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在復雜多變的現代戰爭環境中，軍事指揮官面臨著鋪天蓋地的海量信息。要在巨大壓力下做出關鍵決策，就必須具備快速處理和分析來自不同來源的大量數據的能力。傳統的決策過程往往依賴于人類的直覺和經驗，容易受到認知偏差和局限性的影響。人工智能（AI）正在改變游戲規則，為提高軍事決策的速度、準確性和有效性提供了強大的工具。本文探討了人工智能驅動的決策支持系統（DSS）在軍事指揮與控制革命中的作用，提供了現實世界中的實例，并深入探討了它們在各個領域的不同應用。

理解人工智能驅動的決策支持系統

人工智能驅動的決策支持系統利用先進的算法、機器學習技術和數據分析來篩選海量數據、識別模式并生成可行的見解。這些系統不僅能進行簡單的數據處理，還能通過提供實時建議、預測分析和情景建模，幫助指揮官做出明智決策。通過將常規任務自動化，人工智能可將人類操作員解放出來，專注于戰略規劃和高層決策。將人工智能整合到軍事決策支持系統中，有可能顯著提高行動速度，降低人為錯誤風險，并最終提高任務成功率。

人工智能在軍事決策支持中的應用

態勢感知和情報分析： 軍事行動在很大程度上依賴于保持清晰準確的戰場圖像。人工智能可以從多種來源攝取和分析數據，包括衛星圖像、傳感器網絡、社交媒體和開源情報。這使指揮官能夠跟蹤敵人的動向、識別潛在威脅并預測對手的行動。人工智能促進了實時情報分析，使指揮官能夠根據最新信息做出明智決策。

戰略規劃和資源分配： 人員、裝備和后勤等資源的分配是軍事行動中一個復雜而關鍵的方面。人工智能可以通過考慮各種因素（包括任務目標、地形、敵方能力和后勤限制）來優化資源分配。通過情景建模和預測分析，人工智能可以幫助指揮官預測潛在的瓶頸，確保資源得到高效、有效的部署。

戰術決策和行動路線分析： 在激烈的戰斗中，必須迅速果斷地做出戰術決策。人工智能可根據不斷變化的實地情況為指揮官提供實時建議。通過分析各種行動方案（COA）及其潛在結果，人工智能可幫助指揮官選擇最有利的行動方案，最大限度地降低風險，增加成功機會。

物流和供應鏈管理： 高效的后勤和供應鏈管理對維持軍事行動至關重要。人工智能可以優化補給路線，預測維護需求，管理庫存水平，確保部隊在需要的時間和地點獲得必要的補給和裝備。這可以減少后勤瓶頸，提高戰備狀態。

培訓與模擬：人工智能驅動的模擬可為軍事人員提供逼真的訓練環境，讓他們在沒有實戰風險的情況下練習和提高技能。人工智能可根據個人表現調整模擬，提供個性化的培訓體驗，加快學習進程。

人工智能在軍事決策支持中的實際應用案例

美國陸軍的 Maven 項目： Project Maven 是一項旗艦計劃，旨在利用人工智能分析無人機鏡頭并識別感興趣的物體。這項技術正被用于支持反恐行動，為地面部隊提供實時情報。

美國空軍的 Kessel Run 實驗室： Kessel Run 實驗室致力于開發人工智能工具，以簡化任務規劃和執行。這包括優化空中加油計劃、生成飛行計劃和預測維護需求。

美國海軍數字戰爭辦公室： 數字戰爭辦公室正在探索使用人工智能來增強海域意識、改善艦隊戰備狀態并開發自主能力。

以色列國防軍的阿爾法計劃： 阿爾法計劃正在利用人工智能分析情報數據、預測敵方行動并優化資源分配。

英國國防部的國防人工智能中心： 國防人工智能中心負責在英國武裝部隊中開發和部署人工智能能力。

人工智能在軍事決策支持中的優勢與挑戰

• 優勢：

增強態勢感知： 人工智能使指揮官能夠保持對戰場的全面和最新了解，從而改進決策。

更快、更準確的決策： 人工智能可將常規任務自動化，減少認知負荷，并提供實時建議，使指揮官能夠更快、更明智地做出決策。

改進資源分配： 人工智能可優化資源分配，確保資源得到高效部署。

增強培訓和模擬： 人工智能驅動的模擬可提供逼真的訓練環境，加快學習進程并提高戰備狀態。

提高作戰效率： 人工智能簡化了軍事行動的各個方面，從而提高了效率，降低了成本。

• 挑戰：

數據質量和可用性： 人工智能的有效性在很大程度上取決于數據的質量和可用性。軍事行動通常會從不同來源生成大量數據，這給數據整合、清理和管理帶來了挑戰。

算法偏差和可解釋性： 人工智能算法可能會從其所訓練的數據中繼承偏見，從而導致潛在的歧視性或不公平結果。確保人工智能決策的透明度和可解釋性對于建立信任和問責制至關重要。

網絡安全和脆弱性： 人工智能系統與其他計算機系統一樣，容易受到網絡攻擊。保護人工智能驅動的 DSS 不受黑客攻擊并確保其彈性，對于維護運行安全至關重要。

人機協作： 將人工智能融入軍事決策需要有效的人機協作。指揮官必須了解人工智能系統的能力和局限性，而人工智能的設計必須支持人類決策，而不是取代人類決策。

倫理和法律方面的考慮： 在軍事行動中使用人工智能會引發倫理和法律問題，尤其是在自主武器和可能產生意外后果等方面。制定明確的指導方針和法規對于確保負責任和合乎道德地使用人工智能至關重要。

人工智能在軍事決策支持中的未來

人工智能在軍事決策支持領域的未來大有可為，目前的研究和開發工作正在不斷突破可能的界限。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的進步有望進一步增強人工智能驅動的 DSS 的能力。人工智能與 5G 網絡、邊緣計算和物聯網 (IoT) 等新興技術的整合將實現戰術邊緣的實時數據處理和決策。

隨著人工智能的不斷發展，它可能會在軍事行動中發揮越來越突出的作用，改變指揮官的決策和作戰方式。然而，至關重要的是要解決與采用人工智能相關的挑戰和倫理考慮，以確保負責任地使用人工智能，造福人類。

結論

人工智能驅動的決策支持系統正在徹底改變軍事指揮和控制，為指揮官提供更快、更明智、更有效決策所需的工具。從增強態勢感知到優化資源分配和精簡后勤，人工智能正在改變軍事行動的各個方面。雖然挑戰依然存在，但人工智能在軍事決策支持方面的潛在優勢是不可否認的。隨著技術的不斷進步，人工智能將在塑造未來戰爭中發揮更大的作用。

(美國國防部/佩吉-弗里森）

隨著國際緊張局勢的加劇，從中東到太平洋，以及當前沖突在全球范圍內的擴展，如俄烏戰爭，正在目睹近代史上前所未有的升級。這種緊張局勢的影響不僅跨越地理范圍，而且隨著近年來技術的飛速發展，還延伸到了太空和網絡空間領域。最近，人工智能已成為未來戰爭和整個國防領域發展的一個核心方面。例如，法國海軍宣布計劃將人工智能用于水下聲學戰的信號分析。同樣，意大利國防巨頭萊昂納多公司在幾周前向分析師介紹情況時預測，到2028年，其與國防相關的網絡安全、太空和人工智能工作將增加四倍。這清楚地表明了一個趨勢，即人工智能正日益成為戰爭概念和整個國防部門的精髓。這意味著，了解人工智能對于確定國防部門和戰爭的未來至關重要。正如最近發表的見解《人工智能污染：信息戰的未來威脅》一文中所述，人工智能日益普遍地融入各種流程，其影響已遠遠超出了單純的網絡空間。必須理解人工智能的融合和影響，超越迄今為止的理解。在此背景下，人工智能正在推動安全層面的逐步融合。

本文的前提是以關于人工智能污染的一文中提出的觀點為基礎，分析人工智能目前是如何影響國防部門和全球安全的，并展望其可能帶來的潛在發展。例如，對當前軍事條令、結構和方法的分析揭示了人工智能有可能填補的空白，同時也會產生新的漏洞。根據最新的洞察發現，可以了解軍事動態的潛在重塑，進而了解國家實力和力量投射的潛在改變。目標是研究人工智能作為一種新的媒介將如何影響地區安全綜合體的概念。這可能會導致沖突的徹底轉變，例如中東地區各行為體之間的沖突。本研究不僅旨在展望和分析人工智能如何改變武器裝備和當前軍備系統的效率，還旨在了解人工智能如何從根本上重新定義安全范式，改變對戰爭和安全的理解。這不僅從學術角度來看至關重要，對各國政府和國防機構來說也是如此，因為重新定義國防政策以適應這些根本性變化的能力將是塑造下一世紀未來安全格局的關鍵優勢。本文旨在從對當前事件和趨勢的技術分析入手，為讀者提供對潛在發展的整體理解，進而明確人工智能可能對國防部門，進而對全球安全產生的潛在作用和影響。

本文探討的主要問題是，基于哥本哈根國際安全研究學院提出的區域安全綜合體理論（RSCT），人工智能已經和將要如何影響安全和地緣政治。該理論強調，區域層面的地緣政治動態應被視為相互依存的，并像區域集群一樣運作，主要由地理上的鄰近性驅動。安全被視為一個社會建構的概念，由每個地區行為者的觀念、利益和互動所決定。這與建構主義密切相關，建構主義強調社會建構和意識形態因素在塑造國家和國際體系中其他行為體的行為和互動方面的重要性。地區安全綜合體國家間的互動在地理上一致的集團內形成了安全上的相互依存。本文還將引用地區安全綜合體理論的一個修正版本，即 “安全化模式”，它有助于理解受影響國家之間復雜的聯系網絡，以及事件如何影響這些聯系。總之，本文將強調理解人工智能如何通過技術、程序和條令的宏觀變化影響更廣泛的宏觀區域動態的重要性。

本文提出了對人工智能的新理解，即人工智能是源于網絡空間領域的戰爭領域的整合者。在這一擴展過程中，人工智能越來越多地與人類因素互動，導致人工智能污染現象成為日益相關的安全威脅。結論是，缺乏一種旨在均衡整合各國不同的軍事條令和人類動態，以及不同模型之間不同的人工智能邏輯的整體方法，在軍事行動日益缺乏靈活性方面發揮了重要作用。這反過來又增加了軍事進程的脆弱性，影響了防御和力量投射能力。因此，當務之急是制定戰略，考慮人工智能帶來的錯綜復雜的動態變化，以保持軍事和國防結構的穩健性和適應性。理解和實施這種綜合方法對于未來的軍事效率和國家安全至關重要。

