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在美國陸軍的條令中，結束狀態和條件描述的是沖突后的未來。結束狀態意味著沖突的結束--戰爭結束。許多現代戰爭都缺乏明確的輸贏劃分，因此無法達成和平協議，也無法實現最終狀態的解決。因此，軍事規劃人員需要一個成功解決沖突的框架和條件，以實現結束狀態。

本專著探討了戰爭如何結束。案例研究包括以最終地位解決而告終的戰爭、試圖但未能實現最終地位解決的戰爭，以及在僵持沖突中繼續進行的戰爭。北愛爾蘭戰爭以及以色列和埃及之間的戰爭在經過多年談判和實施之后以最終地位的解決而告終。以色列和巴勒斯坦之間的沖突未能解決最終地位問題，導致第二次起義的暴力爆發。塞浦路斯和納戈爾諾-卡拉巴赫存在著僵持不下的沖突，盡管談判仍在繼續，以期達成協議。

和平進程本質上是危險的，因為無論是失敗還是成功，都會導致相關地區的暴力加劇。不過，某些條件可以減輕這種危險。本專著建議，成功解決戰爭的框架應包括以下因素：穩定力量；沖突局部化；適當當事方的參與和消除不相干當事方；交戰人口的分治或隔離；實現和平的激勵措施；以及停火。

作為分布式海上作戰（DMO）的一個關鍵原則，盡管有人和無人、水面和空中、作戰人員和傳感器在物理時空上都有分布，但它們需要整合成為一支有凝聚力的網絡化兵力。本研究項目旨在了解如何為 DMO 實現有凝聚力的作戰人員-傳感器集成，并模擬和概述集成實施所需的系統能力和行為類型。作為一個多年期項目，本報告所述的第一項工作重點是建立一個適用于 DMO 建模、模擬和分析的計算環境，尤其側重于有人和無人飛機的情報、監視和偵察 (ISR) 任務。

在半個世紀的建模和仿真研究與實踐（例如，見 Forrester, 1961; Law & Kelton, 1991），特別是四分之一世紀的組織建模和仿真工作（例如，見 Carley & Prietula, 1994）的基礎上，獲得了代表當前技術水平的計算建模和仿真技術（即 VDT [虛擬設計團隊]；見 Levitt 等人, 1999）。這種技術利用了人們熟知的組織微觀理論和通過基于代理的互動而產生的行為（例如，見 Jin & Levitt, 1996）。

通過這種技術開發的基于代理的組織模型在大約三十年的時間里也經過了數十次驗證，能夠忠實地反映對應的真實世界組織的結構、行為和績效（例如，參見 Levitt, 2004）。此外，幾年來，已將同樣的計算建模和仿真技術應用到軍事領域（例如，見 Nissen, 2007），以研究聯合特遣部隊、分布式作戰、計算機網絡行動和其他任務，這些任務反映了日益普遍的聯合和聯盟努力。

本報告中描述的研究項目旨在利用計算建模來了解如何為 DMO 實現有凝聚力的戰斗傳感器集成，并建模和概述集成實施所需的系統能力和行為類型。作為一個多年期項目，本報告所述的第一項工作重點是建立一個適用于 DMO 建模、模擬和分析的計算環境。在這第一項工作中，將對當今的海上行動進行建模、模擬和分析，重點是有人駕駛和無人駕駛飛機的情報、監視和偵察（ISR）任務。這為與執行 ISR 任務的一個或多個 DMO 組織進行比較確立了基線。這也為與其他任務（如打擊、防空、水面戰）進行比較建立了基線。第二階段接著對一個或多個備用 DMO 組織進行建模、模擬和分析。

在本技術報告的其余部分，首先概述了 POWer 計算實驗環境，并列舉了一個實例，以幫助界定 DMO 組織和現象的計算建模。依次總結了研究方法。最后，總結了沿著這些方向繼續開展研究的議程。這些成果將極大地提高理解和能力，使能夠為 DMO 實現戰斗員與傳感器的集成，并為集成實施所需的系統能力和行為建模和概述。

