近年來，機器學習(ML)、人工智能(AI)和其他數據驅動技術取得了重大進展，在生物醫學信息學、健康信息學、醫學AI、醫療物品AI (AIoMT)、醫療AI和智能家庭護理等許多領域都取得了令人振奮的進展，將醫療和健康數據分析帶入了一個新時代。這是一個神奇的時代，所有這些現代機器學習和數據分析技術的幾乎所有應用領域都平等地存在著機遇和挑戰。我們很幸運，因為我們現在已經使用不同的先進機器學習技術在醫療診斷和醫療健康服務方面取得了許多最先進的成果。例如，目前許多淺層和深度學習框架和AI技術已經成功地應用于醫療診斷和醫療健康服務。然而，在試圖解決復雜問題時，仍有許多挑戰需要克服，以獲得令人滿意的解決方案。例如，從可靠性、倫理、可解釋性等角度來看，數據驅動AI和黑盒深度神經網絡越來越受到關注。

我們已經看到機器學習、人工智能和其他數據分析(如數據建模、數據挖掘)技術在醫療診斷和醫療保健服務領域的應用越來越多，例如神經生理信號和神經成像處理、癌癥和疾病診斷、醫療健康(如電子健康記錄)和福祉數據分析、流行病診斷和預測，這只是其中的一部分。許多新的方法和算法被開發出來，旨在解決與我們日常生活密切相關或重大影響的現有問題或新興問題。現在是時候推動傳播應用AI和ML技術解決醫療診斷和保健服務領域問題的最新結果和發現了。本書旨在展示數據驅動和基于數據的ML和AI技術的最新進展，重點介紹了方法和算法的實現，包括信號處理和系統識別，數據挖掘，圖像處理和模式識別，以及深度神經網絡及其應用。

第1章 簡介

1.3 背景情況

1.人是任何防御系統的關鍵組成部分--對于無人駕駛飛機系統（UAS）來說也是如此，盡管有 "無人駕駛 "的說法，但為了達到預期的任務效果，還是需要很多人的參與。無人駕駛飛機領域顯然是航空業中一個新興的、高增長的部門。與任何新的創新領域一樣，無人駕駛航空領域最初的焦點集中在推進使能技術和開發其操作程序，以獲得競爭優勢。

2.在過去的十年中，隨著各種組織開發和使用越來越復雜的無人駕駛飛機，人們越來越理解無人駕駛飛機是復雜的、分布式的系統，而不是簡單的飛機--也就是說，意識到有問題的遠不止是飛機。這種認識正式體現在美國無人駕駛飛機系統發展和標準化指南（美國國防部[DoD]，2012年，2016年），以及其他支持性文件。從整體系統的角度來看，我們應該認識到，無人機系統是由無人機、地面組件和其他架構元素組成的，每個元素都有自己的屬性，它們共同互動，表現出對各種系統利益相關者有價值的突發系統級屬性。

3.這一系統觀點中隱含的理解是，包括人類機組成員在內的地面控制站（GCS）在確定無人機系統的整體系統級屬性，包括系統安全方面起著重要作用。在這種系統觀點中，還承認無人機系統的發展需要通過系統工程過程來協調。然而，即使采用了系統工程的方法，其范圍也常常被限制在技術系統上。這種看法是一個重要的問題，因為與流行的觀點相反，無人機系統并沒有從系統中去除人的因素。相反，無人機系統提供了一種選擇，使人不再一定要與系統中的物理動態部件同處一地。同樣，高度自動化的系統允許修改而不是消除人的作用，例如通過減少必要的技能和能力或允許增加控制范圍。

4.與載人系統一樣，人在無人機系統中的基本作用是為系統提供上下文反應的指揮和控制（C2），并對情況進行總體了解。為了完成這些功能，人必須在系統運行的某個時刻與系統互動，并使用某種形式的人機接口（HMI）。因此，對于任務的有效性和安全性來說，從系統構思開始就將人完全融入到無人機系統中是至關重要的。這就要求在開發、獲取和操作無人機系統時，關注人類系統集成（HSI）的所有要素。圖1-1代表了一個綜合系統的HSI的主要元素：人、技術和工作環境。