人工智能滲透：加速戰爭領域的融合

為了理解人工智能與國防部門之間的關系，首先需要理解和定義 “戰爭領域” 這一概念。這些領域包括武裝部隊為實現其戰略目標而參與沖突的各種物理和虛擬空間。主要領域包括陸、海、空、天和網絡，每個領域都具有獨特的特點，需要專門的戰術、技術和戰略。

首先，陸域的特點是高度動能戰爭，敵對雙方部隊為控制土地和人口中心而交戰。這一領域涉及直接的物理對抗和地面部隊、坦克和大炮的部署，以確保戰略要地的安全并影響沖突的結果。另一方面，海域對一個國家的力量投射能力至關重要。這體現在利用航空母艦和海軍艦隊在遠離本土的地方開展長期行動或對領海實施控制。海權對于維持全球存在、確保海上安全和支持兩棲作戰至關重要。空域以其極強的機動性和實現對對手的空中優勢為目標。對天空的控制使戰略優勢成為可能，使空中偵察、精確打擊和快速部隊部署成為可能。空中力量對進攻和防御行動都至關重要，影響著軍事行動的整體效果。太空領域雖然是最新的領域，但正變得越來越重要。它包括對衛星和天基基礎設施的控制，對電信、導航和戰略意識至關重要。太空領域的主導地位為情報搜集、導彈防御和協調其他領域的軍事行動提供了巨大優勢。最后，網絡領域橫跨前面提到的所有領域。它的動能最小，但影響卻最深遠。網絡戰涉及對信息系統、網絡和數據的操縱和破壞。它是社會中大部分人進行互動和運作的媒介，使其成為防御和進攻行動的關鍵領域。從通信到指揮和控制系統，網絡領域影響著現代戰爭的方方面面，因此在當代軍事戰略中不可或缺。

了解這些領域有助于概括每個領域在地區安全綜合體理論（RSCT）中的重要性和潛在作用。RSCT 為分析地區安全動態如何受到這些領域相互作用的影響提供了一個框架。例如，對海域和空域的控制可以極大地影響地區力量平衡和地緣政治穩定。同樣，網絡和太空領域的主導地位也會影響通信和信息優勢，從而改變戰略態勢。通過將人工智能融入這些領域，可以進一步提高軍事能力和效力。人工智能可以改善決策、優化資源配置，并使所有領域的行動更加精確和高效。然而，人工智能也會帶來新的弱點和挑戰，因此有必要全面了解其中涉及的技術和人為因素。

總之，戰爭領域的概念是理解人工智能與國防部門之間關系的基礎。每個領域都帶來了獨特的挑戰和機遇，它們與人工智能的結合有可能改變現代軍事行動。在繼續探索這種關系的過程中，必須考慮戰爭在地區和全球安全背景下的戰略影響和不斷演變的性質。

資料來源 GAO-19-570, GAO 對國防部信息的分析

既然已經解釋了每個領域，那么就可以開始分析人工智能與這些領域的關系了。首先，必須明白，人工智能與網絡空間有著內在聯系，它是網絡空間的一個實體。然而，如前所述，它的影響范圍遠遠超出了這個層面。這是因為，人工智能并不局限于一個僅僅傳輸或操縱信息的空間。相反，它是一個主動的代理，能夠對輸入做出反應，不斷發展，并與網絡空間以外的外部力量相互作用。因此，從網絡領域開始，人工智能正日益將其影響力擴展到其他戰爭領域。它正在成為戰略決策中必須考慮的因素，不僅與網絡戰有關，而且還包括在地面行動的士兵等。這種不斷擴大的影響要求對人工智能有更廣泛的了解，并將其融入各種軍事戰略和行動中。

資料來源：埃德溫-拉克斯，TRENDS 研究與咨詢公司

例如，將人工智能融入武器和識別系統可能意味著指揮官需要找到偽裝和部署部隊的新方法。此外，軍事組織和程序目前的運作方式可能會被重新定義，通過將人工智能整合到流程中來提高其運作效率，這就需要采用不同的人力。從這一宏觀視角，可以看到人工智能的橫向發展和日益普及。這一發展意味著這些不同的戰爭領域正變得比以往任何時候都更加相互關聯，而人工智能則是它們之間的共同點。

超越武器系統的人工智能：重新定義戰爭范式

從前面提出的觀點出發，可以看到，人工智能在國防技術中的推動作用越來越深遠，有可能導致戰爭態勢發生根本性變化，這種變化源于技術進步，并轉化為更廣泛的戰略影響。

然而，重要的是要明白，這些變化不僅是人工智能本身的結果，也是人工智能與人的因素相互作用的結果。軍隊的有效性不僅在于其武器裝備，還在于其組織、官僚體系和條令，實質上就是軍隊的運作方式和對其使命的認識。

這些要素因組織而異，也因國家而異。例如，歐洲軍隊和美國軍隊在處理戰爭領域的方法上存在若干差異，而這些差異反過來又影響了將人工智能融入其進程的結果。歐洲軍隊的方法一般具有更全面和以個人為中心的特點，這能增強對突發事件的應變能力，促進即興和創造性解決方案的發展。然而，這是以專業化、高效率的軍事流程為代價的。另一方面，美軍在很大程度上依賴于不斷優化的既定專業方法。然而，這種依賴往往導致在將這些專業化方法整合為一個具有凝聚力的整體愿景時面臨挑戰，并且在應對優化流程未考慮到的意外事件時面臨更大困難。

由此可以看出，人工智能的整合可能會有很大的不同，這不僅是由于技術上的差異，也是由于每個軍隊和國家的文化、結構和對人工智能的總體態度。這就引出了一個新的視角，即人工智能對國防的影響不僅取決于技術進步，還取決于軍事領導層歷來低估的人為因素。

為此，必須重新思考和更新戰爭領域的概念，將人類/政策領域納入其中，作為人工智能與國防政策理念相關的一個基本橫向要素。這種變化意味著組織與人工智能之間會產生新的動態關系，同時也會出現新的脆弱性。例如，操作自動化軍事流程的人工智能可能會被利用來調節依賴于它的人類和軍事結構，從而降低效率或造成損害。就美軍而言，這可能會利用其高度依賴政策的方法，導致不可預測性增加。相反，在大多數歐洲國家的軍隊中，人工智能可能會通過操縱情緒來利用以個人為中心的方法，導致個人做出低效或自毀的決定。

這些重大漏洞源于人類與人工智能之間日益增強的互動，有可能將人工智能轉化為最危險的內部威脅。在設想軍事組織的核心和國防政策的未來時，必須考慮到這一脆弱性。至關重要的是，不僅要對這些未來情景做出反應，還要積極主動地重新定義國防的愿景。通過認識和解決這些復雜性，可以更好地為人工智能融入國防做好準備，確保技術和人為因素和諧平衡，以取得最佳成果。

人工智能如何重新定義力量動態

既然已經從微觀層面探討了人工智能的影響，研究了人工智能與軍事組織和人類的關系，那么將放大視野，了解人工智能的整合對不同軍隊之間力量動態的廣泛影響和總體效果。正如在最近關于人工智能污染的見解中所討論的，人工智能應被視為現有動力的加速器和放大器。這意味著，人工智能不僅能提高大型成熟軍隊的效率和流程，還能擴展小型軍隊的能力。通過利用人工智能，較小的軍隊可以在網絡空間站穩腳跟，通過擴大其網絡影響力和能力來彌補其缺乏強大武器庫和有限人力的不足。這也為利用大型軍隊對人工智能的依賴提供了機會，有可能利用人工智能來對付它們。矛盾的是，規模較小的軍隊可能更有能力識別和應對人工智能污染以及人工智能帶來的內部威脅。

規模較小的軍隊之所以具有更高的敏感性，是因為它們的流程和組織結構對內部變化更為敏感。在成員間人際關系至關重要的環境中，更容易發現行為或官僚流程的變化。因此，規模較小的軍隊通常更能抵御人工智能污染。相比之下，嚴重依賴預定組織流程的大型軍隊更容易受到人工智能污染的影響。他們對這些流程結果的依賴往往使他們看不到人與人之間的動態關系，而這些動態關系可能預示著對人工智能的對抗性利用。因此，不加批判的共識和對標準化程序的依賴因軍隊規模而加劇，成為現代軍隊的重大弱點，而這些軍隊正日益將人工智能整合到其武器系統和官僚程序中。這表明，在規模較大的軍事組織中，人工智能的脆弱性本來就更大，而在規模較小的軍事組織中，這些脆弱性則會得到一定程度的緩解"。

這種轉變導致了安全競爭環境的部分公平化。規模較小的軍隊傳統上沒有能力挑戰規模較大的軍隊，但現在可以利用人工智能進行更復雜的網絡攻擊，并破壞規模較大的對手依賴人工智能的內部流程。這會阻礙決策和作戰效率，而這對現代軍隊的運作至關重要。

目前，人工智能的 “腐敗 ”或污染尤其令人擔憂。如前文所述，利用人工智能的機會之窗不僅受到人工智能程序技術限制的影響，還受到其與用戶和流程關系的影響。不同的軍隊有不同的方法，這意味著人工智能不僅可以被訓練成通過虛假信息直接攻擊程序，還可以利用組織如何操作人工智能和執行其流程的漏洞"。

例如，谷歌搜索最近實施的人工智能概述。該功能根據在互聯網上找到的結果，為輸入谷歌的問題提供簡短的答案。人工智能的這種應用很容易受到人工智能污染的影響，因為它們對在線信息的依賴性使其很容易被人利用，傳播虛假信息，從而改變搜索結果。這些人工智能概述對最終用戶的影響深度還受到用戶與該功能交互方式的影響。他們會核實信息嗎？他們是否以特定的方式執行答案以解決問題？對這些互動的進一步研究和分析可能會開辟網絡戰的新領域，強調心理和間接的內部破壞，而不是直接攻擊（如 DDoS）或人工智能軟件本身。這種情況正變得越來越真實，美國空軍最近整合 NIPR-GPT 就是一個例子。盡管這種新的人工智能模式仍處于初始階段，但它強烈地預示著人工智能將在軍事流程中發揮無處不在的作用。

