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本文回顧了太空-網絡關系最近作為一個獨特的作戰領域的出現（在俄羅斯烏克蘭戰爭期間得到鞏固），并分析了（缺失的）太空-網絡戰爭法律。文章進一步提出了在當代地緣政治和多邊規則制定困難的制約下制定規范和規則的路線圖。天基基礎設施對現代軍事和經濟至關重要，因此也成為首要目標。雖然只有四個國家擁有反衛星導彈（美國、俄羅斯、中國和印度），但網絡攻擊所需的資金和技術復雜程度要低得多，而且也可以由非國家組織發起。它們是強大的非對稱武器，允許攻擊者掩蓋其蹤跡，使被攻擊國家無法確定歸屬，從而使報復和威懾具有挑戰性。烏克蘭戰爭被一些人稱為 “第一場太空-網絡戰爭”，它首次將天基服務作為軍事行動的目標。值得注意的是，這是通過網絡攻擊實現的--鑒于俄羅斯也擁有反衛星導彈，這種選擇很有說服力。本文認為，當前的多邊機制不足以應對新的太空-網絡關系，迫切需要建立一個綜合、靈活的多邊機制。考慮到傳統國際立法的僵局和無約束力國際協定的興起，本文建議采用多中心方法來建立制度。多中心治理是諾貝爾獎獲得者埃莉諾-奧斯特羅姆（Elinor Ostrom）在公地治理中倡導的，越來越多地用于應對各種全球集體行動挑戰。因此，本文設想開展多軌外交，由多個論壇提出一系列不具約束力的國際協議，這些協議將共同構成一個可行且靈活的太空-網絡戰爭法律體系，盡管并不完善。

下文第二節回顧了太空--最初保留用于和平目的--作為一個作戰領域的出現，網絡空間作為一個作戰領域的出現，以及最終太空-網絡關系作為一個作戰領域的出現。然后，第三節回顧了各國正在采取的應對太空-網絡關系的措施，包括針對脆弱性和風險出臺政策和標準。在討論國家應對措施之后，將討論國際層面的應對措施。第四節討論了太空、網絡空間和太空-網絡關系等新戰爭領域的戰爭法，表明迫切需要采取綜合的多邊制度。第五節緊隨其后，提出多軌國際立法是為太空-網絡戰爭領域引入多邊規范和規則的可行途徑。這強調了一種多中心的方法，包括多個部分重疊的論壇（包括多方利益攸關方論壇），并主要介紹了不具約束力的國際協定和其他文書，總體而言，這些協定和文書有助于達成共識和建立規范。第六節總結了本文的主要觀點。

本論文研究了人工智能在城市軍事行動中的整合，特別關注以色列國防軍在城市戰爭中對人工智能技術的應用。研究首先定義了城市環境，為探測城市環境在戰爭中的特殊性奠定了基礎，討論了關于人工智能變革戰爭潛力的理論觀點，然后通過考察以色列國防軍自 2021 年以來的行動，進入人工智能在城市作戰中的實際應用。通過分析人工智能在城市作戰中的應用，該報告試圖了解人工智能在城市作戰中的作用及其塑造未來城市戰爭態勢的潛力。

過去十年中，軍事創新領域取得了重大發展，自主性和人工智能（AI）隨著技術的快速進步而占據了中心位置。這一技術飛躍使自主性和人工智能成為軍事戰略和作戰文獻中的焦點，人們越來越關注它們在提高軍事能力方面的潛力。另一方面，在更廣泛的現代軍事行動中，特別是在 21 世紀，城市戰成為一個關鍵的關注領域。盡管城市戰可能不再像 21 世紀初那樣是一個時髦的話題，但它仍然具有一定的現實意義。全球城市化的快速發展，尤其是在欠發達國家和發展中國家，意味著城市沖突的可能性仍然是一個具有潛在意義的相關問題。這種雙重演變為探索人工智能與城市戰爭的交集可能帶來什么提供了一個令人好奇的舞臺。人工智能有望改變各個領域的游戲規則，尤其是全球經濟領域。人們普遍期望，人工智能憑借其巨大的潛力，可以改變甚至徹底改變生活的方方面面，包括軍事行動。在這種情況下，人工智能的潛在影響可能會對城市戰爭產生重大影響，有助于應對在城市地區開展軍事行動的復雜挑戰。鑒于人工智能所帶來的引人入勝的可能性，該領域的專家對這一話題尤為感興趣。考慮到這些現實情況，本研究探討了人工智能與城市軍事行動之間的關系。通過深入探討城市作戰的特殊性，并將其與人工智能技術的飛速發展并列起來，本研究試圖對人工智能在城市戰爭背景下的變革潛力的局限性進行介紹性探索。它旨在概述當前的能力，預測未來的發展，并探討軍事人工智能在城市環境中的戰略和作戰影響。

