限的環境中做出最佳選擇？指揮官是否有能力分析接近 2730 種排列組合并選擇最佳行動方案？

表1：融合階段

表2：組合球

FM 3-0 指出，編隊在行動中實現融的程度取決于領導者能否很好地做到以下幾點：

通過提供混合、冗余和重疊覆蓋的有效監視，了解敵方系統及其能力、需求、決策過程和弱點。

• 確定所需的整體效果或機會，以及促成這一機會的單個效果和目標。
• 在最有效的層級整合陸軍和聯合能力。
• 考慮所有領域和冗余攻擊方法，以提高成功概率。
• 同步使用每種能力和梯隊，對敵方系統產生同步、連續和持久的影響。
• 評估單個效果以及實現預期總體效果的可能性。如果未達到預期效果或出現其他機會，指揮官應準備重新攻擊或調整行動方案。
• 承擔風險并迅速利用會聚提供的機會。

對指揮官而言，融合不應是發現性學習。指揮官根據自身經驗和作戰框架，對如何開展行動有自己的概念。就像下棋一樣，他們會有自己偏愛、研究和實施的攻擊和防御策略。人工智能的出現可以通過提供梯隊戰略和近乎實時的分析來協助計劃和執行階段，從而提高成功的概率。在計劃階段，指揮官可以利用人工智能探索針對特定敵方參數的能力組合，發現新的戰術和戰略，或重申自己的偏好。在執行階段，人工智能可協助處理/過濾信息，并提供銜接建議。

人工智能：自學習算法

谷歌 DeepMind 團隊創建的人工智能程序 AlphaGo 在圍棋比賽中擊敗了當時的世界冠軍（人類）李世石，成為頭條新聞。圍棋有 10170 步，是國際象棋的三百倍。2018 年，AlphaZero 以一百比零擊敗了 AlphaGo。其意義在于，AlphaZero 只用了三天時間就從零開始訓練自己下圍棋，并完勝 AlphaGo。AlphaZero 接收到的唯一輸入是游戲的基本規則。如果有了參數明確的基本規則，人工智能算法就可以在沒有人類輸入的情況下制定戰術和策略。理論上，我們可以開發一個人工智能程序，讓它來下一盤涉及 15 個領域能力的棋。人工智能程序可以發現最佳組合或排列組合，以最有效的方式集結能力。如果假設精通國際象棋需要一萬小時，那么指揮官是否有成為 MDO 專家所需的反復練習時間呢？在 MDO 中應用人工智能可以在計劃和準備階段提供這些重復練習，并在行動期間提供建議。

圖2. 開局

開局：融合集成

根據 FM 3-0，"整合是對軍事力量及其行動的安排，以形成一支整體作戰的力量"。這種對能力部署、時機選擇和條件設定的理解對 MDO 至關重要。在 "歌劇院對局 "中，執白棋的墨菲開局便將兵走到 e4。隨后的開局順序如下 (1) e4 e5，(2) Nf3 d6（對手走的是菲利多防御），(3) d4 Bg4，(4) dxe5 Bxf3，(5) Qxf3 dxe5，(6) Bc4 Nf6，(7) Qb3 Qe7（見圖 2）。

下面是我們可以從開局中總結出的經驗。首先，墨菲立即用第5步棋Qxf3進行威脅。5、Qxf3，提出了下一步Bc4的將死局面。甚至在第5步棋之前 甚至在第5步棋之前，墨菲就將棋子置于有利位置，威脅到無人防守的兵。"危險等級"的概念在國際象棋中是一個常見的主題，因為棋手會對對手的每一個弱點施加攻擊壓力，因為他們知道即使是一個兵的優勢也會使他們在接下來的比賽中處于有利地位。收斂的關鍵在于了解自己通過能力布局向敵人施加即時壓力的能力。其次，墨菲在開局中第二次移動皇后的非正統棋步（第7步，Qb3）立即帶來了另一種將死局面（見圖3）。雖然在現代對局中很可能不會走這步棋，但他（根據對手的棋力）決定立即施壓是最好的辦法。這步棋迫使對手回應 Qe7 擋住了黑棋的 f8 象，使得這步棋無效。將這一點應用到MDO中，開局中是否有一些能力布局能立即使敵方應用某種能力作戰無效，或者提供足夠的摩擦力，使敵方必須花費大量時間、資源和精力才能部署這種能力？

圖3. 開局(續)

MDO 的融合概念要求指揮官將部隊的各個部分整合起來，以實現統一目標和統一行動。根據 FM 3-0，指揮員擁有多種智力工具來促進這種融合：目標定位流程、任務式分析、按梯隊嵌套任務和目的，以及交戰區域開發。

人工智能建議 1。創建一個由人工智能支持的智能工具，使指揮官能夠探索、學習和了解能力運用。然后，指揮官可以根據自己的個性、經驗和人工智能增強的兵棋推演來決定他們喜歡設置的條件。利用人工智能來研究能力部署和初始條件設置，可以大大提高指揮官在行動中的初始動作，從而增加成功的機會。國際象棋職業棋手都有自己喜歡的開局，并有應對或打擊對手反應的策略。指揮官也可以在 MDO 結構中擁有自己喜歡的能力，并成為應用這些效果的專家。根據從 "歌劇游戲 "開局中吸取的經驗教訓，人工智能的初步研究可以集中在以下問題上：

• 哪些能力可以通過球形對敵方資產造成直接壓力？哪些能力可以針對敵方結構中的最初弱點？
• 按領域劃分，哪些能力可以通過初始定位阻擋敵方的關鍵能力？某一領域的能力是否能自動抵消或減輕敵方在另一領域的能力？
• 哪些初始能力部署對敵方威脅最大？是否有自動威脅敵方獲勝能力（將死）的能力？

中局：融合同步

一旦領導者整合了正確的能力，就必須使其使用和效果同步。FM 3-0 將同步定義為 "在時間、空間和目的上安排軍事行動，以便在決定性地點和時間產生最大的相對戰斗力"。使指揮官能夠確定何時開始使用某種能力以及如何在執行過程中適應作戰環境變化的因素包括以下幾點：

• 隨著時間的推移，單個效果如何相互補充。
• 每種能力或編隊從開始使用到產生各自效果所需的時間。
• 每種效果是持久的、同時的還是連續的。

此外，FM3-0 指出，當融合的效果累積起來并形成一個擴大機會的循環時，融合就最為有效。采用多種冗余攻擊方法可避免依賴單一方法，從而提高成功概率。成功會使敵軍做出反應并啟動更多能力，從而在一個或多個領域創造新的機會。

中局是指揮官通過在決定性節點上取得一系列勝利來獲得優勢地位的地方。"歌劇游戲 "中有許多適用的概念可應用于會聚中局。對局繼續進行：（8）Nc3 c6，（9）Bg5 b5，（10）Nxb5！cxb5，（11）Bxb5+ Nbd7，以及（12）0-0-0 Rd8（見圖 4 和圖 5）。

圖4. 中局

在第 9 步棋中用 Bg5 保持靈活性的能力至關重要。事實證明第9步棋至關重要。這步棋開發了白棋的所有能力，顯示了戰術上的耐心，同時保持了在兩邊攻城的能力。這步棋還將黑棋的黑夜釘在了f6，使對手f8的象和f6的馬都失去了作用。此外，由于黑棋處于弱勢，它迫使敵方提前發起攻擊（從黑棋走到 b5 可以看出）。馬的銷子和白棋車的開檔將導致黑棋的失敗。

圖5. 中局(續)

人工智能建議 2。創建一種人工智能算法，為指揮官提供能力效果建議。無論是從傳感器（理想狀態，盡管存在數據被黑客攻擊的固有風險）還是人工輸入的數據，人工智能都能幫助過濾信息，并就如何為敵方提供多重困境提出建議。如果指揮官在融合能力時必須考慮 2730 種排列組合，那么人工智能就能提供 "最佳行動 "建議。根據能力定位和敵情評估，人工智能可以幫助指揮官在行動中做出決策；從本質上講，人工智能程序成為了協助指揮官做出決策的額外參謀人員。它可以協助瞄準過程，但更重要的是，它可以為執行殺傷鏈提供實時建議。

圖6. 中局(續)

莫菲中局最強大的概念是犧牲的概念。在對手走兵到b5（第9步棋）之后，莫非沒有將象退到d3，而是用Nxb5吃掉了這只兵（第10步棋）！(第10步），犧牲了他的馬，但卻給他帶來了優勢局面。莫菲并沒有撤退，而是決定犧牲來保持節奏和進攻壓力。對局至此，莫菲雖然在材料上處于劣勢，但卻依靠棋子的實用性獲勝。墨菲有四顆棋子（2xbishops、1xrook和1xqueen）可以用來攻擊，而黑棋則圍著王轉。黑棋車到d8后有很多選擇。國際象棋的一個常見概念是逼迫棋步，使對手做出不利的反應。主要的逼迫棋步包括格殺和吃掉。

中局繼續進行（13）Rxd7 Rxd7 和（14）Rd1 Qe6（見圖6）。值得注意的是，在第 第13步，黑棋以 Rxd7 取象，而不是以 g5 取馬 f6。在黑棋吃掉Rxd7之后，威力較小的白棋象使黑車失去了作用，因為它被釘在原地以保護國王。

在 MDO 中，與犧牲最接近的概念是欺騙。聯合出版物 3-13.4《軍事欺騙》將軍事欺騙定義為 "故意誤導對手軍事、準軍事或暴力極端組織決策者的行動，從而使對手采取有助于完成友軍任務的具體行動（或不行動）"。FM 3-0 指出，欺騙 "有助于制造多重困境"、不確定性和遲緩敵方決策。FM 3-0 中沒有 "犧牲 "一詞。在國際象棋中，"犧牲 "是指放棄一個棋子，以獲得其他形式的戰術或位置補償。犧牲也可以是故意用價值較高的棋子交換對方價值較低的棋子。莫菲在第10步棋（Nxb5!） 軍事欺騙和犧牲的概念存在細微差別。聯合出版物 3-13.4 明確指出，欺騙的意義在于誤導決策者。這主要是通過信息優勢來實現的，即給敵方決策者制造多重困境，或將其注意力集中在一個攻擊計劃上，同時執行另一個計劃。另一方面，犧牲是為了優勢而故意摧毀一種能力。雙方都知道能力的重要性。戰爭是人類的事業，為了陣地優勢而犧牲生命的想法是難以想象的。此外，為了陣地優勢而故意摧毀裝備、平臺或其他資源的想法也是不可取的。然而，隨著無人系統的出現，出其不意的難度增加，必須在 MDO 中探討犧牲的想法。

圖7. 終局

人工智能建議 3。創建一個人工智能智能工具，探索融合行動中的犧牲概念。在戰場上，皇后棋子的能力相當于什么？主教還是騎士？必須在 MDO 中探索犧牲的概念。隨著傳感器的增加，出其不意和欺騙將變得越來越困難。為了給敵方決策者帶來多重困境并造成不確定性，必須引入犧牲的概念。是否有基于犧牲概念的能力組合或排列組合，以及具體的后續攻擊路線，可以產生優勢地位？

終局：融合結束

為了便于討論，本文將勝利定義為目標的終結。在黑棋將后移至 e6 之后，國際象棋史上最具代表性的組合之一隨之出現：(15) Bxd7+ Nxd7, (16) Qb8+！Nxb8，以及 (17) Rd8# （見圖 7）。墨菲的 Qb8 這步棋犧牲了皇后，迫使對手以 Nxb8 吃掉，并以 Rd8 形成將死。

"歌劇對局 "之所以經受住了時間的考驗，就是因為這個令人驚嘆的布局。現在，每個國際象棋俱樂部都會教授墨菲對國際象棋基本原理的應用。在未來戰爭中，不確定性和不斷變化的條件將普遍存在。然而，在 MDO 中使用人工智能可以幫助分析、過濾數據和提供建議。MDO 對指揮官跨領域、跨維度應用能力提出了巨大挑戰。整合人工智能可簡化行動，協助執行融合作戰。

參考來源：U.S. Army，Lt. Col. Michael Kim

圖：美國海軍 "芝加哥 "號（SSN-721，前）與美國海軍 "夏洛"號（CG-67）、"康斯托克"號（LSD-45）和美國海軍"查爾斯-德魯"號（T-AKE-10）一起在水面上執行 "勇氣盾牌 2020"行動。戰區水下戰指揮官是保持水下領域感知和確保威懾近鄰潛艇的最佳指揮控制機構。 美國海軍 (Samantha Oblander)

隨著美國國家安全重心從反恐轉向大國競爭的勢頭日益增強，美海軍正在重新思考如何作為一支聯合艦隊在大西洋和太平洋與高端海軍作戰。向大國競爭過渡美軍將重新審視指揮與控制概念。美海軍將改變水下部隊與艦隊和聯合部隊的整合方式。

指揮與控制（C2）關系是作戰指揮官或聯合部隊指揮官在戰爭與和平時期實現目標可視化效果的透鏡。為了在戰役層面同步整個戰區的海上行動，美軍海上作戰中心（MOC）的概念在過去十年中得到了發展。其目的是為聯合部隊海上部分指揮官（JFMCC）提供必要的戰場態勢感知，以便及時向下屬任務單位發布相關的指揮官意圖。雖然 MOC 概念已在整個艦隊占據核心地位，但水下戰（USW）的特點卻與海軍的條令相矛盾。

現代水下戰遠遠超出了傳統的防御性反潛戰（ASW），以保護航母免受敵方攻擊潛艇的攻擊。USW 試圖整合有人和無人水下平臺，對從海底基礎設施到水面和陸地目標的敵軍實施打擊。USW 涉及潛艇、水面單元以及空中平臺和傳感器。

如今，美軍所有作戰司令部都設有戰區作戰司令部（TUSWC），負責集中協調美國和盟國的潛艇、海上巡邏機、水面艦艇和分布式傳感器。在和平時期和戰爭時期，TUSWC 是保持水下領域感知和確保威懾近鄰潛艇的最佳 C2 結構。然而，美海軍迫切將其納入海軍作戰層面的條令和實踐。

當前美海軍 C2 條令

C2 條令混淆了戰役層面的水下戰概念和反潛戰的戰術實踐。在《2021 年聯合海上行動》中，USW 被定義為 "為建立和維持對海上作戰區域海底部分的控制而進行的 "軍事行動，并包括 "進攻性和防御性潛艇、反潛戰和[水雷戰]行動"。在海軍條令中，海軍作戰出版物 3-56 將 USW 與 ASW 行動區分開來，后者 "旨在阻止敵方有效使用潛艇"，由航母打擊群（CSG）負責。

圖：一名分析員在海上作戰中心 (MOC) 演習中查看信息。海上作戰中心的目的是在戰役層面同步整個戰區的海上行動，但海軍海上作戰中心的條令和海上戰役層面的 C2 結構從未提到過水下作戰。美國海軍（海倫-布朗）

然而，海軍海上作戰行動條令和海上作戰級 C2 結構從未提及 USW。此外，定義基線兵力組成的海軍參謀部指導文件詳細介紹了組成航母和遠征打擊群的任務組織和單元，但沒有與 USW 相匹配的具體兵力結構。反潛作戰只在提及打擊群防御時才被提及，而美國的潛艇和海上巡邏機等水下力量則根本未被包括在內。因此，雖然USW是海軍組成部分指揮官的戰區規模核心任務，但海軍條令在戰役層面的水下領域部隊C2方面存在空白。

TUSWC 概念

海上指揮歷來采用任務式指揮，由上級總部提出明確的意圖，但 "如何做 "則由戰術指揮軍官決定。這種分布式指揮的傾向在美國潛艇界深入人心。第二次世界大戰太平洋戰役期間，查爾斯-洛克伍德海軍上將的獵殺者潛艇從珍珠港出發，基本上是獨立行動，以單個單元或小狼群的形式襲擊商船和日本帝國海軍。雖然遠程無線電、雷達和早期的電子測向技術確實能夠與更大規模的艦隊行動進行一定程度的協調，但美國潛艇通常會一直巡邏，直到魚雷發射完畢或被擊沉為止，與上級總部幾乎沒有預期的聯系。

隨著美國與蘇聯海軍爭奪大西洋海上交通線的主導權，冷戰開創了超靜音核動力潛艇（SSN）時代。1986 年的《海洋戰略》將水下力量置于核心地位，該戰略設想建立龐大的 SSN 屏障，為航母戰斗群進入戰區提供反潛戰屏障。航母在這一戰略中的核心地位導致了一種 C2 結構，即 SSN 在 CSG（當時稱為航母戰斗群）的戰術控制下，由隨艦潛艇部隊協調員與潛艇直接溝通。

20 世紀 90 年代，重點轉移到情報、監視和偵察以及對陸攻擊任務上，因此放棄了由 CSG 進行指揮的試驗，轉而采用專門的 USW。21 世紀初，美國制定了一項全面戰略，以應對俄羅斯等海軍潛艇在聲學方面的進步。這種 "全方位反潛 "的關鍵在于美國和盟國的 SSN 在有爭議水域的持續存在，以及對對手水下威脅的持續了解。由于這項任務是戰役層面的，因此需要各軍種、作戰服務機構以及盟國和合作伙伴之間的協調；因此提出了 TUSWC 概念，以協調戰區級的 USW。

如今，各編號艦隊共有四名 TUSWC，與擁有潛艇作戰權的潛艇部隊指揮官兼任。TUSWC 參謀人員負責協調指定水域內的美國和盟國潛艇，對指定的美國和盟國反潛水面艦艇和海上巡邏機進行戰術控制，并處理來自固定和移動傳感器的聲學信息。

