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本報告調查了對抗性機器學習 (AML)，即研究基于機器學習 (ML) 的人工智能系統弱點的研究方法。近年來，機器學習，尤其是深度學習 (DL)，在圖像分類、自然語言處理和自主代理等多個領域取得了快速進展。因此，深度學習在軍事環境中也很受關注。然而，隨著進步，人們對 AML 方法的興趣不斷增加，新的攻擊變體不斷發布。實際上，所有 DL 系統在某種程度上都容易受到影響，無論是混淆它們、避免被它們檢測到，還是提取它們可能持有的秘密信息。從軍事角度來看，重要的是要意識到這種利用的可能性，無論是針對自己的人工智能系統還是針對對手使用的系統。

該報告概述了AML研究，然后展示了針對不同類型人工智能系統的一系列攻擊方法：

• 圖像分類系統中毒，使軍用車輛避免被發現；
• 可以從大型生成模型中檢索秘密信息的提取攻擊；
• 對抗性策略攻擊，其中對手的行為方式使自主智能體感到困惑。

每個案例都描述和討論了攻擊并評估了實施。本報告的重點是攻擊。雖然在適用的情況下簡要討論了針對 AML方法的防御，但后續報告的主題是對AML防御的更深入研究。

關鍵詞：人工智能、機器學習、深度學習、深度神經網絡、欺騙、網絡攻擊、攻擊向量、漏洞、對抗樣本、數據中毒、數據提取、對抗策略

引言

深度學習 (DL) 的出現將智能計算機軟件的性能和能力帶入了新的性能水平。將基于 DL 的軟件嵌入軍事指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察 (C4ISR) 系統中，有可能徹底改變創建準確及時的共同作戰圖 (COP) 的能力，從而使軍事決策過程可以比以往任何時候都更快、更精確地執行。從長遠來看，深度學習還可以用于在遠遠超出人類能力范圍的復雜戰爭環境中制定軍事計劃。

然而，由深度神經網絡 (DNN) 實施的基于 DL 的軟件容易受到各種威脅或網絡攻擊。這些是在對抗性機器學習 (AML) 研究領域研究和開發的。這些攻擊可能被用來欺騙決策者、降低系統性能、降低最終用戶信任度，甚至從系統中提取（即逆向工程）敏感的軍事數據。圖 1.1 展示了一個典型的 AML 攻擊示例，其中目標是用于對圖像內容進行分類的 DNN。在這種情況下，DNN 能夠正確地識別出圖 1.1a 中的原始圖像包含一架戰斗機，幾乎是絕對確定的。圖 1.1b 中的惡意圖像是通過在原始圖像上應用 AML 技術創建的，能夠欺騙相同的 DNN 將輸入分類為西伯利亞雪橇犬而不是戰斗機。在這種情況下，攻擊是有效的，盡管人眼無法察覺。

圖 1.1 – 使用 AML 的樣本攻擊。在這種情況下，目標是由 DNN 表示的圖像分類系統。圖 1.1a 顯示 DNN 能夠以近乎完美的確定性將良性（非操縱）輸入正確分類為戰斗機。圖 1.1b 顯示了使用 AML 技術創建的經過處理的圖像。被操縱的圖像成功地欺騙了 DNN，將輸入分類為西伯利亞雪橇犬而不是戰斗機。

據我們所知，AML 尚未被對手或高級持續威脅 (APT) 參與者用來瞄準和攻擊嵌入在現實世界軍事系統中的基于 DL 的軟件。然而，研究團隊和安全專家不斷證明，針對依賴 DL 來實現尖端性能廣泛應用程序的攻擊是可能的 [1]。例如，小心地替換句子中的單詞可能會導致語言模型對情緒進行錯誤分類 [2]。自動駕駛汽車使用的交通標志和車道檢測系統可以通過分別在標志和道路上貼上標簽來攻擊 [3, 4]。轉錄服務可能會被注入精心設計的噪聲所誤導，迫使系統將語音轉換為任意文本 [5、6]。因此，假設基于 DL 的軟件將在未來的 C4ISR 支持系統中普遍使用，預計對手和 APT 最終將利用這些漏洞來欺騙、拒絕訪問或收集情報。

1.1 目標與范圍

本報告的目標是：(1) 概述迄今為止 AML 研究領域中已確定的攻擊向量，(2) 根據經驗估計這些攻擊的子集在軍事環境中的有效性，以及最后 (3) 提供見解并討論 AML 在何種程度上是深度學習在現實世界軍事應用中的現實和嚴重威脅。

盡管 AML 適用于任何基于 ML 的系統和算法，但本報告重點關注基于 DL 的 ML 系統。此外，本報告將重點關注攻擊。在 AML 研究領域提出和開發的防御機制將在未來的工作中涵蓋。最后，我們將范圍限制在與指揮和控制 (C2)、情報、監視和偵察相關的 DL 應用。

1.2 目標讀者群

本報告的目標讀者是操作、獲取或開發軍事系統的人員，這些系統使用或嵌入了 AI、ML 和 DL 技術。

1.3 閱讀說明

本報告假定讀者具有有關 ML 和 DL 概念的基本知識，例如監督學習、強化學習、損失函數、梯度下降和反向傳播。

1.4 提綱

第 2 章介紹了 AML，并介紹了用于對本報告中的攻擊進行分類和比較的分類法。第 3 章介紹了從軍事角度來看可能具有相關性的已知攻擊方法的三個案例研究。實施和評估這些方法。第 4 章總結了報告，討論了 AML 在現實世界中的適用性，包括在軍事領域。

案例研究

本章提供了三個案例研究，探討了針對基于ML的系統的不同類型攻擊。在每種情況下，從AML文獻中選擇一種攻擊方法，并從軍事角度實現或測試。評估了攻擊的有效性，然后討論了實際考慮因素。選擇這三個案例研究是因為它們與軍事領域的潛在相關性，涵蓋了廣泛的攻擊，并說明了各種ML應用和方法。

第一章以欺騙深度神經網絡將戰斗機圖像誤認為是狗的例子開始。雖然將軍事裝備隱藏在顯眼的地方有明顯的吸引力，但介紹性的例子是高度理想化的。實際應用面臨的一個障礙是，攻擊僅限于數字領域:操作是在數字圖像本身上進行的，也就是說，在戰斗機被拍攝后的一個階段。如果圖像是由對手創建的(例如，飛機是由監視攝像機拍攝的)，那么操縱圖像將需要深入訪問敵人的系統。這是不太可能的(如果是，更簡單和更健壯的攻擊變得可行，例如消除圖像或阻止其記錄)。此外，雖然關于目標深度神經網絡的黑盒知識足以計算所需的圖像修改(例如，觀察分類標簽結果[18])，但在實踐中，即使是這種知識也無法預期。

因此，第3.1節中的第一個案例研究調查了數據中毒。這種攻擊的目的與前面的示例相同:通過欺騙敵人的DNN，使其對車輛進行錯誤分類，從而使軍用車輛(在本例中為坦克)逃避檢測。盡管方法也很相似，但是中毒攻擊解決了介紹性示例的實際缺點。

圖3.2 -僅使用正確標記的訓練圖像和直到測試時間才顯示的隱藏觸發器的數據中毒攻擊。在這個圖中，所有打補丁的坦克圖像都用紅色標出，而所有中毒的汽車圖像都用黃色標出。

第3.2節將范圍擴展到通過數據提取對語言模型的攻擊。語言模型是在廣泛的文本語料庫(通常是數十億個單詞)上訓練的非常大的dnn，在某種意義上能夠“理解”(書面)語言。它們引起了自然語言處理的范式變化，在許多任務中設定了新的基準[26]，并因其生成文本的能力而獲得了媒體的廣泛關注[27]。事實上，即使在編寫本報告期間，也取得了顯著的進展，例如，ChatGPT系統的提出。語言模型正在不斷接近人類的自然語言處理水平，它們對社會幾乎所有方面的潛在影響和后果，包括軍事應用，目前很難預測。除了機會之外，它們也帶來了風險，例如，它們可能會將敏感信息暴露給對手。第3.2節中的案例研究調查了這種形式的對抗性提取攻擊的可行性。

圖3.5 -兩種語言模型的微調過程，展示了數據和最終的微調模型之間的細微差異(左為FTorig，右為FTpatch)。請注意，Dpatch的補丁文章約占CC新聞數據集總數的24%，即剩余的76%與未修改的數據集相同。

第3.3節研究了對通過強化學習訓練的模型的攻擊。這種模型通常用于無人駕駛車輛、機器人、游戲等領域的自主智能體。它們不是在一組固定的例子上以監督的方式訓練的。相反，智能體用一個獎勵函數來評估它的情況，并選擇一個獎勵最大化的行動過程。雖然這種操作模式為智能體提供了處理現實世界的靈活性和彈性，但它們仍然容易受到攻擊和欺騙，正如本案例研究將在基于強化學習的各種系統上展示的那樣。

