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本綜合研究項目探討如何將人工智能（AI）與機器學習（ML）技術融入聯合部隊規劃流程，重點研究如何通過技術增強聯合規劃中的通用作戰視圖（COP）與行動方案（COA）制定。通過分析AI/ML技術應用的技術、組織、資源和倫理維度，本研究識別出優化態勢感知與決策能力的關鍵機遇。這些AI/ML技術能夠處理海量數據、精簡規劃任務并提供可操作見解，同時強調健全的數據采集、結構化與管理體系的必要性。研究剖析了組織架構層面影響（包括角色轉換、分工調整及外部供應商引入機制），并探討作戰限制條件下資源需求與系統可持續性面臨的挑戰。倫理考量及“負責任人工智能”原則貫穿整個分析過程，確保技術應用與社會價值觀及軍事準則保持一致。

研究采用非結構化訪談與次級數據審查方式，評估軍隊內部自上而下與自下而上整合AI/ML技術的實踐效果。研究識別出數據標準化、跨密級數據訪問、組織實踐與新興技術適配性等多重整合障礙。核心發現強調建立集中化且具備適應性的框架機制至關重要，在此基礎上提出推進軍事規劃中AI/ML能力的具體建議。該研究為運用AI/ML保持戰略優勢的宏觀目標提供支撐，并為在復雜動態軍事環境中開發、應用及優化相關技術貢獻洞見。

核心發現

1. 技術挑戰：成功的AI整合需要獲取海量經專業處理且適配AI/ML模型的結構化數據。盡管AI能自動執行重復性任務（如數據過濾與目標識別），但其效能依賴于結構化數據格式與強健的數字基礎設施。MAVEN智能系統（MSS）及STOMRBREAKER等新興工具證實，AI可通過提升傳感器數據融合與異常檢測能力來優化COP生成。

2. 組織影響：AI整合要求文化與架構的雙重變革。規劃人員需提升技能以有效運用AI工具，軍事組織需將私營供應商納入規劃流程。AI的應用將重塑指揮部運作模式，重新分配職責并減輕人員負擔。

3. 資源需求：AI系統需要穩定云基礎設施、帶寬資源及強大算力支撐，其在作戰環境中持續運維面臨挑戰。當前自下而上的實踐常缺乏長期資金支持，而自上而下的戰略部署亟需提升與作戰需求的契合度。

4. 倫理考量：對AI輸出的可信度決定作戰成敗。AI系統必須遵循“可靠、透明、可監管”的負責任人工智能原則，同時規避數據偏見、過度依賴及幻覺（AI生成錯誤）等風險。

盡管AI為優化規劃流程帶來巨大機遇，但其成功應用取決于技術挑戰的突破、組織架構的重塑及可持續資源的投入。通過負責任地部署AI技術，美軍有望提升決策質量、保持作戰優勢，并在日益復雜的戰場環境中掌控主動權。

海軍人員日益依賴個人無線設備，這為網絡攻擊與信號情報（SIGINT）漏洞暴露帶來巨大風險。盡管此類設備能提升連接性與用戶士氣，但其可能向敵方暴露敏感數據的特性也造成重大作戰安全風險。本研究通過評估網絡利用風險、電磁特征控制（EMCON）暴露隱患及現行網絡安全培訓方法的不足，探討艦艇個人設備安全威脅。研究運用美國海軍“桑普森”號驅逐艦案例與商業無線控制（COMICON）策略部署，分析現行安全協議的成功與缺陷。通過審視俄烏沖突中“馬基夫卡襲擊”等真實事件，識別可能影響美國海軍行動的類似威脅。對美國海軍網絡安全培訓的調研表明，“2025網絡感知挑戰”等現有項目缺乏應對個人設備漏洞的充分能力。本文提出實施混合政策框架以降低風險，具體措施包括：擴展網絡安全教育項目；強化符合EMCON標準的設備規范；部署先進監控系統；開展人員文化意識宣傳活動。同時兼顧士氣管理需求，以應對新興網絡威脅并維護作戰完整性。

