在過去17年的反叛亂行動中，美國陸軍的許多師級情報分析員和設備都停留在靜態、集中的戰術行動中心，以促進對地面行動的情報支持。最近出版的《作戰手冊》（FM）3-0（2017年10月）將美國陸軍的重點從反叛亂轉向大規模的地面作戰行動。這些行動要求各師能夠建立多個前沿指揮所（CPs），這些指揮所能夠生存并能夠在退化和有爭議的領域促進任務指揮。為了支持大規模的戰斗，情報部門必須重新平衡人員、能力和設備，在一個師能夠建立的所有前線指揮所中，使該師的情報作戰功能具有生存能力。這需要將人員和情報專用設備從主指揮所和戰術指揮所調出，以支持支援區/早期進入指揮所和機動指揮組（如果指揮官需要）。為了考慮到美國同行威脅對手通過電子和網絡攻擊來爭奪美國陸軍進入空間領域的能力，這次重組還需要調整師級的通信計劃，以考慮模擬通信。

引言

“大規模作戰行動的流動性和混亂性將對情報作戰功能造成最大程度的混亂、摩擦和壓力。” - 美國陸軍學說出版物2-0《情報》

在過去的17年中，美國陸軍的情報機構主要是為支持伊拉克和阿富汗的反叛亂行動而運作。陸軍各師總共部署了20多次，以支持伊拉克自由行動（OIF）和持久自由行動（OEF）。這是響應國家號召，支持擊敗基地組織、敘利亞伊斯蘭國（ISIS）、利比亞伊斯蘭國（ISIL）和其他在中央司令部負責區域內活動的恐怖組織。每一次部署都由不同的作戰環境、獨特的任務以及不同程度的作戰成功和失敗所決定，但有一個共同點：師部的情報行動主要由分析員使用靜態、集中的戰術行動中心（TOC）中的設備進行。隨著陸軍為未來的作戰行動做準備，《作戰手冊》（FM）3-0（2017年10月）將重點從反叛亂轉移到準備在大規模作戰行動（LSCO）中與同行競爭者作戰。FM 3-0明確指出，師的主要作用是 "作為戰術總部指揮各旅進行決定性的行動"。這些行動要求各師能夠建立多個前沿指揮所（CPs），這些指揮所具有機動性、可生存性，并且能夠在退化和有爭議的領域內促進任務指揮。

在OIF和OEF期間，促成師級情報行動的一個關鍵能力是一個無爭議的空間領域。指揮官和下屬單位通過一個使用衛星的情報架構，在叛亂團體沒有能力影響的空間領域，收到近乎實時的情報收集、處理、利用和傳播。除了無爭議的通信網絡，叛亂分子的游擊戰術主要集中在東道國的政府設施和人口中心，這使得師部情報部門可以在大型前沿作戰基地（FOB）開展行動，而不需要對情報部門的生存能力和機動性作出重大規劃。師中央情報局沒有受到敵人的持續和直接攻擊的威脅。大規模的戰斗不會給情報部門帶來領域優勢或假定的生存能力。同行對手將在所有領域與美軍進行較量，甚至可能在某些領域長期保持優勢。FM2-0《情報》指出："部隊必須準備好對抗各種威脅、敵方陣型和未知因素的情報。"威脅的變化并沒有改變情報的作用，即提供 "及時、準確、相關和預測性的情報，以了解威脅的特征、目標和行動方案，從而成功執行進攻和防御任務。"然而，威脅的變化確實提高了對情報的期望。大規模的戰斗代表了情報行動執行方式的范式轉變。各師可能會在大的地理區域內建立多個不斷流動的中央情報局，以履行其任務指揮職責，而情報部門必須準備好支持他們。

美國陸軍理論討論了一個師能夠建立的五種類型的指揮所：主指揮所（MCP）、戰術指揮所（TAC）、機動指揮組、支援區指揮所（SACP）和早期進入指揮所（EECP）。每個指揮所執行不同的功能，從而使任務指揮更加有效。按照目前陸軍修訂的組織和裝備表（MTOE）的規定，師級情報部門只被授權在MCP和TAC中操作人員和裝備。不能假設在LSCO環境中不使用其他CPs。陸軍各師必須確保其情報部門的結構能夠在不斷受到攻擊威脅的多個中心點有效運作，需要有快速轉移的能力才能生存。

由于有爭議的空間領域，通信能力將受到限制，影響基于衛星的通信的可能性增加。目前的情報架構依靠衛星在下屬單位的信息收集器和師級中央情報局的分析小組之間傳輸關鍵情報。衛星可用性的喪失極大地影響了師部情報部門支持指揮官了解、可視化和描述敵人威脅的能力。用于建立師部情報架構的設備授權缺乏靈活性和冗余度，無法支持在衛星通信被拒絕的環境下執行的情報行動。

本專著探討了師級情報部門組織人員和情報架構的最佳方式，以便在大規模作戰行動（LSCO）期間，在加強機動性、生存能力和有爭議空間領域的環境中，在多個指揮所開展行動。為了支持多個指揮所的工作，師情報部門必須確保在不同的指揮所中，師情報部門的所有任務都是冗余的，這一點超出了修訂的組織和裝備表的授權。G-2總部、G-2X和分析與控制部門的精選士兵必須以機動的方式執行他們的任務。為了在被拒絕或有爭議的空間環境中行動，師情報部門應該建立主要的、備用的、應急的和緊急的通信計劃，其中包括一個模擬信使系統，以向其他師的CP和下屬單位傳播情報。在LSCO環境中，由于行動節奏的加快，特別是在進攻中，情報職能可能會被大大削弱。

師情報部門必須有適當的姿態來支持作戰層面上的LSCO。無論作戰環境如何，師的情報部門必須為指揮官、參謀部和下屬單位提供盡可能及時和準確的信息。此外，情報和行動之間的關系是相互的，"情報推動行動，行動促成情報"，在正確的地方沒有正確的情報人員和設備會降低組織的作戰效率。進一步的分析可以確定：1）目前授權給該師的情報人員和設備是否足以支持多個指揮所；2）提供關于G-2應該如何組織這些資產以支持大規模作戰行動中的任務指揮行動的建議。

為了找到支持性證據來檢驗這一假設，**本研究依賴于四個研究問題。首先，在大規模的作戰行動中，師級情報部門應該在哪些作戰環境中行動？第二，目前的師級情報部門是如何設計運作的？在支持LSCO行動要求的能力方面存在哪些差距？第三，在過去的LSCO環境中，單位不斷移動，通信網絡不像最近的反叛亂行動中那樣可以評估，情報部門是如何運作的？最后，根據目前部隊的最佳做法，G-2在其部門內部可以做些什么來更好地支持師級LSCO？**為了更好地闡明所討論的問題和本專論的內容，需要對幾個關鍵術語進行定義。機動性被定義為 "軍隊的一種質量或能力，它允許軍隊從一個地方移動到另一個地方，同時保持完成其主要任務的能力。"本專著討論了情報部門在執行其主要任務的同時進行生存性移動的能力。關于生存能力的討論涉及到 "保護人員、武器和物資，同時欺騙敵人的所有方面"。

第一節描述了情報部門應在哪些環境中行動，以及師部情報部門必須解決哪些問題以最好地支持LSCO。

第二節研究師級的情報行動。本節回顧了第二次世界大戰（WWII）期間的一次師級情報行動，這是美國陸軍部隊最后一次在沒有使用衛星來促進通信和情報收集的情況下進行LSCO。特別是第80步兵師在1944年和1945年在喬治-巴頓將軍的美國第三軍中橫跨法國北部作戰時的情報使用情況。這項研究確定了在情報部門組織和信息傳播方面的經驗教訓和最佳做法。此外，本專著還討論了一個師的情報部門最近的MTOE歷史，這些變化如何影響該部門支持LSCO的能力。

第三部分研究了G-2師目前是如何為LSCO進行訓練的，以便在大規模戰斗之前找出目前訓練趨勢所不能解決的能力差距。第三節還推薦了一個組織結構，使師級情報部門能夠更好地支持大規模的地面作戰行動，并使用基于理論要求的篩選標準來評估這一建議，以確保中央情報局的生存能力和完成師級情報行動的要求。

第四節提出了對大規模作戰中執行情報行動至關重要的關鍵見解。

美國缺乏一套專門的人工智能（AI）戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角，不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手（Grip）"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系：自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎，除了揭示改變任務指揮理論的必要性外，還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平（和作戰藝術）在歷史上有類似的案例，說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設，揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的，此外，美國陸軍任務指揮理論需要調整，以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。

簡介

“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里，誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士，2018年

預計人工智能（AI）將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力，超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統（AWS）中的潛力同樣是無限的：分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題，為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化（和革命）的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后，法國人忽視了普魯士的鐵路試驗，給第三帝國帶來了危險，同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出，每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。

對作戰層面的討論側重于作戰藝術，以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段，以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論，增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險；實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上，而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致；這引起了沖突的可能性，其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么？大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么？有哪些關于顛覆性技術的歷史案例？理論應該如何改變以解釋顛覆性技術？

本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念，以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能；一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節（理論）將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊，方法是：綜合美國的人工智能戰爭理論，描述中國的人工智能戰爭理論，以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節（歷史）是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰（ALB）的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節（新興理論）提出了作戰藝術的新要素，作為一種認知工具，幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型，讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展，以說明人機互動的情況。

主要研究成果

人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏；然而，在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系，這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能，揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜，通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度，或者說掌握的形式，代表了作戰藝術的一個新元素。同樣，需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中，以實現掌握形式之間的移動。

方法論

綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖，提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景，允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據，政策和發展路線圖是必需的，因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模，中國被選為對抗模式，預計在10到15年內，中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。

圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論，以喚起人們對多域作戰（MDO）和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展，而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的，因為它仍然是一個更大（和有限）整體的一部分，因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題，從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史，考慮到人們不能直接分析以前的沖突，以獲得教訓或原則。在這種情況下，任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制，以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。

范圍和限制

本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內，其理解是解決方案是聯合性質的，因為 "陸軍不能單獨解決問題，概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致，清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案，而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。

關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮，本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是，人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的，而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的，人工智能的戰術實施將不會被詳細討論，而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。

摘要

在21世紀，人工智能侵入了我們生活的各個方面。它通過獲取、存儲和回憶信息，幫助用戶建立對周圍世界的更好理解。最令人震驚的是，每個手機擁有者隨時可以獲得的處理能力超過了第一代計算機的能力。在這種計算能力在私營企業中如此普遍的情況下，軍隊如何將這種技術融入其規劃方法，即軍事決策過程？這項研究探討了人機合作，因為它與陸軍師級的規劃有關。

這項研究解構了MDMP，并提出了與現有人工智能技術及其計算能力，以及人類理解和創造能力相結合的建議。這項分析闡明了通過伙伴式理解的概念獲得的一些流程效率；隨著人工智能學會如何為用戶處理信息，用戶對他們的操作環境獲得了更深的認知理解。這方面的工作也探討了這種整合的成本。

1 簡介

1.1 背景/概述

• "2025年5月21日，為應對一場新出現的危機，該師司令部啟動了一個作戰計劃小組（OPT）。就在幾個小時前，這個陸軍師收到了即將在未來幾周內部署的通知。這種情況發生在初夏，伴隨著一系列獨特的人事挑戰--夏季永久換崗（PCS）季節。由于即將離任的主要工作人員即將離開，而替代人員尚未到達，工作人員的人手并不充足。在剩下的成員中，有些人在所分配的職位上經驗有限，或者從來沒有在陸軍師一級進行過規劃。這個OPT需要審查作戰命令（OPORD），同時還要補充必要的細節，使計劃可以執行。他們沒有足夠的時間向組織的領導者和決策人--司令部提出可行的方案。在審查OPORD、指導團隊新成員、更好地了解作戰環境之外，OPT還必須了解不斷變化的危機的動態，并提出適當的、有效的反應。"

上面的例子在作戰人員的世界里并不是很少發生的。作戰計劃小組必須利用他們的現有資源，最重要的是他們的專業軍事判斷和時間，制定一個計劃供指揮官批準。他們的許多計算、估計和評估將完全取決于他們的集體經驗、理論知識和一些最佳猜測。根據這些計劃和整個陸軍和更大的美國國防部的作戰計劃小組的估計而調整的國家資產，主要是由數據驅動的。將這些數據關聯起來，以更及時的方式提供更精確的人員估計，無疑可以幫助工作人員適應作戰環境，并創造出更多高質量的行動方案、分支和續篇。此外，隨著戰斗的步伐和復雜性的不斷增加，由于通過技術的相互聯系，人類反應、計劃和執行持久行動的認知能力將難以跟上。人工智能技術，總體而言，可能提供了最好的機會，以加強和增強計算解決問題的任務，并減少作戰級規劃人員目前經歷的認知過載。這項技術有可能影響美國陸軍部隊規劃和執行戰爭的方式。

研究的意義

這項研究之所以重要，主要有兩個原因。美國陸軍使用相同的基本規劃方法，即軍事決策過程（MDMP），開展軍事行動已有46年。然而，隨著人工智能在社會應用中的增加，陸軍尚未確定人工智能技術如何在智能任務指揮系統（如XXI部隊旅及以下戰斗指揮系統（FBCB2））之外幫助決策。

其次，思想的全球化已經將人工智能推到了下一次技術革命的前沿。正如20世紀對太空主導權的爭奪刺激了世界主要大國的國家投資一樣，人工智能在21世紀也開始有同樣的投資優先權。人工智能的任何一個領域的重大突破都可能創造出一個在短期內證明不可能克服的優勢。最重要的是，由于我們在政府和私營企業中的信念與敵對國家背道而馳，陸軍和美國處于不利地位。只要專注和精確，軍隊可以從人工技術和軍事規劃的融合中大大受益。

術語的定義

由于本討論的技術性質，術語表是最合適的。以下術語貫穿本專著，為參考提供了基礎。

認知計算--利用各種人工智能技術進行大規模學習、有目的的推理并與人類自然互動的系統

知識庫--精心策劃的數據集或數據體，用作機器學習和認知計算系統的基線。

策劃的數據集--深度學習網絡的基礎知識數據集。

深度學習 - 人工智能的一個方面，涉及模仿人類用來獲得某些類型知識的學習方法。

專家系統 - 人工智能的一種形式，在一個特定的研究領域或專業領域內保持知識。

攝取 - 人工智能系統接收數據的過程。

自然語言處理 - 計算機系統的能力，使用世界知識，通過口頭輸入或書面/打字文本來處理和操作語言，與人類對話。

神經網絡 - 一組處理單元，結構上受人腦啟發，在深度網絡學習中結合一組輸入值產生一個輸出值。

機器學習 - 一個統計過程，從一組數據開始，推導出解釋數據的規則或程序，同時預測未來數據。

伙伴式理解--用戶和人工智能系統之間的迭代對話，其中用戶從系統中獲得更深入的理解，而人工智能系統則獲得對其數據集使用的理解。

強人工智能/通用人工智能--人工智能系統能夠在廣泛的認知任務中表現出明顯的智能行為，至少與人類一樣先進。

弱人工智能/狹義人工智能--人工智能系統能夠成功完成簡單或高度具體的應用。

限制因素

人工智能技術正在通過私營行業的研究和開發迅速發展。因此，某些技術的許多能力和規格都是專有性質的。這種知識產權的發布對這項研究來說是非常有限的。

假設

本研究假設陸軍師的帶寬分配不會因為作戰人員信息網絡--戰術（WIN-T）的取消而大幅減少或增加。本研究還假設陸軍師在理論上與《戰地手冊》3-94戰區陸軍、軍團和師級行動以及陸軍訓練出版物3-91師級行動的雇傭、組成和能力保持一致。本研究假設在本研究涵蓋的未來五年內，人工智能技術不會有重大突破。最后，本研究假設美國陸軍師提供更強大的網絡帶寬、人員冗余以及與戰場前沿的距離，這將優化人工智能技術的實施。

專著的組織

本專著將直接對人工智能歷史和理論進行簡要概述，以提供對該技術的基礎性理解。隨后，技術系統和軍事規劃的歷史整合將提供與建議在未來應用的相關背景。對MDMP的分析將確定人工智能技術是否可以利用私人產業中的應用進行整合。本專著將討論將人工智能技術納入作戰計劃的潛在權衡和副作用。最后，結論提供了進一步研究和應用的結果和建議。

（第2-3章關于AI的發展綜述請查看原文）

4 戰役層面的規劃

軍事規劃是指令性行動的結果。國家指揮機構指示解決沖突的選項，而軍隊則尋求完成所需的狀態。從本質上講，軍事規劃是一種確定和實施解決方案的手段。在介紹的例子中，相對于應急計劃中完成的研究和規劃工作，作戰規劃小組需要提供與當前作戰環境相關的選擇。技術革命從根本上增加了全球環境的互動復雜性，影響了作戰環境中的區域行為者。美國陸軍學說，特別是陸軍學說參考出版物（ADRP）5.0作戰過程，將規劃定義為 "理解的藝術和科學，設想一個理想的未來，并制定有效的方法來創造這個理想的未來。"對于作戰層面的戰爭，在本專著的其余部分，這被稱為作戰規劃。

在聯合出版物或美國陸軍理論中沒有關于戰役層面規劃的具體定義。然而，作戰水平是國家軍事戰略目標和部隊戰術運用之間的聯系，重點是設計、計劃和使用作戰藝術執行行動。AJP-5將戰役層面的規劃定義為 "在戰役層面進行軍事規劃，以設計、實施和維持戰役和主要行動，從而在特定的戰場或行動區完成戰略目標"。

在這個層次的戰爭中，規劃將戰略轉化為行動。戰役層面的規劃也是概念性規劃和指揮藝術與詳細規劃和控制科學的結合點。這一層次的規劃也最專注于軍事解決方案，在很大程度上擺脫了與戰爭政治相關的模糊性。贖罪日戰爭后的主要行動更關注于實現軍事目標，而不是參與戰爭政治。此外，行動的重點是奪取、保留或利用主動權。例如，在 "沙漠風暴 "戰役的規劃階段，由高級軍事學院培訓的戰役層面的規劃人員不太關心其計劃的政治影響，而是關心如何利用行動藝術來實現軍事目的。

