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本研究旨在觀察商業領域實施的模塊化開放系統方法（MOSA）等效概念，通過收集最佳實踐、效益與失敗案例，進而與國防部（DoD）MOSA框架建立關聯。研究采用二手資料（公開數據與報告）通過案頭調研與案例分析進行評估，揭示國防部MOSA實施中的效用缺口。從F-35戰機到大型無人水面艇（LUSV）等國防項目（除V-280外）均在實施MOSA過程中遇到困難，表明國防部對MOSA的理解與應用水平落后于工業界。云網絡架構、汽車開放系統架構（AUTOSAR）及醫療膠囊機器人等案例證明：工業界通過早期應用與跨廠商協作，已實現MOSA規范應用并持續擴展其場景。研究結論表明：國防部應避免將MOSA限定于單一采辦類別并降低其應用門檻。建議國防部擴展MOSA信息數據庫構建綜合知識庫，開發系統開放度評估工具，并啟動跨軍種MOSA應用協作以促進互操作性并加速創新進程。

模塊化開放系統方法（MOSA）于2019年納入《美國法典》第10編（USC Title 10），旨在降低國防部（DoD）采辦成本并提升研發效能（Justia Law, 2023）。MOSA并非國防部原創方法，而是源于開放系統架構（OSA）、微服務等以軟件為核心的流程體系。國防部于2008年采納MOSA，源于認識到工業界"模塊化"與"開放架構方法"的應用價值（Williams, 2021）。盡管2008年引入，MOSA直至十年后才成為國防采辦強制要求。當前隨著重大采辦項目開始應用MOSA，其執行效果迎來評估契機。該概念最早出現于1990年代軟件領域，IBM等公司正將面向服務架構（SOA）集成至系統——SOA后來發展為彼得·羅杰斯博士提出的"微服務"概念前身，其旨在優化編程并實現高效大規模程序變更（Foote, 2021）。彼時軟件技術仍處發展初期，萬維網作為新興技術尚處探索階段，龐大機器需多組件協同才能生成單一網頁。羅杰斯專注于抽象化軟件開發方法，主張系統整體觀與組件去中心化，2005年首創"微網絡服務"術語（后演變為"微服務"）。這些方法至今仍應用于谷歌、亞馬遜、蘋果等企業的云服務開發（GeekforGeeks, 2023）。

微服務的核心在于構建獨立運作且互不依賴的系統，實現可訪問升級與部件互換。這賦予開發維護靈活性，同時降低成本并延長生命周期（Amazon Web Services, 2021）。該流程關鍵是將組件微化為可管理服務：當每項服務成為獨立單元，系統即可擺脫線性依賴鏈實現大規模運行，形成保持獨立功能的橫向擴展架構。谷歌與亞馬遜采用模塊化方法構建其廣應用的先進云服務，微服務正是支撐大規模云服務的基石。模塊化方法同樣適用于硬件領域，如大眾汽車"橫置發動機模塊化平臺"（MQB）車輛架構——該框架可在保持穩定性前提下適配各類組件。

美國防部已在F-35、V-280"勇士"傾轉旋翼機及大型無人水面艇（LUSV）等項目中推行MOSA，融合軟硬件解決方案。這些項目是國防部最成功的MOSA實踐案例，也成為該方法的核心推廣者。各項目實施成效存在差異，本文將予以剖析。我們探討了國防部在高價值采辦中應用MOSA的障礙，包括供應商鎖定及知識產權/數據權利限制——這些因素使供應商能主導國防部模塊化能力建設。典型案例有軟件兼容性問題導致的F-35延期（Losey, 2024），專有標準正為洛克希德·馬丁與國防部制造障礙。現行標準可能阻礙國防部充分釋放MOSA潛力。

工業界MOSA應用凸顯其顯著效益，尤其源于其利潤驅動本質。對工業界而言，MOSA賦能軟硬件開發適應性與創新孵化，這種靈活性使大型云服務擺脫單一供應商依賴蓬勃發展。例如大眾MQB平臺可適配多車型并整合各類軟件系統；醫療膠囊機器人（MCR）采用SMAC架構，支持從軟件庫調用定制軟件及硬件自定義以應對多場景需求。但工業界并非全勝，SpaceX與波音宇航服研發困境即為明證。相較而言，國防部因法規標準制約面臨更多阻礙，而MOSA本應助力突破而非加劇這些障礙。

針對美國防部MOSA應用，本研究旨在深化認知并指導未來重大采辦。鑒于MOSA在采辦領域仍屬較新方法，目標在于展示其優化應用路徑。本研究經驗可助國防部實現MOSA原始目標：降低成本、加速重大裝備創新、優化采辦周期。