俄羅斯的海底威脅

盡管烏克蘭沖突引發了對俄軍聯合作戰能力的重大質疑，但俄羅斯海軍潛艇艦隊仍擁有許多非常有能力的平臺。三艘投入使用的 "亞森 "級核動力巡航導彈潛艇（SSGN，北約代號 "塞韋羅德文斯克"）的靜音和聲學性能與美國的 SSN 相媲美。塞韋羅德文斯克級潛艇在俄羅斯北方艦隊中與古老但仍有能力的奧斯卡 II SSGNs、阿庫拉 SSNs 和基洛柴電攻擊艇一起作戰，使大西洋上的反艦導彈問題大大復雜化。據估計，最終可能會有 8 艘 "塞維羅德文斯克 "級潛艇在大西洋和太平洋執行任務。俄羅斯還擁有一支強大的 SSBN 艦隊，定期進行威懾巡邏。

自冷戰以來，俄羅斯的戰略方針也發生了變化，現在側重于對基礎設施實施遠程巡航導彈打擊。"卡利勃"巡航導彈的射程超過 1500 公里，使俄羅斯海軍能夠從俄羅斯北部高地的安全地帶對北約領土實施打擊。此外，能夠滑越大西洋中脊的俄羅斯 SSGN 的射程足以從深海威脅美國東海岸。

俄羅斯對關鍵基礎設施的常規和非常規瞄準的戰略轉變也延伸到了海底。俄羅斯深海研究總局擁有一支由專業深潛潛艇和一些專業水面艦艇組成的艦隊。這些海底系統的雙重用途能力威脅著歐洲沿岸的海底基礎設施，包括承載著世界大部分電信交通的電纜和關鍵能源管道。

圖：俄羅斯的 SSGN（如 "謝韋羅文斯克 "級 "奧列格王子 "號）可以滑越大西洋中脊，其射程足以從深海威脅美國東海岸。Alamy

大規模作戰行動中的 TUSWC

由于俄羅斯等大國都在爭奪海底領域的優勢，美海軍考慮在大規模作戰行動中如何開展 TUSWC。C2應該是 CSG/遠征打擊群 (ESG) 指揮官的附屬職能，還是 USW 應該是隸屬于 JFCC 的專門特遣部隊的特定任務？TUSWC 每天指揮潛艇維持威懾的經驗和最近的幾次艦隊級演習都指向后者。

自潛艇時代開始以來，海底戰固有的挑戰始終未變： 在速度和深度上進行通信基本上是不可能的，保持不被發現是一項基本任務，而在極具挑戰性的聲學環境中發現并擊斃敵方潛艇則極其困難。在戰斗場景中，航母或高價值單元無疑將在被拒絕和降級的環境中工作，與潛艇的雙向通信將十分困難。SSN 任務式指揮的成功取決于高效、及時地傳達指揮員意圖、融合外部傳感器數據以及水域空間分配，同時最大限度地保持在縱深。TUSWC 結構允許與潛艇部隊進行高效和可生存的通信，幾十年來在大西洋和太平洋維持水下領域感知和威懾已經證明了這一點。打擊群反潛和 TUSW 水域與 C2 之間的轉換是現代美國海軍條令中的一項技能，并經常得到實踐。

TUSWC 結構非常靈活，可根據威脅調整部隊組成和行動節奏。例如，在北大西洋和高北緯地區，第 69 特遣艦隊（CTF-69）與北約潛艇和水面艦艇持續開展行動和演習，以保持對俄羅斯海軍水下威脅的了解。美國和北約的海上巡邏機從整個地區的機場起飛。在東太平洋，駐扎在橫須賀的 CTF-74 與盟國潛艇，特別是日本海上自衛隊、韓國和澳大利亞海軍協調活動。在這兩個戰區，大范圍搜索能力包括部署拖曳陣列傳感器系統及其他固定和移動傳感器的美國艦艇。同時，TUSWC 具有足夠的統一性，可跨越 C2 邊界無縫移交資產和聯絡人，確保行動的連續性。

最后，TUSWC 是唯一具備通信系統和訪問權限的 C2 節點，可將 USW 活動與持續巡邏的美國 SSBN 安全地結合在一起。這一關鍵能力要求戰略司令部與受支援的指揮官在通信和分類級別上進行密切協調，而艦載或戰區 C2 架構很難實現這一點。

挑戰與機遇

在將 TUSWC 概念與海軍條令、海戰司令部概念和作為下屬特遣部隊整合方面，仍存在兩大挑戰：人員配備和水下力量分配。

TUSWC 需要增援部隊來指揮和控制所分配的部隊。如果沖突從威懾轉變為大規模作戰，那么 TUSWC 將被指派機動部隊，包括水面艦艇和飛機。在和平時期，派遣總部將繼續指揮這些部隊。但是，為了實現統一指揮，戰時 TUSWC 將需要增加空中和水面規劃人員和輔助人員，以便為指派部隊提供專題知識和通信能力。在目前的人員編制下，這項規劃工作主要由身兼兩職的潛艇編隊人員承擔。然而，這種情況在大規模沖突期間的任何較長時間內都是無法維持的。這種增援的規模、來源和持續時間應根據具體情況而定，而且必須成為 TUSWC 現役和預備役人員配備的一個規劃因素。為這些額外的美國水兵部隊提供通信和后勤保障應納入計劃，并在艦隊級演習中經常演練。

美軍擬將海底領域納入聯合火力進程。在過去的二十年中，聯合火力進程的發展是為了縮短從發現目標到打擊目標之間的殺傷鏈。該流程以空中任務指令（ATO）周期為主導，允許聯合特遣部隊指揮官指定目標并分配最佳武器，以實現所有領域的預期結果。雖然具備 "戰斧 "能力的 SSN 和 SSGN 已被很好地納入這一流程，但其他海底效應卻未包括在內。特別是，重量級魚雷是唯一能夠從隱蔽發射平臺一發擊沉敵方核潛艇和高價值水面作戰艦艇的武器。隨著潛艇部隊在短期內繼續發展擴展能力，如潛射 "魚叉 "反艦導彈和操作水下無人潛航器，將 TUSWC 納入更廣泛的聯合火力進程的要求只會增加。

然而，聯合火力進程是圍繞著由具備與上級總部近乎實時通信能力的部隊提供效果而制定的。因此，ATO 的節奏以及與下級指揮官的連接期望與潛艇作戰不同步。建立 TUSWC 直至 JFMCC 的通信線路可以彌補與其他分隊指揮官之間的差距。海軍航空兵與聯合部隊航空兵指揮官之間的協調也存在類似情況。為了使 CSG 和 ESG 能夠在與空軍人員協調的同時統一指揮航母航空兵，在聯合空中作戰中心內正式設立了海軍和兩棲聯絡部門。在聯合空中作戰中心內設立一個類似的水下聯絡部門，并使 TUSWC 能夠為火力程序提供投入，可確保有效使用水下武器。

TUSWC 概念已被證明在和平時期非常有效，必須正式納入戰爭戰役層面的海上 C2 條令。在大國競爭時代，水下領域的重要性將與日俱增，美國海軍必須將美海軍力量納入計劃和作戰結構。通過組織和設計 TUSWC 概念，將其作為艦隊作戰 C2 結構的一部分，美國水下部隊將確保從海底向上控制海洋。

參考來源：U.S. Naval Institute

圖：美軍太空部隊新的 "彈性導彈預警、跟蹤和防御采購三角洲 "將利用太空發展局和導彈防御局的工作，為其自身的導彈預警和跟蹤系統提供支持。

美國太空部隊計劃從一個新機構開始推進其導彈跟蹤和預警能力。據三角洲高級物資負責人、美國太空部隊（USSF）希瑟-博格斯蒂（Heather Bogstie）上校稱，位于加利福尼亞州洛杉磯空軍基地的太空系統司令部（SSC）太空傳感局的彈性導彈預警、跟蹤和防御采購三角洲（Resilient Missile Warning, Tracking, Defense Acquisition Delta）將于今年夏天實現全面運行，該三角洲正在開創多個導彈預警和跟蹤解決方案，將區域預警擴大到更大范圍。博格斯蒂上校今年 1 月向全美空軍航空航天協會洛杉磯分會介紹了 "三角洲 "計劃的工作和目標，最近又提供了最新信息。

"導彈預警是威懾的一個關鍵組成部分，這一點非常重要，因為它向對手表明，可以適當地應對美國面臨的任何威脅，"博格斯蒂上校說。"對手正在建設能力，軌道系統正在受到爭奪。為了戰勝對手，需要審視工作方式，看看需要對操作系統和部署這些系統的方式做出什么樣的改變。希望以兩到三年的增量部署這些系統。

為了更好地跟蹤不同類型的對抗能力，太空部隊正在轉向在低地軌道（LEO）和中地軌道（MEO）部署導彈預警解決方案，包括她和她的團隊正在管理的耗資20億美元的新中地軌道導彈跟蹤星座。博格斯蒂還負責監督將中近地軌道系統納入整體架構的工作。導彈預警和跟蹤系統 "紀元 1 號 "計劃于 2026 和 2027 財年首次交付。

鑒于高超音速導彈的威脅，SSC MEO 計劃最初只是一個示范項目，后來迅速擴大。她說："我們關注的需求主要是高飛行器，因為這種威脅現在就存在。因此，決定將演示項目擴大到比原來更大的規模。真正關注的是盡可能快地建立這些系統。"

目前，該服務已經在利用其首批太空資產之一--地球同步軌道上的廣視角衛星所獲得的數據，該衛星配備了下一代高空持續紅外（OPIR）傳感器。

博格斯蒂解釋說："自 2022 年 7 月 1 日發射以來，寬視場衛星已經取得了一些里程碑式的成果，達到了現在的目標。從寬視場演示中獲得的數據將為今后如何實施近地軌道導彈跟蹤計劃提供依據......在 SSC 的近地軌道和太空發展局的低地軌道層中安裝OPIR傳感器，確實有助于比過去更好地跟蹤暗淡、快速移動的目標"。

雖然這一開創性的解決方案是在地球同步軌道，而不是近地軌道，但 "它為未來的許多重要功能開辟了道路，" 她確認說："我們正在研究如何將新的非傳統傳感器應用到架構中。寬視場確實有助于導彈預警架構的轉型，以戰勝新的和正在出現的威脅，因此我們將使用該傳感器來展示這一進程。"

她繼續說，這一過程并非沒有挑戰。"在投入使用的過程中，遇到了一些小波折，"她指出，在進行系統認證之前，他們正在進行校準工作。

此外，位于科羅拉多州博爾德的太空部隊工具應用處理實驗室一直在與 "三角洲"一起開發算法，以幫助利用來自 OPIR 傳感器的信息。

這些工作是 SSC、太空發展局（SDA）和導彈防御局之間更廣泛的聯合項目辦公室的一部分。各方簽署了一項跨機構協議，以協調整個導彈預警、跟蹤和防御架構的開發工作。博格斯蒂指出："因此，正在研究如何同步和整合我們的架構，以最好地滿足各種系統的導彈預警、導彈跟蹤和導彈防御要求，從而使我們能夠最好地描述正在發生的事件。"

事實上，太空系統司令部與太空發展局、導彈防御局以及聯合項目辦公室之間的密切關系使該部在導彈跟蹤方面不必 "重新發明輪子"。

她表示，她希望效仿太空發展局的做法，每兩年分批螺旋式提供能力。"希望太空發展局成為第一個領導者，而我們則是他們所做工作的第一個追隨者。隨著時間的推移，他們肯定會克服很多官僚主義的挑戰，我們很高興能緊隨其后，為他們的 Tranche 0 和 Tranche 1 層提供服務。"

在 SpaceX 公司的太空運輸下，太空發展局于 4 月 2 日發射了第一批 10 顆 Tranche 0 衛星，并計劃在今年夏天將接下來的 18 顆衛星送入軌道。SSC Delta還密切關注導彈防御局的低地軌道高超聲速和彈道跟蹤空間傳感器，該傳感器仍計劃于2023年發射。

此外，合并后的項目辦公室還為 "三角洲"計劃帶來了很多好處，比如整合資金，以及 "確保在開發能力時與時間表和路線圖保持一致"，博格斯蒂說。"三角洲"對太空發展局授予的合同非常熟悉，包括合同參數和他們希望系統達到的性能水平。此外，"三角洲 "計劃還在位于弗吉尼亞州尚蒂利的太空發展局派駐了人員。USSF 的 Ray Imbo 中校是負責確定其 SSC MEO 層地面解決方案和執行合同的材料負責人。

博格斯蒂說："最初，我們簽訂合同的演示項目主要集中在軌道傳感器上。因此，在獲得資金后，必須考慮地面解決方案會是什么樣子。Ray在幫助我們設計地面接入點以及指揮和控制解決方案。我的另一位物資負責人 Gary Goff 中校（MEO 太空與先進技術部）在制定和執行我們的采購戰略方面起到了至關重要的作用。"

此外，太空發展局的官員還與位于加利福尼亞州的太空系統司令部的 "三角洲 "計劃緊密合作。其中包括負責太空發展局低地球軌道跟蹤項目第一階段工作的副項目經理 Tim Trimailo 中校，他出席了大多數 SSC MEO 會議，并很好地融入了各個項目。"他讓我們充分了解他們在Tranche 1跟蹤層所做的工作。從本質上講，項目是獨立執行的，但在向作戰人員提供能力方面卻緊密同步。我們真正感受到了現在正在發揮的協同效應。他們三人與導彈防御局的項目經理利奧-亞當斯（Leo (Craig) Adams）共同領導著聯合項目辦公室的主要活動。"

SSC MEO項目還率先使用數字化關鍵設計審查，這與其從頭開始提供數字化服務的目標相一致。這項工作還包括使用數字招標書，理想情況下這將加快招標過程。

"對于 MEO Epoch 1，剛剛完成了數字關鍵設計審查（CDR），這是第一個。還沒有人完成過數字關鍵設計評審，"博格斯蒂指出。"真的希望能盡可能地完成數字 RFP（招標書），包括數字模型，以幫助簡化來源選擇過程和評估過程。正在努力成為數字工程和數字模型系統的開拓者。"

Epoch 合同結構包括基本期后的可選工作延期，這將使組織能夠在做出下一級采購決策之前了解系統的性能。"我們已經完成了空間系統公司和雷神公司這兩家供應商的基準期，隨后我們授予了方案一。方案一將使我們完成系統級 CDR 并獲得一個運載工具。方案二實際上只是操作該飛行器的選擇權，至于方案三，希望在 9 月份左右授予。因此，能繼續推進該計劃，并實現導彈預警覆蓋。

此外，"三角洲 "計劃將在今年夏天為 "Epoch"方案二舉辦 "工業日 "活動。她說："有了Epoch 2，我們正在考慮擴大全球覆蓋范圍。"實際上，此時的地面系統有望在翻轉和隊列方面變得更加強大"。

參考來源：AFCEA

圖：弗吉尼亞級快速攻擊潛艇俄勒岡號（SSN-793）在康涅狄格州格羅頓的泰晤士河河口執行例行任務時經過新倫敦礁燈塔。

• 情報官員到海軍水下作戰指揮部任職時，對外國和美國的潛艇戰了解不足。

冷戰期間，噴氣式飛機的速度和破壞力改變了戰爭的性質，而最近，超音速和高超音速導彈也改變了戰爭的性質。能夠避免成為這些導彈目標的海上單元將主導未來的沖突。其中最突出的單元是潛艇。當艦艇和飛機在敵方導彈交戰范圍之外等待時，潛艇將更加自由地行動，并攜帶魚雷、對陸攻擊巡航導彈、反艦巡航導彈和水雷參戰。

盡管美國海軍統治著海底領域，但其同級對手正在迅速增強其能力和實力。因此，對手的潛艇越來越難發現，反潛戰越來越具有挑戰性，美國潛艇行動的保障性也越來越低。

訓練有素的潛艇指揮官和艇員負責指揮和實施水下作戰，戰區水下作戰指揮官負責分配資源。要有效地調集部隊以實現戰區目標，就必須了解對手、掌握作戰空間、深思熟慮地分析作戰計劃（他們的和我們的），并迅速評估來自多種情報來源的數據。這就是潛艇作戰參謀部配備情報官員的原因；"戰役層面的情報活動就是作戰，而不僅僅是輔助作戰職能"。

然而，盡管情報對水下作戰非常重要，但由于情報官員和專家沒有得到足夠的潛艇戰術、能力和要求方面的培訓和教育，情報沒有得到有效和充分的應用。隨著美國潛艇行動日趨復雜并適應同行對手，海軍情報部門也必須擴大和發展其水下戰分析專長。海軍情報部門必須通過更好的初始培訓和繼續教育，提高對水下作戰的理解，并做好支持水下作戰的準備。

圖：位于太平洋北部港口彼得羅巴甫洛夫斯克的俄羅斯聯邦 "阿庫拉 "級快速攻擊潛艇 "庫茲巴斯 "號。海軍情報部門必須重新致力于確保下級軍官和士兵深入了解海底威脅。新聞VL.RU

潛艇戰與海軍情報

美國的潛艇部隊在隱形、武器裝備和續航能力方面仍處于優勢地位。另外，俄羅斯等大國繼續對其潛艇部隊和水下作戰能力進行現代化改造，俄羅斯已部署了58 艘俄羅斯聯邦海軍潛艇。其中，俄羅斯的 "塞維魯德文斯克"級導彈潛艇（SSGNs）構成了重大威脅。美海軍戰爭學院教授克里斯托弗-伍迪（Christopher Woody）對 "塞維魯德文斯克 "級 SSGN 威脅的描述最為貼切： "在俄羅斯歷史上，俄羅斯海軍第一次能夠在歐洲海岸外，甚至在某些情況下在美國大陸外，以非常高精度的武器......提供陸上攻擊巡航導彈威脅"。

