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為滿足國防領域對高效數據分析和決策日益增長的需求，美海軍正優先發展能夠處理多源數據并提出行動方案的人工智能/機器學習（AI/ML）系統。歷史上，許多此類系統因技術問題、缺乏可用性或任務相關性而失敗。人機協作研究旨在創建能夠更好融入一線操作員工作流程的AI系統。美國國家科學院、工程院和醫學院（NASEM）近期的一份報告提出了57項研究目標，但美國海軍需要一組更聚焦的優先事項。在太平洋海軍信息戰中心舉辦了一場由多領域23位專家參與的研討會，最終確定了跨越不同時間范圍的五項關鍵研究重點。本專題討論將分析該研討會的成果，重點探討會前存在的關鍵問題及會后產生的新問題。參與專家來自政府、學術界和工業界，為人機協作的重大問題提供了獨特視角。

美國海軍與美國武裝力量其他軍種同樣認識到AI有潛力在幾乎所有任務環節協助作戰人員。能夠接收多源數據、分析識別模式并推薦行動方案的系統，可為棘手問題生成新見解和創造性解決方案。

人機協作研究被視為美國海軍艦隊采用AI的關鍵推動因素，因為以往許多技術因存在技術、可用性與可維護性挑戰而采納過慢（或根本未被采納）。盡管美國國家科學院近期發布了詳細列出57項研究目標的報告，以更好地協調、支持和評估人機團隊，但美國海軍仍希望進一步聚焦范圍，將這些研究方向縮減至三大目標：

（1）確定具體工作單元以支持提案、資金申請與執行；
（2）根據海軍需求將已識別的工作單元歸類為近期、中期與遠期研究重點；
（3）進一步結合研究可行性與難度，將這些重點與對應時間框架對齊。

為支持這些目標，太平洋海軍信息戰中心（NIWC Pacific）舉辦了一場研討會，來自學術界、工業界和政府的23位人因工程與計算機科學家參會，另有三名現役水兵作為實戰領域的海軍主題專家（SMEs）。研討會成果最終提煉為五項跨越近期、中期與遠期投資時間范圍的研究重點。兩項近期重點為：（1）開發人機協作效能度量標準，（2）構建人機協作測試平臺。一項中期重點——人機團隊任務分配，是在研討會討論中形成的，其內涵超越功能分配，旨在探索如何最優分配任務。兩項已識別的遠期重點聚焦于（1）開發AI對人類隊友的感知能力，（2）建立人機團隊開發團隊（即采用多學科方法構建成功的人機團隊）。這些目標因技術復雜性及對作戰人員組織結構的挑戰而被歸為遠期重點。研究優先級如何劃分存在不確定性，包括可能存在競爭性策略這一事實，推動了與會者之間的深入討論。主要討論點強調了需進一步開展戰略思考和更精細化優先級劃分的領域，例如如何推進測試平臺開發和人機協作度量標準。解決這兩項近期重點將推動許多人機協作研究活動，但首先需明確評估內容及原因。本次專題討論將承接研討會未盡議題，并邀請會議參與者貢獻觀點。

本文概述無線傳感器網絡（WSN）的軍事應用。現代軍事行動中的作戰活動被劃分為不同類別，這些類別為無線傳感器網絡提出了特定要求與限制條件。傳感器類型及其功能可調整并約束WSN的運用。WSN軍事應用效能取決于多重因素，包括傳感器性能、傳感器類型、無線通信架構、覆蓋范圍及適當的數據處理能力。我們依據戰略場景與傳感器類型對軍用WSN應用實施分類。本文系統歸類軍事WSN，涵蓋作戰形態、傳感器類型，并界定關鍵WSN類別。同時闡述下一代WSN軍事應用面臨的研究與工程挑戰。