本文探討了北約開展防御性大型作戰行動時，面臨的軍事后勤彈性關鍵議題。研究聚焦于軍事后勤及軍事后勤韌性，特別是在未來沖突可能勝敗攸關的關鍵作戰下級（亞戰役）層級。這兩個相關主題領域在學術層面仍未得到充分研究。研究首先闡明了一個研究問題，隨后提出了一套與兩個主要研究問題相關聯的目標。每個問題均通過研究方法的特定部分予以解決。該研究設計為一個探索性序貫研究序列，包含兩個相關聯的方法論階段。兩個階段均通過目的抽樣從特定的北約軍事后勤軍官群體中招募參與者。研究采用混合研究方法，主要通過半結構化訪談收集定性數據。同時將定量數據收集作為補充性、輔助性方法加以結合。定量數據得到全面的內部信度檢驗和統計分析的支持，相關結果已包含在論文附錄中。本文提出兩個對該領域知識的原創性貢獻，它們都實質性地推進了優化未來戰爭中北約后勤單位韌性與生存能力的目標。第一項貢獻是以包含三個主要韌性輸入因素的概念框架為形式，對戰術層級軍事后勤韌性進行了一種新穎的分類。這在先前軍事后勤文獻中未曾描述過。第二項對知識的原創性貢獻是應用了一種“組合”方法論，該方法論將混合方法與模擬北約第五條后勤兵棋推演/桌面演習結合起來。該組合方法經實證證明能有效提升派駐戰術層級單位的專業北約軍事后勤軍官目標群體的韌性意識。本研究第二階段的兵棋推演設計要素在此被強調。本研究中使用的后勤兵棋推演（“醫療后勤桌面演習”，或 MEDLOG TTX）由研究者重新構思并開發，屬于首創，先前研究未曾描述。

本研究還得出了一些與其知識原創性貢獻相關的重要發現。其中包括將韌性輸入因素直接與北約基本能力輸入條令聯系起來。這項工作將本研究中描述的韌性概念與影響戰術戰爭層級單位能力的物理參數建立了聯系。一個實際應用是：將理論韌性概念直接與“現實世界”的物理量聯系起來，不僅使后者可被測量，還可被操縱和改進。其他發現包括識別了參與者當前存在的韌性意識問題，這些問題可促成未來在戰術單位層級改進這些問題的有益研究。其中包含了一些關鍵性觀察結果，例如研究群體明顯缺乏對互操作性重要性的意識，或缺乏對電磁頻譜特征管理在現代戰場空間中單位韌性與生存能力關鍵性的認識。這表明有必要通過教育提升北約軍事后勤（MILOG）人員對影響戰術戰場空間的新興和顛覆性技術的意識。一個特別重要的、源于實證的發現，是對單位機動性、分散化、指揮控制以及進攻火力等戰場空間韌性輸入因素之間存在關鍵動態關聯的正式描述和概念圖示。

本研究揭示并探討了基本的軍事后勤韌性概念，對北約未來在訓練與戰備領域的政策具有重要影響。此外，如果這些概念得到進一步開發、測試和驗證，則可能導致其最終投入實際應用。這將是朝著優化北約軍事后勤單位韌性、提高其在未來一場重大的勢均力敵/近似勢均力敵的沖突中生存能力邁出的重要一步。

圖：本文的范圍位于戰爭的戰術層面及其研究差距，后續研究解決這一差距在于“軍事后勤彈性區域”，如圖所示。

國際安全環境正日趨復雜化。快速發展的技術賦能了更多類型的行為體，加之全球媒體即時傳播效應，使得參與者數量與類別持續激增——此現象雖非全新議題，但現有情報體系仍未能有效應對21世紀的復合型安全挑戰。本研究嘗試通過將復雜性科學融入情報工作探尋解決路徑。本導論章節分四部分闡述研究框架：首節解析情報工作與當前安全挑戰的關聯性；次節闡明研究目標及擬填補的知識空白；第三節提出核心問題陳述及配套研究問題；末節則通過章節概要及研究模型呈現整體結構。

1 劇變中的情報環境??

俄烏戰爭凸顯了情報工作的核心地位。2022年戰爭爆發前，美英情報機構前所未有地大規模公開預警情報評估——這與法德情報部門遭遇突襲形成鮮明對比，彰顯了情報任務的復雜性。此次戰爭展現出情報革新的空前強度：國家情報機構、私營企業、社交媒體個體及智庫每日更新戰線變化、人員裝備損失和作戰戰術評估。開源情報已成主流民主化工具，無人機普及使偵察與目標定位能力延伸至基層單位，烏克蘭政府更推出全民通報俄軍動向的移動應用。俄烏戰爭印證了情報界共識：過去數十年間國際格局與軍事行動環境已發生深刻變革。冷戰兩極體系演變為多極化世界，各類行為體與聯盟競逐政治、軍事及經濟利益，世界互聯性顯著增強。此進程的加速器是全球化：全球人流、物流、服務流與思想流空前活躍，并與以互聯網、計算機和移動通信為標志的信息革命深度交織。

上述動因的聚合效應導致工業時代式微。國際秩序正從基于規模化商品生產的社會經濟體系，轉向以信息占有交換為核心的全球化信息時代。以信息流通為命脈的情報體系卻未能適應轉型，其突出表現為21世紀初兩起標志性情報失誤："9·11"恐襲與伊拉克大規模殺傷性武器誤判。兩次失誤均引發大規模軍事入侵（阿富汗與伊拉克），最終演變為漫長血腥的反叛亂行動。隨后的全球反恐戰爭（GWOT）表明：盡管變革動因多元，情報學界仍將非國家行為體崛起視為首要驅動因素。作為全球化的必然產物，GWOT使情報工作深度聚焦跨境叛亂、國際恐怖主義及有組織犯罪——這些文獻中統稱"跨國威脅"的群體具有"適應性""互聯性""多樣性""復雜性"等特征，與傳統情報關注的靜態國家行為體存在本質差異。然而俄烏戰爭證明，國家行為體仍是情報工作重點。現代威脅同時源自國家、非國家乃至個體行為體。