圖3.10 -來自[51]的四個零和模擬機器人博弈的示例，用于評估對抗性策略[49]。

圖3.11 -“你不能通過”的博弈序列，敵對的對手(紅色)應該阻礙受害者(藍色)到達終點線。上面的四個數字顯示了一個普通的智能體是如何鏟斷對手的。下面的四個圖形顯示了敵對的對手如何使受害者在沒有任何接觸的情況下摔倒在地[49]。

本研究結論

對抗性機器學習在科學界引起了越來越大的興趣，每天都有關于新的攻擊變體的論文發表。幾乎任何形式的機器學習都容易受到某種類型的AML的影響，正如本報告通過攻擊方法的示例所證明的那樣。隨著越來越多的應用程序采用深度學習，攻擊的機會和潛在的回報也在增加。例如，圖像識別模型正以某種形式用于與敵方相關的情況，無論是民用還是軍用:機場和體育場開始采用人臉識別以各種原因拒絕個人進入[58]，為上述個人應用AML來逃避系統提供了動機。軍用車輛在衛星圖像上的自動探測已經研究了幾十年，避免敵方衛星的這種探測顯然是任何軍隊都感興趣的。

然而，這些攻擊在很大程度上仍停留在學術界的實驗階段。已知很少有針對實際部署的深度學習系統的真正攻擊發生，也就是說，沒有得到深度學習系統操作員的同意，并且目標不僅僅是測試攻擊方法的可行性。可能的原因有很多:這種攻擊可能很少見，因為它們很難執行，或者潛在的目標還不多。攻擊可能很難被注意到(可以說逃避攻擊的主要目的是不被注意到)。攻擊者不太可能公布成功的攻擊，甚至受害者也可能認為保持沉默而不是進一步暴露自己的弱點是明智的。

盡管如此，一些攻擊已經傳播到公眾。Stable Diffusion[59]、DALL·e2[60]和Midjourney等生成圖像模型可以基于文本提示創建圖形。這使得他們在社交媒體上很受歡迎，但也引發了藝術家們的批評，他們懷疑他們的作品被用作訓練數據。2023年2月，媒體公司Getty Images對Stability AI提起訴訟，指控其未經許可使用Getty目錄中的受版權保護的庫存圖像訓練其Stable Diffusion模型。通過對Stable Diffusion的提取方法獲取證據，發現AI系統生成的圖像與Getty擁有的圖像具有很高的相似性，包括該公司的水印[61]。

針對語言模型的快速攻擊是一種更有趣的攻擊，仍然受到媒體的廣泛關注。這種類型的攻擊是一種簡單的提取變體，其目標不是訓練數據，而是隱藏的輸入指令。對于像ChatGPT這樣的大型語言模型，操作人員可能希望在沒有任何微調階段的情況下快速調整模型以適應某些應用程序。相反，對話只是在語言模型的文本指令之前，這些指令會影響它在與用戶對話過程中的行為，例如模型應該使用什么名稱，以及要展示什么樣的個性。這些指令通常不會顯示給語言模型的用戶，但好奇的用戶已經能夠讓模型暴露它們，例如通過告訴模型“忽略之前的指令”，從而覆蓋任何隱藏的指令，而不顯示隱藏的指令，然后問“上面文檔開頭寫了什么?”“[62]

這種由人群發起的攻擊雖然相對溫和，但表明評估人工智能系統對“AML”方法的穩健性很困難，更不用說實際防御它們了。這兩個挑戰都將成為該項目的未來報告的主題。

然而，從攻擊者的角度來看，情況可能至少同樣困難。很少有人工智能系統像上面的模型一樣具有公共接口，可以進行實驗。在防御環境中，攻擊者通常只有有限的機會研究目標系統，而傳統障礙(網絡安全和物理安全)可能構成與各種AML方法固有困難一樣多的挑戰。3.1節中描述的投毒攻擊是一種旨在繞過安全措施的方法，利用訓練數據的稀缺性誘使對手自己投毒他們的系統。未來的攻擊也有可能將AML與更傳統的方法(例如社會工程)結合起來。

隨著人工智能的日益普及，對攻擊方法的研究必然會增加。隨著人工智能使用的增加，對這一新領域的持續警惕和研究對于識別新出現的機會至關重要，但也要意識到自身的脆弱性。

2021年1月，美國防部發布了第一個反小型無人機系統戰略，以應對小型無人機系統的快速技術進步和擴散給軍事人員、設施和資產帶來的日益增長的風險。現有的反無人機能力--嚴重依賴電子戰來破壞用戶和設備之間的通信聯系--不再能解決不斷變化的威脅，包括自主無人機、COTS技術以及空域中越來越多的無人機，這些都能使C-sUAS操作者不知所措。為了應對日益復雜的小型無人機威脅，由陸軍領導的聯合反無人機系統辦公室正在為其新的系統方法尋求物資和非物資解決方案。一個令人困擾的C-UAS挑戰涉及到雷達探測系統將一些SUAS與其他飛行物體（如鳥類）區分開來，因為它們的尺寸相當，運動緩慢，高度較低。由于電子光學傳感器和人類操作員在規模上的分類數量有限，使用雷達數據進行不準確或低效的sUAS分類可能是一種武力保護威脅。本論文使用來自兩個不同訓練環境的鳥類和無人機雷達軌跡數據，探索數據中的隱藏結構，使用這兩個數據集開發獨立的無監督和監督學習模型，并試驗數據采樣和特征工程，以提高模型對不同環境和動態環境條件的魯棒性。

圖. 本論文方法包括兩個迭代，每個迭代都涉及不同的數據采樣技術（第3.4節）的兩階段統計學習方法（第3.5節）。然后，通過比較兩個迭代中各自的表現來分析和評估每個訓練算法，通過使用訓練算法的訓練地點的整個數據集和備用訓練地點的整個數據集來驗證每個算法的預測準確性。

無人機技術的快速發展--包括傳感器小型化、電池壽命、飛行效率和改進的控制機制--再加上無人機越來越便宜和商業用途，使其在社會中無處不在。然而，隨著無人機可用于越來越多的善意目的，有責任對無人機的使用進行適當的監管，以盡量減少高風險的意外事件和惡意行為者（包括恐怖分子和敵對政權）的邪惡活動的可能性。雖然無人駕駛飛機系統（UAS）已經存在了幾十年，但小型無人駕駛飛機系統（sUAS）的全球擴散給美國國防部（DOD）帶來了特別棘手的挑戰，因為不僅需要保護美國的領空、設施和關鍵基礎設施免受這種日益強大的新威脅，還需要將這種力量保護擴展到前沿作戰基地（FOB）或臨時任務支持點（MSS），此外還需要在戰斗中提供移動力量保護（MFP）。2020年，在納戈爾諾-卡拉巴赫44天的戰爭中，阿塞拜疆對其鄰國亞美尼亞的一系列攻擊（使用低成本的土耳其Baykar Bayraktar [TB2]無人機），以及烏克蘭堅韌不拔的防御和反擊。 在2022年俄烏戰爭初期，烏克蘭（在[TB2]無人機和數以千計的其他無人機系統的幫助下）進行了頑強的防御和反擊，以抵消俄羅斯前進的壓倒性軍事優勢，這提供了兩個引人注目的例子，說明傳統作戰系統在大規模無人機的不對稱威脅面前的脆弱性。

雖然反小型無人機系統（C-sUAS）的問題集有多個方面--從探測到動能或非動能威脅反應--國防工業正在努力解決，但數據科學家已經特別被雷達系統快速有效地從鳥類和其他大氣雜波中分辨出sUAS的挑戰吸引。雷達系統在探測和分類無人機系統方面通常有兩個主要問題。第一個問題涉及它們的尺寸（容易與鳥類混淆）和速度（非常快或慢，包括它們的懸停能力）的組合。第二，涉及到對具有各種飛行現象、雷達截面（RCS）、光學發射、反射特性和材料結構的多樣化的sUAS類型（介于兩個一般的旋轉翼和固定翼類別之間）的描述。盡管這一領域的一些研究致力于探索一種包括其他傳感器類型的系統方法--如光電/紅外(IR)、聲學和人員監視--以減少雷達系統的脆弱性，但這種解決方案假設了當今有這樣一個傳感器套件在一個固定地點協同工作的奢侈。然而，追求這種 "黃金標準 "的解決方案對于有效地從探測到分類空中物體的重要性，并不否認改進雷達系統的鑒別性能的持續重要性，無論是獨立的還是在不同傳感器類型的總體系統中。

經與Anduril工業公司協商，并使用來自兩種截然不同的訓練環境的鳥類和無人機的雷達跟蹤數據，本論文旨在實現兩個目標。首先，試圖用獨立的無監督和有監督的學習方法來驗證（或改進）來自國防工業的現有分類算法的性能，并在這兩種環境中分別訓練模型。第二，試圖加強模型對兩種不同環境和動態環境條件（即降水和風）的穩健性，目前在每個新環境中都需要一個漫長而昂貴的系統校準過程。