通信能力是軍事任務各階段的必備要素[1]。戰場指揮傳遞以及通過傳感器保障指令數據傳輸均不可或缺。本研究提出基于無線傳感器網絡（WSNs）的軍事數據采集架構應用綜述。軍事通信必須嚴格限定于特定區域，具備時效性且按需啟用[1]。其必須具備抗信號干擾與無線電測向能力，抵御其他電子戰威脅，并提供端到端通信安全。典型軍事戰區存在明確且特征顯著的對手，其威脅遍布空中、陸地及海域。然而近期情報揭示更多復雜場景，例如全域作戰、城市環境以及維持和平與災難救援等"非戰爭軍事行動"（OTW）[1]。本研究聚焦WSN在大規模戰區（非全球范圍）、城市作戰、OTW及電力保障領域的應用。軍事WSN的應用能力不僅取決于滿足上述需求的無線通信技術，更依賴于傳感器性能。傳感器可探測多種物理現象，軍事應用中最關鍵的包括槍炮射擊與爆炸產生的電磁波、光輻射、壓力波及聲波。傳感器還能識別并測量化學/生物/不穩定蒸汽，以及人員或物體的接近狀態。我們將傳感器能力作為軍事WSN應用的基礎分類依據。無論傳感器類型如何，WSN都是采集環境數據與動態目標信息的最可行方案[2]。現代戰場環境中，軍事WSN的防護至關重要。WSN能有效降低部隊部署區域的不確定性，精準定位目標位置與狀態。在OTW場景中，WSN可提升對受災區域及受影響人群的態勢感知能力。傳感器采集的信息經預處理后，通過單/多傳感器節點傳輸至網關。網關提供信息融合、附加數據處理及近實時回傳能力（借助遠程無線傳輸或衛星鏈路），并支持通過無人駕駛飛行器實現異步數據傳輸[3]。通信架構直接影響WSN的覆蓋范圍與可用性，進而決定軍事應用的邊界約束。WSN及相關問題的研究綜述詳見文獻[4]。

全文結構如下：第二章解析軍事WSN應用的分類體系；第三章詳述第二章確立的主要應用類別；第四章探討軍事WSN應用的研究與工程挑戰；第五章總結全文。

現代戰場場景是復雜的環境，無數裝備和人員在此交互以完成特定任務。這些交互大多通過指揮控制系統的無線通信實現，其效率是任務成功的關鍵因素。評估這些系統及其支撐網絡，對于選擇最佳裝備和軍事行動策略具有首要意義。然而，目前缺乏能夠提供所有必要行為和網絡特性以執行該任務的工具。

基于這一現狀，本研究提出通過集成網絡仿真器和多智能體系統模擬器來構建戰場環境模型的替代方案。通過整合這兩種軟件，可以在不限制模型的情況下評估各領域的特定特征，從而為軍事網絡配置評估提供必要的數據支持。

圖 1：S2C2 EmuSim - 指揮與控制仿真配置和協調。

戰場歷來是動態且充滿敵意的環境，時刻面臨不可預知的變化。技術發展使戰斗規模與范圍不斷擴大。如今，戰場可延伸至多個領域，對手在陸、空、海、太空和網絡空間展開對抗。這種演變顯著提升了通信在軍事活動中的作用，并由此催生了網絡中心戰（NCW）的基礎概念（Cebrowski, 1999）。這使得部署分布式指揮控制（C2）系統以支持多域作戰（MDO）成為可能（Townsend, 2018）。

現代軍事行動的復雜性與規模擴展使其評估成本高昂且流程繁瑣。因此，仿真正成為評估軍事場景、幫助軍隊測試新策略的有效工具。然而，仿真的有效性和準確性取決于其模型與現實作戰的貼近程度。此外，隨著細節的添加，模型復雜度與仿真器需求也隨之增加。

一種替代方案是將模型拆分為若干子模型，通過專用仿真器獨立評估場景的各個層面。盡管這種分離方法具有合理性，但它剝離了模型中不同層面間的相互作用。若要對軍事行動整體態勢形成更清晰的認知，需要擴展評估范圍而非孤立分析其組成部分。遺憾的是，目前鮮有仿真器能夠評估高度復雜的軍事行動模型，例如旨在評估網絡中心作戰中部隊表現的場景——此類場景中，通信網絡特性會直接影響戰場部隊的行動展開。

因此，對此類復雜環境建模的解決方案是整合兩類仿真器，分別覆蓋場景的兩個維度：單元行為與單元間的網絡通信。盡管思路簡單，但整合兩種不同仿真器的實際實施遠比理論構想困難，因為兩者可能運行于不同操作系統、采用不同編程語言、具有不同的時間處理機制（實時、模擬時間、事件驅動）等特性差異。

