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大數據與人工智能（AI）的結合實現了準確預測和明智決策，為工業和研究帶來了革命性的變化。這些進步也在軍事領域找到了自己的應用位置，一些舉措整合來自不同領域的數據源和傳感器，提供共享的態勢感知。在城市軍事行動中，及時了解具體情況的信息對于實現精確和成功至關重要。數據融合將來自不同來源的信息結合在一起，對實現這一目標至關重要。此外，民用數據可提供關鍵的背景信息，并對任務規劃產生重大影響。本文提出了軍事數據空間（MDS）概念，探討大數據如何通過結合民用和軍用數據來支持軍事決策。文章介紹了使用案例，強調了數據融合和圖像認證在提高數據質量和可信度方面的優勢。此外，還討論了數據安全、隱私、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能方法等方面的挑戰，同時強調了構建下一代軍事應用的機遇。

I. 引言

大數據的興起改變了企業存儲、管理和分析海量數據的方式。此外，大型數據集的可用性和更強大硬件的發展也為人工智能（AI）時代的到來鋪平了道路。盡管存在局限性，但這些課題在軍事領域也找到了適用性。其中一個例子是美軍使用的多域作戰（MDO），后來擴展為聯合全域指揮與控制（JADC2），以及 "共同作戰圖景"（COP）概念，這些概念整合了多個領域（陸地、海洋、空中、太空和網絡空間）的各種數據源和傳感器，使決策變得更快、更明智，提供了從戰術到戰略的各級組織的共享態勢感知。此外，北約社區已通過北約核心數據框架（NCDF）討論并測試了數據湖概念，以便在適當的時間/形式與聯盟伙伴共享可靠的跨域信息。

利用先進的算法和計算能力，人工智能可以處理龐大的數據集，揭示人類通常無法察覺的復雜模式。這使國防行動能夠增強實戰經驗、促進任務執行、做出數據驅動的決策、協調來自不同來源的數據，并加強應對威脅和災難的準備。通過整理來自不同來源的數據，指揮與控制（C2）部門可以深入了解城市景觀，并通過數據融合技術[3]、[4]促進態勢感知決策[1]、[2]。現代城市部署了傳感器網絡，利用大數據支持城市軍事戰略。此外，社交媒體平臺是寶貴的文本、圖像和視頻來源，豐富了態勢感知，但也帶來了數據完整性等挑戰。在 "非戰爭 "行動中，包括打擊腐敗政府、毒品販運和人道主義任務，大數據、數據融合、數據完整性和人工智能在任務成功中的重要作用在當代全球格局中變得顯而易見。

本文深入探討了利用大數據促進軍事決策以及相關挑戰。文章以簡明易讀的方式涵蓋了該領域相對欠缺探索的各個方面。在此背景下，研究介紹了軍事數據空間（MDS）的概念，這是一種將軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD）結合在一起的新方法，旨在引發討論并開發軍事解決方案。然后，它通過以數據融合和圖像完整性機制為重點的使用案例來說明大數據的好處。最后，它討論了使用大數據的挑戰和機遇，集中在支持戰略性軍事決策必須考慮的四個主要方面：i) 數據融合；ii) 安全/隱私和完整性；iii) 人工智能；以及 iv) 網絡作為訪問大數據的手段。

從網絡視角討論數據傳播問題具有現實意義，文獻中也有廣泛論述。因此，本研究旨在引發對大數據觀點的討論，以及利用大數據造福軍事系統的可能性。此外，我們還強調了應對整合 IMD 和 EMD 相關挑戰的重要性。這種整合對于建立有凝聚力的大數據，最終提高軍事決策能力至關重要。總之，本文的貢獻如下：

• 引入一個整合軍用和民用數據的新概念：軍事數據空間（MDS）框架。
• 通過 MDS 框架的出現，確定大數據固有的關鍵挑戰和機遇。
• 兩個說明性用例，突出數據融合和完整性在支持戰略決策方面的優勢。

文章結構如下。第二節介紹了 MDS 的概念。第三節回顧了有關軍事和民用場景中大數據的最新文獻。第四節介紹兩個使用案例，說明大數據如何支持軍事決策。第五節討論了軍事數據領域的挑戰和機遇。最后，第六節總結了本研究討論的主要方面，為文章畫上了句號。

II. 軍事數據空間

軍事數據空間（MDS）的概念是根據 [5] 中討論的觀點提出的。它提供了一個以數據為驅動的軍事場景視角，有助于根據不同的數據源做出決策。MDS 包括兩個主要類別： 軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD），如圖 1 所示。目前大多數軍事文獻都只針對 IMD 提出和評估系統（如中間件、協議）。然而，隨著信息和通信技術（ICT）的迅猛發展，民用系統已成為不可忽視的數據和基礎設施（網絡）的重要來源。因此，考慮到數據隱私/安全、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能等挑戰，MDS 旨在支持關于 EMD 如何幫助軍事決策的討論。

圖1 軍事數據空間。

A. 軍內數據

IMD 與軍方提供和消費的數據相對應，主要分為兩層：帶有真實/虛擬傳感器（來自空間/航空/地面/航海單元）的基礎設施和信息層，包括作戰、情報和后勤數據。

基礎設施包括傳感器（如雷達、聲納、照相機）和其他電子系統收集的數據，可探測和跟蹤空中、陸地或水中的物體；車輛傳感器可提供軍事單元和周圍的狀態；可穿戴/智能和物聯網（IoT）設備可通過 GPS 定位、地圖、健康測量、實時照相機（高分辨率、紅外線）等為戰場上的步兵提供支持。這些數據可用于監測和識別潛在威脅、協助鎖定敵軍目標以及監測步兵狀況。

除了來自真實/虛擬傳感器的原始數據外，IMD 還包括信息層，該層融合了從作戰到情報等各種來源收集的數據，以創建一個更可靠、更廣闊的作戰視圖，這也是 JADC2 和 COP 系統的目標。情報信息可幫助軍隊了解敵軍的能力和意圖，識別潛在威脅并制定作戰計劃。后勤數據提供有關物資、裝備和人員的信息，如運輸時間表、庫存水平和維護記錄。這些數據對于確保軍隊擁有有效執行任務的資源至關重要。

B. 軍外數據

軍外數據是由真實/虛擬傳感器單獨或融合提供的數據子集，可描述軍事行動周圍的環境。因此，可定義用于支持軍事行動的兩個主要數據層：基礎設施（如交通系統、天氣、當局）和信息（如社交媒體、新聞、政府報告）。這些層產生了大量高度可變的信息，從用戶對實時事件（如事故、腐敗和恐怖主義）的感受和照片，到城市環境中的交通/天氣狀況和人們/駕駛員的行為。

信息和通信技術在城市地區的發展催生了智能城市的出現，智能城市通過增強流動性、安全性和健康解決方案來應對城市化帶來的挑戰。智能城市基礎設施包含傳感器，可捕捉有關車輛、交通、天氣和駕駛員行為的寶貴數據。傳感器和物聯網設備的激增也產生了大量數據，這使得利用云通信技術和人工智能應用開發智能系統成為可能。在大數據的推動下，數據融合應運而生，它整合了來自多個提供商的數據，以提高質量和覆蓋范圍，并減少海量數據流量。融合來自交通、天氣、攝像頭、醫療系統等的數據，不僅有可能支持民用應用，還能通過提供上下文數據支持戰略性軍事行動。在傳感器基礎設施有限的情況下，來自社交媒體和政府報告等媒體來源的數據可幫助了解當地行為，并識別影響犯罪、腐敗和毒品販運的因素。

社交媒體數據對于支持與緊急事件和災難相關的信息非常有價值，可通過捕捉獨特信息（如需要救援的群體的位置或隱藏人員的存在）來補充其他傳感器數據。建筑物上的固定傳感器和監控攝像頭可幫助進行人員跟蹤，以準確識別位置。社交媒體數據與其他數據源相結合，有助于敵情偵查和戰術規劃。與交通相關的傳感器數據，特別是交通監控攝像頭，在應急響應和軍事后勤方面發揮著重要作用。它可以檢測事故造成的擁堵和堵塞，從而改進軍事行動期間的路線規劃和交通管理。整合所有收集到的信息可增強態勢感知，促進城市環境中行動的有效規劃和管理。

針對近期發生的事件，如俄羅斯戰爭以及美國和巴西等國的反民主極端分子所帶來的挑戰，已經出現了多項舉措。其中一個例子是 ACLED（武裝沖突地點和事件數據）項目，該項目提供有關政治暴力和抗議事件的實時全球數據。另一個值得一提的項目是 DATTALION，這是一個廣泛的開源照片和視頻片段數據庫，記錄了俄羅斯對烏克蘭的戰爭。該數據庫的主要目的是反擊俄羅斯政府散布的錯誤信息。聯合國開發計劃署（UNDP）利用機器學習（ML）算法和大數據來檢測烏克蘭東部受損的基礎設施。語義損壞檢測器 (//tinyurl.com/semdam) 利用衛星圖像和地面照片對算法進行訓練，以識別建筑物、道路和橋梁的潛在損壞，協助地方當局和人道主義組織確定行動的優先次序。這些舉措極大地促進了 MDS，特別是 EMD，為分析和研究提供了寶貴的資源。

III. 軍事領域的大數據

本節探討大數據在軍事領域的應用，重點從數據內（IMD）和數據外（EMD）兩個角度概述大數據在軍事行動中的重要意義，并探索利用其潛力的最新解決方案。

A. 軍內數據

大數據在軍事領域的一些挑戰已在文獻中提出，并成為北約社區討論的主題，如作戰安全性、漏洞加固和數據可靠性[1]、[2]、[6]，以及北約 IST160 和 IST-173。納入與外界幾乎沒有聯系的自主隔離（如 EMD）可能會限制大數據的自由流動，這就要求在保持系統自主性和保護性的同時，以創造性的方式利用大數據。在這一方向上，COP 和 JADC2 引導研究人員和行業使用和融合來自不同軍事實體的數據，以支持戰略決策。

Kun 等人[1]提出了在軍工企業構建大數據平臺、建立多級數據通道、實現全面數據管理和控制的詳細技術方案。該平臺有利于數據的收集、組織、處理和分析，將數據轉化為知識，以加強決策/服務支持、創新、質量控制和風險管理。Xu 等人[6]強調了數據科學在當代戰爭中實現信息優勢的重要性。他們的系統性綜述顯示，社會科學文獻對數據科學風險給予了極大關注，這可能會影響政治和軍事決策者。然而，與戰術層面相比，科學文獻缺乏對作戰和戰略層面風險的關注，這表明存在研究空白。這一差距可能是由于 IMD 與 EMD 之間缺乏聯系造成的，而 EMD 可以支持行動和戰略決策。

B. 軍外數據

1. 數據融合： 大數據在異構數據融合中發揮著至關重要的作用，其目的是將多種記錄合并為一致的表示形式，提高數據質量并減少通信開銷。然而，由于數據語義和時空覆蓋范圍的原因，挑戰也隨之而來。在軍事應用中，異構數據融合對于設計信息系統，增強復雜的城市戰爭或反恐場景中的信息優勢和感知能力非常有價值。強大的系統對于處理敏感數據（如個人數據或戰略任務/政府計劃）至關重要。數據融合可減輕信息過載，提高準確性，并利用知識支持戰略行動和形勢評估[3]。

多傳感器數據融合（MSDF）方法是在戰術場景中提供快速高效的目標探測、跟蹤和威脅評估的一個實例，如文獻[4]所示。數據融合的另一個應用領域是基于位置的社交媒體（LBSM），它可以增強各個領域的知識，包括交通特征描述和事故檢測[7]。利用 LBSM 系統可以獲得更詳細的交通數據，有利于軍事后勤工作。在特定的軍事環境中，可以利用 LBSM 系統的潛力來提高數據可用性，并實現情境感知操作。

2. 數據安全、隱私和完整性： 設計在數據庫中存儲和收集信息的軍事系統時，安全和隱私是關鍵的考慮因素。安全性旨在防止未經授權的數據修改，而隱私性則保護個人的信息[8]。然而，從公開來源收集數據，尤其是從普通用戶（EMD）收集數據，會給系統安全和用戶隱私帶來風險，使其容易受到攻擊和數據泄露。IBM 的《2022 年數據泄露成本報告》指出，網絡攻擊成本與上一年相比增加了 2.6%，全球平均數據泄露成本達到 335 萬美元。此外，該報告還顯示，83% 的被調查組織經歷過多次數據泄露，這凸顯了保護這些系統安全所面臨的挑戰。