2025網絡感知挑戰

2004年，美國國防部頒布第8570.1號指令，要求所有國防部附屬信息系統用戶接受初始與年度更新的信息保障培訓。海軍人員作為國防部信息系統用戶的重要組成部分，需特別關注。值得注意的是，該指令根植于1987年《美國計算機安全法案》。該法案規定聯邦信息系統全體雇員與用戶須接受周期性安全培訓。在此背景下，“2025網絡感知挑戰”項目旨在落實國防部指令要求，培養水兵及其他軍職人員適應性的信息安全意識文化，以維持國家安全標準。

項目描述中，美國防部將“2025網絡感知挑戰”定位為核心職責，旨在落實國會、國防部長、管理與預算局（OMB）及其他相關機構授權的終端用戶意識培訓。培訓聲明指出：“網絡感知挑戰的目標在于引導行為，聚焦授權用戶可采取的行動以降低國防部信息系統的威脅與漏洞。”其核心是確保國防部全體人員適應不斷演進的信息技術要求，并應對現有與新興的網絡及信號情報（SIGINT）漏洞（例如美國海軍人員使用無線個人設備產生的風險）。教育課程涵蓋保護敏感信息的基礎概念，包括機密性、完整性與可用性。通過傳授這些核心原則，使水兵掌握威脅檢測技能，并理解數據安全對個人信息與機構資產的重要性。水兵將接受標準網絡與信號情報風險培訓，包括惡意軟件與釣魚攻擊，強調虛擬通信中的警惕性。

除理論知識外，“2025網絡感知挑戰”計劃通過培訓水兵，建立安全數字操作的制度化實踐。培訓目標聚焦培養人員識別在線活動風險并實施風險緩解措施的能力。例如：指導水兵使用高強度登錄憑證與多重驗證機制，避免在社交媒體披露個人數據；教授美國海軍網絡與系統的最佳操作實踐，通過教育計劃提升網絡安全主動參與度。2015年數據顯示，國防部網絡十個月內遭受約3,000萬次惡意入侵。鑒于美國海軍行動多部署于海外，此類非受控攻擊對國家安全與全球和平構成威脅。隨著海軍網絡在信息戰領域達到高成熟度，對手正致力于利用其漏洞實施間諜活動。圖2展示了“2025網絡感知挑戰”培訓模塊。

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美陸軍要求陸軍科學委員會開展一項研究，探討如何應用物聯網（IoT）技術提高陸軍設施的戰備狀態。具體而言，這項研究應促進陸軍了解利用物聯網創建智能和彈性設施的潛在優勢和風險。

智能軍事設施使用多種類型的電子數據收集傳感器來提供可操作的信息，用于有效管理資產和資源，從而提高戰備狀態、支持現代化建設并降低運營成本。商業行業已投入巨資開發和實施物聯網，以提高流程效率，同時降低成本。近年來，由于傳感器成本的降低以及云計算和數據分析技術的進步，物聯網的部署速度呈指數級增長。陸軍可以利用行業在這一領域的進步，用于創建智能設施。

研究小組與涉及物聯網技術的民用企業、開設物聯網或城市規劃相關課程的學術機構以及陸軍設施進行了電話會議和訪問。此外，研究小組還與網絡企業技術司令部 (NETCOM)、設施管理司令部 (IMCOM) 和陸軍工程兵工程研發中心 (ERDC) 等與這一發展有利害關系的國防部和陸軍部組織進行了交流。

根據在這些訪問和會議中收集的信息，以及相關文件和討論，研究小組得出了以下結論：

1.當有顯著的投資回報率和足夠的相關分析數據時，行業和城市才會在城區部署物聯網。中歐的公用事業公司最近投資并采用了物聯網，第一年就節省了 12 億美元。應用于陸軍目前在全球各地的物聯網和強化維護技術領域的設施，陸軍有可能節省 2 億美元。

