美國空軍的電子戰綜合重新編程（EWIR）項目旨在在電磁頻譜（EMS）檢測對手威脅情報（特別是雷達和干擾器），并配置電子戰軟件和硬件，使飛機或其他資源能夠對EMS環境的不利變化做出反應和/或回應。隨著美國對手的電子戰資產的日益進步，使復雜多樣的EMS能力成為可能，識別、跟蹤和應對這些威脅需要比現有EWIR企業的設計速度快得多的更新。研究小組進行了四項相互關聯的技術案例研究，它們共同構成了創建近實時、自主、機上軟件重新編程能力所必需的基本要素，更具體地說，是人工智能支持的認知電子戰能力--使用機器學習算法，使平臺能夠學習、重新編程、適應并有效地應對飛行中的威脅。研究小組還強調了現有EWIR企業的重要持續作用，即使美國空軍正朝著認知型的未來發展。

研究問題

• 電子戰中的對手能力是如何演變的？
• 電子戰相關軟件的重新編程需要多快才能跟上威脅的步伐？
• 目前從情報到重新編程的過程中存在哪些障礙？
• 需要哪些先進技術來實現必要的改進？

主要發現

• 為了保持競爭力和適應不斷變化的威脅，美國空軍（USAF）在EMS中運行的系統必須能夠快速重新編程（包括評估環境、檢測對手的活動和合成適當的反應），至少在幾秒鐘到幾分鐘的時間內，以便對最先進的威脅做出有效反應。
• 敏捷的軟件解決方案、硬件升級、數據工程以及與其他系統的互操作性都是實現所需速度的必要條件。
• 同時還需要在政策、組織任務調整、人員和計算機可用性以及人員專業發展方面進行相應的改變。

建議

• 美國空軍應該從今天開始工作，加速和整合實現認知電子戰所需的技術。步驟包括：支持向更新的軟件架構轉變，如容器化的微服務，這將允許更快地部署能力和所需的更新，以提高重新編程的速度，并為未來在平臺上部署認知電子戰算法提供支持；加強機載高性能計算；擴大實驗和早期技術采用；優先考慮將允許更好的數據收集、標準化、分類、訪問和整合過程的政策和技術；鑒于關鍵技術之間高度相互依賴，確保協調投資和實施這些活動。
• 美國空軍還應該立即采取措施，采用新的軟件部署架構，以使能力更快地投入使用，并在戰區實施快速和空中任務數據文件更新。這就需要改變現有的政策；人員專業發展；審查需求；以及投資于軟件架構標準、機載處理以及任務期間飛機的計算和連接。

目錄

第一章

簡介

第二章

對當前EWIR企業的評估

第三章

對未來EWIR的展望

第四章

認知型電子戰的操作化

第五章

云整合和數據工程

第六章

飛行程序軟件和容器化微服務

第七章

機載高性能計算

第八章

設想未來的電子戰能力。小插曲分析

第九章

建議

附錄A

研究任務和方法

附錄B

關于情報挑戰的其他信息

進行的研究

美國陸軍有一個信息系統數據缺口，其原因是無法實現裝備感知數據的自動化，并且由于對指揮官在時間和空間上做出決策所需的信息存在著根本性的誤解而變得更加復雜。我們如何將后勤數據整合到共同作戰圖景（COP）中，以實現多域作戰（MDO）中的持續融合？指揮官通過他們的參謀部，與下屬和上級指揮部分享他們對COP的理解，以促進同步和平行規劃。參謀部結合PowerPoint演示文稿、圖表和圖形，平行建立模擬和數字圖像疊加，以分享指揮官的可視化。指揮官的可視化必須現代化，包括由后勤提供的關鍵數據，以解決美國陸軍繼續采用新興技術時缺失的作戰藝術要素。維持作戰功能提供了確保行動自由、擴大作戰范圍和延長續航時間的能力。然而，只有當任務指揮系統使指揮官能夠看到有關維持能力的相關信息時，這三個維持目標才能實現。解決這個問題需要識別并消除在從戰術邊緣獲得戰備、燃料和彈藥數據所需的時間和人力方面存在的問題信息差距。

引言

美國陸軍2018年多域作戰（MDO）概念改變了陸軍作為聯合部隊陸地組成部分在統一陸地作戰中的重點框架。MDO是通過校準部隊態勢、多域編隊和融合這三個原則來解決來自美國對手在多個領域的交戰或侵略性活動。MDO的框架通過改變視角或增加行動范圍以包括空中、陸地、海上、網絡和空間領域來增加對環境的共同理解。隨著MDO融入軍隊文化，從一個概念轉變為理論，前兩個原則通過將士兵放在正確的位置，以一種在多個領域對對手取得優勢地位的方式組織起來，減少環境的復雜性。部隊結構的現代化和全軍新裝備的投入使用創造了改變軍隊的機會。MDO的第三個宗旨--融合，是最難完成的，因為這個宗旨描述了編隊、裝備和流程的整合。