為了應對這些威脅，誒海軍投資建造了更新的潛艇，并延長了許多洛杉磯級快速攻擊潛艇（SSN）的壽命。然而，這兩項工作只是勉強避免了海軍服役的 SSNs 陷入岌岌可危的低谷，美國的潛艇數量只有冷戰高峰時期的一半。今天的水下作戰比 30 多年前更具挑戰性，需要海軍情報專業人員具備更深厚的知識才能保持美國的優勢。

美海軍情報部門在支持水下作戰方面有著豐富的歷史。從全球范圍的聲學探測能力到時效性作戰情報的報告和分析，海軍情報部門在戰略、戰役和戰術層面對水下作戰的參與都值得一提。第一個聲學監視系統（SOSUS）站于 1954 年 9 月投入使用，其跟蹤浮出水面的潛艇的能力有限。不到十年，在 1962 年古巴導彈危機和美國海軍隔離期間，對更好情報的需求變得顯而易見。在此期間，SOSUS 觀測站的探測結果與蘇聯在加勒比海潛航的潛艇相關聯。這一意想不到的成功促使 SOSUS 將探測范圍擴大到挪威海。在這里，蘇聯潛艇探測技術得到了改進，成為冷戰期間奪取海底優勢的關鍵技術。

自 20 世紀 80 年代以來，美海軍情報局（ONI）潛艇戰作戰研究處（SWORD）一直為任務式指揮員、任務規劃人員和更廣泛的情報界提供有關對手水下作戰戰術、技術和程序方面的支持。潛艇戰行動研究處的情報分析員和潛艇戰初級軍官對對手的潛艇部隊和潛艇戰戰術有著深刻的了解。盡管取得了這些持續的成功，但 ONI SWORD、SOSUS 和其他機構向艦隊提供的重要報告仍然是海底海軍情報的例外情況。海軍情報部門為所有戰爭領域提供支持，這使得培養具備支持美國潛艇戰術和行動所需的深厚知識的人才更具挑戰性。這種情況必須得到糾正。

隨著潛艇和潛艇戰日益復雜，有效指揮潛艇所需的時間和精力也隨之增加。潛艇兵與其他作戰專業的同僚一樣，在職業生涯中不斷積累在戰斗中取得成功所需的專業知識。任何被派往潛艇作戰指揮部的非潛艇兵都會發現，至少在一開始，很難學會潛艇作戰軍官之間常用的 "內部 "語言。這不僅僅是在茶水間討論時的不適。它限制了來自其他社區的新分配軍官和士兵全力支持戰區潛艇戰指揮官的能力。

將情報分析提煉成 PowerPoint 幻燈片上的摘要段落和要點需要一些工作。然而，要將分析結果付諸實施，則需要全面了解潛艇的能力和運作方式。換句話說，了解對手的能力并對其進行總結（相對）容易，但要將總結與如何使用特定潛艇的有力建議結合起來卻很難。海軍情報部門沒有必要教其人員如何成為潛艇兵（例如戰術和艦艇控制），但如果不熟悉潛艇能力，派往潛艇戰指揮部的情報官員將難以提供最佳支持。

圖：一名火控技術人員在夏威夷海岸外的弗吉尼亞級快速攻擊潛艇密西西比號（SSN-782）上站崗。被派往支援水下作戰指揮部的海軍情報官員必須接受美國潛艇戰術和操作方面的培訓，以便為水下作戰人員提供最佳支持。美國海軍（斯科特-巴恩斯）

情報官員基礎訓練

目前，美軍新服役的情報官員要參加為期 20 周的海軍情報官員基礎課程，以便在首次執行任務前獲得初步知識和技能。課程的重點是情報基礎知識、對打擊戰的支持、作戰情報、分析思維、友軍和敵軍的軍事能力、非對稱戰爭、全來源情報融合方法以及收集能力和任務。然而，這一課程未能讓新情報官員接觸到關鍵的水下作戰課題和威脅。正如潛艇兵必須學習如何操作反應堆和駕駛潛艇一樣，情報官員也必須學習如何支持水下作戰。他們需要了解如何在變化無常的戰場上利用潛艇能力和搜索戰術取得最佳效果。此外，無論情報官員最終的任務是什么，了解水下作戰的基本知識對他們都是有益的。

除了對所有情報官員進行基本培訓外，還應在他們到達水下作戰指揮部之前規定對他們進行專門培訓。這種培訓應包括有關水下戰戰術、作戰空間考慮因素以及如何正確進行評估的中級材料。潛艇軍官和情報官都應向新情報官傳授這些知識。培訓應分為兩大類： 美國潛艇戰和對手潛艇戰。

美國潛艇流程概要可包括潛艇指揮與控制、通信、聲納能力和電子戰系統等模塊。例如，概述美國潛艇人員如何防止友軍潛艇之間的碰撞，以及如何消除武器使用上的沖突，這樣的內容對更廣泛的情報界來說更為詳細，但對水下作戰指揮部的情報分析員來說卻有巨大價值。有關對手部隊的培訓必須涉及歷史作戰模式、對美國平臺的預期反應、傳感器性能、作戰理論以及對未來能力的分析。對對手的了解可能還包括全面的信息戰評估：對手如何使用物理環境、電磁頻譜、通信、空間和網絡。最后，對敵方可能采取的作戰行動進行詳細分析，并在兵棋推演中檢驗分析結果，這將培養出更加靈活、更具活力的情報專業人員。

對新情報官員進行有關美國能力的培訓是這兩項任務中更為重要的一項。對對手能力的評估往往是獨立的，初級人員也能讀懂。情報評估有很大的 "市場"，而這些評估往往是為非情報專業人員編寫的。相反，很少有關于藍方潛艇戰的入門讀物能達到向戰區水下作戰指揮官提出有用建議所需的詳細程度。職業潛艇軍官 20 多年來積累的經驗和理解無法通過自學來復制，但可以通過精心打造和精心教授的培訓計劃來實現。

位于康涅狄格州格羅頓的水下作戰發展中心及其位于加利福尼亞州圣迭戈的附屬機構已經為支持戰區水下作戰中心的所有軍官群體提供了為期兩周的戰區水下作戰課程，但它們為情報軍官提供的名額有限。此外，位于加利福尼亞州蒙特雷的海軍研究生院提供反潛戰研究生證書，內容包括聲納方程、海底戰海洋學、應用數字信號處理和海軍戰術分析等。然而，參加培訓的機會也很有限，而且沒有進行適當的宣傳。

海軍情報部門應優先安排直接支持潛艇行動的人員參加這些課程。更高級別的情報人員，如艦隊一級的情報人員，可以在網上接受細節較少的培訓。除了戰區水下作戰課程和研究生證書，情報人員幾乎沒有其他選擇來發展和提高支持水下作戰所需的技能。海軍情報部門目前依賴的在職培訓應該只是持續專業發展的一個組成部分，而不是默認的學習標準。有必要開設重點突出的基礎性水下作戰課程，以深化情報官員在初始培訓中學到的知識。

隨著潛艇戰術和能力的發展，情報官員也必須及時傳播和了解這些知識。鑒于海底領域的快速變化，他們通過初始培訓和派任前培訓獲得的知識可能在幾個月內就會過時。就像潛艇部隊已經建立了向其人員傳達程序和指導變化的系統一樣，海軍情報部門必須確保其所有關注潛艇的成員都熟悉最新的發展情況。這意味著情報官員必須超越他們為中隊和參謀部提供支持的預期角色。他們必須定期與潛艇值班室接觸，不僅是那些最接近執行快速攻擊行動的人員，還包括維修可用單元、預服役單元和上岸輪換的彈道導彈潛艇艇員。

準備是成功的關鍵

在日本橫須賀擔任第七潛艇大隊指揮官的兩名情報人員，研究過一系列水下作戰課題，為整個西太平洋地區的前沿部署作戰部隊提供支持。然而，擁有的知識都不是來自標準化的途中訓練管道。沒有正規的培訓來確保情報局做好準備，提供相關情報并指導軍旗級決策。情報戰團體試圖通過細致的細節安排和期望軍官在工作中學習來緩解這一不足。然而，這并不能為水下作戰人員提供充分支持，也不能讓情報官員做好融入水下作戰的準備。潛艇中隊、分遣隊和開發中心的情報專家也是如此。

在未來的任何大國沖突中，潛艇都將是海軍的先鋒戰斗力量。美國的對手認識到了這一點，并投入了大量精力和資源來提高自己的水下作戰能力。隨著作戰空間變得更加復雜和具有挑戰性，情報官員在取得成功方面的作用變得更加關鍵。然而，情報官員的初始培訓現狀還不足以讓他們做好在潛艇參謀部服役的準備。為了確保為海底戰斗提供最佳的情報支持，有必要進行更好的初始培訓，并輔之以繼續教育資源。

參考來源：U.S. Naval Institute

圖戰斗系列

2019年1月，美陸軍部長（SECARMY）要求陸軍科學委員會（ASB）研究人工智能（AI）如何改善戰場上的戰役和戰術表現。具體而言，他希望ASB確定陸軍在人工智能實施方面的獨特挑戰，確定陸軍的行業最佳實踐，并審查對手在戰場上對人工智能的潛在使用。

為了進行這項研究，ASB組建了一個研究小組，成員包括建立人工智能系統和指導人員，以及在實驗室、學術界、工業界和軍方有經驗的人員。該團隊還得到了負責人工智能實施的陸軍人工智能任務組以及陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍夜視局高級政府聯絡員的協助，他們幫助約束該研究并為陸軍的人工智能實施提供指導。在收集數據的同時，研究小組還會見了來自政府、工業和學術界各組織的130多名人士。

AI在戰場上的前景和挑戰

在工業革命期間，機器開始執行以前需要人類體力勞動的任務。今天，一場認知革命正在發生，機器開始執行以前需要人類認知的任務。例如，我們問智能手機問題，并期望得到合理的答復，我們在網上買東西，并得到類似產品的推薦。

目前還不清楚我們是否了解認知革命的所有影響，但研究小組認為，它將改變戰爭特征，因為它提高了決策到行動的速度、規模和范圍，超過了人類在沒有援助的情況下所能完成的大量任務。人工智能是認知革命的核心，在戰場上優化使用人工智能將需要陸軍采用新的思維方式，包括一個反應靈敏的采購過程。

為了這項研究的目的，研究小組將人工智能定義為計算機系統執行通常需要人類智慧的任務能力。有許多關于人工智能的方法。

美國的對手已經在使用人工智能。俄羅斯和中國定期公布在戰場上進行的自動駕駛車輛實驗。成功實施人工智能的一個關鍵是數據標簽化。中國和俄羅斯的領導層都宣布人工智能是未來，誰能領導認知革命，誰就能在戰場上獲勝。除了僅僅使用人工智能，美國的對手希望實現人工智能的優勢。

目前的美國防部政策劃定了自主和協作，這決定了人工智能如何被用于支持各種作戰任務。因此，需要對人工智能采取多種方法，以確保人工智能系統在戰場上的最佳應用。無論采用哪種方法、作戰使用或政策要求，快速反饋周期將推動對作戰任務的評估，并將采用人工智能來告知如何收集和調節數據、如何運行算法以及如何優化人機界面。換句話說，人工智能最終將被用來衡量人工智能在戰場上的使用情況。這對軍隊來說也是顛覆性的。

同時，美國陸軍有幾種可能的方式在戰場上使用人工智能。下一個垂直升降飛機可以與使用綜合視覺增強系統（IVAS）的下一代戰斗車輛和士兵合作。一旦這些部件被聯網，相對于士兵在獨立系統中所能做到的，人工智能將提供更高的速度、范圍和規模。因此，人工智能將被用于自主機動、輔助目標識別和/或自動目標識別、任務規劃等。

人工智能給戰場帶來的優勢伴隨著風險和挑戰。有效使用有幾個潛在的障礙，如缺乏互操作性，數據饑餓，以及被對手利用。這些都是眾所周知的。但也有圍繞可靠性、信任、道德和可解釋性的問題，所有這些都有助于操作者理解人工智能的決策或建議。不是所有的人工智能系統都能做到這一點。

圖5 陸軍使用人工智能的潛力和挑戰

人工智能在工業中的應用

研究小組訪問了工業界，以了解商業企業如何利用人工智能，減少風險，并克服固有的挑戰。成功應用人工智能的共同主題涉及快速和持續的適應性和改進，可由以下方法促成：

• 使用常見的人工智能平臺

• 整理數據，特別是通過事實標簽

• 用模擬數據增強真實數據

• 創建架構和基礎設施，支持數據流和競爭所需的高性能計算

• 開發與技術共同發展的運行概念，例如，特斯拉的軟件更新方式是根據人們如何使用車輛來發展和展示新功能的。

• 知道在哪里應用人工智能來解決價值最高的問題，帶來最好的投資回報

• 獲取人工智能技能人才，由于競爭激烈，即使是像亞馬遜這樣的公司也面臨挑戰。

競爭也促使行業發展出一套實踐，允許快速變化和升級，特別是在軟件方面，進入正常生產，同時確保高質量。這種實踐--DevOps--結合了開發（Dev）和信息技術運營（Ops），以縮短系統開發的生命周期，并提供持續、高質量的交付（圖1）。

企業在實驗室中創建、整合和測試人工智能，將其發布給消費者，并部署到現場。當它被使用時，它被監測，并根據該系統的運行和使用情況，制定計劃，產生升級。企業重新編碼，重新開始循環以提高性能。DevOps循環需要一個底層數據層來迭代AI。與軟件升級不同，軟件升級可能是按月推送的，而人工智能周期必須是連續的，操作非常迅速，以確保最佳性能。

美國陸軍的進展

在收集數據的過程中，研究小組了解到，陸軍已經開始組織將人工智能帶到戰場上。陸軍成立了人工智能工作組，并與卡內基梅隆大學（CMU）合作成立了陸軍人工智能中心。陸軍也已經開始在陸軍未來和概念中心、訓練和條令司令部（TRADOC）以及其他地方開發人工智能的概念。

也可以說，這些人工智能的工作在很大程度上是不協調的。有許多陸軍項目使用人工智能。但陸軍成功運作的人工智能不能像在工業界觀察到的那樣快速發展。往往沒有共同的基礎設施，所以用于每個系統的計算、網絡和數據都是獨立的。

與工業界相比，陸軍人工智能活動的另一個不足之處是系統分析和建模與仿真（M&S）不足。例如，在x系統中加入人工智能將使任務的有效性提高y量；它將改變殺傷率，或完成任務的時間，或任務成功的概率，等等。就研究小組所能確定的而言，那些能夠顯示人工智能可能帶來什么價值的A-B測試還沒有做。

陸軍面臨的一個潛在挑戰是目前美國防部的采購環境，這使得復制工業界的快速開發周期變得極為困難。陸軍要購買一個可以像谷歌和其他公司那樣每天進行更新的系統是非常困難的。

陸軍可以自行解決的另一個挑戰是缺乏獲得、管理和使用其人工智能能力所需的足夠人才。陸軍有與增長和保留STEM資格人員有關的人才管理問題，而人工智能從業者在這一領域中所占的比例更小。有一些專家，但陸軍并沒有很多。

隨著陸軍繼續組織將人工智能帶入戰場，相當明確的是，最佳應用將出現在哪里（圖2）。有幾十種情況下，人工智能會增強陸軍的作戰功能，以包括一些人類參與可能有限的任務。

圖2 AI在戰場上的潛在應用

這些賦能器中的大多數已經在開發中，它們很少從頭開始。戰場上的使能因素往往可以建立在商業技術之上。

根據人工智能任務組的報告，目前的陸軍人工智能生態系統以CMU的人工智能中心為中心（圖3）。它與各利益相關者保持著聯系，包括實驗室和材料開發商、陸軍訓練中心和作戰社區。通過人工智能任務組，該中心還與美國防部的聯合人工智能中心進行協調。

圖3 當前陸軍AI生態系統

美陸軍人工智能生態系統專注于開發和實戰原型；從定義下一代系統的人工智能要求，到為傳統平臺開發人工智能解決方案。這種在戰場上的人工智能整合將迫使陸軍以新的方式運作。除了解決商業從業者確定的挑戰和減輕潛在對手的攻擊，陸軍必須解決地方性的挑戰，包括以下能力：

• 確定人工智能投資的優先次序，以獲得最大的戰場影響

• 構建一個SoS框架，利用獨立開發的、異質的、支持人工智能的平臺

• 通過繁忙的操作網絡調動數據、模型、算法和反饋

• 測試不斷發展的系統，并驗證其對敵方攻擊的復原力

圖17 SoS企業架構集成

雖然商業從業者可能擁有他們的整個人工智能企業，但軍隊不會。陸軍將從國防工業基地內的不同來源購買技術，它將不得不使它們一起工作。一旦完成這項任務，數據、模型、算法和反饋都必須在一個繁忙的操作網絡上移動。陸軍將不會有使用工業界所享有的那種基礎設施的好處。

陸軍還需要采用類似于DevOps周期的方法，以支持持續改進的方式將原型轉化為記錄項目（POR）。這將需要有能力（對陸軍來說是新的）測試不斷發展的系統并驗證對攻擊的適應性。陸軍將不得不改變其運作方式，以采用DevOps循環。