重要的是，要研究人工智能的實際應用和帶來的益處，而不是其炒作所產生的假設。與此同時，本論文提出了以下研究問題，以探討人工智能在最近的城市戰斗中的應用： “以色列國防軍（IDF）在當代城市戰斗中使用人工智能應用的效果如何？這項調查將試圖解決對人工智能軍事能力的臆測與人工智能在城市戰場上的實際效用之間的差距。現有關于軍事人工智能潛力的大量文獻提出了截然不同的觀點，從將人工智能描繪成重現戰爭性質和特征的革命性力量，到僅僅擴展現有能力，不一而足。因此，有必要對軍事戰斗進行實證分析，以確定利用新型人工智能機制的實際案例。通過關注國家行為體，特別是那些擁有先進技術軍隊（如以色列國防軍）的國家行為體開展的具體軍事行動/戰役，本研究致力于篩選圍繞軍事人工智能應用的炒作。通過對以色列國防軍在城市行動中使用人工智能的實證研究，將對人工智能的實際影響與其預測潛力進行有依據的評估，從而為人工智能在城市戰爭中的動態應用前景提供一個視角。

之所以選擇以色列國防軍使用人工智能作為本研究的主要重點，是因為有幾個關鍵方面與研究目標密切相關，特別是在城市戰中使用人工智能方面。首先，以色列國防軍在采用和實施無人駕駛飛行器 (UAV)、先進電子戰系統 (EWS) 和自動導彈防御系統等新型軍事技術方面一直走在前列。這凸顯了以色列在軍事技術領域的先鋒作用。正如在接下來的章節中所討論的，以色列雄心勃勃的人工智能議程進一步凸顯了其將新技術融入國防戰略的實際承諾。其次，以色列國防軍是最早將人工智能技術應用于廣泛實戰場景的軍隊之一，這為研究這些工具提供了更大的來源，為分析提供了更豐富的基礎。第三，也是最重要的一點，以色列國防軍主要在城市作戰環境中應用人工智能技術，這與本研究的重點不謀而合。這使以色列國防軍的戰役有別于近期其他戰爭中對人工智能支持系統的使用，如在納戈爾諾-卡拉巴赫、利比亞以及最近的烏克蘭戰爭中，交戰通常發生在更為開闊和人口密度較低的地區。以色列國防軍在城市戰中使用人工智能提供了一個令人信服的案例研究，涵蓋了城市環境特有的復雜方面和作戰考慮因素。

為此，第 1 章探討了城市戰的演變、城市環境的主要特征及其對軍事行動的深遠影響。它認識到城市環境的獨特性，如密集的基礎設施、平民的存在和復雜的地形，這些都帶來了巨大的挑戰。總之，它為理解在當代世界政治中成功開展城市戰爭所面臨的一些重大挑戰奠定了基礎。第 2 章從城市戰的理論基礎轉向人工智能和自主性在軍事行動中的實際影響。本章分析了當前關于人工智能在戰爭中的革命性潛力的爭論，將觀點大致分為保守派和革命派。最后對人工智能在軍事行動中的應用進行了評估，如自主監視、目標識別和決策支持系統，這些都可能徹底改變城市戰斗的動態。第 3 章研究了 2021 年和 2023 年以來以色列國防軍在加沙行動中對人工智能（AI）的實際應用，旨在綜合城市戰爭和人工智能的討論。報告首先解釋了以色列國防軍的技術實力、創新戰爭戰略和人工智能相關能力是如何得到認可的。接著介紹在城市環境中使用的人工智能支持的目標生成系統。在第三章之后，本研究的最后部分是案例發現和更廣泛的理論辯論，旨在討論戰略利益和作戰挑戰，并作為結論。