針對在真實軍事行動場景中演練C2通信網絡特性的需求，本研究提出將多智能體系統（MAS）仿真器與網絡仿真器進行整合。本文概述了所提出的仿真器-模擬器集成系統，重點突出以下主要貢獻：

• 提出基于多智能體系統的行為模型與計算機網絡范式的集成方案，可部署具有真實特性的軍事網絡行為；
• 建立名為"指揮控制系統簇"（S2C2）Emu-Sim的集成執行環境；
• 設計支持集成軟件協同運行的時序與決策機制。

本文結構如下：第2節闡述相關軍事場景的核心概念，第3節分析整合兩種仿真范式的主要挑戰，第4節提出集成軟件方案。第5節針對前述挑戰提出解決方案，第6節展示案例研究結果，第7節總結全文。

軍事決策支持工具依賴于模型和仿真，因為對于即將到來的戰斗沒有歷史先例可循。諸如強化學習等技術被用于通過仿真器生成合成數據。這引發了一個根本性問題：合成數據的質量如何影響整個決策支持的質量。本工作旨在探索仿真器的真實性與決策支持系統的預測質量之間的關系。引入了“保真度”這一概念，作為評估這些應用生成的合成數據質量的手段。為了解決這一研究問題，本研究采用了“參考-抽象模型”概念。本質上，抽象模型的保真度是通過將其與參考模型進行比較來評估的，參考模型可能也包含現實世界的數據。我們特別研究了士兵在清除村莊中敵方部隊任務中的機動保真度。研究結果表明，生成的合成數據的質量與決策支持應用的預測性能之間存在直接相關性。其他結果還強調了各種參數如何影響運動保真度以及決策支持應用的性能。

決策是指揮與控制過程中的一個重要部分。隨著作戰跨越多個領域、包含許多動態部分，并且涉及可能也依賴先進計算機系統和人工智能的對手，決策支持系統對指揮官來說變得必不可少。

隨著計算能力和人工智能的最新進展，模型和仿真作為軍事行動決策支持工具的使用顯著增加。決策支持系統（DSS）的目的是為指揮官和其他軍事人員提供相關信息，增強決策過程并提升作戰的戰術意義。決策支持應用可用于任務規劃、人力資源規劃或后勤規劃。

在任務規劃中，研究不同的行動方案（COAs）。通過創建虛擬環境，可以開發行動方案、生成合成數據、測試其可行性、評估其有效性，并將它們相互比較。此類仿真的結果主要作為支持工具，通過指示任務的時間估計、潛在傷亡和物資損失，為指揮官提供有價值的見解和建議。DSS可以改變任務參數，為每組參數運行任務仿真，并根據仿真結果判斷實現指揮官意圖的有效性。由于行動方案可能變得非常復雜，我們認為仿真結果最適合支持規劃過程中的子方面/角色，例如軍事工程師。

因此，問題在于仿真器生成的合成數據的質量如何影響決策支持系統的性能。當我們提到數據質量時，我們特別關注模型是否能夠以現實的方式忠實復制所研究系統的特性。

本工作旨在探索仿真器的真實性（其保真度）與使用此類仿真器的決策支持系統的預測質量之間的關系。因此，本研究深入探討了模型各種參數的重要性。所研究的方法應用于一個實際用例，即專注于從占領軍手中解放村莊場景的決策支持系統。

能夠準確判斷仿真器的不同保真度方面，可能有助于未來決策支持系統的開發。與其改變參數、生成合成數據并訓練DSS，不如調整參數以提高保真度。因此，可以減少DSS的資源密集型訓練。本工作通過準確測量軍事力量的機動保真度，邁出了這一方向的第一步。

在武裝沖突中，支持武裝集團的民眾參與形成的非對稱沖突占比日益顯著。為此，專門針對此類作戰形態設計的"影響力作戰"（Influence Operations）已成為指揮官必須掌握的新興戰術領域。當前影響力作戰訓練體系主要聚焦個體技能提升與文化認知強化，其進一步發展面臨兩大核心挑戰：

i) 實戰化訓練用例的界定

ii) 影響力作戰抽象概念（心理戰[PSYOPS]、關鍵領導人接觸[KLE]、軍民合作[CIMIC]等）的建模、仿真與可視化

本文提出一種突破現有訓練模式的解決方案，通過構建師/旅級指揮官高階模擬訓練平臺應對挑戰。該方案包含以下創新要素：集成訓練全周期組件（準備、推演、監督、分析）的作戰級訓練平臺，針對影響力作戰抽象概念開發的高階模型與創新人機交互界面，基于現有聚合式構造仿真系統與專用影響力作戰仿真模塊的實施方案，包含交互模型設計與效果評估。