為了實現這兩個目標，本研究通過開發、測試和驗證各種無監督和有監督學習模型對來自訓練模型的環境和替代環境的鳥類和無人機的判別性能，對兩個訓練環境中的數百只鳥類和無人機的雷達軌跡數據（由Anduril Industries提供）進行了實驗。通過采用獨立方法，在兩個訓練環境中表現最好的模型成功地驗證了Anduril的分類器（由數據贊助商提供）的性能，該模型在同一環境中訓練和驗證的準確率分別達到97%和98%。然而，觀察到在另一個環境下驗證的準確率下降了20-25%（表現最好的模型），以及對兩種環境下的數據集和模型的明顯差異的直覺，促使對方法的第二次迭代進行了修改，在模型的穩健性方面取得了邊際改善。本論文最后提出了四項建議，即繼續使用這種方法進行統計和機器學習研究，但要探索收集更多的雷達軌跡數據特征，以便更好地捕捉鳥類和不同類型無人機之間的飛行現象學差異。

美國陸軍未來司令部（AFC）的未來與概念中心（FCC）在其戰斗能力發展司令部（DEVCOM）和情報與安全局（DOIS）的協調下，開展了其2021財政年度（FY21）未來研究計劃的第一項活動--2035年戰爭特征研討會（CoW35）。

在2020年11月16日至20日期間，來自陸軍現代化事業（AME）、聯合部隊、13個盟國和伙伴國、其他政府機構、工業界、智囊團和學術機構的400多名小組成員和參與者聚集在一個虛擬的在線研討會上，以確定和描述未來對手可能采取的新的和變革的戰爭方式。主題專家就廣泛的主題進行了小組討論，包括地緣政治、未來環境趨勢、未來對手趨勢、新興科技趨勢、生物技術、人工智能/機器學習（AI/ML）、機器人技術、聯合優勢和陸地戰爭。

CoW35研討會的一個關鍵產出是一份問題陳述，它最能說明2035年未來戰爭的一系列相互關聯的問題和特點。在AFC最近發布的2035-2050年未來作戰環境（FOE）的基礎上，CoW35研討會小組提出了關鍵的意見和見解，以確定未來戰爭的特點，并為未來決定性的陸軍力量的應用提供參考。CoW35研討會確定，2035年陸軍面臨的問題是，作為全球部署的聯合部隊和聯合部隊的一部分，陸軍如何在以爭奪領域、快速機器化決策和人機協作為特征的拒絕環境中，在與同行對手的武裝沖突中運用決定性的陸地力量來支持作戰指揮員。

本報告將為問題陳述的發展提供信息的關鍵觀察和見解分為三大領域：威脅趨勢、概念趨勢和科學技術（S&T）趨勢。此外，報告還描述了對陸軍創造轉型變革的能力至關重要的未來考慮，并為AimPoint Force 2035敘述和下一個未來陸軍作戰概念的發展提供信息。

展望戰爭特征的變化

鑒于2035年戰爭特征研討會的見解，并結合過去從未來研究計劃中的學習，本節討論了軍隊的廣泛影響，旨在引發思考和辯論，并協助軍隊發展未來的概念和部隊。

戰爭的歷史反映了達爾文進化論的核心。通過這個視角，對手將他們的戰術、武器和技術集中在摧毀對手的同時確保自己的生存。一個國家如果擁有優越的戰術、武器和技術，或者以創造性和協同性的方式使用它們，就能為在武裝沖突中獲勝創造條件。戰術、武器和技術隨著時間的推移不斷發展，但速度可能正在加快，這將挑戰關于未來如何進行戰爭的規范和假設。例如，在第二次世界大戰之前，人們認為戰艦與艦隊之間的戰斗仍將是海軍思維和規劃的中心。正是在珊瑚海戰役中，新技術--航空母艦、飛機和無線電--將海戰的新時代提前到來。在這場戰役中，戰艦既沒有看到也沒有直接向對方開火；是來自航空母艦的飛機摧毀了敵人的飛機，從而獲得了海上的指揮權。與上面的小插曲類似，陸軍部隊采用機器人和自主系統，利用人工智能和其他新興技術，可能會以新的方式進行陸地作戰。

最近的三場沖突預示著戰爭特征的變化。首先，伊斯蘭國（ISIS）和反伊斯蘭國聯軍在敘利亞的戰斗表明了無人系統作為力量倍增器的價值。ISIS在人員和資金有限的情況下，利用無人系統，通過自制的無人機和商用的四旋翼飛機進行偵察和空中攻擊。第二個事件是2019年的也門危機，伊朗支持的也門胡塞武裝完成了對位于Abqaiq和Khurais的沙特阿拉伯石油加工和儲存設施的復雜、遠程、無人機群攻擊。也門胡塞武裝通過使用新興技術，能夠復制出更能代表民族國家軍隊的能力和行動，而不是叛亂團體。最后，最近亞美尼亞和阿塞拜疆之間的納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭表明了機器人系統在大規模作戰行動中的潛在用途。阿塞拜疆部隊廣泛使用無人駕駛系統來偵察、監視和瞄準亞美尼亞部隊。阿塞拜疆部隊利用無人機群和游蕩彈藥打擊亞美尼亞的坦克、火炮、防空系統和維持部隊，以擊敗亞美尼亞部隊。如果非國家行為者、叛軍和軍事力量較弱的民族國家能夠通過使用新興技術來發展戰爭行為，從同行競爭者的新興技術發展軌跡來看，威脅將更加嚴重。

鑒于這種潛在的范式轉變，陸軍現代化事業（AME）在發展利用新興技術的新概念和能力方面是正確的。然而，從想法到現實可能需要陸軍以新的方式審視自己。首先，陸軍應該仔細檢查其編制、組織結構、流程和習慣。例如，在近乎無處不在的傳感器下，編隊將如何集結能力和效果？大多數作戰平臺是否應該配備人員？什么是對戰斗人員的充分保護？在使用無人系統進行動能效應時，人類是否能夠保持 "在環 "內，無論是防御還是進攻行動？各級指揮官是否仍然需要大量的參謀人員，包括親自上陣，進行詳細的分析？是否有替代方法來制定行動方案？人永遠是陸軍的不對稱優勢嗎？以美國大陸為基地的部隊是否能夠在危機和沖突期間安全地將部隊投射到有爭議的地區？這些都是陸軍應該更詳細地探討的問題類型，以確定他們為什么要改變，如何改變，以及在哪里改變，以應對未來的挑戰。

陸軍可能還必須重新審視其定義作戰職能的方式。目前，陸軍的作戰職能有獨立的卓越中心和能力發展與整合局（CDID），負責新能力的獲取、訓練和裝備。然而，新興技術的運用和不斷變化的威脅可能會產生具有多個利益相關者的交叉作戰職能。例如，隨著新興技術的使用，保護作戰功能可能會發生變化，指揮官如何保護他們的部隊，以便他們能夠應用最大的戰斗力。也許，在未來，陸軍部隊需要執行一系列廣泛的保護相關活動，以獲得陣地優勢。陸軍部隊可以同時執行包含欺騙活動的移動防空（火力、防護、任務指揮），指揮無人駕駛拖拉機建立戰斗陣地（機動支援、機動、防護），指派空中無人機提供周邊安全（情報、火力、機動、航空、防護），同時遠程火力掩蓋敵人的雷達系統（火力、網絡、情報、任務指揮）以實現作戰機動，同時為預計補給（維持）發送維持更新。這個小插曲只是代表了未來戰爭的特點是如何演變的，這就需要陸軍審查其發展關鍵需求的過程，并創造更多的合作努力來獲得對可能的敵人的優勢。預測競爭優勢需要跨領域的整合，包括跨作戰功能和技術領域。

美國、其盟友和合作伙伴之間的互操作性可能是在未來武裝沖突中獲勝的必要條件。陸軍將3級互操作性--最高級別的技術互操作性--定義為盟友和伙伴在抵達后進行整合的能力，以及例行建立網絡并與陸軍編隊有效運作的能力。當代海外應急行動揭示了以今天的部隊實現互操作性的局限性，從網絡挑戰到安全考慮。隨著盟友和合作伙伴開發他們自己的人工智能、機器人和自主技術解決方案，這些挑戰可能會增加。支持未來能力的算法和數據也有可能成為專利和機密，挑戰陸軍在沖突期間整合盟友和合作伙伴的能力，而這時作為一個聯合和聯合團隊作戰是至關重要的。這些因素表明，新的能力和概念的開發應該是合作的，并考慮到盟友和合作伙伴。