作戰藝術是一種產生理解的工具。因此，戰役規劃在很大程度上依賴于指揮官正確構思問題并將一系列可能的解決方案可視化的能力。陸軍理論指出，作戰藝術是指揮官和參謀部制定戰略、戰役和行動的認知方法，通過整合目的、方式和手段來組織和運用軍事力量。通過對戰術行動在時間和空間上的排序，指揮官和參謀部可以組織系統地擊敗敵對勢力，或在戰役級別規劃開始時確定的戰略目標。與任何級別的規劃一樣，參謀部的經驗對于建立共同的理解尤為關鍵，而且隨著戰爭領域內的行動隨著時間的推移不斷擴大，參謀部的價值將繼續增加。

參謀部很重要，因為他們提供了必要的洞察力，使指揮官能夠做出明智的決定。通過批判性思維、知情分析和經驗，參謀部協助指揮官了解情況，做出并實施決策，控制行動，并評估進展。這些職能推動了行動過程，這是美國陸軍行動層面規劃的基礎框架。

美國陸軍有三種規劃方法，能夠對部隊的使用進行規劃。陸軍設計方法（ADM）和軍事決策程序（MDMP），分別作為戰爭戰略和戰役層面的渠道，而部隊領導程序（TLPs）則只在戰術層面上實現行動。指揮官和參謀部根據問題的復雜性、可利用的時間和參謀部的可用性來決定和使用這些方法的適當組合。沿著規劃的連續性，行政管理的性質大多是概念性的。行政管理的抽象性主要是由于它要解決的業務問題的復雜性。MDMP通過技術還原和基于系統方法的解決方案，很容易解決結構良好的問題。然而，當問題變得更加模糊和不可預測，或結構不良時，軍隊設計方法學提供了批判性和創造性思維的工具，以理解、可視化和描述不熟悉的問題和解決它們的方案。ADM幫助指揮官和參謀部匯總最相關的事實，并提供一種操作方法，以幫助過渡到更詳細的規劃方法，MDMP。雖然概念性規劃需要一些數據來確定進入戰區的力量流動，但MDMP創造了規劃中的大部分詳細行動（圖6）。

圖6. 美國陸軍的規劃方法。美國陸軍，FM3-0，1-20。

軍事決策過程是詳細規劃的起點。MDMP是迭代的、更加明確的規劃方法，建立了將ADM的解決方案框架中表達的概念操作化的框架。MDMP是協作性的，使指揮官和參謀部能夠理解、可視化和描述作戰環境，推進制定執行行動方案的進程。它由一系列的步驟組成，有獨立的輸入和輸出。產出導致了對作戰環境的進一步理解，并促進了MDMP的下一步工作。MDMP在很大程度上是有順序的，這證明了這個過程的嚴格性。MDMP可能是非常耗時的，而且高度依賴于工作人員的知識水平、熟練程度和客觀性。

4.1 MDMP的人為因素

與任何組織一樣，該部門的工作人員都會帶有無意識的偏見、別有用心的動機和由每個人的經驗所形成的判斷。這些內部動態和戰爭本身一樣，都是人類的屬性。在規劃和決策中，人類的認知偏差是不可避免的，除非工作人員制定了審慎的、客觀的策略來確認假設和調整范式。偏見主要是由于直覺判斷造成的，作者丹尼爾-卡尼曼稱之為系統1思維。利用自然發展的啟發式方法或經驗法則，軍事規劃人員建立了匆忙的認知 "框架"，在其中對信息進行分類和處理，從而提高認知效率。 雖然不是所有的偏見都是壞事，但在規劃世界各地的軍事行動時，如果沒有意識到自己的心理傾向，就可能是負面的。

指揮官和參謀人員需要了解作戰環境，以實現共同理解，不僅是為了開展軍事行動，而且是為了敘事，這些軍事行動將向更大的受眾傳播。人工智能可以支持更多的知情決定，同時盡量減少人類的一些明顯的認知偏差。最近在阿富汗使用的人工智能 "瑪文項目 "在減少人類偏見方面被證明是有希望的。算法跨功能團隊讓我們看到了人機合作的潛力。

5 人工智能用于“戰役層面的規劃”

新興技術與戰爭的結合是一種歷史上出現的現象。自從從長矛和劍過渡到箭和手炮以來，先進的技術不斷提高戰爭的殺傷力和破壞力。然而，并非所有的技術創新都與 "前線戰斗"有關。例如，當普魯士陸軍總司令赫爾穆特-毛奇（Helmuth Moltke）將復雜的鐵路系統納入普魯士的動員計劃時，這項技術主要支持他的后勤和人員補充，積極影響他的作戰范圍。這種 "前線背后 "的技術與機槍的發展和使用不同，機槍直接促進了第一次世界大戰期間塹壕戰的殺傷力的增加。未來的戰爭也呼應了同樣的觀點。

從概念上講，過渡到一個多維的戰場，人工智能技術可以作為 "傳感器"、"戰斗機 "和 "規劃者"，或其中的組合來使用。每種角色都對軍事手段的實施和應用有促進作用--在 "前線"，或在 "后方"。無人駕駛飛行器（UAV）提供了一個前線傳感器和戰斗能力的例子，這取決于其變體和有效載荷。致命自主武器（LAW）是使用人工智能技術作戰的另一個例子。

直到最近，用于感知和戰斗的人工智能技術是最常見的就業建議。然而，規劃中的人工智能正開始作為 "第三次抵消戰略"的一個要素重新出現，利用新興技術來增強技術優勢。從美國國防高級研究計劃局（DARPA）的戰略計算倡議開始，到當代的機器人和自主系統戰略，美國國防部正在繼續努力將技術融入軍事行動。

DARPA戰略計算倡議

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于1983年制定了戰略計算計劃，作為資助和開發日益有效的人工智能軟件的一種手段。該計劃將智能機器作為一個由相互關聯的子系統組成的單一問題來處理。通過大學和工業界的合作開發子系統，戰略計算計劃可以規劃出這些系統與現有技術的連接和接口。從一開始，戰略計算計劃就有很高的雄心壯志；預測在計劃結束時能實現完全自動化的機器智能，而這是在十年后。該計劃試圖分析和回答有關規劃任務的支持或自動化的關鍵問題。研究后來發現，開發完全自動化的規劃軟件既不可能，也不被軍方認為是可取的，但一個支持人類能力的系統是可行的。

這個時代的兩個擬議的軍事應用以專家系統和自然語言理解為中心。通過創建一個有能力解決問題、提供建議、預測并在狹窄的考慮范圍內提供理由的專家系統，開發者試圖為軍事規劃者創建一個知識體系。這種能力將與自然語言理解協同運作，使機器有能力理解自然語言作為一種交流界面。然而，20世紀80年代的計算機技術無法解釋本地語言，也無法可靠地對該信息采取行動。相反，用戶必須使用一種風格化的、正式的計算機語言和非常有限的關鍵詞來向計算機發出命令。雖然當時的技術不支持這一概念，但這一努力所產生的對話將落實到其他具有意義的項目中。

DARPA后來與MITRE公司和卡耐基梅隆大學合作開發了動態分析和重新規劃工具（DART），以分析智能規劃系統的可行性。作為一個基于人工智能的決策支持系統，它在波斯灣戰爭期間被用來確定在世界各地運輸軍事物資的物流要求。美國運輸司令部和歐洲司令部報告了這個項目的成功，因為它抵消了DARPA之前30年的資金使用。在接下來的20年里，這個項目將發展成為聯合發展和執行助理（JADE），一個支持在最短的時間內（一小時）制定大規模、復雜的部署計劃的規劃工具。JADE與聯合行動規劃和執行系統（JOPES）對接，產生今天仍然使用的時間階段性部隊部署數據（TPFDD）。DART和JADE是非常實用的程序，因為它們使軍事規劃人員能夠在問題發生之前就識別和預測。這些系統卸載了人類操作的認知任務，"提示 "這些規劃者計劃中的摩擦點。不幸的是，這些系統采用的人工智能水平高于操作水平，使戰術規劃人員無法使用它們。

ARES項目

美國陸軍通信電子司令部（CECOM）進行了平行的努力，建立了ARES項目，這是一個使軍團級規劃者能夠進行決策的助理系統。ARES項目是一項基礎研究和探索性開發，調查1986年陸軍軍團級組織對人工智能方法和工具的應用。ARES的目標是展示一個基于人工智能的輔助系統，為未來的行動進行規劃并控制正在進行的行動。使用地形分析、形勢分析和行動方案生成工具，該系統以最大限度地提高人機界面為導向。這些能力支持了規劃人員，減少了對緊張環境的認知壓力。

然而，作戰研究發現，當規劃人員必須考慮具有不同能力的若干執行機構的同時行動時，人工智能規劃理論有一個重大問題，即過于復雜。雖然ARES項目未能完成其最初的目標，但其對地形分析和士兵-機器互動的關注將未來的研究重點轉移到智能系統上，刺激了XXI部隊系統的創建。雖然這些系統是有用的，但它們只是提供態勢感知，而不是人工智能系統所要的任務自動化。此外，這些系統為先進的電子戰產生了一個可瞄準的信號，這是復雜戰場的一個缺點。

第三次抵銷戰略

第三次抵消戰略是一項克服對手均勢、減少軍事力量結構和下降的技術優勢的計劃。這項多年的努力為一系列的重點領域提供了方向和資金。這些領域包括反介入和區域拒止（A2AD）、制導彈藥、海底戰、網絡和電子戰、人機合作以及兵棋推演和概念開發。第三個抵消戰略解決的主要問題之一是，美國有可能危險地落后于那些在先進技術上投入大量資金且沒有自我約束的潛在對手。隨著該戰略繼續在一個概念下調整目的、方式和手段，諸如機器人和自主系統戰略等附屬倡議有非常集中的努力來支持該戰略。

機器人和自主系統戰略

為了應對近似競爭對手的全球部隊現代化努力，美國陸軍在2017年制定了機器人和自主系統戰略（RAS），在一段時間內對投資和能力重點進行優先排序。RAS有五個能力目標：提高態勢感知，減輕士兵負擔，維持部隊，促進運動和機動，以及保護部隊。該戰略的重點是人機協作，也被稱為 "有人-無人協作"（MUM-T）。這一概念將人與自主系統或人工智能結合起來，以提高決策速度--這是當代戰場上急需的屬性。這一戰略應對了未來OE中的挑戰：戰場上行動速度加快，對手越來越多地使用RAS，以及競爭環境的復雜性擴大。

雖然這些目標是第三個抵消戰略的一個子集，但它們提供了一個新的戰術層面的重點。然而，這一戰略需要在更高層次上的補充技術。例如，RAS建議增加營級及以下級別的無人駕駛飛機和地面系統的數量。然而，營級人員的班、排和連的系統的大幅增加可能意味著收集和處理的數據量的指數級增長。如果高層沒有人工智能系統，師部工作人員將無法跟上同步行動的步伐。更糟糕的是，這些工作人員可能會在認知上被傳輸的大量數據所淹沒，使他們無法有效管理整體作戰環境。正如毛奇將軍通過補充性的鐵路運營官員（一種早期的人機合作形式）將鐵路運輸的復雜性引入到戰爭中，這一戰略需要在更高層次上做出平行努力。

人機組隊

人機合作是指系統和人的配對，以抵消兩者的弱點。美國陸軍的無人機系統和AH-64阿帕奇直升機采用了這種概念，稱為人機合作（MUM-T）。通過這一過程，陸軍AH-64阿帕奇飛行員能夠在被認為對載人航空過于危險的環境中使用和控制無人系統。MUM-T使無人系統能夠利用其優勢、對峙距離和目標獲取，以最大限度地發揮飛行員的優勢、殺傷力和反應能力。這一概念可作為人工智能人機協作的基礎。

在人工智能的范圍內，人工思維和人類思維的配對就是這個概念。人類提供目標、創造力和道德思維，而人工智能頭腦提供自學的經驗、直覺和預測能力。這種能力存在于目前的人工智能技術中。例如，通過算法，AlphaGo系統擊敗了世界上最好的圍棋選手，這個游戲估計比國際象棋復雜300倍。前面提到的深藍所使用的技術，對于下圍棋的計算機來說是不切實際的。因此，通過機器和人的合作，軍方可以保持 "人在回路中"，同時獲得提示性反應和加強對情況的了解的好處，類似于前面提到的阿帕奇直升機飛行員。

總結

綜上所述，人工智能和軍事應用的融合并不是一個新概念。不幸的是，在最初構想時，這種人工智能系統和人類規劃者的愿望遠遠超過了那個時代的技術能力。計算速度和計算機科學技術在過去三十年中取得了指數級的進步。鑒于私營企業的進步，人工智能的使用成為一種社會規范，并擴散到日常生活的所有其他方面，在過去幾十年里曾經被認為是不可思議的愿望現在可能即將實現。

6 研究方法

這項研究確定了MDMP從自動化中受益的地方，同時考慮到與這種行動相關的權衡。此外，軍事決策過程在陸軍總部的各級戰爭中都有使用，但基本分析將以陸軍師為參考框架。在師一級，工作人員將足以通過各種規劃范圍管理多項規劃工作。這項研究將首先對軍事決策過程進行分析，研究一些步驟的具體投入和產出。然后，研究分析最相關的輸出，以確定人工智能是否可以提供輸出或增強人類工作人員的能力，同時也確定目前是否存在這種技術。該研究還將討論在這些下屬流程中獲得成功的基本技術要求。本節還將探討軍事和商業應用中類似的現有技術。最后，研究將討論在該過程中使用人工智能的權衡，提供與一些模擬過程的相似之處，這些過程隨著人類對技術過程的日益依賴而萎縮。

7 分析

軍事決策過程由七個步驟組成，整合了被稱為作戰功能的專業領域。MDMP有獨立的輸入和輸出，能夠增加對形勢的理解。MDMP是陸軍作戰過程中 "規劃"步驟的基礎，隨后是軍事行動的準備、執行和評估。如下所述，每個步驟都有子過程，在人工智能技術的支持下，這些子過程可能更有效，也可能更及時。那些最好由人工智能支持的子流程如下：

接收任務

接到任務是MDMP的第一步。這一步涉及剖析上級總部的行動命令，同時使計劃得以啟動。它需要提醒工作人員和其他關鍵參與者，收集必要的工具，并對可用于規劃的時間進行初步評估。接收任務還涉及到建立規劃的計劃--更廣泛的陸軍行動過程的一部分。通常情況下，師部工作人員在上級部門建立行動區域時進行平行規劃，并將產出產品過渡到MDMP中使用。MDMP包含了陸軍設計方法的要素（如作戰方法），ADM過程的概念性需要人類的創造力和批判性思維。作戰方法通過建立上級總部、作戰、規劃門路和敵方時間線之間的時間線來設定過程的節奏和軌跡。第一步的產出是指揮官對規劃方法的初步指導和發布第一個警告命令。

圖7. 任務協助計算（MAC）系統的圖形描述。

在MDMP中，人工智能將利用認知計算方法為該過程提供補充支持，實現深度學習。正如任務指揮系統在MDMP第一步的 "收集工具 "子步驟中被準備和吸收一樣，人工智能系統，任務協助計算或MAC，將被提供一個由高級總部行動命令/附件組成的精心策劃的數據集。這個攝取過程將支持對第一步中產生的最新人員估計進行交叉分析，同時允許與用戶互動，在系統的神經網絡中建立更好的聯系。使用由FM6-0和參謀部生成的預先格式化的警告令模板，系統會自動將來自上級總部的信息填充到警告令中。基于對聯合和機構間系統冗余網絡的漸進式訪問，該系統將對信息進行關聯，以便在MDMP的第二步與參謀部進行分析和討論。(見圖7)

任務分析

MDMP的第二步是任務分析。這是MDMP中最重要的一步，因為它定義了包含問題的環境背景。通過對形勢的繼續評估，任務分析確定了作戰環境的框架，以產生問題和任務陳述，以及指揮官的意圖，從而推動作戰行動。如果問題陳述、任務陳述或指揮官的意圖從一開始就沒有被充分理解，任務成功的可能性就會大大降低。因此，每一個子步驟在計劃中都是重要的和相關的。下面的插圖討論了這些子步驟。

在一個師的規劃人員的 "整合單元 "中，無論是規劃、未來行動還是當前行動單元，都會有來自每個作戰職能小組的成員負責一個任務分析子步驟。在某些子步驟中，每個職能小組都需要審查、分析并向小組提交相關信息。例如，每個作戰職能部門都必須識別、分析和評估上級指揮部下達的指定的、隱含的和基本的任務。通過其他子步驟，如戰場情報準備（IPB），每個作戰職能部門都要對各自的對抗職能進行分析（如友軍火力資產與敵軍火力資產），但情報作戰職能部門負責管理這一過程。隨著各職能小組在每個子步驟中的工作，集體產品在任務分析簡報中向指揮官傳達了結論（子步驟14）。研究人員選擇了任務分析的第1-3、4和6個子步驟來整合人工智能。這些步驟是數據驅動的，為人工智能提供了最佳用途。

美國陸軍，ATTP 5-0.1，4-6。

分析上級總部的計劃或命令

在收到上級總部的行動命令和附件后，MAC將被加載數據。這一行動使系統能夠在作戰命令數據之間建立聯系，為與用戶結成伙伴式的理解做準備。當陸軍規劃人員需要信息時，MAC準備好提供答案，以及其回應背后的原因。例如，MAC會根據用戶的要求提供高級指揮部的行動概念，以及在命令中發現的任何其他文本信息。隨著用戶對命令越來越熟悉，并需要參考整個附件中的具體措辭，MAC將能夠根據要求提供頁面和其他背景信息，從而使各梯隊人員之間更好地同步。當信息發生變化時，MAC可以進行更新，并提醒下級參謀部注意這一變化，同時也將變化記錄下來，供以后參考。隨著任務分析進入戰場情報準備（IPB），MAC在匯總有關環境的數據以幫助增強參謀部對形勢的了解方面將是至關重要的。

實施戰場的初步情報準備

戰場情報準備（IPB）是分析敵人、地形、天氣和民事因素等任務變量的系統過程，以確定它們對敵方和友方部隊行動的影響。IPB通過事實和假設深入了解友方和威脅部隊的互動。通過識別計劃中的關鍵差距，IPB也推動了指揮官的情報收集工作。這些工作產生了情報知識，并進一步完善了行動圖景，為指揮官提供了一個更強大的理解基礎來做出決策。IPB包括四個步驟。界定作戰環境，描述環境對作戰的影響，評估威脅，以及確定威脅的行動方案。用于執行這些步驟的數據從廣泛的來源收集。一旦策劃的地理空間數據、敵方模型數據、基礎設施數據和氣候學數據被上傳，這就允許MAC對數據進行匯編，并提供一些規劃者無法立即看到的關聯性。這種人機合作，或者說是拴住的自主權，支持工作人員通過迭代對話和伙伴式學習，對環境有更深入的了解。