本文探討了機器學習在自主無人戰斗飛行器（AUCAV）控制中的應用。特別是，本研究將深度強化學習方法應用于防御性空戰場景，在該場景中，AUCAV 機群保護軍事高價值資產 (HVA)，該資產要么是靜止的（如在空軍基地防御場景中），要么是快速移動的（如在涉及護送貨運飛機或指揮控制飛機的場景中）。通過采用馬爾可夫決策過程、近似動態規劃算法和用于價值函數近似的深度神經網絡，一系列空戰管理場景、原始模擬環境和一系列設計的計算實驗為高質量決策策略的近似提供了支持。三項連續的研究探索了新型模型和相應的方法論，以提高數學模型的準確性，提高計算效率，或更準確地評估復雜問題的解決方案質量，在這些問題中，最優解決方案的計算難以實現。對政策有效性和特定政策行為的深入分析為戰術、技術和程序的完善提供了信息，并使能力評估更加準確和量化，從而為所有相關系統的需求開發和采購計劃提供支持。

圖 1. 假想的 GABMP 場景，描繪了穿越敵對領土的固定 HVA 任務路徑

第二章至第四章由三項連續研究組成，將防御性空戰管理數學模型作為一個連續決策問題加以制定和擴展。每一章都探討了一種新穎的方法論，以提高數學模型的準確性，提高數據效率，或更準確地評估復雜問題的解決方案質量，因為在復雜問題中，最優解決方案的計算難以進行。

第二章介紹了廣義空戰管理問題（GABMP）。由 AUCAV 組成的艦隊護送 HVA 穿過敵方領土，而敵方的攻擊模式會根據友軍和敵軍的相對位置在來源和強度上發生變化。鑒于大多數現實問題并不存在于靜態環境中，針對非靜態問題的強化學習是一個廣泛研究的課題。要解決這些問題，需要在特征工程方面投入大量精力，為學習算法提供足夠有用的狀態空間信息，以揭示復雜的系統動態。本章提出了上下文分解馬爾可夫決策過程（CDMDP），它是靜態子問題的集合，旨在利用值函數的線性組合來逼近非靜態問題的動態。一組設計好的計算實驗證明了 CDMDP 方法的有效性，表明復雜的非穩態學習問題可以通過一小組靜態子問題得到有效的近似，而且 CDMDP 解決方案與基線方法相比，無需額外的特征工程就能顯著提高解決方案的質量。如果研究人員懷疑復雜且持續變化的環境可以用少量靜態上下文來近似，那么 CDMDP 框架可能會節省大量計算資源，并產生更易于可視化和實施的決策策略。

第三章為強化學習問題中的經驗重放記憶緩沖區介紹了一種新穎的基于相似性的接納控制方法。通過只用足夠不相似的經驗更新緩沖區，可以提高學習算法的效率和速度，尤其是在連續狀態空間的情況下。該方法采用了廣義空戰管理問題的擴展版本，納入了導航航點和基于軌跡的殺傷概率模型，以增強真實感。此外，還設計了一系列計算實驗，研究基于神經網絡的近似策略迭代算法的結構。對比分析表明，使用包含前 50% 最獨特經驗的內存緩沖區，學習算法收斂到穩健決策策略的速度比單獨使用優先級經驗回放快 10%。這些發現凸顯了所提出的方法在復雜、連續的狀態空間中提高強化學習效率的潛力。

第四章研究了信息松弛技術在 GABMP 進一步擴展版本中用于近似求解質量上限的應用。信息松弛指的是放寬順序決策問題中的非預期性約束，這些約束要求決策者僅根據當前可用的信息采取行動。信息松弛采用了時間事件視野，為決策者提供了對問題環境中未來隨機不確定性結果的可調整訪問。以往的研究都是針對在確定性松弛條件下更容易求解的問題進行信息松弛研究，而本方法論則將該方法應用于連續空間中的連續時間問題，即使在確定性條件下也需要求解近似技術。對事件視界和其他問題特征進行多維敏感性分析，有助于量化戰術改變或能力修改對決策政策有效性的潛在改進。這種量化方法應用于現實世界的能力差距評估，客觀地增強了傳統的主觀分析，從而為決策提供指導，并為采購計劃制定更有效的要求。第五章總結了前述各項研究的結果。