數據完整性對于維護對 MDS 的信任至關重要[9]。被篡改的數據會產生嚴重后果，影響民事和軍事決策過程，破壞對數據源的信心。社交媒體平臺上錯誤信息的泛濫就是這一挑戰的例證，這些錯誤信息往往被利用來施加政治影響，烏克蘭正在發生的沖突就是一例。為應對此類問題，Twitter 等平臺修訂了其政策，標記了許多與俄羅斯國家附屬媒體相關的推文，并檢測了數十億條與沖突相關的實時推文印象[10]。

與此同時，圖像認證的出現解決了人們對圖像完整性和來源驗證的擔憂。然而，包括人工智能軟件在內的先進圖像處理工具的興起使圖像驗證變得越來越棘手。雖然圖像驗證引入了水印、數字簽名和感知散列（pHash）等多種技術[11]，但每種技術都有其優勢和局限性。例如，水印可提供真實性和所有權保護，但可能會影響圖像質量，而且容易受到高級處理技術的影響。相比之下，pHash 可以靈活地進行圖像操作，并對內容變化敏感，因此特別適合在社交媒體平臺上使用。在數據完整性和圖像認證的背景下考慮這些挑戰和解決方案至關重要。

IV. 使用案例

A. 數據融合

首先，大數據的時空融合是為了支持軍事決策。由于缺乏所討論的可用 IMD，多數據融合（MDF）框架[12]被實例化，用于收集、準備和處理 EMD，并將其融合以提供豐富的信息。為了證明時空數據的豐富性，MDF 利用基于云的系統共享數據的公共可用性獲取了交通系統數據。不過，該框架可擴展到其他各種數據類型。其目標是提高數據質量、改進 C2 系統和軍事后勤，并支持城市地區的 COP/JADC2，從而創造出將融合 EMD 與來自不同領域的可用 IMD 結合使用的新方法。下文圖 2 介紹了 MDF 的主要功能。此外，還通過分析數值結果討論了融合大數據的好處。

對于數據采集，圖 2 (1)配置了一組參數（如區域、請求頻率）和數據源，MDF 為此收集各種格式的數據，并將其存儲在文件中。在準備階段（2），通過將不同的地物名稱和類型轉換為統一的表示方法，對輸入數據集進行標準化。這包括各種數據映射，以生成統一的數據類型，例如將描述性映射為數值或降低數據粒度。此外，還啟動地圖匹配，將所有地理定位數據（可能具有不同的精確度）融合到同一個路網中。MDF 對所有收集到的數據進行預處理，并從收集到的區域獲取 Shapefile (SHP)。請注意，根據應用目標和可用數據類型，框架可能會應用不同的特征提取方法，如自然語言處理（NLP）（情感分析、關鍵詞提取、詞法化、詞干化和自動摘要）或圖像處理（圖像分割、邊緣檢測和對象檢測），以從非結構化數據類型中提取信息。在使用案例中，我們沒有使用 NLP 算法，因為數據是無文本圖像和基于交通的數據。不過，建議的數據融合框架具有多功能性，可以處理各種數據類型，包括可以應用 NLP 技術的文本數據。

圖2 數據融合框架工作流程。

第三階段實現時間/空間數據融合和數據導出。為確保數據完整性，需要事先過濾非信任信息或有偏見的信息，例如，根據信息在不同數據源或圖像認證機制中的出現情況，使用驗證信息的方法，如第四節B部分所述。時間數據融合是通過對任意時間窗口（如每分鐘、每小時、每天）內的數據進行分組來實現的。為了進行空間融合，MDF 利用地圖匹配，根據底層道路網絡在規定的精確度下對 GPS 點進行對齊。由于不同數據源的 GPS 報告精度各不相同，因此必須這樣做，才能將所有地理定位數據映射到相同的道路網絡中。

最后，在圖 2 (4)中，豐富的數據以不同的格式輸出，為軍事和民用領域提供了多種可能性。MDF 的輸出通過創建不同類型的統計數據和可視化效果來支持時空分析，從不同的空間和時間方面描述可用信息的特征。

1. 結果： 為了展示數據融合的優勢，表 I 總結了 MDF 框架在實際實驗中的結果。該實驗為期九個月，在兩個不同的城市收集了四類民用交通數據（交通流量、事故、車輛數據和天氣狀況）。數據融合使科隆的數據覆蓋率提高了 173%，覆蓋了 5081 條道路，而僅使用Traffic HERE數據源時僅覆蓋了 1379 條道路，波恩的數據覆蓋率提高了 137%。此外，通過重疊路段豐富信息的潛力達到了 39.5%，從多個來源提供了事件的詳細描述。

表I 按數據來源分列的道路覆蓋情況。

B. 數據完整性

之前的工作[11]介紹了一種利用 Twitter 和 Facebook 來確保圖像完整性的圖像認證系統。該系統采用卷積神經網絡（CNN）和全連接層（FCC）進行特征提取，采用位置敏感散列（LSH）進行散列構建，并采用對比度損失最大化原始圖像和篡改圖像之間的差異。該模型的輸出是每個圖像 1024 位的固定長度向量表示。

為解決在城市軍事行動和民用系統中保持圖像完整性的重要性，提出了圖像事實檢查器（IFC），如圖 3 所示。它能檢測虛假圖像，確保數據的可信度，并作為當局主導的認證系統，打擊錯誤信息。系統會生成帶有徽標或圖標的驗證版照片，表明其已通過 IFC 系統驗證。此外，IFC 還提供了圖像的感知散列（pHash）字符串表示，可將其納入描述或在其他網站上共享。數據融合系統是 IFC 的一個可能的終端用戶，它可以在應用時空融合和生成豐富數據之前對抓取的圖片進行驗證。

圖3 Image-Fact-Checker (IFC)。

建立一個能提供即時真實信息的自動化系統是一個相對較新的概念，因此通過比較來評估其有效性具有挑戰性。然而，由于創建令人信服的偽造圖像的人工智能生成模型的興起，實施圖像認證系統現在變得至關重要。添加這一系統作為驗證層有助于防止或減少虛假信息的傳播，尤其是考慮到不斷發展的互聯網法規會對缺乏反虛假信息措施的平臺進行處罰。一種有效的方法是將 IFC 系統與政府機構連接起來。IFC 方法具有通用性和可擴展性，可提高個人的意識和信任度。

1. 成果： 使用 IFC 系統提高了數據的可信度，并能檢測到圖像操縱行為。在烏克蘭-俄羅斯沖突等沖突局勢中，受俄羅斯襲擊影響的平民在社交媒體上分享圖片，但對其真實性產生質疑。IFC 可以使用 DATTALION 數據集對這些圖像進行驗證，從而可以快速將其分發給救援隊、聯合國或北約等相關組織。這加快了對襲擊的響應速度，并提供了針對俄羅斯的可靠證據。在交通等民用場景中，從普通用戶那里獲取實時和經過驗證的信息可以加強路線更新和應急響應方面的決策。

圖 4（左）是通過 DATTALION 從普通社交媒體用戶那里收集到的兩張未經驗證的圖片。這些圖片只是更大數據集中的一小部分。用戶通常不愿意相信這些來源，因此有效利用這些來源具有挑戰性。然而，當這些圖像經過 IFC 機制處理后，其可靠性就會提高，因為任何進一步的篡改都很容易被檢測出來。如圖 4（右圖）所示，應用 IFC 后，每張圖片都會收到 pHash 和相關信息，如圖片描述、提取的特征、位置、事件日期、抓取日期、發布者 ID。這些經過處理的圖像將存儲在 IFC 數據庫中，供今后查詢。該數據庫有多種用途：重復檢測、完整性驗證以及滿足特定最終用戶的要求。

圖4 使用IFC提取圖像細節。

V. 軍事數據空間的挑戰與機遇

A. 數據融合

數據融合的第一個挑戰是尋找和獲取軍事和民用領域的可用數據。出于隱私/安全考慮，信息可能無法廣泛獲取或獲取途徑有限。在軍事領域（IMD），數據受到更多限制，這為探索可用的民用數據（EMD）以支持戰略性信息決策提供了機會。第二個值得注意的挑戰是融合多種數據源，這些數據源可能具有不同的結構（結構化、半結構化和非結構化數據）、標準、數據類型（如文本、圖像、視頻）、測量單元、粒度和時空覆蓋范圍。因此，需要深入了解如何準備和處理不同的數據集，并將其融合為一個數據集。

處理社交媒體中的圖像和文本需要進一步的程序，如特征提取方法（如 NLP 和圖像處理），以提取可用信息。盡管數據融合面臨諸多挑戰，但將從不同角度（如指揮部、用戶、記者、政府、傳感器）描述同一空間和時間的不同數據源結合起來的好處，可以加強軍事行動的規劃和戰略階段，為 COP 和 JADC2 系統提供支持。

B. 數據安全、隱私和完整性

1. 數據安全與隱私： 保護敏感的軍事信息對國家安全至關重要。需要強大的加密、安全的數據存儲和訪問控制來降低風險。建議采用的技術包括公鑰基礎設施（PKI）安全、受保護內核、數據加密、防火墻和入侵檢測。然而，如何在數據共享、有利于信息融合和安全/隱私措施之間取得平衡，對軍方來說仍是一項具有挑戰性的任務。

2. 數據完整性： 被操縱的數據會給民用和軍用決策帶來風險，并降低對數據提供者的信任度。在生成內容的人工智能模型不斷進步的幫助下，篡改圖像迅速傳播，參與度不斷提高，這凸顯了對智能綜合解決方案的需求。通過社交媒體分享的圖片能夠快速傳達復雜的想法，從而為救援行動提供支持，使人們能夠立即采取行動，如在城市發生事故/災難時改變交通路線。圖片還能喚起情感聯系，增強讀者對新聞事件的理解。然而，烏克蘭戰爭等危機擴大了錯誤信息的傳播，這就需要 snopes.com 和 norc.org 等人工事實核查機構的參與，以打擊錯誤信息。然而，在戰爭期間或為打擊腐敗政府而進行基于人工的實時核查可能會耗費大量時間，這就為設計自動系統來驗證圖像和處理虛假信息創造了機會。

C. 聯網

雖然這項工作的主要重點在于數據視角，以及確保使用來自不同來源的可信數據來支持軍事行動的相關性，但同樣重要的是要認識到網絡在有效提供數據和服務方面的重要性。在以網絡為中心的軍事行動中，利用高頻、甚高頻、超高頻、衛星通信、Wi-Fi 和 LTE 4-5G 等各種技術進行無線通信至關重要。有些技術擅長長距離覆蓋，但帶寬有限、延遲高，而且容易受到干擾。另一些則以可靠性為先，覆蓋范圍較短，帶寬較大，延遲較低。

以信息為中心的網絡（ICN）和軟件定義網絡（SDN）等網絡范例對于優化數據傳播和網絡協調至關重要[13]，尤其是在網絡資源有限的情況下。在軍事網絡中，尤其是在戰術邊緣，數據傳播過程中會出現資源有限和安全問題等挑戰。為解決這些問題，軍方可能會探索包括民用網絡在內的各種基礎設施，以獲取和融合非軍事數據。以歐洲 5G COMPAD 聯盟為例，目前正在考慮采用 5G 技術。然而，由于硬件通信系統成本高昂、帶寬和互操作性有限，因此具有挑戰性。這就需要定制參考架構來滿足軍事通信需求。

在最近的烏克蘭-俄羅斯沖突中，俄羅斯對烏克蘭基礎設施的攻擊導致互聯網中斷，暴露了通信網絡的脆弱性。SpaceX 的 Starlink 衛星互聯網星座提供了一種解決方案，證明了在戰時利用民用網絡基礎設施的價值。盡管該技術有望提高互聯網在數據和緊急通信方面的可靠性，但它在網絡安全、覆蓋范圍、可靠性和成本效益方面仍面臨挑戰。

D. 人工智能

由于隱私、安全以及軍事機構為防止濫用和限制 IMD 的可用性而施加的限制，為人工智能研究訪問軍方擁有的大數據帶來了挑戰。此外，人工智能功能可能會受到對抗性攻擊的影響，對抗性攻擊會通過改變造成錯誤分類來欺騙人工智能模型。快速梯度符號法（FGSM）和語義攻擊等技術分別有助于識別和減輕計算機視覺和 NLP 中的此類攻擊。Yuan等人[14]對攻擊、對策和基于應用的分類標準進行了全面評述。