出于這些原因，必須發展新的網絡安全概念，并重新評估不同軍種在戰爭中的互動方式。

重塑全球安全范式

通過進一步放大，注意到軍事組織內部流程最基本的改變是如何對更宏觀的戰略動態產生重大影響的。具體來說，人工智能的應用重塑了安全和網絡戰的概念，對國家間更大范圍的地緣政治動態及其追求戰略目標的方式產生了深遠影響。例如，利用人工智能來支持后勤線路的規劃和實施、部署周期的安排以及飛行員飛行時間的確定，可以大大提高美軍在中東地區的作戰能力。然而，在這些過程中過度依賴人工智能，再加上以政策為中心的方法，可能會被國家代理人所利用。這些代理人可以通過直接的網絡攻擊來操縱和扭曲人工智能的能力，而人工智能本身對人工智能的依賴會使網絡攻擊變得更加有效和擴大，還可以通過人工智能污染，破壞人工智能使用的地面數據，如衛星地形數據和地面情報以及在線開源情報。

例如，這些代理人可以在人工智能的幫助下攻擊衛星網絡，改變地形報告，利用人工智能對當地民眾施加心理影響，并傳播虛假的在線數據。這種被破壞的情報一旦被人工智能利用，就會產生后勤路線，軍事資產可能會不由自主地暴露在較小規模部隊的直接攻擊之下，從而有可能擾亂美軍在該地區的后勤工作。此外，由于與歐洲同行相比，美國軍事人員通常更依賴于高效的政策和預先確定的流程，因此在感知人工智能輸出的改變和中斷方面可能會缺乏意識。

此外，將人工智能融入軍事行動也會改變戰略決策的制定和執行方式。人工智能系統本質上是基于數據輸入和編程算法運行的，這意味著任何對數據的破壞或篡改都可能導致戰略規劃和執行出現重大失誤。這可能會產生連鎖效應，導致部隊調動、供應鏈管理，甚至關鍵行動的時間安排出現誤判。這些漏洞突出表明，必須采取強有力的網絡安全措施，開發能夠抵御外部攻擊和內部錯誤的人工智能系統。

這種情況可能意味著，伊朗的代理人雖然規模較小、裝備較少，但有可能擴大其能力，擾亂或影響對美國在海灣地區軍事基地的空中補給，改變無人機的航線和打擊能力，并使伊朗有能力暫時躲避西方的軍事能力，實施遠遠超出目前想象的打擊。這是一個巨大的戰略風險，軍事領導層需要通過對戰略動態的重新認識以及對軍事進程和網絡安全采取不同的方法來應對這一風險。

此外，人工智能在軍事行動中的地緣政治影響超出了眼前的戰術問題。在國防戰略中實施人工智能會影響國際關系，因為各國可能會根據自身的軍事能力和軍事資產的使用情況，將人工智能增強的能力視為威脅或機遇。軍事領域人工智能發展的競爭性質可能導致安全動態升級，各國和地方行為體不斷努力在人工智能能力方面超越對方，從而使全球安全動態進一步復雜化。這進一步增強了國際合作與對話的重要性，以管理與軍事領域人工智能相關的風險，并制定可防止升級和促進穩定的規范和法規。

總之，雖然人工智能為增強軍事能力提供了巨大潛力，但它也帶來了新的脆弱性和戰略風險，必須加以謹慎管理。軍事領導層不僅要注重將人工智能有效地融入其行動中，還要制定全面的戰略來降低相關風險。這包括投資網絡安全，培養警惕文化，減少人員對預定流程的依賴，以及參與國際努力，規范和管理人工智能在軍事環境中的使用。只有通過這種多層面的方法，才能充分發揮人工智能的優勢，同時最大限度地降低軍事升級的潛在風險。

結論

正如所見，人工智能在國防部門和現代軍隊中的逐步應用正在打開潘多拉魔盒。這種新技術的不可預測性是由其快速發展、適應性強以及對其應用效果的片面理解造成的。不過，正在逐步顯現的變量將決定它對戰爭動態和實施機構產生影響的程度和類型。與此同時，可以看到，這種劇烈的變化將需要對地緣政治動態、網絡安全和軍事條令有新的理解，從而更好地融入人工智能帶來的變化。

此外，人工智能系統的整合不僅僅是技術或作戰上的轉變，它還代表著軍事戰略和政策的根本性轉變。部署人工智能將需要對人員進行全面培訓，并對指揮控制結構進行重大調整，以充分發揮該技術的潛力。此外，倫理方面的考慮也將變得越來越重要，因為在作戰場景中使用人工智能會引發問責、決策以及人工智能污染可能造成意外后果等問題。

最后，人工智能系統的整合將帶來國家和軍隊之間力量平衡的變化，這將在不久的將來重新定義不同的地區安全綜合體和安全概念。這種轉變很可能會導致新的聯盟和競爭，因為不同的集團將尋求采用或對抗人工智能能力。在這種不斷變化的格局中，保持戰略優勢將是至關重要的，這就需要不斷創新，適應人工智能日新月異的技術發展。

參考來源：TRENDS Research & Advisory

人工智能（AI）正影響著人類生活的方方面面。過去十年中，人工智能的使用急劇增加，包括面部識別軟件、自動駕駛汽車、搜索引擎和翻譯軟件。人工智能在現代社會中的這些公認用途，也與人工智能在現代戰爭中的日益增多不謀而合。人工智能武器化的不斷升級與冷戰時期的核軍備競賽相似，核武器被自動化武器系統所取代。然而，國際社會、聯合國和國際法一直在努力適應和規范自動化武器的使用，自動化武器正在迅速改變現代戰爭的格局。

2012 年，國際社會開始注意到人工智能及其對現代戰爭的影響，一系列文件概述了自動化武器系統的使用，呼吁全面禁止自動化武器。

開發和使用能在沖突中承擔自主功能的武器正成為各國和科技公司關注的焦點。2017 年，由 126 位人工智能和機器人公司的首席執行官和創始人簽署的 "未來生命研究所"（Future Life Institute）致聯合國（UN）的一封公開信 "懇請 "各國防止自主武器系統（AWS）的軍備競賽。然而，目前還沒有一個國際法律監管框架來解決圍繞人工智能使用的這些問題，尤其是在沖突背景下。唯一存在的人工智能法律框架是由《公民權利和政治權利國際公約》第 26 條建立的，只將人工智能的使用與隱私權聯系起來。

什么是自動化武器？

盡管英國國防部（MoD）和美國國防部（DoD）已制定了兩個主要定義，但關于什么是自動武器系統的定義仍存在爭議。2011 年，英國國防部將 AWS 定義為 "能夠理解更高層次意圖和方向的系統，即能夠達到與人類相同的態勢理解水平，并能夠采取適當行動實現理想狀態"。同樣，美國國防部在 2023 年提出了一種不同的方法，并將 "預警系統 "定義為 "一旦啟動，能夠選擇和攻擊目標，而無需人類操作員的進一步干預"。2012 年人權觀察-國際人權委員會報告為國際社會提出了類似的定義，將 AWS 定義為 "完全自主的武器，可以在沒有人類干預的情況下選擇和攻擊目標"。北約聯合空中力量能力中心（JAPCC）也將自動化的概念延伸至 "意識和自決"。自動化武器的例子包括以色列 "鐵穹 "和德國 "MANTIS "等防御系統，以及瑞典 LEDS-150 等主動防護車。新的定義還需要包括在非沖突情況下使用的自動化武器，如韓國的超級 aEgis II，它在和平時期被用作南北韓邊境的監視設備。

然而，真正的問題在于未來對 AWS 的定義。定義不僅必須包括尚未考慮在內的系統，如 "超級 aEgis II"，還必須預見到未來可能出現的 AWS。特別是，國際社會必須商定一個能夠涵蓋人工智能人類認知輸入算法的定義，這種算法具有類似人類的決策能力。

盡管有此需要，但國際社會尚未就 AWS 的法規達成一致。《聯合國常規武器公約》（CCW）有一項特別修正議定書（1986 年），由政府專家組（GGE）負責管理，專家組每年舉行一次會議，討論《常規武器公約》議定書的執行情況和相關武器問題。最近一次政府專家小組會議于 2023 年 5 月舉行，會議結束時，由于政府專家小組未就任何監管保障措施達成一致意見，特設工作組未取得任何實質性進展。他們的報告草案也未能推進法律框架。不過，該報告確實提出了以人類控制 AWS 的必要性為中心的禁令，以及以 AWS 開發為中心的法規。52 個國家發表了支持報告草案的聯合聲明，但他們也指出，該草案只是最低標準，并強調需要一個更加健全的法律框架。在 2023 年 5 月的會議上，政府專家小組決定在 2024 年 3 月和 8 月組織更長時間的討論，探討新出現的致命 AWS 技術。雖然政府專家小組最近的討論可能會取得更有意義的進展，但規范致命性氣霧劑開發和部署的法律框架尚未出現。

爭奪殺手機器人

俄羅斯總統普京曾表示，在人工智能領域處于領先地位的國家 "將成為世界的統治者"。人工智能在現代戰爭中的進步將永遠改變美國、中國和俄羅斯等大國以及私營科技行業之間的關系。中國大力投入旨在成為人工智能技術的世界領導者，而俄羅斯在2021年至2023年的支出為1.81億美元，美國的支出為46億美元。2019 年，《簡氏》雜志稱，未來十年，全球將購買超過 8 萬架偵察無人機和近 2000 架攻擊無人機。英國運營著攜帶導彈的無人機，并計劃到 2024 年花費 4.15 億英鎊購買保護者無人機。沙特阿拉伯作為無人機市場的后起之秀也不容小覷，它在 2023 年的國防投資將達到 690 億美元，占其國家預算的 23%。此外，沙特阿拉伯還計劃設立一個 400 億美元的基金，用于投資人工智能，這將使其成為世界上最大的人工智能投資者。