此外，第五章還指出了每項研究的假設和局限性，并提出了未來研究的可能途徑。

利用神經網絡進行近似策略迭代

圖 12. 描繪航點和攔截軌跡的 GABMP 假設場景

美海軍陸戰隊缺乏準確訓練部隊在對抗性電磁頻譜（EMS）內作戰的基礎設施。本文通過開發和原型設計一種工具來解決這一問題，該工具可實時捕獲實時頻譜數據并將其集成到建設性模擬中，從而在訓練期間提供逼真的反饋。研究重點是利用實時、虛擬和建設性環境原則、開源軟件、軟件定義無線電、商用硬件和 Battlespace Simulations公司的現代空戰環境模擬創建一個原型系統。在分布式仿真工程和執行過程框架前三個步驟的指導下，本文詳細介紹了開發原型的系統方法。該原型通過軟件定義無線電捕捉實戰單元特征并將其集成到電子戰（EW）模擬中，從而創建了一個逼真的訓練環境。這種創新方法解決了重大的訓練難題，增強了訓練效果，使海軍陸戰隊能夠在模擬 EW 場景中進行有效訓練。研究的一個關鍵方面是驗證原型是否能夠利用實時 EMS 數據激發建設性的 EW 場景。這項研究為提高 EMS 訓練能力提供了一個基礎性解決方案，使部隊為未來以 EMS 為主導的沖突做好更充分的準備。

第一章概述了整篇論文的結構化信息流，詳細介紹了各章如何應對核心挑戰，以及在有爭議的 EMSE 中加強小單元訓練的解決方案。論文的編排旨在提供一個全面的理解，從背景開始，以基礎概念奠定基礎，通過概念模型的開發，詳細介紹最小可行產品（MVP）、訓練頻譜捕獲工具（TSCT）的創建，最后總結研究結果和未來工作建議。

第二章--背景。本章討論了 EMS 所面臨的挑戰和復雜性。它解釋了 EMS、EMSO、EW 以及小單元目前在有爭議的 EMS 中面臨的威脅。這些基礎性信息為后續章節奠定了基礎，探討了創建真實訓練場的主要障礙，這些訓練場可以復制未來有爭議的 EMS 環境。本章強調了小型單元了解并在有爭議的 EMS 環境中行動的關鍵需求，強調了開發訓練場以提高其在未來沖突中的殺傷力和生存能力的重要性。

第三章--通過 DSEEP 建立概念模型。本章圍繞 “分布式仿真工程與執行過程”（DSEEP）的前三個步驟，記錄了利用電子戰仿真和頻譜捕獲開發訓練場工具的過程。第 1 步-確定仿真環境目標包括論文的初步規劃，概述 EW 訓練中需要通過仿真解決的問題。第 2 步-進行概念分析，包括詳細設計和制定所需的仿真環境和工具要求，以支持目標的實現。步驟 3-設計仿真環境，重點是詳細規劃仿真系統和集成仿真環境。這種系統化的方法可確保訓練場的開發過程徹底有效。

第四章-訓練頻譜捕獲工具。本章詳細介紹了 “訓練頻譜捕獲工具 ”的流程和設計。它概述了利用模擬和實時注入這些模擬的方法，為準確構建逼真的實時 EW 場景奠定了基礎。通過將 TSCT 與 EW 模擬集成，本章展示了如何捕獲實時頻譜數據并用于激發建設性 EW 模擬。

第五章--結論與未來工作。本章對論文進行了總結，包括主要發現和應用經驗教訓的建議。它強調了 TSCT 在訓練場景中的潛在應用，并概述了對未來研究工作的建議。本章強調了繼續開發和測試的重要性，以完善 TSCT 并提高其在小分隊訓練中的實用性，確保海軍陸戰隊能夠更好地應對在有爭議的 EMS 中作戰的挑戰。

本文研究在海軍陸戰隊航空兵中實施決策中心戰（DCW）原則，以加強高風險環境中的決策過程。論文探討了先進自動化系統和人工智能在支持指揮、控制和通信方面的集成，這對于在排放控制、拒絕或降級場景下開展行動至關重要。研究強調了人機協作的作用，以及人工智能系統中因果邏輯的關鍵應用，以提高決策的透明度和有效性。通過對反映當前和未來作戰能力的小故事進行詳細分析，該研究確定了通過利用技術加快和加強作戰計劃和執行來保持對對手的決策優勢的關鍵戰略。這項工作有助于實現更廣泛的軍事目標，即在動態和對抗性的作戰環境中取得決策優勢，與 “兵力設計2030 ”和 “遠征先進基地作戰”的目標保持一致。