要檢測對抗性攻擊，一種有效的方法是使用具有與主人工智能模型不同特征的輔助人工智能模型。這一想法源于早期的衛星通信。當時，人們使用電報等輔助系統來防止對衛星通信的中間人攻擊或干擾攻擊。由于帶寬有限，輔助系統只能傳輸與完整衛星數據相對應的摘要數據，用于偵測攻擊和應急通信。同樣，在人工智能中防范對抗性攻擊時，傳統的 ML 可以作為輔助系統，產生與主要 CNN 方法一致的結果。對抗性攻擊依賴于計算機視覺深度學習模型中的梯度技術，而傳統的 ML 方法則使用不同的方法，這些方法對這些攻擊操作大多具有免疫力。

在軍事領域使用人工智能的另一個問題是需要共享敏感數據來訓練模型。在這方面，聯邦學習（FL）作為一種訓練 ML 模型的技術已經出現，在這種技術中，數據不會暴露，從而確保了數據的安全性和隱私性[15]。雖然它不能被視為對抗惡意攻擊的防御技術，但這種方法隱藏了敏感數據和模型或參數的一部分。這種技術對于建立在人工智能基礎上的新興軍事應用非常有價值。

VI. 結論

本文探討了大數據在軍事領域的應用。研究了與整合不同數據源、確保數據安全、隱私和完整性以及聯網和利用人工智能相關的機遇和挑戰。文章引入了 MDS 概念，以豐富和引導討論，強調納入民用數據的潛力，以提高軍事行動戰略決策所需的信息質量和數量。此外，文章還包括兩個實際使用案例，說明了數據融合的好處以及實施圖像認證機制以保持數據完整性的重要性。這些發現凸顯了大數據在軍事領域的重要意義，并強調了在該領域開展進一步研究和探索的必要性。

在未來戰場上，人工合成的決策將出現在人類決策的內部和周圍。事實上，人工智能（AI）將改變人類生活的方方面面。戰爭以及人們對戰爭的看法也不例外。特別是，美國陸軍構想戰爭方式的框架和方法必須進行調整，以便將非情感智力的優勢與人類情感思維的洞察力結合起來。人工智能與人類行動者的組合有可能為軍事決策提供決定性的優勢，并代表了成功軍事行動的新型認知框架和方法。人工智能在軍事領域的應用已經開始擴散，隨之而來的作戰環境復雜性的增加已不可避免。

正如核武器結束了第二次世界大戰，并在二十世紀阻止了大國沖突的再次發生一樣，競爭者預計人工智能將在二十一世紀成為國家力量最重要的方面。這項工作的重點是美國陸軍的文化，但當然也適用于其他企業文化。如果要在未來有效地利用人工智能，而且必須這樣做才能應對競爭對手使用人工智能所帶來的幾乎必然的挑戰，那么成功地融入人工智能工具就需要對現有文化進行分析，并對未來的文化和技術發展進行可視化。美國將致力于在人工智能的軍事應用方面取得并保持主導地位。否則將承擔巨大風險，并將主動權拱手讓給積極尋求相對優勢地位的敵人。

結論

合成有機團隊認知的兩大障礙是美陸軍領導的文化阻力和軍事決策的結構框架。首先，也是最重要的一點是，領導者必須持續觀察人工智能工具并與之互動，建立信心并接受其提高認知能力和改善決策的能力。在引入人工智能工具的同時，幾乎肯定會出現關于機器易犯錯誤或充滿敵意的說法，但必須通過展示人工智能的能力以及與人類團隊的比較，來消除和緩和對其潛在效力的懷疑。將人工智能工具視為靈丹妙藥的健康而合理的懷疑態度有可能會無益地壓倒創新和有效利用這些工具的意愿。克服這一問題需要高層領導的高度重視和下屬的最終認可。其次，這些工具的結構布局很可能會對它們如何快速體現自身價值產生重大影響。開始整合人工智能工具的一個看似自然的場所是在 CTC 環境中，以及在大型總部作戰演習的大型模擬中。最初的工具在營級以下可能用處不大，但如果納入迭代設計、軍事決策過程或聯合規劃過程，則幾乎肯定會增強營級及以上的軍事規劃。雖然在本作品中，對工具的描述主要集中在與指揮官的直接關系上，但在最初的介紹中，與參謀部的某些成員（包括執行軍官或參謀長、作戰軍官和情報軍官）建立直接關系可能會更有用。與所有軍事組織一樣，組織內個人的個性和能力必須推動系統和工具的調整，使其與需求保持平衡。

幾乎可以肯定的是，在將人工智能工具融入軍事組織的初期，一定會出現摩擦、不完善和懷疑。承認這種可能性和任務的挑戰性并不意味著沒有必要這樣做。人類歷史上幾乎所有的創新都面臨著同樣的障礙，尤其是在文化保守的大型官僚機構中進行創新時。面對國際敵對競爭對手的挑戰，美國陸軍目前正在文化和組織變革的許多戰線上奮力前行，在整合人工智能工具的斗爭中放棄陣地無異于在機械化戰爭之初加倍使用馬騎兵。在戰爭中，第二名沒有可取的獎賞，而人工智能在決策方面的潛在優勢，對那些沒有利用這一優勢的行為體來說，是一個重大優勢。現在是通過擁抱人工智能工具和改變戰爭節奏來更好地合作的時候了。

人類收集信息、了解情況、優化行動和邊執行邊學習的能力最近在游戲、模擬器、診斷和實時分析中受到了挑戰。這種發展會如何反映到未來的戰術戰斗決策中？機器會在戰斗中戰勝人類嗎？

• "這不僅需要大量的資源投入，還需要一種開放的思想和探索性的方法，這與人們通常認為軍事組織是保守實體但有時被夸大的看法形成鮮明對比"。梅厄-芬克爾（芬克爾 2023 年）

• "第五代戰爭將重點從物理維度的兵力轉移到影響信息維度，在人工智能、自動化和機器人等新興技術的推動下，敘事和認知占據了中心位置。" 丹尼爾-阿博特（阿博特，2010 年）

這篇文章回顧了人工智能領域最近取得的一些成就，介紹了作戰技術層面的功能，深入探討了壓力條件下的決策，并闡述了對未來狀態的可能展望。其目的是撼動歷史上保守的陸戰概念，考慮未來的可能性。

人工智能在決策方面的進步

表 1 顯示了機器學習在各種戰略戰術游戲和競賽中的進步，從中可以看出，在桌上游戲、紙牌游戲、視頻游戲和創造力競賽中，機器正在追趕并超越人類。此外，在這些游戲中，快速學習通用算法正在擊敗專用算法。

表 1：機器學習在游戲和創造力方面應用的改進示例

年份	對抗	進步
1997	國際象棋：DeepMind 對戰加里-卡斯帕羅夫	IBM 花了 11 年的時間來制造和使用定制芯片來執行并行搜索。DeepMind 能夠每秒評估 2 億個位置。
2016	圍棋：AlphaGo對戰李世石	基于神經網絡的算法首先從對局數據中學習，然后與自己對弈，最后根據所犯的錯誤進行改進。AlphaGo 能夠在對局中創造出一種從未見過的棋步。
2017	國際象棋：AlphaZero對Stockfish（2016 年頂級國際象棋引擎）	通用強化學習算法在與自己對弈 4 小時后學會了國際象棋。AlphaZero 能夠每秒評估 80 000 個局面。
2017	將棋：AlphaZero對艾莫（2017 年將棋引擎世界冠軍）	算法在自己下棋 2 小時后就學會了棋局。AlphaZero 能夠在比國際象棋有更多選項的棋盤上每秒評估 40 000 個局面。
2017	圍棋：AlphaZero 對戰 AlphaGo Lee（高級圍棋引擎）	采用 tabula rasa 強化學習算法的深度神經網絡。該算法在三天內學會了游戲，同時自己也在玩游戲。
2017	撲克:Liberatus 與四位撲克冠軍選手對決	該算法采用博弈論方法，在不完全信息環境中進行推理，同時與四名具有以下能力的人類玩家進行比賽：提前管理整個撲克比賽;在比賽期間解決每個游戲;在為期三周的比賽中每天結束后進行自我改進
2019	Dota 2：開放式人工智能五人組對抗5名電競玩家組成的團隊	該算法采用近端策略優化。該算法使用 800 petaflops/s，在 10 個月內獲得了約 45 000 年的經驗。短期平均決策時間為 80 毫秒。
2020	AlphaFold2 在 "結構預測關鍵評估 "中的得分比人類競爭對手高出一倍。	該算法根據復雜的規則預測三維結構，比人類更快、更全面。
2022	人工智能模型使用數十 TB 的地球系統數據，預測未來兩周天氣的速度和準確度是當代預測方法的數萬倍。	利用海量數據，ML 算法可以對非常復雜的現象進行預測。

總之，從理論上講，具備上述功能的機器可以

• 從零基礎開始訓練，在幾個月內掌握特定戰斗場景的技術、戰術，甚至可能是作戰層面的特征，從而取得勝利。
• 比人類更好地預測對手的未來行動，繪制潛在場景圖，預測對手在三維空間中的行動。
• 在 80 毫秒內做出短期決策，并同時在技術和戰術層面優化決策。
• 從事件中汲取經驗教訓，一夜之間自學 150 年的理論作戰經驗。

地面作戰的技術層面是一個復雜的軍事決策環境

概率和機會是公認的作戰環境因素（克勞塞維茨，1984 年）（富勒，2012 年）（奧利維羅，2021 年）。戰術——技術層面的作戰能力是出其不意、機動、大規模、火力和節奏（僅列舉一些基本原則）的總和，通過與指揮和控制的各種組合來擾亂對手的社會--技術軍事系統并耗盡其戰斗力。(弗里德曼，2017 年）戰術原則正在轉型，以應對戰場上可預見的變化。首先，讓我們回顧一下陸戰中最可能發生的變化，其次，看看這些變化將對戰術要領提出哪些要求。

RUSI陸戰會議（RUSI 2023）提出了以下陸戰變化趨勢，這些趨勢將對當代戰術提出挑戰：

1.透明戰場

• 民用和軍用低地軌道衛星傳感器可提供來自戰場上空的持續信息。這些數據可從商業來源獲取，并與經過訓練的算法融合，以識別地面上的特別軍事行動。
• 無人值守的地面傳感器可改善細節，增加實時事件狀況的可靠性。
• 由于傳感器可以融合來自不同頻譜的探測數據，掩護和隱蔽變得更加困難。
• 當信息在藍方作戰管理系統中流動時，對手就會迅速知道藍方兵力的位置和動向。

2.集中效應與防護

• 對射武器、致命的自主武器系統和精確彈頭使現代裝甲的生存面臨挑戰。增加裝甲厚度會降低戰術機動性。
• 集中的裝甲部隊為常規火炮、攻擊直升機或反坦克無人機系統的集結提供了有利可圖的目標。
• 平臺和行動者需要更具消耗性和分布性，但能夠協調機動和射擊。

3.維持

• 后勤保障能加快戰斗節奏，對進攻行動至關重要。為分布式部隊提供補給需要新的運送方法。
• 物資的移動和數量使后勤面臨持續、大范圍的監視，因此后勤的保護和持久性成為一項挑戰。

4.態勢感知

• 越來越多的數據和信息對感知能力提出了挑戰，因為人類的認知能力會因大量信息而不堪重負，在刺激豐富的環境中失去注意力，并做出有失偏頗的結論。
• 組織文化可能會阻礙信息的傳播（需要知道與需要分享；空隙安全與零信任安全），因此態勢感知不符合分布式戰術的要求。(曼蘇爾和默里，2019 年）

5.無邊界的城市作戰空間

• 人們主要居住在城市環境中，軍事戰略的目標是 "抓住人民及其領導人的意志，從而贏得實力的較量"。(史密斯，2005 年）
• 城市戰斗空間的參與者可能包括平民、社區當局、法律和救援機構、地方企業、國際企業、非政府組織、叛亂分子、商業軍事公司、利益集團、民兵、犯罪組織、敵對正規軍和敵對聯盟部隊等。(沃特曼，2019 年）
• 城市環境更為復雜，因為這些行動者沒有明確的識別標志，他們的意圖可能從白天轉移到夜晚，而且他們不遵守有關戰爭罪的協議。