美國陸軍訓練與理論司令部（TRADOC）小冊子525-3-1《2028年多域作戰中的美國陸軍》宣稱："融合是所有領域能力的快速和持續整合，通過任務指揮和有紀律的主動性實現跨領域的協同和多種形式的攻擊，優化效果以戰勝敵人。" 融合在MDO中起著關鍵的作用，它是通過陸地部分實現聯合部隊的能力整合者，而融合的成功與任務指揮--美國陸軍的指揮和控制方法直接相關。在整個作戰環境中建立正確的編隊和定位部隊，將需要持續的關注和訓練，以確保軍隊能夠按照預期進行戰斗。由于跨領域作戰的時間和速度，任務指揮需要信任、共同理解和對作戰環境的展望，以實現融合。

多域增加了行動過程的難度和復雜性。圖1是關于指揮官如何推動行動過程的理論框架。行動正在從任務命令和明確的意圖就足以實現共同理解的時代轉變。

指揮官和參謀部依靠對態勢的理解來減少行動的復雜性和無序性。在過去，對態勢的理解或觀點停留在指揮官的頭腦中，有時通過模擬過程來支持，但在過去的四十年里，美國陸軍繼續發展數字解決方案，將作戰環境中發生的事件可視化，即共同作戰圖景（COP）。

美國陸軍條令將 "共同行動圖景"定義為：根據用戶的要求，并在一個以上的指揮部共享的共同數據和信息的基礎上，對指揮官感興趣的區域內的相關信息進行單一顯示。歸根結底，指揮部是一個知識管理和共享理解的工具，它起源于指揮官的頭腦。指揮官采用COP所描述的可視化的方式反映了他們的作戰方式。COP是指揮官對作戰環境理解的體現，但在為指揮官和參謀人員創建一個單一的信息顯示時，軍隊創造了信息差距。主要來說，這些差距是維持作戰功能，對實施行動自由、擴大作戰范圍和延長耐力等形式的作戰藝術至關重要。維持作戰功能為這三種功能提供了關鍵信息，但只有當作為任務指揮系統的COP能夠實現能力的獲取時，它才能執行這一目的。

COP本質上是一張環境地圖，上面覆蓋著作戰術語和圖形，并以實施制定的計劃的作戰方法為基礎。如果沒有能力直觀地了解維持能力如何影響作戰范圍、行動自由和長時間的耐力，那么畫面就不完整。COP向指揮官和參謀部顯示信息的方式是將環境的畫面分割開來。然而，環境并不簡單，它是復雜的。為了縮小信息差距，我們必須降低復雜性，獲得保持優勢地位所需的視角。將制定行動計劃的過程視為指揮官和參謀部為分析行動和任務變量而提出的問題，并將其綜合為環境的視覺表現。此外，考慮到行動計劃為指揮官提供了什么--在未來環境中傳達實現預期條件的意圖時的參考框架。

現代版的締約方會議整合了數字信息和系統的來源，通過在各個層面顯示相關信息來實現指揮。指揮官決定信息需求，指揮官通過他們的參謀部向下級和上級指揮部分享他們對環境的理解，以促進同步和平行規劃。通過一個持續的分析過程，利用行動和任務的變量，指揮官和參謀部隨著形勢的發展而完善行動計劃。

陸軍繼續完善數字指揮所系統的版本，目前使用指揮所計算環境（CPCE）--前身是未來指揮所（CPOF）--作為任務指揮的記錄系統。 這個系統使行動過程現代化，利用圖像和軍事符號提供行動方法。專業的軍隊組織，如卓越的任務指揮中心，通過論壇和大規模的演習來構架數字作戰圖并改進COP。開發數字作戰圖和評估性能的困難在于不一致的可視化，往往立足于指揮官和工作人員的理解，從一個單位到另一個單位的變化。這種說法與COP所創造的共同理解的原則相悖。行動計劃并不能取代定義問題的要求，但確實有助于將行動方法可視化。

目前的工作仍然是一個混合的數字和模擬過程，給指揮官和工作人員帶來了沉重的時間和人力負擔。參謀部設計PowerPoint演示文稿，結合圖表和圖形建立圖像和重疊，并行分享指揮官的可視化信息。但是，對于指揮官需要什么信息，以及為了避免癱瘓而不向締約方會議提供什么信息，仍然存在一個根本性的誤解。未納入的信息并不等同于缺乏意義。其論斷是，排除維持性信息會在可視化中產生更多的差距，是低效率的產物。決策過程中缺失的部分是無法將數據完全自動化并將其與可視化聯系起來。

維持作戰職能部門致力于將后勤信息匯集到不同的信息系統的匯編中，以補充行動，使維持運行估算數字化。軍隊需要一種方法來將持續作戰信息納入COP，解決這個問題需要識別和消除理解上的問題差距。這種方法必須將維持的目的--增加作戰范圍和延長續航時間--與對戰場上關鍵物資的理解相一致，如燃料和彈藥容量，以及其他增加行動自由以保持主動的維持因素。這些要求對指揮官和參謀部來說是很直觀的，而且幾乎沒有歷史意義。這是來自戰術邊緣的作戰層面所需的信息和數據，以自動化的方式增加理解，減少所需時間，而不給任務飽和的工作人員增加要求。

本報告詳細介紹了“飛行決策和態勢感知項目”研究的結果。這項研究的目的是推薦措施和方法，以評估在未來垂直升降機（FVL）背景下影響飛行員決策和態勢感知（SA）的未來技術。