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。

本白皮書的目的是對2035-2050年時間框架內軍事情報的未來進行 "統一 "的看法和預測。本文首先介紹了底線，然后討論了四個調查結果，并提供了一些建議的解決方案，以解決調查結果的各個方面。本文轉入對2035-2050年未來情報作戰概念（CONOPS）的概念和預測進行宏觀敘述。幾個未來的場景提供了對該時間框架內的威脅和行動的預測。本文最后討論了2035-2050年未來科技（S&T）投資路線圖，以及一些可能推動/影響未來作戰模式的示范性技術。路線圖、作戰概念和示范技術為立即重新平衡投資提供了信息和指導，使其從單純的動能重點轉向推進認知領域的能力。要實現這些說明和項目，并解決這些發現，需要立即對新的基礎進行投資，并對我們目前的情報和防務工廠進行全面改革。

本白皮書的目的是推動討論和思考如何看待、使用和整合情報的行動，并接近幾個范式的轉變。如果要在認知領域實現真正的能力和能量，必須實施與今天不同的CONOPS。本文所闡述的未來情報工作項目旨在為這一努力提供參考。必須首先通過強有力的整個政府，然后是整個國家的努力來支持更廣泛的國防和國家安全，從而達到更高水平的整合和協作。

本文的內容可能會對一些人和其他符合類似思維和討論的人產生啟發。這里面有一個關鍵的次要目標，那就是推動舒適區之外的討論，使參與到以前沒有考慮過的領域，并推動關于未來情報工作的激烈和認知的辯論。最后，想法、文字和討論都是為了按照國家、國防和情報安全戰略推進國家安全。本文是一個不完整的產品，因為我的時間有限。它不是一篇論文，而是一篇思想文章。

在美國軍隊、國防部、私營部門和情報界擔任多種職務超過35年，為本白皮書的內容提供了基礎（附錄B：關于作者）。在過去的三年里，聯邦政府、私營部門和學術界的數百名成員參與了本白皮書的編寫和討論，并為陸軍科技情報利益共同體（Army S&TI COI）的工作提供了便利。

主要結論包括：

• 必須從主要是被動的姿態轉向主動的姿態
• 技術不是問題，它在定義問題。
• 正處于一場認知戰爭之中，而重點仍然幾乎只放在動能上。
• 最大的障礙是文化和結構性的，這需要新的生產線和新的工廠

建議的解決方案涵蓋：

解決那些無聊但真正關鍵的東西，解決文化（政策）和結構（組織）問題是一個關鍵問題。因為解決這些問題往往是 "后臺 "運作的一部分，它們往往不受重視。它們并不具有吸引力。像艾森豪威爾和馬歇爾這樣的將軍都明白這是他們成功的關鍵。本節涉及三個宏觀的文化和結構問題：

• 需要 "一個新的工廠車間"，并通過對國家安全機構（國防部和國際刑事法院）進行全面檢查和重新調整來實現這一目標。國際刑事法院和國防部都是根據1947年的《國家安全法》建立的，采用的是工業時代的程序，現在需要對其功能和結構進行全面的改革。

• 需要徹底改革和完善風險和獎勵制度。必須解決未能啟用而非控制的根本原因，推進創新而非僅僅維持現狀，支持經過計算的風險而非避免風險的工程，推進對企業實際業績的真正問責，而非獎勵在產出或結果方面成果甚微的 "次卓越的鈦合金氣缸"。必須去除控制的沉重之手，代之以授權的幫助之手。

• 需要徹底改革和重塑征兵制度，并采取新的方法進行人才管理。需要通過推進先有整體政府（聯盟）、后有整體國家的方法，朝著綜合企業的方向發展，以解決與獲得人才、專業知識有關的長期問題，確保招聘和保留。