總之，下表 2 反映了上述傳統戰術原則的變化趨勢，并說明了對作戰技術和戰術可能產生的影響，以及因此而改變的戰術意識和決策。

表 2：陸戰中明顯的變化趨勢如何影響地面作戰的戰術原則？

原則/傾向	出其不意	機動	兵力集結	火力	節奏
透明度	陸地上的出其不意可以通過其他領域和層面獲得。	由較小、不易察覺的平臺組成的蜂擁機動。	集中式具有殺傷力，但分布式是規則。	如果能實現態勢感知，則目標捕獲更具殺傷力。	在透明的戰場上更難獲得優勢。
效應	系統效應可出其不意，破壞兵力凝聚。	大型、移動、高溫和輻射平臺很容易成為攻擊目標。	需要大量靈活、小巧、機動的彈頭。	4IR 生產軟件定義的效應器。	分散的效應器會增加摩擦和不確定性。
維持	N/A	更高的機動性和更廣泛的分布掩蓋了后勤工作。	分散的部隊增加了后勤方面的挑戰。	智能彈頭需要軟件維護。	除了實彈補給，兵力還需要技術維護。
態勢感知	數字化 C2 帶來更多認知瓶頸。	成為分布式效應器蜂擁而至的核心因素和弱點。	成為核心因素和薄弱環節。	成為核心因素和薄弱環節。	成為核心因素和薄弱環節。
城市化	在物理維度上提供隱蔽性。	減慢機動速度，促進小型、自主和敏捷平臺的發展。	限制單位的集結，但更喜歡小型、蜂擁的效應器。	有利于防御，但制約進攻。	減慢單位速度，增加不確定性。

軍事感知與決策藝術

感知與決策的概念

約翰-博伊德（John Boyd）定義的經典軍事決策框架簡化為觀察、定位、決策和行動（OODA）（Osinga，2007 年）。根據這一框架，圖 2 展示了感知與決策的概念。在這種情況下，感性決策由觀察和定向組成，用于解釋模棱兩可的數據。(馬蒂拉，2016 年）此外，決策是在預測結果、能力和制約因素之間尋找和選擇最優化的替代方案。(馬蒂拉，2016 年）這一概念有三種不同的態勢圖：每個領域的實時事件、組成的行動圖和預測的可能/預期態勢，這些態勢圖參考現有信息，最后在社會認知層面共享并達成一致。

圖 2：軍事戰術層面的 "觀察、定向和決策 "概念

上述指揮與控制（C2）概念的建立可以強調創造性領導或遵守政策。這些重點建立在兵力產生的文化基礎之上。例如，1871-1945 年間的德國文化提倡軍官在戰場上采取自主和積極的行動。(Mansoor and Murray 2019）相反，在布爾什維克政府的兵力操縱之后，俄羅斯文化培養出了服從命令的年輕軍官，并在作戰層面依賴經驗豐富、足智多謀的指揮官。(弗里德曼，2022 年）

參與決策的軍官團隊

成功的軍事指揮應該是遵守制度管理文化與創造性作戰藝術的結合。(Kuronen 2015）二戰前的德國文化將戰爭視為 "一種藝術，一種建立在科學原則基礎上的自由和創造性活動"。(Condell 和 Zabecki，2008 年）美國 FM 5-0 要求適應性領導"......不是線性思維，而是在尋求解決問題之前先了解問題的復雜性......"（Cojocar，2011 年）另一方面，北約用五項功績衡量標準來評估軍事成功，其中只有一項，即績效衡量標準（MoP），包含了一些個人領導特征。(CCRP 2002）其他四項則強制要求遵守條令和流程。(北約 RTO，2002 年）1/5 的期望比率并不表明北約軍官在戰術決策方面具有創新性。

在戰術承諾層面，所有努力都應著眼于贏得主動權，并最終戰勝對手（將對手戰斗力削弱 30% 以上）。(Oliviero 2021, 51）在現實中，并非所有軍官都能做到這一點：

• 訓練強化了演習和戰術形式，因此軍官在決策時更愿意使用熟悉的概念來解決戰場難題。
• 他們的觀點可能會受到基本訓練和武器的限制。步兵軍官的目標是奪取地面，裝甲部隊軍官的目標是拉開距離，或者炮兵軍官評估射程、彈藥數量和補給，以施加特定效果。
• 軍官們所針對的 "紅方兵力 "條令仍然是線性的、可預測的、缺乏想象力的對手。
• 由于實戰演習成本高昂，軍官們只能在兵棋推演中訓練戰術決策，而兵棋推演往往忽略了戰場上的摩擦、迷霧、混亂和認知壓力。

研究（Henaker，2022 年）（Scott 和 Bruce，1995 年）（Loo，2000 年）得出的結論是，個人在做出重要決策時可分為五種不同的決策風格： 理性型、直覺型、依賴型、回避型和自發型。

• 理性型決策風格系統地尋求信息，偏好邏輯評估。然而，理性型在創造性和執行已決定的意圖方面存在挑戰。
• 直覺型從信息流中識別細節，并匹配感覺正確的模式。直覺與創造力和解決困難有積極的關系。
• 依賴型在決策前會尋求他人的社會一致性。決策過程可能會分心，需要社會支持。
• 回避型由于自卑而試圖推遲決策。盡管如此，回避者還是會順從政策、條令和命令。回避型的人不適合發揮創造力，而且往往壓力很大。
• 自發型試圖盡快完成決策。自發型不喜歡沖突環境，但在草率決策和高風險環境中表現出色。

未來戰場上的人機決策對比

本節將戰術戰斗的原則與可見的變化融合在一起，并嘗試在以人為中心和以機器為中心的決策中反映這些新情況，如前幾節所述。表 3 從兩位冠軍的角度說明了融合的結果：

• 人被假定為受過 3-4 年軍事教育和大約 5 年專業經驗的普通決策軍官，可能還有 1 年在實戰戰術行動中獲得的經驗。
• 機器被假定為一臺高性能計算機，運行持續學習算法、專家算法和預訓練算法與真實或合成數據的組合。數字連接應達到作戰云級別。

表 3：快速變化的戰術作戰環境中的人機決策對比

戰術作戰原則的轉變帶來決策挑戰	人類	機器
透明度增加了信息量，需要更強的計算能力來理解收集到的數據。在戰術上，更傾向于使用規模較小、高度分散、機動性強的效應器，這些效應器會蜂擁而至，并迅速撤退。	現有的數據和信息可能會使理解情況的認知能力不堪重負。	機器可以識別圖像，從大量數據中找出規律，并預測復雜、相互依存的行為。
效果需要系統理解，才能產生全系統影響。分散的效應器更難控制和協調。軟件定義的精確度要求更好的目標獲取和配置。	必須將對手視為多維行動者網絡（Inglis 和 Thorpe，2019 年）。分散的效應器需要協調更多細節。	機器可以繪制 COA 頻譜，為復雜、相互依存的系統建模，并優化小型效應器的行動。
分布式網絡物理平臺的維護需要更加靈活和專業的維護。	可用性或持續性關鍵路徑的復雜性不斷增加，可能會在壓力下壓垮認知能力。	通過數字孿生模型和基于場景的模擬，機器可以創建一個整體的后勤圖景，并優化維護工作。
將感性認識下放給較低的合作層次，或提高等級較高的指揮結構的信息管理能力，就能實現感性認識。	社會文化結構和信仰阻礙了最佳 C2 方法的應用。	社會文化結構并不限制機器的行動，即使在不完整的信息環境下，機器也能行動。
城市化增加了熵，減緩了戰術節奏，增加了傷亡，提高了對持續性的需求，并使環境和形勢變得更加難以理解。	城市環境增加了不確定性，需要更具創新性的決策。	即使只有部分信息，機器也能理解復雜的情況，更快地識別不穩定的行為，并優化努力和持續。

一名連長遇到一名前機械人戰斗上尉

在未來戰場的戰術場景中，當一名人類指揮官與一名前機械人上尉相遇時，作戰雙方的決策能力可能會有所不同。在兵力相等、條令一致、戰場相當穩定的情況下，連長不可能戰勝前機械人。而富有創造力的人類指揮官則可能在更加混亂的條件下，通過創新戰術獲得優勢。我們的軍事院校在培養敏捷型軍官嗎？不過，在《Dota 2》戰略游戲中，較高的人機協作表現還是值得肯定的，但這還有待今后的文章進行研究。

圖 3：戰術決策中的人機對比

目前的 "未來士兵"計劃旨在通過技術提升步兵能力，但與以前的一些計劃相比，其目標更加現實。

從阿富汗到烏克蘭，現代沖突證明，徒步步兵仍然是決定性的兵力。空中力量、火炮和裝甲車當然不可或缺，但最終還是要靠步兵來征服戰場上眾所周知的 "最后 100 碼"。在沖突后、維和或反叛亂行動中，步行士兵的作用更加突出。

武裝部隊定期更新步兵裝備，以提高生存能力和殺傷力。本世紀頭十年，特別是在美國，一些雄心勃勃的項目旨在利用概念技術打造 "超級士兵"，這些士兵裝備有力量倍增的外骨骼和 "鋼鐵俠 "防護服，可提供防彈保護并集成非傳統武器選項。經過多年的研究，人們發現這些概念至少在目前仍屬于科幻小說的范疇。

法國陸軍

而參數較為適中的項目，如法國陸軍的FELIN（Fantassin à équipement et Liaisons Intégrés；ENG："裝備與通信一體化的步兵"）則更容易實施。2010年至2015年間，賽峰電子與防務公司領導的工業團隊向法國陸軍交付了約23000套FELIN系統。該系統適用于空降、山地和機械化步兵部隊，并成功部署在阿富汗和非洲。模塊化系統包括改進的通信設備和傳感器、步兵武器和先進的瞄準輔助設備、防彈保護裝置以及符合人體工程學的優化制服和背帶。該裝備可根據任務參數和單兵在部隊或梯隊中的作用進行配置。

圖：法國陸軍的新型 F3 防彈頭盔由最初的 FELIN 頭盔演變而來。功能導軌、鉤扣支架和新的側面部件增強了安裝配件的能力。資料來源：法國陸軍

在完成最初的FELIN套件采購后，軍備總局DGA（Direction générale de l'armement；ENG：General Armaments Directorate）于2016年授予賽峰集團將該系統升級至FELIN V1.3標準的合同。改進措施包括瞄準傳感器和火力支援的軟件升級、更模塊化的防護裝備，以及針對SitComdé戰術終端和戰斗管理系統進行優化的增強型作戰背心。V1.3 承諾在不影響防護的情況下將系統重量減輕 40%。隨后，DGA于 2019 年啟動了 "百夫長 "計劃。該計劃將持續到2026年，旨在加速法國工業的創新，并將新技術整合到現有計劃中，包括FELIN的未來增量。

其目標是通過連接和通信、定位和導航、創新界面、防護和隱形裝備、移動輔助工具、觀察和識別手段、創新能源、士兵健康監測和功能化紡織品等技術，提高 "戰斗機的個人、集體和協作能力"。

圖：2017 年，法國陸軍推出了新一代 Structure Modulaire Balistique（SMB），即 "模塊化防彈結構"。受士兵反饋的啟發，SMB融合了防彈背心和作戰裝備運輸系統。與前代產品相比，SMB 重量更輕，人體工程學設計更合理，從而提高了機動性和舒適性。資料來源：法國陸軍

其他國家正在實施的 "未來士兵系統 "計劃也采用了同樣的方法，即系統地采用逐步改進的裝備和新材料，并將其作為整體平衡的成套裝備投入實戰，以提高士兵的性能。在所有這些計劃中，可穿戴電子設備和先進的網絡能力都被認為是至關重要的因素。美國陸軍和德國陸軍提出了兩種典型的方法。

美國陸軍

美國陸軍目前的步兵現代化工作主要集中在幾個各自為政、平行但獨立的項目中，以開發新型步兵武器、可穿戴傳感器和態勢感知工具以及個人防護裝備（PPE）。下一代班用武器（NGSW）計劃、綜合視覺增強系統（IVAS）和增強型夜視鏡-雙筒望遠鏡（ENVGB）是陸軍最優先或 "標志性 "的開發工作。陸軍未來司令部的士兵致命性跨職能小組正在指導它們的開發工作。

• NGSW

NGSW 系統由四個部分組成。XM7 步槍將取代 M4 卡賓槍。腰帶式 XM250 自動步槍將取代 M249 輕機槍。根據 2022 年的一份合同，西格紹爾公司正在開發這兩種氣動武器。它們將配備可選的 "槍口"，這是一種由陸軍工程師開發的組合式消音器和槍口制動器。陸軍測試表明，"槍口 "可將后坐力降低 33%，將射程內的閃光信號降低 25%，并將聲信號降低 50%。