除物理空間外，此類威脅同樣活躍于網絡域及軍事術語所稱的"人文環境"。現代威脅采用混合戰略，融合軍事與非軍事手段，在和平與戰爭間的灰色地帶實施全球行動，將信息、身份認同與意識形態武器化并協同動能武力。高度互聯的世界使行為體能通過行動與思想迅速產生全球影響。在多重互聯動因驅動下，世界呈現深度復雜性與不確定性——烏克蘭戰爭不過是最新例證。當代情報問題已非冷戰時期的簡單謎題，更似非結構化難題。但情報組織架構仍沿襲冷戰模式未變。

近期情報失誤表明，情報體系升級迫在眉睫。實現路徑卻更為復雜：既然現代威脅及整個安全環境具有復雜性，那么從上世紀創立至今基本未變的情報理論、組織形式與流程，其有效性何在？21世紀的情報工作應如何審視？本研究主張：以復雜適應系統為研究對象的復雜性科學，為洞察行動環境威脅與情報組織變革提供了全新路徑。此推論雖合乎邏輯，情報學研究迄今仍未吸納復雜性科學的思想方法（見第4章）。矛盾在于：盡管學界普遍認同威脅與安全環境復雜性加劇，卻未通過轉向復雜性范式來推動情報體系適應新環境。因此本研究致力于汲取復雜性科學洞見并應用于情報領域，下節將深入闡釋此構想。

??2 問題陳述與研究問題??

本研究旨在通過理論貢獻（復雜性科學）與實證貢獻（案例研究）推動情報學發展，并著重關注軍事情報領域。據此提出以下核心問題陳述：

• ??復雜性科學如何促進情報轉型？??

此處將情報體系升級目標表述為"情報轉型"。需區分該概念與當前學界描述情報（必要）變革的常用術語："改革/重組"和"革命"。第一類"改革/重組"常見于情報體系內部實踐，以美國為典型代表——該國常在重大情報失誤后啟動情報界調查并實施調整，但實際效能提升存疑。哈蒙德指出："盡管諸多情報界'改革'方案難以落實，組織結構調整卻頻繁實施（無論正確與否，因結構問題看似更易解決）"。此類改革通常僅是現有實體與架構的官僚體系重組。阿格雷爾補充道："重大重組往往流于表面，人員未變僅組織結構圖更新"。皮拉爾更直言："要求美國情報界適應冷戰后時代的呼吁已成無意義陳詞濫調——重組沖動本質是環境噪聲，而非有效適應機制"。

在官僚框架下推進的改革與重組屬漸進式演進。與之相對，第二類改進路徑主張對系統實施快速徹底的革命性變革。學界持此革命論者雖屬少數，但其聲量催生出"情報事務革命"（RIA）術語，以此區別于數量龐大的改革重組研究。整體而言，情報體系反思呈高度碎片化。拉赫曼總結道："研究焦點與方法差異顯著。因情報事業具高度復雜性，多數研究僅聚焦局部領域，例如組織架構、分析流程、決策者-分析師關系、開源情報（OSINT）、秘密行動或信息技術角色等功能維度"。

本研究提出的"情報轉型"區別于上述路徑：既非漸進式改革重組（因其超越既有體系緩慢調整范疇），亦非暴力革命（因其質疑突變式變革的可行性）。據劍橋在線詞典定義，轉型系指"通過根本性改變事物或人之外觀或特性以實現質變"。情報轉型意味著構建全新范式，雖具革命性卻摒棄暴力突變屬性——時間維度并非轉型本質要素。本研究同時認為情報體系各領域進化速度不均（如技術適應快于政治監督），第3章將詳述各維度發展差異。

在堅持轉型與革命創新性的前提下，本研究承認新范式的闡釋需借助既有語言與概念體系。鑒于改革重組路徑存有局限，本研究聚焦革命與轉型之共性：追求系統性根本變革。

此外設定四個研究問題引導研究：

1. 情報轉型的現狀如何？
2. 情報體系如何演進？
3. 復雜性科學與情報工作存在何種關聯？
4. 軍事情報組織如何應對復雜作戰環境？

3 研究結構??

為解答核心問題，本文構建包含章節概要及研究模型的結構體系。該結構采用??級聯模型??——各章節逐層遞進，前一章節結論作為后章節研究基礎。研究框架通過理論章節積累成形，繼應用于案例研究，終以結論章節收束。

繼本章導論后，??第二章??回應"情報轉型現狀如何？"，聚焦情報周期、情報理論與情報范式三大轉型核心維度。??第三章??著力解決"情報慣習如何演進？"，通過借鑒法國哲學家皮埃爾·布爾迪厄（Pierre Bourdieu）的"慣習"（habitus）概念，審視轉型問題是否超越理論學術范疇。本章采用巴里·布贊（Barry Buzan）與莉娜·漢森（Lene Hansen）在《國際安全研究的演進》（2009）提出的"五大驅動力"框架（大國政治、技術演進、重大事件、學術爭論與制度化），對學術文獻、專業報告與條令文件展開全面研究，以此規避轉型討論的碎片化局限。該框架及"情報慣習"概念釋義詳見第三章。

??第四章??旨在回應"復雜性科學與情報工作存在何種關聯？"。首先梳理情報文獻中的既有復雜性認知，進而銜接復雜性科學理論；同步考察戰爭復雜性研究及組織復雜性理論文獻，構建復雜性科學與情報學的聯結橋梁。??第五章??闡述案例研究的具體方法論。

??第六、七、八章??組成實證研究部分，對應"軍事情報組織如何應對復雜作戰環境？"之問。案例研究基于對"北約多國聯合司令部東北部戰區"（MNC NE）人員的結構化訪談，輔以非正式會談、參與式觀察、內部文件查閱及案頭研究。??末章??通過提出"復雜性理論如何促進情報轉型？"的解決方案，形成提升復雜環境下情報效能的建議。??第九章??反思研究過程并指明后續研究方向。