與亞馬遜Echo、Alexa或Google Home技術類似，MAC會回答有關其數據庫內任何內容的問題。例如，"MAC，告訴我關于Atropia的人口中心"。該系統將提供有關人口的文化和人口屬性的信息，以及其中的基礎設施狀況。通過查詢近乎實時的社交媒體數據，該系統可以提供大氣，從而為行動方案的規劃提供依據（例如，敵對與中立的人類地形）。通過自然語言處理（NLP）和問題解答技術（QA），系統可以與用戶進行對話，以促進更好的理解。在這些互動中，用戶將完全控制對話，將對話從數據到信息再到理解的認知層次提升。在本研究中，人類和機器之間這種級別的對話在商業行業中存在。

美國境內的許多家庭已經部署了自然語言處理技術。這項技術的下一步發展是使系統能夠提出探索性的問題，對用戶的詢問提供更好的答復。QA技術也是存在的，最新的例子是IBM的Watson，它利用這項技術贏得了Jeopardy節目。與任何系統一樣，其改進在很大程度上取決于反饋，MAC也不例外。該系統將就提供給用戶的答案征求反饋意見，作為互動的質量保證機制。這些反饋將使數據管理人在必要時對數據集進行調整，同時也對算法進行微調。

在IPB完成后，MAC將提供機動性數據以告知友好和敵對的COA。這將包括通過衛星圖像分析和來自機構間來源的其他數據饋送的實時移動條件，這些屬性在過去幾年中通過人工智能進行了證明。隨著規劃的繼續，除了向用戶發出任何其他正式要求的警報外，MAC將提示規劃者驗證或證明是無效的假設。這種能力擴展了Project Maven所采用的現有技術，Maven項目是2018年部署在阿富汗的人工智能技術，用于支持圖像情報（IMINT）的情報分析員。

用戶和MAC將共同生成整個MDMP中使用最多的IPB產出，即事件模板、初始信息要求、決策支持矩陣和決策支持模板。在協助用戶的過程中，MAC將提供建議的條目，以便進行編輯或完全修改。隨著時間的推移和對已批準產品的觀察，MAC將改進其對用戶的建議，特別是對問題陳述和任務陳述的建議。

確定特定的、隱含的和基本的任務

任務是指由士兵、單位、組織完成的明確界定和可衡量的活動，可支持任務。特定的任務在上級總部的命令或指導中明確指出。隱含任務必須完成指定任務，盡管這些任務可能沒有明確說明。最后，為完成任務必須完成基本任務。基本任務是特定的或隱含的任務，但在行動中始終是任務說明的一部分。參謀部必須找到、理解并說明每一項必要的任務，以便更好地計劃和執行行動。

通常情況下，參謀部的規劃人員會仔細研究上級總部的行動命令和附件，有時會超過50頁的文本，試圖找出與特定作戰功能相關或涉及的任何任務。雖然這種方法很繁瑣，但它可以提取任何可能對開展行動至關重要的特定和隱含任務。這種方法還能通過在指揮層之間產生澄清來加強工作人員的理解。然而，在更高的層次上，行動命令可能有幾百頁，并有許多附件，處理所有任務的能力可能是壓倒性的。更糟糕的是，這個過程需要時間，很少有工作人員真正閱讀所有的命令來理解，從而導致計劃的失誤。

使用文本掃描軟件，MAC將掃描命令、附件和書面指導，以提供一個與被查詢單位和作戰功能相關的任務的綜合。例如，一名維持計劃人員會問："MAC，請從第十八軍團第12-345號命令中提取與第一裝甲師和維持作戰功能相關的所有任務。" 然后MAC將顯示結果，同時口頭上提供任務數量的整體描述。在參考了所提供的源網頁的維持計劃確認后，相關的任務會填充到維持運行的估計中。這個過程同時在每個作戰功能中反復進行，將工作人員的精力從無數個小時的閱讀和搜索轉移到分析和綜合知識上，以便進行下一階段的規劃。

提出問題/任務說明

問題陳述提供了阻礙實現預期目標或目的的問題或障礙。盡管行政部門為問題的制定提供了參考，但任務分析的次級步驟為行動環境和行動問題提供了適當的框架。問題陳述幫助指揮官和參謀部制定解決方案以實現預期目標。

任務說明是描述組織的基本任務、目的和行動的簡短句子或段落。根據單位的基本任務，參謀部提出任務說明供指揮官批準。上級總部的行動命令和指揮官的指導為一個單位的任務提供了信息，使任務說明變得公式化，從而可由人工智能程序計算出來。

雖然，人工智能有能力匯總、識別和回憶數據，但它仍然缺乏獨立創建問題陳述所需的抽象思維能力。盡管如此，由于任務陳述是公式化的，使用單位指定和隱含任務的具體輸入，MAC可以提出一個任務陳述。使用軍事規劃人員使用的相同方法，該系統將提供建議并不斷接收用戶反饋，從而通過深度學習技術實現長期改進。MAC還將有能力檢查、分析和分類用戶生產的產品之間的因果關系，允許其深度強化學習存儲并為未來的應用產生建議。

發布警告令

該系統將能夠根據任務分析簡報中批準的數據和以前的警告令草案制作最新的警告令。用戶將批準警告令草案的數據字段，根據需要為下屬單位編輯任何信息。此外，系統將為未來行動命令（第7步）提供最新的輸入數據，隨著計劃的制定和完善，更新數據字段。系統還將提示用戶從上級指揮部處理的分片命令中獲得新的信息。例如，如果上級指揮部批準了一個單位邊界的改變以調和戰斗空間，MAC將更新COA開發小組，并建議更新作戰命令模板，提醒計劃人員注意該信息和計劃中受影響的部分。

行動方案的制定

行動方案的制定是為指揮官提供選擇的方法。使用下屬單位之間同步的戰術行動，行動方案是對所確定的問題的廣泛的潛在解決方案。行動方案的制定包括七個下屬步驟：評估相對戰斗力、產生選擇、排列部隊、制定一個廣泛的概念、分配總部、制定行動方案和草圖、進行行動方案簡報。人類規劃者仍然是完成這些步驟的主要代理人。今天的人工智能技術還沒有展示出協調行動方案的能力，考慮到計劃火力、同步情報資產和安排運動隊列所需的細節水平。MAC將通過使用地形數據、氣候數據和特定車輛的機動性數據，提供隨時間變化的運動分析，來支持每個子步驟。這項技術類似于谷歌地圖，但包含了一個更強大的算法，以考慮到跨國流動性、編隊規模、移動走廊和車輛類型。來自MAC的分析將使時間線的準確性更加鮮明，并為整個計劃提供更好的同步性。當計劃人員為每個行動方案制定同步矩陣時，MAC將按作戰功能將COA小組的投入填充到COA聲明中，以實現協作。一旦選定的行動方案進入下一步，即戰爭博弈，MAC就會協助確定減員和隨時間推移的相對戰斗力。

行動方案分析（兵棋推演）

兵棋使指揮官和參謀部能夠確定與所考慮的作戰行動相關的困難和協調問題。通過對計劃中的假設和行動進行現實測試，各組織可以預見潛在的風險、摩擦點以及會阻礙任務完成的行動（友軍和敵軍）。這一步也影響了指揮官對作戰問題的理解，確定所提議的解決方案是否會帶來所提議的最終狀態。如果提議的作戰行動方案不可行、不可接受、不合適、不完整或無法區分，那么作戰行動方案將回到發展過程中進行完善。

通過這一步驟，MAC將提供兩種功能。最重要的工作是為每個COA建立計算機輔助的模型和模擬。考慮到COA數據需要更新，這個方案非常耗費時間。用戶必須驗證從系統輸入中收集到的數據（如總部、特遣部隊組成等），以便正確地排列部隊和作戰計劃。第二個功能的強度較低，涉及計算每次交戰的結果。這個功能很重要，因為它提供了對一段時間內戰斗力的分析。它還提供了對戰術行動有效性的評估，保留了足夠的戰斗力以實現任務和期望的最終狀態。MAC將考慮到技術武器數據；殺傷概率和車輛軍備數據來提供結果。人類規劃者仍將負兵棋推演方法和兵棋簡報。這一步的產出將不涉及人工智能。

命令生產、傳播和過渡

MDMP的最后一步是命令生產、傳播和過渡。在這個步驟中，計劃過渡到行動過程的執行階段。第7步包括制作和傳播行動命令、附件和附錄。在這一過程中，工作人員負責核對由于疏忽或基本計劃的變化而造成的規劃差距。此外，參謀部還與上級指揮部進行聯絡，適當反映作戰環境和軍事計劃的關鍵變化。每個作戰職能部門都有一個指定的部分來完成作戰命令，所有部分都必須確保集體產品的連貫性、全面性和完整性。在一個陸軍師中，單元有一個指定的人負責編寫作戰命令的輸入，同時還有一個指定的人將所有的部分編入最后的命令。

MAC，使用整個過程中的數據輸入，將是在這個任務中執行的主要代理。例如，該系統將從批準的COA草圖中讀取COA聲明，并將此文本作為行動部分概念的基礎。由于系統攝取了上級總部的情況和行動概念的段落，它將提供這些作為對師部命令的建議，并在數據集中進行核算修訂。

同樣的活動將發生在每個作戰功能的附件和附錄中。此外，系統將對照已經提交的支持性文件審查新輸入的數據，提示用戶文件之間的差異或規劃的差距，類似于一個更強大的拼寫和語法檢查，像Grammarly程序。一旦調和，用戶將提交該部分，讓指定的編譯人員完成項目。被指定的匯編者將是批準、編輯和審查計算機上轉寫的數據的系統用戶。這項技術是對谷歌應用目前所使用的智能回復技術的改編。使用能夠編寫電子郵件的深度神經網絡，這種形式的人工智能分析電子郵件的內容，并應用一套復雜的編程規則來構建一個回復。人類沒有參與這個過程；算法正在通過機器學習和接觸內容繼續處理自然語言。

隨著MDMP的完成和訂單的打包分發，MAC將繼續支持工作人員，在附件和附錄中推薦文本條目。隨著整個行動過程中的變化，MAC將繼續為集體工作人員提供提示，以便從更高的命令中進行修改。此外，隨著后續MDMP的發生，MAC將建議對行動環境的演變進行修改。這種迭代過程將持續到該司部署完成，在這種情況下，數據集被分析并適應未來的系統。策劃的數據集將被適當地分類細化，以考慮到以前用戶的反饋，隨著時間的推移創造一個更好的系統。

技術權衡

隨著任何技術的使用，人類從根本上適應于更好地發揮其效用。人類與現今移動設備的互動和依賴最能證明這種認知適應。在尼古拉斯-卡爾的著作《淺灘》中，他討論了由于我們與個人計算設備的互動，人類的注意力持續時間更短，專注能力受阻。隨著人工智能和戰役層面規劃的融合，軍事規劃人員有可能變得依賴技術提供的速度和易用性。這種可能性類似于世界上對谷歌查找信息的依賴（速度和易用性）與深入思考和記憶信息的技能萎縮之間的相關性。在任何一種情況下，美國陸軍都面臨著規劃人員在師級高度競爭和嚴酷環境中適應能力下降的風險。然而，使用退化的系統進行訓練可以減輕這種風險。此外，規劃人員在較低層次上仍將使用沒有人工智能的MDMP，從而保留了模擬規劃的技能。另一個風險是計劃人員各梯隊之間面對面的合作可能減少，因為系統以電子方式拉動和存檔OPORD信息。這種影響類似于電子郵件通訊的增加和實際通訊的減少之間的關聯。這些影響都是不可避免的，但并不嚴重妨礙軍事規劃的進行。事實上，這些風險是值得的，因為將人工智能整合到作戰層面的規劃中，可以提高效率、速度和準確性。

8 結論

人工智能比以往任何時候都更傾向于社會規范。這項技術幾乎伴隨著人類生活的每個方面。深度強化學習和專家系統技術的進步正在使私人企業激增。然而，美國軍隊只是見證了人工智能力量的一小部分。隨著其他發達國家對人工智能技術的投資成倍增長，美國正在落后于創新曲線。如果不增加、逐步將人工智能納入軍事規劃單元和作戰規劃團隊，那么作戰過程將不會對未來產生有利影響。此外，美國陸軍站在見證一個戰場，讓我們的認知能力無法規劃、準備和執行，適應使用MDMP的行動。

通過人工智能的能力來分析MDMP，這項研究確定了通過部分融合獲得的潛在效率和積極表現。人工智能技術應逐步整合到陸軍師級MDMP中，以發揮其能力。目前的人工智能技術可以支持MDMP的某些方面，但只有在為軍事用途做了具體的調整之后。未來的研究應該調查目前在戰斗環境中使用人工智能技術的陸軍跨職能小組的擴展情況，以便將規劃過程納入其范圍。最后，研究應該調查人工智能在所有作戰功能中的好處。

美國人工智能國家安全委員會在2021年1月提交給國會的最終報告中建議國防部在2025年前做好人工智能準備。這一建議源于美國同行之間的人工智能軍備競賽，以及近年來在開發用于持續監視、指揮和控制以及武器化代碼的算法方面所取得的進展。雖然美國防部內有旨在利用各部門人工智能的戰略舉措，但戰術能力的發展和部署之間存在嚴重的脫節。作為美國防部的領導機構，聯合人工智能中心負責為美國防部的所有部門創造可行的解決方案，因此，如果所有單位都試圖在2025年之前做好人工智能準備，將不堪重負。本文強調了人工智能發展過程中的一個主要缺陷，并認為應將能力發展授權給空軍機群，并提供必要的資金和資源以真正將人工智能作為一種武器。此外，本文確定了通過基因操縱、智能灰塵納米技術和COVID-19機器學習過程發現成功的人工智能概念，以幫助戰術領導人了解人工智能革命如何幫助他們的特定任務領域，并激勵他們進行自我教育。

當涉及到利用人工智能（AI）時，美國空軍還沒有準備好與同行對手作戰，而且美國處于一場未宣布的軍備競賽中，可能會看到對手在未來十年內占據領先地位，因此需要迅速采取行動以扭轉局勢。更令人不安的是，這一威脅并沒有被該領域的戰術專家完全理解，或者即使他們理解，他們也可能沒有意識到（或在官僚上沒有能力）提供競爭所需的能力。對手在人工智能的研究和開發工作中正在取得進展。情報界的專業人士可以做些什么來解決這個問題。本文將嘗試定義中隊可以解決的戰術相關問題，并確定高層行動的不足之處。

人工智能國家安全委員會在其最終報告中建議美國防部采取行動，以便各部門為十年后的競爭做好準備。委員會的核心建議是美國防部遵循兩條努力路線：在2025年前為廣泛的人工智能整合奠定基礎，在2025年前實現軍事人工智能的準備狀態。這些項目在委員會報告發表前幾年就已經在進行了，這表明了對我們為有效競爭而需要的未來現實的戰略理解和承諾。然而，如前所述，開發人工智能支持的能力需要多年時間。為了有廣泛的人工智能整合，各級領導人需要了解人工智能的基本復雜性，以及如何在他們的任務空間內納入人工智能能力，以便他們能夠在2025年之前迎來人工智能革命。所提到的三大舉措從戰略角度縮短了傳感器和射手之間的差距，但處于邊緣的元素如何為這些努力作出貢獻？此外，如何授權給前線，讓他們根據任務的具體需要進行必要的組織、訓練和裝備？本文的目的是介紹人工智能的基本概念，并闡明應采取的行動，以推動空軍進入由人工智能驅動的持久性監視狀態。以下段落將討論智能能力、經過驗證的分析概念，以及展示未來的需求。

有幾個定義需要提到，以便在本文的其余部分提供背景，并幫助教育下級領導了解基礎概念。首先，人工智能需要三樣東西：數據集、算法和函數。數據集是一個數值表，算法是計算機用來解析數據的過程，而函數是 "從一組輸入值到一個或多個輸出值的確定性映射 "這些構成人工智能的基礎。總的來說，我們可以把人工智能看作是一類努力，它試圖采用計算機算法，并允許人類以合乎邏輯的方式解釋其結果。作為人工智能類別的一個子集，"機器學習（ML）涉及開發和評估使計算機能夠從數據集中提取（或學習）的算法。DL "專注于創建能夠做出準確的數據驅動決策的大型神經網絡模型"，而DL的重點舉措是圍繞著從神經網絡的特定神經元中貢獻特定功能的想法。對DL的理解對指揮官使用人工智能的能力至關重要，因為科幻小說中的想象力會認為這是可能的。

從情報、監視和偵察（ISR）的角度來看，DL可以推動多種數據來源的綜合（例如，多情報融合和分析）。通俗地說，ML可以幫助將幾種情報功能以一種共同的形式結合起來。然而，鑒于適當的數據集、算法和功能（或指揮官的意圖），理論上DL有可能允許對收集的信息進行分析、理解、反駁為錯誤信息、接受為事實、重新分配任務進行額外的收集，或推動新的收集任務，就像人可以做的那樣，但在機器處理信息和得出關于可用數據的結論所需的幾秒鐘內，是自主的。雖然戰略和作戰指揮官正在努力實現一種反映類似于上述DL潛力的能力的最終狀態，但他們仍然必須考慮法律、道德和倫理困境，以及開發完整的人工智能基礎設施的安全性和可靠性。如果戰術領導人不與高級領導人同步利用這些機會，我們注定無法與當前的任務集進行任何形式的整合，并注定無法實現國家安全委員會對人工智能規定的 "到2025年人工智能就緒的軍隊 "的姿態。那么，我們的部隊如何才能變得更有人工智能效率？幸運的是，人工智能驅動的能力、分析技術以及政府和商業案例研究可供探索。

人類基因編輯曾經似乎是難以想象的事情，但通過使用機器學習，它正逐漸成為現實。有關規則間隔短回文重復群（CRISPR）的研究已經進行了多年。作為一種生物技術，人們可以推斷出CRISPR技術的意圖是讓科學家有能力 "改變基因或創造DNA以改變植物、動物或人類。"此外，很難像前國家情報局局長詹姆斯-克拉珀在2016年所做的那樣，將基因編輯作為一種強大的大規模殺傷性武器來爭論。由于基因編輯為裝備精良的對手提供了機會，情報專業人員應該了解有關基因操縱的指標如何通過機器學習表現出來，以達到與美國戰略利益相悖的目的，并幫助指揮官了解他們如何能夠迅速打擊這些威脅。這一現實離所需的科學并不遙遠，如果分析人員知道如何識別必要的因素，他們可以將其納入計算。