圖：作為美國陸軍下一代班用武器（NGSW）計劃的一部分，西格紹爾 XM7 步槍將取代 M4 卡賓槍。資料來源：美國陸軍

NGSW 火控系統（NGSW-FC）是一種集成光學系統，旨在為兩種武器提供更強的目標捕獲和瞄準修正功能。設計合同于 2022 年授予 Vortex Optics 公司。FC 的主要組件包括一個可變功率瞄準鏡、一個激光測距儀、一個彈道計算機、一個擾動瞄準鏡（指通過瞄準鏡觀察到的兩個瞄準點，其中一個瞄準點與內膛線對準，第二個瞄準點跟蹤電子 "標記 "目標）以及一個與士兵設備的無線連接。它能自動計算距離、風力和仰角，并相應調整瞄準點，同時將目標位置、距離和狀態投射到士兵的顯示屏上。

NGSW 的最后一個組件是新型 6.8 × 51 毫米（.277 Fury）子彈，與 M4 的 5.56 × 45 毫米彈藥相比，它的彈丸重量和槍口速度更大。總體而言，與目前的步兵武器相比，NGSW 預計將大幅提高射程、精度和目標穿透力；陸軍的既定目標是 "實現對全球對手和當今及未來戰場上出現的威脅的超強打擊"。該系統最近完成了生產鑒定測試，第一支作戰部隊計劃在 2024 財年第二季度裝備 NGSW。陸軍計劃在十年內采購25萬門XM7和15萬門XM250。

• IVAS

IVAS源自微軟的Hololens 2頭顯，它使用全息技術將數字圖像疊加到真實世界的圖像上。據微軟稱，該系統將 HoloLens 的混合現實技術與熱成像、傳感器、GPS 技術和夜視能力相結合，以提高士兵的態勢感知能力，并傳遞戰術相關信息。全息圖像、三維地形圖和指南針被疊加到透明鏡頭的平視顯示器（HUD）上。其中包括小分隊無人駕駛飛行器（UAV）提供的偵察和瞄準數據。主要部件包括頭盔面罩、佩戴在身上的計算機（稱為 "冰球"）、網絡數據無線電和三塊保形電池。一個無線接口將護目鏡與一系列武器瞄準鏡連接起來，將武器瞄準鏡和目標的熱圖像投射到護目鏡顯示屏上；這使得士兵們可以在保持隱蔽的同時將武器伸出--甚至在拐角處--以便瞄準敵人開火。

圖：一名士兵在北卡羅來納州布拉格堡的一次訓練中測試 IVAS 耳機。圖片來源：美國陸軍

2022 年，部隊對 IVAS 1.0 初始演示器進行了測試，隨后很快又推出了改進型 IVAS 1.1 原型。士兵的反饋意見暴露了許多問題，如迷失方向和頸部疲勞，這些問題將在迭代 1.2 中得到緩解。首批 IVAS 1.2 原型于 2023 年 7 月交付，預計 2025 年投入使用。

• ENVG-B

L3Harris 開發的頭盔式增強夜視鏡（ENVG-B）結合了白磷圖像增強和長波紅外熱成像技術，可在弱光和視覺衰減條件下增強戰場視野。通過與 NETT Warrior 系統（如下所述）集成，護目鏡還能顯示地圖、導航和藍兵力跟蹤。與 IVAS 系統一樣，ENVG-B 也旨在通過大幅提高態勢感知能力，提高士兵識別和攻擊目標的能力，從而增強士兵在復雜環境中的機動性、生存能力和殺傷力。陸軍計劃在 2028 年前采購 40,000 套。

• NETT Warrior

NETT Warrior（NW）是一個綜合態勢感知系統，適用于下馬步兵領導人（小隊級及以上）。該跨平臺系統使用手持軍用無線電作為接口，將商用現貨（COTS）智能手機連接到旅級指揮和控制網絡。通過智能手機，兵力可以訪問應用程序來跟蹤友軍、與其他部隊協調行動、請求火力支援、發送信息和共享數據；該系統還可以與小型無人地面車輛（UGV）和無人機的傳感器聯網。NW 采用基于地圖的戰術突擊套件（TAK）態勢感知軟件套件和定制應用程序。該系統于 2010 年推出，但迄今已經歷多次迭代，既提高了性能，又減輕了重量。目前正在進行第三次增量測試，可能于 2024 年交付選定的部隊。最新設計的一個主要目標是增強人工智能，優化與其他新型 "未來戰士 "裝備的接口。

• 士兵保護系統 (SPS)

SPS 防彈衣系統于 2016 年至 2019 年投入生產（視組件而定），由以下部分組成： 軀干和四肢防護系統（TEP），包括模塊化可擴展背心（MSV）、輕型裝甲阻燃防彈作戰服和爆炸骨盆保護器，以降低腹股溝受傷的風險；軀干要害防護系統（VTP），包括前、后和側面裝甲板，可插入模塊化可擴展背心；綜合頭部防護系統（IHPS），包括一個基本頭盔，可增加下顎裝甲和護目鏡。綜合頭部防護系統旨在提供與傳統防彈衣同等或更高程度的防護，以抵御小武器火力和破片殺傷，同時減輕重量。模塊化系統的各個組件可配置成不同的防護等級，以滿足任務參數和士兵需求。

目前正在對 SPS 的三個組件進行升級。新組件包括第二代模塊化可擴展背心（MSV Gen II）、第三代軀干重要防護（VTP Gen III）和下一代綜合頭部防護系統（NGIHPS）。MSV Gen II 和 VTP Gen III 于 2021 年開始提前投入使用。目前正在進行彈道測試，迄今為止故障率仍低于 5%。陸軍計劃每個系統子集購置 15 萬件。

德國陸軍

德國的 Infanterist der Zukunft (IdZ)（未來步兵）計劃于 2004 年啟動，當時是為了滿足裝備部署到阿富汗的人員的緊急作戰需求。最初的 IdZ - BS（Basissystem；ENG：Base System）階段以 COTS 組件為基礎，以加快實施速度。目前投入實戰的迭代版本被命名為 IdZ - ES（Erweitertes System；ENG：Expanded System）Gladius。主承包商萊茵金屬防務電子公司于 2006 年開始開發，2013 年開始交付。ES "套件的設計理念是 "無紙化開發"，因為正如德國陸軍所說，"步兵所需的基本能力只能通過封閉、協調的系統方法來實現"。"除了提高性能外，新裝備還優化了人體工學舒適度，減輕了重量，提高了士兵的機動性，降低了疲勞或受傷風險。

圖：攜帶 "未來步兵 "裝備的德國士兵。圖片來源：德國陸軍

德國兵力目前約有 165 個排的裝備包，足以裝備 6 600 名軍人（主要是陸軍，但也向其他軍種提供了數量有限的裝備包）。IdZ 由三個子系統組成： BST（Bekleidung, Schutz- und Trageausstattung；ENG：服裝、防護和負重裝備）、WOO（武器、光學和光電）和 C4I（指揮、控制、計算機、通信和信息）。整個系統采用模塊化設計，允許將每個子系統組中的元素組合在一起，以滿足輕裝步兵或機械化步兵的需要，或反映單個士兵在部隊中的職能。共同核心主要由背心式通信和網絡設備組成，包括一個 USB 集線器（可插入電子通信、數據和傳感器設備）、戰術無線電、視覺顯示裝置、數字導航設備、多個保形電池和通信耳機。此外，還可從近 80 種不同類別的選件中進行選擇，包括頭盔式和武器式視覺模塊和火控裝置、多模式望遠鏡、增強現實設備、多種可定制的槍械和榴彈發射器以及個人防護裝備（PPE）。

IdZ 系列繼續定期升級，被認為是世界上最先進的步兵系統之一。關于 BST 和 WOO 子系統，最近的改進主要集中在減輕重量和提高用戶友好性方面。

單個傳感器和瞄準具的性能也在逐步提高，目前最大的努力方向是 C4I 系統，因為它是將所有要素連接成一個兵力倍增包的關鍵。最新型的 IdZ 于 2021 年開始交付，被命名為 "IdZ-ES VJTF 2023"，并于 2023 年 1 月下了追加訂單。該型號是為 2023 年領導北約超高度戒備聯合特遣部隊（VJTF）的德國特遣隊優化設計的。新功能包括升級的軟件定義無線電以及增強的態勢感知和目標捕獲功能，其中包括胸前安裝的 CeoTronics CT-MultiPTT 3C 中央操作和控制裝置，該裝置可在戰術地圖上顯示 "藍色兵力 "的位置。IdZ-ES VJTF 2023 與德國軍方新的數字化陸基作戰（D-LBO）計劃兼容，該計劃旨在為移動指揮和控制（C2）網絡提供一個框架。

IdZ-ES VJTF 2023 與 "美洲豹 "步兵戰車（IFV）和其他級別裝甲戰車上升級的電子和通信設備一起，還構成了 "裝甲士兵系統 "的基礎，該系統將首次部署到北約 VJTF 中。裝甲步兵系統 "將車輛傳感器和武器與裝甲步兵和下馬機械化步兵的傳感器和武器完全聯網，創造了一個無縫的共同作戰環境。這種將下馬步兵和 IFV 合并為一個真正的戰斗單位的做法，可在更遠的距離和更高的精度上探測、識別和有效打擊對方兵力。由此，德國陸軍為下馬步兵與 IFV 的整合設定了新的基線。

圖：Panzergrenadier 系統將 "美洲豹 "IFV 及其步兵下裝車整合為一個完全數字化的團隊，共享態勢感知并提高殺傷力。來源：萊茵金屬

2021 年，德國陸軍委托萊茵金屬公司啟動下一代未來士兵系統的研究，該系統將被命名為 IdZ 3.0。該系統將以現有變體的數字化骨干為基礎，同時納入新的硬件。盡管已知有一些新的組件，但全部細節尚未確定。其中包括新型 G95A1 和 G95KA1 突擊步槍（更廣為人知的名稱是 HK416 A8），它們將從 2024 年開始取代目前的 G36。新的傳感器和武器瞄準具也有望面世。

其中之一是 FCS 12 火控系統，該系統集多種功能于一身，包括晝夜武器瞄準鏡、激光測距儀、彈道計算機和錄像機。正如聯邦國防軍裝備、信息技術和在役支持辦公室（BAAINBw）第一主任揚-格紹（Jan Gesau）在本刊 2023 年 8 月版的一次采訪中所說，相關研究的結果 "將不斷融入下一步的設計中，以實現第三代 IdZ 系統"。

無盡的路

歸根結底，"未來 "總是比任何正在進行的計劃先行一步。一旦某套裝備開始服役，軍方就必須開始規劃下一步的升級系統，以便與技術和潛在對手保持同步。在這一點上，德國、法國和美國的陸軍兵力--以及他們的所有同行--都面臨著唯一不變的事實，那就是變化。

二十一世紀的戰爭，美國陸軍各級領導面臨巨大的壓力。在巴格達街頭和阿富汗東部開展行動，需要面對陌生的文化背景、復雜的問題和足智多謀的對手。為了在這些環境中掌握并保持主動權，美軍高層領導對下屬領導進行授權，讓最小的團隊也能靈活應變，贏得勝利。雖然陸軍一直在培養掌握主動權的領導者，但陸軍高層領導認識到，在這種日益復雜的環境中，所需要的經驗不僅僅是改變戰區的領導方法，還需要從指揮控制過渡到任務式指揮，而這反過來又需要進行體制改革。從持續十年的沖突中汲取的來之不易的經驗教訓促使整個陸軍進行了哲學變革，將任務式指揮作為陸軍領導方式的核心。

但什么是任務式指揮？首先，任務式指揮是一種領導哲學。它是一種領導團隊的思維方式，有利于追隨者在領導者的意圖范圍內發揮主觀能動性。更具體地說，它要求領導者提供他們最終想要實現的愿景，以及規定如何實現的最低指導水平。要取得成功，這不僅需要領導力，還需要追隨者。下屬必須嚴守紀律，以實現領導者的愿景，其中包括遵守陸軍價值觀和標準，并知道何時抓住不可預見的機遇或應對不可預見的威脅。

在評估當今陸軍對任務式指揮的理解時，有幾個跡象表明，整個兵力并沒有完全理解這一概念，也沒有充分實踐這一概念。因此，聯合作戰中心編寫了這本關于任務式指揮的文章選集。本書以任務式指揮在實踐中的具體實例為基礎，旨在幫助解釋任務式指揮的概念，并展示這一理念如何促進靈活性和適應性。雖然本書的讀者對象是美國陸軍領導人，但本選集也旨在向軍隊以外的讀者解釋陸軍的任務式指揮理念。