隨著無人機和人工智能開發支出的快速增長，技術的進步最終可能會使無人機在沖突期間無需人類輸入就能即時做出決定。這可能會消除沖突中的和平談判，因為無人機的反應將純粹是報復性暴力。從 1999 年科索沃戰爭期間北約使用無人機識別隱藏的塞爾維亞戰略陣地，到 9 月 11 日恐怖襲擊后美國立即使用無人機，無人機技術已經取得了進步。在一架 ISR 無人機成功找到奧薩馬-本-拉登之后，美國軍方越來越多地使用無人機并為其配備致命有效載荷，從 2010 年到 2020 年，僅在阿富汗就進行了 14,000 次無人機襲擊。

美國、英國和以色列仍然是無人機的最大用戶，而且它們的武庫還在繼續擴大。美國和英國使用武器化無人機已有十多年，其中包括 "捕食者 "和 "收割者"，這兩種無人機均由總部位于加利福尼亞的通用原子公司制造。據《無人機戰爭》報道，在2014年至2018年的四年敘利亞沖突中，英國在執行戰略任務時使用了2400多次 "收割者 "無人機，相當于每天使用兩架。五角大樓預計，到2035年，遙控飛機將占美國空軍的70%。與此同時，以色列也在研發自己的武器化無人機，并在加沙部署了無人機，用于監視、運送爆炸物等。

此外，無人機技術正在迅速向世界各地的軍隊傳播。現在，幾乎所有北約成員國都有能力在沖突中使用無人機。在過去五年中，土耳其和巴基斯坦也都建立了無人機制造項目。甚至非國家行為者也在使用無人機。真主黨曾使用伊朗制造的無人偵察機侵犯以色列領空，而哈馬斯自 2023 年 10 月以來一直在使用無人機對付以色列。

人工智能在戰爭中的應用也在迅速蔓延。有報道稱，烏克蘭為其遠程無人機配備了能自主識別地形和軍事目標的人工智能，并利用它們成功地對俄羅斯煉油廠發動了襲擊。以色列在加沙沖突中也使用了 "薰衣草 "人工智能系統，識別了 3.7 萬個哈馬斯目標。因此，目前以色列與哈馬斯之間的沖突被稱為第一場 "人工智能戰爭"。然而，目前還沒有證據表明在沖突中使用過 AWS（一種沒有大量人工控制的系統）。

隨著人們對所謂 "殺手機器人 "出現的憂慮與日俱增，在戰爭中使用人工智能引發了越來越突出的倫理和法律問題。特別是，無人機可能無法區分戰斗人員和平民。值得慶幸的是，許多人工智能技術仍處于開發階段。殺手機器人 "的比喻指的是可以自主操作的無人駕駛飛機；然而，目前大多數人工智能只能在人類操作員的輸入下，在狹窄的、預先確定的環境中發揮良好作用。

盡管如此，人工智能越來越多地融入無人機和其他亞博體育手機客戶端，造成了在沒有人類有效控制的情況下決定沖突的非常真實的危險。在沖突中使用暴力可能是由機器的本能決定的，而機器無法駕馭戰爭中模棱兩可的道德問題，也無法做出合乎道德的決定。我們無法預測法律將如何跟上甚至阻止這種技術進步，但目前的法律框架肯定缺乏清晰性和前瞻性。

結論

由算法和機器驅動的沖突無需人工干預，圍繞這些沖突的倫理或道德問題能否得到解答尚不確定。自動無人機本身并不是武器，而是運送武器的平臺，國際法并未對無人機的使用做出具體規定。雖然無人機的使用與所有武器一樣受國際法原則的約束，即區分、相稱和禁止任意攻擊的規則，但由于缺乏任何具體的法律，監管難度極大。國際社會必須建立一個國際法律框架，確保人類始終保持對 AWS 的有效控制，確保系統不會在沖突中自主選擇軍事目標。

政府專家小組在 2023 年發布的最新報告中強調，必須制定法律措施，限制使用 "基于致命自主武器系統領域新興技術的武器系統，這些系統一旦啟動，就能夠識別、選擇、跟蹤并對目標使用武力，而無需人類進一步干預"。作為戰爭武器領域前所未有的創新，AWS 需要一個新的國際法律框架，它必須足夠強大和靈活，以跟上技術進步的飛速發展。因此，政府專家小組必須繼續推動聯合國通過新的國際法律框架，限制在現代戰爭中開發和使用 AWS。

克里斯蒂安-漢伯是倫敦格林威治大學法律與犯罪學學院國際法副教授。他在國際法領域發表了大量論文，主題包括人權、人工智能、隱私權、民粹主義、現代戰爭和國際關系。他還是上議院武器系統人工智能特設委員會（House of Lords Select Committee on Artificial Intelligence in Weapon Systems）的撰稿人。

在當代戰略環境中，軍事行動受到幾大趨勢的重大影響，包括社交媒體上展開的虛擬戰斗。信息是當今變革最快的行業，其特點是所有通信平臺上的信息廣度和深度都在不斷擴大。在可互操作數字設備激增的推動下，信息正以前所未有的速度在人群中流動。然而，研究表明，這些數據中有相當一部分是虛假的，削弱了其可靠性。

移動技術的廣泛應用，尤其是在發展中國家的廣泛應用，極大地促進了全球信息的獲取和共享。在全球幾乎每一個角落，個人和實體都以各種方式相互聯系，信息技術與人類價值觀、態度、信仰和觀念的融合給美國、以色列和其他西方民主國家帶來了新的挑戰和脆弱性。X（原 Twitter）和 TikTok 等社交媒體平臺已成為全球許多人的主要新聞來源。最近的民意調查顯示，約有一半的美國人依靠社交媒體獲取時事更新。

圖：美國有線電視新聞網（CNN）2023 年 10 月 16 日的一篇報道顯示了這樣的標題：“中東戰火紛飛，錯誤信息蔓延”。CNN 報道稱："隨著以色列-哈馬斯戰爭第一周的結束，數百萬人轉向 TikTok 和 Instagram 等平臺，希望實時了解這場殘酷的沖突......對戰爭近距離觀察的同樣需求也為虛假信息販子、陰謀論者和宣傳藝術家創造了大量機會--監管機構和研究人員現在警告說，這些不良影響對有關戰爭的公開辯論構成了危險威脅。最近，有 30 多萬用戶觀看了 TikTok 視頻，美國有線電視新聞網（CNN）對該視頻進行了審查，視頻宣揚了有關哈馬斯襲擊起源的陰謀論，包括謊稱這些襲擊是由媒體策劃的"。

社交媒體作為以信息為名的傳播渠道，在公共話語中占據主導地位，除了宣傳和虛假信息外，還可能被對手利用來達到行動目的。眾多敵對的國家和非國家行為者越來越多地利用信息領域，利用民主國家普遍存在的言論自由和自由價值觀，開展廣泛的信息行動。這些行動的目標是影響地方和全球輿論、決策者以及軍事和安全人員。

例如，影響力作戰通常旨在通過塑造公眾情緒，使其與策劃信息活動的行動者的邪惡利益保持一致，從而對當地政府施加壓力，進而削弱受影響國家的社會凝聚力。此外，這些行動旨在產生廣泛的全球影響，意在玷污其他行為體的聲譽，將其妖魔化和非法化，同時削弱其國際影響力。

鑒于不同行為體對現實的解釋具有主觀性，每個行為體都試圖將自己的解釋確立為公眾輿論中的主流真理。敘事的創造和構架是信息戰的關鍵組成部分，強調了了解相關國家和社會的文化、社會和制度的重要性。這就需要了解他們的歷史、意識形態、社會分化、價值觀、規范等，這些對于有效參與塑造媒體和政治議程至關重要。

圖：2024 年 2 月 11 日，一名示威者在貝魯特聯合國西亞經濟社會委員會總部附近拍照，抗議要求停火并支持加沙地帶的巴勒斯坦人。她的手機上貼著哈馬斯卡薩姆旅發言人阿布-奧貝達（Abu Obeida）的照片。在當前的作戰環境下，具有拍照功能的手機使世界上任何人都能繞過新聞業傳統編輯審查的過濾，這在一定程度上保證了所傳播的圖像和事實得到準確報道并符合上下文。源自加沙沖突的未經過濾的信息大量涌入，使人們對事件的理解變得更加復雜，因為相互矛盾的敘述在全球范圍內傳播。

自 2023 年 10 月 7 日以來，以色列-加沙戰爭中一直充斥著廣泛的信息和宣傳攻勢，政府和非政府組織也在全球范圍內開展了有組織的宣傳活動。

伊朗、俄羅斯等國利用其官方和半官方媒體，以及世界上最大的數字平臺，支持哈馬斯。盡管動機各不相同，但這些國家在全球媒體運動的背景下相互促進。它們將自己視為與美國進行全球力量競爭的參與者，承認任何削弱美國在中東的重要盟友以色列的行為都會削弱美國的力量。包括秘書長安東尼奧-古特雷斯在內的聯合國（UN）幾乎一致采納了以色列對手的談話要點，包括哈馬斯自 10 月 7 日以來一直在散布的宣傳。

這種局面的一個危險結果是，西方世界的各個校園出現了 “帳篷起義 ”現象。這些高度暴力的事件涉及學生占領大學校園，搭建抗議帳篷，譴責 “以色列對加沙居民犯下的罪行”，同時在標語和海報上展示公開的反猶太主義和反以色列的言行。

影響力作戰：定義與理論背景

根據蘭德公司一份報告的定義，影響力作戰（IO）是 “在和平時期、危機、沖突和沖突后，協調、綜合、同步地應用國家外交、信息、軍事、經濟和其他能力，以促進外國目標受眾的態度、行為或決策，從而推進美國的利益和目標”。根據美國國防部的定義，信息作戰是 “在軍事行動中綜合運用與信息相關的能力（IRCs），并與其他行動路線配合，以影響、擾亂、腐蝕或篡奪對手和潛在對手的決策，同時保護自己的決策”。根據美國國防部的定義，IRC 是 “一種能力，是在信息環境的某一維度內使用的工具、技術或活動，可用于實現特定目的”。“[信息作戰]整合武力應用和信息使用，目的是影響對手的感知和意志”。“IRC的這種整合和同步能夠 ”在特定的時間和地點，在[信息環境]中并通過[信息環境]產生預期的效果"。

圖：2024 年 4 月 21 日，在紐約警察局逮捕學生并拆除第一個營地幾天后，哥倫比亞大學的第二個校園營地擺放著支持巴勒斯坦的標語和旗幟。(照片由 Abbad Diraneyya 提供，維基共享資源）