《2035-2050年情報工作的未來》的敘述和未來場景預測了未來行動和事件可能出現的情況。我們都知道，很少有預測能經得起時間的考驗。本文中的CONOPS、場景和隨后的2035-2050年未來科技投資路線圖可作為行動和投資的初步指南。示范技術項目領域可能會產生重大影響，并實現未來的能力。附錄中提供了關于作者、AFC COI（附錄C：關于陸軍未來司令部利益共同體（AFC COI）及預測、結論和評估的基礎和背景）、未來分析概念和架構的額外背景和見解。

研究要求：

美國陸軍最近強調了士兵小分隊的戰略重要性，并在此過程中強調了理解這些小分隊如何能最好地形成的重要性。本綜述總結了最近對團隊形成問題的計算方法，并確定了有希望進一步研究和潛在應用的領域。

過程：

本注釋書目提供了一個對當前團隊形成問題的計算方法的多學科回顧。我們圍繞兩個問題來組織回顧：（1）文獻中常見的決策類型、計算方法和優化約束是什么？(2) 心理學的理論貢獻如何能夠推動團隊形成的計算方法，使其既與心理學相關又適用于現實世界的問題？

研究結果：

首先發現，團隊組建的計算方法大致分為三種決策類型：團隊成員替換、多團隊組建和單一團隊組建。在每一類中，加入團隊的決定對團隊來說可以是外生的（即成員資格由外部顧問決定）或內生的（即個人自己決定是否加入團隊）。這些決策類型的計算方法往往各不相同，方法包括一般的算法模型和基于網絡的架構。雖然我們的目的不是審查這些解決方案本身的細節，但我們確實發現某些計算方法有可能在軍隊等組織的團隊人員配置決策中以一定的規模實施。我們發現，來自組織和心理科學的理論進展可以被用來告知如何利用這些模型中的輸入和約束來優化團隊組成。

研究結果的利用和傳播：

這項工作相當于對當前團隊組成的計算和理論方法進行了總結和概述。在陸軍內部，本綜述中的發現將為正在進行的理解最佳團隊組成的基礎的工作提供信息。除了概念上的貢獻，這項工作還有可能幫助開發實用的工具，以支持將士兵分配到團隊中，并支持這些團隊本身的臨時生成。在軍隊外部，這項工作綜合了多個學科的團隊組成文獻。雖然在計算機科學和心理科學領域對團隊組建問題進行了很好的研究，但這些研究流在很大程度上仍然是不同的。我們的工作強調了對這一問題的心理學研究可以為計算機科學中的算法工具的發展做出貢獻。

本文總結了關于自主軍事系統的測試、評估、驗證和確認（TEV&V）的挑戰和建議的部分文獻。本文獻綜述僅用于提供信息，并不提出任何建議。

對文獻的綜合分析確定了以下幾類TEV&V挑戰：

1.自主系統的復雜性產生的問題。

2.當前采購系統的結構所帶來的挑戰。

3.缺少測試的方法、工具和基礎設施。

4.新的安全和保障問題。

5.在政策、標準和衡量標準方面缺乏共識。

6.圍繞如何將人類融入這些系統的操作和測試的問題。

關于如何測試自主軍事系統的建議可以分為五大類：

1.使用某些程序來編寫需求，或設計和開發系統。

2.進行有針對性的投資，以開發方法或工具，改善我們的測試基礎設施，或提高我們勞動力的人工智能技能組合。

3.使用特定的擬議測試框架。

4.采用新的方法來實現系統安全或網絡安全。

5.采用具體的建議政策、標準或衡量標準。

在過去的十年中，計算和機器學習的進步導致了工業、民用和學術應用中人工智能（AI）能力的激增（例如，Gil & Selman，2019；Narla, Kuprel, Sarin, Novoa, & Ko, 2018；Silver等人，2016；Templeton，2019）。由人工智能促成的系統往往在某種意義上表現得很自主：它們可能會接管傳統上由人類做出的決定，或者在較少的監督下執行任務。然而，與武裝沖突期間的錯誤決定相比，一個真空機器人、一個高頻股票交易系統，甚至一輛自主汽車做出錯誤的選擇是可以通過糾正措施相對恢復的。軍事系統將面臨與民用系統相同的大部分挑戰，但更多地是在結構化程度較低的環境中運作，所需的反應時間較短，而且是在對手積極尋求利用錯誤的情況下。人工智能和自主軍事系統將需要強有力的測試，以保證不理想的結果，如自相殘殺、附帶損害和糟糕的任務表現是不太可能的，并且在可接受的風險參數范圍內。