如果分析員不能通過DL技術獲得分析所需的數據，也有一些創造性的解決方案來獲得信息。一個提供巨大潛力的創新是被稱為微電子機械系統的微小無線網絡的出現，被親切地稱為智能灰塵。"智能灰塵的大小為立方毫米，包含電源、通信和計算。"這是整個傳感器網絡的一個單一節點。研究還表明，智能灰塵粒子將能夠達到微觀水平，能夠作為傳統醫療護理方法的替代品進行注射。比隱身的尺寸更令人敬畏的是這個設備子集預計能提供的能力。它們可以容納攝像頭、環境傳感器和通信機制，以傳輸數據，并進一步處理。與ML工作、與存儲設備甚至互聯網的連接相結合，人們可以設想出一種檢測概率很低的收集資產，一種維護需求很低的系統，如果計劃得當，這種系統能夠降低前沿部署資產的風險，并限制其進入目標收集區域。

到此為止，本文已經討論了分析師如何將人工智能視為一種威脅，如何將其視為一種收集資產，但分析的過程呢？不妨看看COVID-19大流行病。雖然2020年的大流行病充滿了不確定性，但在大約一年的時間里，病毒被相對快速地分析、追蹤和抗擊。醫學界與DL專家合作，開發了COVID篩查和診斷方法、藥物發現以及最終的疫苗創新。這需要大量的數據輸入，這些數據來自社交媒體、基于文本的數據、病人數據、被稱為omics的科學數據的集合，以及圖像和視頻數據。這個分析系統是一個里程碑，表明人類可以與機器合作，在一個非常有效的時間窗口內從獨特的數據集中創建一個解決方案。應用于多源數據融合和分析的標準情報實踐中，如果有資源，沒有理由相信分析師不能利用DL的能力來制定準確的評估。

正如人們所看到的，人工智能在多個國家安全問題上具有巨大的潛力，如果戰術分析員有能力的話，他們可以將其應用于自己的任務領域。美國防部在人工智能方面最重要的代理人是聯合人工智能中心（JAIC），該中心于2019年2月12日根據行政命令13859的要求啟動，作為國防部人工智能戰略的執行者。有一個組織負責確保人工智能的需求得到滿足是一個有價值的目標，但如果各部門要在2025年之前做好人工智能準備，他們就不可能處理整個國防部的能力發展需求量。各級指揮部需要有一個共同的承諾，以避免因優先事項不一致而錯過機會。就目前的人工智能能力發展進程而言，戰術解決方案是不可用的。

自身的官僚主義阻礙了快速、分散的能力發展。為了確保人工智能驅動的能力，人們必須證明有足夠大的需求需要使用人工智能（如僅用五名分析師對數百萬個數據點進行排序），并通過多層官僚機構提交所謂的 "緊急行動需求"，以達到主要司令部的要求。一旦獲得批準，該請求將被轉發到JAIC進行裁決。一旦被裁定并在國防部的其他要求中被優先考慮，可能需要幾個月的時間才能找到一個開發者，并開始解決這個問題。在最好的情況下，這個過程可能會看到從需求提交到開發的6個月周轉期，這是不令人滿意的，如果服務要在2025年之前做好人工智能準備。這不是JAIC的錯，因為他們應該向國防部領導人和國會倡導人工智能，所以各部門有資金從外部尋求人工智能，同時學習如何在人工智能、ML和DL能力發展方面變得靈巧。筆者建議領導們認真考慮賦予機翼必要的預算、培訓要求，并與經批準的開發者名單（由全軍委員會批準）協調，以追求人工智能的努力。這項建議并沒有將JAIC完全從流程和能力發展中移除，因為該組織將繼續承擔正式的領導地位，制定政策并獲取最佳實踐，以便在整個國防部共享。

人工智能革命就在這里。本文確定了人工智能為部隊的每項任務提供的機會的縮影。人工智能、ML和DL為可能的事情打開了大門，并且應該讓ISR分析員以不同的方式思考問題及其解決方案。從基因突變到自動分析再到自主武器，可能性只限于可用的數據--或如何解釋可用數據。美國的對手已經具有威脅性，并且很可能在未來十年內增加。國家安全不僅需要提高對人工智能的認識，還需要開發和整合基于人工智能的武器系統。依靠簽約組織來開發機器算法，在未來是不可持續的。必須根據任務的需要調整任務算法，否則就會在一系列的能力中遭受失敗。

本研究是北美航空航天防御司令部（NORAD）現代化及其預計負擔分擔的大型項目的一部分。現代化并不局限于目前的47個雷達站網絡和相關的通信網絡的現代化，它超越了硬件，通過使用最新的數字技術來處理指揮官可用的大量數據，為他們提供及時的全域態勢感知，以做出更快、更好的決定。

本報告集中在這個大項目的兩個方面。首先，它擴展了聯合產品的基本軍事聯盟理論，并將其應用于加拿大和美國的長期兩國聯盟NORAD。 其次，它將這些經濟利益--聯合產品模式的一個重要組成部分--與加拿大的實際工業聯系起來，這些工業被正式指定為加拿大國防的關鍵工業能力（KICs）。 北美防空司令部現代化項目的利益也可能產生其他私人利益，但鑒于目前該項目預計帶來的威懾利益，關鍵工業能力的利益在未來會加強該國的國防工業基礎。 需要進一步的實證研究來精確地量化這些聯系。特別是在前向聯系的情況下，預計軍民兩用技術將通過對北部沿海地區的安全利益以及對本土人口的發展利益，在該國北部產生直接和外部的巨大利益。

該研究由三部分組成。第一部分是對現有北美防空司令部組織的描述，該組織由47個雷達站和相關的通信和指揮控制（C2）結構組成。

在加拿大與美國簽訂的北美航空航天防務（NORAD）協議中，我們正處于一個歷史時刻，不斷變化的氣候、不斷發展的技術、地緣政治和地緣戰略威脅要求我們全面地重新審視我們在聯盟中的發展方向。然而，變化并不是沒有代價的，因為這些情況可能要求加拿大重新審視現有的防務政策，在采購新的預警、監視和防御能力方面承擔更多的負擔，這些能力是克服我們不足的必要條件。

自1958年成立以來，北美防空司令部的宗旨一直沒有改變--美國和加拿大的防務。作為過時的遠程預警（DEW）線的替代品，新實施的北方預警系統，由47顆橫跨北極的長短程衛星組成的陣列，代表了北美防空司令部協議的核心。 9/11的意外和悲劇事件也迫使北美防空司令部改變并向內看，在美國大陸上戰略性地分配戰斗機的操作位置，以更有效地應對內部威脅。 北美防空司令部通過增加沿海雷達提高了對形勢領域的認識，這進一步證明了對大陸防務的持續評估對于解決技術缺陷和不斷變化的威脅領域仍然是必要的。

本研究旨在解釋聯合產品模型在理解北美防空司令部當前和未來安全需求方面的相關性，重點是加拿大對該聯盟的負擔分擔激勵。鑒于各種復雜的運載媒介、高超音速導彈等威脅的速度以及全球氣候的變化使得環境更容易接近，加拿大可以利用我們的領土并加強陸地/海洋/空中/空間的存在，以有效地促進大陸的航空航天防御。 雖然鑒于美國強大的國防工業，新的、互補的預警技術在美國生產可能更具成本效益，但不斷調整的戰略環境為通過研究和開發、運營和維護現有/未來的基礎設施和國防生產來加強加拿大工業提供了激勵。 與國防采購相關的成本并不低，而且很難看到超越純公共視角的利益或投資回報。除了估計目前北美防務聯盟中的負擔分擔，以前的文獻已經詳細解釋了聯盟分析中的主力，即純公共物品模型。此外，一些人暗示了國防物品利益超越純公共的可能性，擴展到部分可排除和競爭，甚至通過搜索和救援以及對民間力量的援助，擴展到一個集體的私人。 目前的理論研究旨在詳細介紹聯盟的聯合產品模型（JPM），并通過納入各種聯盟技術（如最弱環節和最佳射擊）對其進行擴展，以適用于新北美防空司令部。此外，根據JPM，我們將確定加拿大潛在的私人和不純公共產品，為實證研究奠定基礎。

傳統上，加拿大在責任分擔關系中的主要作用是我們的地理。雖然這種貢獻在整個冷戰時期是有效的，但不斷變化的技術威脅環境，實際上是地球環境本身，將需要對未來的設計和負擔分擔的影響進行新的討論，以便加拿大適當地適應它在21世紀可能面臨的安全和繁榮的挑戰。

第二部分集中討論將北美防空司令部現代化項目的私人利益與加拿大的關鍵工業能力（KICs）聯系起來。這一部分建立在上一部分對北方預警系統（NWS）的描述之上，該系統是現有的北美防空司令部早期探測機制。 加拿大和美國在1957年同意建立北美防空司令部，作為一個兩國指揮部，集中控制大陸防空系統的運行，以應對蘇聯轟炸機的威脅。 由于威脅隨著時間的推移不斷演變，最近更是急劇變化，NORAD的能力必須現代化。"NWS現代化背后的基本邏輯相對簡單，該系統建于20世紀80年代，在冷戰結束后不久完成，橫跨加拿大北極地區和拉布拉多海岸的長短程雷達系統正在達到其壽命的終點。 然而，新的政治和戰略環境，有點類似于導致核武器公司更換遠程預警（DEW）線的環境，需要一個非常不同的方法。實際上，在簡單的一換一和北移方面，核武器的現代化不足以滿足新的威脅環境。"

本節的結構分為三個部分：誘發NORAD現代化需求的威脅、假定的NORAD新能力的結構和組成部分，以及根據加拿大的關鍵工業能力，加拿大工業參與的潛力。

本研究的第三部分集中討論了為此目的而開發的理論模型。特別是，我們擴展了Cornes和Sandler(1984)以及Sandler和Hartley(1995)的聯合產品模型，以允許兩種類型的國防投入和更普遍的聚合技術。然后，我們更詳細地考慮和分析了Leontief聚合技術，作為最適用于北美防空司令部的技術。我們的結果表明，當國防是由純和不純的公共投入生產的，它們是互補的，文獻中確定的標準搭便車問題得到緩解。

網絡空間行動的早期成功為壓制對手提供了新途徑可能性。隨著美國陸軍開始向多域作戰過渡，他們依賴網絡空間并支持其他領域的行動。一個問題出現了："軍隊如何將網絡空間行動納入支持其他領域的行動？" 對于如何將網絡行動納入其他領域的行動，目前還沒有有證據支持的實際規劃原則。基于最初的研究，產生了一個假設，即支持戰爭作戰層面的網絡空間行動與物理領域和虛擬信息領域的行動同步。利用美國軍方對作戰層面和作戰領域的公認定義，分析了作戰層面活動的案例研究。通過收集每個案例的以下信息，對盟軍行動以及以色列-哈馬斯沖突進行了分析：戰略背景、網絡空間行為者、網絡空間行動以及網絡空間行動如何支持其他領域的行動。分析的結果是，戰爭行動層面的網絡空間行動通過收集對手的情報來支持其他領域的行動；拒絕或破壞虛擬信息領域的傳遞途徑；以及影響在物理領域的實體。

1806年10月，法軍在耶拿-奧爾斯塔特戰役中迅速擊敗了普魯士軍隊。普魯士軍官卡爾-菲利普-戈特弗里德-馮-克勞塞維茨（Carl Philipp Gottfried von Clausewitz）出席了這次戰斗，這次失敗讓他深感不安和困惑。 普魯士軍隊的人數超過了法國軍隊，但是，法國軍隊的戰術優于普魯士過時的線性作戰方式。克勞塞維茨見證了戰爭的未來，并決心將普魯士軍隊發展成為一支再次讓歐洲羨慕的力量。

2014年7月俄烏戰爭期間，在烏克蘭澤勒諾皮亞村附近，烏克蘭陸軍地面部隊的四個旅準備對俄羅斯邊境附近的分離主義分子的部隊發動進攻。2014年7月11日，一場三分鐘的密集炮擊襲擊了烏克蘭四個旅的人員，并摧毀了烏克蘭第79空中機動旅的一個營。對這次攻擊的分析表明，俄羅斯部隊使用無人駕駛飛行器來定位烏克蘭部隊，并將位置提供給間接火力平臺。從識別到效果的時間如此之快，以至于烏克蘭各旅無法采取保護行動。俄烏戰爭中的這一小段時間非常重要，以至于美國陸軍能力整合中心發起了對俄羅斯新一代戰爭研究，以確定俄烏沖突對未來戰爭的影響。

2015年，在美國陸軍戰爭學院的一次演講中，國防部副部長鮑勃-沃克概述了二十一世紀戰爭的問題，并責成美國陸軍開發空地戰2.0。2018年12月，美國陸軍邁出了理論演進的一步，出版了《2028年多域作戰中的美國陸軍》，以解決陸軍如何在多個層次和領域內作戰的問題。

耶拿-阿爾斯泰特戰役和俄烏戰爭雖然相隔幾個世紀，但都顯示了卓越戰術和行動安排的力量。克勞塞維茨和美國陸軍目睹了失敗，并作出了類似的反應，進行了深入的戰斗研究，以改善他們各自的軍隊。這些研究的成果是對未來戰爭行為的指導性文件。

美國陸軍采用多域作戰作為未來的作戰結構，依靠網絡空間作戰來支持其他領域的作戰。然而，關于如何將網絡行動納入其他領域的行動，目前還沒有基于證據的實際規劃原則。軍事規劃者的問題是如何整合網絡空間行動以支持其他領域的行動而不至于遭遇慘敗。該論點認為，網絡空間行動通過收集對手的情報來支持其他領域的行動；拒絕或破壞虛擬信息領域的傳遞途徑；以及影響物理領域的實體。

《美國陸軍多域作戰2028》（MDO 2028）是陸軍的未來作戰概念。該文件說明了陸軍需要如何適應和發展以在未來作戰中保持競爭性軍事優勢。該概念的關鍵組成部分是多域作戰的原則--校準部隊結構、多域編隊和融合--這使得敵人的反介入和區域拒止系統能夠被瓦解，并使軍隊能夠利用短暫的優勢窗口。這是一個取決于在時間、空間和目的上持續同步能力的概念，以實現跨領域的協同作用，并創造一個可利用的優勢窗口。聯合部隊目前通過"域聯合解決方案的階段性同步"來實施能力融合，這并不支持在針對未來同行威脅的競爭和利用的重復循環中快速和持續地整合多個領域的能力。因此，關鍵是要考慮什么能力可以讓軍事領導人克服這些技術和人類認知的局限性。一個可能的解決方案是將人工智能融入作戰管理過程。

本專著重點說明了將人工智能融入作戰管理過程以促進多域作戰融合的必要性。通過分析多域作戰的融合差距、人工智能的發展以及當前的指揮和控制系統，該研究旨在說明多域作戰中能力持續融合的復雜性迅速超過了人類的認知能力。此外，由于美國的對手正在大量投資于人工智能和自主性，將人工智能融合到作戰管理過程中的問題不是在戰場上取得優勢的問題。相反，問題在于如何擁有競爭性臨時可利用的優勢窗口的能力。

介紹

簡而言之，速度在兩個不同的方面很重要。首先，自主性可以提高決策速度，使美國能夠在對手的行動周期內采取有效措施。其次，如果美國要維持軍事優勢，作戰能力向自主性的持續快速轉變至關重要。— DSB 自主性報告，2016 年

《美國陸軍多域作戰2028》（MDO 2028）是陸軍的未來作戰概念。這份文件說明了陸軍預計它需要如何適應和發展，以在未來的作戰中保持競爭性軍事優勢。該概念的關鍵組成部分是多域作戰的原則——經過校準的部隊結構、多域編隊和融合——這使得敵方反介入和區域拒止 (A2AD) 系統能夠被瓦解，并允許軍隊利用短暫的優勢窗口。這一概念取決于指揮官在時間、空間和目的上不斷同步的能力，以實現跨域協同并創造可利用的優勢處境。

目前，聯合部隊正在通過“域聯合解決方案的階段性同步”來融合能力，這一過程不支持在針對未來對等威脅的競爭和利用的循環中快速和持續地整合多個領域的能力。軍方領導人承認這一缺點和任務的復雜性，因此引入了需要開發新的軍事技術來填補關鍵空白的融合考慮。基于這些差距，未來的指揮和控制系統需要為所有梯隊的指揮官提供戰斗空間內所有聯合單位的完整共同作戰圖，并有能力快速傳輸偵察和目標數據，以通過動能和非動能手段攻擊擬議的目標。

然而，敵人在自主性和人工智能 (AI) 方面的發展極大地壓縮了時間窗口。由于時間窗口短，協調融合工作的任務很快超出了人類的能力。其他因素，例如彈藥優化和能力重置時間的需要，進一步增加了任務的復雜性。因此，至關重要的是要考慮軍事領導人需要具備哪些能力來克服這些技術和人類認知限制。一種可能的解決方案是將人工智能集成到作戰管理過程中。因此，多域作戰融合所帶來的挑戰提出了一個關鍵問題：美國陸軍是否需要一個人工智能引導的作戰管理系統，以便在多域作戰中成功地融合能力，對抗一個有能力使用自主和人工智能引導能力的同行競爭對手？

多域作戰之路

我們尋求獲得優勢的方式是在決定性的空間優化所有領域，以影響滲透。— 美國陸軍能力整合中心主任埃里克-韋斯利中尉

武裝競爭的一種現象是技術創新的武器化。從軍事角度來看，這是一個關鍵的進步，可以讓一個國家的戰斗力量在戰場上保持競爭優勢。為了推動能力發展，軍方領導人引入了未來的作戰概念。這些概念是預測軍隊需要如何訓練、裝備和組織自身以競爭和戰勝新興威脅的文件。目前，美國陸軍正在進行重大改革。此次重組將使軍隊轉向大規模作戰行動，并調整部隊以滿足國家安全戰略 (NSS)、嵌套式國防戰略 (NDS) 和國家軍事戰略 (NMS) 中概述的需求。這種變化代表了軍隊的范式轉變。在將近兩個十年的時間里，這主要集中在平叛上。對于美國陸軍來說，這項工作驗證了歷史不會重演，但卻是會押韻的格言。主要是因為當前未來作戰概念“MDO 2028”的引入促使轉型讓人想起過去的重組周期。一個相關的例子是 20世紀80年代中期引入空地一體戰學說引發的重組。