展望2035年，研討會指出，戰爭的特點正在發生變化。正如在納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭中所看到的，大國競爭者和對手正在投資于新興技術，以創造決定性的優勢并在武裝沖突中獲勝。美國陸軍正在明確表示，它也必須改變。三個關鍵的含義抓住了創建一支變革型部隊所需的變革思維類型：質疑長期存在的假設，重新評估作戰功能，以及確定未來的互操作性要求。

即使在俄烏戰爭肆虐之際，北約正在尋求整合戰場上的經驗教訓，以調整其防御規劃，以適應一個快速變化的世界。已經有一個教訓是明確的：在一個有爭議的歐洲，盟友需要對行動環境有更好的認識。決策和執行的速度和質量必須提高。北約的有效和道德的決策必須轉化為行動效果。北約必須優先考慮其指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）架構的現代化和整合，以跟上快速變化的作戰環境。

雖然是一個復雜的概念，但C4ISR最容易被理解為軍隊的 "神經系統"。它對日常運作、自動反應和大型企業固有的復雜流程至關重要。安全環境發生了迅速而根本的變化--包括歐洲大規模戰爭的回歸、氣候變化以及新興技術的變革潛力--要求立即對北約的C4ISR架構進行嚴格審查。C4ISR的現代化是保持競爭優勢的必要條件，以應對基于國家的對手、其他系統性挑戰和尚未實現的威脅--所有這些都可能顛覆北約致力于維護的基于規則的國際秩序。

北約的新戰略概念為加強防御和威懾提供了平臺，同時利用新興和顛覆性技術，為跨大西洋的決策者提供了一個獨特的機會窗口。正是北約的C4ISR能力將使一個相關的、可信的北約 "神經系統 "能夠應對未來的挑戰。

為此，大西洋理事會的這項研究--北約負責國防投資的前副秘書長助理一年來的研究和采訪的最終成果--提供了一個實現這一目標的詳細路線圖。這份全面的報告對C4ISR現代化這一主題進行了專業處理，以幫助跨大西洋的決策者、作戰部隊、專家和政策界以及軍事技術觀察家更好地理解北約C4ISR架構所固有的挑戰和機遇。重要的是，它通過一系列深思熟慮的建議來想象C4ISR現代化的可能性。

歸根結底，問題不在于北約是否需要進化和發展其C4ISR能力，而在于它是否能及時做到這一點，以應對聯盟所面臨的不斷增長的威脅。相信這項廣泛的研究巧妙地提出了北約C4ISR架構必要的現代化路徑。

C4ISR五步發展路徑

1.加強數據和情報共享

共享數據、信息和情報是C4ISR的燃料。然而，現實表明，數據和情報共享水平并未達到預期。這意味著由于信息未被共享，可能會產生巨大的機會成本。在具備正確的政治意愿和適當的安全措施下，北約及其成員國收集到的海量數據和情報可以更好地用于集體安全和防御。

2.數字化轉型

數字化轉型旨在解決數字化、連通性、數據架構和數據管理問題，為提高安全和防御能力、提高彈性提供基礎。數字革命與C4ISR架構密切相關，因為先進的C4ISR技術可以幫助聯盟在指揮、控制、通信、數據和情報分析、決策、操作和互操作性等方面實現顯著的提速、更高的安全性和效用。在這方面取得進展尤為重要，特別是當盟國試圖轉向新的作戰概念和有效的多領域作戰時，后者要求在所有作戰領域實現動能和非動能力量的整合和快速擴展。

3.通過新概念、政策和計劃明確C4ISR要求

為了超越潛在對手，北約必須立即行動，制定未來C4ISR架構需求。一些已經展開的工作，如新的北約部隊模型、多域作戰概念、盟軍作戰指揮與控制評估和《北約聯合情報監視和偵察2030+》的遠景規劃，將直接影響未來北約C4ISR的需求。北約需要為盟國提供一個明確的C4ISR定義，促使成員國達成共識，并確保計劃、能力和概念開發方面的一致性。

4.通過現代化增強和形成能力，以滿足C4ISR新需求

北約應采取一些實際措施，以在未來保持其技術和軍事優勢。這包括改變現有的C4ISR部隊結構，提高北約接收國家和商業空間信息的能力，縮小集成空中和導彈防御的差距，發展更強大的電子戰能力，并投資于以及推廣人工智能、自主性、空中能力和量子計算等新興和顛覆性技術的創新和應用。

5.持續投資C4ISR互操作性、戰備、彈性、創新和適應性

北約的實力在于其集體決策和行動、組織和互操作能力。北約的C4ISR力量和能力為盟國提供可互操作的結構和數字骨干，有助于盟國集體意識、決策和行動。投資于C4ISR準備性、彈性和能力，直接為聯盟本身的潛力做出貢獻。

目錄

• 前言
• 塑造北約C4ISR的威脅和挑戰
• 俄烏戰爭給北約C4ISR帶來的教訓和未來需求
  • 多域作戰
  • 零天準備就緒
  • 北約情報機構(NIE)
  • 持久性和生存能力
  • 多學科的情報和融合
  • 任務分配、收集、處理、開發和傳播(TCPED)
  • 網絡
  • 私營企業的作用
  • 數字化、連接性和大數據
• 影響北約C4ISR的決策和正在進行的工作
  • 多域作戰
  • 數字化轉型
  • 強化威懾和防御態勢
  • 健全的、有彈性的、一體化的指揮結構和加強C2安排
  • 全球感知
  • 創新和EDTs
  • 國防投資
• 建議：共享、轉型、實施、現代化和投資
  • 1.分享更多的數據和情報
  • 2.數字化轉型
  • 3.實施新的概念、政策和計劃，明確對北約C4ISR的要求
  • 4.實現現代化，增強和獲取能力，以滿足新的C4ISR要求。
  • 5.繼續投資于北約C4ISR的互操作性、準備性、復原力、創新和適應性。
• 結論

近年來，大國越來越多地尋求利用先進技術--人工智能（AI）、自主性、網絡和高超音速技術等--來達到軍事目的，并可能產生深遠的危險后果。與化學和核技術首次應用于戰爭時的情況類似，許多分析家認為，人工智能和其他此類 "新興技術 "的軍事利用將徹底改變戰爭，使過去的武器和戰略變得過時。根據這一展望，美國國防部正在分配越來越多的資金用于研究這些技術及其在軍事上的應用，其他大國的軍隊也是如此。

但是，即使美國軍方和其他國家的軍方加速利用新技術進行軍事用途，許多分析家警告說，在對這樣做的意外和危險后果有更多了解之前，不要如此匆忙地進行。例如，分析家們擔心，人工智能系統可能以不可預測的方式失敗，造成意外的屠殺或失控的升級。

軍控分析家們特別關注的是新興技術對 "戰略穩定 "的潛在影響，或者說有核國家在危機中避免首先使用核武器的情況。采用人工智能和其他新興技術的武器可能會模糊常規攻擊和核攻擊之間的區別而危及戰略穩定，導致過早使用核武器。

在這種擔憂的激勵下，許多國家的軍備控制倡導者和公民活動家都試圖減緩人工智能和其他新興技術的武器化，或對其在戰場上的應用施加各種限制。例如，《特定常規武器公約》（CCW）的締約國已經考慮了禁止開發和部署致命的自主武器系統--或者被批評者稱為 "殺手機器人 "的建議。近年來，監管新興技術的其他方法，包括各種單邊和多邊措施，也在不斷推進。

人工智能和自主武器系統

新興技術在軍事上最突出的應用是廣泛引入自主武器系統--將人工智能軟件與各種戰斗平臺（艦船、坦克、飛機等）結合起來，自行識別、跟蹤和攻擊敵方目標的裝置。通常情況下，這些系統包含了決定其操作參數的軟件，例如，它們可以在哪些地理空間內運作，它們可以攻擊哪些類型的目標，以及在什么情況下。

目前，美國軍隊的每一個分支，以及其他主要大國的部隊，都在開發--在某些情況下，投入使用--幾個系列的自主作戰系統，包括無人駕駛航空器（UAVs）、無人駕駛地面車輛（UGVs）、無人駕駛水面艦艇（USVs）和無人駕駛海底船只（UUVs）。

例如，美國海軍打算使用一支由USVs和UUVs組成的艦隊，在有爭議的地區進行偵察行動，如果戰爭爆發，則對敵方目標發射反艦和陸地攻擊導彈。美國空軍已經接受了 "忠誠的僚機 "方法，即武裝無人機在有爭議的空域飛行時，將通過攻擊敵人的戰斗機來幫助保護有人駕駛的飛機。美國陸軍試圖通過開發一系列機器人作戰系統，包括最終的機器人坦克，來減少對其前線部隊的危險。俄羅斯和中國軍隊正在開發和部署具有類似特點的無人系統。