為了理解FVL航空環境下的決策，我們采用了以下決策的定義：決策包括形成和完善一個信念或行動方案所涉及的認知活動。

在一份臨時報告中，我們(1)回顧了當前描述決策和安全保障的理論方法，(2)確定在美陸軍航空兵環境中，新技術對決策和SA的影響，及替代理論對作戰評估方法的影響。我們通過整合與FVL飛行員最相關的決策模型的核心概念，創建了一個決策和SA的綜合模型。該臨時報告可在USAARL技術報告網站上獲得。

本報告的目的是支持和指導研究、開發、測試和評估學科的人員制定評估計劃并選擇方法和措施，以更好地評估潛在技術對FVL飛行員的效用和功效。本報告包括：（1）評估技術對決策和SA影響的方法和措施的回顧；（2）評估技術如何影響決策綜合模型中描述的五個宏觀認知功能的建議。

本研究有七個關鍵貢獻：

關鍵貢獻1：對當前決策和SA模型的回顧。在第一份報告中，我們回顧并總結了來自行為經濟學、認知心理學、人因工程、自然決策和從業人員社區的模型和理論。我們研究了這些模型和理論與FVL飛行員的相關性。

關鍵貢獻2：一個綜合的決策和SA模型。在第一份報告中，我們綜合了我們所審查的模型的核心概念，創建了一個飛行員決策和SA的綜合模型。決策的綜合模型建立在與FVL飛行員最相關的關鍵宏觀認知功能上（感覺、引導注意力、管理工作量、計劃和溝通/協調）。宏觀認知功能是快速、直觀決策和慢速慎重決策的基礎。該模型由兩個循環組成，即評估和行動，并由感性思維連接。感知是指整合新數據和現有知識的過程，以建立對正在發生的事情的理解，并產生對情況將如何演變的預測。這兩個循環代表了動態的過程，既為感性認識提供信息，也是感性認識的結果。輸出包括不斷發展的計劃、溝通和行動。

關鍵貢獻3：鞏固對FVL飛行者的預期認知要求。我們分析了以前對FVL領域的研究結果，以確定FVL飛行員的預期關鍵決策，并制定了這些飛行員的關鍵認知要求清單。我們將這些認知要求與決策和SA的綜合模型中強調的宏觀認知功能聯系起來。

關鍵貢獻4：描述了與FVL飛行員相關的新興決策輔助工具的清單。我們首先確定了旨在支持陸軍航空兵的航空和導航、通信和高級團隊合作的新興技術。然后我們描述了這些輔助工具是如何支持飛行員決策和SA的五個關鍵宏觀認知功能的。

關鍵貢獻5：關于新技術如何影響決策的經驗教訓。我們總結了過去30年實施新技術的經驗教訓。特別是，我們強調了過去的技術對操作員決策和SA的積極和消極影響。了解個人技術系統在過去的不足之處，為評估新技術對決策和SA的影響提供了重要基礎。

關鍵貢獻6：評估決策和SA的實驗方法和措施。我們回顧了在與陸軍航空相似的領域中研究決策和SA的方法，并確定了評估感知、引導注意力、管理工作量、計劃、溝通和協調的措施。我們為測試新的FVL輔助技術提供了推薦的基于結果的性能措施、過程措施、測試參與者評估和生理措施。

關鍵貢獻7：關于評估新技術效果的建議。我們為設計評估研究提供了一個建議的過程，以確定新的輔助技術對飛行人員決策和SA的影響。評價設計應包括闡明評價的內容。

建議。關于評估設計，我們提出了兩個高級建議：

首先，我們建議使用基于場景的方法來測試和評估技術，重點是探索一系列真實的場景，包括具有認知挑戰性的情況和 "邊緣案例"；其次，我們建議使用多種互補的措施來評估新技術對工作量、SA和其他宏觀認知功能的影響。關于下一步，我們鼓勵USAARL繼續編纂、操作和驗證適合在FVL背景下使用的措施。我們建議行使本報告中概述的評估程序，以制定評估新技術在決策和SA方面的最佳做法。我們建議創造機會，通過研討會和從業人員手冊等方式，傳播已確定的最佳做法。

最后，我們鼓勵制定方法和最佳實踐，以評估包含多種技術的綜合系統和預計用于FVL駕駛艙的個人技術界面，以盡量減少潛在的沖突或不一致的信息。

前言

美國陸軍未來與概念中心 未來戰爭部主任 克里斯-羅杰斯上校

歷史上的戰爭包含了大量改變戰爭性質的工具和技術的例子。自最初研究多域作戰（MDO）以來，美國陸軍發現人工智能是一種新興技術，有可能改變戰爭的特點，也許也會改變戰爭的性質。使用人工智能（AI）解決方案來緩解軍事問題是過去兩年未來戰爭研究、檢查和學習的一個反復出現的主題。作為2019年未來研究計劃的一部分，我們與陸軍、聯合、多國、學術和科技組織合作，探索和了解人工智能對多軍種的影響，并為未來的研究和發展制定一個操作框架。