圖1-1：一個集成系統的主要內容

5.值得在此明確定義什么是HSI，因為許多人把它狹隘地看作是人和機器的接口，是人因工程和傳統駕駛艙設計的同義詞。這種觀點實際上只包含了HSI的一個要素。廣義上講，HSI是基于這樣一種理解，即人是系統內的關鍵要素，采用以人為本和以交互為中心的設計（Hou等人，2014）的系統視角可以提高生產力和安全性，同時降低成本。根據美國國防部采購指南，HSI被定義為 "一個強有力的過程，通過它來設計和開發系統，有效且經濟地整合人類的能力和限制。HSI應該作為武器系統開發和采購的整體系統方法的一個組成部分....，整體系統不僅包括主要的任務設備，還包括操作、維護和支持該系統的人員；訓練和培訓設備；以及操作和支持基礎設施"。

6.HSI涉及識別和權衡可能嚴重影響系統性能的人類相關問題。為了確保所有的問題都得到考慮，這些與人相關的問題被分為五個主要領域，即人力/人事、培訓、人因工程（HFE）、安全和健康以及組織和社會特征。HSI的一個核心原則是那些開發、獲取和操作系統的人必須對這些領域保持一個整體的觀點。沒有一個領域應該被孤立地考慮，相反，它們需要相互關聯。其中一個領域的任何決定幾乎肯定會影響到另一個領域。

7.對于在世界范圍內的空域結構中以非隔離方式運行無人機系統的支持者，如北約聯合能力小組無人機系統（JCGUAS），一個重要的關注領域是系統安全。隨著對無人機系統事故調查和分析的日益重視，人為錯誤（即人的表現失敗）已被證明是導致無人機系統安全相關事件的重要因素。基于上文提出的HSI概念，任何解決UAS系統安全的努力都必須涉及對其他HSI領域的整體考慮，如人為因素工程、人力/人事和培訓。這一論斷并不新鮮，在傳統的載人航空中同樣適用。然而，在載人航空中，人員和培訓是由現有的法規和標準嚴格規定的，因此允許對人機界面的人因工程采取相對規范的方法，以達到預期的系統安全水平。相比之下，目前在人員和培訓方面存在明顯更大的可變性，因為它們適用于UAS，使得對GCS設計的規定性方法遠不可行。相反，人因工程的決策需要根據人因工程、人力/人事和培訓等領域之間存在的整體性能、安全和成本效益交易空間來考慮。因此，明確考慮到這種交易空間的GCS設計的可重復的過程解決方案是最好的，這樣潛在的理想創新就不會受到不必要的限制。

8.為了提供指導，改善對無人機系統中人的因素的考慮，減少與人的表現有關的事故和事件，提高安全性，從而促進無人機系統在非隔離空域的常規飛行，本標準建議（STANREC）由人因專家小組（HFST）為無人機系統在非隔離空域飛行（FINAS）工作組（WG）、JCGUAS編寫。它是FINAS第4685號研究的產物，從英國國防部標準00-250《系統設計者的人為因素》（2008）中提取了適用于設計和采購無人機系統的通用系統工程框架的高級過程相關要素。這份文件代表了HFST成員的辛勤工作和奉獻精神，他們的服務和努力使這項工作成為可能。這些人包括：

Patrick Le Blaye（法國），Daniel Hauret（法國），Piet Hoogeboom（荷蘭），Ming Hou（加拿大），Joe Geeseman（美國），Edgar Reuber（德國），Ian Ross（英國），Roland Runge（德國），Anja Schwab（德國），Anthony Tvaryanas（美國）和 Eric Vorm（美國）。

1.4 目的和范圍

1.本STANREC描述了

• a. HSI對UAS在非隔離空域飛行的重要性。

• b. 有助于確定人類對無人機系統性能和安全的關鍵貢獻可能發生在何處的活動。

• c. 如何將HSI的投入融入到UAS的發展中；以及

• d. 可用于應用HIS的技術。

2.STANREC中規定的過程既是基于目標也是基于風險。在每個UAS項目中必須滿足的總體HSI目標已經確定。只要這些目標得以實現，實現這些目標的手段就可以根據各個無人機系統項目的情況進行調整。因此，HSI活動的范圍和深度應根據與人類相關的考慮因素所帶來的項目風險程度進行調整。通過這種方式，該過程支持開發具有成本效益的無人機系統，使其更加安全，并提高任務的有效性和可靠性，從而滿足整合到非隔離空域的要求。