本文分為五個部分：引言、文獻綜述、方法論、分析和結論。文獻綜述將提供海軍陸戰隊作戰概念、海軍陸戰隊航空、決策、數據基礎、決策中心戰、數據到情報的轉變、人工智能和人機協同等主題的背景信息。文獻綜述還為分析提供了必要信息，并為決策研究提供了背景。方法論部分將介紹如何使用小故事來分析 EABO 計劃和執行航空行動背景下的航空計劃流程和決策。分析部分使用兩個小故事，通過現代軍事行動的視角來評估決策的有效性，并將決策方法與未來的 DCAO 想法進行比較。結論部分提出了近期改進建議以及后續研究機會。

將人工智能（AI）融入軍事作戰決策過程（MCDMP）已引起眾多國家和國際組織的關注。本論文探討了軍事決策的復雜領域，其特點往往是高風險情況和時間限制，這可能導致認知偏差和啟發式錯誤。在需要做出關鍵決策的流程中添加新技術，需要人類操作員做出某些調整和采取某些方法。鑒于所做決定的人道主義影響，人工智能的整合必須謹慎進行，解決潛在的阻礙因素，以確保負責任地使用這些技術。其中一些因素圍繞著人類與人工智能的合作，特別是對技術的接受程度，這可能會影響技術的使用和發展，正如文獻所指出的那樣。我們的研究將采用多方面的定性方法，結合學術文獻綜述、對具有人工智能知識的軍事科學專家的訪談以及對軍事人員的訪談，全面了解專家和軍事人員對人工智能作為決策支持系統（DSS）的印象。

這項研究提高了人們對認知結構在促進人類與人工智能合作中的重要性的認識，并揭示了軍事作戰決策者目前對使用人工智能技術輔助決策的看法。我們的目標是為正在進行的有關將人工智能作為決策支持系統整合到軍事行動中的挑戰和機遇的討論做出貢獻。我們將提供有助于在高風險環境中更明智、更有效地采用人工智能技術的見解。通過技術接受模型（TAM）和技術框架理論，我們揭示了感知、假設、期望和信任這些影響人工智能作為決策支持系統接受程度的因素。因此，通過負責任地使用人工智能工具，可以提高軍事作戰決策的有效性。

關鍵詞：軍事作戰決策過程（MCDMP）、人工智能（AI）、人-AI 合作、假設、期望、信任、認知、新技術接受、AI 應用中的挑戰、AI 在軍事中、AI 在決策中的應用

提綱

隨后的一章建立了理論框架，全面概述了將人工智能納入 MCDMP 的現狀，并討論了人工智能和軍事決策過程等相關概念。它還介紹了重要的技術接受模型、技術框架和TAM，并討論了與模型相關的概念：感知、假設、期望和信任。第三章詳細介紹了研究方法，包括定性方法、選擇標準以及數據收集和分析方法。其中包括半結構式訪談、數據分析技術、有效性和可靠性的衡量標準，以及倫理方面的考慮。第四章對收集到的數據進行分析和討論。我們將揭示和討論來自文獻和訪談的研究結果，從人工智能在 MCDMP 中的整合現狀入手，將研究結果分為以下幾類：（1）感知有用性；（2）感知易用性；（3）期望和假設；（4）信任和可信度。此外，我們還將回答研究問題。最后，第五章將對研究進行反思，總結主要發現、研究貢獻以及對進一步研究和行業行動的建議。

圖 3：軍事戰斗決策過程中人工智能整合程度的簡化模型

本論文以應用研究為基礎，研究了美國海軍當前的創新生態系統，旨在找出挑戰、障礙和可行的解決方案。評估涉及一項定性研究和一項定量研究，受訪者來自海軍各組織。定性訪談（研究 1）的結果用于揭示模式、概念和理論見解，為定量調查（研究 2）的設計提供依據。研究揭示了流程上的重大差距，包括組織間的溝通障礙和知識管理上的嚴重不足。此外，研究還強調了從業人員決策的不完善，對生態系統產生了負面影響。為了規劃前進的戰略路徑，我們整合了管理學、創新管理學和行為經濟學的相關理論。主要重點是促進生態系統內從業人員之間的緊密聯系，同時提高決策過程的整體質量。