多域作戰的人工智能運作最終報告提供了采用人工智能的組織框架，以幫助陸軍和聯合部隊更好地定義所需的能力以及相關的數據和網絡架構，以實現多域能力部隊。描述聯合部隊如何采用人工智能解決方案，為了解人工智能在時間和空間上對多域作戰的影響提供了一個操作說明。本報告確定并解決了與人工智能相關的好處、機會和挑戰，為進一步分析提供了基礎。諸如人工智能等新興技術使陸軍不僅可以改進當前的戰術、技術和程序，而且可以創造新的運用和融合能力的方法。

該報告支持美國陸軍人工智能任務組，該組織負責制定陸軍的人工智能戰略和政策。本文通過描述部隊如何在整個MDO框架內采用人工智能解決方案和相關技術，啟動了陸軍的人工智能運用工作。這份報告使概念發展團體能夠修改陸軍功能概念和戰場發展計劃。它為能力發展團體提供了作戰視角和部隊在確定所需能力時必須考慮的技術影響。此外，該報告還為作戰概念文件或基于能力的評估提供了開發情景或小插曲的基礎。該文件為科學和技術界提供了行動背景，以便為人工智能研究、開發、建模和模擬提供信息和指導。最后，它支持制定一個在未來使用人工智能的全面愿景，以告知陸軍現代化的努力，這將創造有能力的MDO部隊，準備好與任何對手作戰并取得勝利。

執行摘要

人工智能（AI）是未來聯合部隊實現多域作戰（MDO）全部潛力的基礎。人工智能系統提供了跨越領域、電磁頻譜和信息環境戰勝對手的能力。在競爭中使用這些系統使聯合部隊能夠近乎實時地了解作戰環境，從而更好地運用能力來擊敗旨在破壞區域穩定的威脅行動，阻止暴力升級，并將被拒絕的空間變成有爭議的空間。在從競爭到武裝沖突的過渡中，人工智能的機動、火力以及情報、監視和偵察能力為聯合部隊提供了拒絕敵人奪取優勢地位的能力。改進的維持能力與攻擊敵人的反介入/空中拒止網絡的能力相結合，為美國部隊提供了奪取作戰、戰略和戰術優勢位置的能力。通過由人工智能支持的多領域聯合行動圖（MDCOP）增加了解，使美國部隊有能力協調多領域的效果以創造優勢窗口。

制定人工智能的作戰概念使陸軍能夠更好地理解這些技術對戰爭的性質和特征的潛在影響。描述陸軍如何在未來的作戰環境中使用人工智能，有助于說明其對戰爭的暴力、互動和基本的政治性質的影響，以及戰爭不斷演變的特點。本文提供了一些小插曲（附錄A），說明了人工智能的組織運用，為美國陸軍RAS總體概念、作戰和組織概念、基于編隊的作戰概念以及系統或單個系統的運用概念的潛在發展提供信息。

人工智能的運作影響到未來部隊將如何運作，如何針對對手開展行動，以及指揮官如何利用軍事藝術和科學，運用部隊能力來實現預期效果和目標。在2019年未來研究計劃（FSP19）期間，人工智能工作線（LoE）確定了與實施人工智能支持的多領域解決方案有關的以下問題：

• 數據管理--AI/ML應用程序依賴于對策劃的數據的訪問，以便發揮作用。陸軍必須培養一種以數據為中心的文化，以標準化的格式和協議有效地生成、存儲和訪問數據。人才管理的努力必須側重于發展、培訓和保留一支精通數據的員工隊伍。這可以通過以下方式實現：

  • 在整個部門培養一種以數據為中心的文化

  • 投資于整個員工隊伍的數據科學培訓

  • 簡化數據訪問

  • 設計和實施協議，以確保數據的可發現、可訪問、可共享和可互操作性

• 功能分解--狹義的人工智能本質上是有限的，構建算法的數據科學家需要精確的問題定義，準確確定聯合部隊的要求。

• 可解釋人工智能--人工智能支持的系統需要有能力解釋決策/建議和所采取的行動背后的邏輯。這種解釋 "為什么"的能力是人類對人工智能智能體的信任基礎。

• 邊緣計算/人工智能--未來的作戰環境與有爭議的電磁頻譜預期要求有能力向前處理極其龐大的數據集，以及能夠自主行動的人工智能平臺。

• 利用商業部門--美國防部實驗室繼續在人工智能/ML發展方面取得重大進展，特別是與聯邦資助的研究和發展中心合作。商業部門繼續探索和擴大可能適用于軍事應用的工作。

作為FSP19的一部分，人工智能LoE開發了五個小插曲和一個概念草圖（見附錄A），以協助人工智能和機器學習的運作。這些小插曲說明了聯合部隊如何利用人工智能/ML來解決多領域行動所需的關鍵能力。MDCOP概念將依靠幾個有限內存的人工智能來建立和維護描繪整個戰場的藍、紅、綠活動。一個反應式機器人工智能將為特定的指揮官和總部定制MDCOP。合作傳感、維持、攻擊和瞄準的小插曲依靠反應式機器人工智能來優化傳感器覆蓋、維持吞吐量、攻擊順序和射手選擇。