像這樣的致命的自主武器系統的開發和部署引起了重大的道德和法律挑戰。首先，這些設備被授權對包括人類在內的敵方目標使用致命武力，而不需要大量的人類監督--這種做法違背了廣泛認同的道德和宗教原則，即只有人類才能奪走另一個人的生命。批評者還認為，這些武器將永遠無法遵守戰爭法和國際人道主義法，正如1899年和1907年的海牙公約以及1949年的日內瓦公約所規定的那樣。這些法規要求交戰各方在進行軍事行動時區分戰斗人員和非戰斗人員，并只使用為實現特定軍事目標所需的武力。自主武器的支持者聲稱，隨著時間的推移，這些系統將被證明有能力在激烈的戰斗中做出這種區分，但反對者堅持認為，只有人類擁有這種能力，因此所有此類設備都應被禁止。

圖：中國 WZ-8 高超音速偵察無人機于 2021 年 9 月 28 日在中國廣東省珠海市舉行的第十三屆中國國際航空航天展覽會（Airshow China 2021）上展出。

由于認識到這些危險，在《特定常規武器公約》的主持下，已經開展了協調一致的努力，以通過一項禁止部署致命自主武器系統的附加議定書。由于《特定常規武器公約》是以協商一致的方式運作的，而且締約國反對這樣的措施，因此禁止的支持者正在探索其他禁止戰略，例如在聯合國大會的主持下制定一項國際條約。歐盟的一些成員國也提出了一個不具約束力的行為準則，涵蓋致命性自主武器系統的部署，要求對其在戰斗中的使用進行持續的人為監督。

高超音速武器

高超音速武器通常被定義為能以超過五倍音速（5馬赫）飛行的導彈，其飛行高度低于洲際彈道導彈（ICBMs），后者也以高超音速飛行。目前，美國、中國、俄羅斯和其他一些國家正在開發和使用兩種類型的高超音速武器（這兩種武器都可能攜帶核彈頭或常規彈頭）：高超音速滑翔飛行器（HGVs），在從助推火箭釋放后沿著地球外層大氣 "滑翔 "的無動力彈丸；以及高超音速巡航導彈（HCMs），其動力來自高速噴氣發動機，稱為 "噴氣式"。

這些類型的武器擁有若干能力，使它們對軍事官員具有吸引力。由于其高速和優越的機動性，高超音速導彈可以在沖突早期用于攻擊高價值的敵方資產，如防空雷達、導彈電池和指揮和控制（C2）設施。由于高超音速導彈比洲際彈道導彈更接近地球，并擁有更大的機動性，它們可能有能力躲避旨在對付其他類型進攻性武器的反導彈系統。

所有三個大國都探索過類似類型的高超音速導彈，但它們這樣做的戰略考慮似乎有所不同。美國目前尋求在區域性非核沖突中使用這種武器，而中國和俄羅斯似乎強調將其用于核以及常規應用。

美國空軍已著手開發兩種用于區域性的此類導彈：空射快速反應武器（ARRW），它將成為美國第一種投入使用的高超音速武器，以及高超音速攻擊巡航導彈（HACM）。同時，美國陸軍和海軍一直在聯合研制一種供兩軍使用的通用高超音速助推滑翔飛行器，以及將高超音速飛行器送入大氣層的助推火箭。俄羅斯已經在其一些SS-19 Stiletto洲際彈道導彈上部署了核武的Avangard HGV，而中國已經測試了東風-17（DF-17），這是一種裝有雙能力（核或常規）HGV彈頭的中程彈道導彈。

雖然這些武器項目大多仍處于開發或早期部署階段，但它們的存在已經引發了政策制定者和軍控倡導者對其對戰略穩定的潛在影響的擔憂。例如，分析家們擔心，在常規交戰的早期使用高超音速武器來制服對手的關鍵資產，可能會被解釋為核第一打擊的前奏，從而促使目標國在不確定攻擊者的意圖時發射自己的核彈藥。

目前，中國、俄羅斯和美國的官員還沒有一個既定的場所可以開會討論對高超音速武器的正式限制。美俄戰略穩定對話可以作為政府官員之間就這些議題進行直接會談的可能論壇。雖然華盛頓在俄羅斯入侵烏克蘭后暫停了對話，但一旦情況允許，雙方應盡快回到對話桌上。美中戰略對話，如果建立，也可以解決類似的問題。

網絡攻擊和核C3

網絡空間領域--雖然對許多公共、私人和商業功能有巨大的價值--也被證明是一個有吸引力的大國競爭的舞臺，因為該領域容易受到各種惡意和侵略性活動的影響。這些活動包括網絡間諜，或盜竊軍事機密和技術數據，以及旨在破壞敵人的指揮、控制和通信（C3）系統的攻擊性行動，從而削弱其成功發動戰爭的能力。這種行動也可能針對對手的核C3（NC3）系統；在這種情況下，一方或另一方擔心核交換即將發生，可能會試圖通過使對手的NC3系統癱瘓來減少其遭受攻擊的可能性。

分析家們警告說，在重大危機或常規沖突中，對對手NC3系統的任何網絡攻擊都可能被證明是非常不穩定的。一旦發現其關鍵指揮系統受到干擾，目標國很可能會認為對手對其發動了先發制人的核打擊，因此可能會發射自己的核武器，而不是冒險讓對方損失。

常規武器與核C3的廣泛結合使這些危險更加復雜。出于經濟和便利的考慮，大國選擇依靠相同的預警和通信聯系來為其核力量和常規力量服務--卡內基國際和平基金會的詹姆斯-阿克頓將這種現象描述為 "糾纏"。在大國沖突中，一方或另一方可能會在非核攻擊的開始階段使用網絡武器使其對手的常規C3系統失效，但其對手--可能擔心其核系統是預定目標--可能會過早地發射其核武。

將網絡空間用于軍事目的對軍備控制構成了重大挑戰。現有的檢查和核查手段目前無法檢測到網絡武器，而網絡武器的存在往往難以證明。隨著網絡武器的擴散給戰略穩定帶來新的嚴重威脅，決策者有責任制定戰略，防止意外和非故意的升級。分析人士認為，一些最有效、最穩定的措施是美俄和美中達成雙邊協議，避免對對方的NC3系統進行網絡攻擊。

自動化戰場決策

隨著新的高超音速武器和其他高能力常規武器的引入，戰爭的節奏可能會加快，并因此加劇了戰斗指揮官做出快速戰斗決定的壓力。作為回應，主要大國的軍隊計劃越來越多地依靠人工智能的戰場決策系統來幫助人類指揮官處理關于敵人動向的大量數據，并確定可能的戰斗反應。

在美國軍方，開發這類自動化系統的主要機制是全域聯合指揮與控制（JADC2）計劃。在空軍先進戰場管理系統的監督下，JADC2被設想為一個計算機群，共同收集來自無數平臺的傳感器數據，將數據組織成可消化的塊狀，并為指揮官提供可能的戰斗選項菜單。雖然JADC2最初打算用于常規作戰，但該計劃最終將連接到國家的NC3系統。

戰場決策自動化的提高，特別是考慮到核和常規C3系統的可能整合，引起了許多關注。這些技術中的許多仍處于起步階段，容易出現經常是意料之外的故障。熟練的專業人員也可以愚弄，或 "欺騙 "人工智能系統，造成意想不到的，可能是危險的結果。此外，無論在網絡安全方面花了多少錢，計算機系統將始終容易受到復雜對手的黑客攻擊。

鑒于這些風險，中國、俄羅斯和美國的政策制定者應該對加速其C3系統的自動化有所顧忌。理想情況下，這三個國家的政府官員和技術專家應該會面--估計是以類似于美俄戰略穩定對話的形式，考慮對任何與核指揮系統有關的自動化決策設備的使用加以限制。在這種會議變得可行之前，這些國家的專家應該在中立的場所舉行會議，以確定依賴這種系統所固有的危險，并探討控制這種系統的各種措施。

圖：2021 年 6 月 4 日，在伊利諾伊州馬斯庫塔的中美洲機場附近，一架無人駕駛的波音 MQ-25 T1 黃貂魚測試飛機（左）為有人駕駛的 F/A-18 超級大黃蜂加油。 （美國海軍照片由波音公司提供）

減少新興技術升級危險的框架戰略

大國的軍事領導人旨在盡可能快地利用新興技術帶來的好處，因為他們相信這樣做將使他們在未來的大國沖突中獲得戰斗優勢。然而，這種利用新興技術進行軍事用途的驅動力，其速度遠遠超過了評估這些技術所帶來的危險并對其使用進行限制的努力。因此，必須減緩這些技術武器化的步伐，仔細權衡這樣做的風險，并對其軍事用途采取有意義的限制。

鑒于這一努力所涉及的技術的多樣性和復雜性，沒有任何一個總體性的條約或協議可能能夠對所有相關技術進行限制。因此，相關國家的領導人應集中精力采取一個框架戰略，旨在推進一系列措施，無論其預期結果如何，都有助于實現防止意外升級和加強戰略穩定的更大目標。