1.5 目標受眾

本STANREC針對的是需要解決無人機系統的設計、實施、采購、評估和運行中的人為問題/風險并為其提供資源的北約和工業界人員。本STANREC的主要用戶是由所有利益相關者組成的綜合項目組（IPT），包括設計、開發和/或采購UAS的項目經理、設計師和開發人員。本STANREC涉及與人有關的考慮和HSI活動，以使IPT成員了解它們與整個系統工程過程的相關性和重要性。盡管如此，參與無人機系統開發的所有各方，包括無人機系統的終端用戶，都應該發現本STANREC的相關性。

概述了國防能力發展的指導原則，為未來十年如何發展軍事能力提供信息。

近日，英國國防部發布《國防能力框架》（The Defence Capability Framework），主要概述了國防能力發展的指導原則，為未來十年如何發展軍事能力提供信息。該文件提出，國防能力發展指導原則包括：建立可信威懾力量；發展多域和集成能力；關注戰備可用性和可部署性；重視創新與實驗；加強聯盟；制定平衡且可負擔的國防計劃；減緩和適應氣候變化的影響等。

軍事能力發展—制定裝備計劃

2021-2031裝備計劃(EP)闡明了通過增加國防開支投資來資助的變化，以反映交付綜合審查的變化，同時平衡成本和預算。它詳細介紹了十年計劃，從2021年開始，計劃在設備采購和支持上花費2380 億英鎊，比之前的EP 報告增加480 億英鎊。未來十年的設備采購計劃，將花費1140億英鎊，在此期間將進行許多重大收購，主要是由于綜合審查期間做出的能力規劃決策。然而，它并非一成不變，快速變化的全球安全環境意味著保持投資計劃靈活和適應性至關重要。 EP在十年內有43 億英鎊的凈空，從2025/26 年起，該部門將撥出41億英鎊用于開發和利用新興技術。隨著項目的成熟，這筆資金將持續為開發新技術和創新提供支持。

圖1：顯示總設備計劃的頂級預算(TLB) 十年總支出變化的圖表

圖2：顯示 TLB設備支持十年總支出變化的圖表

圖3：顯示 TLB設備采購十年總支出變化的圖表 國防指揮文件(DCP) 概述了國防部在應對這種不斷變化的環境中的優先事項和方法。本文中概述的優先能力領域就是在此背景下形成的。在這種情況下，軍事能力發展和投資決策方面遵循以下原則。

能力發展指導原則 1：建立可信威懾力量

威懾力是英國國防的基石，威懾的需要將是能力需求的關鍵驅動因素。海上持續威懾（CASD）的交付將繼續發揮至關重要的作用。除此之外，威懾的另一個關鍵部分是在擁有在所有領域有效和靈活的常規力量，從而威懾對手。

能力發展指導原則2：發展多領域和集成能力

為了保持作戰優勢，國防部需要整合所有五個領域、政府以及關鍵盟友和合作伙伴的活動。跨域系統采用通用數據標準、可互操作的網絡系統和開放架構是多域集成的關鍵推動力。更深入地集成的能力將成為未來能力發展的一個關鍵特征，行業合作伙伴對子系統和軟件的集成是實現目標與否的關鍵因素。

能力發展指導原則3：關注戰備可用性和可部署性

從有限的資源中獲得最大的產出并確保武裝部隊能夠超越和戰勝敵人是未來成功的關鍵。為實現這一目標，必須提高平臺可用性和部隊準備情況，利用數據和技術并采用擁有先進的設計、有保障的、環境可持續的和具有成本效益的物流和工程解決方案。

能力發展指導原則3：重視創新和實驗

新和試驗的過程，能夠更好地了解機遇與風險，并從運營商那里獲得反饋，從而加快開發路徑，更早地做出正確的決策并更快地推動創新。即使漏洞利用最初只提供了不到100% 的解決方案，螺旋式開發通常也比后期引入的大部分解決方案要好。

能力發展指導原則5：以人為本

軍民都是國防能力的重要組成部分。為了在信息時代開展業務并及時利用先進技術，需要確保擁有一支多元化、包容性和專業技能的員工隊伍，并制定相關政策以最大限度地提高人才質量，調動其積極性。人機協作和人工智能的使用將使人們“向價值鏈上游”移動。