圖：美海軍研究辦公室決策過程

本文是研究指揮與控制（C2）未來表現形式的四篇系列論文中的第一篇。第一篇論文通過探討未來指揮與控制（C2）系統需要在其中運行的未來作戰環境，為后續研究設定了基線。具體來說，本文探討了復雜性的驅動因素、表現形式和影響，而此前的研究表明，復雜性很可能是這一環境的特征。為此，它討論了 C2 和復雜性等關鍵術語的定義；介紹了未來運行環境中復雜性的一些驅動因素，并討論了這些因素如何對 C2 系統和組織造成新的壓力；研究了分析和理解復雜性的可能方法；并概述了 2030 年代及以后可能產生的一些實際考慮因素。由于本文旨在為本系列的后續三篇論文提供資料，因此沒有全面涵蓋未來 C2 思考的所有方面，包括提出具體建議。

研究問題

• 根據當前的全球社會和技術趨勢進行預測，國防和合作伙伴可能面臨的持續競爭和多領域作戰的作戰環境的性質是什么？
• 基于這種對未來的預測，未來的 C2 系統和組織將面臨怎樣的復雜性；即復雜性的可能來源是什么？
• 考慮到未來作戰環境的這一特點，未來的 C2 系統和組織需要具備哪些條件？
• 未來的 C2 系統和組織需要什么樣的新能力和特性才能有效應對這些需求？

有爭議的定義

C2 沒有直截了當的定義，對于該術語在當代作戰環境中的范圍和相關性也存在爭議。對 C2 傳統定義的批判來自于對 21 世紀有效領導力構成要素的更廣泛質疑。在英國、美國和北約，最近出現了大量與 C2 相關的新術語，并將重點從聯合思維轉向多領域思維。我們的研究將 C2 定義為一個動態的、適應性強的社會技術系統，因此有必要考慮組織、技術和人力要素。

同樣，復雜性也沒有一個公認的定義。學術界對復雜性的研究日益增多，涉及多個科學學科，但缺乏統一的方法或理論框架。一個有用的出發點是區分簡單系統、復雜系統、復雜系統和復雜適應系統。文獻還描述了在這些條件下可能出現的所謂 "棘手"或 "超級棘手問題"。還可以對有限博弈和無限博弈進行重要區分--這是考慮作為復雜適應系統的國家間競爭時的一個有用視角。鑒于這些爭論，我們的研究避開了對復雜性的僵化定義，而是從其關鍵屬性的角度對這一現象進行了 DCDC 式的描述。

復雜性的預計驅動因素

未來作戰環境的特征--以及國防 C2 系統和組織預計將執行的任務類型--具有很大的不確定性，因此任何預測都必須謹慎。盡管如此，文獻指出了各種政治、經濟、社會、技術、法律、環境和軍事（PESTLE-M）趨勢，預計這些趨勢將影響國際體系的演變，進而影響 2030 年及以后的國防行動。這些趨勢包括以下宏觀趨勢

• 日益增強的互聯性、多極化和全球競爭
• 不斷變化的氣候的影響
• 技術變革和數字化的影響
• 傳統和新穎領域的模糊化
• 國際準則和價值觀的轉變。

最重要的是，沒有一個單一或主要的趨勢推動著變化或復雜性；相反，最令人擔憂的是多種因素的融合及其不可預測的相互作用。這種認識為進一步研究這些趨勢影響國際體系復雜性水平和特征的具體機制提供了基礎，從而為在這一領域開展工作的 C2 帶來了新的挑戰。

復雜性的表現

上述 PESTLE-M 趨勢為未來組織應對 C2 帶來了一系列困境和壓力，包括但不限于

• 不確定性
• 模糊性
• 多義性
• 信息超載
• 認知偏差
• 面對瞬息萬變的事件，決策癱瘓或節奏不足
• 難以確保決策（包括人工智能）或信任決策所依據的數據、邏輯和假設
• 難以調動所有必要的權力杠桿，或協調參與制定和執行特定戰略或行動計劃的大量不同參與者（如跨政府合作伙伴、行業、國際盟友、公民）。