陸軍接受任務式指揮的決定是在伊拉克和阿富汗的十年戰斗中執行的一項制度調整。在這些陌生環境中針對足智多謀的叛亂分子開展的反叛亂行動強調了任務式指揮的必要性。人與人之間的互動速度急劇加快，在與當地敵人作戰的同時與當地居民和利益相關者互動需要速度。通信技術的進步、媒體的擴散和信息的快速傳播使這些挑戰更加嚴峻。事實證明，對行動的集中控制無法跟上日益增長的復雜性和鋪天蓋地的信息的步伐，因此，地方領導人必須擁有自行行動的靈活性和自由度。然而，要做到同步和有效，領導者仍必須了解指揮官的意圖，因為在一個社區可能奏效的行動實際上可能會破壞整個城市的工作。2012 年 5 月，陸軍出版了第 6-0 號陸軍條令《任務式指揮》，將指揮與控制改為任務式指揮，從而將這些經驗教訓編入了新條令。指揮的藝術在于通過及時決策和領導，創造性地巧妙行使權力。控制的科學是按照指揮官的意圖調控兵力和作戰職能以完成任務。新條令的關鍵變化之一是納入了任務式指揮的六項原則：通過相互信任建立有凝聚力的團隊、建立共同的理解、提供明確的指揮官意圖、行使有紀律的主動權、使用任務命令和接受審慎的風險。這一新條令有助于在當代和未來的復雜環境中平衡指揮藝術與控制科學。

從美國政府及其軍事部門的戰略文件中可以看出，未來的需求與過去類似，甚至會更加復雜。整個世界都在發生變化，因為技術，尤其是信息的速度和數量，正在以驚人的速度不斷增長，這促使全球人口日益城市化和相互聯系。這些戰略文件預測，我們的對手將繼續擁有大量資源。他們將能夠迅速改變戰略、兵力構成和戰術。更令我們頭疼的是，對手將利用正規、非正規、恐怖或犯罪分子的組合，以混合威脅的方式與我們對抗。未來的敵人還將擁有快速的通信和行動能力。互聯網基本上是一些恐怖主義網絡的指揮和控制網絡，因為它可以快速傳播信息和命令。這對于實地行動和敘事戰斗都至關重要。叛亂分子和恐怖網絡愿意公開撒謊，而我們卻在等待以確保事實的準確性，這給我們帶來了更大的挑戰。陸軍的任務式指揮方法使我們能夠更有效地打擊這些敏捷且精通技術的對手。

此外，我們的領導者還面臨著信息過多的挑戰。領導者受到大量信息的轟炸，單個領導者將不堪重負。大量的信息要求指揮官將決策和執行權下放到最基層。面對當今的復雜程度，領導者需要將權力下放到不舒服的地步。總之，陸軍需要未雨綢繆，才能成功應對未來的這些挑戰。

當士兵們理解了 "為什么 "和大局時，他們就會做出令人驚嘆的成績，而任務式指揮正是提供了這樣的機會。任務式指揮還強調，我們的人員是我們的優勢，是我們取得成功的關鍵。我們必須牢記，任務式指揮涉及所有士兵，不論資歷深淺。每個人都可以增強下屬和同伴的能力。最好的想法往往來自邊緣，由最接近問題的人提出。這樣，任務式指揮就突出了美國的文化優勢，因為它將美國人粗獷的個人主義和創造力與陸軍的團隊合作意識獨特地融合在一起。

要做到未雨綢繆，陸軍必須培養領導人才，發揮人才優勢。首先，為了保留陸軍在伊拉克和阿富汗學到的東西，我們必須比近期做得更好，培養下一代領導人進行任務式指揮，并利用那些在實地、最接近問題的地方產生的想法。陸軍需要善于使用任務式指揮進行領導的人，也需要在通過任務式指揮進行領導的組織中善于追隨的人。除了要求針對未來復雜環境進行任務式指揮的培訓外，在作戰中有效實踐任務式指揮還需要通過教育和在準備作戰行動時浸潤于任務式指揮原則之中。

相互信任是任何團隊在任何工作中取得成功的基石。信任需要時間--無論是在軍隊、企業、學術界還是其他任何領域--信任必須靠自己去爭取。家庭票房電視劇《兄弟連》（Band of Brothers）中講述的 "E連 "的故事為我們提供了一個完美的小分隊范例。迪克-溫特斯（Dick Winters）中尉通過帶領連隊成員進行嚴苛的實戰訓練，以及與他們的毒舌領袖索貝爾上尉打交道，建立起了信任，并在第二次世界大戰之前將連隊鍛造成了一支具有凝聚力的團隊。同樣，在體育界，信任是任何一支獲勝團隊的基礎。我們這個時代最具代表性的籃球教練邁克-"K 教練"-克日澤斯基（Mike Krzyzewski）或許很好地詮釋了這一點，他說："在整個賽季中，我都會觀察球員的眼睛，以判斷他們的感受、信心水平，并建立即時信任。K教練之所以能獲得兩枚奧運金牌、五次NCAA冠軍和十六次打進四強，與他對球員的了解和建立信任是分不開的。領導者必須相信員工的能力，員工也必須相信領導者的能力和支持。

當前，在行使有紀律的主動性方面面臨著各種現實挑戰。首先，領導者必須非常了解下屬的能力和局限性。有些下屬 "左右為難"，有些則經驗不足，需要更多指導。這種詳細的了解可以讓領導者根據下屬的情況來調整指揮官的意圖。其次是接受審慎風險的普遍挑戰。審慎風險的定義是，當指揮官判斷完成任務的結果值得付出代價時，故意暴露于潛在的傷害或損失。要在當今復雜的世界中完成任務，指揮官必須創造機會，而這反過來又需要承擔風險。指揮官必須鼓勵下屬采取行動創造這些機會，從而掌握主動權。其中一部分就是確定責任： "責任止于何處？換句話說，領導者需要確定由誰來接受風險，由誰來承擔風險。為了行使有紀律的主動權，下屬必須相信他們的領導會為他們的錯誤承擔責任，包括不會讓他們在戰場上或職業生涯中失去支持。第三個挑戰是，簡單的行動往往滋生微觀管理；然而，簡單的任務可以通過微觀管理完成，復雜的任務卻不能。然而，戰斗情況和思考敵人是無法進行微觀管理的。紀律嚴明的主動性對于在現代地面戰斗的熔爐中作戰、保持我們所期望的行動節奏以及擊敗足智多謀的敵人至關重要。和平時期的微觀管理或許能讓領導者取得成功，但在復雜世界的作戰壓力下，他們和他們的部隊都會失敗。最后，既要保持意圖，又要避免 "無紀律 "甚至 "無紀律 "的主動性，這是一個日益嚴峻的挑戰。部分原因是對任務式指揮的誤解。在某些情況下，當高層領導對下級領導進行檢查時，下級領導會覺得高層領導不信任他們。檢查下級是領導者的職責，而不是不信任的表現。

本書中專門論述任務指式揮領導力和 "通過相互信任建立有凝聚力的團隊 "原則的文章包括 杰克-朱迪中校（退役）撰寫的 "21 世紀的任務式指揮"、詹姆斯-杜尼萬上校撰寫的 "通過領導者的存在實現任務式指揮 "以及詹姆斯-托勒弗森中尉撰寫的 "信任至上"。

一旦領導者通過相互信任建立了團隊，他們就必須開始在團隊中培養共同的理解。為此，領導者必須首先建立協作文化，創建學習型組織。以身作則、征求和支持他人的想法、委派任務，以及知道何時該讓開道路，這些都能促進協作。有效的雙向溝通允許并促進達成共識，這不僅是對當前形勢的理解，也是對領導者未來愿景的理解。在執行任務時，指揮官和經驗豐富、團結一致的團隊會對任務的目的、問題和解決問題的方法達成共識。 摩爾不遺余力地組建一支團隊，這支團隊與他對空中機動作戰和越戰預期性質的理解不謀而合，這無疑在伊德朗戰役中拯救了生命。

今天的現實對建立共識提出了新的挑戰。首先，這需要一個更加自信的領導者站在任何規模的團隊面前，承認自己并不掌握所有答案，因為他們需要整個團隊為解決問題而努力。當今的挑戰要求我們從過去的 "誰需要知道？"的思維模式轉變為 "誰能從信息中受益？"的思維模式，即只關注將信息傳遞給正確的人和組織，而更廣泛地關注將信息傳遞給可能從知識中受益的人和組織。與建立信任類似，另一個挑戰是各單位之間的距離越來越遠，這些單位的成員之間也更加分散。第三個挑戰是技術的飛速發展，它提供了數量驚人的溝通方式，并使領導者和單位面臨過多的信息。最后，未來需要各單位做的不僅僅是分享信息，他們還必須建立理解和共識，同時避免群體思維。

本冊中專門論述 "建立共識 "原則的文章包括 丹尼爾-克魯格（Daniel Krueger）上尉撰寫的 "共享理解--在復雜的世界中站穩腳跟"、艾爾-博耶（Al Boyer）上校撰寫的 "將學習敏捷性引入美國陸軍任務式指揮 "以及約翰-萊梅（John Lemay）中校撰寫的 "聯合兵力陸地組成部分司令部--伊拉克（第一步兵師）任務式指揮"。

指揮官意圖是對某項行動或工作的目的和預期最終狀態的簡明扼要的表述。它為部隊、部隊領導、部隊人員及其各組成部分提供了 "為什么"。一份精心制作的指揮官意圖可以傳達一種愿景，并建立團結一致的努力。這聽起來很容易，其實不然。 撰寫指揮官意圖是任務式指揮中難以掌握的一部分--它是一種通過經驗和反思形成的藝術形式。另一項挑戰是向各級人員傳達明確的指揮官意圖，并確保其得到普遍理解，從而有助于掌握主動權。最重要的是，指揮官的意圖是指揮官推動 "理解、可視化、描述、指揮、領導和評估 "行動流程的重要組成部分。更具體地說，指揮員必須了解作戰環境和問題；設想理想的最終狀態和作戰方法；描述指揮員在時間、空間、目的和資源方面的設想；在整個準備和執行過程中指揮兵力和作戰職能；通過目的、方向和激勵來領導士兵和組織；以及通過持續監測和評估來評估進展。

軍隊為何重視掌握主動權？主要是因為戰斗的混亂和不可預測性。軍事史上不乏抓住機遇取得勝利的例子，也不乏錯失良機導致災難的例子。此外，歷史上還有許多地方指揮官抓住機會的例子，這些機會看似對當前部隊有利，但實際上并不符合指揮官的意圖，在許多情況下，最終導致災難。換句話說，任務式指揮并不允許下級為所欲為；相反，任務式指揮給予下級按照任務精神和指揮官意圖行事的自由，這就是紀律嚴明的主動性。

"致加西亞的信"是最偉大、也可能是最著名的自律行動范例之一。這本廣受歡迎的小冊子講述了安德魯-羅文（Andrew Rowan）中尉做出巨大努力，將威廉-麥金利總統的口信送到古巴叛軍領袖卡利克斯托-加西亞（Calixto Garcia）手中的故事。相反，他清楚地理解了指揮官的意圖，思考了自己的問題，并發揮自己的主觀能動性完成了任務。為了找到加西亞并完成任務，羅文從美國到牙買加，然后進入古巴的奧連特山脈和叢林，在那里他時刻面臨著被西班牙兵力俘虜和殺害的危險。羅文不僅傳遞了自己的信息，還利用自己的主動性開始了加西亞兵力與美國之間的合作，包括將寶貴的情報帶回華盛頓特區。

最后，任務式命令是一種指令，強調的是要取得的結果，而不是如何實現這些結果。它們解釋了領導者希望如何在時間和空間上實現決策，其他一切都是次要的。下達任務命令有一定的難度。首先，命令必須與意圖掛鉤，并表達這一意圖。正如小喬治-S-巴頓將軍所說："不要告訴人們如何做事，告訴他們做什么，讓他們的結果讓你大吃一驚"。命令必須在明確的愿景和足夠的細節之間取得平衡，以便執行行動，同時又不過分規范。正如 1939 年關于陸軍行動的條令所說："命令不應侵犯下屬的權限。命令應包含下級執行任務所必須知道的一切，僅此而已。"領導者只應指示進行必要的更改，以完成其或上級的行動構想。

本書包括六篇文章，分別論述了 "提供明確的指揮官意圖"、"行使有紀律的主動權 "和 "使用任務命令 "這三項原則。這些文章包括 Victor Delacruz 中校（退役）撰寫的 "任務式指揮中的網絡空間"、Dan Cox 博士撰寫的 "戰場上的任務式指揮和復雜性"、Kendall Gott 先生撰寫的 "布爾奇科大橋騷亂"、Brian Leakey 中校（退役）撰寫的 "紀律嚴明的主動性和指揮官的意圖"、Thomas Evensen 上尉撰寫的 "FOB Strike "以及 John McGrath 先生撰寫的 "Bari Alai OP 戰役"。