圖1描繪本研究模型示意圖：白色框體代表研究基礎來源，藍色框體標注章節序號及對應研究問題。

本研究報告記載了由美國陸軍未來司令部資助的“機協同與人工智能”項目研究分析工作。項目旨在調查陸軍試圖將士兵與人工智能（AI）算法配對以完成特定作戰任務時可能遭遇的困境，并提出克服潛在障礙的建議，確保陸軍有效開發能與士兵良好協同的AI系統。本研究在蘭德阿羅約中心戰略、條令與資源項目框架下實施。蘭德阿羅約中心作為蘭德公司分支，是由美國陸軍資助的聯邦研發中心。

人工智能、機器學習與機器人領域的最新進展表明，軍事專業領域即將實現人類士兵與AI賦能的機器及應用系統的深度融合。AI賦能的機器與軟件應用正展現適用于軍事場景的能力，例如在復雜城市交通中自主行進、通過大語言模型生成類人化衍生作品等。但這并不意味著相關技術可順利應用于軍事領域：構建凝聚力強的微型作戰單位本就艱巨——最優作戰單元能在巡邏基地微光條件下憑借輪廓剪影和步態特征瞬間識別同伴；優秀參謀人員需長期內化指揮官的作戰風格與特定需求。軍事領域人機協同雖可借鑒民用經驗，仍需大量場景化適配。為此，陸軍未來司令部要求本研究團隊評估人機協同的潛在影響，核心目標是探究陸軍在配置"士兵-AI算法"作戰單元執行特定任務時可能面臨的困難，并提出克服障礙的建議，確保陸軍有效構建能與士兵實現深度交互的AI系統。

方法論

本研究主要采用定性分析法，包含兩大核心環節。首先基于文獻綜述探究陸軍當前對人機協同的認知框架，將研究成果提煉為"接觸行進"與"城市作戰"兩則探索性案例。通過這些案例識別陸軍思維模式的關鍵特征。其次開展關于AI新興原則的全面文獻研究，涵蓋人類與機器認知的"初始條件"、現有方法的實踐挑戰以及更具潛力的人機協同路徑。

??核心發現??

? 可解釋AI與認知強制功能效果不及預期。學術研究中最顯著的發現是：當前通過工程化解決方案提升人類對AI信任度的嘗試存在缺陷。提高透明度的信任構建措施反而導致人類過度依賴AI輸出（即便在AI判斷不準確時）。這種信任構建困境尤為關鍵，因對AI的信任度是陸軍首要關注點。

? 設計理念、信號傳遞與心智模型的持久價值值得關注。實現人機融合需更系統化地構建共享心智模型，并隨時間推移在人與機器間建立交互記憶系統。這表明協同過程應顯著延長——人類成員須更明確共享其心智模型，并將部隊內隱性的交互記憶系統顯性化以促進機器融合。人本化設計與人機信號傳遞雖能積極影響交互界面，但僅當人類深度參與解釋自身行為（使機器學習適應）時才具實際價值。

? 地面作戰籌劃與執行領域的人機協同進程將慢于商業領域。主因在于陸軍對信任機制的嚴苛要求、作戰安全保密需要以及"人類參與關鍵決策"的政策導向。這在敘事研究中可見端倪：鑒于信任是職業軍人的核心素養（亦是任務指揮哲學的根基），陸軍需更長時間積累AI系統應用經驗，使作戰團隊對人類元素建立充分適應。

? 陸軍人機協同重點仍聚焦"機器適配人類"路徑。但變革人類組織架構以適應機器的嘗試同樣值得探索：戰術層面建議調整編組形式（如設立"機器監管崗"）；基礎組織層面應改革研究開發測試評估（RDT&E）與采辦體系（提升對AI迭代優化的響應速度）。深化協同更要求加強官兵對機器的專業培訓：正如先前論斷——人機協同作為社會技術系統，需在特定場景中積累設備操作經驗。全體官兵須通過專業軍事教育理解AI運作原理，這對指揮集成化人機單元（需實時解讀機器輸出行為）的分隊指揮員尤為必要。特定崗位官兵（如部隊AI系統管理員）則需精研專項設備操作，此培訓體系應參照其他武器系統的進階訓練模式構建。

建議措施??

? ??將新部署設備視同新兵編入作戰單元??。當陸軍準備在作戰單位部署機器系統時，其整合模式不應簡單照搬武器系統列裝流程。該過程應借鑒新兵完成基礎訓練后編入部隊的模式：先承擔復雜性較低的必備任務，待適應后再執行高階任務。人類需主動向機器闡明操作細節以構建共享心智模型，包括詳細解釋"指揮官關鍵信息需求"（CCIR）、決策邊界及標準作戰程序。機器AI升級節奏須與部隊訓練周期同步——此時維護現有人機交互記憶與共享心智模型的價值，遠高于追求AI準確率的邊際提升。

? ??預判差異化表現特性??。若采取新兵編入式整合策略，陸軍應接受同類部隊間AI特性、性能及價值存在差異的必然性。本研究證實人機協同屬社會技術建構體系，而人類個體差異本就導致各部隊的標準程序、表現及文化存在區別，這將直接影響AI增強單元構建交互記憶與共享心智模型的方式。陸軍對此應有充分預案。