建議

根據其數據收集、分析和發現，研究小組在六個類別中提出了建議(圖4)。

結論

人工智能將通過提高決策的速度、規模和范圍來改變戰爭的特征，而這是人類所能實現的。如果陸軍對采用MDO是認真的，它就需要認真地采用協作性人工智能。

人工智能對陸軍和其對手都將是顛覆性的，因為：

• 完整的戰場效果將需要不斷地收集和整理數據，而迄今為止雙方都沒有做到這一點
• 每一方都將不得不在異質平臺上發展人工智能之間的合作
• 人工智能DevOps周期的快速執行是成本密集型的，并且厭惡官僚主義

美國陸軍將需要開發一個人才管道，使其成為人工智能能力的聰明買家和聰明用戶。

有說服力的動機：美國的對手已經在做這些事情了。

圖 陸軍現代化工作延伸到陸地、空中、海洋、太空和網絡空間，以確保未來的部隊能夠在任何戰場上發揮優勢。

根據"美國陸軍現代化戰略：國會監督考慮"，美國不再對其近鄰對手保持質量和數量上的優勢，而且陸軍的許多領導人和士兵都沒有接受過對抗近鄰威脅的訓練。因此，美國陸軍必須將自己轉變為一支多域的部隊，能夠在競爭、危機和沖突中實現超常發揮并擊敗其近鄰對手。這一挑戰是艱巨的，但卻是必要的。在 "多域作戰：推動變革以贏得未來"一文中，帕金斯將軍寫道，需要改變陸軍的作戰概念。帕金斯（2017）解釋說：

• 多域作戰是一個由主動選擇驅動的概念，并以失敗的威脅為依據。它是陸軍作戰概念的演變，詳細說明了對俄羅斯新一代戰爭以及中東地區持續挑戰的回應。它承認，美國正在到達一個可以通過選擇進行變革的時期的終點，而不至于遭受嚴重損失。陸軍必須發展和改變。(p. 9)

因此，最近和未來的條令尋求將陸軍從一支注重反叛亂的部隊過渡到一支注重多域作戰（MDO）的部隊，體現出多域作戰的原則。陸軍必須以無與倫比的團結努力來接受這些信條，以建立一支靈活的部隊，能夠建立融合和決策主導權，具有鞏固成果的耐力，并有能力在沖突和大規模作戰行動（LSCO）之前保持競爭。為了在多域環境中獲得成功，陸軍需要新的指揮和控制系統，更現實和苛刻的訓練，靈活和適應性強的編隊和能力，以及了解任務指揮和紀律性主動性是在競爭、危機和沖突中取得成功的基本要素的領導人。

競爭、危機和沖突

圖 2022年11月23日，在波蘭Bemowo Piskie舉行的Bull Run實彈演習中，被分配到第1騎兵師第3裝甲旅戰斗隊第8騎兵團混沌連的士兵在一輛布雷德利戰車的火力支援下向目標前進。

美國打了二十年的雙線反叛亂戰爭，沒有鞏固任何實質性的成果，也沒有取得任何道義上或實際上的勝利。然而，在同一時期，近鄰對手卻在重大沖突以下的競爭時期推進、訓練并鞏固了成果。俄羅斯入侵格魯吉亞，并在入侵前花了幾個月在烏克蘭邊境集結。如果美國繼續允許競爭對手保持其主動權，未來的沖突就不可避免。

道格拉斯-麥克阿瑟將軍在西點軍校的告別演說中稱贊柏拉圖說："只有死去的人才看到戰爭的結束"（MacArthur, 1962, 第26段）。競爭和危機導致美國與一個近似的對手發生沖突，這只是時間問題。在不久的將來，以小規模沖突或為爭奪資源而進行的小規模交戰，或在俄羅斯入侵前為保衛烏克蘭等國家而進行的沖突，越來越有可能。這些沖突也可能導致為捍衛國家利益的大規模戰斗。陸軍還沒有準備好。陸軍部長在其年度講話中概述了陸軍的六個目標，前兩個目標專門針對近鄰威脅。第一個目標是 "在不確定性中使陸軍走上可持續發展的戰略道路"（Wormuth, 2022, 第3段）。第二個她說："陸軍必須找到一種方法，在面臨日益增加的財政壓力的同時，將我們所需的尖端編隊投入戰場，以開展MDO"（沃姆斯，2022年，第3段）。因此，陸軍在應對近鄰威脅時的可持續性和成功在于其執行多域行動的能力。現在是準備和訓練的時候了。

在陸軍領導人了解他們需要如何準備和訓練之前，他們必須了解他們需要如何對抗已經使用自己版本的MDO的近距離威脅。每個梯隊的陸軍領導人都必須了解MDO及其基本原則，并對他們自己和他們的組織進行任務指揮培訓，并在最低層行使紀律性的主動權。MDO的基本原則是敏捷、聚合、耐力和深度（陸軍部，2022，第3-2頁）。敏捷、耐力和深度對陸軍在多域作戰中的成功至關重要，但本文試圖討論融合、成功運用任務指揮和決策主導之間的關系，作為多域作戰成功的基礎支柱。

融合

如果美國陸軍要在多域作戰中取得成功，我們必須成功地運用所有的原則。這首先需要對編隊進行重組，并對多域能力進行重組。具有多域能力的編隊必須在需要的戰區內進行部署。融合要求部隊在所有的領域都有姿態和能力取得成功。陸軍部（2022）指出：

• 融合是一種結果，它是通過協調使用來自多個領域和梯隊的能力，對任何領域的決定性點進行組合，對一個系統、編隊、決策者或一個特定的地理區域產生影響。(p. 3-3)

簡單地說，融合是指為實現一個更高的目標而統一使用來自多個梯隊和領域的能力。融合使用多領域的能力，但依賴于在空間的正確時間使用這些能力和效果，同步實現一個更高的目的或目標。融合是多域行動的一個關鍵原則，但其成功需要有效的任務指揮和決策主導。顧名思義，指揮和控制（任務指揮）以及有紀律的主動性能夠實現融合，因此對執行決策主導權至關重要。指揮官必須堅持訓練和演練使用任務指揮的原則，以成功運用他們的多域能力。

任務指揮

圖 2013 年 9 月 1 日，分配給美國陸軍航空日本營的一架 UH-60 黑鷹直升機準備降落在太平洋海上的日本海軍驅逐艦村雨 (DD 101) 。這次歷史性的著陸標志著這是美軍直升機第一次降落在日本艦艇上。

根據陸軍部（2019年）的說法，任務指揮是 "陸軍的指揮和控制方法，賦予下屬決策權和適合情況的分散執行權"（第1-3頁）。指揮官將指揮和控制作為行使其權力和提供組織指導的方法，以完成任務目標。當陸軍編隊有未經訓練和未經證實的下屬時，指揮官必須提供更多的控制和指導，以確保任務的完成，但這并不是首選的方法。當下屬領導在指揮官的意圖或戰區戰役的意圖范圍內執行有紀律的倡議時，就會出現分散執行。沒有有能力和有意愿的領導人，就不可能有有紀律的主動性。為了實現和促進有紀律的主動性，指揮官必須將信息傳播到最基層，以促進組織的共同理解。

共同的理解取決于兩個關鍵的基礎要素，即當前形勢和指揮官的意圖。當前的情況就是現在的作戰環境。作戰環境是復雜的、快速變化的、不斷發展的，因此信息流必須是持續的。指揮官的意圖提供了明確的目的，并詳細說明了指揮官期望的最終狀態。它是任務指揮的一個重要原則。指揮官必須了解公布其意圖的重要性，而不是依靠參謀部為他們做這件事。根據柯林斯（2020）的說法：

• 太多時候，參謀部在沒有指揮官意見的情況下計劃和制定行動。指揮官在計劃過程中沒有發揮積極作用，因此沒有充分提供所需的意圖。沒有指揮官的意圖，下級就不能利用他們的判斷力和主動性來做出促進上級指揮官意圖的決定。其結果是層層遞進的行動與指揮部可能真正想要執行的行動相去甚遠。(第3段)。

一個有效的指揮官意圖提供了什么，為什么，以及如何導致有效的任務指揮和完成。當指揮官提供一個可靠的指揮官意圖時，他們就會建立一個共同的理解，士兵們就能取得無限的成就。喬治-巴頓將軍有句名言："永遠不要告訴人們如何做事情。告訴他們該怎么做，他們會用他們的聰明才智給你帶來驚喜"（庫克，2015年，第2段）。為此，指揮官的意圖有助于下屬形成共同的理解，使他們能夠在沒有命令的情況下迅速行動，并抓住、保持和利用主動權。紀律嚴明的主動性還要求指揮官接受風險，允許下屬在最初的指導下進行，以實現戰役的意圖和期望的最終狀態。

指揮官做出決定并承擔可接受的風險，以奪取主動權并完成任務，但在這種情況下，接受風險的目的是賦予下屬權力。根據陸軍部（2019年）的說法。

灌輸風險接受與創造一個不僅鼓勵下屬承擔風險，而且容忍錯誤的環境是相輔相成的。指揮官認識到，下屬最初可能不會完成所有任務，而且可能會出現錯誤。指揮員訓練下屬在不確定的情況下按照指揮官的意圖行事。指揮員給予下屬犯錯和學習的自由。(p. 2-7)

在艱苦的現實主站部隊訓練中，風險的接受尤為關鍵，在戰斗訓練中心（CTC）的輪換中達到高潮。下級通過指揮官、下級領導和CTC的觀察員教練/訓練員（OCTs）的良好指導學習最佳做法。這些活動促進了整個指揮系統的相互信任。士兵們學會行使良好的判斷力和有紀律的主動性。各級指揮官、領導和士兵都必須明白，有紀律的主動性超出了散兵坑和前線的范圍，這一點至關重要。

成功地執行匯合和實現決策主導權取決于指揮所和戰術行動中心（TOC）的工作人員和人員，以及他們快速處理信息和做出決策的能力，為敵人提供多種困境，保持作戰節奏和陸軍編隊內的重點。

圖 第 3 步兵師第 28 步兵團第 1 營的士兵在日本 Aibano 訓練區的城市地形軍事行動訓練中等待另一個小隊清理一個房間，同時與日本地面自衛隊成員進行雙邊演習-國防軍第 15 快速部署團在 2021 年 6 月 7 日 21 日至 2 日的東方之盾演習中。東方之盾是美國陸軍和 JGSDF 最大的雙邊野戰訓練演習，正在日本各地進行，以增強互操作性并測試和完善多域和跨域作戰。

指揮和控制系統

如果沒有訓練有素的士兵、經過測試和驗證的流程、網絡和指揮所，就不可能實現融合。人才管理對于軍隊組織內指揮和控制系統的成功至關重要。指揮官必須了解人才管理對于融合、實現決策主導權和成功執行MDO所必需的重要性。陸軍部（2021年）指出：

• 創新和變革的加速將增加對我們人員的技術和認知要求，產生新的人員和培訓要求。我們正在改變我們的戰斗方式，我們用什么戰斗，以及我們如何組織，但我們也必須改變我們的訓練方式。(p. 27)

訓練對成功至關重要。指揮官必須明白，人才管理要求他們不要把他們的參謀部變成不合格和不稱職的士兵的垃圾場。士兵和領導都必須保持熟練，并不斷接受新的和新興技術的培訓，這些技術旨在傳輸實時和預測未來作戰環境的變化，以及敵人的組成和行動，這些都是過渡到千年發展目標。參謀人員必須成為訓練有素的信息渠道，使指揮官和下屬領導能夠快速做出明智的決定（陸軍部，2021a）。

決策主導強調指揮官、領導和所有梯隊的士兵在幾秒鐘內而不是幾小時或幾天內處理信息，然后在摩擦點上做出決定，或向指揮官提出知情建議，以便快速決策。快速解讀和傳遞具有時間敏感性的情報有助于指揮官及其編隊行使紀律性的主動權，并在指揮官的意圖范圍內果斷行動。決策主導權的核心是為了鞏固成果，防止敵人獲得主動權和實現自己的目標而進行的知情和迅速的侵略行為。訓練有素、有能力、有紀律的士兵和領導人需要高效、有效、經過驗證的程序、網絡和指揮所來推動決策主導權的成功。

決策主導權

決策主導權是一個與陸軍對MDO和LSCO的關注有關的熱門詞匯，但這個詞并不新鮮。近二十年前，梅里克-克勞斯將 "決策主導權 "作為一個作戰概念，建立在之前的 "基于效果的行動和快速決定性行動 "的概念之上（克勞斯，2003年，第1-2段）。克勞斯的定義側重于通過支配敵人的決策過程來剝奪他們的決策能力，而不僅僅是摧毀軍事資產和平臺。它的中心思想是："當敵人因為沒有可行的選擇而無法有效作戰時，它就會停止戰斗，也許在雙方發生重大傷亡之前"（克勞斯，2003，第5段）。克勞斯和今天的陸軍領導人一樣，相信通過利用技術和取得長期的成功，可以實現決策主導權（克勞斯，2003）。

在 "陸軍多域轉型：準備在競爭和沖突中取勝 "中，陸軍參謀長詹姆斯-麥康威爾將軍討論了技術的重要性和軍隊轉型的需要。在陸軍部（2021年）中，麥康維爾指出："這種大膽的轉型將為聯合部隊提供尖端技術的范圍、速度和融合，這些技術將提供贏得下一場戰斗所需的未來決策主導權和過度匹配"（第i頁）。為了完成決策主導權，陸軍指揮官和領導人必須首先了解它是什么。陸軍部（2020b）指出。"決策主導權是一種理想狀態，在這種狀態下，指揮官的感知、理解、決定、行動和評估比對手更快、更有效"（第8頁）。這個現代定義是對克勞斯最初定義的擴展，他沒有解決融合、指揮和控制（任務指揮）以及決策支配力在深度和廣度上的關系。

結論

如果不培養多域的領導者，陸軍的多域概念就無法在第一次交戰中存活。指揮官、他們的參謀人員、下級領導和整個陸軍的士兵必須接受并理解有效的指揮和控制、多域組織和決策主導權之間的聯系。如果美國要在競爭、危機和與近鄰對手的沖突中取得成功，將進行這種變革。新的指揮和控制系統，靈活和適應性強的編隊，以及新的能力是成功的必要條件，但領導人要推動行動。領導人必須明白，任務指揮和有紀律的倡議是成功實施和執行千年發展目標的基本要素和關鍵。軍隊需要那些接受變革需求的領導人，學習成為主題專家，并使用以任務指揮為基礎的艱苦和現實的訓練，使他們的部隊為現代戰場做好準備。

（2021年11月10日，在荷蘭弗里皮爾舉行的北約反無人機系統技術互操作性演習中，無人機在無人機群演示前處于起飛位置。）

美國防部（DOD）和美國政府在敵方使用小型無人駕駛飛機系統（sUAS）方面面臨著重大國家安全挑戰。創建集群能力的現有技術導致了多層次和無法管理的威脅。本文討論了如何準備和應對這一迫在眉睫的挑戰，俗稱“無人機蜂群”。傳統思維和實踐的基本挑戰推動了對無人機蜂群的關注。一些未解決的問題包括無人機蜂群對美國的潛在利益與威脅。迄今為止，沒有任何方法能充分解決美國對無人機蜂群的戰略風險。盡管美國防部戰略包括一些應對敵方無人機威脅的方法，但它并沒有完全面對挑戰，而要解決未來武裝無人機蜂群帶來的戰略問題，就必須面對這些挑戰。為了減輕這種新出現的風險，美國需要一個協調的方法來解決技術、法律和條令問題。

1 戰略環節

美國目前的戰略文件為確保和推進國家利益提供了總體要求。然而，新出現的威脅和潛在的無人機蜂群技術威脅著美國的安全態勢。例如，2017年美國國家安全戰略指出，“我們將保持一個能夠威懾并在必要時擊敗任何對手的前沿軍事存在”。隨著美國軍隊在全球范圍內的廣泛投入，對手可以利用無人機蜂群來挑戰美國在許多領域的利益；如果是這樣，美國軍隊就不能可靠地投射力量來威懾和擊敗這些同樣的對手。

此外，《美國國防戰略》認為戰爭的特點在不斷變化，行為者可以更迅速、更容易地獲得技術，包括人工智能（AI）、自主性和機器人技術。時任美國防部長詹姆斯-馬蒂斯在2018年說明了這種擔憂，他承認國土不再是一個避難所，必須預測針對“關鍵的國防、政府和經濟基礎設施”的攻擊。無人機蜂群構成了重大的國家安全戰略風險，應對這一新興威脅給美國帶來了三個關鍵領域的挑戰和機遇：技術、法律和理論。

2 奠定基礎:新興趨勢

關于作戰無人機系統使用的研究文獻揭示了以創新方式改變戰爭特征的潛力。技術革命使行為者能夠利用無人機來實現國家目標。最近發生在南高加索地區的納戈爾諾-卡拉巴赫爭議地區的戰爭說明了這一現實。阿塞拜疆對無人機系統的使用極大地幫助了它的勝利，支持了它對亞美尼亞的空中和地面作戰，而亞美尼亞擁有更多的常規空中和地面部隊，包括戰斗機和坦克。此外，這場戰爭說明了使用無人機系統來摧毀防空系統、地面部隊和裝甲車輛的優勢，包括空中能力成本相對低廉。這些系統可以憑借其相對較小的尺寸和較慢的速度避開敵人的防空系統，而且它們在常規沖突中為不太富裕的國家提供了潛在的軍事優勢。這種力量的再平衡表明，國家可能會在未來的沖突中更多地使用無人機系統來脅迫他們的敵人，促成外交上的讓步，并實現國家安全目標。遙控飛機是改變戰爭性質的工具，而小型無人機的創新使用說明了下一步的改進，其成本低，回報潛力大。