戰爭總是籠罩在不確定性之中，這意味著任何軍事行動都必然包含風險。如果領導者不是在尋找機會，他們當然不會讓自己的部隊面臨風險。軍事領導和任務式指揮的關鍵在于 "接受謹慎的風險"，這是任務式指揮的第六項原則。審慎冒險涉及對問題的理解，尤其是對危險、可能性及其潛在代價的權衡，而且必須符合上級指揮官的意圖。然后，領導者既要努力將意外事件發生的幾率降到最低，又要在意外事件發生時將影響降到最低。歸根結底，領導者必須選擇能確保獲得理想機會的方法，這些方法的風險都經過深思熟慮，其潛在成本也與獲得理想機會的優勢相稱。

可以說，平衡風險與機遇是指揮官最重要的計劃任務，而且隨著作戰環境復雜程度的增加，這項任務的難度也會增加。在這種情況下討論風險時，問題就會出現： "責任在哪里？換句話說，在使用任務式指揮時，出了問題由哪位領導負責？邁克爾-希金博瑟姆上校在 "接受風險的水原則 "一文中論述了謹慎接受風險的重要性，包括領導者需要明確他們所接受的風險，在失敗發生時承擔責任，從而與員工建立信任。接受風險還要求領導者了解下屬，并與他們保持對話。領導者必須與下屬溝通優先事項，賦予下屬權力，而不是對風險進行微觀管理。雖然對新的或重復性的培訓任務進行微觀管理是可以接受的，甚至是必要的，但對復雜任務進行微觀管理的領導者將會失敗。他們的部隊會在戰斗壓力下分崩離析。

最后三篇文章是對前面六項任務式指揮原則實例的補充。這些文章包括克里斯托弗-弗斯莫少校的 "現代陸軍駐扎地的任務式指揮"、丹尼斯-埃格軍士長的 "軍士與任務式指揮 "和安東尼-卡爾森博士的 "巴格達的雷霆奔襲"，廣泛論述了條令和學術文章中很少涉及的特定環境中運用的所有任務式指揮原則。這包括任務式指揮的理論和在戰場以外的士兵和機構中的實際應用。隨著陸軍不斷向整個機構灌輸任務式指揮理念，努力提高敏捷性和適應性，這六項原則必須在駐軍中運用，而且不僅僅是指揮官。任務式指揮需要陸軍各級領導的參與，包括參謀和士官。

本書明確指出，有效的任務式指揮并非易事；其實踐需要經驗、精力、藝術和技巧。指揮藝術與控制科學之間存在著微妙的平衡。正確平衡任務式指揮的藝術與科學需要直覺、經驗和對下屬優缺點的深入了解。在培養有凝聚力的團隊和達成共識時，領導者必須考慮指揮的藝術；在下達任務命令時，領導者必須考慮控制的科學；在明確指揮官的意圖和鼓勵有紀律的主動性時，領導者必須同時考慮藝術和科學。此外，領導者還必須根據對形勢的判斷，在 "做什么 "和 "怎么做 "之間取得平衡。如今，有效的領導注重影響力而非權威，這就需要營造一種學習環境，讓每個人都能從失敗中吸取教訓，而不必擔心因誠實、專業的努力而遭到報復。沒有授權，我們就不可能成功--任務式指揮是關鍵。作為一支陸軍，我們必須繼續培養通過任務式指揮進行領導所獲得的優勢，并充分利用美國文化中固有的獨立性和敢作敢為的態度。如果我們能做到這一點，就能幫助確保我們的兵力在任何情況下都能迎難而上。他們將隨時準備在殘酷的戰斗環境中掌握和保持主動權，并在日益復雜的世界中取得勝利。

美國的全球經濟貿易和海外穩定的軍事存在有賴于世界水道和沿海地區的暢通無阻。這些水道與海上艦隊一起，提供了將大部分兵力投送到前線、長期維持兵力以及從海上向岸上投送兵力的手段。空中力量是快速前沿存在和遠距離打擊力量的關鍵，同樣，海上力量也是延伸前沿存在、海上兵力投送、大規模兵力部署和通過海運維持兵力的關鍵。

美國空軍（USAF）的反海作戰能力可滿足美國防部的要求，即使用美國空軍兵力對抗對手的空中、水面和水下威脅；確保重要海域和沿海地區的安全；加強海上機動計劃。反海作戰的首要目標是海上優勢--不讓對手使用該領域，同時確保美國和盟國海上兵力的進出和機動自由。美國空軍的反海任務通過摧毀、破壞、延遲、轉移或以其他方式消除海上威脅，確保和主導海域行動，為實現海上優勢提供支持。

隨著可信的同級/近級對手的出現，海上行動越來越側重于擊敗對手海軍兵力，同時繼續關注從沿岸向岸上投送海上力量的作用。在這種環境下，空中力量提供了快速、機動和靈活的要素。美國空軍的能力可以擴大海軍水面、水下和航空資產的覆蓋范圍并提高其靈活性，在控制海域方面發揮關鍵作用。

反海作戰可以多種方式支持聯合司令部的行動。反海作戰可獨立進行，也可與其他軍事行動聯合進行，用于

• 在初始作戰階段支持建立軍事駐扎地。
• 不讓對手使用某一區域或設施，或固定對手兵力的注意力，以支持其他作戰行動。
• 威懾戰爭、解決沖突、促進和平與穩定或支持民政當局。
• 防止海上交通線被破壞和對美國及其利益的攻擊。
• 在海域實現作戰或戰略目標。

美國陸軍近年來提出了 "信息優勢 "的概念，即士兵有能力比對手更快地做出決策和采取行動。陸軍現在認為，人工智能是實現這一戰略的關鍵。

人工智能的普及程度和能力都有了爆炸式的增長，ChatGPT 等大型語言模型和其他人工智能系統也越來越容易為大眾所使用。在工業界和美國防部，許多人都在探索將該技術用于軍事應用的可能性，陸軍也不例外。

陸軍賽博司令部司令瑪麗亞-巴雷特（Maria Barrett）中將說，人工智能具有 "真正、真正推動變革的最大潛力......但它也給我們帶來了非常、非常現實的挑戰，以及整個信息維度的挑戰"。

負責政策的國防部副部長辦公室副首席信息作戰顧問、陸軍少將馬修-伊斯利（Matthew Easley）說，軍方正在經歷 "從傳統的信息作戰，即我們如何將不同的信息效果結合起來，為我們的行動創造我們想要的協同效應 "到新的信息優勢概念的轉變。

伊斯利在 6 月份美國陸軍協會的一次活動中說，這一概念的目標是確保陸軍在信息環境中掌握 "主動權"，"能夠看清自己、了解自己并更快地采取行動"。他說，信息優勢包括五大功能：輔助決策；保護士兵和軍隊信息；教育和告知國內受眾；告知和影響國外受眾；以及開展信息戰。

他補充說："所有這五個領域都可以利用人工智能和機器學習取得一定效果"。

伊斯利在 2019 年幫助建立了陸軍人工智能兵力工作組。但他說，在他任職期間，該小組在全軍范圍內采用人工智能時遇到了兩個挑戰：遷移到混合云環境和移動設備。

陸軍將 "繼續擁有大量的傳統數據中心，但隨著我們需要激增，我們需要在全球范圍內移動--云環境使我們更容易開展全球業務，"他說。根據陸軍預算文件，陸軍正在為2024財年申請4.69億美元，用于向云過渡和數據環境投資。

巴雷特在 AUSA 會議上說： "沒有數據存儲庫，就無法實現人工智能和機器學習"。陸軍賽博司令部對其大數據平臺進行了大量投資，將 "進入我們平臺的數據流數量翻了一番，解析器翻了一番，我們現在存儲的數據存儲量也翻了一番，"她說。她說："我們將繼續沿著這條軌跡前進，這意味著我們已經準備好開始利用 "人工智能能力"。

她說，對于指揮部來說，人工智能主要用于網絡防御，但在 "信息層面 "也有應用。"引入各種不同的信息源......并真正了解特定環境的信息基線，這意味著什么？所有這些都對我們大有幫助，而且我認為這只會不斷擴大"。

伊斯利說，移動設備的普及大大增加了潛在的饋送量，但也會擴大對手的潛在目標。這些設備 "有很多功能，也有很多漏洞。我們必須考慮并使用人工智能......既能保護我們自己，又能管理我們擁有的大量數據"。

陸軍參謀長詹姆斯-麥康維爾（James McConville）將軍在6月的一次媒體吹風會上說，在潛在沖突中，人工智能可以幫助士兵整理所有數據，并將正確的信息 "送到箭筒中"。

根據陸軍預算文件，陸軍正在為2024財年的人工智能和機器學習申請2.83億美元，其中包括用于增強自主實驗的研發資金，以及為集成視覺增強系統、可選載人戰車（最近被重新命名為XM30機械化步兵戰車）、遠程戰車、TITAN地面站和 "具有邊緣處理功能的更智能傳感器 "等系統的人工智能/機器學習項目活動提供資金。

"陸軍部長克里斯蒂娜-沃穆斯（Christine Wormuth）在簡報會上說："我們當然在尋找如何利用人工智能使我們的能力（包括新能力和正在開發的能力）更加有效。她說，陸軍尤其在 "融合項目"（Project Convergence）演習中使用了人工智能目標定位程序。

融合項目是陸軍對國防部聯合全域指揮與控制概念的貢獻，該概念旨在通過網絡將傳感器和射手聯系起來。陸軍發布的一份新聞稿稱，在2022年底的上一次演習中，參演人員使用了陸軍的 "火風暴 "系統--"一種人工智能驅動的網絡，將傳感器與射手配對"，向參加實驗的澳大利亞兵力發送情報。

麥康維爾說，軍方還將人工智能用于預測性后勤工作。他說："我們正在使用人工智能來幫助我們預測所需的零部件，這對龐大的軍隊來說意義重大"。

除了簡單的維護之外，預測性后勤還涉及陸軍的不同供應類別，如燃料和彈藥，"以及我們如何看待消耗，如何預測在哪里可以將正確的供應品送到需要的地方"，負責維持的陸軍副助理部長蒂莫西-戈德特（Timothy Goddette）說。

戈德特在國防工業協會戰術輪式車輛會議上說："我們的目標是提前計劃這些物資需要運往何處或何時需要進行維護，而不是作出反應。

他說："如果計劃的維護是正確的，但條件是錯誤的--如果你處于低[操作]節奏，我們如何改變計劃的維護？如果你處于炎熱、寒冷或腐蝕性環境中，你該如何改變維護計劃？這可能正是我們需要思考的地方。"

他補充說，在數字化世界中，陸軍必須 "學會如何使用數據和以不同的方式使用數據"。"我承認，我們還沒有完全弄懂[預測性后勤]。我們確實需要大家的幫助來思考這個問題。

McConville 和 Wormuth 說，人工智能未來的其他應用還包括人才管理和招聘。"Wormuth 說："人工智能可能有辦法幫助我們以人類不擅長的方式識別優質線索或潛在客戶。

不過，McConville 強調，在使用人工智能時，"人在回路中 "非常重要。

他說："實際做所有工作的可能不是人，但我們會看到人工智能幫助我們更好地完成工作。"但與此同時，我們也希望有人能說'發射這個武器系統'，或者至少能考慮到這一點。"

巴雷特贊同麥康維爾的說法："每個人都會把［人工智能］當成一臺機器。但是......你猜怎么著：每個玩過 ChatGPT 的人--是的，是人在喂養那臺機器。"

伊斯利說，隨著陸軍引入人工智能系統，士兵們可以做四件事來幫助技術正常成熟：收集和注釋數據；使用這些數據訓練人工智能模型；使用這些模型來檢驗它們是否有效；以及幫助改進模型。

他說，軍方在收集數據方面做得 "很好"，"但軍隊中仍有很多數據我們沒有完全捕捉到......我們可以利用這些數據來訓練我們自己的大型語言模型。"要使這些模型對我們的領域有效，我們必須在我們的數據上進行訓練。因此，我們必須研究：我們的人力資源數據是什么？我們的人力資源數據是什么？我們的醫療數據是什么？我們的業務數據是什么？我們的情報數據是什么？我們如何在受控環境下利用這些數據來建立更好的模型？

他說，這些模型必須根據軍隊的數據進行快速訓練和再訓練，以便不斷改進。他以自己手機上的餐廳推薦算法為例，"它之所以這么好，是因為它有10年的時間，我只告訴它我喜歡世界上哪些餐廳"。