空地之戰是美國陸軍在冷戰高峰期對俄羅斯威脅的回應。它于 1986 年出版，提出了一個依賴于陸地和空中能力有效同步的作戰框架。在技術進步的推動下，復雜性不斷增加，導致 "事件的節奏加快"，這是基本的前提。該文件的一個關鍵組成部分是引入了反映戰爭不斷發展的新術語。其中一個新術語是綜合戰斗——集中使用所有能力來擊敗敵人——它依賴于獲得和保持態勢感知的能力。基于對新興技術可以在戰場上提供優勢的認識，空地戰指導正在迅速發展的計算機技術集成。1986年美國防部向國會提交的年度報告中提出了所需的創新努力。聯合戰術融合計劃 (JTFP) 和聯合監視和目標獲取系統 (JSTAS) 是隨后出現的系統。這兩個系統都旨在為指揮官提供從各種來源收集信息并指導采用聯合動力努力追擊地面目標的能力。開發這些系統的必要性表明了兩個事實。首先，這些系統顯示了技術和戰爭之間的整體關系。第二，這些系統強調了軍事領導人承認，從現在開始，在戰場上有效同步軍事能力所需的速度和復雜性超過了人類的認知能力。目前的多域作戰概念將這一認識帶到了未來。

認識到美軍的競爭優勢正在減弱，麥克馬斯特中將（退役）和當時的國防部副部長羅伯特-O-沃克呼吁開發空地戰2.0。時任訓練與條令司令部司令的大衛-G-帕金斯將軍（退役）響應號召，推出了多域作戰。然而，在2016年美國陸軍年會和博覽會期間，帕金斯將軍（退役）指出，這個概念不是對空地戰或全譜作戰的改造，而是描述了一種革命性的戰爭方法。多域作戰被稱為革命性的一個關鍵原因是，它要求軍事力量的運作方式發生轉變。新的作戰方式的基本驅動力是科學和技術的快速發展，以及需要在競爭、失敗、利用和再競爭的連續循環中與所有領域的同行威脅進行競爭。

在中國和俄羅斯等大國競爭的推動下，2017 年的美國國家安全戰略 (NSS)指示軍隊需要擁有同時在多個領域與競爭對手競爭的能力。要建立跨域對抗敵人的能力，需要發展“新的作戰概念和能力，以在不保證在空中、海上、陸地、太空和網絡空間領域的主導地位的情況下取得勝利”。來自聯合推動者的可靠和及時的跨領域支持是成功競爭的關鍵要求和隱含任務。由此產生的域相互依賴意味著“一個域中缺乏訪問可能會在一個或多個域中產生級聯效應”。因此，美國空軍多域作戰戰略計劃助理教授賈里德·唐納利博士預測，未來的戰爭將在一個快速而復雜的多域連續體中進行，不依賴于一系列作戰條件的連續設置但需要跨多個域的能力永久同步。因此，了解不同域中存在的能力以及如何利用每種能力來獲得暫時的優勢是多域作戰成功的基礎。

在 NSS 和 NDS 的指導下，美國訓練和條令司令部 (TRADOC) 于 2018 年初推出了 TRADOC 手冊 525-3-1，即“美國陸軍多域作戰2028”。這是一個概念，作為前 TRADOC 總司令Stephen J. Townsend 強調，承認敵人有能力在多層次的對峙中提出挑戰并與美軍抗衡，其目的是“在時間、空間和功能上將美軍和其盟友分開，以擊敗我們。”

該概念提出戰爭演變的一個原因是，它將多個領域的能力互動形象化，這超越了在不同領域內的機動性或擁有實現跨領域效果的能力。相反，這個概念承認，技術進步改變了領域之間的相互關系和跨領域連接的速度。MDO 2028將這些變化納入了該概念的多域作戰原則--校準的部隊結構、多域編隊和融合--這使得敵方的反介入和反侵略系統被瓦解，并使軍事力量能夠創造短暫的優勢窗口。它們結合在一起，為指揮官在時間、空間和目的上匯聚能力創造了條件，以實現跨領域的協同，并創造一個可利用的優勢地位。此外，多域融合是一個可以通過整合人工智能引導系統來優化和加速的過程。

戰場上的人工智能

我們必須習慣這樣一個激進的想法，即我們人類將只是智能生物之一。— Alexander Kott，美國陸軍研究實驗室網絡科學部主管

人工智能是技術系統執行此前需要人類智能才能執行的任務的能力。這些任務包括觀察和識別模式、通過觀察學習、預測事件或采取行動的能力。中國是美國的主要競爭對手之一，認識到人工智能可以使戰場對稱性向他們的優勢傾斜。中國在人工智能引導軍事能力（包括自主武器系統）發展方面的大量投資證明了此觀點。為了在武裝沖突中保持相對優勢地位，美國需要發展將人工智能與決策過程聯系起來的反擊能力。當前的美國人工智能計劃主要集中在模式識別上，由于計算能力的快速增長，模式識別可以分析越來越多的數據以創建信息。

多域作戰是需要收集和分析大量數據以觀察和評估作戰環境發展。目前人工智能在軍事上的應用主要集中在后勤運輸和數據分析的支持上。然而，聯合人工智能中心和白宮人工智能特別委員會的成立，都標志著人工智能將擴展到國防部的其他領域。例如，美國陸軍未來司令部目前正在開展多項計劃，分析人工智能如何提高指揮官獲得態勢感知和做出明智決策的能力。一個重點領域是發展能力，以提高美軍同步效果和減輕日常認知任務的速度。強調開發人員和潛在的最終用戶之間的迭代合作，為該部門開發人工智能指導系統創造了條件，該系統可以 "產生并幫助指揮官探索新的選擇"，并使他們能夠專注于選擇有利的作戰方案，使部隊和任務的風險最小化。

關于將人工智能納入作戰管理過程，關鍵是要區分將人類置于環中或環上的系統。根據機器人和自主系統的聯合概念，自主的定義是 "自動化的范圍，其中獨立決策可以為特定的任務、風險水平和人機合作的程度量身定做"。范圍本身包含了不同程度的自主性。在由TRADOC和佐治亞理工學院主辦的2017年瘋狂科學家會議上，專家們介紹了三種程度的自主性--完全自主、受監督的自主和自主基線。 一個完全自主的系統獨立于人類的實時干預，在人類不參與的情況下運行。在有監督的自主系統中，人類保持著實時干預和影響決策的能力，因此仍然處于循環之中。自主基線是目前各種現有系統中存在的自主性。在軍事應用中，這種自主性存在于人類監督的武器中，如愛國者和宙斯盾導彈系統，或AH-64D阿帕奇攻擊直升機長弓火控雷達，它獨立地 "搜索、探測、定位、分類和優先處理陸地、空中和水中的多個移動和靜止目標。"

Mitre公司的Richard Potember將機器學習視為 "人工智能的基礎"，其重點是系統在無監督下學習的能力，并創建深度神經網絡，以支持決策和機器人應用。自主性和人工智能的整合是一個過程，不經意間將導致 "我們以前電氣化的一切，現在將'認知化'"。 支持將人工智能引導的作戰管理系統納入多域作戰的一個關鍵技術發展趨勢是，自主性和學習逐漸從感知轉向決策。這樣一來，人工智能可以減輕多域作戰中固有的復雜性。一個固有的復雜性是整合能力和做出跨越多個領域的決策能力，不是在幾分鐘或幾小時內，而是幾秒鐘內，如果需要的話。因此，將人工智能整合到決策和同步過程中，平衡有利于美國的觀察-定向-決定-行動周期。

在戰略層面，人工智能引導的系統可以影響推動不同領域的升級和降級的決策。在作戰層面，通用人工智能可以建立態勢感知和同步效果。為了支持多個領域的能力融合，人工智能 "處理來自在多個領域運作的各種平臺的大量信息 "，直接促進了MDO戰爭的兩個基本方面：速度和范圍。人工智能支持比敵人更快、更遠的打擊能力。這種能力能夠實時分析動態戰場，為快速打擊創造條件，將美國“友軍”的風險降到最低。美國國防科學委員會2016年的一項研究，提出人工智能系統能夠在一個動能瞄準周期內整合多種作戰管理、指揮與控制、通信和情報能力的觀點。此外，委員會評估說，這些人工智能引導的系統的累積效應可以在整個多域融合周期內改變戰斗的運行和戰略動態。

多域融合

AI 即將上戰場，這不是是否會出現的問題，而是何時和誰的問題。— 美國陸軍未來司令部司令約翰·默里將軍

在武裝沖突中，美國的競爭對手旨在整合他們的A2AD系統以建立分層對峙區。其目的是剝奪美軍聯合部隊在時間和空間上同步作戰的能力。俄羅斯的S-400 Triumf是美國部隊在大規模戰斗中可能面臨的系統代表。S-400是一種移動式地對空導彈系統，擁有對付從無人機到終端彈道導彈的各種武器系統的能力。該雷達可在600公里范圍內跟蹤目標，并具有100公里的交戰范圍。該系統提供的關鍵技術進步之一是傳感器到操作手的全自動循環，使該系統能夠同時跟蹤和打擊多達80個目標。這是支持MDO 2028假設的一個例子，即美軍在大規模對抗同行威脅的敵對行動開始時，不能假設自己在任何領域擁有優勢。為了在競爭、滲透、分解和利用的連續循環中攻破敵人的防御系統，美國陸軍的多域作戰框架引入了多域作戰的三個原則--校準的部隊態勢、多域編隊和融合。

校準的部隊態勢是指能夠迅速適應和改變作戰環境的部隊和能力組合。其目的是找出潛在的弱點或在戰場上創造不對稱性，以建立一個可利用的局部優勢窗口。前方存在的部隊支持在整個軍事行動范圍內快速升級，以滲透和瓦解敵人的系統。這些部隊被安排具有任務指揮、火力、情報收集、維持、信息活動和特種作戰能力。遠征部隊具有在需要時進行聯合強行進入行動的能力，并為后續部隊創造了條件。這些部隊通過空中和海上部署，可在幾天或幾周內完成。

多域編隊的重點是使較低的梯隊能夠對近距離的威脅進行進攻和防御行動。支持多域編隊的三種能力是進行獨立機動的能力、采用跨域火力的能力和最大限度地發揮人的潛力。為了支持在有爭議的領域內達到軍事目的，MDO 2028認識到軍團、師和旅梯隊的單位需要獨立行動，不受上級總部資源優先級的限制。因此，他們需要擁有有機的后勤、機動、火力、醫療和通信網絡，使部隊能夠在預先確定的時間內獨立作戰。作戰概念目前的框架要求這些梯隊 "在通信線路高度競爭的情況下，仍能維持數天的進攻行動。"維持進攻的能力是由指揮官采用跨域火力的能力來驅動的。

跨域火力是指在暫時脫離上級總部火力支援的情況下，對火力能力進行整合，并具有冗余性。這個過程包括直接和間接火力單位、保護能力和電子戰裝置，以及 "多光譜融合彈藥，以及網絡空間、空間和信息相關能力"。為了加強在復雜和快速發展的多域作戰環境中的決策過程，需要開發 "由人工智能和高速數據處理支持的人機交互"。 校準部隊態勢和創建多域編隊都是為了實現本文所認為的多域作戰的一個關鍵組成部分--融合。

MDO 2028將融合定義為 "在所有領域、電磁頻譜和信息環境中快速和持續地整合能力，通過跨領域的協同作用，優化效果以超越敵人"。盡管它可能看起來像目前聯合能力的整合和同步延伸，但這個概念與目前應用的聯合能力有很大不同。這主要是因為它不是在時間和空間上按順序消除沖突的過程，而是由目標周期和任務分配命令指導和限制。相反，它是在窗口期中對所有領域的效果進行持續的同步化，在空間和時間上都有很大差異。要在一個同行競爭的環境中競爭，需要有能力通過跨域的協同作用創造暫時的領域超越。這種協同作用集中在決定性的空間。決定性空間是時間和空間上的一個物理的、虛擬的和認知的位置，它使美國部隊能夠獲得一個可利用的明顯優勢位置。此外，由于軍事單位期望同時對抗多種威脅，多域融合要求在所有領域的競爭連續體中同時進行系統分解和中立化。

快速指揮和控制為指揮官通過跨域協同和分層選擇，實現融合創造了條件。因此，軍事指揮官在任何特定時間點擁有對戰斗空間內運作的所有聯合力量的整體態勢感知是融合的一個關鍵組成部分。MDO 2028確定了兩項要求，即必須開發技術先進的指揮和控制系統并將其整合到多域編隊中以促進這一進程。第一個是需要 "每個梯隊的指揮官和參謀人員都能得到所有領域的戰斗可視化呈現并且指揮"，并迅速調整能力以實現融合。第二是有能力迅速協調聯合能力的匯合，以對付敵人的特定弱點。

指揮官在目的和時間上實現融合能力的關鍵是五個融合要素的同步化--準備時間、計劃和執行時間、持續時間、重置時間和周期時間。對這些要素的考慮使指揮官能夠計算出從啟動開始達到效果所需的時間，以及為新一輪的重新競爭重置能力所需的時間。在這個框架內收斂多種能力的過程因不同的能力使用率而進一步復雜化。雖然周期率提出了一個無限的使用序列，但使用率代表了一個與 "彈藥和消耗性虛擬武器 "相聯系的不斷減少的單位。 由于后勤是有爭議的，可預測的補給沒有保證，指揮官在多域融合中面臨著額外的挑戰。這個挑戰就是優化現有彈藥的使用，并使彈藥的使用與聯合能力的協調相一致。

目前可用彈藥的數量限制和無法建立庫存可能會導致未來大規模作戰行動中后勤儲備嚴重不足。為了延長軍隊的續航能力，特別是在跨越軍事爭端地區的交通線作戰時，需要對各種系統的武器狀況進行持續評估。在動能范圍內對所有聯合平臺進行 "優化和排序射擊 "變得至關重要。這種優化和排序過程，同樣迅速超過了人類決策者的認知能力，并提出了一個技術作戰管理系統的缺陷，該缺陷會對聯合能力的有效融合產生不利影響。

美國陸軍在多域戰斗空間中實現作戰敏捷性的核心是能夠從不斷增長的綜合數據集中創造理解，同時保持 "卓越的決策速度"。戰場上永遠存在著未知情況和沖突，但減少觀察環境變化和相應調整部隊方向所需的時間，可以提高決策和行動速度。提高對聯合部隊在各個領域內的所處位置的認識，相對于敵人和他們的作戰和戰術計劃，對于加速較低層次的機動是必要的。此外，短暫的機會窗口要求未來的作戰管理系統迅速將傳感器與射手相匹配。

在美國陸軍的現代化框架內，新興技術需要為兩個關鍵的技術和組織上的不足提供一個解決方案。首先是保持對作戰區域內所有聯合軍事單位完全態勢感知的能力。第二是迅速建立從傳感器到射手的冗余回路能力，其中包括所有可用的聯合單位并考慮到能力的不同再生周期。這是一項任務，根據需要處理的數據量，當聯合軍事單位在有爭議的戰場上競爭時，需要持續同步，這很快就會超過人類的認知能力。將人工智能融入作戰管理過程可以減輕這種人類的局限性。

當前的作戰管理系統

我們的投資重點之一是網絡，這并非巧合……因此我們有能力將這種目標快速傳達給另一個領域。— 美國陸軍未來司令部司令約翰·默里將軍

實現多域融合的最關鍵步驟之一是開發聯合指揮和控制（C2）系統，將整個戰斗空間的能力縱向和橫向聯系起來。2017年，SYSTEMATIC公司獲得了設計美國陸軍新型作戰管理系統 SitaWare 的合同。美國陸軍戰術任務指揮部負責人 Shane Taylor 中校稱該系統是“一種開箱即用的解決方案，用于跨梯隊同步任務指揮數據，這為陸軍遷移到通用架構的目標提供了一個跨越式發展的機會。”該系統提供的一些進步包括簡化指揮所 C2、改進與聯合和聯盟伙伴的互操作性以及標準作戰功能融合框架。該系統的另一個關鍵功能是能夠快速擴展大量數據并以提高指揮官態勢感知的方式呈現。

在美國陸軍的作戰環境中，SitaWare 是一個指揮后計算環境組件，有望消除信息和情報孤島，并可集成為通用作戰平臺。 SYSTEMATIC公司承認未來的作戰需要情報、后勤和作戰系統的快速同步。因此，當前系統旨在分析大型數據集并在直觀的用戶界面上顯示相關信息。因此，它可以實時建立指揮官的態勢感知并提高他們的決策速度。此外，系統軟件符合各種民用和軍用互操作性標準，這使得系統更容易與其他聯合和聯盟平臺連接。

為了在各梯隊之間嵌套系統，SitaWare的用戶界面應用程序和顯示器可根據操作環境的要求進行定制。縱向信息共享確保所有梯隊之間共享共同數據。為了提供戰術層面上的態勢理解，該系統具有對輕型、輪式和裝甲編隊的美國“友軍”跟蹤能力。該系統的另一個關鍵特征是綜合指揮層。這一功能使指揮官能夠根據作戰環境的變化，迅速傳播對原始命令的更新和修改。然而，SitaWare的設計并不是為了指導效果。因此，它不能充分加快傳感器到射手的周期，不能提高指揮官在有爭議的環境中有效地匯聚聯合能力，以對抗擁有自主和人工智能支持的武器平臺的同行威脅。

在解決未來多域作戰要求的另一項努力中，美國陸軍啟動了一個內部項目，旨在 "增加物理目標、數據收集、數據分析和自主決策在戰場物聯網中的整合。"該項目專門用于填補美國陸軍領導人評估的商業生產技術沒有充分解決的差距。弗吉尼亞理工大學的專家預測，項目的主要挑戰之一是 "處理許多復雜的變量 "的能力，這影響了結合從博弈論到分布式學習等方面的能力。這些挑戰由于以下事實而被放大：美國陸軍目前的技術開發工作側重于能力的實戰化，很少考慮整合軟件和硬件，使這些系統能夠與各種聯合能力溝通。

該項目的重點是將人工智能引導的系統置于回路中，為指揮官提供在戰斗空間的各種傳感器平臺上收集的大量數據的綜合分析。通過收集相關傳感器系統的數據，分析敵人的能力分布，并將其與可用的美國“友軍”武器系統進行比較，該系統提供關于如何最有效地實現效果的建議。為了使這一過程有效運作，指揮官必須放棄相當程度的控制權，因為他們允許系統 "為如何發動戰爭選擇最合適的戰略"。盡管有這種擔憂，陸軍下一代戰車跨功能小組的副主任凱文-麥凱納里承認，人工智能在多域作戰中是必不可少的，因為它提供了可將目前九十六小時的師級目標定位周期 "減少到九十六秒 "的能力。總的來說，"四分衛項目 "是幫助指揮官 "準確了解戰場上的情況，然后根據可用的和其他因素選擇最合適的戰略。"該倡議是能夠在時間有限的決策空間中有效地融合能力邁出的重要一步，因為它將人工智能的作用提升到數據可視化工具之外，使其成為戰斗戰略工具。