2.行業的早期成功案例

? 能源管理

? 預測性維護

? 提高安全性

? 交通管理

? 企業園區服務

3.所需的技術如今已經成熟并投入使用。現在已有許多物聯網技術 可隨時在陸軍設施中采用。

4.軍隊人口（軍人和平民）不局限于設施內，而是融入周邊社區。

5.陸軍尚未采用業界的可控實驗方法在其設施上部署物聯網。缺乏利用某種形式的物聯網使設施運營受益的試驗項目。

6.ERDC 數據管理研究--智能和彈性設施（SaRI）--架構初探，以及設施管理有效性虛擬試驗臺（VTIME）。

7.研究小組無法找到任何聲稱負責物聯網企業架構或數據的陸軍活動。設施可被視為邊緣計算，但陸軍沒有為其在邊緣運作提供資源。

8.技術更新與合同簽訂不同步。

基于這些發現，研究小組提出了以下建議：

1.ASA (IE&E)建立一個智能安裝演示計劃（每年 5000 萬美元），由靈活的合同工具（如 OTA）提供支持，合同上限應足夠大，以便推廣。

2.ASA (IE&E)指派一名項目經理，負責確定試點技術項目，將其與安裝項目相匹配，制定資源配置和采購戰略，并對各項工作進行管理。

3.項目經理在以下領域開展初步試點試驗：

• 能源效率

• 預測性維護

• 其他待定（如安全、社區服務）

4.ASA (IE&E) 邀請其他安裝組織（陸軍和其他租戶）使用該平臺在其他領域開展試點：

• 士兵監控
• 培訓、醫療保健服務......

5.ASA（IE&E）與 ACSIM 和 IMCOM 一起利用最初試點實驗的結果來確定智能設施的推廣。

利用無人地面飛行器（UGV）進行自主導航和未知環境探索極具挑戰性。本報告研究了一種利用小尺寸、低重量、低功耗和低成本有效載荷的測繪和探索解決方案。本文介紹的平臺利用同步定位和繪圖功能，通過尋找可導航路線來有效探索未知區域。該解決方案利用多種傳感器有效載荷，包括輪子編碼器、三維激光雷達、紅-綠-藍相機和深度相機。這項工作的主要目標是利用 UGV 的路徑規劃和導航功能進行測繪和探索，從而生成精確的 3D 地圖。所提供的解決方案還利用了機器人操作系統。

本文探索了既能提供全覆蓋路徑規劃，又能避開負面障礙物的方法。這些方法專門針對無人地面車輛（UGV），因為它們需要不斷與可穿越的地面進行交互。在仿真中測試了多種潛在解決方案，并在本文中介紹了測試結果。對全覆蓋路徑規劃器（FCPP）方法進行了評估，主要是看它們是否能將路徑離散化，是否能有效地使用航點，以及是否能與當前的機器人平臺輕松集成。對于負障礙物，探索了能與當前導航堆棧集成的方法。首選解決方案將允許遠程操作、航路點導航和完全自主，同時避開正面和負面障礙物。

2021 年 9 月，在 2022 年陸軍機動支援和維持能力發展集成局主辦的機動支援、維持和保護集成實驗（MSSPIX）中展示了機器人平臺。在為期三天的時間里，三名士兵接受了使用機器人平臺的培訓。士兵們學會了使用手動導航、半自動航點導航和自主探索來繪制隧道和建筑物內部地圖。該團隊成功展示了一種平臺無關的無人地面運載工具（UGV）邊緣計算（利用機載硬件做出毫秒級低延遲決策）和傳感器有效載荷，用于勘測和繪制內部結構（包括地下環境）。具體來說，UGV 能夠在士兵不進入潛在危險環境的情況下實現三種操作模式：遠程操作、航點導航或自主繪圖。根據這些經驗和士兵的反饋，團隊確定了導航需要改進的兩個方面。