為了自信地投入使用自主軍事系統（AMS），必須相信它們會對設計時可預見的問題和它們必須適應的不可預見的情況做出適當的決定。簡而言之，這些系統必須是熟練的、靈活的和值得信賴的。 當AMS要在狹義的情況下運行時（例如，要求一個 "智能"地雷在一天中的特定時間內施加特定的壓力時爆炸），要保證系統的行為符合要求就容易多了。它能遇到的相關不同情況的數量和它的行為反應（即其決策的狀態空間）都是有限的。擴大這個狀態空間會使保證更加困難。例如，一個自主的基地防御系統旨在根據目前的ROE用適當的武力來應對任何可能的威脅，預計會遇到更多的情況，包括設計的和不可預見的。要在這種情況下適當地運作，需要更多的靈活性，這反過來又要求系統更加熟練，允許它運作的人類更加信任。這些需求的相互作用是這些系統的許多T&E困難的一個核心驅動因素。

人工智能技術為美國防部（DoD）內的采購項目的測試和評估過程帶來了一系列的挑戰。首先，這些系統純粹的技術復雜性和新穎性可能難以駕馭。此外，美國防部的采購流程是在假設的基礎上進行優化的，而自主權可能不再成立（Tate & Sparrow, 2018）。例如，將承包商、開發和操作測試分開，假設我們有離散的、相對線性的開發階段，導致系統的 "生產代表 "版本。對于AMS來說，這可能不是真的，特別是如果它們在整個生命周期中繼續學習。此外，在我們擁有一個系統之前就寫需求，是假設我們事先了解它將如何被使用。因為AMS的熟練度、靈活性和可信度會隨著時間的推移而發展，并會影響人類如何使用或與系統互動，所以與標準系統相比，作戰概念（CONOPS）和戰術、技術和程序（TTPs）將需要與系統共同開發，其程度更高（Haugh, Sparrow, & Tate, 2018; Hill & Thompson, 2016; Porter, McAnally, Bieber, & Wojton, 2020; Zacharias, 2019b）。

然而，即使美國防部的采購流程被更新，美國防部員工用于測試和評估（T&E）的具體方法、工具和基礎設施將無法保證系統的性能達到預期。開發和設計工作包含了測試，通過內部儀器建立可測試性；提高軟件的透明度、可追溯性或可解釋性；對培訓和其他數據進行良好的管理和驗證，可以改善開發過程，同時也為測試和評估鋪平道路，但它們沒有被普遍采用。此外，能夠幫助項目克服所有這些挑戰的政策和標準要么缺乏，要么不存在。

什么是自主性？

自主性的定義繁雜眾多，有些定義對美國防部來說不如其他定義有用。許多定義包含了獨立、不受外部控制或監督、或與其他實體分離的概念（例如，牛津英語詞典，2020年）。然而，假設任何參與者將在沒有控制或監督的情況下運作，甚至是人類作戰人員，這與美國防部的政策和指揮與控制（C2）的思想相悖。不希望自主系統擁有選擇行動路線的完全自由，而是在其分配的任務中擁有一些受約束的自由。

與作戰人員一樣，可能希望與自主系統有一個C2或智能體關系。希望：1. 明確具體任務和/或整體任務的目標或目的，可能還有這些目標的更大原因，如指揮官的意圖（即做什么和為什么）。2.明確與任務相關的約束，如交戰規則（ROE，即不能做什么）。3. 不指定使用的方法或對每一種情況給出明確的應急措施，如對對手的反應做出反應（即如何完成任務）。