? ??監控信任建立與維系機制??。盡管陸軍在作戰編成中整合機器面臨諸多技術程序挑戰（多數可通過設備優化解決），唯有人類方能應對的核心難題是建立并維持人機互信。隨著機器深度融入作戰編組與參謀體系，陸軍須嚴密監控信任關系發展。可參照國防部監控"女性融入作戰崗位"項目的雙重框架：（1）追蹤整合進程（2）預判重大挑戰。這種方法雖與快速列裝設備的戰術需求存在張力，但人類對機器的信任只能通過漸進節奏構建。建議由訓練與條令司令部主導監控工作，突顯人機協同兼具技術性與行為科學雙重屬性。

? ??堅守人類在協同體系的主導地位??。隨著國防部持續開發AI賦能的作戰系統，美軍陸軍人機協同進程必將伴隨希望、挑戰、進步與挫折。多數技術演進源自民用領域，但軍事行動中機器的角色必須始終定位于"輔助人類履行軍事職責"。若人類喪失戰場主導權，戰術行動將脫離戰爭政治目的，淪為毫無意義的精妙暴力。

本研究探討超視距（BVR）環境下的2v2空戰機動問題（ACMP）。通過構建離散時間、無限視野的馬爾可夫決策過程（MDP）模型對BVR-ACMP進行建模，旨在為雙機協同的自主飛行器確定執行戰術機動與火力決策的高質量策略。高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）被用于表征復雜的六自由度（6-DOF）飛行器動態，涵蓋運動學、傳感器與武器系統特性。鑒于狀態與決策變量的高維度和連續性特征，研究采用深度強化學習（RL）解決方法，通過神經網絡（NN）實現價值函數近似。研究內容包括設計中立初始狀態場景用于訓練，并評估對抗行為與導彈特性對決策策略的影響。通過三階段超參數調優實驗獲取高質量策略，并開展多案例研究驗證深度RL方法在空戰行為建模中的有效性，論證了該方法為基于AFSIM的空戰仿真研究生成飛行器行為模型的可行性。

人工智能（AI）方法論的持續發展，包括強化學習（RL）的進步，對全球軍事力量而言既是復雜化的挑戰，也是戰略機遇。2022年美國《國家國防戰略》明確指出AI技術進步帶來的復雜性，強調美國對手可能引入復雜的升級動態，并對美國戰略穩定性構成新型挑戰。尤其是受這些技術飛躍推動的自主系統廣泛擴散，使軍事力量面臨來自非國家行為體與政府實體通過技術削弱其優勢的潛在脆弱性。針對這些已識別的威脅，美國空軍（USAF）認識到AI在增強自身能力、決策流程與作戰效能方面的潛力。隨著聯合部隊作戰日益依賴數據驅動技術，美國國防部（DoD）計劃實施機構改革，通過提供競爭性激勵與更靈活的任務分配來強化AI研發。此外，推動強化學習領域的國內進展可為美國空軍的一項核心任務——獲取對對手的空中優勢——提供支持力量。自主載具系統領域，尤其是空中領域的自主系統，對美國空軍具有重大戰略意義。隨著該研究領域的技術突破，美國軍方必須正視AI對實現空中優勢的潛在威脅與利益。

美國空軍正與國防高級研究計劃局（DARPA）合作推進自主無人戰斗飛行器（AUCAVs）領域的技術發展。DARPA“空戰演進”（ACE）項目下開發的AI算法已成功完成概念驗證，展示了AI指揮全尺寸戰斗機并在模擬視距內（WVR）環境中超越經驗豐富的F-16戰斗機飛行員的能力。然而，在視距內學習算法取得進展的同時，雷達制導導彈的進步使得從超視距（BVR）發起攻擊成為可能，為空戰策略帶來了新挑戰。

超視距（BVR）空戰的起源可追溯至第二次世界大戰后，其標志性事件是1946年美國海軍研發的AIM-7“麻雀”導彈的問世。在冷戰的緊張態勢中，蘇聯轟炸機或戰斗機可能配備新興BVR導彈技術被視為對美國國家安全利益的重大威脅。盡管這一威脅從未真正實現，但隨著冷戰接近尾聲，戰斗機領域先進機動性與導彈技術的融合顯著推動了BVR空戰活動的發展。與受光照條件、目標尺寸、視覺敏銳度及目標方位等因素高度影響的視距內空對空（A2A）作戰不同，現代BVR空戰的機制主要圍繞遠程制導導彈的使用展開。在實際作戰場景中，配備先進雷達系統的技術優勢戰斗機通過此類高精度遠程導彈實現對敵機的壓制。BVR空戰的性質帶來了獨特挑戰：由于缺乏成熟的戰斗機戰術與敵我識別（IFF）技術，飛行員常面臨有效運用此類武器的局限性。為解決這些難題，基于強化學習（RL）的人工智能方法有望突破這些限制，提升美國空軍（USAF）及其作戰人員在BVR場景下的能力。

自主載具訓練的傳統策略通常采用基于規則的邏輯，即自主智能體根據預定義標準做出決策。然而，該方法已被證明易受挫敗，且無法為此復雜問題提供新穎的智能解決方案。針對基于規則邏輯的局限性，強化學習（RL）提供了一種解決途徑，其核心在于考慮目標導向型智能體在不確定環境中的整體交互問題。RL具備運用先進搜索技術的能力，例如AlphaZero算法在象棋等復雜游戲中實現超越人類水平的性能即為明證。空對空作戰固有的復雜性與不確定性要求開發獨特且具有挑戰性的戰略方法。