對人工智能在作戰管理過程中的可靠性的擔憂可以通過云架構和深度學習系統的快速發展來緩解。與人類互動類似，在人工智能和自主系統發動的戰爭中建立信任需要時間。中校Wisham，"四分衛"項目的負責人之一，指出這需要一個深思熟慮的策略來證明系統是可靠和有效的，由于很難或不可能追蹤到神經網絡的決策路徑，這就很復雜。 然而，Nvidia公司的機器人研究員Dieter Fox預測，這是一個有解決方案的問題，因為研究人員繼續開發分析神經網絡和機器學習過程的新程序，在未來可以解決這一問題。要分析網絡和學習過程是人工智能的一個關鍵方面，因為它允許開發人員在一個設定的決策框架內約束自主學習系統。另一個認識到發展人工智能啟用能力重要性的部門是美國空軍。

由于確定需要開發多域 C2 系統，美國空軍打算用“衛星、有人機和無人機上不同傳感器的全新網絡”取代其傳統的聯合監視目標攻擊雷達系統。這種新能力的名稱是先進作戰管理系統（ABMS）。盡管項目當前的重點是連接美國空軍單位，但其最終目標是開發“未來作戰的數字神經系統”。美國空軍準將、美國空軍聯合部隊整合總監戴維·熊城（David Kumashiro）表明，他們的方法集中在這樣一種觀念上，即如果“你不遵循開放系統架構的標準，你就會發現自己在場邊，與戰斗無關。” ABMS結構建立在現有的基于云的目標定位助手之上，旨在有效跟蹤目標和飛機。通過擴展這一概念，美國空軍規劃人員希望專注于網絡機器對機器的交互。該項目的指導思想是開發可以“像樂高積木一樣拼在一起”的系統，以快速輕松地連接聯合能力。

總體而言，將人工智能整合到作戰管理過程中的需求是由一種認識驅動的，即在作戰領域將美國軍事部門聯系起來對于保持競爭性軍事優勢是必要的。如果不走人工智能整合的道路，就有可能對美軍在未來的戰斗中擊敗近似競爭對手的能力產生不利影響。以下兩個場景說明了在軍團和師級的多域作戰中，人工智能引導的作戰管理系統如何影響戰場上的動態。

方法

長期規劃使軍方能夠集中研究和開發工作，并指導人員配備、訓練和裝備決策。這個過程的核心是制定評估發展中威脅的概念。 MDO 2028 是一個包含假設和預測以推動軍事戰略的文件示例。聯合出版物 5-0“聯合規劃”，將假設定義為“關于當前態勢或事件未來進程的假設，在缺乏事實的情況下假設被認為是真實”，這對于推進規劃過程至關重要。為了提供一個將軍事能力和需求與預期的未來作戰環境聯系起來的背景框架，軍事規劃人員創建情境以增加理解。這一過程使各級軍事領導人能夠“接觸可能的未知情況，并且吸收理解它”，并提出解決方案。因此，情景模擬是作為創建承認技術發展可行框架的一種方式。然而，重要的是不要將情景與具體預測混為一談，而應將其視為擴展可能性領域并根據預期的技術發展識別未來機會的工具。此外，重要的是要認識到情景構建的一個潛在因素是不確定性。為了展現不確定性和復雜性，同時保持情景“介于預測和推測之間”，需要整合歷史和當前信息，識別行為模式，以及“構建 關于未來的連貫敘事。”其他重要的考慮因素是場景需要與可信的現實生活條件保持一致。

布加勒斯特國防大學國防與安全研究中心的研究員 Marius Potirnich 創建了特定軍事情景分類。他提出的兩個類別是戰略情景和演習情景。戰略情景是出現最廣泛的類別，考慮了在整個軍事行動中可能發生和使用的軍事事件和能力。演習場景嵌套在戰略場景框架內，并進一步細分為真實和虛構。真實場景使用現有軍事能力，在現有作戰環境的約束下，分析現實世界任務集中的情況。虛構環境評估軍事能力的現狀以及預期的未來能力，并將它們置于基于已發布的軍事行動概念和現代化框架的預期威脅環境中進行預測。

本專著介紹了兩個虛構的場景，以說明在未來的多域作戰中集成人工智能引導作戰管理系統的潛在影響。所有場景都基于與對手（如中國）發生沖突的環境。第一個場景以軍梯隊為背景，重點關注空中和海上動能打擊的融合，以及“支持軍區機動計劃或代表下屬梯隊”的網絡空間活動。第二個場景設置在師梯隊，側重于聯合能力的融合和需要分析和傳播的“大量情報的定制”。對手的A2AD和軍事創新努力以及美國陸軍的 MDO 2028 和當前的現代化舉措被用作背景情景。場景是嵌套的，最后評估了美國陸軍是否能將人工智能納入其作戰管理流程，以便在當前的MDO 2028現代化框架下有效地融合多域作戰能力，以及如果該部門不能這樣做的潛在風險。

范圍和限制

這本專著的框架是美國陸軍的多域作戰概念。重點不是討論人工智能在戰場上的法律和道德以及考慮人工智能產生在兩個方面產生的后果。相反，它旨在評估人工智能如何幫助在日益復雜的作戰環境中實現多域元素的融合。由于人工智能領域的快速變化和發展，評估是在概念層面進行的，沒有深入探討人工智能在戰爭戰術和作戰層面的廣闊應用前景。對算法是否可以指導能力融合的評估是基于當前的發展，以及機器學習、量子計算和自主機器對機器組合領域的預期進行的。該專著所介紹的和用作基礎的所有信息都完全來自于已被批準公開發布的渠道。因此，有可能存在與本專著的假設相矛盾的機密文件。

戰略框架（情景一和情景二）

在2035年。根據“一個中國”的政策，中國軍隊已經開始收復臺灣，并開始阻止美國海軍進入中國南海。為了捍衛自己的利益，中國軍隊的導彈防御力量處于高度戒備狀態。綜合性的反介入和反侵略網絡得到了中遠程導彈、各種反飛行器和防空武器以及各種中遠程情報收集和監視能力的支持。中國的《新一代人工智能發展規劃》在過去15年中指導了軍事技術的發展。在 2017 年的介紹中，中國領導層宣稱“人工智能已成為國際競爭的新焦點。人工智能是一項引領未來的戰略技術； ……發展人工智能作為增強國家競爭力和保護國家安全的重大戰略。”因此，中國每年投資超過 150 億美元用于“智能技術”的發展，重點是人工智能引導的自主能力。中國的人工智能整合上付出不僅僅在軍用機器人領域，還包括自主軍事決策。基于人工智能在推理、作戰指揮和決策的潛力，中國領先的國防公司負責人，認為“在未來的智能戰爭中，人工智能系統將就像人類的大腦一樣”。因此，美國軍方面對的是一支具有在機器對機器團隊的前沿運作能力的中國部隊。

自主偵察無人機、攻擊機和導彈發射器整合到一個由人工智能引導的傳感器到射手網絡中。這些發展成倍地加快了戰斗的速度。對手的系統可以同時跟蹤和打擊數百個目標，并在需要時快速重新接觸和重新分配單位。為了競爭和滲透對手多余的防御結構，需要美軍快速、持續地匯聚能力，以“滲透和瓦解”A2AD 保護傘。這些行動能夠建立臨時的優勢窗口，軍和師梯隊可以利用這些優勢機動進入戰術支援區和近距離區域。在這些區域內，軍以下的梯隊可以集中他們的有機能力對抗敵人。這反過來又使軍團能夠在不斷的滲透和整合的循環中重新競爭和整合能力，為下級梯隊部隊的利用創造條件。

為了應對對手的現代化努力，美國陸軍在國家安全戰略、人工智能指令和多域作戰理念指導下，對機器-機器團隊聯動進行了大量投資。因此，美國的軍事能力包括一系列可以感知、協調效果以及指揮和控制的自主學習的作戰網絡系統。單個自主機器人和無人機系統，以及更大的無人駕駛飛機、海軍和導彈投送系統，都在該框架內作為自主節點運行。美國私營公司在量子計算領域的重大進展為美國軍隊提供了處理速度和響應時間方面的競爭優勢。這提供了一個戰機，使美國“友軍”能夠比對手更快地觀察、定位、決定和行動。但是，由于技術的進步，John Boyd 的 OODA 循環不再以分鐘為單位執行，而是以秒或毫秒為單位。這些新出現的威脅導致美國越來越多地將人從循環中移除，這使得聯合部隊能夠“以比對手更快、更有效的節奏作戰”。然而，受到有關在戰爭中使用自主制導系統和人工智能的道德法規的限制，美國軍方仍然將人類置于決策循環中。其結果是在指揮和控制層面有效整合了人機協作，允許指揮官在連續競爭期間從一系列進攻行動中選擇進攻方案，同時依靠自主的人工智能引導行動進行保護。

美國陸軍的關鍵指揮控制系統是由人工智能引導的作戰管理系統。它是美軍戰場網絡的樞紐。該系統從作戰環境中的所有聯合傳感器收集數據，并不斷從戰區和國家收集數據的單位中提取和推送數據，以構建共同的作戰圖景。這使系統能夠分析敵方和美國“友軍”在戰場上的位置。由于該系統是自主學習的，它會不斷評估敵人的行動和能力。同時，它對美國“友軍”能力及其狀態有完整的認識，包括各種系統的再生時間、彈藥消耗率和補給狀態。因此，該系統可以識別敵人的弱點和威脅，并執行一個連續的評估周期，以預測美國“友軍”聯合能力如何融合以在戰場上創造暫時的優勢。此外，作戰管理器還計算彈藥優化、能力調配和能力的使用，以達到預期的效果，同時最大限度地減少附帶損害和對部隊的風險。

在戰場網絡內，該系統與所有領域的聯合能力相聯系。各種作戰管理系統本身是橫向和縱向連接的，這使它們能夠跨多個域快速執行任務和重新分配任務，而不會失去實現各自目標的能力。與所有的傳感器和射手相連，允許系統控制傳感器到射擊者的連接，并分配最好的武器系統來實現動能和非動能效果。在保護作用中，作戰管理系統完全自主運行控制消除敵人對美國“友軍”和指定保護區的威脅。由于連續的進攻性競爭的融合能力必須嵌套在更高的總體目標中，作戰管理系統將人置于進攻行動的循環中。該系統分析了美國“友軍”能力通過在不同梯隊的聯合能力融合所能達到的各種效果。

多域框架將美國陸軍部隊視為遠征部隊。這個梯隊的關鍵作用之一是擊敗和消滅遠程和中程系統。因此，他們是在其控制范圍內各師的輔助力量。為了與同級別的威脅相抗衡，關鍵是要整合能力，以對抗對手的防空、遠程地面火力和反艦導彈。此外，在需要時，軍團總部負責指揮和控制在其作戰區域內運行的多域聯合能力。融合動能聯合火力的主要目標是摧毀敵人的中程武器系統，以促進師和旅單位的自由機動。最后，軍團負責同步國家、戰區和內部單位的情報收集工作。網絡空間能力本質上集成在融合工作中，包括國家和戰區級單位。總體意圖是對融合工作進行分層，以提供多種選擇并創建各種跨域協同能力變化。

在競爭周期內，軍團的重點是對敵方防御系統的滲透和瓦解。對對手A2AD保護傘的滲透，包括瓦解敵人的遠程火力系統。這包括使雷達和關鍵指揮和控制節點失效，這可能比破壞運載系統產生的影響更大。滲透的另一個方面是對手地面部隊機動的較量，以及在暫時優勢窗口期間與美國“友軍”從作戰和戰略距離機動的同步。

在師級，部隊的重點是分解和利用。在沖突開始時，他們可以作為前沿存在或遠征部隊。該師的主要作用是為下級部隊在近距離區域機動和對抗創造條件。該師的主要職責是“航空、火力、電子戰、機動 支援和多旅機動以獲得優勢位置。”關鍵是摧毀或消滅對手的中程火力單位。在這個梯隊，該師有能力將有機單位與上級司令部同步，并整合分配的空軍和海軍能力。與擁有自主和人工智能引導系統的相同競爭者相比，兩個梯隊的成功都受到他們進行多域同步的能力和能力自主水平的影響。

情景 1 – 軍團梯隊

美國陸軍第 18 空降兵團總部位于作戰支援區。該組織的主要作用在戰場上創造條件，使其控制下的各師和增援部隊可以利用這些條件進入近距離機動區域。進攻行動以四個目標為中心--消滅對手的遠程防空單位，瓦解對手的中程火力能力，限制對手的地面部隊速度，以及創造 "通過分配資源、安排師的機動順序并將其與縱深結合起來，在較低層次上實現匯合。" 雖然近距離和縱深機動區的距離超過1500公里，但盟軍一直處于中程彈道導彈的動能目標和網絡及太空領域內的非動能目標的威脅之下。

為了保護，美國第 18 陸軍空降兵團的 AI 作戰管理系統不斷連接到國家和戰區的情報收集單位以收集情報。一旦發現對手的威脅，作戰管理系統就會自動與戰區和國家傳感器協調，以確定威脅，并促進傳感器的交接，確保收集情報的完整性，同時減少不必要的情報冗余。同時，它識別出跨所有領域的多個交付平臺，以構建一個強大的殺傷鏈，盡管可能丟失主要聯系，但該殺傷鏈可在時間受限的環境中執行。

空間傳感器為系統提供有關敵人遠程和中程火力能力的各個組成部分配置信息并且能持續更新。與此同時，作戰管理系統將海軍驅逐艦識別為最有可能成功摧毀來襲導彈的單位。同時，該系統識別出可以對威脅做出反應的其他美國“友軍”單位，并根據其當前對整體作戰環境的評估對其進行優先級排序。系統基于其算法考慮的一些因素是：強制風險、成功概率、彈藥狀態、能力重置時間和附帶損害。

對于保護工作，作戰管理系統以人在環結構中運行。這意味著軍團的作戰中心可以觀察事態發展，并在緊急情況下進行干預，但該過程是為作戰管理系統自主運行而設計的。對手威脅的程度以及他們可以運行的速度推動了對自主運行的需要。一旦檢測到來襲導彈，作戰管理系統就會在幾秒鐘內執行概述的序列以摧毀對手的威脅。這個循環實時并持續運轉，以應對新出現的威脅。三個方面使得智能引導的作戰管理系統在國防領域的自主運行方面變得至關重要。首先，能夠在幾秒鐘內關閉射手到傳感器的鏈接，以應對以高超音速單位的威脅。其次，建立強大和冗余殺傷鏈的能力，可以快速整合備用和應急能力。第三，在優化使用有限且難以再補給的資源的同時指導保護工作的能力。在保護行動的同時，該系統分析作戰環境以檢測進攻行動的機會。

對于進攻行動，作戰管理系統以人在回路中的模式運作。美國政府關于人工智能和自主武器的道德使用政策，以及公眾對使用人工智能引導的自主武器系統的看法，是決定將人類留在決策鏈中的基礎。美國陸軍的“四分衛項目”為構建當前的作戰管理系統提供了框架。與保護工作類似，作戰管理系統不斷從外部和有機傳感器中提取數據。然后，它評估聯合能力如何融合以暫時禁用對手的部分防御傘，并允許下屬單位推進并將其有機單位帶入射程。

由于聯合單位在在時間和空間上的協調需要在幾秒鐘內執行和同步，因此需要作戰管理系統不斷分析作戰環境。在此過程中，它重組了 OODA 循環概念的部分內容，以獲得以秒或毫秒為單位的自主對手決策周期的能力。該系統通過持續觀察戰場空間并同時分析美國“友軍”的行動來應對威脅，而不是觀察后再確定方向來實現這一目的。然后，該系統會產生一系列可用的選項來進行攻擊性打擊。在軍團的行動中心內，選項顯示在交互式顯示器上，允許具有適當釋放權限的個人決定采取何種行動。通過不斷分析和重新配置可能的傳感器到射擊者的回路，該系統創建了一個決策空間，可以減輕將人置于回路中對抗嚴重依賴自主能力的對手缺點。在作戰中心的相關權力機構確認以對手單位為目標后，作戰管理系統通過在時間和空間上同步依賴的效果，將來自各種選定的聯合推動者的能力融合起來。

在這種情況下，在發射美國“友軍”導彈之前，作戰管理系統會協調進攻性網絡行動，威脅信號淹沒對手雷達，這增加了導彈成功穿透敵人的反介入和區域封鎖傘的機會。一旦產生網絡效應，作戰管理系統就會指揮導彈的發射并觀察對手的反應，以在必要時重新發射另一枚導彈，并檢測更多額外的目標。導彈找到目標并摧毀它。一旦傳感器確認影響，作戰管理系統就會向與現有信息作戰工作線相一致的媒體傳播消息。同時，作戰管理系統會重新計算美國“友軍”運載平臺的彈藥可用性和回收率。這些數據用于優化未來打擊的彈藥使用，并為保障部隊建立補給優先順序清單。

隨著美國“友軍”的推進和軍團塑造縱深機動區和作戰縱深火力區，這一過程不斷重復。美國陸軍師利用暫時的優勢窗口和機動自由來推進并將對手帶入其有機武器系統的有效射程內。這為近距離和縱深機動區域的對抗創造了條件，從而改變了戰場邊界并重新啟動了競爭循環。

場景 2 – 師梯隊

在美國陸軍第18空降團創造條件后，第3步兵師陣地機動進入附近區域，擊敗對手地面部隊。該地區是第一次軍事編隊爭奪“控制物理空間以支持戰役” 目標，在與對手近距離作戰。由于美國“友軍”地面部隊預計將在這個爭端空間進行獨立機動，因此擁有比對手更快的能力匯合對于推動節奏并保持主動權至關重要。地面機動部隊的目標是在臨時優勢窗口期間協調機動，以“擊敗敵軍、破壞敵方能力、物理控制空間以及保護民眾”。附近地區的對手依賴于由自主情報、監視和偵察 (ISR) 打擊系統、綜合防空系統和地面聯合兵種編隊組成的互聯網絡。將人工智能整合到決策周期中，大大加快了對手的行動節奏。為了獲得優勢地位，需要不斷中斷對手的能力，最好是在他們的指揮、控制和傳感器節點。