起初，假定在電池容量有限（約 3 小時）的情況下，自主導航的主要目標是在最短時間內覆蓋盡可能多的地面。因此，采用了基于前沿探索的方法。在這里，前沿被定義為機器人已經探索過的區域和尚未探索的區域之間的邊界。優先考慮數學上最大的邊界。在這種情況下，可以在相對較短的時間內提供一棟建筑的整體平面圖，但較小的房間則無法徹底探索。因此，如果行動概念（CONOP）也涉及到識別感興趣的對象，那么這種方法就有可能錯過感興趣的對象，尤其是如果該對象位于較小的房間中。因此，團隊研究了可用于徹底探索房間的全覆蓋路徑規劃器 (FCPP)。本報告的一個方面就是討論如何使用全覆蓋規劃器。

MSSPIX 22 演示中出現的另一個問題是負面障礙物。雖然機器人能夠很好地識別和避開正面障礙物，但負面障礙物，如下樓梯或地板上的洞，卻超出了機器人的初始能力。由于在演示之前已經知道了這些負面障礙物，因此能夠使用虛擬障礙物來阻止機器人探索這些區域。然而，必須開發一種方法來處理負面障礙，尤其是在無法獲得事先知識的情況下。因此，本報告的第二個方面側重于識別負面障礙。

本報告涉及《陸軍多域情報》中確立的重點領域： 21-22 財年科技重點領域》（參謀部副參謀長辦公室，2020 年）中確定的重點領域。具體而言，認為這項工作涉及到 "戰爭將以超高速、超大規模進行，由機器人和自主系統（RAS）、機器學習（ML）和人工智能（AI）能力等技術主導，這些技術可廣泛獲取、打包并隨時投入使用"（5）。通過整合全覆蓋規劃和檢測負面障礙物的能力，實現了創建更高效自主系統的目標。

方法包括在模擬中運行全覆蓋規劃器和負障礙物檢測方法。為了測試這兩種方案，使用了 Clearpath Robotics（2021 年）公司的 "障礙世界"。障礙世界是一個虛擬定義的室內世界，可作為全覆蓋規劃器的封閉區域，而非平面地板則可用于負障礙物檢測的模擬測試。圖 1 顯示了模擬環境中的世界。整個世界中出現的負障礙物都被標注出來。用于加載虛擬環境和機器人的完整啟動文件可在 0 部分附錄 A 中找到。啟動文件中包含的幾個參數可用于調整環境，包括機器人的起始位置和世界比例。為了啟動世界，使用了以下節點： 在這里，節點被定義為執行計算的進程。

目標是利用全覆蓋規劃器徹底探索每個房間，同時利用負障礙物檢測節點防止機器人被卡住。全覆蓋規劃器需要一個占用網格來規劃路徑。圖 2 顯示了用于路徑規劃的占用網格。由于占用網格通常是三元網格，空間通常被標記為占用（黑色）、空閑（白色）和未知（灰色）。因此，負障礙物無法識別，規劃的路徑將穿越非平面樓層幾何體。負障礙物的大小與車輪直徑大致相同，這意味著如果機器人掉入負障礙物中，將不太可能逃脫，從而無法完成任務。

本文探討了無人地面車輛（UGV）應用中的 2.5D 和 3D 路徑規劃。對于 2.5D 實時導航，我們研究了使用高程或可穿越性生成 2.5D 占位網格，以確定路徑成本。與海拔高度相比，使用由表面法線生成的分層方法生成的可穿越性在測試環境中更為穩健。分層方法也用于三維路徑規劃。雖然可以實時使用三維方法，但生成三維網格所需的時間意味著，有效進行路徑規劃的唯一方法是使用預先存在的點云環境。因此，我們探索從各種來源生成三維網格，包括手持式傳感器、UGV、UAV 和航空激光雷達。