能力發展指導原則6：加強聯盟關系

聯盟關系是交付國防成果和能力發展的基本要素。北約是英國的國防的基石，英國的能力規劃必須與北約保持一致。北約的中心地位并不意味著“只有北約”，我們必須繼續超越傳統伙伴，進一步提高能力。國防指揮文件提供了我們與其他國家合作優先事項的更多細節，包括能力發展。未來的能力發展將探索早期階段與其他國家合作的機會，增強交互性，建立加強聯盟關系。

能力發展指導原則 7：制定平衡且可負擔的國防計劃

過冗的設備計劃會減慢交付速度，壓縮新功能或創新空間。因此，需要繼續推動物有所值的收購，并保持空間以允許將技術引入運營。在評估替代方案的價值時，開發新能力更廣泛的社會價值，對政府升級議程的貢獻也是重要的考慮因素。

能力發展指導原則8：減緩和適應氣候變化的影響

氣候變化已經對運營環境和國家能力產生影響。需要增強對氣候變化的抵御能力，包括通過減少對石化燃料的依賴，保持和加強運營優勢。后續將通過選擇、評估和調整服務能力以適應氣候變化的影響，并繼續實現2050年凈零排放以減輕其影響。因此，以不斷變化的環境和安全環境為依據，規劃和確保未來的能力決策，將繼續成為關鍵考慮因素。

能力發展指導原則9：國防工業對長期能力優勢的重要性

DSIS強調了英國國防和安全行業的能力對維持長期能力優勢的重要性，而民用工業是未來的關鍵因素。行業憑借其集體經驗、投資、網絡和生產方式，本身就可以被視為一種能力。提高透明度和與行業的合作也是解決持久能力挑戰的基礎。通過這份文件以及持續參與，尋求讓工業界支持與參與，以投資和探索機會，從而更好地發展英國武裝部隊、盟國和合作伙伴需要的威懾力、防御的能力并在必要時擊敗的對手。

持久的能力挑戰和發展重點

未來的能力發展將繼續以威脅形勢為導向，并以運營理念為主導。下面概述的能力優先事項并非詳盡無遺，而是重點關注的領域。隨著威脅和概念的發展，優先級將不可避免地隨著時間而改變。研發投資的結果將改變對技術發展帶來的機遇的理解，指導未來的投資，并可能建立新的重點領域。 本文概述了未來的能力優先事項，以應對持久的能力挑戰。這些優先事項主要描述了“什么”，即國防部有興趣開發什么，但需要工業界提供解決方案共同解決這些挑戰。在國防內部，這些能力優先級將用于為國防層面和各個前線司令部的未來政策、戰略和計劃提供信息；它還將關注未來的投資，無論是通過國防技術開發計劃(DTEP)還是其他途徑。下圖顯示了國防能力框架在闡明“什么”方面與其他闡明“為什么”和“如何做”的國防出版物的關系。

圖4：出版情況

持久能力挑戰1：全頻譜、多領域的情報、監視和偵察(ISR)

挑戰定義

信息將是未來戰爭的核心ISR能力是理解的基礎。必須應對影響在所有領域和環境中開展ISR 能力的當前和新興技術的威脅和機遇。英國的 ISR 能力正日益被對手的反介入和區域拒止能力所壓倒，從而剝奪了開展ISR 行動的能力。隨著對手開發先進的網絡傳感器技術、被動檢測系統、量子傳感以及反ISR 和反 PNT能力，未來戰場空間的能力將受到進一步挑戰。

如何解決

到2030 年，國防將擁有現代化、有能力、有彈性和適應性的ISR系統，并以數據為中心。它將能夠收集所有領域的信息，并使國防部能夠通過在理解上戰勝對手來保持主動權。空間領域的機會將越來越重要，英國將尋求建立ISR“收集”能力信息處理、利用和傳播能力的最佳互補組合，以實現及時決策。

未來能力發展的優先事項

國防將探索先進技術，以提供普遍的、全頻譜、多域的ISR，加速這些技術并將其集成到服務中。同時將尋求行業的支持，將這些技術集成到當前平臺的選項，以及利用收集的數據的系統，并從長遠來看，一起定義未來ISR要求。需要在未來發展以下能力領域：