影響力作戰的目的和主要概念

軍事影響力戰略通過預判行動對相關行為體認知的影響效應進行設計，其核心目標在于：促使目標對象轉變思維狀態或重構形勢認知，最終形成符合國家或多國利益的立場；避免武裝沖突，為危機期間兵力部署與行動實施創造有利環境；構建并維護本國或盟友行動的合法性與公信力；僅在絕對必要時使用武力解決國家或國際沖突/危機；通過干預對手的意志、認知或手段，削弱其對抗戰略的影響力源；強化友好受眾的信念認同以鞏固其支持；促使中立/搖擺受眾接納戰略目標與手段，至少不形成對抗；改變敵對受眾的認知與意圖，影響其決策過程或技術手段，實現削弱、瓦解、孤立或遏制其敵對行為；增強己方部隊抗干擾能力，抵御對手宣傳與影響力攻勢

影響力作戰涵蓋所有為實現MIS目標而實施的軍事行動，其行動特點包括：非強制化手段：側重非武力、非權威壓制的任務設計；多層級聯動：主要服務于戰略（MIS）與戰役層級目標，但多在戰術層面執行；精準文化適配：向"影響力作戰目標"（IO目標）傳遞的信號/信息需在內容、形式、時機與傳播途徑上契合目標群體的文化-語言特征；環境深度分析：需開展針對影響受眾環境的系統性分析以應對上述特殊約束。

地理信息系統（GIS）和遙感因其空間性而被認為在軍事中具有重要意義。本研究采用描述-分析方法來說明地理信息系統在軍事行動中的應用，從選定的研究中吸取陸基軍事發展的經驗教訓。最近的軍事發展表明，各種軍事機構在軍事行動中的指揮、控制、通信和協調都依賴于可靠和準確的空間測繪工具。研究指出，高分辨率衛星數據和無人機技術與機器學習和人工智能（AI）相結合，已在軍事領域得到廣泛應用，包括制圖、地形分析、情報收集和傳播、目標識別、保護軍事重要設施以及歷史建筑。GIS 機器學習與人工智能的結合對軍事規劃和部署具有重要意義，因為對地形的理解有助于實時確定戰場上的戰略位置。研究建議有必要對軍事人員進行地理空間技術培訓，并確保適當的部署，以便開展富有成效的軍事行動。

盡管面臨已查明的挑戰，但許多國家仍在發展以人工智能（AI）為關鍵組成部分的所謂多域作戰。現代軍事行動凸顯了更新戰斗管理和跨域通信的必要性，這也是聯合全域指揮與控制（JADC2）原則的核心。人工智能的潛力顯而易見，在自主平臺徹底改變戰爭的同時，也給指揮與控制（C2）帶來了復雜性，這也反映在能力發展上。本研究為軍事能力的系統分析確定了合適的概念，并以此為起點，在所描述的背景下形成了 C2 能力發展框架。確定了一系列概念：戰斗力、戰斗力、聯合功能、作戰功能、戰斗力要素、作戰能力、DOTMLPF（I）、TEPIDOIL、能力的基本投入、發展防線和軍事力量。研究報告還強調了這些概念的系統性，并簡要指導讀者如何將問題與合適的概念相匹配。

圖 1：使用設計邏輯模式說明聯合功能/作戰功能/戰斗力要素在軍事力量設計中的作用。

目前，許多國家都在推進其掌握多域作戰的軍事能力。在空中、海上、地面和網絡等多個軍事領域開展軍事行動極為復雜，因此需要更新作戰管理方法及其相關的指揮與控制（C2）框架。這種 C2 框架的設計使指揮官能夠同步協調行動，打擊所有領域中大量移動的敵方目標。目前，由于指揮和控制系統的過時，要在速度和可接受的損失或附帶損害風險的情況下完成此類行動具有挑戰性。在這種情況下，人工智能（AI）是一項具有巨大潛力的新興技術，同時也帶來了巨大的挑戰和相關風險。在人工智能的支持下，自主武器系統的發展對指揮和控制的執行提出了新的挑戰。研究強調，如果指揮官不能完全理解人工智能系統的行動，就會面臨重大風險。我們認為，要從新興技術的潛力中獲益，同時從道德、文化和法律的角度塑造社會可接受的軍事能力，就需要對 C2 的發展采取全面的方法。對軍事能力概念形成適當的理解是重要的第一步。