伊斯利說，雖然他們將來可能會收到人工智能的推薦，但武器系統將始終由人類來管理，但 "其他系統，如果不是那么關鍵的話......[機器]可以做出決定"。不過，他補充說，人類將對人工智能進行培訓，使其在執行陸軍任務時可以信賴。"他說："你不會質疑你的地圖算法告訴你在城市中往哪里走--你知道該算法比你掌握更好的信息。但是，"我們如何獲得數據背后的真實性，讓我們能夠相信模型的內容、模型是如何訓練的，以及我們是如何使用它的？我認為這都是......人類的努力"。

參考來源：NDIA網站；作者：Josh Luckenbaugh

挑戰

我們對手的技術和戰術取得了驚人的進步，這就要求海軍在更廣闊的地理區域部署資產，以進行可信的威懾、交戰和取勝。為了在這種環境下保持決策優勢，戰略家和指揮官需要具備在實時、大規模戰役中有效管理各種分布式系統的能力。這種能力的核心是對分布式艦隊中每種可用資產的完全可見性，以及戰略協作、分析和協調決策所需的大規模支持數據的可操作性。對如此大規模的數據進行解讀并采取行動，已經超出了人類情報人員單獨行動的能力范圍，因此需要有效的軟件解決方案來輔助和提高人類操作人員的決策能力。這種軟件必須能夠在和平時期和灰色地帶沖突中提供有效的應對規劃，并在動能交戰中提供可靠的戰術決策支持。

在復雜的海上環境中權衡各種選擇時，戰略家們會遇到一些棘手的問題，其中包括：

• 哪種作戰方案（"COA"）最有可能在不暴露高價值資產的情況下緩和緊張局勢？
• 考慮到現有的各種友軍資源和能力、當前兵力定位、彈藥庫存、其他正在進行的行動以及戰區內的其他潛在目標，可以或應該部署哪些艦艇和資產來應對即將到來的威脅？
• 應為特定任務選擇哪些兵力，以在不影響生存能力的情況下最大限度地發揮效力？
• 作戰人員如何掩蓋戰術和資產，使友軍在面對優勢威脅時也能保持優勢？

在回答上述每個問題以及更多問題時，海軍規劃人員必須考慮其全部分布式系統，并平衡一系列廣泛的考慮因素，包括目標和可用資產之間的相對距離、進攻和防御戰略的優勢和缺點、友軍和敵軍的兵力和限制、彈藥能力和可用性、風險承受能力、應急計劃等等。要在未來的分布式行動中取得海上優勢，需要先進的人工智能決策工具，使水兵能夠以對手無法適應的速度做出更好的反應。

解決方案

美國Palantir公司的解決方案幫助超負荷工作的規劃人員和作戰人員利用數據更好地理解、比較和選擇作戰行動，以適應不斷變化的作戰空間中的分布式作戰。通過大規模訪問所有來源的數據，我們的解決方案可用于在單一環境中快速攝取、清理和轉換來自不同層級和許可級別的輸入數據，供安全用戶檢查、分析和發現，為指揮官和規劃人員提供可操作的見解。利用這些數據，我們的解決方案可以為以下工作流程提供動力，以幫助決策：

• 地理空間可視化、兵力追蹤和持續監護：

Palantir 軟件可將 "紅色兵力 "和 "藍色兵力 "的共同作戰圖（COP）情報整合到一個近乎實時的、不斷更新的戰斗空間地理空間描述中。在這一資源中，各梯隊用戶可以獲得所有已知目標、友軍資產和正在進行的行動的最新視圖，以支持更好的決策。作戰人員和戰略家可以深入研究單個艦艇和系統，以便更好地了解它們的能力和任務。

• 人工智能輔助決策：

無論是 Palantir、第三方供應商還是美國海軍自己開發的算法，Palantir 的軟件都能與最前沿的人工智能算法開發完全互操作。這些人工智能模型支持更快、更有效的環內人工決策。各種模型都可以加載到我們的解決方案中，幫助規劃人員針對不斷變化的作戰空間條件生成、評估和比較潛在的作戰行動。這樣做的結果是，每名人工分析師每小時可做出決策的質量和數量都得到了大幅提高，所有可用系統的分配也得到了優化。做出的決策會被自動捕獲并寫回，以便更好地完善模型和改進未來的建議。

• 任務執行：

我們的解決方案可配置任務執行儀表板。一旦在平臺內評估并確認了 COA，就可將其推送至戰區內的分布式艦艇和團隊，以便進行戰術執行。Palantir 的開放式互操作結構支持與眾多戰術數字信息鏈接，并將保持靈活性，以便在未來與通信即服務（CaaS）解決方案集成。

共同利益

Palantir 解決方案，包括為決策支持配置的解決方案，都基于相同的核心原則：

• 互操作性、模塊化和可擴展性

所有 Palantir 解決方案均采用模塊化架構和行業標準開放式 API（如 REST、JDBC 等）構建，以確保與海軍現有應用程序以及尚未開發的未來解決方案之間的互操作性。我們的解決方案優先考慮高度可配置的工作流，以便為從戰術到作戰再到戰略的大量用例提供價值。無論數據存儲在何處，我們都能讓用戶對其數據進行建模、探索、準備、轉換和交互，并使這些數據能夠被分散的外部應用程序和已在整個機隊運行的工具輕松發現。我們的解決方案利用開放式、模塊化、微服務架構。

• 信息安全和聯盟支持

Palantir 在為美國國防和情報利益相關方實施高度復雜的分類、角色和基于屬性的安全控制方面擁有多年經驗。我們高度安全的解決方案可對信息進行細化保護，直至單個數據點。此外，我們全面的訪問控制框架使美國兵力能夠在不過度共享的情況下安全地向聯盟伙伴推送情報。

• 認證和網絡可部署性

美國國防部信息系統局（DISA）已授予 Palantir 國防部影響等級 6 (IL6)、影響等級 5 (IL5) 和 FedRAMP 中度授權。我們的解決方案已獲得風險管理框架授權，可在國防部和集成電路的主要領域和安全飛地運行，包括NIPRNET、SIPRNET、JWICS、BICES等。

• 敏捷性和 DevSecOps

解決方案充分利用了敏捷性和 DevSecOps 的最佳實踐，包括持續集成和持續交付、統一配置環境、代碼和數據分支以及具有企業健康檢查功能的管理系統。因此，從數據科學家到分析師，再到軟件開發人員，各種用戶都可以在可擴展到整個企業的 DevSecOps 環境中進行安全協作。

隨著美國陸軍對多域作戰概念的鞏固，保持領導力發展與未來作戰環境的相關性是至關重要的。近距離的對手將繼續在沖突的門檻下競爭，增加了多域作戰的復雜性和不確定性。雖然評估陸軍領導力要求模型是很常見的，但陸軍領導人如何在核心屬性和能力的基礎上，在多域作戰中成長？陸軍領導力要求模型與培養多域心理相結合，能夠在多域作戰中實現有效的領導。

該理論方法對領導力核心能力和屬性進行了擴展，提供了三個額外的領導力特征。預測近鄰行動的能力，利用現有能力和人員，以及在復雜性和不確定性中堅持不懈的能力，構成了多域心理。通過教育和培訓來實施多域心理，陸軍領導人將在多域作戰中有效地對付近距離的對手。

大衛-H-伯杰，美國海軍陸戰隊將軍、海軍陸戰隊司令員

在我們（美國）的歷史上，海軍陸戰隊經常處于我們國家前沿部署部隊的最前沿，感知環境并讓我們的盟友和伙伴放心。海軍陸戰隊員也接受過真正困難的作戰問題，并提出了沒有人認為可能的解決方案。海軍陸戰隊已經進入了其他人害怕進入的有爭議的地區，并取得了勝利。待命部隊的概念是在這條歷史道路上邁出的另一步。

安全環境是不斷變化的。今天，它的特點是復雜的傳感器和精確的武器的擴散，以及日益增長的戰略競爭。敵人采用系統和戰術將艦隊和更大的聯合部隊控制在一定范圍內。這使得這些對手能夠采用一種以有爭議的地區為盾牌的戰略，在這種盾牌下，他們可以對我們的盟友和伙伴采取一系列非戰爭的脅迫性措施。

進入海軍陸戰隊。作為2030年部隊設計的一部分，并有意與聯合作戰概念保持一致，待命部隊的概念旨在提供支持綜合威懾的選擇。作為待命部隊的海軍陸戰隊員將被派往前方，與我們的盟友和伙伴并肩作戰，利用全域工具作為艦隊和聯合部隊的眼睛和耳朵。

這一概念將在最終滿足聯合部隊指揮官要求的海軍戰役背景下進行。執行這些行動的海軍陸戰隊員的持久任務是在競爭連續體的每一個點上為這個海軍戰役進行偵察和反偵察。如果有必要，這些部隊將在指定區域進行海上拒止，以支持海軍作戰。我們必須準備好用我們現有的有機手段做到這一點，但同樣重要的是，我們需要完成海軍和聯合殺傷網，在需要時幫助發揮全域效應。在這樣做的時候，海軍陸戰隊將從有爭議的地區內擴大艦隊和聯合部隊的范圍。

為了重振我們作為美國前沿哨兵的作用，我們需要重新設想我們的方法，并將其結果作為發展我們的人員及其支持過程和系統的指南。待命部隊的概念》通過解釋海軍陸戰隊如何在有爭議的地區與盟友和伙伴有效地運作，使這一指南變得生動。

待命部隊在競爭的每一個環節上都會打亂對手的計劃。這是一個重要的聲明，因為它描述了我們在暴力門檻以下的戰略競爭中可以為國家提供什么。它是大膽的，這使它成為海軍陸戰隊的理想。

它也將是困難的。知道將 "待命部隊的概念"從想法變成現實是有難度的，這應該激勵我們用它來進行戰爭游戲、實驗和演習，以便我們能把它做好。這就是我們如何釋放海軍陸戰隊員的聰明才智并超越我們的對手，同時保持我們作為國家戰備力量的角色。

目的

待命部隊（SIF）使國家和美國盟友及伙伴感到放心。SIF通過建立旨在與盟友和伙伴一起在有爭議的地區持續前進的部隊來阻止對手運用軍事力量，為艦隊、聯合部隊、機構間、盟友和伙伴提供更多的選擇來對抗對手的戰略。SIF贏得全域偵察戰，以識別和對抗對手針對美國盟友、伙伴和其他利益的惡意行為，并發展對環境和對手能力的理解。SIF贏得全域反偵察戰，以保護合作伙伴和聯合部隊的機動自由，同時破壞對手獲得主動權的企圖。在發生武裝沖突的情況下，SIF在有爭議的地區與盟友和伙伴一起保持前進，支持海軍和聯合行動。在競爭的連續過程中，SIF有意擾亂對手的計劃。

待命部隊的概念是指產生新的能力和以新的方式運作。在這個意義上，它為部隊設計和部隊發展提供了一個目標點。為了使其方法和裝備完全成熟，需要進行反復的實驗和演習。

背景

《待命部隊概念》用于處理那些對聯合部隊使用（或威脅使用）反干預方法的對手。這些反干預方法依賴于成熟的精確打擊體系（MPSR）的進步，以破壞聯合部隊投射力量的能力，并在一段時間內保持這種能力。SIF提供了一種作戰級別的反應，使海軍部隊能夠在對手使用反干預努力的情況下保持主動。

這個概念是在海軍陸戰隊理論出版物（MCDP）"作戰"中海軍陸戰隊機動作戰理念的基礎上形成的，該理念將機動描述為采取行動以產生和利用對敵人的某種優勢，而不論其領域如何。這種優勢不僅是空間上的，也可能是心理上、技術上或時間上的。 作為 "全域 "組織，SIF必須理解并實施這種強有力的機動性定義，以完成其任務。

SIF的概念直接與聯合作戰概念中的作戰方式相一致。指揮官的規劃指南（CPG）指示公布SIF概念，以支持海軍的分布式海上作戰（DMO）概念。CPG解釋說，SIF與遠征先進基地作戰（EABO）概念相結合，描述了SIF將如何得到這些先進基地的支持。

最近，《海軍運動：海軍陸戰隊在戰略競爭中的作用》為不斷擴大的海軍概念系列提供了廣泛的框架，包括待命部隊。

這一概念主要用于全球作戰模式中的接觸層和鈍化層的活動，并使聯合部隊過渡到增援行動。這加強了這一概念背后的威懾意圖，也說明了它是如何在整個競爭過程中應用的。雖然海軍陸戰隊確實需要準備好在增援層開展SIF行動，但目標是以盡量減少對手決策者升級對抗的動機的方式來運用這一概念。