在制定和實施這些措施時，決策者可以以循序漸進的方式進行，從更多的非正式、無約束力的措施到越來越具體、有約束力的協議。以下建議的行動步驟來自于軍控倡導者在多年的實踐和實驗中開發的工具箱。

• 意識建設。努力教育政策制定者和公眾，使其了解新興技術不受管制的軍事用途所帶來的風險。

• 第2軌和第1.5軌外交。來自大國的科學家、工程師和軍備控制專家之間的討論，以確定新興技術帶來的風險和可能的控制戰略。這類 "第2軌外交"可以在某個時候擴大到包括政府專家（"第1.5軌外交"）。

• 單邊和聯合倡議。大國在沒有正式軍控協議的情況下，自行或在志同道合的國家集團之間采取的步驟，以減少與新興技術相關的風險。

• 戰略穩定會談。中國、俄羅斯和美國的高級官員就某些新興技術的武器化對戰略穩定造成的風險以及減少這些風險的聯合措施進行討論。這些討論可以伴隨著建立信任措施（CBMs），目的是在執行和核查該領域的正式協議時建立信任。

• 雙邊和多邊安排。一旦大國領導人認識到新興技術的武器化所帶來的升級風險，他們就有可能就雙邊和多邊安排達成協議，以盡量減少這些風險。

如果不采取這些措施，就會使尖端技術以越來越快的速度應用于軍事系統，從而大大放大了世界安全面臨的風險。更透徹地了解某些破壞穩定的技術對戰略穩定構成的獨特威脅，并對其軍事用途施加限制，將大大有助于減少世界末日的風險。

（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。

在有環境因素的城市區域內安全有效地使用四旋翼飛行器，對美國軍事和民用部門具有巨大的重要性。本技術報告探討了一個高度適應性的模擬設置，其中有一個包含學習元素的非線性控制器。其他模型因素--如無人機的幾何形狀、權重和風的力量--在所提出的框架內很容易被修改。用虛幻引擎進行的模擬，可以結合現實世界的城市數據、現實的風和現有的開源軟件。

引言及與美國陸軍的相關性

無人系統和無人駕駛航空系統（UAS）的使用在全世界的軍隊中激增，在通信、監視、偵察和戰斗中都有應用（Nacouzi等人，2018）。在敵對地區，無人機系統將受到多種威脅，包括網絡和物理威脅，以及環境危害。生存和任務的成功往往取決于以最小的通信或依賴全球導航衛星系統（GNSS）的能力，如GPS（Guvenc等人，2018；Sathyamoorthy等人，2020；Fan等人，2022）。例如，無人機系統的通信可用于檢測和獲得無人機系統的位置，而基于衛星的導航很容易被欺騙或干擾，因為信號非常弱。其他傳感器也經常被用來增強GNSS的位置分析，并可以用來取代它，如光學系統--包括照相機、雷達、光探測和測距（LiDAR）系統和慣性測量單元（IMU）（Angelino等人，2012）。這些都提出了自己的挑戰。慣性測量單元是標準設備，但只能檢測線性和角加速度，同時通過檢測地球的局部磁場來確定方向（共9個自由度）。因此，位置誤差，即測量的加速度的第二個時間積分，會隨著時間的推移而累積。在使用IMU進行UAS導航時，其他令人擔憂的來源包括環境影響（即風或降水）。 UAS結構的物理變化，如增加一個傳感器或武器包，包括武器發射后的變化，使工作進一步復雜化。這種質量和質量分布的變化改變了UAS的質量中心和慣性張量。光學傳感器、雷達和LiDAR系統增加了重量，并經常發射射頻或光，使它們更容易被探測到和/或需要處理資源。增加的重量和/或處理可能對電池壽命產生不利影響，從而影響運行時間和整體可靠性。

為了解決這些問題，我們正在研究在大風環境中使用控制算法，以了解IMU信號如何在控制中被用來考慮（和/或改變）UAS的位置計算。再加上不確定性措施，這些最終可用于檢測UAS飛行性能的變化，或對GNSS信號的欺騙。

城市環境是安全和可靠的無人機系統運行的第二個關注領域（Watkins 2020）。它們被認為是國防部行動的一個挑戰領域，也是政府和商業服務的一個巨大的技術增長領域。在這份報告中，我們展示了一個模擬空間，我們正在建立專門用于模擬城市環境中的無人機系統，以解決自主和半自主控制的問題，重點是環境的相互作用，包括風和靜態碰撞威脅。物理學和控制的關鍵部分直接用C++實現。除此之外，在可能的情況下，我們正在利用當前的免費和開源資源（即軟件、軟件框架和數據），但要注意的是，我們包括使用一些在產品商業化成功后需要付費的工具。我們采取了一種模塊化的方法，隨著其他軟件框架和系統的成熟，將能夠靈活地過渡到其他軟件框架和系統。我們目前的系統已經基于用于小型無人機系統的PX4控制器庫和實時發布-訂閱（RTPS）數據傳輸協議。RTPS應能使我們的發展在其他工具成熟時過渡到其他工具，并使用通用的應用編程接口（即API）過渡到其他工具和數據，如計算的風數據。對于圖形和用戶界面，我們使用虛幻引擎（UE）（Matej 2016），這是一個游戲引擎，提供最先進的圖形功能和我們的模型中使用的一些物理學--最重要的是無人機系統和其環境之間的碰撞檢測。

第2-4節詳細介紹了整個模擬的主要計算部分：納入現實世界的城市數據，生成現實的風模型，無人機的幾何和物理建模，以及線性和非線性控制。我們對整體模擬的這些主要部分中的每一個都依賴開源軟件，如UE、OpenStreetMap（OSM）（Anderson等人，2019年）、Mapbox和AirSim（Shah等人，2017年），并根據需要詳細說明（見圖1；例如，真實城市的模型導入游戲引擎中）。第5節和第6節提供了樣本結果和結語。

圖1 將城市數據納入UE進行大規模模擬的兩個例子。伊利諾伊州的芝加哥（上）；弗吉尼亞州的水晶城（下）。這兩張圖片都是使用開源工具創建的，將開源的Mapbox城市數據導入UE中。

美國正越來越多地參與到與中國和俄羅斯聯邦的長期競爭中--在這場競爭中，美國國防領導人和專家認為，美國軍隊在技術和行動上已經落后。為了重新獲得優勢，美國國防部（DoD）正在推行新的防御戰略和作戰概念，旨在通過重新調整防御態勢和更好地整合空中、陸地、海上、太空和網絡空間領域的行動來提高美國的軍事能力。這些新方法的實施導致美國政府將國防部的研究和開發（R&D）支出增加到自第二次世界大戰以來的最高水平。

盡管有這些工作，美國軍隊可能無法通過簡單地使用當今部隊的改進版來進行現有戰術的適度變化，以獲得并保持對其大國競爭對手的優勢。美國防部為幫助贏得冷戰而開發的能力--包括隱形飛機、精確武器和遠程通信網絡--已經擴散到其他國家的軍隊。潛在的對手也同樣觀察到了美國在冷戰后科索沃、伊拉克和阿富汗沖突中的行動，并相應地調整了他們的作戰概念。 因此，美國軍事領導人承認，美國軍隊在這些情況下獲得的任何未來優勢都可能是狹隘的和短暫的。

1 需要一種新的作戰方法

與其利用已經擴散到對手那里的能力和作戰概念來與其他大國競爭，美國軍方不如考慮采取新的作戰方式，以獲得長期的優勢。例如，在冷戰期間，美國能夠將突出的新興技術與新的作戰概念相結合，克服蘇聯部隊的數量優勢，首先使用核武器，后來使用精確武器和隱形武器。

今天，美國部隊面臨的最重大的作戰挑戰包括中國和俄羅斯軍隊的遠程傳感器和精確武器網絡。中國將這些能力作為一個全面系統（SoS）的一部分，以捕捉利用美國和盟國部隊中被認為的漏洞。俄羅斯等武裝部隊用代理和準軍事部隊來補充他們的遠程精確武器和傳感器，他們利用這些武器和傳感器來實施 "灰色地帶 "戰術，通過爭奪有爭議的領土或破壞鄰國的穩定來獲得領土和影響力。

反擊中國或俄羅斯的作戰方式將需要美國和盟國軍隊提高其在不同程度的升級中生存和追求目標的能力。今天，最有效的美國部隊組合將多任務單位和平臺組合成相對較大的編隊，如陸軍旅級戰斗隊（BCT）、海軍遠征部隊（MEU）或海軍航母打擊群（CSG）。這些部隊由于其規模和集合而變得脆弱，這限制了他們的行動靈活性，并增加了他們的可探測性。此外，這些部隊組合的規模有可能使對抗不適當地升級，并可能使美國部署的部隊態勢在財政上無法持續。