雖然能力是國防和安全部門評估和決策的核心，但對這一術語的理解似乎存在很大差異，從而阻礙了學者或專業人員之間富有成效的交流。Lindbom 等人對與風險管理相關的科學文獻中的定義進行了深入研究。他們發現，能力一詞經常被使用，但卻很少被定義。不過，他們還是列出了與其研究領域相關的 13 個定義。他們的結論是，有些定義似乎將能力等同于資源。其他定義則側重于解決任務或實現目標的能力。在信息系統領域，能力已被納入許多企業架構框架。在該領域使用能力概念的共同目的是對組織實現意圖的能力進行建模，有時還與能力和具體情況相結合。有關在這些框架中使用能力的更多詳情，請參閱 C.f.。

但是，技術與軍事能力概念有何關系？在評估或決定如何應對軍事威脅時，我們認識到技術是一個重要方面。然而，僅有技術顯然是不夠的。技術的整合需要一個包含理論、戰略、領導結構、方法和其他要素的框架。有了系統方法，我們就可以將問題情境視為一個社會技術系統，包括一個潛在的軍事對手，其人員的裝備、訓練和組織都是為了對我們執行其領導意志。相應地，我們也可以將自己的軍事力量視為一個由我們自身相互作用的社會和技術成分組成的應答系統。有關系統模型的詳細介紹，請參見 Lawson。有了這種觀點，就可以根據整個反應系統在與情況系統交戰時的預期效果來做出決策，從而降低嚴重次優化的風險。這等同于根據預期如何影響解決軍事任務的整體能力來做出決策。因此，如果從社會技術系統的角度來看待軍事領域的問題，那么明智的做法是從與解決任務或實現目標的整體能力相關的軍事能力定義入手。這樣的定義也與 “有能力的品質或狀態 ”或 “做某事所需的能力或品質 ”等詞匯定義相一致。下面將討論幾個有用的定義。

假設可以同意，對軍事力量的評估歸根結底是評估其在某種情況下的能力。下一步就是分析當前的問題。這可能涉及以下問題：如果我們選擇這種行動方案，會對能力產生什么影響？或者，如果我們開發和采購這種裝備，會對能力產生什么影響？或者，如果我們這樣組織，會對能力產生什么影響？根據問題的性質，分析需要一個相關的概念，即構成能力的要素有哪些，以及這些要素之間如何關聯的有效理論。從社會技術角度看待能力意味著承認能力由社會和技術兩部分組成。由此可見，要正確理解能力，我們必須讓社會科學和工程學科（如信息系統工程）的研究人員和觀點參與進來。如果缺乏對他人觀點的理解，就有可能阻礙富有成果的對話，從而導致設計不當的系統和能力解決方案。

本研究是為發展軍事指揮與控制能力而建立社會技術系統框架的起點。下一節（第 2 節）介紹了我們的研究方法。第 3 節介紹了我們對軍事領域概念的回顧，第 4 節進行了總結性討論。

快速的技術和地緣政治變革又加劇了全球挑戰，破壞了傳統的安全和軍事情報模式。在這種情況下，數字孿生（DTs）和人類數字孿生（HDTs）通過整合戰略、行動和預測分析，在促進軍事情報整體方法方面發揮著至關重要的作用。這些先進的工具通過改進決策過程、減少認知偏差以及對危急情況進行更動態、更有效的管理，提高了在復雜情況下的反應能力，并支持危機預防。國防技術和人類發展技術不僅加強了軍事機構的作戰能力，還將技術創新與尊重人的尊嚴結合起來，為國家在全球挑戰面前的復原力做出了重大貢獻。