除了目前無人機系統的應用，這些航空器的未來發展趨向于更加復雜，在人工智能、自主性和機器學習方面將取得更多進展。這些術語可能會使一些人想到虛構的作品，如《天使降臨》（2019），這部電影中，小型螺旋槳驅動的無人機從地面的管道發射，攻擊美國總統和他的特勤人員。然而，在現實中主要軍事大國目前都在追求這種能力。

中國電子信息技術研究院在2020年9月測試了從地面和空中發射器發射和使用多個sUAS的蜂群編隊。此外，美國海軍研究辦公室和國防高級研究計劃局近年來進行了廣泛的測試，使用大量的無人機相互協調進行偵察，編隊飛行，或可用于向目標投放彈藥。2020年9月的一次演習顯示，俄羅斯也在繼續追求用三種型號的無人機系統進行集成編隊，打擊地面目標。雖然這本身不是無人機蜂群，但一位俄羅斯專家指出：“在這一點上，俄羅斯有很多關于UAV蜂群使用的研究，并對這種概念進行了測試和評估。”

民用無人機蜂群的發展表明，這是一項雙重用途的技術。在過去的幾年里，對無人機能力的需求不斷增加，因為各公司為編排好的展示活動編排了數以百計，有時甚至數以千計的無人機系統。例如，英特爾在2018年創造了一次展示中無人機數量最多的世界紀錄，有2066架。英特爾特定型號的無人機在眾多活動中飛行，包括2018年冬季奧運會和2017年超級碗的半場表演。最近，無人機表演為當選總統喬-拜登的特拉華州勝利慶典展示了蜂群能力。可以想象，一個邪惡的行為者可能會控制大量無人機，對涉及國家元首或大量人群的活動進行破壞。伊朗在2019年9月對沙特阿拉伯最大的原油穩定廠之一進行了無人機攻擊，顯示出不同尋常的復雜性，并且還在試驗同時對50個目標使用大量無人機。無人機蜂群的軍事和民用趨勢預示著美國的力量可能會在未來受到挑戰。盡管各行為體尚未使用真正的小型無人機蜂群來對付對手，但該技術的攻擊應用并不遙遠。

3 戰略風險及影響

各國應在仔細考慮其風險和影響后，規劃使用無人機群。一些文獻承認無人機蜂群在某些戰略軍事背景下的概念性應用。例如，一位戰略專家認為，完全自主武裝型無人機蜂群（AFADS）是蜂群應用的一個子集，可以被視為大規模殺傷性武器（WMD）。美國陸軍應用兵棋推演方法證明了無人機蜂群武器如何在平行攻擊中提供作戰優勢。美國防部關于使用自主系統的發起人之一指出：部署完全自主的武器將是一個巨大的風險，但這可能是一個軍隊值得承擔的風險。這樣做將會進入未知的領域。敵對行動者正積極試圖破壞戰時的安全行動。而且在行動時，沒有人可以干預或糾正問題。

大國可能愿意承擔這種風險；正在開發能夠獨立于人類操作者做出決策的自主武器。前美國防部長馬克-埃斯佩爾指出了美國和其他大國在自主武器發展方面的這種區別。一些評論家斷言，自動防御系統提供了軍事優勢，包括自由打擊覆蓋戰略資產的傳統防空系統或對核和支撐能力進行監視。

各國必須考慮自主武器計劃的戰略影響。一個行為者向對手使用無人機蜂群可能導致意外升級，而一個意外的人工智能決策可能無意中導致敵人反擊或外交危機。國際上的討論還沒有涉及到使用完全自主武器在“危機穩定、升級控制和戰爭終止”方面的戰略考慮。許多專家同意，自主武器系統可能在危機或武裝沖突期間提供作戰優勢，特別是在灰色地帶或混合戰爭中，但戰略風險要求決策者現在就考慮這些危險，以避免以后出現災難性的結果。完全自主的武器系統增加了誤判和/或誤解的風險，這可能導致國家和非國家競爭者之間不受控制的風險升級。這包括使用大規模毀滅性武器的威脅增加。盡管采用自主無人機蜂群存在固有的風險和后果，但這些能力為行為者提供了實現國家目標的軍事和戰略選擇。有人類參與的半自主無人機蜂群武器也會給對手帶來風險，盡管程度較低。

4 重要術語

關鍵術語和分析的范圍將澄清誤解。歐文-拉肖在《原子科學家公報》中寫道，將蜂群無人機定義為“分布式協作系統......成群的小型無人駕駛飛行器，可以作為一個群體移動和行動，只需有限的人類干預”。蜂群的另一個定義規定了軍事應用，“大量分散的個體或小團體協調在一起，作為一個連貫的整體進行戰斗”。根據美國防部指令3000.09，自主武器系統，“一旦啟動，就可以選擇和攻擊目標，而無需人類操作員進一步干預”。美國國家科學、工程和醫學研究院規定，無人機蜂群是指40個或更多的無人機系統，該群體作為一個單位，有各自的行為，所有成員都不知道任務，成員之間相互通信，每個無人機系統“會相對于其他無人機系統進行定位”。這些創新包括人工智能、自主性和機器學習的應用，以及美國防部指定為1、2和3組的sUAS進步。sUAS作為一個整體執行任務，包括情報、監視和偵察以及進攻性攻擊。在本文的其余部分，這種威脅將被稱為無人機蜂群。

5 技術可行性

對抗（或稱反制）無人機蜂群提出了三個領域，這對五角大樓和負責保衛美國國土的國家機構來說既是挑戰也是機遇。第一個領域，即技術，美國防部的工作集中在硬件解決方案上。在2021財年，美國防部最初計劃“在反無人機系統（C-UAS）的研究和開發上至少花費4.04億美元，在C-UAS的采購上至少花費8300萬美元。”所有軍種都追求各種尖端技術解決方案來探測、跟蹤、識別和擊敗目標。用于探測的硬件解決方案包括雷達以及電子光學、紅外和聲學傳感器；所有這些都因小型無人機的表面特征和相對速度而限制了其有效性。另一種技術涉及操作員可能需要控制無人機無線電指令信號的探測。擊敗機制包括干擾、欺騙、槍支、網、定向能和標準防空系統等方法。然而，目前的能力給操作者帶來的結果是好壞參半的。目前的措施主要是針對數量較少的無人機，而這些無人機并沒有表現出蜂群行為能力。其他方法，包括美國空軍和國防部在作戰環境中測試的高功率微波（HPM），可能提供更有效的能力來對付無人機蜂群，但專利方面的挑戰可能會限制其有效性。誠然，美國防部可能正在追求更先進的HPM武器，其基礎設施足跡更小，如Leonidas系統，但目前的研究僅限于非保密來源。

美國防部的反無人機系統（C-sUAS）戰略承認了無人機蜂群帶來的戰爭特征變化，但并沒有提到具體的解決技術。考慮到對抗無人機蜂群的近期要求，當前技術的重大局限性給行業帶來了挑戰。此外，美國防部可能沒有關注無人機蜂群的新威脅。相反，開發和采購工作表明，重點是傳感器和武器，以擊敗目前的無人機系統。美國防部2021財年的C-UAS預算主要針對當前設備進行開發，沒有考慮滿足未來需求的技術創新。在COVID-19大流行期間和之后美國防部預算下降的環境下，這種方法可能被證明是低效的，并造成重大風險。各國開發無人機蜂群技術的速度表明，其成熟速度比應對此類威脅的設備成熟速度更快。

觀察家們注意到需要快速創新以減輕不斷上升的威脅，但目前的國防工業基礎面臨著變革的障礙，包括軍事文化和新的商業技術測試。快速創新的一個更常見的問題源于對商業產品的收購，其中知識產權成為系統部署使用的很大障礙。當公司的設備或軟件不一定能互操作時，這個問題就會變得很嚴重，使C-sUAS操作者無法獲得擊敗目標所需的融合、及時和有用信息。軍事文化不一定會獎勵創新的思想家，并且很可能成為快速變革的障礙。雖然美國防部目前的C-sUAS戰略確定了無人機蜂群的威脅，但它沒有充分解決國防部必須如何克服高成本和創新遲緩的技術風險。

（2022年8月14日，在密歇根州格雷靈營地，分配給美陸軍第37步兵旅戰斗隊總部的上士Noah Straman 在北方打擊行動期間發射了DroneDefender）

6 合法的可接受性

C-sUAS戰略的第二個風險來源是在法律限制，特別是在國土上。現行法律為國土上的美國公民提供保護，同時也抑制了美國防部在軍事設施上保護無人機威脅的能力。鑒于無人機的威脅能力和檢測限制的多重影響，無人機蜂群加劇了這種限制所帶來的風險。C-sUAS戰略宣稱，美國防部的主要利益相關者必須與合作伙伴合作才能取得成功。這一當務之急應推動立法解決方案，以擴大這種反無人機設備運行的國內環境權限。

C-sUAS戰略強調了在國土上操作反無人機能力的重大法律挑戰，并斷言：“許多現有的法律和聯邦法規在設計時并沒有將無人機系統作為威脅來處理，而技術變化的持續速度使得法律當局很難跟上步伐。”目前的法律不允許及時發現潛在的無人機威脅，這些威脅可能來自軍事設施之外。《美國法典》（USC）第10條第130i款授權國防部長和武裝部隊指定人員采取所有動能或非動能行動，以“禁用、損壞或摧毀”對“所涉設施或資產”構成威脅的無人駕駛飛機系統。這一法律限制使操作者無法在潛在的無人機威脅到達目標之前將其擊敗。

盡管《美國法典》第10章第130i條授權國防部“在未經事先同意的情況下......通過攔截或以其他方式獲取電訊或電子通訊，探測、識別、監測和跟蹤無人駕駛飛機”，但它并沒有明確說明這一權力是否延伸到基地的邊界之外；如果可在邊界之外，就會給國防部提供戰術優勢。新的授權也不清楚美國防部是否可以在不違反情報監督指令的情況下，在其管轄范圍之外收集所需的無人機信息。此外，針對潛在的無人機蜂群威脅收集此類信息可能會擴大責任。探測目標還需要區分敵方和友方的無人機，鑒于目前的權限，處理與合法民用飛機有關的具體信息可能會有問題。

根據C-sUAS戰略，美國防部必須采取多邊行動，并與執法機構分享威脅信息，如10 USC 130i所允許的。這可能的一種方式是在國家安全特殊事件（NSSEs）期間，聯邦調查局（FBI）可以有臨時的權力來反擊無人機，而無需首先獲得授權。2018年《預防新威脅法》授權國土安全部（DHS）和司法部（DOJ）“通過基于風險的評估，減輕無人駕駛飛機......對設施或資產的安全或安保構成的威脅”。在最近的案例中，聯邦調查局與聯邦航空管理局（FAA）合作，在2020財政年度期間，包括2020年超級碗、2019年世界大賽、2020年玫瑰碗比賽、華盛頓特區的“A Capitol Fourth”和紐約市的新年慶祝活動中，成功對抗了超過200架無人機。聯邦調查局還與國土安全部以及佐治亞州的州和地方執法部門合作，在2019年超級碗比賽期間對抗54起無人機入侵事件；在體育場周圍的臨時飛行限制期間，至少有6架無人機被沒收了。

2018年《預防新威脅法》的描述內容與《美國法典》第10篇第130i條的授權非常相似，但仍不清楚國土安全部、司法部和國防部如何進行實際合作。首先，NSSEs是臨時性的，如果沒有永久性的授權，通過機構間的協調對威脅進行早期預警的優勢幾乎可以忽略不計。對手很可能不會在NSSE期間對國防部資產發動無人機蜂群攻擊。其次，如果國防部發現了其管轄范圍之外的威脅并警告國土安全部或司法部，聯邦、州或地方執法部門不太可能有時間和能力來攔截無人機蜂群威脅。

地方執法部門和私人實體有更少的權力來對抗無人機。根據國土安全部、司法部、交通部和聯邦通信委員會最近的咨詢，采用反無人機技術的非聯邦公共機構和私人可能違反聯邦法律。法律將無人機定義為飛機，任何破壞或摧毀無人機的工具都可能引發涉及《飛機破壞法》和《飛機海盜法》的責任。那些使用無線電頻率探測的人可能會涉及《竊聽/陷阱法》和《竊聽法》的訴訟負責，這取決于該能力是否記錄或攔截無人機和控制器之間的電子通訊。

最后，附帶影響可能導致當地執法部門或私人實體重新考慮采用這些能力。杰森-奈特對城市地區警察機構的考慮進行了分析，并提到了反無人機技術干擾合法地面和空中活動的例子。目前的授權并沒有為國防部對抗無人機群所需的預警能力提供全面的法律基礎。盡管在某些情況下，與東道國或在應急地點的多邊協調可能為防御者提供優勢，但鑒于美國防部的法律限制，在可能試圖使用無人機蜂群來對付關鍵基礎設施時，國土為對手提供了優勢。

（2022年3月30日，第3海軍陸戰隊第9工兵支援營沿海工兵偵察隊的戰斗工程師海軍陸戰隊下士Chance Bellas在菲律賓克拉韋里亞的Balikatan 22期間組裝了小型無人機系統VAPOR 55）

7 條令（理論）適用性

C-sUAS戰略的最后一個障礙是關于有效使用反無人機設備的一個重要但被忽視的方面。該戰略宣稱，隨著技術的成熟，需要制定條令，但僅僅承認企業的需求并沒有解決規劃誰可能操作這些設備的重大挑戰。現在確定條令上的需求將減輕未來的能力差距。美國陸軍必須在保衛空軍基地免受未來無人機蜂群威脅方面發揮更大作用。

采用反無人機能力的一個獨特方面是，它包括在所有領域的行動。具體來說，在空中瞄準和減輕對手的巨大挑戰，需要對三個主要任務領域的分工進行清晰的評估：防空、部隊保護和空域控制。從這些任務領域中提取部署原則對于規劃反無人機能力的戰略用途是有價值的。聯合條令是基于目前的部隊結構和幫助解決復雜問題的責任。規劃對抗無人機蜂群的方法需要對聯合條令中的角色和責任進行更深入的評估。

條令必須考慮到培訓未來在所有領域發揮作用的設備操作人員。在空中領域的操作需要對防空、部隊保護和空域控制有充分了解和精通的人員。設計一個與技術和設備同步發展的部隊結構并為其提供資源，將更有效地阻止和對付先進的威脅。這一發展推動了反無人機蜂群條令開發的權威指導，其也是C-sUAS聯合辦公室（JCO）作為國防部執行機構責任的一部分。此外，聯合辦公室將“協調C-UAS的聯合作戰概念和聯合條令的發展”。然而，這種責任描述沒有考慮到目前國防部各部門在空域控制、部隊保護和針對無人機蜂群威脅的防空方面的角色挑戰。專注于對抗地面威脅的部隊保護軍事人員并不具備對抗空中威脅同時避開友軍飛機的必要知識。對這些人員進行空域環境、電磁波譜、空間作業和天氣等相關培訓，將使他們更有效地運用能力來對付無人機蜂群。在防空方面重疊的責任，特別是美國陸軍和美國空軍之間的責任，可以解決此條令上的挑戰。然而，各軍種都依賴部隊保護專家，這給業務帶來了風險。

條令還包括對角色和任務的劃分，特別是在空軍基地的防空方面。越南戰爭和伊拉克戰爭迫使高級軍事指揮官和各軍種將能力分配給傳統任務，而犧牲了支持戰略和作戰目標的空軍基地防御。特別是陸軍和空軍，自二戰結束以來，一直在為地區和點狀防空任務的具體作用而爭斗。2020年蘭德公司的一項研究強調了目前的辯論：今天，美國陸軍負責為空軍基地和其他固定設施提供點式AMD（防空和導彈防御），但兩軍多年的忽視導致了能力上的不足......陸軍領導層將其機動部隊的移動式短程防空置于固定設施防御之上。

在美國陸軍對海外和國內主要作戰基地的防空資源進行優先排序之前，戰略和戰役目標很容易被無人機蜂群影響。此外，空軍可能會繼續倡導和獲得C-sUAS的能力，而沒有條令上的決議。空軍可能會實現其長期以來的愿望，即在戰術防空方面發揮更大的領導作用——這將與聯合司令部的任務相矛盾，即避免重復工作并獲得效率。同樣，其他軍種可能會繼續購買設備進行試驗，如果沒有跨領域和職能協調，這可能不是最佳或有效的。

蘭德公司的報告還詳細說明了陸軍和空軍在防空方面的角色錯位。2020年的一份國會研究報告提出了一個重要問題：“計劃中的SHORAD（短程防空）部隊結構和能力是否足以應對預測的未來挑戰？”該報告表明，陸軍計劃在現役和后備部隊之間增加18個營的防空能力，這可能不足以滿足支持歐洲威懾倡議和太平洋威懾倡議的陸軍部隊需要。這些能力包括應對無人機系統的威脅，但不包括保衛空軍關鍵資產和主要作戰基地的假定任務。盡管聯合出版物3-0《作戰》要求整合進攻和防御能力，以實現對敵方無人機的空中優勢和部隊保護，但它并沒有明確規定各軍種的角色和任務。這種理論上的模糊性增加了SHORAD資源不足的危險，以應對未來無人機蜂群的倍增效應。

新興技術的發展和使用無人機蜂群可能性的增加使得有必要對條令和軍種的作用進行重新評估。事實上，空軍參謀長已經敦促國防部長辦公室對各軍種的角色和任務進行審查，以確定聯合作戰概念的領導組織，如遠程精確射擊和攻擊下的后勤。這兩個概念都與保護戰略資產免受潛在的無人機蜂群攻擊有關。此外，美國防部缺乏條令指導可能也表明需要評估機構間的概念和方法，以便在民事管轄范圍內采用類似的能力。JCO及其國防部戰略將為持續的條令開發提供基本要素，但更多的工作必須集中在調整各部門的角色和資源上。