本報告涉及《陸軍多域情報： 21-22 財年科技重點領域》（參謀部副參謀長辦公室，2020 年）。具體而言，在傳感器部分，本報告與以下需求相關： "傳感器和機器人平臺的新組合，不僅能在地形上移動，還能機動感知"（4）。傳統上，無人地面車輛（UGV）以二維方式導航，并將世界劃分為已知、未知和障礙。本報告試圖通過在地圖中加入實際地表信息，將導航擴展到 2.5維和 3維尺寸。更高的維度可以提高導航效率。

這項工作還涉及 "戰爭將以超高速、超大規模進行，由機器人和自主系統 (RAS)、機器學習 (ML) 和 AI [人工智能] 能力等技術主導，這些技術可廣泛獲得、打包并隨時投入使用"（參謀部副參謀長辦公室 2020，5）。雖然不在本文討論范圍之內，但基于前沿的 2D 探索軟件包（Christie 等人，2021 年）將與我們的 2.5D 方法配合使用。

研究方法

在這里，探討了兩個專門用于 2.5D 和 3D 導航的 ROS 軟件包。為了生成 2.5D 占位網格，我們使用了 grid_map 軟件包（Fankhauser 2019；Fankhauser 和 Hutter 2016）。雖然 grid_map 軟件包最初是為腿式機器人導航各種地形而設計的，但它也可用于 UGV 平臺，以維護地表信息。圖 2 顯示了網格地圖的一個示例。通常，我們使用三維激光雷達生成網格圖。不過，這里的網格圖是 2.5D，這意味著我們用一個值來表示 z 方向。如果點云提供的兩個不同坐標的 x 值和 y 值相同，但 z 值不同，則網格圖會保留較高的 z 值。紫色和藍色等冷色表示海拔較低，紅色和橙色等暖色表示海拔較高。grid_map 軟件包提供了多種有用的轉換格式，包括 costmap_2d、OpenCV、OctoMap、點云庫 (PCL)，甚至是有符號距離場 (SDF)。costmap_2d 轉換與我們的導航最相關。不過，在調整參數時，查看 pointcloud2、Vectors 和 GridCells 數據的功能特別有用，因為它們都有自己的參數文件，可以根據具體情況進行調整。

還研究了用于三維路徑規劃的 mesh_navigation（Pütz，2019 年；Pütz 等，2021 年）。圖 3 包含一個網格導航示例。在這個示例中，粉色和藍色等冷色調表示可穿越的地形，而紅色則表示障礙物。使用網格導航的一個好處是，陡坡（即負面障礙物），如樓梯，會被標記為紅色并避開。因此，機器人的路徑是沿著斜坡規劃的。

使用網格導航的另一個優勢是，路徑是沿著實際網格規劃的，因此很容易識別和避免縫隙和陡坡。此外，航點可以有不同的 z 值，規劃器會明確考慮這一點。例如，在圖 4 中，起點位置海拔較高，而目標位置海拔較低。因此，網格導航可以使用最能實現海拔高度變化的路線，成功地將機器人引導到目標位置。而 2D 或 2.5D 方法則無法做到這一點。

此外，如圖 5 所示，網格可以沿同一 Z 軸存在多個點。這也是 2D 或 2.5D 方法無法實現的。圖 5 還表明，mesh_navigation 軟件包可以有效地利用三維網格來規劃隧道路徑，以達到預定目標。

本節中的圖表使用在線數據集生成（奧斯納布呂克大學，2020 年）。不過，本報告的其余部分將重點介紹從各種輸入源生成可穿越網格的情況。

傳感器信息推薦系統是一個概念驗證應用程序，用于測試強化學習算法在推薦軍事分析員當時可選擇的正確信息源方面的有效性。該系統有多種方式向用戶傳播數據并向推薦服務器提供反饋。本報告介紹了傳感器信息推薦系統，該系統由數據源、推薦服務器、戰術突擊工具包服務器和安卓團隊感知工具包實例組成。本報告介紹了在獨立環境中部署這些組件以進行測試和開發的步驟。