戰略決策革新

• 壓力下的決策

情報仍是一個充滿挑戰的領域，科學與藝術、真相與欺騙的相互作用造成了固有的風險。歷史表明，從珍珠港事件（1941 年）到入侵伊拉克（2003 年），情緒化、認知扭曲和戰略溝通中的漏洞都可能導致災難性的失敗。這些事件突出表明，亟需減少認知偏差，因為認知偏差會改變風險感知，影響壓力下的決策。

為了解決這些弱點，DTs 等技術發揮了變革性作用。通過模擬復雜情景和預測反應，數據傳輸技術有助于減少認知扭曲，提高戰略的穩健性，促進技術分析與政策判斷更加平衡地結合。

HDTs 在分析群體動態和減少認知偏差方面具有獨特優勢，這是在壓力或不確定情況下做出戰略決策時經常遇到的問題。憑借處理客觀數據和模擬情緒或戰略反應的能力，它們可以幫助分析人員預測緊張局勢和誤解，提高群體凝聚力，確保做出更有效的決策。它們可以模擬政治談判或會議期間的集體行為，識別潛在的情緒障礙，提出更合理的解決方案。通過預測這些動態變化，可以制定更穩健的戰略，減少認知偏差的影響，提高決策的整體質量。

這種能力凸顯了其在現代決策系統中的變革潛力。

HDT 可以為決策者提供量身定制的個性化分析，通過提高信息的說服力、增進關鍵行動的共識和提高決策質量，從而提供戰略優勢。HDT 具有自適應學習能力，可不斷增強預測和模擬，確保在復雜多變的環境中保持競爭優勢。除了支持決策，HDTs 還能重塑情報與政策之間的互動，使決策者與分析人員之間的交流更快、更有效、更有針對性。例如，它們可以簡化簡報中對戰略信息的表述，以清晰易懂的方式組織信息，促進對影響的理解，并促成知情的合作決策。這種整合有助于以更具戰略性和靈活性的方式進行危機管理和業務規劃。

• 數字孿生和高級培訓：通過人與技術的交互增強戰略情報

總體而言，要最大限度地發揮 DT 技術帶來的好處，一個基本要素是對分析人員進行高級培訓，并按照與 DT 交互互惠的邏輯進行構思。有針對性的培訓不僅有助于識別和減少認知偏差，還能將 DT 技術更好地融入決策過程，提高分析的準確性和質量。

通過模擬真實而復雜的場景，DT 技術有助于創建一個虛擬的培訓環境，讓分析人員和操作人員能夠提高數據解讀技能，防止出現重大錯誤，并做出明智的決策。專用的 HDT 可以讓分析人員在各種情況下進行自我測試，從錯誤中吸取教訓，并增強他們的技術準備和戰略能力。這類培訓不僅限于開發技術技能，還能幫助操作人員更好地應對壓力和不確定性，強化克服認知偏差的策略。

然而，人類與 DT，特別是與 HDT 之間的關系并非單向的。通過與人類操作員的不斷交流，DTs 可以從互動中 “學習”，獲得并不總是可以量化的人類元素，如情感和直覺。這種自適應能力使 DT 和 HDT 能夠更有效地處理復雜的情況。

人的能力和技術能力之間的動態相互作用不僅改進了情報分析，而且放大了兩者的局限性和潛力，從而創造出一個更強大、更多才多藝的系統。這種綜合方法是應對日益復雜多變的全球環境挑戰的關鍵一步。

為支持在不確定的動態環境中長期部署，同時減少人類面臨的威脅和危險，有必要將更多支持人工智能（AI）的機器人整合到軍事和第一反應領域。人工智能機器人作為人類隊友的有效整合將提供支持并提高整體任務性能；然而，目前有關人機交互的研究大多只關注機器人團隊主管。要將機器人真正融入軍事和第一反應任務，需要人類扮演從最高指揮層到直接與機器人一起工作的下地人員等多種角色。層級結構中的所有人類角色都必須了解并保持對機器人隊友的直接控制。本文將文獻中現有的人類角色映射到軍事任務中，提出了與未來人類-機器人團隊合作相關的技術挑戰，并提供了潛在的解決方案和建議，以推動該領域向能夠完成相關領域任務的人類-機器人團隊邁進。

圖：人類與機器人協同作戰的概念軍事示意圖，顯示了 (a) 前沿作戰基地、(b) 下裝巡邏和 (c) 車輛巡邏的示例。請注意，為便于查看，人員、機器人和車輛均已放大。