一個系統是否被授權為一項任務做出這些 "如何 "的決定，是本文將區分自主系統和非自主系統的方法。

在 "是什么"、"不是什么 "和 "為什么 "的限制下，為 "如何 "做出有用的、理想的選擇，假定了某種程度的智能。因為這些是機器，這就意味著存在某種程度的人工智能。需要人工智能來實現對非瑣碎任務的有用的自主性，這可能解釋了為什么人工智能和自主性經常被混為一談。在本文件中，我們將自主性稱為系統在其操作環境中的行為，而人工智能則是與該環境進行有意義的互動的 "內在 "促成因素。

引言

專門用于下馬士兵系統的國防資金是有限的，而且必須在多個部分之間進行分配。決定正確的組合可能是困難的--一些技術提高了殺傷力和保護力，另一些則提高了安全性能。同時，這些技術可能會增加認知和身體負荷。本報告提出了一種方法來進行跨越這一明顯的鴻溝，并找到技術的最佳組合。提出了一個數學戰斗模型，該模型考慮了態勢感知、殺傷力和保護設備在預期挽救生命方面的聯合效應。因此，該模型可以用來設計一個最佳的下馬士兵系統，一個可以拯救人生命的系統。

模型

本方法依賴于在任何時候都將決策者表現為一個最佳的決策者。然而，該決策者必須在不確定性和時間限制下做出決定。隨著認知負擔的增加，模型中可能會發生幾個變化：決策之間的時間可能會增加，每個決策中考慮的信息量可能會減少，或者規劃范圍可能會縮短，導致更多的短視決策。模型中的每一個杠桿都能靈活地代表決策的退化，以及SA，同時仍然假設指揮官是在做出盡可能好的決策，但在困難的約束下。在技術上，我們的模型是基于兩個支柱。首先，戰斗被建模為連續時間馬爾可夫鏈（CTMC）。其次，指揮官被模擬為部分觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）中的決策者。POMDP是通過動態規劃解決的順序決策問題。它們很難解決，因為與完全可觀察的馬爾可夫決策過程（MDPs）相反，一些狀態變量是隱藏的。幸運的是，先進的計算方法已經被開發出來以解決它們。

結果

本文實施了一個概念驗證，基于一個下馬的戰斗場景，其中一個由12名士兵組成的小組必須確保一個隧道的入口。在任何時候，指揮官都可以根據當時的信息改變路線，或放棄行動。在這個場景中，還包括一個區域傳感器，例如，它可以是一個無人駕駛飛行器（UAV）。展示了如何在增加士兵的傳感能力和增加無人機的能力之間找到最佳權衡。還展示了如何在增加士兵的感知能力和增加他們的殺傷力和個人保護設備之間找到最佳的平衡。最后，展示了如何通過增加模型中決策的時間間隔，來模擬認知負擔的增加，從而增加預期的生命風險。

結論

該模型在采購、能力發展、國防科技和學術領域具有開發潛力。這種廣泛的潛力要歸功于POMDPs的靈活性，它可以根據需要做得很抽象，或者很詳細。提出了幾個擴展模型實現的途徑：整合貝葉斯信念網絡（在CTMC和/或觀察模型中），結合情景階段的序列，并探索其他表示認知負擔的方法。

圖 2-1：戰斗中SA的概念概述。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。

本文概述了一個認知維度框架，旨在指導課程開發人員和分析人員組織和評估學習活動，向美海軍陸戰隊員介紹任何行動區的人群認知維度。該框架包括一系列按主題組織的問題和議題，旨在提高海軍陸戰隊員預測和影響作戰環境中各種人群的行動和決策的能力，以實現預期的結果。本文還將該框架置于海軍陸戰隊對信息環境認知層面的理解中，并描述了先進作戰文化中心（CAOCL）如何支持這些行動。

美陸軍網絡部隊的技能和能力在其成立后的十年里得到了增長。本文重點介紹了美陸軍網絡任務部隊部分所需的結構性變化，這些變化將使其繼續增長和成熟，因為陸軍過去的組織和結構性決定對當前和未來的效率和效力帶來了挑戰。對當前形勢的評估強調了軍事領導層必須解決的領域，以使陸軍的網絡部隊繼續發展以滿足多領域行動的需要。