根據蘭德公司的報告，影響力作戰包括旨在影響 “目標受眾的認知、心理、動機、思想、意識形態和道德特征 ”的 “非動能、與傳播相關的信息活動”。這也包括公共事務、信息行動及其大多數學科（尤其是心理行動）、戰略傳播活動，以及軍民行動中更注重公共關系的部分，如民政事務。

影響力作戰已成為一個總括術語，包括軍事（如公共事務、對外交的軍事支持以及軍民行動的部分內容）和民事（如公共和秘密工作）活動。更重要的是，影響力作戰還包括非國防信息活動，如外交（包括公共）活動和情報界的那些影響力活動。

盡管影響力作戰主要以傳播為核心，但其有效性在很大程度上依賴于同步、協調和整合。這可確保傳播工作與實際行動和激勵措施無縫銜接，在更廣泛、更有凝聚力的戰略中和諧運作。這些行動往往比語言更有分量。影響力作戰經常集中精力闡釋和利用有形的行動，對其進行積極的構思，以增進受眾對其的信任。此外，它還通過提供有實地證據支持的信息來反駁對手的斷言，這些信息得到了以可信和值得信賴著稱的當地輿論領袖的認可。成功的影響力作戰需要高水平的 “復雜性、協調性和同步性，以確保各條作戰線的一致性”，同時還要敏銳地意識到維護 “美國在外國受眾中的可信度 ”的重要性。

研究與最近沖突爆發有關的社交媒體

本研究將深入探討已經討論過的影響力作戰的各種定義及其特點，研究參與這些作戰行動的行為者，探討他們的利益和目標。此外，本研究還將仔細研究這些行為體在加沙戰爭期間采取的行動，并探討以色列為反擊不實指控和為其在加沙的作戰行動進行的影響力作戰工作，其目的是實現兩個主要目標：摧毀哈馬斯的軍事和政府能力以及救援人質。

以色列的反影響力作戰

自 10 月 7 日以來，以色列面對敵對實體在數字媒體領域的虛假信息、錯誤信息、假新聞和影響力作戰。為了應對這一威脅，以色列成立了多個政府部門和機構，包括以色列國防軍發言人、外交部、司法部、僑民部、總理辦公室公共外交局、總理辦公室本身以及國家總統辦公室。

這些政府實體采用各種戰略和平臺來打擊針對以色列的影響力作戰。其方法包括

• 利用數字媒體、
• 與國際媒體保持持續溝通、
• 與全球有影響力的人士和公眾人物建立聯系并通報情況、
• 向各國和國際組織的政府官員和代表通報情況、
• 對報道迅速做出回應、
• 向社交媒體平臺提出刪除煽動性和（虛假）內容的要求、
• 傳播積極主動的材料，抵制詆毀以色列世界形象的行為，以及
• 其他措施。

10 月 7 日之后，以色列國防軍國際傳播辦公室的規模擴大了一倍，達到兩百多人，招募了預備役人員和媒體專家，他們能用十四種語言進行交流。國家公共外交局等其他單元也引進了新的發言人。

參考來源：Army University Press

美國陸軍即將發布關于使用大型語言模型（LLM）和生成式人工智能（AI）的新政策指南。此舉正值五角大樓尋求利用人工智能的變革潛力，同時解決安全問題并確保該技術滿足美國防部（DoD）的獨特需求之際。隨著人工智能的不斷發展，陸軍旨在利用其能力來提高作戰效率、決策和整體任務成功率。

大型語言模型的崛起

大型語言模型，如 OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Gemini，因其能夠根據提示和訓練數據生成類似人類的文本、音頻、代碼、圖像和視頻而備受關注。這些模型已在從內容創建到復雜問題解決等各種應用中展示出令人印象深刻的能力。然而，它們的廣泛應用也引發了有關數據安全、道德考量和潛在濫用的關鍵問題。

美陸軍對生成式人工智能的態度

認識到生成式人工智能的潛力和挑戰，陸軍將發布新的政策指南，以確保負責任地安全使用這些技術。據陸軍首席信息官（CIO）利奧-加西加（Leo Garciga）稱，即將發布的指令將為如何將 LLM 集成到陸軍行動中同時保護敏感信息提供明確的指導。這項政策預計將涉及幾個關鍵領域：

• 安全問題： 使用市售 LLM 的主要顧慮之一是，敏感軍事數據有可能暴露給未經授權的個人。陸軍的政策將強調使用符合國防部嚴格安全標準的安全內部人工智能系統的重要性。這種方法旨在防止機密信息的無意泄漏，并防止潛在的敵方利用。
• 量身定制的解決方案： 陸軍尋求可定制的人工智能解決方案，以滿足其特定的作戰需求。這包括開發可在陸軍安全環境下運行的人工智能模型，并應對軍事應用的獨特挑戰。通過與行業合作伙伴合作并利用內部專業知識，陸軍旨在創建既能提高任務效率又不影響安全性的人工智能工具。
• 合乎道德和負責任的使用：陸軍致力于合乎道德地采用人工智能技術。新政策將納入負責任地使用人工智能的原則，確保人工智能系統透明、負責，并符合陸軍的價值觀和任務目標。這包括持續實驗、用戶反饋和不斷改進，以解決可能出現的任何道德問題。

生成式人工智能在陸軍中的應用

生成式人工智能在各種軍事應用中大有可為。一些潛在用例包括

• 作戰規劃和決策：人工智能可協助指揮官分析海量數據、提出可行見解并做出明智決策。通過將常規任務自動化并提供實時分析，人工智能可以提高決策過程的速度和準確性。
• 培訓與模擬：人工智能驅動的模擬可以創建逼真的訓練環境，讓士兵在可控的環境中練習和提高技能。這些模擬可以適應不同的場景，提供寶貴的經驗并提高戰備狀態。
• 后勤和供應鏈管理：人工智能可以通過預測需求、管理庫存和簡化供應鏈流程來優化物流運營。這可以提高資源分配效率，降低運營成本。
• 網絡安全：人工智能可以通過實時檢測和應對威脅來增強陸軍的網絡安全態勢。先進的人工智能算法可以識別模式和異常，從而實現對網絡攻擊的主動防御。

挑戰和考慮因素

雖然生成式人工智能的潛在效益巨大，但陸軍必須克服幾個挑戰，以確保成功實施：

• 數據質量和集成：人工智能系統的有效性取決于其訓練數據的質量和準確性。陸軍必須確保其數據是干凈、相關和適當整合的，以最大限度地發揮人工智能工具的效用。
• 人機協作：人工智能的有效使用需要人類操作員與人工智能系統之間的無縫協作。陸軍必須在培訓和教育方面進行投資，以確保人員能夠有效地與人工智能技術互動并加以利用。
• 遵守法規：陸軍的人工智能計劃必須符合國防部和聯邦層面的現有法規和標準。這包括遵守有關數據隱私、安全和道德使用的準則。

結論

美陸軍即將發布的關于大型語言模型和生成式人工智能的政策指導，是利用人工智能的力量進行軍事應用的重要一步。通過解決安全問題、定制滿足作戰需求的解決方案以及促進道德使用，陸軍旨在利用人工智能提高任務成功率并保持技術優勢。

參考來源：Indigo Monser

美國國會議員和五角大樓官員越來越重視發展新興軍事技術，以加強美國的國家安全并跟上美國競爭對手的步伐。長期以來，美軍一直依靠技術優勢來確保其在沖突中的主導地位，并支撐美國的國家安全。然而，近年來，技術既在迅速發展，也在迅速擴散--這主要是商業部門進步的結果。正如前國防部長查克-哈格爾（Chuck Hagel）所指出的，這種發展已經威脅到美國傳統的軍事優勢來源。美國國防部（DOD）采取了一系列舉措來遏制這一趨勢。例如，2014年，美國防部宣布了 "第三次抵消戰略"（Third Offset Strategy），旨在將新興技術用于軍事和安全目的以及相關戰略、戰術和行動概念。為支持這一戰略，國防部成立了一些專注于國防創新的組織，包括國防創新單元和國防兵棋推演聯盟小組。

最近，美國2018 年《國防戰略》呼應了《第三次抵消戰略》的基礎，指出美國的國家安全可能會受到技術快速進步和戰爭....。新技術包括先進計算、"大數據 "分析、人工智能、自動駕駛、機器人、定向能、高超音速和生物技術--正是這些技術確保能夠打贏未來的戰爭。

同樣，美國《2022年國防戰略》指出，人工智能、量子科學、自主性、生物技術和空間技術有可能改變作戰方式。美國在開發其中許多技術方面處于領先地位。然而，中國和俄羅斯--主要的戰略競爭對手--在發展先進軍事技術方面正取得穩步進展。隨著這些技術融入國內外軍事力量并得到部署，它們可能會對未來的國際安全產生重大影響，國會必須在資金和項目監督兩方面予以重點關注。

本報告概述了美國、中國和俄羅斯的部分新興軍事技術：

• 人工智能
• 致命自主武器
• 高超音速武器
• 定向能武器
• 生物技術和
• 量子技術。

報告還討論了國際機構內監測或規范這些技術的相關舉措，考慮了新興軍事技術對作戰的潛在影響，并概述了國會的相關問題。這些問題包括為新興技術提供資金的水平和穩定性、新興技術的管理結構、與招聘和留住技術人員相關的挑戰、快速發展和雙重用途技術的采購流程、保護新興技術免遭盜竊和征用，以及新興技術的治理和監管。這些問題可能會對國會授權、撥款、監督和條約制定產生影響。

航空航天和國防領域正在經歷一場變革，其主要驅動力是將人工智能（AI）和機器學習（ML）技術集成到為軍事設計的傳感器、武器和信息系統中。在精確度、快速決策和穩健性至關重要的環境中，人工智能/機器學習已成為一項關鍵技術，可加快對態勢的理解和決策，提高作戰效率。這些技術使軍事行動更有可能克服 "戰爭迷霧"，人工智能/機器學習基于無休止和持續的信號收集，而不是人眼可見的跡象，使感官和態勢理解更加敏銳。這些部門的獨特要求，如多域作戰、極端條件下的應變能力、高風險決策、互操作性和先進的安全措施，為人工智能發揮重大影響創造了條件。