未來部隊需要人工智能來充分實現多領域作戰的潛力。人工智能支持的系統使未來部隊能夠進行信息收集和分析，以便在時間有限和信息競爭的環境中增加對形勢的了解。這種能力使快速、知情和合理的決策成為可能。人工智能的決策支持代理將減輕作戰人員的認知工作量并提高整體效率。由人工智能支持的無人系統將探測、識別和穿透高風險區域，以提高開展行動和保護部隊、人口和資源的能力。人工智能使MDO在與近似對手的沖突規模下實現了作戰速度的要求。

摘要

本報告涵蓋了與設計評估人類和智能軟件Agent之間通信有關的問題，這些通信是實現協作關系所必需的。為了使人與Agent之間的互動在動態的現實世界中保持穩定，軟件Agent和人類都必須能夠在任務目標方面溝通他們的整體意圖。由于推理過程、能力和知識庫的不同，人類和Agent并不是人類團隊的模擬。我們討論了有效通信所涉及的技術問題，包括相互透明的模型、自然語言處理（NLP）、人工智能（AI）和可解釋的AI。由于缺乏使人類能夠洞察其隊友心理過程的心智理論，Agent很難預測人類的信息需求和未來行動。涉及多個Agent的協作計劃研究和合成共享心智模型的研究被作為嘗試將人類和Agent整合成一個協同單位典范。然而，我們的結論是，在人類和Agent在復雜的、不確定的任務中像人類團隊一樣通信之前，NLP、可解釋人工智能和人類科學的進展將是必要的。

1. 引言

自主系統的前景和問題都將改變未來系統的動態，這不僅體現在自主系統對社會的影響上，也體現在它們與人類的互動上（《經濟學人》2016；Schaefer等人，2017）。人類和自主系統之間的伙伴關系涉及到將人工和人類融合成一個有凝聚力的系統，這種結合意味著所有的優勢和限制（Bradshaw等人，2009；Chen和Barnes，2014）。自主系統的范圍可以從那些獨立的、只由人類偶爾監控的系統到由人類指導的、受到密切監督的系統（Barnes等人，2017）。能夠自主行動并根據新信息更新行動以實現其目標的軟件系統被確定為智能Agent（IA）；Russell和Norvig 2009）。在人類與IA的合作關系中，人類和IA共享決策空間的混合倡議能力，但人類擁有最終的權力，在危險的時間有限的情況下，允許靈活性，同時保持人類的責任（Chen和Barnes 2015；Barnes等人2017）。在大多數情況下，不可能先驗地將每個人分配到動態環境中的特定角色，因為他們的角色可以隨著情況的變化而改變。例如，自適應Agent可以在高工作負荷的任務段中掌握決策主動權，而不需要等待操作者的許可，但在正常的操作中會將決策主動權還給操作者（Chen和Barnes 2014）。一些與任務分配有關的規定性規則可以根據任務的優先級預先設定。其他規則可能會根據情況的緊急程度而改變（例如，在時間期限過后自主擊落來襲導彈[Barnes等人，2017；Parasuraman等人，2007]）。然而，在動態環境中，溝通、對意圖的理解和共同的態勢感知（SA）是有效協作的必要條件（Barnes等人，2017；Evans等人，2017；Holder，2018；Chen等人，2018）。

隨著IA復雜性的增加，有效通信的必要性也隨之增加。Cooke（2015）認為，高效的團隊合作關系更多的是取決于有效的互動，而不是擁有廣泛的共享知識庫。除了有一個共同的語言框架，每個團隊成員都必須知道什么時候向他們的伙伴推送信息，什么時候要求提供信息。因此，人類和IA不僅要有任務環境的SA，而且要有彼此角色的SA，以便在沒有公開交流的情況下回應伙伴的要求（Scherri等人，2003；Chen等人，2018）。我們討論三個主要的主題。第一個主題是對人-Agent架構的描述，以及為什么它與人-人團隊不同，強調相互透明度的重要性。接下來，我們討論了人類與人工智能（AI）系統通信所涉及的技術問題，包括多模態交互、語言限制、AI的類型以及可解釋AI（XAI）的重要性，以確保相互理解。最后，我們討論了共享意圖的重要性，以促進操作者和人工智能之間信息交互的自然節奏。

這份頂點報告分析了增材制造（AM）技術在美國國防部（DOD）當前和未來的使用情況。該分析為開發增材制造工藝和分析工具（AMPAT）提供了必要的技術背景。AMPAT將幫助利益相關者確定哪些增材制造設備能最好地服務于作戰人員和他們在遠征環境中的任務。此外，該工具可以被利益相關者用來確定AM能力在整個艦隊中最有利的分布，并就這些能力應該如何被整合到更大的海軍任務和更大的國防部企業中做出決定。采用系統工程（SE）方法來收集關于當前和未來的AM方法的信息，以了解和定義AM系統的操作要求。此外，還利用SE過程來分析建立工具的替代軟件選項，實施敏捷軟件開發過程來開發工具，并驗證和確認該工具符合項目要求。研究發現，AMPAT根據用戶定義的輸入參數和加權值，成功地輸出了一個AM系統建議的排名列表。關于選擇AM設備和為艦隊制定分散計劃的建議包括使用AMPAT的可交付成果，利用用戶定義的輸入值進行定制的、迭代的分析，以適應特定的遠征環境。