強化學習已展現出為這一多維度問題設計制勝策略的能力，泰勒（Taylor）、波普（Pope）等人、麥格魯（McGrew）等人、樸（Piao）等人以及克倫帕克（Crumpacker）等人早期的研究均對此進行了驗證。麥格魯等人開創性地采用基于模型的方法解決空戰機動問題（ACMP），為后續ACMP的無模型研究奠定了基礎。在麥格魯等人工作的基礎上，樸等人提出了一種端到端的基于RL的競爭性空戰智能體訓練方法。泰勒則致力于以獨特方法填補超視距空戰機動問題（BVR-ACMP）研究領域的空白，其利用Q-Learning對1v1 BVR作戰場景中的自主無人戰斗飛行器（AUCAV）進行建模，以優化其作戰機動與武器運用能力。

本研究主要擴展泰勒（Taylor）的研究成果，旨在設計與評估一種基于強化學習（RL）的方法，以解決雙機對抗（2v2）超視距空戰機動問題（BVR-ACMP），并通過概念驗證填補文獻空白——該驗證不僅評估潛在新型武器能力，還探索兩架自主無人戰斗飛行器（AUCAV）因交互與通信產生的涌現行為。本研究通過多種通信方案及其實施路徑的探究，確定雙AUCAV在空戰中高效協同與通信的最優模式。

本研究將2v2 BVR-ACMP概念化為馬爾可夫決策過程（MDP）。求解MDP需要在既定策略集中識別出能夠優化該MDP對應準則的最優策略。泰勒的研究聚焦于1v1場景，其模型負責控制一架飛行器相對于被稱為敵機的對抗目標進行定位。本研究中引入的2v2場景顯著增加了環境模型的復雜性。為模擬真實戰場條件，研究在概念驗證中引入第二架敵機實施監視，要求每個智能體在機動過程中追蹤三架飛行器。除了每個智能體需追蹤敵我雙方戰斗機的復雜性外，友方戰斗機之間還需一定程度的協同合作，以在空戰中實現最優結果。這種合作體現為友方戰斗機在機動與導彈部署方面的戰略協調，從而有效壓制敵方編隊。

為應對2v2 BVR-ACMP帶來的更高復雜度，本研究采用深度Q學習（DQN）算法的能力。DQN作為Q學習算法的進階版本，通過神經網絡優化長期累積獎勵。研究中使用的RL方法依托政府所有的C++仿真框架——高級仿真、集成與建模框架（AFSIM）構建空戰環境。AFSIM專為開發與實施交戰級、任務級分析仿真及虛擬實驗設計，具備空戰戰術建模、武器運動學模擬與傳感器系統仿真的能力。作為研究的基礎平臺，AFSIM支持RL解決方案的實現，并協助生成效能指標（MOE）。這些指標（如任務成功率（友方成功交戰次數）與交戰時長）為評估RL算法性能提供了量化依據。

本研究的剩余章節分為四部分，分別聚焦2v2 BVR-ACMP的不同維度。第二章系統綜述現有BVR-ACMP相關文獻，深入解析1v1 BVR-ACMP并探討其他潛在解決方案。第三章闡述本研究針對2v2 BVR-ACMP的RL方法，詳細解釋構建的模型框架。第四章展示模型運行結果及基于AFSIM環境生成的效能指標。第五章總結研究成果，提出未來研究方向，并給出2v2 BVR-ACMP研究的最終結論。

技術發展的步伐催生了對可容納各種技術組合的開放式系統的需求。現有的研究主要集中在集成成熟技術的模塊化系統的開發上，很少有關于可容納實驗技術的開放式系統的研究。本研究解決的問題是如何評估系統的模塊化和開放性，特別是導彈組件試驗臺的模塊化和開放性。本研究的目的是提出一種評估測試系統架構的方法，以確定其模塊化和開放程度。本研究包括文獻綜述、方法建議、方法實施和結果分析。文獻綜述包括與模塊化和開放性評估相關的著作。提出的方法結合了基于模型的系統工程（MBSE）和評估模塊性和開放性的算法。建議的方法在兩個理論系統和一個測試平臺的四種情況下實施。結果表明，所提出的方法是有效的。所提出的測量方法可以捕捉模塊性和開放性。MBSE 框架為實施評估和生成計算模塊性和開放性指標所需的輸入提供了有效的工具集。應進一步探索利用 MBSE 應用程序的現有功能納入更多指標。還應考慮對 MBSE 應用程序的潛在改進。

模塊化系統引起了工程師、建筑師和設計公司的極大興趣，涉及多個學科。雖然研究主要集中在模塊化系統的開發上，其中包含了廣為人知且相對成熟的技術，但有關可容納實驗技術的開放式系統的研究卻寥寥無幾。與傳統測試相比，模塊化測試系統具有多種優勢，雖然模塊化開放系統的優勢已被充分理解和接受，但很難確定系統的模塊化程度。本研究提出了一種評估導彈實驗組件測試平臺模塊化程度的方法。同時還考慮了接口的標準化和開放性，因為開放式標準接口可以實現更多的模塊化設計并降低集成成本。關于本研究目的的一個重要說明是，它不是模塊化架構設計的規范；相反，它提出了一種評估現有或擬議系統架構的方法，以確定其模塊化和開放程度。

本研究包括文獻綜述、方法建議、方法實施和結果分析。文獻綜述包括與模塊化和開放性評估相關的幾部著作。建議的方法結合了基于模型的系統工程（MBSE）工具和算法來評估模塊性和開放性。建議的方法在理論系統以及導彈組件測試系統的實例中實施，分為四種情況，尤其關注測試臺子系統。