市場驅動力和獨特需求

航空航天和國防領域轉向人工智能有幾個關鍵因素：

1.快速準確的決策：軍事行動在時間和空間上都具有決定性意義。人工智能系統快速處理和分析海量數據的能力對于實時做出戰略和行動決策至關重要。挖掘來自不同來源和領域的信息并快速融合這些數據，可為決策者提供可在短周期內實施的行動情報，從而在分配的時間和空間內產生預期效果。

2.彈性和可靠性： 人工智能應用程序必須在各種具有挑戰性的環境中始終如一地運行；其建議和響應必須可信、可靠，并且不會出現商業大型語言模型（LLM）所遇到的 "幻覺"。信心和信任是軍事人工智能系統中最重要的因素，能讓用戶利用這些系統發揮最大價值。安全和信心不應是設計功能，而應是軍事人工智能系統基線基礎設施的一部分。此外，還應考慮物理安全和安保問題，采用分布式系統、邊緣處理以及強大而有彈性的網絡，使人工智能隨時隨地為作戰部隊提供支持。

3.道德和受控的自動化：無論是否有制衡機制來實現人類的信任，軍事系統的高風險都要求人工智能系統納入并遵守道德標準，并允許人類在不減慢整個流程的情況下進行監督。盡管 "道德標準 "是一個不固定的術語，取決于設計者和用戶的法律、文化、宗教和社會背景，但它為人工智能操作定義了 "游戲場地 "和邊界，就像戰爭法定義了作戰人員在戰時能做什么或不能做什么一樣。

4.先進的安全措施：鑒于國防行動的敏感性，人工智能系統必須具備無與倫比的網絡安全能力，消除系統訓練和操作過程中的不利和惡意行為。人工智能系統依賴于網絡、信息、數據饋送以及通過訓練嵌入的算法。在設計或訓練過程中篡改這些基礎，或在系統運行階段對其進行惡意操作，都可能會給用戶和依賴系統帶來巨大風險和意想不到的后果。因此，從早期設計階段就應考慮安全措施，包括風險檢測、規避和應對。

領先企業及其影響

研究了數十家公司的產品，觀看了演示，并在展覽和會議上聽取了官員的介紹。通過研究，掃描了市場上專為軍事行動設計或能夠支持軍事用途的人工智能系統。使用現有最好的人工智能工具進行研究，但即使這樣也需要大量的人工分析才能提供符合標準的可用信息。在第一部分中，挑選了五個在軍事行動中表現出色的人工智能系統。

洛克希德-馬丁公司

為何選擇：作為行業領導者，洛克希德-馬丁公司是將人工智能廣泛應用于國防領域的典范。他們的 AI Factory 計劃展示了他們在該領域推進 AI/ML 技術的承諾。它提供了一個安全的端到端模塊化生態系統，用于訓練、部署和維持可信賴的人工智能解決方案。其功能側重于從開發到部署和維護的自動化，應用 MLOps 解決方案（機器學習運營）來驗證、解釋、保護和監控所有機器學習生命周期階段，并創建可跨項目重復使用的參考架構和組件。

影響：從作戰飛機到太空探索，洛克希德-馬丁公司通過其人工智能驅動的解決方案影響著全球國防戰略，樹立了行業標準并為未來的技術進步鋪平了道路。

Palantir科技公司

為何選擇： Palantir 在大數據分析領域舉足輕重，為情報收集和作戰計劃提供人工智能平臺。他們的 AIP 平臺為綜合解決方案奠定了基礎，通過向決策者提供相關信息、利用可用傳感器增強信息以及根據對信息、紅軍和藍軍戰術、技術和程序（TTP）的理解向決策者提供相關的、可操作的響應，從而增強軍事組織的能力并使其同步化。

影響： Palantir AIP 將大型語言模型和尖端人工智能的力量結合起來，激活數據和模型，以安全、合法和合乎道德的方式從最高度敏感的環境中獲取信息。他們的系統利用信息源的可追溯性和可信推理，在復雜的國防環境中實現數據驅動決策，說明人工智能在作戰計劃和情報行動中的重要性與日俱增。

安杜里爾工業公司

為何選擇：Anduril Industries 站在將人工智能整合到自主系統和監控技術的前沿，改變傳統的防御戰略，采用可信賴的有人無人操作能力。

影響：他們的任務自主方法是從邊境安全和態勢感知發展而來的。他們的 Lattice AI 操作系統重新定義了防御方法，引入了分布式任務自主，采用由小型人類團隊操作的眾多無人系統。核心軟件提供傳感器融合、目標識別和跟蹤、智能網絡、指揮和控制。與其他解決方案不同的是，Anduril 的方法是通過添加可操作的使能因素，將其人工智能的覆蓋范圍擴展到 Lattice 核心之外--在安全領域，這些使能因素包括 Sentry 傳感器、Anvil 和 Roadrunner 反制措施。在進攻性打擊任務中，例如在美國陸軍的 "空中發射效應 "中，該系統通過Altius長續航時間傳感器、Fury Attritable飛機和Altius 700M效應器，將Anduril的移動自主概念發揮到極致。作為一個集成解決方案，它通過擴展覆蓋范圍、能力和態勢感知，使人類能夠使用自主系統，同時使作戰人員能夠更快地做出更好的決策。

C3.ai公司

為何選擇：C3.ai 的突出之處在于其將各種人工智能工具整合到 AI-Readiness 中的戰略，這是一個安全、統一的平臺，具有可信任、彈性和可互操作的可擴展系統，可在整個生命周期內連接和管理復雜且不同的資產。

影響： 通過提高決策和運營效率，C3.ai 的解決方案優化了資源管理和維護計劃，證明了人工智能在提高國防資產的可用性和使用壽命方面的作用，同時還能保持高安全標準。為支持引入人工智能驅動的解決方案，該公司提供了一個人工智能開發工作室，將技術評估加速到數天，并在數周或數月內完成應用開發和部署，而不是數年。

赫爾辛公司

為何選擇：赫爾辛公司代表了新一輪專注于專業人工智能應用的國防初創企業，他們得到歐洲主要國防企業的支持，凸顯了赫爾辛公司在人工智能國防市場的潛力和影響力。

影響：赫爾辛公司在情報分析和決策支持方面的人工智能解決方案利用先進的目標識別和人工智能賦能的電子戰技術，與其他合作伙伴的解決方案一起，必將成為雄心勃勃的未來空戰系統（FCAS）這一任務系統的人工智能支柱的一部分。赫爾辛公司專為現代戰爭量身定制，將為未來提供獨一無二的人工智能國防和航空應用。自 2022 年以來，赫爾辛公司一直活躍在烏克蘭，為前線作戰提供能力和技術。

結論

正如這些領先公司所展示的那樣，航空航天和國防領域正在走向以人工智能為中心的未來。市場格局多種多樣，發展迅速。每家公司都以獨特的方式塑造人工智能的市場、技術和未來，凸顯了人工智能對全球國防和航空航天戰略的變革性影響。這一趨勢增強了當前的能力，為軍事和太空行動開辟了新的可能性，標志著國防技術進入了一個新時代。

參考來源：DEFENSE UPDATE

盡管人工智能作為宣傳工具的使用一直備受關注，但烏克蘭和以色列的熱點沖突正被證明是加速人工智能和其他信息技術工具在戰場上使用的活實驗室。特別是在烏克蘭，有報道稱，人工智能甚至被用于自主瞄準打擊目標。以色列國防軍（IDF）對人工智能的使用則更為隱秘，但它肯定被用作瞄準輔助工具，以擊敗來自加沙哈馬斯的鋪天蓋地的導彈攻擊。

烏克蘭在拒絕了其他 10 個國家的人工智能項目后，開發出了自己的人工智能，因為烏克蘭確信本國開發的人工智能會更有益處，而且可以規避向商業公司報告的任何要求。烏克蘭的人工智能主要集中在龐大的攝像頭和無人機網絡提供的計算機視覺數據上。例如，名稱和目標字符識別（OCR）可以快速識別伊朗制造的 "沙赫德 "神風無人機，而不是標準導彈。 人工智能還有助于烏克蘭自己的導彈瞄準。這些人工智能工作大多由烏克蘭的 IT 陸軍完成，據說他們有 25 萬人，其中許多人在創新的 "蝸牛車庫 "里工作，而他們的預算只有西方 IT 公司的一小部分。人工智能還被用于分析俄羅斯的無線電通信和清除地雷。與此同時，俄羅斯在軍事領域的人工智能應用似乎陷入了雄心壯志與實際用途之間的脫節，尤其是自主無人機，據說供不應求。

一些通訊社報道稱，無人化嚴重的烏克蘭已經更進一步，允許配備人工智能的無人機在某些情況下不受人類控制地識別和攻擊目標，從而引發了戰場上 "機器人殺手 "的幽靈。美國軍方已經啟動了一項為期兩年的 "復制者 "計劃，準備投入數千套價格相對低廉的自主系統，主要是為了應對大國在海軍艦艇等領域的數量優勢。澳大利亞一家名為 "Anduril "的公司（以《指環王》傳奇中的一把劍命名）正在向烏克蘭提供可發射彈藥、由人工智能驅動的 "幽靈鯊 "海上無人機。

雖然烏克蘭似乎正在使用自主人工智能來攻擊坦克等大型物體，但它幾乎可以指名道姓地攻擊單個士兵。據《時代》雜志報道，備受爭議的 Clearview 公司免費提供的面部識別系統已經識別出 23 萬多名參與烏克蘭戰爭的俄羅斯士兵和官員。Clearview 系統被用于偵測滲透者、識別親俄民兵和合作者，甚至烏克蘭稱被越過俄羅斯邊境綁架的兒童。Clearview 技術標志著 "戰斗識別系統 "的首次使用，該系統有可能被用于鎖定敵方關鍵人員。例如，一架攜帶彈藥的人工智能無人機可以在原地徘徊，直到發現一名反對派將軍。

與此同時，在立志成為 "人工智能超級大國 "的以色列，人工智能技術正在協助對加沙的哈馬斯目標進行快速定位空襲--該系統被稱為 "火力工廠"，但其針對軍事目標的準確性目前尚不得而知。人工智能還幫助抵御來襲的導彈襲擊，這些導彈試圖以數量優勢壓倒以色列引以為傲的 "鐵穹 "導彈防御系統。以色列國防軍（IDF）越來越多地使用人工智能，并將其應用于移動平臺，如新型 "巴拉克 "超級坦克。巴拉克 "坦克的一個主要特點是配備了 "鐵視角 "頭盔，通過一系列外部傳感器和攝像頭，坦克乘員只需按下按鈕，就能 "看穿車輛的裝甲"。