此外，無論是理論家還是實踐者，在處理包含非線性動態的問題時，都缺乏有力的措施來衡量所做決定或采取的行動的有效性。因此，很難確切地說未來作戰環境中的復雜性是否在客觀上不斷增加（而不是以不同的形式出現），但對軍隊應處理的復雜任務的政治期望與當前 C2 方法的執行能力之間顯然存在巨大差距。當前的學術理論為決定如何在復雜環境中配置 C2 提供了一個方法工具包的初步輪廓和一些指導原則，但并沒有提供靈丹妙藥。該理論強調審議分析方法，即讓不同利益相關者參與共同設計、借鑒多學科和知識體系的見解，并在分析和決策過程中建立靈活性，以便根據反饋意見不斷迭代和改進的方法。

未來 C2 的實際考慮因素

要應對復雜的自適應系統，就必須摒棄當前的線性 C2 流程和等級結構，盡管在處理非復雜任務和問題時，更傳統的方法可能仍然有用。在競爭激烈的世界中，英國既需要培養能夠對他人施加建設性影響的特性和能力（例如，將復雜性強加給對手的 C2），也需要培養能夠增強自身駕馭復雜性能力的特性和能力。

要影響敵對行動者的觀念、決策和行為，首先要深入了解其 C2 結構、流程和文化。根據這種了解，英國國防需要一套動能和非動能杠桿，對敵方的 C2 施加建設性影響，包括施加復雜性。除了敵對行動者，英國國防部還需要進一步了解如何對 PAG、盟友、合作伙伴、工業界、學術界、公民和對 C2 采取截然不同方法的其他人施加建設性影響。

在增強英國自身應對復雜性的能力方面，未來的 C2 系統和組織必須促進靈活性、復原力以及學習和適應能力等特性。整個決策周期都需要變革。例如，傳感器和通信技術的進步為獲取更多深度和廣度的數據提供了機會，包括有關復雜問題的數據。因此，提高認知能力對于理解所有這些數據至關重要，既要利用人類和機器的優勢，又要減少各自的缺點。要改變決策方法，還需要改變領導風格，以培養更善于駕馭復雜適應系統的決策者。在做出決策或計劃后，提高跨部門或跨層級的能力，在實施階段更好地整合活動或匯聚效應，對于抵消英國的局限性（如在質量方面）至關重要。

同樣，整合也不是萬全的；如果國防缺乏足夠深度的力量和能力，無法在充滿敵意的威脅環境中采取可信行動或維持高節奏行動，那么即使是最高效的指揮控制系統也無法在未來取得成功。此外，還需要采取防御措施以及恢復和失效模式，以阻止或減輕敵方破壞 C2 系統和組織的努力所造成的影響。鑒于所面臨的威脅，以及英國國防可能需要解決的不同形式的復雜問題，很可能會同時出現多種并行的 C2 模式，而不是單一的方法。應對復雜性意味著不斷學習、適應、創新和開放求變。因此，必須從一開始就將效果衡量標準、信號和變革機制納入計劃以及 C2 系統和組織，使其能夠隨著時間的推移不斷學習和調整，以應對各種情況。至關重要的是，未來 C2 系統和組織的設計只是挑戰的一部分--它們還必須得到更廣泛的國防企業緊急改革的支持，以確保獲得所需的使能因素（人員、技術等）。從 C2 的角度來看，這本身就是一個挑戰，因為改變這個企業--一個復雜的適應性系統--本身就是一個棘手的問題。

結論和下一步行動

學術理論家和政府、軍事或工業從業人員對復雜性或復雜適應系統的理解并不全面，而這正是未來 C2 運行環境的特點。雖然文獻提供了處理復雜性的有用方法和工具，以及未來 C2 的一些初步設計考慮，但英國 C2（本身就是一個社會技術系統）的現代化和轉型將是一項高度復雜的工作。這意味著要與不斷發展的作戰環境、不斷變化的威脅和技術環境共同適應，從而進行迭代和不斷學習。因此，最緊迫的挑戰或許是，考慮到 C2 系統在未來面對復雜性時取得成功所需的轉型（技術、結構、流程、文化、教育等）的程度和性質，了解如何在一段時間內最好地引導這一過程。

自相矛盾的是，要克服實現以應對復雜性為目標的 C2 系統所面臨的障礙，可能需要英國國防部已經表現出其所尋求建立的系統的許多特征。面對這樣的循環邏輯，英國國防部可能需要某種外部沖擊來迫使其進行創造性的破壞，或者利用（或不顧）更傳統、線性的 C2 方法來啟動自身的激進改革努力，并隨著時間的推移，隨著變化的到來而進行調整。