隨著第 3 步兵師部隊的機動，作戰管理系統不斷收集和比較數據，以構建一個共同的作戰圖，說明美國“友軍”和敵軍的組成和部署。根據數據，系統開始分析對手的防御網絡，以識別對手的傳感器、ISR 平臺和信息流。在此階段，地面部隊分散作戰，作戰管理系統側重于迫使對手暴露其能力的欺騙措施。一旦對手暴露了他們的系統，作戰管理系統就會將國家和戰區單位收集的偵察數據與鄰近單位情報和偵察能力收集的數據同步。然后它與相鄰單位和上級司令部的作戰管理系統協調，以消除交戰沖突。此操作可確保多個跨梯隊單位不繼續攻擊同一目標。

一旦上級司令部的作戰管理系統將權力下達給第 3 步兵師，該師的作戰管理系統就會掃描整個組織的能力，以建立一個成功可能性最大的傳感器與射手的連接。如果系統無法建立連接，或成功概率低于預定閾值，系統會將目標推回上級總部系統，以擴大可繼續攻克目標的可用聯合單位陣列并提高成功概率成功。當威脅單位可以用有機單位追擊時，師作戰管理系統會確認美國“友軍”的部署以清理地面，分析各種武器系統的彈藥狀態，并分配給確定的投送平臺。一旦傳感器周期完成，作戰管理系統就會向選定的武器系統發出信號以進行交戰。

釋放彈藥后，作戰系統會立即更新彈藥供應狀態，重置再生周期，向后勤作戰支援部隊發送補給請求，并跟蹤威脅直至其銷毀。這是一個需要幾秒鐘的循環，并且在滲透和分解過程中反復發生。隨著師部隊的推進，作戰管理系統在支持美國的各種媒體平臺上推送信息作戰信息。每一次積極的參與都伴隨著針對該地區人口統計的信息傳遞工作。隨著行動的進展，該系統不斷評估對手的信息活動并提出建議的反信息，使美國“友軍”在信息頻譜中保持主動權。

當美國“友軍”繼續在對手的反介入和區域拒止保護傘內展開對抗時，作戰管理系統會反復識別對手傳感器并建立冗余殺傷鏈來擊敗對手地面部隊。每次消滅對手ISR 傳感器時，系統都會評估破壞對敵方與美國“友軍”編隊交戰能力的影響。機動部隊利用隨后建立的臨時非覆蓋區域來推進其建制單位。同時，作戰管理系統重新啟動網絡、空間和無人機傳感器的融合以檢測新目標，并融合能力以建立一個新的臨時窗口期，可用于推進機動師地面部隊。

這些活動在幾秒鐘內發生，并且事件發生的速度遠遠超過人類的認知周期。隨著行動的進展，作戰管理系統的自主學習算法繼續分析和識別對手行為中的模式。因此，該系統可以實現與對手地面部隊及其防御努力的持續競爭循環。

影響

美國對手整合和融合自主性和人工智能的意愿推動了美軍發展和使用對抗能力的需求。這些進展提出了在面臨對等威脅時快速連續執行多域融合的需求。由于跨多個領域融合能力需要分析大量信息，因此該過程將人為主導的同步過程推到了敵人的決策周期之外。此外，多域融合涉及建立冗余殺傷鏈。通過消除沖突建立一個單一的傳感器到射手銜接鏈是不夠的。相反，融合需要在必要時識別和使用可以繼續攻擊目標或提供保護工作的冗余能力。由于存在優勢窗口的時間框架不斷縮短，建立快速同步聯合能力的冗余殺傷鏈是一項關鍵且需要同步完成的工作。

總體而言，未來的作戰管理系統必須在聯合平臺上進行橫向和縱向鏈接，以滿足多域作戰需求，并具備秒級或毫秒級的協同作戰能力。此外，為了融合能力，人工智能引導的作戰管理系統可以在爭端地區補給環境縮小對抗中彈藥優化的能力差距。該系統通過持續評估最佳目標-彈藥組合并避免不必要地消耗彈藥以及過度殺傷來實現這一目標。不幸的是，目前開發指揮和控制平臺的方法主要是沿著服務的孤島進行的，這將減緩建立在未來作戰中融合能力所需技術框架的能力。

結論

人工智能和自主性對作戰節奏的影響支持羅伯特·萊昂哈德的說法，即“時間越來越成為戰爭的關鍵維度。”人工智能與自主能力的結合使軍隊能夠大幅增加活動發生的頻率，進而推動序列的節奏并縮短機會之窗。當人工智能在沒有人的情況下在觀察決策-行動循環中引導自主系統時，這種關系會進一步加速。時間，以及比對手更快地觀察和行動的能力，成為執行匯合的關鍵因素，使美國“友軍”能夠獲得暫時的優勢位置。

自從計算機網絡、戰術數據鏈和衛星通信的普及以來，美國還沒有遇到過對手。目前在量子技術、人工智能和自主性領域的努力對美國各軍種在其各自的統治范圍內獨立運作的能力提出了挑戰。因此，正如美國陸軍的多域作戰 2028 概念所預期的那樣，在戰場上創造臨時可利用優勢的能力依賴于跨多個域融合聯合能力。目前，這一過程主要由協調小組執行，其主要任務是通過 "域聯合解決方案的階段性同步"來匯聚能力。然而，與同行競爭者進行融合的復雜性，其人工智能引導和自主武器系統將決策和同步循環縮短到幾分鐘或幾秒鐘，這需要開發新技術。 MDO 2028的設計師承認這一缺陷，以及任務的復雜性，并列出了融合的考慮，要求開發新的軍事技術來填補這一關鍵的空白。

因此，未來的 C2 系統需要為所有梯隊的指揮官提供盡可能接近完整的戰場空間內所有聯合單位的通用作戰圖。此外，這些系統需要快速傳輸偵察和目標數據，以使用動能和非動能手段繼續攻擊目標。然而，即使未來的C2系統能夠為指揮官和他們的參謀人員提供數據，使他們能夠在多個領域融合能力，但與在快速轉瞬即逝的機會窗口內任務相關的大量信息融合很快就超過了人類的認知能力。此外，其他因素，如彈藥優化要求和不同的能力再生窗口，進一步增加了在多域作戰中融合能力的復雜性。

目前為應對新出現的威脅所做的努力表明，美國各軍種在開發和部署國防部范圍內的能力方面仍然進展緩慢。美國軍隊正處于重組過程中，這為創建專注于打仗的系統提供了機會，而打仗需要嵌套和連接的C2系統，以促進快速交接和整合聯合使能器。如果現在不建立這些能力，將導致發展出一支名副其實的“多域部隊”，因為軍隊將不再具備2028發展目標所設想的那樣融合能力，而是退回到既定的解沖突和同步過程，這種程序太慢，效率太低，無法保持競爭力。

正如本文所說明的那樣，面對擁有人工智能引導和自主武器系統的同行威脅，保持競爭力的唯一途徑是發展類似的能力，在幾秒鐘內建立并執行冗余的傳感器到射手的連接。將人工智能整合到作戰管理過程中不是一個保持領域優勢的問題，而是確保美國軍隊能夠在對抗、利用和再對抗的連續循環中創造短暫的優勢窗口，這種對抗在所有作戰領域中以秒計。

摘要

《改變陸軍的思想：實現多域作戰的認知優勢》，作者丹尼爾-J-赫利希上校，72頁。

認知能力影響著士兵表現的所有方面--身體、精神和情感。盡管陸軍希望在多域作戰（MDO）中實現認知優勢，但它還沒有完全發展和采用認知性能增強和優化的概念。相反，士兵們服務于即時溝通的“永遠在線”文化中，試圖過濾數十種信息流并做出快速決策，同時在睡眠不足的情況下進行運行，并且沒有獲得認知能力教育和培訓的益處。由于陸軍現代化戰略規定了使用日益復雜裝備更復雜的戰術，陸軍必須改變其認知能力方法，以防止對手獲得他們在認知領域尋求的不對稱優勢。本專著描述了對士兵認知能力日益增長的要求，提供了認知理論的概述，并評估了陸軍目前的認知能力方法與工業界、盟國和對手認知能力的比較。最后，它概述了與提高認知能力相關的潛在機會和威脅，并對DOTMLPF-P的改革提出了建議，以促進整個軍隊持久的認知主導文化。

引言

認知能力是士兵在戰場上和戰場外執行每項任務的基礎。它是支持所有表現的關鍵變量--身體、精神和情感。在最近的出版物中，包括2019年陸軍現代化戰略和2028年多域作戰（MDO）概念，陸軍理論描述了認知優勢的重要性，或獲得對敵人的智力優勢。

盡管認知科學取得了進展，并且普遍認識到認知優勢在MDO中的重要性，但陸軍還沒有完全發展和接受認知能力優化的概念。在過去的十年中，美國國家衛生研究院在大腦研究方面投入了超過457億美元，但士兵和領導人在 "永遠在線 "的多任務和連接的認知能力文化中進行訓練和操作。在整個軍隊中，領導人試圖過濾幾十條信息流，做出快速決策，而對認知能力優化的原則了解有限。這種文化是在認知上失敗的秘訣，而不是主導地位。

在此期間，中國和俄羅斯與美國一樣希望獲得認知上的優勢。兩國都在尋求生物技術、神經科學和人工智能(AI)解決方案，以增強人類認知能力，為他們提供相對于美國及其盟友的不對稱作戰優勢。不受西方社會倫理規范的約束，中國和俄羅斯積極利用民用和軍事兩用研究來實現這些目標。這兩個國家都將思想視為現代戰爭的主要戰場，并采取措施競爭和主導。

為了確保未來的認知主導地位，美國陸軍必須改變其文化，以推動競爭和創新的方式激勵卓越的認知。這需要一種植根于教育、培訓、技術和努力工作的深思熟慮的方法，用基于科學的方法來取代過時的認知能力神話，以確保認知優勢。在此之前，我們的對手可能會在認知領域找到他們尋求的不對稱優勢。

本專著描述了日益增長的要求，士兵的認知能力，并提供了認知理論和基礎神經科學的概述。它評估了陸軍當前的認知能力方法，并與工業、盟友和對手的方法進行比較。最后，它提供了與認知能力增強相關的潛在機會和威脅的概述，并提出了DOTMLPF-P變化的建議，以促進整個陸軍持久的認知主導文化。

引言

在俄羅斯-烏克蘭軍事行動之后，北約盟國終于認識到有必要重新武裝，以威懾和抵御俄羅斯。德國政府宣布它將把國防開支增加一倍以上，其他國家也紛紛效仿。由于缺乏資金不再是主要制約因素，歐洲的北約盟國現在將重建其軍事力量。但在重建的同時，他們的軍隊必須應對今天的緊迫挑戰，為明天的沖突做好準備。保持--或達到--軍事技術優勢將有助于北約未來的作戰能力，并首先要求具備創新能力。不幸的是，由于各種原因，經過幾十年的預算削減，軍事創新不再是西方軍事組織的強項。北約即將出臺的戰略概念需要為全聯盟刺激軍事創新的努力提供指導并設定界限。本文概述了聯盟在這一努力中所面臨的挑戰，并為應對這些挑戰提出了具體建議。

新與舊

現在人們普遍承認，軍事技術和軍事戰略的發展正在重塑戰爭的特征，并重新分配地區的力量平衡--在大國之間（例如美國和中國）以及小國之間（例如阿塞拜疆和亞美尼亞）。這些發展影響了戰爭的所有層面。例子很多：深度學習的進展正在加速OODA（觀察、定向、決定、行動）循環，并改變指揮的動態；A2/AD（反介入區域封鎖）能力的擴散正在破壞空中優勢，并使競爭環境趨于平等；傳感器的無處不在正在刺激物理環境的全景化，迫使人們采取新的軍事行動方式；各種規模的無人系統的普遍存在正在使更多的行為者能夠從遠處進行攻擊。但是，在新事物誕生的同時，舊事物不會凋零，至少現在不會。事實證明，現有的武器系統遠遠沒有被淘汰。它們可以被用來威脅和施加巨大的破壞。作戰坦克具有軍事重量（weight），火箭和導彈具有破壞力和摧毀力。盡管有大量關于靈活性和敏捷性的討論，但大量裝備（mass）仍然很重要，且現代技術未能解除當代戰爭的迷霧。

轉型時期

因此，一個合理的斷言是，戰爭的特點可能正在發生變化，但預期的軍事事務革命（RMA）肯定還沒有實現。用軍事創新的話說，當軍事組織采用新技術、開發使用這些技術的作戰概念并調整其組織結構以提供支持時，就會發生RMA。這反過來又使 "武裝力量的戰斗潛力和軍事效力大幅提高--往往是一個數量級或更大"。 下一個RMA被描述為圍繞 "自主武器、多領域機器人集群、自組織防御系統、自動化武器、大數據分析以及機器和深度學習程序"。 預計它將轉化為超強的態勢感知和理解，并加速決策，以更高的速度實現更高的精度。預計它將以人機團隊為特色，人和機器無縫地一起運作；大量的一次性無人系統可以在類似蜂群的編隊中半自主地運作；以及數量較少的分布式人類單位利用戰斗云在戰場上尋找作戰方式，以越來越快的戰爭的形式呈現。

軍事戰略家和未來學家對下一個軍事事務革命（RMA）到來的確切時間跨度并不確定。雖然許多新興和顛覆性技術仍然相當不成熟，但邁克爾-奧漢隆預計，"與軍事創新有關的技術變革在未來20年可能比過去20年證明的速度更快、影響更大。" 在2021年的一項研究中，基于廣泛的文獻回顧和深入的專家訪談，我的研究小組也評估了在下一個區域軍事聯盟愿景中出現的關鍵技術，將對國際安全產生巨大影響（見表1）。

表1：敏感技術及其對國際安全的影響（來源：HCSS）

在未來一段時間內，計算機和機器人技術以及人工智能和大數據應用方面的快速變化預計將繼續進行，并對武器系統產生重大影響。正如O'Hanlon所寫的那樣："如機器人系統集群等在戰場上既可作為傳感器又可作為武器的時代，將可能會真正到來。此外，激光武器、可重復使用的火箭、高超音速導彈、軌道炮、無人潛水艇、生物病原體和納米材料可能會發展得非常快。總的來說，可能是也可能不是一場革命。但其潛力是不容忽視的"。

因此，未來的時期可以說是一個過渡時期。過渡時期充滿著不確定性，但那些頑固地堅持自己的老路的人很可能會面臨失敗。與此相反，那些成功駕馭過渡期的人必然會在下一次軍事沖突中勇往直前。

因此，真正的不確定性取決于軍事組織是否能夠通過發展概念和調整組織結構，富有成效地利用技術進步，使其在戰場上獲得競爭優勢。目前的技術進步速度與高水平的地緣政治競爭（以及隨之而來的高水平的威脅感）相結合，很可能會激勵沖突各方投入大量。

在認識到創新的必要性后，北約已經實施了一系列舉措來支持創新，特別是在新興和顛覆性技術領域，如人工智能、量子技術和生物技術。它在2021年2月宣布了一項戰略（"培養和保護：北約關于新興和顛覆性技術的一致性實施戰略"），并在2021年7月創建了DIANA（北大西洋防御創新加速器），以 "促進北約盟國之間的技術合作，促進互操作性，鼓勵開發和采用技術解決方案"。它還建立了價值10億歐元的北約創新基金，在2021年10月投資具有軍事用途的尖端兩用技術。至少在紙面上，北約似乎正在采取真正的措施，為明天的沖突做準備，但我們從軍事歷史中知道，新技術的發展是必要的，但遠遠不夠。畢竟，"要在軍事事務中帶來一場革命，通常需要兩樣東西：一個使之成為可能的客觀發展，以及一個能抓住這種發展的人，駕馭它，并指導它"。

因此，北約的新戰略概念應提供指導和方向，說明聯盟如何管理過渡，利用現有和新興技術提供的機會，并提高其作戰潛力。聯盟需要注意以下陷阱，并注意以下建議：

1. 優先考慮重要的事情，而不僅僅是緊急的事情

"我有兩種問題：緊急問題和重要問題。緊急的不重要，重要的永遠不緊急，"美國總統艾森豪威爾在1954年說了一句著名的話。

對組織來說，一個常見的謬誤是，盡管有良好的意圖，但任何眼前的危機都會吸走組織的大部分注意力和精力。竭盡全力去處理當前的危險，而明天的挑戰卻被有效地忽略了。

軍事組織意識到了這種偏見，并將其組織分層為處理當前、未來和長期未來規劃的不同單位。然而，幾十年來的預算削減已經大大削弱了這些面向未來的單位所能支配的資源。在一些中小國家（SMPs），這些部門甚至被完全取消，人力被重新分配來處理當前事務。在其他中小國家，這些單位在機構層次中的地位被削弱，不利于它們在官方決策中的地位。因此，至少可以說，他們對實際能力組合發展決策的投入是微弱的。有必要避免重蹈覆轍，造成今天的局面：當 "重要 "最終變成 "緊急 "時，完全沒有準備好應對俄烏沖突。這可以在未來被避免，通過重振未來規劃部門，提高他們在官方機構中的地位，以及關閉展望活動和能力發展活動之間的循環。

2. 在翻新與創新之間取得平衡

當然，經過幾十年的衰敗，迫切需要加強現有部隊的裝備和庫存。填補關鍵的能力差距，補充庫存，加強軍事準備，提高軍事流動性：每一項都是重建北約作戰能力的必要因素。

事實上，歐洲北約成員國仍未實施所有必要的轉型，以完全收獲在20世紀90年代承諾的完全信息化戰場的技術成果，并且在指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）、"壓制敵方防空能力（SEAD）、巡航導彈、彈道導彈防御、隱形飛機和電子戰資產 "以及作戰總部的部署和指揮方面都依賴于美國。但是，完全專注于重建部隊將阻礙對未來戰爭預測中所設想的未來武裝力量的創新。此外，一個危險的事實是，重新武裝將加強現有的支持者的地位，他們將保護現有的資產并阻礙變革。

要在翻新與創新之間取得適當的平衡，并沒有什么神奇的公式，也很難給出一個具體的數字（還因為漸進式的調整有時也會導致轉型），但有必要創造一個擁抱變化和支持實驗的環境--下文將詳細介紹。這也將有助于分配所需的手段，例如，將整個國防開支的至少2%分配給研究和投資（R&I）。