圖 1 提供了角色圖示，用于說明軍事小故事。有些角色將駐扎在遠離戰場或事件響應區（也稱為熱區）的地方，在那里他們可以從更廣闊的視角來了解需要管理的情況。如圖 1a 所示，這類軍事角色可能駐扎在前方作戰基地。圖 1b 和 c 顯示了結合地面和空中機器人的兩個部署示例，一個是徒步巡邏，另一個是乘車巡邏。這些示例展示了不同角色如何分布在一個軍事單元中，并包括平民旁觀者。

將人工智能（AI）融入陸軍后勤工作，可以徹底改變供應鏈管理、優化資源配置并增強決策能力。不過，這需要采取全面的方法，解決實施過程中的挑戰和問題。

人工智能技術的迅猛發展為將其應用于包括陸軍后勤在內的各行各業提供了新機遇。認識到人工智能的潛力，陸軍應努力大規模利用其能力，并將其應用到戰術層面，以改善供應鏈管理、資源分配和決策過程。通過與《聯合出版物 4-0：聯合后勤》、《野戰手冊 4-0：維持行動》和《陸軍條令出版物 4-0：維持》中概述的指導原則保持一致，陸軍可以在日益復雜和快速發展的世界中發展適應性強、反應迅速和有效的后勤行動。然而，將人工智能融入陸軍后勤工作會帶來一些挑戰和問題，如在自動化與人類專業技能之間找到最佳平衡點、確保強大的網絡安全、解決倫理問題以及使勞動力適應不斷變化的技術環境。本文探討了在陸軍后勤中整合人工智能的潛在優勢和劣勢，并討論了在最大限度地提高效益的同時，最大限度地降低風險和解決與實施人工智能相關的問題所需的全面方法。

最大化供應鏈管理： 真實案例

人工智能在大幅提升陸軍供應鏈管理方面的變革能力毋庸置疑。正如美陸軍物資司令部前司令埃德-戴利（Ed Daly）將軍所強調的那樣，人工智能對于實現實際后勤所需的相關速度至關重要。他的愿景是將人工智能和機器學習無縫融入陸軍后勤流程的方方面面，從而為戰場上的士兵提供無與倫比的效率和及時支持。為支持這一觀點，《國際生產經濟學雜志》上發表的一項研究顯示，將人工智能融入供應鏈管理可將效率提高 20% 或更多。

人工智能分析海量數據、預測未來趨勢和資源分配需求的能力是陸軍后勤的另一大優勢。通過利用人工智能驅動的分析，陸軍可以更精確地預測士兵的需求，確保重要物資在正確的時間和地點到達目的地。此外，預測分析還能通過簡化人員和裝備分配來優化陸軍行動。陸軍后勤中的預測分析可以確定車輛部件何時需要更換，從而在故障發生前進行主動維護。這種方法可節省大量成本并提高運營安全性，減少因維護和事故而計劃外停機的可能性。此外，預測性分析還可以通過預測供應需求和驗證在正確的時間和地點是否有正確的資源來完善供應鏈管理。這一戰略可提高運營效率、縮短交付周期并提高供應鏈的可見性。

自適應后勤與決策： 對實時信息做出反應

適應當地快速變化條件的能力是現代軍事行動的重要組成部分。適應性后勤和決策對于維持陸軍在復雜環境中的有效性和反應能力至關重要。人工智能通過提供實時信息、復雜的分析和先進的決策支持工具，有可能徹底改變軍事后勤的這一方面。

人工智能在適應性后勤方面的一個重要優勢是它有能力收集和分析來自各種來源的大量數據，包括傳感器、衛星和其他情報平臺。此外，人工智能還能訪問來自不同陸軍源系統的記錄系統數據，如全球指揮與控制系統-陸軍、后勤現代化計劃、港口自動化工具和運輸協調員移動信息自動化系統 II。人工智能還可以利用非陸軍系統，如全球決策支持系統和后勤功能區服務。通過這種全面的數據分析，可以做出更明智的決策，提高后勤效率。

這些信息可為作戰環境提供全面的最新情況，使指揮官能夠根據實時情報做出明智決策。通過獲取準確及時的數據，陸軍可以更有效地應對新出現的威脅，最大限度地降低風險，并抓住機遇。