主要得益于人工智能，坦克能夠在戰場上獨立學習、適應、導航和瞄準。以色列國防軍表示，一對 "巴拉克 "坦克將能夠執行以前需要一個坦克排才能完成的任務。

大多數分析家都認為，烏克蘭和以色列正被證明是在戰斗中加速使用人工智能的前所未有的試驗基地，而這一發展在和平時期通常需要更長的時間。現在，人工智能系統正在接受來自真實戰爭的真實數據的訓練，這意味著人工智能將在下一場武裝沖突中發揮更大的作用和效力，而下一場武裝沖突很可能包括人工智能自主作戰。

參考來源：techstrong.ai

人工智能（AI）究竟是什么？它與電子戰（EW）的未來有什么關系？人工智能正在改變我們所做的一切嗎？如果忽視人工智能，那將是一個錯誤。眾所周知，特斯拉采用了人工智能算法，特別是卷積神經網絡、遞歸神經網絡和強化學習。從根本上說，這些算法可以匯編來自多個傳感器的數據，分析這些數據，然后做出決策或向最終用戶提供信息，從而以驚人的速度做出決策。這一過程以指數級的速度發生，超過了人腦的處理速度。因此，從根本上說，人工智能是機器像人類一樣執行認知功能的能力。

人工智能可以駕駛汽車、撰寫學期論文、以適當的語氣幫你創建電子郵件，因此，它在軍事領域的潛在應用也是理所當然的。具體來說，就是整合人工智能電子戰及其提供的潛在能力轉變。雖然 "電子戰 "一詞已經使用了相當長的一段時間，但將人工智能注入這一領域為提高速度和殺傷力和/或保護開辟了新的途徑。

電子戰包含一系列與控制電磁頻譜有關的活動，傳統上一直依賴人類的專業知識來探測、利用和防御電子信號。然而，現代戰爭的速度和復雜性已經超出了人類操作員的能力。這正是人工智能的優勢所在，它帶來的一系列優勢將徹底改變電子戰的格局。

將人工智能融入電子戰的首要好處之一是增強了實時處理和分析海量數據的能力。在數字時代，戰場上充斥著來自通信網絡、雷達系統和電子設備等各種來源的大量信息。人工智能算法可以迅速篩選這些數據，識別出人類操作員可能無法識別的模式、異常情況和潛在威脅。這種能力不僅能提高威脅檢測的準確性，還能大大縮短響應時間，使友軍在快速演變的局勢中獲得關鍵優勢。

在這種情況下，人工智能賦能的兵力倍增器就出現了，它能在面對復雜多變的局勢時做出更高效、更有效的決策。現代戰場會產生大量電子信號，需要快速準確地識別。人工智能驅動的算法擅長篩選這些數據、辨別模式，并識別在以往場景中可能被忽視的信息。這使兵力能夠迅速做出反應，以更快的速度做出關鍵決策。

此外，人工智能還具有適應和學習新信息的能力，這一特性在電子戰領域尤為有利。電子威脅和反制措施處于不斷演變的狀態，需要反應迅速和靈活的策略。人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的情況迅速調整戰術，持續優化性能，而無需人工干預。這種適應性對于對抗復雜的電子攻擊和領先對手一步至關重要。

人工智能與電子戰的融合還為指揮官提供了更先進的決策工具，比歷史標準更詳細、更快速。人工智能算法可以分析各種場景，考慮地形、天氣以及友軍和敵軍兵力等因素。這種分析為指揮官提供了全面的戰場情況，使他們能夠在充分了解情況的基礎上做出決策，最大限度地提高任務成功的概率，最大限度地降低潛在風險。此外，人工智能驅動的模擬可以演繹不同的場景，使軍事規劃人員能夠完善戰略，評估不同行動方案的潛在結果。美國今年早些時候進行了一次以印度洋-太平洋地區為重點的演習，將大語言模型（LLM）作為規劃和決策過程的一部分。一位演習成員稱贊了系統 "學習 "的成功和速度，以及系統成為戰場上可行資源的速度。另一個例子是，利用已輸入人工智能系統的數據對目標清單進行優先排序，人工智能系統能夠考慮瞄準行動、網絡，從而比操作人員更快、更全面地了解戰區情況。

不過，必須承認，要完成人工智能整合，還存在一些潛在的障礙。首先，美國防部大多數實體無法直接獲得人工智能技術。大多數從事前沿人工智能工作的組織都是商業公司，它們必須與軍事系統合作或集成。這可能會受到美國現行預算和研發流程的阻礙。此外，美國的這些流程進展緩慢，人工智能技術很有可能無法融入美國兵力。還有潛在的道德和安全考慮。隨著人工智能系統在探測和應對威脅方面承擔更多責任，人類的監督和控制水平也會出現問題。為了與戰爭法則保持一致，需要有人工參與，而不是完全依賴人工智能來做出攻擊決策。任何時候，只要有可能造成人員傷亡、附帶損害或其他問題，就需要人類做出有意識的知情決策，而不能任由人工智能自生自滅。在人工智能自主決策和人工干預之間取得適當的平衡至關重要，以防止意外后果或機器在沒有適當問責的情況下做出生死攸關的選擇。

最后，人工智能的整合引發了對潛在網絡漏洞的擔憂。雖然人工智能可以提高電子戰的速度和準確性，但它也為試圖操縱或破壞人工智能系統的惡意行為者帶來了新的攻擊途徑。要保護這些系統免受網絡威脅，就必須采取強有力的整體網絡安全方法，同時考慮到人工智能驅動的電子戰的硬件和軟件層。

最后，不可否認，將人工智能融入戰爭預警的潛在戰略利益是巨大的。人工智能處理海量數據、適應不斷變化的條件和支持決策過程的能力有可能重塑現代戰爭的格局。隨著兵力越來越依賴技術來保持在數字化作戰空間中的優勢，負責任地開發和部署人工智能驅動的預警系統將是必要的。 如何在技術創新、人工監督和安全措施之間取得適當平衡，將決定能在多大程度上實現這些優勢，同時又不損害戰略目標或道德考量。美國采購系統面臨的挑戰也將在人工智能集成中發揮關鍵作用。人工智能在電子戰中的變革力量有可能改變游戲規則。問題是：它會嗎？人工智能將如何融入新型 EC-37B Compass Call 和 NexGen 干擾機等未來平臺？陸軍是否會將人工智能納入其推動營級決策的努力中？這些都是值得探討的問題，但有一點是肯定的：電磁作戰界必須繼續接受創新思維，因為我們知道未來的戰斗將在電磁頻譜中開始和結束。人工智能將在現代戰爭的新時代發揮關鍵作用。

雷達和電子戰（EW）等軍事應用測試和測量系統的設計人員正在加緊使用人工智能（AI）解決方案，以便更好地測試認知功能。同時，現代數字架構的采用也推動了軍事測試需求的增長。

人工智能（AI）和機器學習（ML）工具正在進入國防系統的幾乎每一個領域，從制造、雷達系統開發、航空電子設備到軟件開發和測試測量系統。

NI 公司（德克薩斯州奧斯汀）航空航天、國防與政府研究與原型開發解決方案營銷經理 Jeremy Twaits 說："人工智能不僅影響測試系統本身的能力，還影響我們的測試方式。"人工智能使系統更具適應性，其行為會根據訓練數據集發生變化。有了人工智能，工程師必須了解系統性能的界限，并使用測試方法來滿足系統部署時可能遇到的最關鍵和最可能的情況。

人工智能工具還能在電子戰系統中實現認知功能。羅德與施瓦茨公司（Rohde & Schwarz，馬里蘭州哥倫比亞市）航空航天與國防市場部雷達與 EW（電子戰）全球市場部門經理 Tim Fountain 說："通過為客戶配備工具，提供高帶寬、長時間射頻記錄和回放系統，用于在操作相關的射頻環境中訓練認知系統，從而幫助客戶交付支持 AI/ML 的系統"。

他繼續說："此外，認知系統還可用于提取和分類 ELINT（電子情報）接收器捕獲的寬帶數據中的新型發射器。我們的客戶一再告訴我們，他們面臨的一個挑戰是，他們并不缺少來自采集活動的數據，但對這些信號進行標記、分類、排序和地理定位仍然是一項人工任務，由于時間和預算壓力，分析人員往往會忽略這項任務"。

軍事用戶對數據量的要求只增不減，這給系統設計人員和系統測試人員帶來了更大的壓力。

Keysight 航空航天/國防和政府解決方案集團（加利福尼亞州圣克拉拉市）總經理 Greg Patschke 說："隨著高速捕獲技術的發展，我們能夠收集的數據量正以指數級速度增長。這些大型數據集帶來了分析信息和得出結果的挑戰。目前，我們正在使用無監督機器學習工具來加快洞察之路。我們可以使用智能算法來識別感興趣的信號，對信息進行分類，并識別數據中的模式和異常。利用這項技術為我們打開了一扇通往全新數據分析世界的大門，而這在以前是不可行的"。

由于系統的復雜性，在定義測試場景的同時，通過人工智能系統實現適應性將至關重要。

Twaits指出："幾乎不可能在每一種可能的情況下進行測試，但業界必須定義關鍵的測試場景和模型。"由于真正測試和信任人工智能系統的動態性和挑戰性，測試平臺必須具備適應性，以應對未來的測試場景和要求。例如，NI 的 COTS（現成商用）硬件可以與 MathWorks 的軟件工具（如深度學習工具箱）相連接。NI 和 MathWorks 合作展示了如何利用軟件定義無線電 (SDR) 對訓練有素的神經網絡進行空中測試和評估，以對雷達和 5G 新無線電信號進行分類。

在軟件中定義測試功能

人工智能在測試解決方案中的應用得益于在軟件中植入測試和測量系統功能的能力。

Patschke 說："在測試和測量行業，不斷需要改進測量軟件的功能。EW 測試的專業性往往要求軟件具有一定程度的創新性和靈活性，而這在其他行業通常是看不到的。例如，與雷達/預警機有關的到達角（AOA）測試需要軟件和硬件的無縫配對，以適當應用實時運動學并準確計算 AOA 結果"。