訓練和裝備一支能夠在新領域開展行動的新軍事力量是一個反復的過程。美國上一次開始這樣的工作是在二十世紀初，航空部隊的誕生和空域的出現。戰術、部隊結構和利用新能力的戰略是在建立軍事航空后發展起來的，但由于當時缺乏危機感而被界定和限制。第二次世界大戰迫使空軍迅速成熟，并導致了美國陸軍航空隊的建立，這是一支為應對空域挑戰而設計的有凝聚力的戰斗部隊。像陸軍航空隊一樣，陸軍的網絡部隊正在達到成熟，擁有切實的能力和對對手的作戰經驗，并將受益于評估先前的組織和人事決定的影響，為多領域行動做準備。

對軍事網絡的重大和復雜的入侵為美國網絡司令部（USCYBERCOM）的成立提供了動力，并使網絡空間與空中、海上、陸地和太空一起成為作戰領域。美陸軍和國防部（DoD）已經在建立該領域的能力方面取得了重大進展。 從部隊結構的角度來看，主要的亮點包括：

• 在2010年建立美國陸軍網絡司令部（ARCYBER）。

• 通過在2011年創建第780軍事情報旅（網絡）來組建一支進攻性網絡部隊。

• 在2014年創建網絡保護旅（CPB），以容納防御性部隊。

• 在2019年建立第915網絡空間戰營（CWB），以滿足戰術網絡空間電磁活動的要求，以及所有網絡任務部隊（CMF）小組；以及

• 在2018年實現全面作戰能力。

在人事方面，陸軍在2014年成立了網絡部，并在2018年整合了電子戰。最近，陸軍正式確定了網絡空間能力發展官員/準尉軍事職業專業（MOSs），以提供設計和創建特定網絡空間能力的有機能力。

從理論到培訓再到組織，該部門和網絡單位不得不確定需求，進行試驗，并制定解決方案，以滿足不斷變化的網絡空間行動的需求。在這篇文章中，我們研究了與兩個最初的部隊結構決定相關的挑戰，并提供了克服這些挑戰的考慮。

首先，當陸軍創建其網絡部隊時，進攻性和防御性網絡行動被隔離在兩個不同的獨立旅內。歷史上的分界繼續存在，并帶來了意想不到的后果。盡管創建了一個新的分支和軍事職業專業，但將進攻性網絡行動（OCO）和防御性網絡行動（DCO）分開的組織決定對人員和資源產生了負面影響。

其次，這些單位有復雜的指揮系統，有獨立的行政控制（ADCON）和作戰控制（OPCON）關系。目前，網絡小組的作戰指揮與小組的行政和領導不一致，包括人員評級、財產問責、統一軍事司法法典的權力和指揮本身（例如，連長跟蹤網絡小組的訓練和醫療準備，而小組負責人負責日常運作）。這些復雜的問題造成了混亂和驚愕，并阻礙了統一的努力。

雖然這些組織決定是經過深思熟慮的，也是出于行動的需要，但它們阻礙了陸軍網絡部隊內部的統一行動，造成了組織和行動上的損失。整個聯合網絡社區正在進行反省。隨著所有的CMF團隊最近實現了充分的操作能力，美國網絡司令部正在評估其目前的規模，并要求陸軍和空軍派遣更多的團隊。 為了給網絡空間帶來更統一的方法，空軍通過重新指定和重新分配第67網絡空間聯隊下的幾個單位來重新調整其內部組件的結構和組成。 現在是重新審視陸軍內部結構以更好地支持網絡空間行動的理想時機。如果陸軍忽視了過去因需要而做出的決定的影響，而不重新評估其有效性，那將是一種失職。本文認為，美陸軍必須在網絡部門內部推動更大的團結，使該組織作為一支有效的網絡空間戰斗力量繼續前進。