執行摘要

美國海軍和海軍陸戰隊一直在各種作戰環境和任務場景中增加使用增材制造（AM）能力，以快速交付作戰設備，降低成本，更換和維修部件。美國海軍研究生院（NPS）海軍遠征增材制造（NEAM）團隊的成立是為了解決海軍遠征作戰司令部（NECC）提出的幾個研究問題。該團隊開發了一個名為增材制造過程和分析工具（AMPAT）的工具，該工具將：1）確定具體的增材制造設備，以便在遠征環境中為部隊提供最佳服務，包括分布式海上行動（DMO）、有爭議環境中的沿岸行動（LOCE）和遠征先進基地行動（EABO）；2）輸出建議，可用于幫助通知整個艦隊的增材制造設備分散計劃；以及3）幫助NECC更好地將其能力融入更大的海軍任務。

NEAM團隊使用修改過的瀑布過程模型系統工程方法來開發一個工具來回答這些問題。NEAM團隊進行了詳細的文獻審查，以收集有關各種AM技術、AM零件的設計考慮因素、材料處理以及AM在國防部的使用的信息。此外，該團隊還會見了許多從事AM技術工作的組織的主題專家（SMEs），包括海軍設施（NAVFAC）工程和遠征作戰中心、海軍海上系統司令部技術辦公室、海軍陸戰隊系統司令部、海軍水面作戰中心Indian Head分部、海軍水面作戰中心Pt. Hueneme分部、海軍陸戰隊第一后勤集團、海軍供應系統司令部（NAVSUP）、太平洋海軍信息戰中心和海軍研究辦公室。

AMPAT是一個基于Excel的工具，用Visual Basic for Applications（VBA）編程語言編寫。AMPAT包括一個數據庫，供用戶輸入各種AM系統的信息和數據，以及一個工具儀表板，使用戶能夠在進行分析所需的輸入和分析的輸出之間輕松瀏覽。儀表板允許用戶行使工具功能，包括調整分析標準和用戶選擇，向AM數據庫添加打印機，檢查AM數據庫的錯誤，運行分析，以及清除結果。用戶可以定制AMPAT分析，對一組具有不同規格和特性的AM打印機進行排名，以確定在特定環境下滿足作戰人員需求的最佳AM系統設計。關于如何使用AMPAT的每個功能，可以在《用戶指南》中找到全面的、分步驟的說明。

本報告為用戶提供了一個執行AMPAT以獲得分析結果的方法。首先，用戶通過確定感興趣的具體屬性（如故障率、運行可用性、環境條件）來設置分析參數。接下來，用戶為每個選定的屬性設置加權值，以排列每個屬性相對于另一個屬性的重要性。用戶必須設置權重值，以便AMPAT進行必要的數學分析，提供具體的AM系統建議。數學分析將根據用戶對每個屬性的權重輸入，計算出每個AM系統的加權分數，并將其標準化。AMPAT將生成一個過濾的數據庫表，其中包括滿足用戶在運行分析之前確定的輸入參數的AM系統。此外，根據分配給每個參數的權重值，將提供這些AM系統的排名列表。最后，AMPAT將繪制分析結果；用戶可以選擇特定的參數，以包括在繪圖中，并決定是按系統繪圖還是按屬性繪圖。

NEAM團隊建議NECC使用AMPAT進行迭代分析，并繼續向數據庫添加新的AM系統和系統屬性。隨著新的信息被輸入該工具，用戶將收到更詳細的結果，這可能會影響最終的AM排名。AMPAT提供的排名將為決策者提供建議，說明哪種AM設備在執行DMO、LOCE和EABO環境中最能為部隊服務。此外，NEAM團隊建議NECC將AMPAT升級到具有適當安全分類的環境中，以定制該工具的分析，為艦隊的特定地點提供AM系統的建議。如果有適當的輸入，該分析的結果可用于確定在整個艦隊中預置AM技術的最佳策略。

為了統一國防部和國防部，AM領域的專家必須共同制定一份戰略文件，確定批準AM系統用于國防部的必要標準。AMPAT應被串聯使用，以協助社區評估不同的AM技術，以確定是否適合于國防部的任務和作戰方案。隨著用戶繼續用更多的AM系統填充AMPAT，并反復進行不同參數的分析，該工具的結果和輸出可用于證明國防部的批準決定。

NEAM團隊還建議，AMPAT應擴大到包括一個零件和零件規格的圖書館或資料庫。這將擴大AMPAT的效用，使其能夠為AM系統提供建議，這些系統應被用來打印特定的零件，以支持船舶、潛艇、飛機和其他車輛或設備。最終，這將減少成本并縮短艦隊的時間表，以快速生產量身定做的部件，提高作戰人員的準備程度。

AMPAT提供了一個決策分析過程，以確定最理想的AM設備來支持特定任務，并提高整個國防部對AM能力的認識。AM技術在確保迅速和有條不紊地維持作戰設備和加強艦隊準備方面發揮了關鍵作用。AMPAT的使用將有助于使國防部和國防部統一努力推進AM技術，以支持更大的海軍任務的需要。

I. 簡介

本章定義了本研究項目的問題陳述、目標、范圍和操作方案。此外，本章還解釋了用于開發工具的方法，以及該工具將如何被主要利益相關者--海軍遠征作戰司令部（NECC）和其他利益相關者使用，以滿足研究目標。