8 建議

美國防部對抗無人機蜂群的新方法必須解決技術快速發展的風險，對手可能利用民用和國防部保護關鍵基礎設施之間的法律縫隙，以及防空、空域控制和部隊保護方面固有的條令挑戰。正如2018年美國國防戰略所指出的，國土不再是一個避難所，而是敵人無人機蜂群的目標，這些蜂群可能具有洲際范圍的能力。

（2021年10月14日，夏威夷波哈庫洛亞訓練區，海軍陸戰隊準下士德米特里-謝潑德在布干維爾II期間進行步兵排戰斗課程時發射無人機）

敵對趨勢必須推動國防工業基地采用相對低成本、快速和人工智能的技術解決方案。最初尋求納入未來技術的“第三次抵消戰略”，為減輕這種風險提供了一個特別有用的方法。該戰略探討了蜂群式無人機、高超音速武器、人工智能和人機協作的最佳組合方式，以在戰斗中提供獨特的優勢，但它并不只關注材料和設備。相反，它考慮了如何最好地將人類的創造力與技術的精確性相結合。當應用于對抗無人機蜂群時，人機協作的概念可以為防空事業提供優勢。解決方案應該包括一系列與人工智能軟件完全整合的傳感器，以便更迅速地識別潛在目標，并提高信心水平。美國陸軍的TRADOC小冊子525-3-1《2028年多域作戰中的美國陸軍》指出，這些特征是人工智能和高速數據處理所希望的，以提高“人類決策的速度和準確性”。

值得投資的人機技術項目包括由人工智能驅動的自主蜂群無人機，以通過斗狗來減輕或摧毀敵人的蜂群。喬治亞理工大學在2017年與海軍研究生院合作進行了這種實驗。此外，美國防部的低成本開發能力包括非動能直接能量武器，如戰術高功率微波作戰響應器（THOR）和混合防御限制空域（HyDRA）計劃。THOR為對抗無人機蜂群提供了一種特別有效的能力，因為與HyDRA激光器相比，其影響范圍更大。然而，如果與綜合指揮和控制（C2）界面連接部署并協調，將人工智能與人類結合起來，該系統可比標準防空能力更有效，成本更低。

C2能力必須能夠更快地確定目標，將傳感器與擊敗機制連接起來，并允許人類操作員迅速選擇更有效的武器。最近的報告表明，聯合司令部正在追求這些能力，并可能要求各軍種開發自己的C2系統，以便最終整合到美國陸軍的前線防空指揮和控制系統。其他C2系統包括美國海軍的CORIAN（反遙控模型飛機綜合防空網絡）能力和美國空軍的多域無人系統應用指揮和控制。然而，這些具體的系統目前似乎并沒有與先進作戰管理系統（ABMS）或擬議的聯合全域指揮與控制（JADC2）架構聯系在一起。最近和剛開始的工作表明，在北大西洋公約組織中將使用JADC2概念將傳感器與射手聯系起來以對抗無人機群的倡議。未來的JADC2架構在概念上可以使人類操作員為自己的目的控制敵方的無人機蜂群網絡。無論哪種創新，“第三次抵消戰略”都為應對未來致命的自主無人機蜂群問題提供了一個潛在的寶貴方法。

在不考慮未來無人機蜂群威脅或人工智能發展活動的情況下，追求不同的和針對具體軍種的C2能力將浪費時間和納稅人的資金。相反，美國防部應更快地將2021財年開發的反無人機蜂群C2能力納入JADC2架構。國會責成國防部長評估綜合防空和導彈防御C2系統，其中包括C-UAS能力，并確定它們是否與新興的JADC2架構兼容。這個框架符合國會對自主或半自主能力的偏好，而且操作和維持成本低。盡管互操作性、知識產權、數據管理和信息保障仍然是挑戰，但將C-sUAS C2系統整合到JADC2架構中，將產生更快的殺傷鏈和潛在更低成本的項目。JCO主任肖恩-蓋尼少將最近承認，這種開放的架構方法可能會在日后帶來巨大的安全紅利。 第二，在國土的現有法律框架內運作，美國防部必須倡導在固定地點有更多的權力來保衛關鍵基礎設施。國會必須在緊急情況下和和平時期授予國防部長更多的權力。該建議必須包括授權操作者在基地邊界之外確定潛在目標。運營商也應該有法律支持，以近乎實時的方式告警當地和聯邦執法機構。

（2021年4月18日，太平洋，分配到第21直升機海戰中隊的海軍二級空勤人員（直升機）丹尼爾-艾爾斯在與兩棲攻擊艦埃塞克斯號的實彈演習中用MH-60S海鷹GAU-21.50口徑機槍向目標無人機開火）

第二，在國土的現有法律框架內運作，美國防部必須倡導在固定地點有更多的權力來保衛關鍵基礎設施。國會必須在緊急情況下和和平時期授予國防部長更多的權力。該建議必須包括授權操作者在基地邊界之外確定潛在目標。運營商也應該有法律支持，以近乎實時的方式告警當地和聯邦執法機構。

幸運的是，聯邦航空局正在推行幾項舉措來對抗敵方無人機。這些計劃包括將無人機納入國家空域系統，以區分友軍和敵軍的無人機。國防部應積極鼓勵聯邦航空局和美國國家航空航天局繼續各自的無人機行業倡議，包括無人機系統交通管理研究，以“確定服務、角色和責任、信息架構、數據交換協議、軟件功能、基礎設施和性能要求，以實現對低空無控制無人機操作的管理”。這些增加的權力，再加上增強的能力，可以縮小民事和軍事管轄權之間的法律差距，以保護國家基礎設施和國防部的關鍵資產。

最后，美國防部必須通過兵棋推演和演習積極磨練理論，以確定空軍基地防空中最合適的角色和職能。隨著無人機技術的成熟和向友軍提出更復雜的問題，盡早建立正確的部隊結構將更有效地應對挑戰。這將需要進行必要的培訓和適當的資源配置，以滿足國會對有效和低成本設備的需求。正如蘭德公司的研究報告所指出的那樣，沒有單一的行動方案，而是通過組合來提供解決方案。然而，角色和職能的重新調整對于成功至關重要。追求適當的聯合討論將為未來對抗無人機蜂群的強大和基于風險的模式提供基礎，并避免過去的戰略錯誤。

背景

作為美國過去向烏克蘭轉讓武器和設備的一部分，提供的唯一專用防空系統是FIM-92 "毒刺"便攜式、一次性、短程防空系統。拜登政府已宣布計劃向烏克蘭提供國家先進地對空導彈系統（NASAMS），以保護其免受某些俄羅斯空中威脅。NASAMS不僅增加了可以對付空中威脅的范圍，而且還增加了可以探測和跟蹤空中威脅的范圍。NASAMS是一個可重新裝載的系統，并提供了攻擊多個目標的能力，而 "毒刺 "只能攻擊一個目標。

什么是國家先進地對空導彈系統（NASAMS）？

國家先進地對空導彈系統（NASAMS）（圖1）是由雷神公司（美國）和康斯伯格防務與航天公司（挪威）共同設計和開發的中程防空系統。

軍方可以部署NASAMS來識別、打擊和摧毀固定翼和旋轉翼飛機、巡航導彈和無人駕駛飛行器（UAV）。它旨在保護高價值資產和人口中心免受空對地的威脅。根據導彈防御宣傳聯盟，一個無黨派、非盈利的導彈防御教育組織：

• NASAMS在1994年達到作戰能力，首先由挪威皇家空軍部署。該系統可以在主動和被動模式下同時對付72個目標，并且使用主動尋的導彈，可以攔截視覺范圍以外的目標。NASAMS配備了三個發射器，每個發射器最多攜帶六枚導彈。

NASAMS由三個主要部分組成：AN/MPQ-64哨兵雷達、AIM-120先進中程空對空導彈（AMRAAM）和火力分配中心（FDC）。

AN/MPQ-64 哨兵雷達

據美國陸軍稱，"哨兵"雷達（圖2）可以探測無人機、巡航導彈以及固定翼和旋翼飛機。它的特點是一個X波段的360度相控陣防空雷達，具有75公里（約47英里）的范圍來識別目標。哨兵配備了電子對抗措施（ECCM）系統，包括兩個子系統--識別敵友（IFF）子系統，用于正面識別友軍飛機；非合作目標識別能力子系統，用于識別敵機。哨兵被安裝在拖車上，由高機動性多用途輪式車輛（HMMWV）或M1082系列中型戰術車輛卡車牽引。美國已經向烏克蘭提供了一些哨兵雷達和戰術車輛，因此烏克蘭部隊應該熟悉這些系統。

AIM-120 先進中程空對空導彈（AMRAAM）

據雷神公司稱，AMRAAM（圖3）是一種雙用途導彈，在空對空和地面/水面發射交戰中具有作戰靈活性。在空對空模式下，AMRAAM先進的主動制導傳感器和尋的器使其能夠在具有挑戰性的環境中迅速找到目標。在水面發射模式下，NASAMS允許各國在任何一個角色中使用相同的導彈，而無需進行修改。據報道，NASAMS使用的AMRAAM的射程為40公里（約25英里），更遠的導彈目前正在開發中。AMRAAMs受到國防部（DOD）的強化最終用途監測（EEUM），該監測用于核實美國轉讓給外國接受者的國防物品是根據轉讓協議采購的，并且只用于其預期目的。

Kongsberg 火力分配中心 (FDC)

據康斯伯格公司稱，其FDC（圖4）是一種經過驗證和實戰的防空和地對地導彈（SSM）指揮和控制模塊。康斯伯格聲稱其FDC與國家、歐盟和北約的部隊完全具有互操作性。

NASAMS的使用

據雷神公司稱，NASAMS為12個國家所擁有，自2005年以來已被納入美國國家首都地區的防空系統。除美國外，挪威、芬蘭、西班牙、荷蘭、阿曼、立陶宛、印度尼西亞、澳大利亞、卡塔爾、匈牙利和一個未披露的國家也采用NASAMS進行國土防御和其他關鍵資產的防御。據康斯伯格公司稱，NASAMS的雷達和發射器元件可以部署在距離FDC超過20公里（約12.5英里）的大范圍內，提供擴展區域覆蓋。另一個好處是，分散NASAMS元件可以潛在地提高對敵人空中和地面攻擊的生存能力。

NASAMS提供給烏克蘭

2022年7月1日，美國防部宣布它將通過國防部的烏克蘭安全援助倡議（USAI）向烏克蘭提供兩個NASAMS炮組。根據USAI提供的國防項目需要在轉讓前至少15天通知國會，除非國防部長確定存在影響美國國家安全的特殊情況。2022年8月24日，拜登政府宣布它將通過USAI向烏克蘭提供總共8個NASAMS炮組。2022年8月26日，美國陸軍授予雷神導彈與防御公司一份1.82億美元的合同，用于交付兩個NASAMS炮組，包括向烏克蘭部隊提供培訓和后勤支持。2022年9月27日，路透社報道說，盡管早些時候有報道說烏克蘭已經收到NASAMS，但美國在另外兩個月（2022年11月底至12月初）不會開始向烏克蘭交付NASAMS。根據2022年10月5日Politico的一篇文章，"這些武器可能需要時間才能到達。西方國家不愿意放棄自己的先進導彈防御能力。此外，承包、建造和培訓工作人員如何操作它們需要數年時間。"

國會可能面臨的監管問題

在國會繼續監測烏克蘭沖突并考慮為烏克蘭提供更多軍事援助時，一些潛在的監督問題包括以下內容。

• 俄羅斯對烏克蘭城市、軍事和民用設施以及軍事單位的空襲采用了無人機、巡航導彈、固定翼和旋轉翼飛機，以及各種彈道導彈。雖然美國政府或開發商沒有明確說明，但NASAMS是否具有探測、攔截和摧毀彈道導彈的能力？如果沒有，美國和/或北約國家是否有計劃為烏克蘭提供彈道導彈防御能力或系統？

• 向烏克蘭提供所有八個NASAMS炮組并培訓操作人員和維護人員需要多長時間？

• 鑒于俄羅斯對烏克蘭的空中和導彈攻擊的增加，美國承諾的八個NASAMS炮組是否足以捍衛烏克蘭的利益？如果不是，需要多少個NASAMS炮組？美國是否有能力提供這些系統而不對美國國家安全造成不必要的風險？

• NASAMS是否與烏克蘭正在使用或提供給烏克蘭的其他非北約/歐盟的空中和導彈防御系統完全互通？如果不是，這是否會導致可能被俄羅斯人利用的保護漏洞？

• 拜登政府是否有一個關于NASAMS的長期維持計劃？是否有關于維持的費用的估計？政府計劃使用什么機構來進行NASAMS的長期維持？

本報告描述了2020財年在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的主任戰略倡議（DSI）項目《人工智能（AI）用于多域作戰（MDO）的指揮和控制（C2）》下進行的工作。多域作戰的速度和復雜性要求在高度活躍的環境中對近似對手進行高速決策和執行，這往往可能超出人類的認知能力。最近，新興的人工智能技術，如深度強化學習（DRL），在復雜的、相對非結構化的、部分信息的戰略游戲（如Dota 2和StarCraft II）中的表現超過了人類世界冠軍。這表明這種人工智能有可能對MDO的C2做出貢獻。然而，關于這種新的人工智能技術的行為和限制的許多問題仍未得到解答。作為DSI的一部分，我們正在研究DRL是否可以支持未來多域部隊的敏捷和適應性C2，這將使指揮官和工作人員能夠迅速有效地利用轉瞬即逝的優勢窗口。在第一年，我們開發了兩個新的C2測試平臺，并在這些測試平臺上進行了基于DRL的學習。本報告包括項目的概述，并展示了初步的研究成果，其中一個“人造指揮官”在模擬的旅級戰斗中執行了一個綜合規劃-執行過程。

1. 引言

同行對手多域作戰（MDO）的速度和復雜性可能會超過人類指揮員在傳統的、主要是人工指揮和控制（C2）過程中的認知能力。同時，人工智能（AI）技術的新成果，如深度強化學習（DRL），開始顯示出有可能支持多域作戰的指揮與控制。過去兩年的發現表明，基于DRL的算法可以在復雜的、相對非結構化的、部分信息的戰略游戲（如Dota 2和StarCraft II）中勝過人類世界冠軍。通過這些突破，強化學習（RL）已經證明了人工智能在復雜游戲中開發和實施多層策略后控制多個智能體的潛力。未來MDO作戰指揮的特點是在非結構化的任務領域內具有高度的復雜性，這與復雜的游戲模擬環境有一些相似之處。因此，將基于人工智能的方法擴展到軍事領域，可能為提高戰斗指揮能力提供了重要的可能性。

本報告中描述項目的長期意圖并不新鮮。在過去的幾十年里，有許多想法和相應的研究，旨在開發自動化或半自動化的工具，以支持規劃和執行軍事行動的決策。以下是過去在這一領域的一些工作，本報告的一些作者親自參與了這些工作。

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的聯合部隊空中部分指揮官（JFACC）項目在20世紀90年代末進行，為聯合空戰的敏捷管理開發了一些概念和原型。當時考慮的大多數方法涉及各種航空資產的路線和活動的持續實時優化和再優化（隨著情況的不斷變化）。同樣在20世紀90年代中后期，陸軍資助了行動方案開發和評估工具（CADET）項目，該項目探討了經典的分層規劃的潛在效用，該計劃適用于對抗性環境，可以將高水平的戰斗草圖轉化為詳細的同步矩陣--這是理論上的軍事決策過程（MDMP）的關鍵產品。在21世紀初，DARPA啟動了實時對抗性情報和決策（RAID）項目，該項目探索了一些預測敵方作戰規劃的技術，以及動態地提出友好的戰術行動。在所探索的技術方法中，博弈求解算法是最成功的。

2000年代末，DARPA的沖突建模、規劃和結果實驗（COMPOEX）計劃探討了多個領域的作用及其非常復雜的相互作用--除了傳統的動能戰斗，還有政治、經濟和社會影響。該計劃研究了相互關聯的模擬子模型的使用，主要是系統動力學模型，以協助高級軍事和文職領導人在復雜的作戰環境中規劃和執行大規模戰役。非傳統作戰領域如網絡領域的重要性已經得到認可，2010年，北約的一個研究小組研究了評估網絡攻擊任務影響的模擬方法，并強調了網絡、人類和傳統物理領域之間相互作用的強大非線性效應。

在前面提到的研究工作中所采取的所有方法，以及許多其他類似的方法，都有主要的和一些共同的弱點。它們往往需要對問題領域進行嚴格、精確的表述。一旦這樣的表述被構建出來，它們往往能產生有效的結果。然而，一旦有新的元素需要被納入到表述中（例如，一種新的軍事資產類型或一種新的戰術），就需要進行困難的、昂貴的、手工的和長期的努力來“重新連接”問題的表述和微調解決方案的機制。而現實世界呈現出無窮無盡的新元素，必須加以考慮。

在20世紀80年代的基于規則的系統中，隨著越來越多的規則（它們之間的相互作用往往是不可預測的）必須被添加以代表現實世界中錯綜復雜的領域，一個系統將變得不可維護。在基于優化的方法中，同樣地，重要變量和各種約束條件之間無窮無盡的關系必須不斷地手動添加（維護的噩夢），以代表現實世界中復雜的領域。在基于游戲的方法中，由于越來越多的領域的現實情況不得不被手動設計并添加到游戲的表述中，管理每個棋子的合法移動和移動效果的規則將逐漸變得無可救藥地復雜。