他繼續說："幾年前，[測試]軟件還不具備這種功能，但隨著客戶要求和需求的變化，像 Keysight 這樣的公司已經進行了調整，以滿足這些需求。客戶要求系統具有靈活性，以便在新的挑戰出現時滿足他們的需求。滿足這些需求的唯一方法就是不斷升級我們的軟件，盡可能增加新的功能，這樣就可以不斷地將硬件重新用于多種用途"。

對標準化和快速周轉的需求也需要更多的軟件功能。

Fountain 說："客戶告訴 R&S 最緊迫的問題是，他們需要快速、可驗證和可重復的測量，而且通常是基于標準的測量。"客戶通常沒有時間或內部專業知識來開發特定的測量功能，因此可能會依賴供應商將該測量功能作為附加功能提供，或者在某些情況下使用事實上的行業工具集（如 Matlab 和/或 Simlink）來支持快速軟件/硬件功能，特別是隨著 FPGA（現場可編程門陣列）和 GPU（圖形處理器）在測量數據流中變得越來越普遍。(圖 1）。

[圖1 ? 羅德與施瓦茨公司提供集成記錄、分析和回放系統（IRAPS）。IRAPS可用于需要寬帶寬、長時間射頻記錄和回放的實驗室和靶場射頻記錄和回放應用，如雷達測試和靶場電子戰（EW）效果評估。］

NI 雷達/EW 業務開發經理 Haydn Nelson 說："在軟件中定義測試系統是整個航空航天工業趨勢的體現，通常被稱為基于模型的系統工程。"推動系統級模型和要求的標準化使軟件成為定義自動測試系統不可或缺的一部分。

Nelson 繼續說："對于雷達和電子戰來說，由于雷達的多任務性質和電子戰的保密性質，這具有挑戰性。定義、開發、評估和部署新方法和技術是一個復雜的過程。隨著威脅的不斷發展，用戶需要更快地獲得新系統，而測試和評估流程不能阻礙這一進程。軟件定義的測試系統對于在保持系統能力和性能敏感性的同時滿足速度要求至關重要。

對更多實驗室測試的需求也在推動軟件定義測試系統的發展。Nelson 說："我們看到的一個具體要求是，能夠在實驗室中以現實的方式進行更多測試，而無需面對固定和鎖定測試系統的挑戰。在公開范圍測試之前，測試的次數越多，新方法或新技術獲得最終用戶信任的信心就越大。共享數據和證明能力與開發能力本身同樣重要。"

雷達/預警要求

跨越多個領域的復雜對抗性威脅對雷達和預警系統的性能提出了更高的要求，從而給測試系統設計人員帶來了更大的壓力，要求他們提供準確、高效的解決方案。

"總體而言，趨勢是不斷提高測量精度和降低相位噪聲，"Fountain 說。"精度和相位噪聲直接關系到描述雷達性能的能力。在電子戰方面，我們看到，在擁擠和有爭議的作戰環境的推動下，高度復雜的電磁場景正朝著更高保真模擬的方向發展。"

雷達和預警系統的數字架構要求和現代化努力也要求測試系統具有多功能性。

NI 的 Twaits 說："從高層次上講，測試和評估的要求是由采用現代數字架構驅動的，這些架構要求在單個系統中進行功能、參數和系統級測試，以及分割數字和射頻系統以進行獨立測試的方法。"此外，許多傳統雷達和預警系統正在進行現代化改造，而傳統的測試平臺靈活性太差，無法滿足新系統功能的測試要求。現代化不會帶來無限的測試預算。新系統和升級要不斷平衡預算和時間交付壓力所帶來的限制，而適應不斷變化的要求本身就是一種要求"。

帶寬需求也對測試系統提出了更高的要求。"從技術上講，在電磁頻譜戰（EMSO）領域，實戰系統正朝著更寬的帶寬、更高的頻率、更大的頻率靈活性和更強的抗威脅能力方向發展。因此，[測試和測量]設備必須能夠生成和分析具有適當規格的波形，快速調整，并創建逼真的場景，在接近真實的運行條件下對被測設備施加壓力。"

測試系統還能在系統部署前的設計過程中盡早發現缺陷，從而降低長期生命周期成本。

Twaits說："按時、按預算交付的一個關鍵方面是制定測試策略，以便在設計過程中及早發現缺陷。露天靶場測試成本高昂，對于測試早期設計既不可行也不實際。例如，在雷達測試中，客戶正在尋找硬件在環系統，該系統可將真實目標注入到正在測試的雷達系統中。這使他們能夠盡早、頻繁地測試系統，盡早消除問題，并針對各種情況對雷達進行評估"。

NI 提供的雷達目標生成 (RTG) 軟件使客戶能夠將 PXI 射頻矢量信號收發器 (VST) 作為閉環實時雷達目標生成器來操作。它為工程師提供了一個單一模塊，既可作為標準雷達參數測量設備，也可作為 RTG，具有很強的能力和靈活性，適合最終用戶的調整。通過完全開放的列表模式，用戶可以定義多達 1000 萬個測試目標，以硬件速度進行排序，從而以在露天靶場上無法實現的方式刺激雷達。

電子戰系統的作用是對抗和探測復雜的敵對威脅，而測試系統的作用則是使作戰人員不僅能高效而且能安全地利用這些系統。

Patschke 指出："EW 測試的核心是確保人員和設備都做好應對各種電磁威脅的準備，從而保證部隊的安全。隨著 EW 測試環境越來越先進，客戶需要生成盡可能逼真的模擬。要做到這一點，就必須生成能模擬現實條件的高保真動態場景。過去，這需要大量的設備，而這些設備在使用中往往缺乏通用性。現在，客戶不僅希望他們的設備具有更高水平的能力，如更寬的帶寬和更多的輸出端口，而且還希望它能以更緊湊的尺寸提供更大的靈活性。Keysight 推出了包括最新 M9484C 矢量信號發生器在內的可擴展、開放式架構 EW 測試和評估產品組合，滿足了客戶的這些期望。"(圖 2）

[圖2 ? Keysight 的 M9484C 矢量信號發生器是一個四端口信號源，還能產生脈沖對脈沖輸出。這種單一信號發生器能夠取代四個老式信號源]。

Fountain 對發展趨勢的最后評論是："人們希望從露天靶場測試轉向封閉實驗室，這主要是由于露天測試的復雜性、成本以及測試產生的射頻輻射可能被不受歡迎的聽眾截獲"。

開放架構/MOSA 計劃

Fountain 說，在測試和測量層面，他并沒有看到這些計劃有多少活動。"測量系統在操作層面有一些利基應用，模塊化架構（如 MOSA[模塊化開放系統方法]和 SOSA[傳感器開放系統架構]）的優勢和附加成本將適用于這些應用，但在大多數情況下，測試和測量設備是在實驗室中，需要一個可控的環境來提供高度的測量精度。"

Nelson說："從許多方面來看，SOSA等標準架構在嵌入式設計中采用的理念與NI在模塊化PXI平臺測試和測量設計中采用的理念非常相似：制造模塊化、靈活和可互操作的系統。模塊化開放式架構的這三個目標是未來軍用嵌入式系統取得成功的關鍵，使系統能夠在今天設計，并在明天進行低成本升級。NI 的測試和測量方法與這一目標不謀而合。擁有模塊化、可擴展、靈活和可升級的嵌入式系統意味著測試系統也必須是模塊化、可擴展、靈活和可升級的，以適應不斷變化的要求、能力和接口。我們相信，與開放式架構計劃的模塊化方向一致的模塊化測試系統將有助于實現這一新嵌入式系統理念的承諾。"

Keysight 的 Patschke 說："投資新產品的客戶希望確保其傳統設備和系統能夠與升級后的平臺協同運行。"這不僅是一項節約成本的措施，而且還能通過延長舊產品的使用壽命來減少浪費，同時使整個系統保持最新狀態。開放式架構平臺將可持續發展作為優先事項，同時又不犧牲升級能力。Keysight 在設計下一代系統時非常重視開放式架構的實施。"

展望未來

人工智能和軟件定義的測試系統正在為現在以及未來的雷達和 EW 測試系統的更多能力鋪平道路，例如軟件定義雷達、頻譜共享、數字孿生等領域。

Patschke說："未來美國國防部（DoD）客戶的系統測試可能發展的一個途徑就是數字孿生技術的進步。"這些系統利用基于模型的系統工程（MBSE）方法生成數字化的真實測試場景，這些場景通常會考慮到外部變量，而以前的虛擬測試方法無法做到這一點。理論上，'數字孿生'概念可以將大多數（如果不是全部）物理系統工程活動轉換為虛擬活動。在進行物理測試不切實際、真實世界的效果難以再現的情況下，"數字孿生 "有可能增加廣泛的價值。隨著客戶尋求更可靠、更具成本效益的測試手段，數字孿生選擇可能會變得更具吸引力。

Fountain 說，未來幾年有四個關鍵領域將推動測試和測量技術的發展：

• 頻譜共享： 頻譜帶正被重新部署到 CBRS（無線網絡）等商業應用中，這就要求進行更全面、更精確的共存測試。
• 軟件定義雷達： 從模擬脈沖雷達到全數字調制雷達（每個脈沖都可以調制）的轉變已經實現了雷達與合作資產之間的通信。但這不僅僅是雷達和通信，還包括 EW，包括 EP 和 EA，以及集成到單一平臺的[軍事通信]。
• 量子傳感和量子雷達仍處于早期階段，但如果這些技術能在 "實戰 "中發揮作用，它們將改變沖突的根本結構。
• 從傳統的基于脈沖描述符字（PDW）的環境生成轉向基于高保真同相（IQ）的系統，這推動了對更高帶寬射頻生成能力的需求。

雷達和預警系統對靈活性和多功能性的需求也成為測試和測量需求的一個特點。

"納爾遜說："我們已經看到許多要求測試系統像瑞士軍刀一樣的需求：客戶希望測試設備能在單一系統中完成所有功能。

"我們經常收到這樣的請求：要求配置的系統在進行雷達目標生成等系統級測試的同時，還能進行參數測試，并能進行射頻記錄和回放。這些要求結合在一起，就很難在保持可接受的尺寸、重量和功率的同時，以具有成本效益的方式完成測試。只有采用模塊化系統，在封閉的特定功能與使用開放軟件擴展功能之間取得平衡，才能做到這一點。我們看到的趨勢是，現代測試系統必須像它們所測試的系統一樣具有多功能。