A. 問題陳述

幾年來，美國海軍和海軍陸戰隊一直在作戰環境中采用增材制造（AM）能力來快速交付作戰裝備。必須進行研究，以確定如何整合未來的AM能力，同時最大限度地提高投資回報，并盡量減少重復工作。首要的目標是將這項研究應用于部署在各種環境中的能力，如：分布式海上行動（DMO）、有爭議環境中的沿岸行動（LOCE）和遠征先進基地行動（EABO）。就本報告而言，重點是開發一個工具和數據庫，以協助決策者確定在這些環境中使用適當的增材制造。

增材制造已經被證明是非常有益的，它提供了降低成本和快速的部件更換和維修；本報告的以下部分將更詳細地討論AM的具體優勢和劣勢。由于AM是一個快速發展的技術領域，很難持續比較和權衡技術能力和屬性以滿足不斷變化的需求。需要一個工具，讓領導層充分了解當前和新的AM技術提供了哪些能力，這樣他們就可以做出明智的決定，使國防部（DOD）的投資回報最大化，以支持作戰人員和他們的任務。決策者需要考慮的一些特性包括：移動性、易用性、培訓、打印材料和打印機床尺寸。

本項目的目的是提供一個總體決策分析方法和工具，其中包括一個易于修改的NECC當前3D打印機和部件的數據庫，以有效地將當前和未來的AM能力整合到更廣泛的海軍遠征任務中。海軍遠征增材制造（NEAM）團隊廣泛研究了當前的AM能力及其在遠征部隊中的應用，以幫助開發分析方法、工具和數據庫，NECC可以采用并用于確定如何在整個美國海軍艦隊中最佳地分散AM能力并實現利益最大化。雖然在海軍遠征軍內，以及在海軍和國防部內廣泛存在著對AM集成的廣泛需求和巨大潛力，但NEAM項目側重于將AM作為部署系統、平臺和車輛的支持能力。最終，該計劃將作為NECC的參考和指南，以便在海軍和海軍陸戰隊的AM設備部署戰略和采購方面做出明智的決定。

B. 研究目標和項目范圍

本項目的重點是NECC在部署AM設備供遠征軍使用時，如何使投資回報最大化，并盡量減少重復工作。這項研究有助于實現在DMO、LOCE、EABO和其他情況下部署AM能力的總體目標，同時確保與現有工作的互操作性，盡量減少重復的工作，并使投資回報最大化。為了不重復工作，該團隊利用以前為類似工作完成的工作，并與海軍內部正在進行的AM工作協調。這項研究的目的是為NECC提供一個決策分析過程，以指導決策者選擇最有效的AM技術來滿足遠征環境中的具體使用情況。

上述三種遠征環境（即DMO、LOCE和EABO）對AM技術都有自己獨特的需求。DMO環境將海軍的注意力集中在同行和近鄰的競爭者身上，這需要艦隊級別的參與主要作戰行動。為了做到這一點，它在各司令部之間建立了更加一體化的關系，并促進了對風險的計算接受。同樣，EABO手冊指出，"EABO是一個未來的海軍作戰概念，滿足美國聯合遠征作戰的下一個范式的彈性和前沿存在要求"（海軍陸戰隊協會2018，5）。這一戰略提供了進行遠征作戰的機會，在不摧毀所有敵軍的情況下擊敗對手的戰略。此外，EABO手冊 "鼓勵海軍陸戰隊和海軍發展優化的內部力量能力，以服務于整個DMO結構"（海軍陸戰隊協會2018，22）。LOCE概念描述了沿海環境中的海軍行動，考慮到新出現的威脅，為海軍和海軍陸戰隊提供了一個創新的、聯合的框架（有爭議環境中的沿海行動，2020）。AM在確保作戰人員在這些環境中得到適當裝備方面發揮著關鍵作用。

考慮到這些環境，NEAM項目重點關注以下問題，以利用AM技術解決作戰人員能力方面的關鍵差距。

1.什么樣的AM設備能夠最好地服務于執行DMO/LOCE/EABO的部隊，包括考慮與其他美國海軍陸戰隊和海軍部隊的互操作性？

2.在整個艦隊中，什么是最有利的AM能力的分散，以使利益最大化，包括潛在的設備預置？

3.NECC如何將其能力更好地整合到更大的海軍任務中？

這個項目并不打算分析AM實施的每一部分；因此，未來的工作將建立在這個項目的基礎上。未來的工作也被認為是減少范圍蠕變風險的一個緩解因素。NEAM團隊對未來工作的建議可以在第七章A節中找到。

C. 方法

為了實現協助NECC最大限度地提高投資回報和減少重復的項目目標，這項研究的重點是開發一個數據庫和工具，以協助決策和增加對特定任務和目標的可用AM能力的接觸。該工具和數據庫是使用微軟Office產品開發的，因為它在整個聯邦政府的計算機系統中通常是可用的。這將有助于確保它能在整個海軍中被廣泛傳播并被大量受眾使用。

該工具是使用系統工程過程中選擇的軟件開發的。它側重于由利益相關者和NECC定義的AM系統的各種能力。用戶可以使用內置的圖形用戶界面（GUI）加載AM系統的各種特性并分配權重。該工具根據所期望的遠征環境的特征分配權重，輸出AM系統建議。