簡而言之，這種方法在建立和維護表征方面是高成本的。理想情況下，我們希望看到一個系統能夠直接從真實或模擬世界的經驗中 "學習"（即自我規劃）其問題的制定和解決算法，而不需要任何（或很少）人工規劃。機器學習，特別是RL，正是提供了這樣的希望。這是我們項目背后的一個主要動機。

1.1 軍隊的相關性和問題領域

美國陸軍目前還沒有一個基于人工智能的、部分自主的任務指揮工具，在戰術或作戰層面上以高作戰節奏（OPTEMPO）運作。通常情況下，生死攸關的決定是由少數人在時間限制下利用不完善的信息作出的。目前可供規劃者使用的工具（如高級野戰炮兵戰術數據系統[AFATDS]、藍色部隊追蹤器等）通常僅限于分析戰場地形的基本決策輔助工具和記錄決策的自動化工具。指揮官在向下級提供快速OPTEMPO指導時，會遇到信息過載。戰斗損傷評估（BDA）很慢，而且不能與單位運動/傳感器與射手的聯系同步，也不允許利用優勢窗口。行動方案（CoA）分析主要集中在對友軍計劃的評估上，很少強調對手的目標和能力的復雜性。

隨著空間、網絡電磁活動（CEMA）和機器人資產的加入，MDO成倍地增加了C2的復雜性，這可能會使OPTEMPO比過去更高。此外，人類指揮官使用目前可用的決策輔助工具來提供高度詳細的指令將是難以解決的。有可靠的報告稱，美國的同行和近鄰競爭對手，特別是中國，正在大力追求人工智能在軍事上的應用，包括指揮決策和軍事推演（即兵棋推演）。因此，在追求人工智能C2系統的過程中，存在著很大的失敗風險，只有不斷地朝著這個目標前進，不斷地努力實現一個能夠在MDO中執行C2的人工智能系統，才能克服這個風險。

1.2 長期目標

到2035年，我們設想需要開發敏捷和適應性強的人工智能C2系統，用于復雜、高OPTEMPO、超活躍的MDO中的作戰規劃和決策支持。這些系統將不斷整合未來戰爭的幾個領域。設想中的系統將能夠分析敵人的活動；不斷地規劃、準備、執行和評估戰役，通過不斷地感知、識別和快速利用新出現的優勢窗口，使軍隊的能力得到快速反應。這些優勢窗口將在不同梯隊的MDO框架內的行動中出現，但識別和利用它們需要較少地依賴刻意的規劃周期，而更多地依賴持續、綜合的規劃能力。啟用人工智能的C2系統有可能在不同的梯隊、領域和多個同時運作的資產之間快速同步采取多種行動，以利用優勢窗口。部隊將主要由機器人資產（地面、空中）組成，人工智能C2系統將收集和處理來自智能傳感器和平臺的數據，評估作戰環境中的新趨勢，并建議采取減少認知負擔的行動，使人類指揮官能夠快速有效地采取行動。啟用人工智能的流程還將提供定量分析、預測分析和其他可供人類有效使用的突出數據。這最終將使美國陸軍有能力在武裝沖突期間，根據對敵人弱點的理解和詳細的友軍估計，重新分配、重組和使用能力，并將產生具體、詳細的指令來控制自主資產。

DEVCOM陸軍研究實驗室在機器人學、自主性、人工智能和機器學習方面有積極的研究計劃。本報告的作者領導了政府、學術界和工業界合作伙伴之間的大型合作機器人研究工作的研究和整合活動，在場景理解、人類與人工智能的合作、RL、多智能體強化學習和多智能體協作系統方面進行了開拓性的研究。此外，ARL還擁有廣泛的基礎設施來進行上述領域的研究。這包括用于機器人研究的地面和空中平臺；用于場景驅動研究的機器人研究合作園區（R2C2），能夠承載實時的、可擴展的、多領域的實驗；旨在支持人工智能和機器學習應用的新興要求的集裝箱式超級計算機；這只是其中的幾個例子。我們相信，這些專業知識和資源可以被用來建立一個成功的計劃，將人工智能納入C2應用。

1.3 DSI的目標

ARL主任戰略倡議（DSI）計劃是一個跨學科基礎和應用研究的機制，成功的提案可以跨越科學和技術學科的界限。該計劃確定了代表戰略研究機會的主題領域，對陸軍任務具有非常高的潛在回報，以擴大現有的計劃或建立新的核心能力，并在這些領域建立內部的專業知識。

作為20財政年度授予的 "用于MDO C2的人工智能 "DSI項目的一部分，我們探索基于DRL的算法在多大程度上可用于估計紅方部隊的狀態，評估紅方和藍方的戰斗損失（損耗），預測紅方的戰略和即將展開的行動，并根據所有這些信息制定藍方計劃。這種方法有可能為藍方部隊產生新的計劃，利用潛在的機會窗口，其速度比專家規劃者快得多。最近，DRL在非結構化戰略游戲中的成功提供了重要的暗示性證據，表明人工智能方法可能能夠基本上 "從零開始 "發現適當的戰術概念，并以高于人類的速度選擇、應用和執行戰略。

在這個DSI中，我們探索使用DRL在戰斗行動前制定詳細的計劃，并在執行正在進行的行動中生成實時計劃和建議。我們計劃在兩個關鍵領域推動技術水平的發展：1）構思、設計和實施基于DRL的智能體，以生成與專家計劃員生成的計劃一樣好或更好的計劃；2）將人類納入指揮和學習回路，并評估這些人工智能-人類（人在回路中）的解決方案。在為這種人工智能支持的C2開發途徑的同時，需要回答幾個研究問題。在這個DSI中，我們試圖回答三個具體問題：

• DRL C2智能體的訓練和數據要求是什么，以便準確和足夠快地學習？

• 我們如何才能使DRL智能體具有通用性，以便根據人類專家的判斷，特別是在以前未曾見過的細節被引入到一個情況中時，它們能夠合理地執行？

• 在人工智能支持的C2系統中，人類的干預有什么影響？

該項目第一年的重點是開發研究的基本構件，包括：1）通過調整和使用基于《星際爭霸II》和OpSim的環境來開發模擬能力和高級界面；2）開發執行C2功能的初始端到端人工智能；3）通過與高性能計算（HPC）環境整合來開發計算能力；4）初步確定數據量和訓練要求。本報告提供了這些任務中每個任務的細節。

2. 實驗能力

作為該項目的一部分，我們開發了C2模擬和實驗能力，包括與基于DRL的人工智能算法和國防部高性能計算系統上的可擴展RL的接口的模擬戰斗空間（圖1）。我們使用兩種模擬環境來生成C2場景：星際爭霸II學習環境（SC2LE）29和OpSim。虎爪，一個由卓越機動中心（Fort Benning，Georgia）開發的場景，在模擬環境中生成了真實的戰斗環境。最后，我們使用RLlib31，一個為RL提供可擴展軟件基元的庫，在HPC系統上擴展學習。

圖1 C2基礎設施概述

2.1 虎爪行動

虎爪行動（Tiger Claw）是一個預定義的戰斗場景，由紅軍和藍軍組成，由喬治亞州本寧堡的上尉職業課程的軍事主題專家（SME）開發。這個假想場景顯示特遣部隊（1-12 CAV）在區域內進攻，以奪取OBJ Lion，以便將師的決定性行動（DO）向東傳遞。特遣部隊的目標是穿越Thar Thar Wadi，摧毀紅色部隊，并奪取OBJ Lion（圖2）。特遣部隊包括使用M1A2艾布拉姆斯的戰斗裝甲，使用布拉德利的步兵戰車，野戰炮和迫擊炮，使用布拉德利的裝甲偵察騎兵，戰斗航空兵，防空兵和無人駕駛飛機。紅軍由裝備BMP-2M的機械化步兵、裝備T-90坦克的戰斗裝甲、野戰榴彈炮、裝備BMP-2M的裝甲偵察騎兵、戰斗航空兵、反裝甲兵和戰斗步兵組成。虎爪方案還包括由中小型軍事專家制定的藍軍和紅軍的可能計劃。這些計劃是根據作戰命令（OPORD）和相應的威脅戰術，使用理論上的力量部署產生的。虎爪方案已被納入OpSim和《星際爭霸II》，并作為一個基準基線，用于比較不同的神經網絡架構和獎勵驅動屬性。

圖2 TF 1-12 CAV在《虎爪》中的作戰區域（AO）。

2.2 《星際爭霸II》模擬環境

星際爭霸II》是一個復雜的實時戰略游戲，玩家要在高水平的經濟決策和低水平的個人控制可能的數百個單位之間取得平衡，以壓倒和擊敗對手的部隊。星際爭霸II》對人工智能有許多困難的挑戰，使它成為MDO中C2的一個合適的模擬環境。例如，游戲有復雜的狀態和行動空間，可以持續數萬個時間步驟，實時選擇數千個行動，并由于游戲的部分可觀察性或 "戰爭迷霧 "而捕捉到不確定性。此外，該游戲具有可用于MDO模擬的異質資產、固有的C2架構、嵌入式軍事（動能）目標，以及與更強大的模擬（例如，One Semi-Automated Force [OneSAF]）相比，實施/修改的學習曲線較淺。DeepMind的SC2LE框架將暴雪娛樂公司的《星際爭霸II》機器學習應用編程接口暴露為RL環境。這個工具提供了對《星際爭霸II》和相關地圖編輯器的訪問，以及RL智能體與《星際爭霸II》互動的接口，獲得觀察和發送行動。

作為DSI的一部分，一個SC2LE地圖是根據Tiger Claw OPORD和支持文件開發的（圖3）。通過重新繪制圖標以納入2525B軍事符號和與虎爪計劃相關的單位參數（武器、范圍、比例），游戲被軍事化。內部評分系統被重新使用，以計算RL的獎勵函數，其中包括任務目標的收斂（穿越瓦迪），藍色損耗的最小化，以及紅色損耗的最大化。

圖3 《星際爭霸II》中的虎爪地圖

2.2.1 《星際爭霸II》編輯器

虎爪劇情是在《星際爭霸II》中使用其編輯器重新創建的。這個編輯器包含在暴雪娛樂公司免費下載的《星際爭霸II》中，它有許多創建自定義內容的功能。掌握這些功能的一個很好的資源是專門用于編輯器的在線社區論壇。在下面的章節中，將詳細討論使用編輯器開發地圖、單位和獎勵的問題。

2.2.1.1 《星際爭霸II》地圖開發

我們使用《星際爭霸II》編輯器為《虎爪》場景創建了一個新的近戰地圖。地圖的大小是編輯器中最大的（256乘256），使用《星際爭霸II》的坐標系統。荒地瓷磚組被用作地圖的默認表面，因為它在視覺上類似于《虎爪》中AO的沙漠地區（圖4）。

圖4 《星際爭霸II》編輯器中的初始虎爪地圖

在最初的設置之后，我們使用地形工具修改地圖，使其大致接近AO的情況。關鍵的地形特征是無法通行的瓦迪，其交叉點有限。

距離縮放是創建場景的一個重要因素。在最初的地圖中，我們使用已知的地標之間的距離，將《星際爭霸II》的距離，使用其內部坐標系統，轉換為公里數。這種轉換對于在單位修改期間調整武器射程非常重要（圖5）。

圖5 修改后的《星際爭霸II》編輯地圖

最初的實驗使用《星際爭霸II》來可視化模擬復制品。這些回放的游戲感成為一個明顯的干擾因素。為了補救這個問題，我們希望采用其他的可視化方法，特別是ARL開發的混合現實環境Aurora。新的可視化方法使用AO的地理地圖。因此，有必要修改《星際爭霸II》的地圖，以便與AO的經緯度相一致。在修改后的地圖中，距離比例是通過將《星際爭霸II》的坐標轉換為經緯度來確定的。

2.2.1.2 《星際爭霸II》單位修改

為了模擬 "虎爪 "場景，我們選擇了與軍事單位能力相近的《星際爭霸II》單位。我們復制了《星際爭霸II》中的單位，并在編輯器中修改了它們的屬性以支持該場景。

首先，我們修改了這些單位的外觀，并用適當的MIL-STD-2525符號代替（表1）。在《星際爭霸II》中，每個單位都與多個角色相關聯，這些角色控制著該單位在游戲中的外觀。我們能夠將演員與他們的默認效果圖解開，有效地使這些單位不可見。接下來，我們將所需的軍事符號的圖像導入編輯器。最后，我們使用了SCMapster.com上發布的 "rr Sprite Engine"（LGPL 2.1許可）庫，將這些單位與它們的軍事符號聯系起來。

表1 虎爪部隊與《星際爭霸II》部隊的映射關系

為該場景修改的其他屬性包括武器射程、武器傷害、單位速度和單位壽命（它能承受多少傷害）。武器射程是從公開資料中發現的，并根據地圖的尺寸進行縮放。單位速度在《虎爪行動指令》中確定，并固定在該值上。傷害和生命的屬性是估算出來的，其指導原則是保持平衡的沖突。每個《星際爭霸II》單位通常只有一種武器，這使得模擬一個連級單位可用的各種武器具有挑戰性。額外的努力來提高單位修改的準確性，需要戰爭游戲的主題專家。

修改后的部隊被放置在地圖上，以接近虎爪的場景（圖6）。在實驗過程中，藍色部隊將由一個使用PySC2（DeepMind的SC2LE的Python組件）開發的智能學習智能體控制。此外，藍軍部隊被修改為沒有天生的攻擊性。換句話說，他們不會參與進攻或防守，除非有智能體的特別命令。為了控制紅色部隊，我們使用了兩種不同的策略。第一種策略是為紅色部隊的行動加入一個腳本化的CoA，在每次模擬中都會執行。該部隊默認的攻擊性屬性控制它如何與藍方交戰。第二種策略是讓《星際爭霸II》的機器人AI控制紅方部隊執行全面攻擊，或在編輯器中稱為自殺。內置的《星際爭霸II》機器人有幾個難度級別（1-10），這決定了機器人的熟練程度，其中1級是一個相當初級的機器人，可以很容易地被擊敗，10級是一個非常復雜的機器人，使用玩家無法獲得的信息（即一個作弊的機器人）。最后，環境因素，如戰爭迷霧，在不同的實驗中被切換，以調查其影響。

圖6 使用MILSTD2525符號的星際爭霸II

2.2.1.3 星際爭霸II的獎勵實現

獎勵功能是RL的一個重要組成部分，它通過對每種情況給予積極或消極的獎勵來控制智能體人對環境變化的反應。我們在SC2LE中加入了虎爪場景的獎勵功能，我們的實現超越了SC2LE內部的評分系統。原來的計分系統根據玩家的單位和結構的資源價值進行獎勵。我們的新計分系統只關注游戲的軍事方面，即獲得和占領新的領土，以及摧毀敵人。

我們的獎勵功能為藍軍越過瓦迪（河流）提供+10分，為撤退提供-10分。此外，我們還對摧毀紅軍部隊給予+10分，如果藍軍部隊被摧毀則給予-10分。

為了實現獎勵功能，首先需要使用SC2LE編輯器來定義地圖的各個區域和目標。區域是由用戶定義的區域，它被觸發器所利用（圖7）。

圖7 《星際爭霸II》中的區域和目標

觸發器是創建一套指令的模板，允許用戶將與特定事件相關的效果編入模擬中（圖8）。一般來說，一個觸發器由以下部分組成。

• 事件。啟動觸發器（例如，一個單位進入一個區域）。

• 變量。存儲信息。(例如，BlueForceScore，藍軍的得分）。

• 條件。對行動的限制，需要在行動發生時為真。(例如，單位是藍色部隊的成員）。

• 行動。事件的結果或成果（例如，單位獲得積分）。

圖8 《星際爭霸II》中虎爪場景的觸發實例

作為未來工作的一部分，我們計劃根據指揮官在虎爪警告令（WARNORD）中的意圖所定義的具體團隊目標來納入額外的獎勵。獎勵功能將試圖訓練智能體維持單位作為團隊，作為團隊一起參與預定目標，并創造對軍事主題專家來說合理的最佳行為。

2.3 OpSim模擬環境

OpSim是由科爾工程服務公司（CESI）開發的決策支持工具，提供計劃支持、任務執行監控、任務演練、嵌入式訓練以及任務執行監控和重新計劃。OpSim與SitaWare指揮、控制、通信、計算機和情報（C4I）集成，后者是由項目執行辦公室指揮控制通信-戰術（PEOC3T）投入使用的指揮所計算環境（CPCE）的重要組成部分，使各級指揮部門能夠共享態勢感知并協調作戰行動，從而使其成為直接與作戰任務指揮相連的嵌入式模擬。它從根本上被構造成一個基于可擴展的面向服務架構（SOA）的模擬，能夠比目前最先進的模擬環境如OneSAF和MAGTF戰術戰爭模擬器（MTWS）運行得更快。傳統的建設性模擬最多運行1-20次墻鐘時間，而OpSim可以運行30次虎爪的復制--如果實時連續運行，需要240小時。OpSim中模擬計劃的輸出包括根據彈藥支出、傷亡、設備損失、燃料使用等標準對藍軍計劃進行綜合排名。然而，OpSim工具并不是為人工智能應用而設計的，必須通過整合接口來運行基于DRL的算法。開發了一個OpenAI Gym接口，以暴露模擬狀態，并向外部智能體提供模擬控制，能夠為模擬中的選定實體提供改變的行動，以及在回應接口之前的模擬時間。