除了提供實時信息外，人工智能還能通過識別人類分析人員可能不易察覺的模式和趨勢來加強決策。通過機器學習算法和先進的數據分析，人工智能系統可以發現隱藏的相關性，并產生可操作的見解，為戰略和戰術決策提供依據。例如，人工智能可以幫助預測敵人的動向，預測后勤瓶頸，或在潛在的供應鏈中斷發生之前加以識別。有了這些洞察力，指揮官就能做出更明智的決策，更有效地分配資源，并在戰場上保持競爭優勢。

人工智能還能通過自動化某些后勤規劃和決策環節，提高陸軍應對突發事件和緊急情況的能力。例如，人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的環境條件或供應鏈的突然中斷，自動調整物資和人員的路線。通過實現這些流程的自動化，陸軍可以最大限度地減少延誤，并確保將關鍵資源運送到最需要的地方，即使在不確定和逆境中也是如此。

人工智能在適應性后勤中的另一項應用涉及使用模擬和優化技術來支持復雜多變條件下的決策。人工智能驅動的模擬模型可以幫助指揮官探索各種場景，評估潛在的行動方案，并確定實現目標的最有效策略。這可以使后勤計劃更加穩健、更具彈性，并提高任務的整體成功率。

反駁意見

雖然將人工智能融入陸軍后勤會帶來諸多益處，但也有合理的擔憂和潛在的弊端需要考慮。一些批評者認為，依賴人工智能可能會導致過分強調技術，而忽視人的經驗和直覺，而人的經驗和直覺在復雜和不可預測的情況下至關重要。人工智能有可能造成虛假的安全感，導致過度自信和戰略失誤。

此外，與實施人工智能技術相關的巨大成本，如基礎設施升級、軟件開發和持續維護，可能會超過潛在的好處。預算限制和相互競爭的優先事項可能會使為人工智能集成分配足夠的資源變得具有挑戰性，從而可能限制其有效性。

另一個令人擔憂的問題是人工智能系統易受網絡攻擊和敵方操縱。隨著人工智能驅動的后勤系統對陸軍行動越來越關鍵，它們也成為對手試圖破壞或損害軍事能力的高價值目標。制定強有力的網絡安全措施至關重要，但無法保證這些防御措施在應對快速發展的威脅時始終有效。

此外，還要考慮與軍事后勤中的人工智能有關的倫理問題。使用人工智能可能會導致決策偏差、缺乏透明度或意想不到的后果。必須明確界定人工智能系統行動的責任，以確保在出現錯誤或故障時能追究責任。

最后，將人工智能融入陸軍后勤可能會給后勤軍事職業專業帶來意想不到的后果。雖然特定任務的自動化可以提高效率，但也可能導致工作崗位的轉移，并需要對勞動力進行大量的再培訓。確保陸軍能夠適應這些變化并保留一支熟練的勞動力隊伍至關重要，但這需要持續的努力和投資。

雖然反駁意見中提出的擔憂不無道理，但必須指出，不應完全否定整合人工智能的潛在好處。相反，有必要采取一種平衡的方法，仔細考慮與人工智能實施相關的風險和挑戰，同時尋求利用其在陸軍后勤中的變革潛力。通過制定全面的戰略，陸軍可以解決這些問題，最大限度地發揮人工智能集成的效益。

結論

將人工智能融入陸軍后勤工作，為徹底改變供應鏈管理、優化資源配置和加強決策過程提供了眾多機會。然而，至關重要的是要認識到并解決與實施人工智能相關的挑戰和問題，如在自動化和人類專業知識之間取得適當平衡、確保強大的網絡安全、解決道德問題以及使勞動力適應不斷變化的技術環境。

為了充分利用人工智能的潛力，陸軍應采取全面的方法，包括投資人工智能基礎設施、促進公共和私營部門之間的合作、為人員提供持續的教育和培訓，以及制定強有力的網絡安全措施。此外，必須就人工智能在軍事后勤中的道德影響保持公開對話，并建立明確的指導方針和問責結構，以確保負責任地部署人工智能。

通過采取全面的方法，陸軍可以克服與人工智能集成相關的挑戰，釋放其變革潛力，并在日益復雜和快速發展的全球安全環境中保持競爭優勢。