文獻綜述包括介紹和討論與系統和組件模塊化、模塊化分析和系統架構相關的幾部著作。文中介紹并討論了模塊化的定義、模塊化的測量方法以及可用于輔助測量的工具。雖然本章介紹的方法并未全部納入最終提案，但它們與模塊化評估相關，值得考慮。

評估模塊化程度需要對模塊化一詞進行定義。本研究將模塊化系統定義為那些其組件顯示出高度功能隔離和可分離性的系統。評估導彈組件試驗臺的模塊化程度需要對其組件進行建模。本研究采用基于模型的系統工程（MBSE）工具來表示系統，更好地理解系統的交互和接口，并生成用于分析評估系統模塊化程度的數據。建議的方法首先應用于兩個理論系統模型--一個在設計上基本是整體的，另一個在設計上基本是模塊化的。整體式系統的特點是連接度高，各組成部分之間缺乏功能獨立性，而模塊式系統的連接度較低，各組成部分之間的功能配對明顯。將所提出的方法應用于這些系統，可以解決有關模塊化測量有效性的問題。

然后，將該方法應用于導彈組件測試系統，重點關注四個不同環境下的導彈組件測試臺子系統。首先討論頂層系統模型，即 “導彈組件測試系統”。它有助于了解試驗臺在整個系統中的作用。然后對試驗臺本身進行建模，并在飛行試驗、帶有前端試驗的彈體試驗部分以及彈體和前端試驗部分中進行討論。此外，還對地面試驗進行了建模和討論。

結果表明，所提出的評估導彈部件測試系統模塊性和開放性的方法是有效的。在 MBSE 應用程序中創建的系統模型的數據可以導出和處理，以推斷組件和系統級模塊化。通過對不同系統配置的指標進行比較，可以確定潛在的設計改進措施，以及實現合理接口標準化的機會。未來的工作還有很多機會。應探索利用 MBSE 應用程序的現有功能納入更多指標的進一步工作。通過開發與本建議中使用的模型信息相同的算法，有可能獲得有關系統和組件級模塊化的更多見解。此外，還有機會改進分析中使用的 SysML 應用程序以及類似的應用程序。

本論文以應用研究為基礎，研究了美國海軍當前的創新生態系統，旨在找出挑戰、障礙和可行的解決方案。評估涉及一項定性研究和一項定量研究，受訪者來自海軍各組織。定性訪談（研究 1）的結果用于揭示模式、概念和理論見解，為定量調查（研究 2）的設計提供依據。研究揭示了流程上的重大差距，包括組織間的溝通障礙和知識管理上的嚴重不足。此外，研究還強調了從業人員決策的不完善，對生態系統產生了負面影響。為了規劃前進的戰略路徑，我們整合了管理學、創新管理學和行為經濟學的相關理論。主要重點是促進生態系統內從業人員之間的緊密聯系，同時提高決策過程的整體質量。

圖：美海軍研究辦公室決策過程

本研究探討了政府和國防機構的情報搜索人員所面臨的數據超載問題。研究利用認知系統工程（CSE）文獻中的方法，對情報搜索工作領域進行深入分析。這些見解被應用于設計和評估專門用于情報搜索任務的人類-人工智能智能體團隊的支持概念和要求。領域分析揭示了 “價值結構 ”的動態性質，“價值結構 ”是一個術語，用于描述管理情報搜索過程的不斷變化的標準集。此外，領域洞察力還提供了搜索聚合和概念空間的詳細信息，可將價值結構有效地應用于情報搜索。利用這些發現的支持系統設計可以使情報搜索者在更抽象的層次上與數據互動并理解數據，從而提高任務效率。此外，新的系統設計還可以通過相關的系統提示，促進對大型數據域中未被選擇對象的 “環境感知”，從而為搜索者提供支持。通過支持概念和人工智能團隊實現的 “環境感知 ”有可能解決數據超載問題，同時提高搜索覆蓋范圍的廣度和深度。

圖 4. FAN 領域模型。為了強調整個 FAN 的抽象功能結構和目標互動，圖中模糊了流程塊的細節。詳細的智能搜索功能模型見補充材料圖 S1。

政府和國防機構的情報搜索人員面臨著越來越多的數據和文件，他們需要從中查找或 “發現 ”信息，以獲得支持明智決策的見解。這種情況被稱為數據超載問題，即個人在系統或其他代理的幫助下，難以選擇、組合或綜合所需的數據子集，以完成需要在更大的數據領域進行態勢評估的任務[1]。在這種情況下，情報搜索人員與同事一起利用搜索工具，協同努力從幾乎無限的可用于任務的文件中查找、收集和評估文件，以完成為情報目標提供信息的任務。具體地說，數據超載妨礙了搜索人員識別數據子集的能力，而這些數據子集能提供足夠的細節來滿足情報目標，這對行動任務的完成至關重要。

用于一般情報搜索任務的系統可能會導致數據超載癥狀。具體來說，情報搜索工具會表現出與 “鎖孔脆性”[2] 概念有關的缺陷。這里所說的 “鎖孔 ”是指縮小呈現數據的范圍，將剩余數據分配到更多的隱藏屏幕上。這種呈現方式要求研究人員手動瀏覽和綜合來自多個數據屏幕的信息，以了解搜索的效用。同時，這些現有工具的脆性與它們支持從情報搜索工作領域的數據中提取意義的潛力有關。因此，“脆性 ”產生于搜索工具對信息的狹隘表述。對于需要從大量數據中提取意義的復雜任務來說，這種局限性導致了效率的下降，而這些數據又超出了給定系統的表述范圍。此外，由于情報搜索工作和信息領域的結構復雜，無法充分捕捉和傳達，妨礙了對支持行動所需的信息的理解和管理。這就導致效率低下，搜索人員往往會錯過有價值的見解和與目標相關的數據，同時還要花費更多的時間瀏覽各個屏幕來完成任務。