盡管美國防部的新概念，如分布式海上作戰（DMO）、多域作戰（MDO）和遠征先進基地作戰（EABO）強調更多的分布式編隊，但國防部的投資仍然優先考慮相對較少的多任務平臺和部隊編隊，它們缺乏數量或決策支持工具來實現分布式作戰。美國的一攬子計劃也傾向于聚集多任務單位，以便它們能夠提供相互支持的防御，協調大量的進攻性火力，并獲得維持和管理的效率。

美國軍隊的設計反映了一種以消耗為中心的戰爭觀，其目標是通過摧毀足夠多的敵人使其無法再戰斗來取得勝利。例如，美軍在過去20年中的行動越來越依賴于殺死或俘虜恐怖分子和叛亂分子，而不是剝奪敵人的侵略利益。為了更好地應對大國競爭者帶來的作戰挑戰，本研究報告建議美國防部接受一種新的制勝理論和作戰概念，重點是做出比對手更快和更好的決策，而不是減員。

以決策為中心的戰爭方法不是摧毀對手的力量，直到它不能再戰斗或成功，而是給敵人施加多種困境，阻止其實現目標。例如，經典的機動戰，旨在通過延遲或退化使敵人的進攻行動脫節，并破壞其重心，如維持或指揮和控制（C2）。這可以被看作是對敵方戰斗網絡的凝聚力的攻擊。

目前的美國軍隊在執行以決策為中心和機動作戰的能力方面將受到限制。由于其成本，多任務平臺的數量不夠多，無法實現足夠的分布或多樣化的演示，無法對大國對手施加多種作戰困境。這種成本和稀缺性也要求多任務平臺和部隊編隊得到保護，進一步降低了美國部隊的靈活性。

美軍所面臨的困境的數量和速度也同樣受到美軍指揮官對整個戰區C2結構的依賴限制。戰區一級的環境和情況的范圍限制了指揮官使用自動決策輔助工具的能力，使決策速度慢于指揮官的規劃人員的速度。此外，在戰區范圍內的通信很可能是有爭議的，這降低了戰區指揮官為實施機動戰而動態管理部隊的能力。

與冷戰時期一樣，美國防部可以利用新興一代技術來克服美國部隊在實施新的作戰概念時將面臨的挑戰。在冷戰后期，隱形、制導武器和通信網絡是實現向穿透性精確打擊行動轉變的技術。今天，最突出的新興技術是人工智能（AI）和自主系統，美國防部使用這些技術僅僅是為了加快已經由人類進行的行動或使之自動化。這些技術反而可以成為以決策為中心的戰爭方法的基礎。例如，自主系統可以實現更多的部隊設計，使美國的軍事單位和平臺數量更多，更容易重組；人工智能可以賦予決策支持工具，使指揮官能夠管理快速和復雜的行動。

2 轉向以決策為中心的戰爭

以決策為中心的戰爭旨在使美國指揮官能夠做出更快、更有效的決策，同時也降低了對手決策的質量和速度。對美國和對手決策的關注使以決策為中心的戰爭有別于之前的概念，如以網絡為中心的戰爭，后者側重于通過集中決策來改善美軍決策。

以網絡為中心的戰爭依賴于戰區指揮官對廣泛地區不受限制的態勢感知，以及與他們所指揮的所有部隊溝通的能力。然而，在未來高度競爭環境的沖突中，集中決策可能既不可能也不可取。對手電子戰（EW）和其他反C2和情報、監視和偵察（C2ISR）能力的提高將降低美國指揮官了解或跨戰區溝通的能力。這些行動將限制美國指揮官獲得了解或對大群美軍施加控制的能力。

以網絡為中心的戰爭假定了高度的清晰和控制，而以決策為中心的戰爭則接受了軍事沖突中固有的迷霧和摩擦。以決策為中心的戰爭通過利用分布式編隊、動態組成和重組、減少電子發射和反C2ISR行動來增加對手對美國軍事行動的復雜性和不確定性，并降低對方指揮官的決策水平，從而提高美國部隊的適應性和生存能力。

以決策為中心的戰爭所產生的兩個最重要的作戰挑戰是分散和掩蓋美國部隊的部署和意圖，同時維持美國指揮官做出和頒布迅速、有效的決策能力。自主系統和人工智能可以幫助解決這些挑戰。

2.1 自主系統實現分配和任務指揮

自主系統，如無人駕駛平臺和通信網絡管理系統，可以幫助美國部隊進行更多的分布式行動。無人駕駛平臺可以通過將傳統的多任務平臺和單位的能力分解成更多的功能較少和成本較低的系統，從而實現更多的分布式編隊。

以決策為中心的戰爭假定，在軍事對抗中，通信將是有爭議的，而且經常被拒絕。因此，C2關系將遵循通信的可用性，而不是像網絡中心戰那樣試圖建立一個支持理想C2結構的通信架構。可以說，美國防部建設通信網絡的工作之所以失敗，部分原因正是因為他們試圖通過一個無處不在的彈性網絡來強加一個理想的C2結構，而這可能是無法實現的，也是負擔不起的。

在以決策為中心的戰爭中使用的C2和通信（C3）方法，也被稱為 "以背景為中心的C3"，指揮官將對那些與他們進行通信的部隊進行控制。自主的網絡控制將管理帶寬、覆蓋范圍和延遲之間的權衡，以便將通信與指揮官所需的部隊連接起來，完成他或她的任務，并防止指揮官的控制范圍變得無法管理。那些太難到達或對所需任務沒有必要的部隊將被排除在指揮官的部隊之外。

2.2 AI賦能的決策支持

美國軍方將下級領導人在獨立行動中，包括在與高級領導人失去聯系時采取主動的概念稱為 "任務指揮"。然而，按照目前的做法，"任務指揮 "將破壞為獲得對對手的決策優勢所做的工作。初級指揮官將沒有一個規劃人員來協助管理或操作他們指揮的部隊。因此，他們可能會做出錯誤的決策，或者退回到對對手來說更容易預測的習慣性或理論性的戰術。

以決策為中心的戰爭將通過一個新的C2結構來解決任務指揮部的局限性，該結構將人類指揮與人工智能的機器控制相結合。人工智能的決策支持工具將允許初級指揮官控制分布式部隊，適應環境或對手的行動，并對敵人的決策施加復雜性。通過這種方式，指揮官將能夠執行以內容為中心的C3。

人類的指揮和機器的控制將利用人類和機器各自的優勢；人類提供靈活性并應用其創造性的見解，而機器提供速度和規模，以提高美國部隊將多種困境強加于對手的能力。這種方法也將適應在部署人工智能決策支持系統時可能遇到的困難。人類指揮官在發布命令之前將首先仔細檢查和評估來自機器控制系統的建議，允許他們調整或修改作戰計劃。隨著時間的推移，隨著決策支持工具的改進和建立有效的績效歷史，指揮官可能會變得更愿意接受機器建議。

3 馬賽克戰

DARPA的馬賽克戰爭概念為實施以決策為中心的戰爭提供了一種方法。馬賽克戰爭的中心思想是通過使用人的指揮和機器的控制，快速組成和重新組合更加分散的美軍部隊，為美國部隊創造適應性，為敵人創造復雜性或不確定性。實施 "馬賽克戰爭 "或其他形式的以決策為中心的戰爭將需要對美國部隊的設計和C2過程進行重大改變。

3.1 兵力設計

今天，美國部隊主要由有人的多任務單位組成，如飛機、艦艇和部隊編隊，它們是獨立的，或者說是單體的，并包含自己的傳感器、C2能力和武器或電子戰斗系統。單一多任務單位相對不靈活的配置，以及不同單位之間通信互操作性的限制，導致一個特定的部隊組合只能執行小范圍內的效應鏈。這降低了部隊的適應性，使其行動更可預測，并限制了美國部隊迷惑敵人的能力，而這種能力是側重于獲得決策優勢的作戰概念的一部分。

美國防部可以通過將今天的一些單一的多任務單位分解為更多的功能較少的小型元素，從而更好地追求以決策為中心的戰爭。例如，一艘護衛艦和幾艘無人駕駛水面艦艇可以取代由三艘驅逐艦組成的水面行動小組。一部分攻擊型戰斗機可以被作為C2ISR平臺的攻擊型戰斗機所取代，而這一平臺是由一組遠程導彈和裝有傳感器和電子戰裝備的無人駕駛飛行器（UAV）組成的。在地面部隊中，不必依賴大型部隊編隊，小型部隊和分隊可以用中小型無人地面車輛（UGV）和/或無人機來增強其自衛、ISR和后勤能力。

派遣更多的分解單位不需要全盤替換傳統的美國部隊。只有一小部分單元需要退役或被取消，以使大量較小的、較少的多功能部隊能夠被采納和投入使用。一支能夠快速組成和重新組合的分解部隊可以為美國軍隊提供若干優勢：