為了確保交付物滿足利益相關者的需求，NEAM團隊采用了一種系統工程方法，包括利益相關者的持續反饋，這在第四章有詳細描述。這使得利益相關者能夠在項目進展過程中對研究的具體方向提供意見，并使NEAM團隊能夠在獲得信息和分析結果時提供。

D. 報告結構

本報告第一章解釋了問題陳述、研究的目標和范圍，以及用于開發本項目中可交付成果的方法。

第二章包括對NEAM團隊為收集不同類型的AM技術、如何設計AM零件、材料處理方面的考慮以及AM在國防部的具體使用情況而進行的文獻審查的廣泛和詳細描述。此外，第二章描述了NEAM團隊用來完成項目的系統工程方法，以及考慮過的其他方法。

第三章著重于利益相關者的識別和分析，并描述了主要利益相關者的需求，用于將其轉化為具體要求的過程，以及當前AM能力中存在的差距。

第四章概述了增材制造工藝和分析工具（AMPAT）的代碼開發過程和所遵循的軟件流程，以及該工具的能力和限制。

第五章提供了AMPAT的幾個使用案例，并描述了該工具所要使用的操作環境。

第六章全面解釋了AMPAT如何用于檢索特定任務的分析結果，并解釋了用于確保該工具滿足項目要求和利益相關者需求的驗證和確認（V&V）方法。

第七章記錄了開發團隊得出的結論，總結了研究和分析對利益相關者和國防部的益處，并對未來工作提出了建議。

聯合戰區級模擬--全球行動（JTLS-GO?）是一個互動的、網絡化的、聯合和聯盟的兵棋推演系統。JTLS-GO從全球一體化作戰層面的角度表現軍民決策環境，其中包括空中、陸地、海上、太空、情報、后勤和特種作戰。這些環境可以被配置和擴展，以考察國家戰略（SN）、戰略戰區（ST）、作戰（OP）和戰術（TA）戰爭層面的聯合任務、行動、功能和使命。重要的是要理解JTLS-GO主要是一個作戰層面的模擬。

執行概述描述了模擬的基本操作，包括主要的軟件程序和構成系統的眾多小型支持程序。這些不同的、相互依賴的程序相互配合，以準備場景，運行模擬，并分析結果。本概述還提供了運行模擬系統所需的軟件和標準硬件的描述。JTLS-GO可以在一臺或幾臺計算機上同時運行，可以是單一的，也可以是多個分布的站點，這取決于訓練或分析環境和場景的大小。它是獨立于戰場的，不需要編程知識就可以執行。第4頁強調了一些新的模擬能力和特點。

JTLS-GO是一個復雜的模擬，專門設計來研究不斷變化的戰爭模式。來自作戰指揮部（COCOMs）、軍種、后備部隊、國民警衛隊、戰斗支援機構（CSA）、聯合參謀部（JS）和聯合特遣部隊（JTFs），包括北約和聯盟軍隊的領導人和主管都了解這一點，因為他們必須在國家戰略的背景下不斷地規劃、計劃、預算和執行財政政策。

本出版物針對JTLS-GO的主要版本和維護版本進行了更新和修訂。

為了支持未來的多域作戰分析，美國DEVCOM分析中心（DAC）正在探索如何在陸軍的作戰模擬中體現天基情報、監視和偵察（ISR）資產的貢獻。DAC正在使用基于能力的戰術分析庫和模擬框架（FRACTALS）作為方法開發的試驗基礎。用于預測衛星軌道路徑簡化一般擾動的4種算法已經被納入FRACTALS。本報告的重點是來自商業衛星群的圖像產品，其分辨率為1米或更低。報告介紹了預測分辨率與傳感器特性、傾斜范圍（包括地球曲率）和觀察角度的關系的方法。還討論了在不同分辨率下可以感知的例子。

在2021年建模與仿真（M&S）論壇期間，空間情報、監視和偵察（ISR）建模被確定為當前/近期的建模差距。美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）分析中心（DAC）提交了一份陸軍M&S企業能力差距白皮書（Harclerode, 2021），描述了幫助填補這一差距的行動方案。陸軍建模和仿真辦公室已經資助DAC開發方法，以代表商業、國家和軍事空間和低地球軌道資產的性能及其對聯合作戰的影響，并在基于能力的戰術分析庫和模擬框架（FRACTALS）內進行測試實施。

FRACTALS是DAC開發的一個仿真框架，它提供了通用的結構 "構件"，用于模擬、仿真和評估ISR系統在戰術級任務和工作中的性能。FRACTALS作為DAC開發的各種ISR性能方法的測試平臺，將文件或數據被納入部隊的模擬中。FRACTALS還作為DAC的一個分析工具，在戰術環境中對ISR系統進行性能分析比較。

這項工作需要在一定程度上體現衛星飛行器（高度、軌跡和運動學）、傳感器有效載荷（光電[EO]、紅外、合成孔徑雷達和信號情報）、網絡、控制系統、地面站（時間線、通信、處理、利用和傳播）、終端用戶以及連接它們的過程和行為。本報告描述了DAC為支持這一工作所做的一些基礎工作，重點是可見光波段相機圖像。