系統組件

系統架構如圖 1 所示。推薦服務器從部署的傳感器接收數據，并通過 TAK 服務器將傳感器推薦的信息對象發送給 ATAK。

圖 1 傳感器信息推薦系統工作流程中的 TAK 服務器

本文通過機器學習方法提出了一種雷達任務選擇的主動方法，并將其設計在雷達調度流程之前，以提高雷達資源管理過程中的性能和效率。該方法由兩個過程組成：任務選擇過程和任務調度過程，其中任務選擇過程利用強化學習能力來探索和確定每個雷達任務的隱藏重要性。在雷達任務不堪重負的情況下（即雷達調度器超負荷工作），將主動選擇重要性較高的任務，直到任務執行的時間窗口被占滿，剩余的任務將被放棄。這樣就能保證保留潛在的最重要任務，從而有效減少后續調度過程中的總時間消耗，同時使任務調度的全局成本最小化。本文對所提出的方法進行了數值評估，并將任務丟棄率和調度成本分別與單獨使用最早開始時間（EST）、最早截止時間（ED）和隨機偏移開始時間EST（RSST-EST）調度算法進行了比較。結果表明，與EST、ED和RSST-EST相比，本科學報告中提出的方法分別將任務丟棄率降低了7.9%、6.9%和4.2%，還將調度成本降低了7.8倍（EST為7.8倍）、7.5倍（ED為7.5倍）和2.6倍（RSST-EST為2.6倍）。使用我們的計算環境，即使在超負荷的情況下，擬議方法所消耗的時間也小于 25 毫秒。因此，它被認為是提高雷達資源管理性能的一種高效實用的解決方案。

雷達資源管理（RRM）對于優化作為飛機、艦船和陸地平臺主要傳感器的現代相控陣雷達的性能至關重要。報告》討論了雷達資源管理，包括任務選擇和任務調度。該課題對國防科技（S&T）非常重要，因為它與現代相控陣雷達的大多數應用相關。它對當前的海軍雷達項目尤為重要，該項目探索了雷達波束控制的人工智能（AI）/機器學習（ML）方法。所提出的算法有可能升級未來的艦船雷達，從而做出更好的決策并提高性能。

作者正在研究分布式雷達在穿墻感應中的應用。這項技術的預期操作場景是在建筑物外的（安全）遠程距離內探測和識別建筑物內的人員和武器裝備。本研究使用的雷達結構和信號處理算法類似于美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）實施的埋藏和隱蔽表面目標探測的設計；目前的雷達發射和接收頻率更高。

在這項研究中，實驗是在ARL的阿德爾菲實驗中心（ALC）507號樓（"沙盒 "區域）進行的，使用的是室內低金屬兩層夾板結構。用來測試分布式雷達的受控環境與用來測試ARL針對電子目標的諧波雷達的低金屬環境相同。

圖1 步進頻率雷達收發器：(a)賽靈思的RFSoC與Alion/HII的雷達固件，以及(b)定制的發射器/接收器（Tx/Rx）濾波器和放大器PCB，由28VDC供電

結論及后續工作

本研究中收集的數據表明，在低矮的金屬建筑中，相互成直角的天線對能夠探測到多個移動目標，而這些目標從建筑外是看不到的。隨時間變化的距離圖顯示了目標所遵循的路徑；在一個頻道中跟蹤的目標路徑的模糊性可以通過在另一個頻道中跟蹤同一目標來緩解。仍需努力將同時收集的數據的IQ振幅一致地結合起來，以解決多個目標。一個目標是在二維（下行和上行）圖像上繪制目標位置，也許是以視頻動畫的形式疊加在場景的俯視圖上（即被成像的建筑物的典型平面圖）。在對移動目標進行成像時，發射器和接收器天線的雙穩態配對是否具有優勢（與標準的單穩態發射器天線配對相比）還有待確定。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。