2.4 使用OpenAI Gym和RLlib接口的深度強化學習

強化學習可以被形式化為一個馬爾科夫決策過程，由一組行動、一個過渡概率函數、一個獎勵信號和一個環境狀態組成。32 在RL中，目標是找到一個最佳行動，使預期的、累積的折現獎勵之和最大化。將深度神經網絡與RL結合起來，DRL將深度神經網絡架構與RL框架結合起來，以接近環境中各狀態的最佳行動。DRL的設計包括以下部分：狀態空間（環境狀態表示）、行動空間（行動集）、獎勵信號和一個深度神經網絡。

對于環境狀態的訪問，RL框架使用類似OpenAI Gym的接口與OpSim和StarCraft II模擬器，為RL提供環境的抽象（圖9）。OpenAI Gym是一個開源的軟件包，為RL的開發和測試提供了一個具有通用接口的環境集合。OpenAI Gym專注于RL環境的抽象化，從而保持智能體開發的靈活性。兩種模擬環境中使用的具體行動、狀態空間和獎勵信號將在后續章節中詳細討論。

圖9 使用OpenAI Gym與OpSim和StarCraft II模擬器的RL框架

DRL需要智能體與環境互動的許多情節來收集經驗，一個標準的方法是通過平行數據收集來擴展。在這個項目中，HPC被用來擴展DRL算法，以支持智能體群體從成千上萬的平行實例中學習，以解決C2的行動空間復雜性。ARL的FOB系統最初用于分布式訓練，然后被移植到國防部超級計算資源中心（DSRC）的最新SCOUT系統。FOB系統是一個由64個節點組成的實驗性異構集群，每個節點有一個英特爾8核至強CPU和64GB的內存。SCOUT是位于ARL DSRC的一個非保密的HPC-in-a-container系統，有22個訓練節點和128個推理節點。SCOUT的每個計算節點都配備了IBM Power9 40核處理器，推理節點有256GB內存，訓練節點有700GB內存。

同時，RLlib，一個由加州大學伯克利分校RISELab開發的可擴展RL框架的開源庫，被用于執行分布式學習。RLlib提供了一個與框架無關的機制，以便在OpSim和StarCraft II上有效地擴展DRL神經網絡架構的訓練。該框架部署在HPC系統上，以展示RLlib算法在系統的多個節點上的擴展性，并提供可定制的神經網絡模型和模擬環境的靈活性。

3. 結果和討論

利用第2節所述的基礎設施，我們為《星際爭霸II》和OpSim環境開發了一個端到端的DRL框架，并進行了初步實驗。在這一節中，我們將描述網絡架構、實現和一些初步的實驗結果。

3.1 使用《星際爭霸》的深度強化學習

我們使用第2.2節中描述的戰術版《星際爭霸II》訓練了一個多輸入和多輸出的深度強化神經網絡。我們使用了異步優勢演員批判（A3C）算法，這是一種由多層卷積網組成的狀態輸入處理方法，長短期記憶（LSTM）遞歸層給網絡增加了記憶。

3.1.1 異步優勢演員批判結構

在《星際爭霸II》中，狀態空間由7個大小為64x64的迷你地圖特征層和13個大小為64x64的屏幕特征層地圖組成，總共有20個64x64的二維圖像（圖9的左側面板）。此外，它還包括13個非空間特征，包含玩家資源和建造隊列等信息。這些游戲特征是用輸入處理管道來處理的，如圖10所示。星際爭霸II》中的動作是函數形式的復合動作，需要參數和關于該動作要在屏幕上發生的位置的說明。例如，像 "攻擊 "這樣的動作被表示為一個函數，需要屏幕上的X-Y攻擊位置。行動空間由行動標識符（即運行哪個行動）和兩個空間行動（x和y）組成，這兩個空間行動被表示為兩個長度為64個實值項的向量，在0和1之間。 表2劃分了觀察空間、行動空間和《星際爭霸II》模擬的獎勵。

圖10提供了星際爭霸II任務中相互嵌入模型和A3C智能體的狀態輸入處理管道的概述。星際爭霸II提供了三個主要的狀態信息流：小地圖層、屏幕層和非空間特征（如資源、可用行動和建造隊列）。小地圖和屏幕特征由相同的兩層卷積神經網絡（CNN）處理（頂部兩行），以便分別提取地圖的全局和局部狀態的視覺特征表示。非空間特征通過一個具有非線性激活的全連接層進行處理。然后，這三個輸出被連接起來，形成智能體的完整狀態空間表示，以及基于狀態的相互嵌入模型的部分。

圖10 《星際爭霸II》的狀態輸入處理

表2 《星際爭霸II》模擬的觀察空間、行動空間和獎勵

A3C是優勢行動者-批評算法的分布式版本，其中創建了行動者的多個平行副本，以同時執行行動和收集經驗。讓多個行為體收集經驗可以提高探索效率，從而改善學習。我們使用的A3C智能體的結構類似于Mnih等人的Atari-net智能體，它是一個從Atari改編的A3C智能體，在SC2LE狀態和行動空間上運行。我們對這個智能體做了一點修改，增加了一個LSTM層，因為Mnih等人的研究表明，增加模型的內存可以提高性能。我們的A3C智能體的結構如圖11所示。

圖11 A3C智能體的結構。這里顯示的是一個完整的RL智能體及其與《星際爭霸II》的連接示意圖。作為典型的政策性智能體，這里的A3C智能體（綠色）從任務環境中獲取狀態和獎勵信息，并使用這些信息來計算下一個時間步驟的行動，以及計算梯度來增加獎勵最大化。

3.1.2 實驗和結果

我們用20個并行的演員學習者來訓練A3C模型，使用了8000個模擬的《星際爭霸II》機器人的戰斗，操作由DeepMind開發的手工制作的規則。如果BLUEFOR穿過瓦迪或OPFOR排被摧毀，則提供+10的正強化，如果BLUEFOR被摧毀則提供-10的負強化。

我們在《星際爭霸II》的 "虎爪 "場景中對訓練好的A3C模型進行了100次的測試。這些模型與具有隨機行動的隨機基線以及人類玩家與《星際爭霸II》機器人進行的10場模擬戰斗進行了比較。圖12中提供了收集到的指標的匯總圖，包括總的情節獎勵和藍軍的傷亡人數。我們看到，與人類玩家相比，人工智能指揮官不僅取得了相當的表現，而且在任務中表現得稍好，同時還減少了藍軍的傷亡。

圖12 與人類和隨機智能體基線相比，訓練有素的人工智能指揮官（A3C智能體）的總獎勵和BLUEFOR傷亡情況。人工智能指揮官能夠實現與人類基線相當（略好）的獎勵，同時減少藍軍的傷亡。

3.2 使用OpSim的深度強化學習

為OpSim模擬環境開發了兩種類型的指揮官。第一種是基于專家設計的規則引擎，由喬治亞州本寧堡的軍事主題專家使用理論規則開發。第二種是DRL訓練的神經網絡，采用A2C算法訓練的多輸入多輸出的LSTM神經網絡。A2C與A3C類似，但沒有異步部分。OpSim的RL界面支持多智能體訓練，每個部隊可以是基于規則的，也可以是人工智能指揮官。

政策網絡首先在FOB的15個節點上進行訓練，75個平行工作者收集了482k次模擬戰斗，耗時36小時。此外，在SCOUT系統上應用和訓練了局部切面位置和無目標獎勵更新。有了更新的觀察和獎勵，39個平行工作者收集了175k次戰斗經驗，花了37小時。

觀察空間由17個特征向量組成，其中觀察空間是基于每個實體的設備傳感器的部分觀察。與S2CLE不同，OpSim目前不使用圖像輸入或屏幕圖像的空間特征。行動空間主要包括簡單的運動和交戰攻擊（表3）。

表3 OpSim模擬的觀察空間、行動空間和獎賞

3.2.1 實驗和結果

訓練好的模型用100個推出的模擬結果進行評估，在檢查站使用凍結政策，BLUFOR的平均獎勵最高。在SCOUT上，4510號檢查站的BLUFOR政策平均獎勵達到了200，OPFOR政策平均獎勵達到了-322的滾動平均值。對100次滾動的分析表明，經過DRL訓練的BLUFOR智能體將損失從4左右降至0.5，而增加了OPFOR的損失（圖13）。這一結果是通過采用僅使用戰斗裝甲連和戰斗步兵連進行交戰的策略達到的。它學會了利用BLUFOR最致命的部隊與Abrams和Bradleys的策略，同時保護脆弱的資產不與OPFOR交戰（圖14）。

圖13 主題專家和人工智能指揮員之間的實體損失比較

圖14 一次推廣的開始和結束的快照

4. 結論

作為DSI的一部分，為C2的DRL開發了兩個新型測試平臺。基于StarCraft II和OpSim。使用這些最先進的測試平臺開發了端到端的DRL方法。該基礎設施被移植到國防部的HPC系統中，以擴大訓練的規模，進行平行數據收集。

初步實驗結果顯示，初步觀察到DRL在沒有預編碼知識的情況下實現了有效和合理的C2，基于DRL的 "人工指揮官 "可以在模擬的旅級戰斗中執行綜合規劃-執行過程。一些結果，特別是在《星際爭霸II》的環境中，表明人工智能采取的策略與有能力的人類玩家的策略相當。它還表明，計算資源并不是人工智能在C2中的障礙；我們看到使用HPC系統學習的速度足夠快，在37小時內就能收斂。總之，DSI的第一年提供了充分的證據，表明基于學習的人工智能有可能被用作未來軍事行動C2的關鍵技術。

南海外緣一個未開發島嶼，蝙蝠?12?無人機（UAS）從一片空地起飛。這架彈力發射的低可偵測/隱形戰術飛機飛越水面尋找海上目標。蝙蝠?12?無人機的操作員是一名美國陸軍軍士，她從一個裝有被動電磁感測的高空氣球和另一個連接美國海軍裝備數據饋送的氣球收到提示——這兩個氣球都是從數百公里外的海上發射。規劃員——一名陸軍一級軍士位于另一個島嶼上的多域特遣部隊（MDTF）總部，通過使用定制人工智能和機器學習能力，將來自航空裝備的數據與海上無人機傳感器相結合。

蝙蝠?12?操作員和多域特遣部隊規劃員均在嚴苛的條件下開展工作。兩人均使用小型凈水系統喝水，不需要運送飲用水。兩人都利用微電網技術獲得電力供應——該技術使用電池和發電技術的組合智能地分配、存儲電力，從而實現移動性，減少熱量信號，并大大減少物流人員運輸燃料的需求。自主陸地車輛和線索跟蹤技術減少了持續行動的人員配置需求。

給多域特遣部隊總部的分散節點分發物資的陸軍船只還配備了電磁和通信套件，有助于加強多域特遣部隊的復原力。這些船只當中任一艘均可配置去發射無人機或充當高機動火箭系統（HIMARS）的發射平臺。船上有一個緊湊的關鍵護理設施，準備好接收一支創傷小組及其要護理和要在沿岸水道運送的傷員。

圖：一名士兵在肯塔基州坎貝爾堡訓練區進行試驗飛行時發射?RQ-11?無人駕駛航空系統。 亞倫·達格蒂中士/美國陸軍

來自軍隊所控制傳感器的數據以及來自美國其他服務平臺和空間裝備的信息注入多域特遣部隊總部以及情報、信息、網絡、電子戰和空間（I2CEWS）G2?數據集成中心。陸軍情報分析人員與數據科學家并肩構建和維護人工智能/機器學習程序，在短短幾分鐘內構建、整理數兆字節的數據，而不必跨洋發送數據并等待行動情報。現在，多域特遣部隊可獨立將這些數據與聯盟的其他情報來源進行比較，以維持多域共同運行情況 （COP）和多域特遣部隊目標確定進程——這個進程反過來又會自動更新為其提供信息的所有共同運行情況。

蝙蝠?12?找到目標，提供圖像確認，并確認附近無民用船只。多域特遣部隊共同運行情況向聯合特遣部隊共同運行情況提供最新情況，啟動一個時間敏感的目標確定進程，尋找可調用射擊手。目標的最佳武器是多域特遣部隊的?HIMARS?多火箭發射系統，該系統又位于另一個島上。多域特遣部隊通過單獨的無人機系統提供的通信鏈路傳輸目標數據并下令開火，美國陸軍向天空齊射遠程反艦武器。為避開反炮兵火力，HIMARS?設備移動到一個替代開火位置，I2CEWS?裝備則進行非動力開火以掩蓋和保護其移動。

為適應科技調整組織

當今技術變革的步伐對美國的軍事研究、開發和采購流程構成挑戰，潛在對手利用技術創造了美國軍隊必須戰勝的強大軍事能力。根據?2018?年陸軍現代化戰略，美國陸軍解決這一問題的辦法是多方面的，因為美國陸軍認識到，“再也無法拖延推動實施編隊和能力現代化而不必冒著失去優勢及失去在未來戰場完成使命的能力的風險”。美國陸軍兩項最重要的調整是從組織上和概念上做出。組織上，美國陸軍已將研究、開發和采購職能并入陸軍未來司令部——該司令部充當美國陸軍技術管理者的角色。根據?2018?年?12月的一份美國陸軍訓練和準則司令部（United States Army Training and Doctrine Command）手冊，美國在概念上采取了多領域行動（MDO）理念，這種多域行動旨在“滲透和瓦解敵人的反介入和區域阻絕系統” ，并“為新的戰略背景擴展聯合武器，期間考慮到新技術（最突出的是網絡、機器人和自動化系統以及人工智能）和可在所有領域競爭的對手”。

美國陸軍責成美國太平洋陸軍總部為首個多域行動編隊——多域特遣部隊（MDTF）開展試驗項目。幸運的是，美國太平洋陸軍已經組織起來，通過其未來師去解決未來的概念和能力問題。太平洋陸軍未來師與全國性研發組織、行業、智庫、軍隊和國防部分析中心、盟友具有特別的工作關系，并有他們為了在太平洋陸軍和美國印太司令部演習、戰爭游戲和研究中心創造實驗機會所依靠的聯合部隊。太平洋陸軍努力尋找方法，提高多域特遣部隊在通信和陸地機動受到限制的環境中實施長距離精準開火有機靶向的能力。

自動化實驗中，未來師設計各種方法測試不依賴跑道的無人機協調情況，以便與海洋波滑翔機互動，結合空中和海上自動化感應能力，比較和對比數據，積極識別各種海上接觸。由此產生的海域意識將使多域特遣部隊能夠與東道國和聯合部隊分享共同的行動情況。競爭期間，它轉化為多域特遣部隊為國內執法活動作出貢獻的能力，以及在競爭和沖突加劇期間為多域特遣部隊、聯合部隊和多邊部隊辨別敵友的能力。隨著更多的無人駕駛和自主平臺能夠實施遠程發射、控制和恢復，未來師會設法將其交給最低級別的多域行動人員，從而提高力量、能力、冗余和致命性。

有時候，能最好地對抗新技術的是舊技術。美國太平洋陸軍太空司令部和未來師還與姐妹部門和其他作戰指揮部協調開發高空技術，如氣球、飛艇和太陽能固定翼平臺。由于這些技術手段的停留時間和有效載荷能力，它們可提供大量被動和主動的情報、監視和偵察收集能力，并對敵方目標構成重大挑戰。氣球可從附近的陸地地貌或船舶發射，也可以由多域特遣部隊親自發射，攜帶可進一步協助預警、多域通用行動圖和確定目標流程的被動視覺和電磁感應能力。飛艇和固定翼平臺也可從遙遠的地點發射回收。這些裝備還可用于提供戰術和行動通信能力，或是增強多域特遣部隊與其他聯合部隊和盟軍協調的能力，或是取代因對抗性反介入和區域阻絕行動而喪失的能力。美國陸軍和美國太平洋陸軍將發展高空技術，以進一步推動多域特遣部隊的進步。

圖：美國陸軍在阿拉巴馬州的雷德斯通阿森納測試發射一枚愛國者導彈。陸軍空中和導彈防御?2028年愿景（Army Air and Missile Defense 2028）包含陸基機動防御攔截器，該愿景結合了威懾、預防、挫敗空中襲擊和導彈襲擊的尖端技術及成熟技術/美國陸軍

數據融合

多域特遣部隊能夠在多個領域控制傳感器平臺并從服務或全國性傳感器接收數據的好處是具有真正有機的超視野確定目標能力，但如果這些數據用于及時決策，則附帶一個大數據處理負擔。幾乎所有作戰開火?（無論是動力學還是非動力學開火）的數據融合都發生在遠遠高于旅的級別，需要將數據傳輸出去進行分析，并將信息傳輸回發動攻擊者。正如物流技術將整合到多域特遣部隊以減少燃料和水的運輸需求一樣，人工智能/機器學習也被整合以減少數據傳輸需求并提高有機決策能力。

戰術數據團隊（Tactical Data Team ）是陸軍未來司令部和陸軍應用實驗室與美國太平洋陸軍合作開展的一項舉措，旨在滿足多域特遣部隊等多域編隊的前沿計算需求。小型數據科學家團隊部署到數據輸入點，通過在現場構建自定義人工智能/機器學習軟件解決方案來構建和分析數據。這種前緣計算能力可極大地提升多域特遣部隊開火的及時性，無論是非動力學性質還是動力學性質的開火。此外，由于執行這些開火的授權必須屬于進行適當分析的環節，因此這種新的人工智能/機器學習能力有助于將授權下放至多域特遣部隊，使他們能夠在通信被阻絕時根據任務命令更有效地采取行動。

在太平洋建立多域行動編隊去戰斗并取得勝利所需的技術是多方面的，涵蓋了戰斗職能的范圍。研究、演習、實驗和戰爭游戲揭示了多項極為有效的技術應用。未來師繼續設計和支持這些工作，他們堅持評估太平洋陸軍的需求，并作為美國太平洋陸軍的技術管理人改進多域行動在太平洋戰區的概念和應用。