情報工作領域的搜索所面臨的這些廣泛挑戰構成了本研究要探究的問題，圖 1 的頂部對此進行了總結。圖 1 中還列出了應對這些挑戰常用的術語和縮略語，作為本研究的路線圖。

研究要求：

美國陸軍行為與社會科學研究所（ARI）與陸軍人才管理特別工作組（ATMTF）合作，在全陸軍范圍內開展了一項軍官職位分析。這項工作的目的是確定對確保陸軍在人才管理方面做好準備至關重要的知識、技能、能力和其他特征（KSAOs）。這項合作的成果包括引入了陸軍人才屬性框架（ATAF），這是一個全面、統一和分層的陸軍 KSAO 列表。在這項工作的基礎上，確定 ATAF KSAOs 的循證測量方法被認為是陸軍人才管理的關鍵需求。為支持這項工作，當前的研究對測量規劃和規格制定過程進行了廣泛概述。此外，當前的研究還介紹了開發《陸軍衡量標準匯編》（AMC）的初步工作，這是一個包含陸軍 KSAOs 循證衡量標準的資源。

程序：

在第一階段，ARI 人員編寫了包括最佳實踐在內的測量規劃和規范流程高級教程。在第二階段，對學術、商業、政府和公共資源進行了系統審查，以確定可納入 AMC 的衡量標準。系統審查首先要確定目的、范圍、排除標準和編碼方案。接下來，ARI 人員開始對措施來源進行結構化搜索，目標是學術數據庫、商業供應商、政府研究資料庫和公共領域項目資料庫。此外，ARI 人員還與從事類似工作的其他陸軍組織進行了協調。搜索結果初步收集了 144 項措施。考慮到背景和目的、有效性和可靠性證據、內容相關性和結構對應性等標準，對這些測量方法進行了進一步評估和篩選。

研究結果：

測量規劃和開發流程概述了流程中的以下步驟：確定重要任務和職責；將任務和職責與屬性聯系起來；選擇、調整或開發測量方法；通過規范實施測量計劃。在本教程中，我們概述了陸軍人才管理專業人員在為人才管理目的謹慎選擇衡量標準的過程中應認知的關鍵因素和注意事項。在第二階段工作中，我們確定了全陸軍范圍內被評為對軍官最重要的前 30 項 KSAO 的 69 個潛在衡量標準。我們還發現了制定或調整衡量標準的機會，其中有兩種情況是我們無法找到合適的 KSAO 衡量標準。

調查結果的利用與傳播：

陸軍人才管理專業人員可以利用測量規劃和規范流程概述以及最初的 AMC，幫助選擇 ATAF 中的陸軍 KSAO。他們可以借鑒所審查的規劃流程步驟，包括關鍵考慮因素和最佳實踐，來制定自己的衡量計劃和規范。我們提供了幾種說明性工具，陸軍人才管理專業人員可利用這些工具輔助決策，包括構建關聯矩陣和按衡量標準劃分的屬性矩陣。我們描述了衡量規劃過程中的一個關鍵決策點（例如，在選擇、調整或制定衡量標準之間做出決定），并為陸軍人才管理專業人員提供了如何處理每種選擇的指南和選項。最后，我們還為尋求進一步指導的人員提供了其他信息來源。此外，陸軍人才管理專業人員可以將 AMC 作為起點，選擇用于自身衡量規劃工作的衡量標準。此外，我們的系統性審查結果還可用作陸軍內部衡量發展和改進工作的催化劑，包括制定更多的 KSAO 衡量標準、利用預測分析和建模來改進流程，以及解決人才管理研究和實踐中的衡量權衡問題。

本報告更新了美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）在ARL南部地區的合作研究工作的要點。本報告中總結的ARL南部研究是ARL總體研究戰略的組成部分；每個項目都是ARL的一個或多個基礎研究組合的組成部分。雖然ARL的研究主要屬于基礎研究領域，預計有較長的過渡期，但關鍵的短期成果將被認可，并在此過程中加以利用。

2017年4月，美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）將其地理范圍擴展到美國南部地區，以德克薩斯州的奧斯汀為中心。俗稱的 "ARL南部"，從最初的工作發展成為一個強大的生態系統，以不斷擴大的新人才基礎解決軍隊的高度優先問題。ARL南部社區的研究人員主要分布在德克薩斯州的大學里，其成員關系延伸到新墨西哥州、俄克拉荷馬州、阿拉巴馬州、佛羅里達州、喬治亞州和賓夕法尼亞州。通過戰略合作努力，ARL與該地區的合作伙伴聯合起來，確定共同感興趣的技術領域，形成一個促進創新、快速發展和加速技術轉換的環境。

在ARL南部地區工作的研究人員在2019年出版的ARL特別報告中總結了他們的項目。該報告在2020年進行了更新，本文件進一步更新了研究內容，包括在過去一年取得的進展。本文件中總結的ARL南部的研究是ARL總體研究戰略的組成部分。報告中包含的每個摘要都是由ARL南方的研究人員撰寫的，并由ARL南方地區的領導進行了匯編和編輯。