3. 協同硬件、軟件和濕件

北約保持其軍事優勢的能力的一個真正風險在于過度關注硬件和平臺，而沒有充分考慮如何協同使用這些平臺來實現戰場上和戰場下的政治目標。正是硬件、軟件和濕件（即 "人的東西"）的結合使情況發生了變化。

軍事創新源于技術、作戰概念和組織調整這三者。將這三者割裂開來可能會產生尋找問題的解決方案（而不是相反），并且不太可能為北約提供它所需要的軍事技術優勢。現在是時候縮小富有想象力的實踐者和長期規劃者之間的差距了。

國防組織應該建立紅色小組，并責成他們進行零基礎規劃：他們應該從一張白紙開始，考慮如何將技術（包括新舊技術）和作戰概念結合起來，以便在未來的戰爭環境中獲勝。這可以為新能力的發展提供信息，并推動創新而非更新的進程。同時，其他小組可以負責確定如何將創新的作戰概念應用于現有能力，以實現競爭優勢。這應該在北約成員國和北約層面進行。北約，特別是盟軍指揮部轉型（ACT），可以成為最佳實踐的重要收集者和優秀成果的傳播者，并在該領域的現有倡議的基礎上進行。

4. 思考勝利和成功的理論

知識和思想在全球的思想市場上迅速傳播。這個全球思想市場不僅限于新聞和娛樂，而且還延伸到了戰爭領域。戰略家和國防規劃人員畢竟不是在真空中運作。

在思想的喧囂中，參與者爭先恐后，形式變得和內容一樣重要。技術被描述為新的和革命性的，并被斷言一定會破壞戰爭性質。這不可否認地灌輸了 "敬畏"的效果，但不一定能讓人了解這些技術將如何帶來勝利。然而，在許多21世紀的武裝沖突中，智力和道德因素與物質因素一樣重要，是戰斗和勝利的關鍵。要解決這種對技術的執著，需要作出更多的努力，思考在未來的安全環境中，什么樣的方式和手段的組合會帶來勝利或成功。同時，需要確定組織和作戰的要求，這當然包括--但顯然超出了--硬件。這將需要戰略、作戰、組織和規劃專家利用專門的未來戰爭模擬進行緊密合作。歸根結底，它始于將未來戰爭的預測和準備作為一個專業行業認真對待。這開始于在（國防）大學為未來的平民和軍事規劃者制定課程，在其中接受類似于軍事專業人員在戰爭藝術方面的培訓和教育。

5. 注意聯盟成員之間的技術差距

長期以來，技術通貨膨脹的幽靈一直籠罩著國防能力的發展：每一代軍事平臺都會變得更加昂貴。這就造成了一種情況，即平臺的數量，特別是SMP的數量，已經大量減少。這也導致了頭號軍事強國--美國--與聯盟內其他國家之間的技術差距擴大。

當歐洲的北約成員國仍在努力充分吸收和利用C4SIR的進步所提供的機會時，美國已經開始了另一項創新戰略，以延長其軍事技術優勢。總的來說，平臺數量的減少和對未來互操作性的威脅意味著國防規劃者和他們在SMPs的政治決策者面臨著重要的選擇。

有必要重新認識SMP的優勢，以及它們能夠真正帶來什么。它需要接受的是，一些平臺不需要是 "軍事規格"，但也可以不那么通用和堅固，在某些情況下是可有可無或一次性的，更容易負擔。它要求在考慮到國家實力、戰略文化、威脅觀念和盟國需求的情況下，處理國家專業化的敏感問題。通過一個與盟軍作戰概念緊密結合的戰略概念，可以作為一個有用的統一催化劑來指導這一努力。

最后的想法

建議北約接受這些挑戰并聽取這些建議。即將出臺的戰略概念應該為成功的軍事創新設定參數。但是，這就留下了文化這個不太實際的因素。

軍事創新只有在一個刺激而不是反對它的大環境中才能開花結果--正如軍事創新文獻中充分記載的那樣。近年來，在我與國防規劃人員和軍官的交談中，已經非常清楚地看到，幾十年的預算削減已經扼殺了大部分創新的沖動。僵化的官僚結構、不鼓勵破壞者的職業道路結構、注重保護和保存的廣泛文化：可以說，創新不再是現有軍事組織的DNA。好消息是，通過專門的努力，使用逆流的規劃方法，即自上而下和自下而上的同時實施，這種情況是可以改變的。這需要在機構層級中賦予創新者權力，調整職業道路以促進和獎勵創新者，更廣泛地認識到停滯不前意味著衰退。

作者：Tim Sweijs——海牙戰略研究中心（HCSS）研究主任、戰爭研究中心（WSRC）高級研究員

隨著美國為大國競爭而重組其軍隊，戰場的有效性將取決于美軍是否有能力超越其近似競爭對手的決策周期。速度是關鍵--軍隊如何快速從其傳感器中收集數據，分析數據，辨別重要信息，將其發送給相關作戰人員并作出最佳反應。一支日益一體化和互操作性的部隊，對共同作戰環境有共同理解，對于軍隊完成能力融合至關重要。

美國防部聯合作戰概念（JWC）描述了全域作戰，并設想了一個聯合殺傷網，它可以通過全域聯合指揮和控制（JADC2）的支持概念，快速有效地將任何傳感器與任何投射能力聯系起來，這就是融合的原則。實現融合要求各軍種之間專注聚焦，確定優先次序并進行協同。美國陸軍將在JADC2中發揮核心作用，因為它為作戰和戰術網絡的發展提供信息；為JWC提供后勤骨干；并在一系列與各部門、機構和國際合作伙伴的合作實驗中測試融合。

0 概述

• 議題：隨著美國軍隊為大國競爭而進行的轉型，戰場效率將在很大程度上取決于其超越同行競爭對手決策周期的能力。

• 聚焦范圍：描述了陸軍和聯合實施JADC2的情況。

• 觀點：

  • 在一個共同的作戰環境中，數據管理和共享對于軍隊實現必要的能力融合至關重要。
  • JADC2要求國防部和陸軍進行變革，特別是在數據共享、網絡支持能力、決策周期中的人工智能（AI） 以及對部隊結構的調整方面。
  • JADC2是關于獲取數據和有效連接；它不是一個特定的平臺。

1 戰略環境

在2020年以后，美國軍隊必須具有戰略上的敏捷性、反應性和致命性。中國和俄羅斯正在大力投資，以減輕美國在陸地、空中、海上、太空和網絡空間各個領域的能力。

• 通過快速移動平臺維持的反介入/區域拒止（A2/AD）能力，爭奪進入戰場的機會。
• 利用日益增長的城市化和其他阻礙視距瞄準的地形。
• 利用戰略上敏感和動態的環境。

在有可能限制聯合部隊戰略部署和使用其部隊能力的情況下，需要一個現代化的指揮和控制（C2）機構，能夠迅速匯集美國及其盟國的所有能力，以威懾，并在必要時擊敗近鄰和其他競爭對手。

1.1 遺留系統的不足之處

目前的C2項目使用的是幾十年前的平臺，"沒有針對未來沖突的速度、復雜性和殺傷力進行優化"。目前的平臺各軍種不能有效地利用或發送數據、命令給其他軍種，而且它們的結構不能支持實現未來的C2。2018年國防戰略（NDS）強調了C2系統現代化的重要性，指出在退化的環境中未來的戰斗將以速度、更多的自主權和分布式的單位獲勝。

2 聯合作戰概念（JWC）

美國防部領導層設想了一個在戰場上沒有界限的未來，圍繞著一個統一的C2系統，其中一個多領域的方法--參與和整合地面、空中、海上、網絡和空間作戰--對于挑戰一個近似的對手是必要的。JWC是一個關鍵的概念，并且正在推動未來的研發和采購，同時也在整合作戰指揮部的審查和服務計劃。因此，該概念的發展是國防部的一個優先事項。

圖：全域聯合指揮與控制（JADC2）通過實時終端用戶報告和協作規劃，協同多個數據源，在國防支持民事當局行動期間，準確地在聯合特遣部隊民事支持(JTF-CS，美軍機構) 可能需要的地方提供支持能力。

注1：聯合作戰概念的四個支持性概念

• 指揮與控制
• 火力
• 后勤
• 信息優勢

2.1 JADC2

美國防部JADC2戰略于2021年5月由國防部長勞埃德-奧斯汀批準，闡明了國防部實施JADC2的方法；它將JADC2描述為感知、探測和行動的作戰能力，從而提高從沖突到競爭以及所有領域的互操作性和決策速度。JADC2是一個以數據為中心的持續C2能力框架，它支持JWC，并使聯合部隊能夠迅速匯集有助于威懾的效果，并通過決策優勢使任務取得成功。

JADC2指的是所有聯合C2的實施，包括：

• 構建其連接性的架構。
• 授予權力。
• 整合人工智能（AI）決策。
• 提供梯隊的人員能力。
• 培訓領導人。
• 同步工作人員并賦予他們實時決策的權力。

由于速度和規模在未來的戰斗中至關重要，JADC2將建立一個網狀網絡，實時將各部門的數據帶入一個 "可共享的數據湖"，將來自所有領域--陸地、空中、海上、太空和網絡空間的傳感器連接起來。利用人工智能軟件、數據庫、處理器和算法，它將把偵察信息轉化為可識別的和優先的目標，比人類分析員更快。目標數據將被發送到處于最佳位置的單位/能力，無論是動能、網絡、電子戰（EW）還是信息作戰（IO）。

JADC2及其網狀網絡可以被看作是一個安全的戰斗互聯網，軍事應用程序在上面進行連接，從所有可用的來源搜尋數據，以迅速將最佳的 "投射 "或 "效應器 "與目標聯系起來。JADC2可以提供無處不在的數據，不同的人類和機械數據可以根據需要使用。歸根結底，JADC2不是一個特定的平臺；它是獲取數據并有效連接。

圖：聯合參謀部的JADC2作戰規劃實驗，允許陸軍、海軍、空軍和海軍陸戰隊的節點共享實時的信息，以實現傳感器與投射的聯系，并將其顯示在一個共同的作戰畫面上（美軍聯合現代化司令部）。

2.2 各軍種間的合作

所有軍種都同意需要將JADC2作為一項組織戰略。2020年，陸軍和空軍簽署了一項協議，在2022財政年度（FY22）之前分享數據并制定共同的數據和接口標準；在多次實驗中，他們在這方面取得了成功。此外，陸軍、海軍和空軍在2021年初簽署了一項合作協議，以測試、整合和分享數據開發，以實現JADC2。

3 陸軍的角色

陸軍現代化戰略描述了陸軍將如何作戰，用什么作戰以及如何組織起來支持聯合部隊。陸軍致力于發展作戰網絡、技術和概念，通過一系列名為 "項目融合"（PC）的演示和實驗來實現超額匹配并為聯合部隊提供信息。這是一場持續的學習運動，旨在迅速 "融合"所有領域（陸地、空中、海上、太空和網絡空間）的效果，并塑造陸軍的新興理論、組織、訓練、能力、研究和發展以及后勤。

通過實驗和學習，"項目融合"有助于確保軍隊在適當的地方擁有適當的人員、適當的系統、適當的能力，以支持聯合戰斗。——陸軍參謀長詹姆斯-麥康威爾將軍

"項目融合"（PC）：學習運動

PC由五個核心要素組成：

• 確保合適的人員和人才。
• 將陸軍現代化工作與八個陸軍未來司令部跨職能小組（CFT）聯系起來，這些小組與陸軍現代化的六個優先事項相一致。
• 擁有正確的指揮和控制，以應對節奏越來越快的威脅。
• 使用人工智能對信息進行分析和分類，并在陸軍網絡中進行傳輸。
• 在 "最嚴苛的地形"中測試能力。

每項實驗都通過新的架構、編隊和來自陸軍八個CFT的授權來融合現代化舉措，并深化陸軍現代化舉措的整合。這些努力正在加速2018年國防戰略中概述的現代化戰略，該戰略設想未來的戰斗將在退化的環境中以擁有速度、自主性和分布式能力的單位獲勝。

表：陸軍未來司令部項目融合戰略20-22財年

在亞利桑那州尤馬的 "項目融合2020"（PC20）持續了幾個月，展示了人工智能和機器人技術，包括兩次實彈演示。該實驗由士兵、平民、科學家和工程師設計，在最低作戰水平上測試了融合，以挑戰戰術邊緣的決策過程。其中一項測試使用衛星和無人駕駛航空系統：同時感知空中和地面目標；迅速將數據傳遞給平臺，以打擊目標；并在十幾秒內決定性地摧毀該目標。

圖：2021年10月19日，在亞利桑那州尤馬試驗場，被分配到第82空降師的美國陸軍一等兵丹尼爾-坎達爾斯使用戰術機器人控制器來控制遠征模塊化自主車輛，為 "項目融合"做準備。在2021年項目融合期間，士兵們試驗使用該車輛進行半自主偵察和再補給（美國陸軍中士馬里塔-施瓦布攝）。

對實現JADC2能力的另一個貢獻是陸軍繼續倡導將其從聯合（joint）擴展到 "結合（combined）"--CJADC2--因為任何網絡都需要包括盟友和合作伙伴。陸軍在亞洲和歐洲有著深厚的軍隊間關系，應該站在這種重要努力的最前沿。認識到這一點，陸軍21/22財政年度的PC戰略將參與范圍擴大到了結合伙伴和盟友，增加了指揮層級并使之多樣化，并推動了現代化概念和技術的極限。

注2：項目融合（Project Convergence）：項目融合是聯合部隊對速度、射程和決策主導權的實驗，以實現超額完成任務，并為聯合作戰概念和全域聯合指揮與控制提供信息。作為一場學習運動，它利用一系列聯合的、多領域的交戰來整合人工智能、機器人技術和自主性，以提高戰場態勢感知，將傳感器與投射連接起來，并加快決策的時間線。因為誰能最先看到、了解并采取行動，誰就能獲勝。

注3：項目融合的五個核心要素

• 1.人
• 2.武器系統
• 3.指揮和控制
• 4.信息
• 5.地形

4 挑戰

JADC2要求國防部和陸軍進行轉型，特別是在數據管理和共享、網絡支持能力、人工智能在決策周期中的作用以及為實現這些變化而對部隊結構進行調整。陸軍現代化戰略及其現代化優先事項是持續轉型的框架，以使陸軍能夠在多個領域進行部署與聚合效應。

注4：軍隊現代化的優先事項六大任務

• 遠距離精確射擊
• 下一代戰車
• 未來的垂直升降機
• 陸軍網絡現代化
• 空中和導彈防御
• 士兵殺傷力

4.1 數據共享和網絡能力

一個用于C2的綜合戰斗管理系統需要在數據共享和標準化數據共享接口方面進行通信；然而，許多遺留系統包含數據共享障礙。2021年初，各軍種之間開始認真工作，制定數據標準以連接他們的JADC2項目，并通過 "發現、理解和與所有領域、梯隊和安全級別的合作伙伴交換數據 "來克服這些障礙。

陸軍的網絡CFT正在試驗網絡的現代化，以實現聯合接口、彈性和能力。它的重點是加強地面領域的數據和網絡傳輸能力，連接人工智能和機器學習（AI/ML），開發戰術云和邊緣計算。

4.2 聯合部隊實驗

國防部正在制定和實施一套初步的實驗和原型設計的核心原則，以統一國家安全事業。聯合部隊已經確定了幾個原型能力，通過將真實世界的威脅數據納入響應計算，在即將舉行的演習中進行測試。陸軍聯合現代化司令部建立了聯合系統集成實驗室（JSIL）--一個使用持久性環境場景的實驗網絡，允許各軍種、工業界和盟友通過幾個網絡測試數據共享能力。這將有助于對JADC2戰略進行可靠的評估。

4.3 最大限度地利用空間、人工智能和網絡

由美國太空發展局管理的低地球軌道（LEO）衛星將整合各軍種的戰術網絡，以創建一個網狀網絡的傳輸層。計劃于2022年部署的近30顆衛星將提供一種 "作戰人員沉浸 "能力，其中傳感器、投射和戰術網絡可以與戰術通信連接。PC22將利用這些衛星，開發低地軌道能力。

人工智能國家安全委員會報告稱，國防部有必要在2025年前采用、實施人工智能并為其提供資源。人工智能/ML--陸軍的一個優先研究領域--對于在聯合、全域作戰中實現聯合戰場管理系統至關重要。人工智能的進步提高了對新出現的威脅的反應速度和敏捷性，使指揮官和工作人員能夠將精力集中在加速、優化決策上。

建設網絡安全基礎設施是陸軍網絡計劃的一個關鍵方面，它將為統一的網絡帶來速度、訪問和安全。在平衡這些要求的同時，美國網絡司令部正在與行業伙伴密切合作，擴大用于在國防部、情報界和商業網絡之間傳遞數據的安全共享工具，而不存在被破壞的風險。

圖：作為 "項目融合2020"的一部分，飛馬系列戰術自主系統的一部分在尤馬試驗場進行測試。飛馬系統有能力為無人駕駛航空系統（UAS）、地面行駛履帶式車輛，提供監視能力或創建一個地區的豐富詳細的三維地圖。

5 前進之路

決策主導權--在技術和融合的作用下更快地做出更好的決策的能力--將使美國軍隊從其對手中脫穎而出。JADC2有助于實現信息主導權，并促進快速融合，實現速度關鍵優勢，這是未來AI/ML競爭的基礎。

目前，每個軍種都在其各自領域內管理C2的復雜性。隨著戰爭的特點變得越來越復雜，聯合部隊必須同時有效地整合五個領域。這需要新的C2方法。JADC2是建立一支能夠完成國防戰略目標的聯合部隊的基礎。國會的支持、持續的資助和軍種間的合作對于成功實施JWC和JADC2至關重要。

陸軍在實現這一聯合網絡的技術、創新和實驗方面處于領先地位。它的PC學習運動已經證明了它有能力使用新興技術和創新概念來實現軍種間和跨域的融合。陸軍的未來司令部、CFTs、作戰能力發展司令部和軟件工廠正在結合士兵的經驗、工業界的資源和科學家的專業知識來發展和提供未來的戰斗力量。通過實驗和聯合協作，陸軍正在使JADC2成為現實，從而增強戰略競爭中的威懾力和沖突中的超強戰斗力。

美國陸軍協會

美國陸軍協會是一個非營利性的教育和專業發展協會，為美國的全部軍隊、士兵、陸軍文職人員和他們的家屬、行業伙伴以及強大國防的支持者服務。美國陸軍協會為陸軍提供聲音，支持士兵。