• 更容易納入新的技術和戰術。具有較少功能的嵌入式部隊元素不會像多任務單位那樣高度整合。因此，需要對一個平臺或部隊編隊進行較少的修改，以使新的能力能夠被納入。

• 為美國指揮官提供更大的適應性。與傳統的單一平臺和部隊編隊相比，分散的部隊將能夠以更多的方式進行組合，以實現效果。

-對敵方來說更復雜。敵人將更難評估分布和分解的部隊以確定美國的意圖和效果鏈。

• 提高效率。指揮官將能夠更精細地調整由分散的部隊組成的部隊包，以匹配行動所需的資源能力和執行能力，以及他們所期望的風險水平。

• 更廣泛的行動范圍。分散的部隊能夠更精細地適應一項行動，可以減少不必要的過度匹配，使其能夠分散到更多的任務中。

• 改進行動戰略的實施。更多同時進行的任務，改進的資源能力和執行能力的校準，以及分解部隊中更大比例的無人系統將使部隊能夠更好地進行佯攻，同時進行進攻和防御行動，或高風險/高回報的任務。因此，指揮官可以更好地執行他們的戰略。

馬賽克戰爭所需的部隊設計將需要新的C2方法，能夠組成和重新組成大量的分布式單位。C2流程也需要在給敵人的傳感器和C2流程帶來復雜性的同時，能夠做出更快、更有效的決定。

3.2 C2過程

也許以決策為中心的戰爭最具破壞性的因素是它將如何改變美軍的C2流程。為了充分挖掘分解的和更可組合的部隊的價值，"馬賽克戰爭 "將依賴于人類指揮和機器控制的結合。如果在不改變相關C2流程的情況下實施部隊設計，與傳統部隊相比，指揮官及其參謀部將難以管理分解部隊中的大量元素。如果沒有自動控制系統，指揮官也將更難利用以決策為中心的部隊的可組合性來為對手制造復雜性，或對敵人的防御和反制措施進行重新組合。

在馬賽克戰爭的C2過程中，如圖1所示，人類指揮官為一項行動制定一個總體方針，反映他們的戰略和指揮官的上級提供的意圖。指揮官通過計算機界面指揮機器化的控制系統，分配要完成的任務，并輸入對立力量規模和有效性的估計。機器化的控制系統通過識別通信中的部隊來實施以內容為中心的C3，同時將指揮官的控制范圍保持在一個可控的范圍內。然后，指揮官從通信中的部隊中選擇可用于執行任務的單位。

在以內容為中心的C3方法中，時間將是一個重要的考慮因素。指揮官在行動中需要的部隊可能會離開位置，失去通信，或者在指揮官決定哪些部隊可用于執行任務和審查建議的行動方案時被摧毀。然而，這種延遲可能比使用傳統的計劃程序要少得多。這種潛在的缺點也可能被強加給對手的復雜性對美軍的好處所抵消。

3.3 來自兵棋推演的見解

為了評估以決策為中心的戰爭理論的有效性和 "馬賽克戰爭 "的實用性，CSBA進行了三次兵棋推演，將美國的 "馬賽克 "部隊和C2程序與傳統的美國部隊和C2程序在可信的未來大國和地區沖突場景中的表現進行了比較。演習的目的是測試關于 "馬賽克戰爭 "概念的可行性和作戰效益的五個假設。

1.指揮官和規劃人員可以實現對機器控制體系的信任。

2."馬賽克戰爭"將增加美國一攬子部隊的復雜性，并降低對手的決策能力。

3."馬賽克戰爭"將使指揮官能夠發起更多的同時行動，為對手創造更多的復雜性，并使他們的決策不堪重負。

4.馬賽克式部隊設計和C2進程將提高美國部隊的決策速度，使指揮官能夠更好地運用節奏。

5.與傳統部隊的行動相比，"馬賽克戰爭 "將更好地使美國指揮官實施其戰略。

研討會和兵棋為 "馬賽克戰爭 "假設的許多潛在好處找到了證據，但有一些注意事項。除了對后勤、通信、人工智能和自主系統的假設外，游戲版的機器控制系統缺乏真實控制系統的建模和模擬能力。控制系統所使用的馬賽克部隊元素的特性也是極其簡化的。因此，參與者傾向于接受控制系統提出的COA中的力量組合和隱含的戰術，而沒有提出重要的問題或分析。

4 實行決策中心戰

盡管實施以決策為中心的戰爭不需要取代目前的美國軍隊，但美國防部將需要改變它用來發展軍事能力的許多過程，以部署一支分解的部隊。例如，在一支高度可組合的部隊中，對元素的要求將不會以差距的形式出現，因為機器化的控制系統將組裝定制的部隊包，以盡可能密切地執行指揮官的任務，以滿足特定的情況。與其要求技術專家創造解決方案來填補具體和確定的能力差距，國防部將需要追求新的能力，以便在廣泛的潛在情況和部隊配置中提高性能。

盡管實施以決策為中心的戰爭存在挑戰，但美軍需要采取一種新的方法來遏制侵略并在未來的沖突中取得成功。它在以前的競爭中借助的優勢來源現在很容易被美國的競爭對手獲得，而且戰爭的趨勢正在降低美軍在大規模精確打擊戰爭中的能力和經驗的價值。軍事競爭的下一個主要領域可能是信息和決策，美軍可以通過利用人工智能和自主系統的新興技術在其中建立長期的優勢。

新的作戰概念對于美軍充分挖掘新技術的潛力將是至關重要的。如果國防部繼續把人工智能和自主系統僅僅看作是改進其現有作戰方法的一種手段，那么美國軍隊可能會發現自己是破壞的受害者，而不是把破壞強加給美國的競爭對手。

圖2：決策中心戰背后的基本原理：行動和制度影響

圖 16：以內容為中心的C3架構

美國戰略與預算評估中心是一個獨立的、無黨派的政策研究機構，它的成立是為了促進對國家安全戰略和投資方案的創新思考和辯論。CSBA的分析側重于與美國國家安全面臨的現有和新出現的威脅有關的關鍵問題，其目標是使決策者能夠在戰略、安全政策和資源分配等問題上做出明智的決定。

現代戰術戰爭越來越復雜，需要更快和更有效的決策。為了支持這些快速決策，有人提出使用自動決策輔助工具作為解決方案（Johnson 2019, 63）。鑒于現代戰場的復雜性質，決策輔助工具需要大量的數據。為了支持決策輔助工具的發展，機器學習代表了一種支持有效決策輔助工具的潛在方法。這項研究的目標是進行實驗，探索應用機器學習來幫助作戰人員進行復雜的激光武器系統與無人機群的交戰決策。為了實現這一目標，研究了激光武器系統和無人機威脅，并選擇了一個仿真程序來生成可用于訓練機器學習算法的交戰數據。

這篇論文研究了威脅交戰方法，確定了有效操作激光武器系統必須考慮的決策因素，以及人工智能和機器學習在支持決策方面的應用。對無人駕駛飛行器或無人機的威脅進行了基礎研究，以確定風險并支持交戰方法的發展。該基礎研究支持選擇場景并將其編入兵棋和仿真軟件Swarm Commander Tactics，該軟件用于模擬戰斗。這項研究進行了一項實驗，通過建模和仿真交戰場景來開發機器學習算法的概念驗證，以收集訓練數據并使用這些數據來訓練機器學習算法。訓練算法的目的是為了確定使用模擬艦載激光武器時的生存能力和成功的交戰方法。在生成模擬交戰數據后，使用模擬交戰測試了多種機器學習技術，以確定機器學習預測是否能夠支持基于模擬數據的自動決策輔助。這項研究研究了機器學習的算法方法以及開發和訓練機器學習系統的過程。

總的來說，對多種機器學習技術進行了評估，以支持在模擬交戰中預測成功的無人機交戰方法，發現最適合的是樹狀分類技術。實驗證明了機器學習在這個問題領域的應用，通過建模和模擬，機器學習算法訓練是成功的。最終機器學習算法預測的結果，在預測基于敵人類型、數量和激光武器系統攻擊方法的交戰結果時，總體準確率為96%；假陽性預測，即算法預測的勝利是失敗的，為2.1%。這些結果表明，一個復雜的戰斗空間模擬軟件可以用來準確地訓練預測性機器學習算法。

這項研究表明，將兵棋模擬與機器學習算法相結合，為支持復雜的決策和交戰提供了一種機制，由激光武器系統來對付敵人的無人機群。通過實施訓練有素的機器學習算法，可以分析具有異質無人機群的復雜戰斗空間，從而選擇適當的交戰技術，從而優化目標交戰的生存能力和有效性。這篇論文的主要研究目標是探索機器學習方法在識別和支持模擬艦載激光武器系統的有效目標選擇和交戰方法方面的功效。這項研究是生成決策輔助工具的一個組成部分，以支持無人機群與激光武器系統的交戰。現代戰斗空間的復雜性質需要決策輔助工具來減少作戰人員的認知負擔。