在凈零排放作為國家安全的一個基本要素的背景下，本研究采取了一種分析方法來評估目前海軍部（DON）的排放，并了解支持任務準備的能源需求，同時隨著時間推移減少排放。在這份報告中，研究人員提出了當前和擬議的低碳能源，作為到2050年將海軍部轉變為凈零排放的可能途徑，其模型顯示了四個途徑選擇。國防部實現凈零排放的戰略包括替代燃料、氫氣、無人系統、電池、提高運營效率、核能、可再生能源以及碳捕獲和封存。該研究確定了挑戰和差距，以推進未來的研究和分析，進一步減少美國防部的排放。

本技術報告總結DTRA-18681-M 2016-2020年執行期間開展的工作。具體來說，該研究項目旨在開發新的理論、模型和算法，用于優化設計相互依存的網絡，包括指揮和控制（C2）系統，目的是使它們能夠抵御有針對性的（故意）和隨機的（自然）攻擊。我們研究大規模攻擊和對系統中最重要節點的小規模攻擊。"系統"在這里指的是相互依賴的網絡的集合，如由傳感器、衛星情報裝置、傳輸和通信站組成的物理網絡；由信息處理和路由設備（如服務器）和軟件組件（數據庫、加密和傳輸軟件）組成的信息網絡；以及由參與作戰和控制基礎信息和物理領域的人員組成的社會和認知領域。我們研究這些領域的分層和分布式組織，并應用彈性量化方法，以找到整個系統的最佳配置。

目錄

• 1 什么是指揮與控制？
  • 1.1 以網絡中心戰為指導理論
  • 1.2 以多層網絡科學為指導框架
  • 1.3 C2是四個相互作用的子系統
• 2 彈性量化
  • 2.1 作戰彈性：概念、設計和分析
  • 2.2 流行病爆發期間的彈性管理
  • 2.3 運輸網絡的彈性和效率
  • 2.4 運輸網絡中缺乏彈性：經濟方面的影響
  • 2.5 智能交通系統（ITS）的脆弱性和彈性需求
• 3 小規模模型
  • 3.1 第一原理的視角
  • 3.2 項目規劃的角度
  • 3.3 基于任務的視角
• 4 大規模模型
  • 4.1 復雜網絡中巨型連接部件的穩定性
  • 4.2 不完整網絡中通信路徑的重建
  • 4.3 互補性驅動的網絡的幾何表示法
• 5 應用于實際的軍事和民用系統
  • 5.1 簡介
  • 5.2 韓國電網的停電管理
  • 5.3 方法
  • 5.4 識別關鍵基礎設施和組織
  • 5.5 結果
  • 5.6 討論
• 初始分配清單

報告研究總結

該研究項目旨在開發新的理論、模型和算法，以優化設計相互依存的網絡，包括指揮和控制（C2）系統，目的是使它們能夠抵御有針對性的（故意）和隨機的（自然）攻擊。我們研究大規模攻擊和對系統中最重要節點的小規模攻擊。"系統"在這里指的是相互依賴的網絡的集合，如由傳感器、衛星情報裝置、傳輸和通信站組成的物理網絡；由信息處理和路由設備（如服務器）和軟件組件（數據庫、加密和傳輸軟件）組成的信息網絡；以及由參與作戰和控制基礎信息和物理領域的人員組成的社會和認知領域。我們研究這些領域的分層和分布式組織，并應用彈性量化方法，以找到整個系統的最佳配置。

我們把重點放在四個主要的研究方向上：

(a) 第一個目標是開發和測試一個通用的彈性量化方法，適用于任何基于基礎網絡的復雜系統（可能是異質的，由許多層和領域組成）。

(b) 第二個目標是為指揮和控制網絡開發適當的抽象的小規模模型。特別是，在這個階段，我們將研究C2網絡中的節點和鏈接的相關屬性，最重要的是它們的基本動態。

(c) 第三個目標是開發指揮與控制網絡的大規模抽象模型，并研究各種類型的網絡組織（如節點之間的分層定向鏈接或節點互連的分布式無定向組織）和各層的特征（如節點度分布、中心性、容量和其他相關屬性）。我們還將研究網絡的魯棒性，這取決于它遇到的破壞類型（如隨機或有針對性的）。

(d) 第四個目標是集中在真實的軍事和民用C2系統的彈性上。我們根據我們獲得的真實系統的數據，適當地應用于小規模或大規模模型。