**加工、開發和傳播 (PED)：**能夠處理、利用和傳播信息是確保信息優勢的關鍵。國防部將繼續投資于多源 PED，以更好地分析來自各種來源的數據，創建一個足夠連貫和無處不在的系統，以利用所有情報學科。通過利用人工智能、機器學習和高級數據分析，以最有效和最高效的方式管理、處理、利用和傳播大量數據。

**開源情報（OSINT）：**國防部將增加對公開和商業可用信息的利用。改進戰術層面的傳播，提供更大機會并改善與不同合作伙伴的合作情況。提高 OSINT 能力對于鞏固國防部對受眾和影響活動的重視也至關重要。目前英國的 OSINT 能力在合作伙伴中處于領先地位，英國將尋求進一步投資以超越對手。

持久的基于空間的ISR：國防部目前正在資助調查和作戰演示，以提供基于空間的 ISR 能力。探索和發展對天基系統的要求，以了解這些系統如何增強和替代現有的提供 ISR 的方式。利用現有的研發投資并根據國防空間戰略進行開發，研究先進的傳感器、高光譜成像、電光和紅外以及合成孔徑雷達。該能力領域的關鍵決策預計從 2025 年開始。

**下一代自治系統：**從無人駕駛航空系統 (UAS) 到無人駕駛地面車輛 (UGV)、無人駕駛水面艦艇 (USV) 和無人駕駛水下航行器 (UUV) 等自主系統的開發和納入，是未來能力計劃和英國的ISR 能力的重要組成部分。通過對當前研發和預期技術開發的投資，國防將繼續升級現有的，并開發新的、無人駕駛的和自主的系統。Protector UAS 和自主尋雷能力將在其生命周期內進行升級，小型 UAS和替換陸地和海上旋翼飛機的選項是支持ISR 能力的關鍵發展領域。

**海上空中監視和指揮：**英國需要主權海上特遣部隊的情報、監視、采集和偵察 (ISTAR) 能力，以在海軍的 Crowsnest 機載預警系統停止服務時進行取代。國防和安全加速器 (DASA) 已經為替代 Crowsnest 的能力進行了潛在解決方案的競爭，這將為該能力的未來提供決策。

**機載ISTAR：**鑒于未來十年的預期技術發展，國防部希望探索提供彈性和普遍 ISR 的全部選項。目前，Rivet Joint 提供電子監視和偵察能力；預計它將在 2030 年代中期停止使用。E-7 Wedgetail 將于 2023/24 年投入使用，它提供了一種跨越式的、世界領先的機載監視和飛機控制能力，我們將在其生命周期內尋求升級以保持領先地位。

持久能力挑戰2：多域指揮與控制、通信和計算機(C4)

挑戰定義

信息的普遍性和復雜性以及技術變革的步伐正在改變未來的作戰環境，可能會降低C4能力的有效性。對英國通信、網絡、信息系統和平臺的威脅正在加速，這危及提供安全、遠程、彈性和互操作能力所需的能力，以實現多域整合和全球協調效應。C4是一個廣泛、復雜且具有技術挑戰性的領域，其特點是技術的快速進步，由商業信息系統技術和國家行為者的大量投資推動。鑒于此，需要更好地整合，跨領域運作并與其他國家力量工具協同工作。

如何解決

通過發展實現多域集成的能力，以及與盟國和合作伙伴在政府和全球范圍內協調效果，增強多領域C4的能力。

未來能力發展的重點

為了應對威脅，國防部必須開發更具彈性、自主性和可互操作的C4系統。這將通過底層技術實現，以確保行動自由并保護關鍵信息。尋求行業支持，通過應用開放系統架構來實現數字解決方案的更輕松、更低成本的集成，并確保這些系統與盟友和合作伙伴的可互性。這還將涉及與行業合作開發系統，以更好地利用收集的數據。為了應對這一挑戰，將在未來開發以下能力領域：

**多域指揮與控制 (C2)：**隨著太空和網絡的新領域變得更加活躍，需要將它們整合到現有的 C2 結構中。 人員是C2 能力的核心，需要能夠利用大量數據來為決策提供信息而沒有壓迫性的運營商，同時打算進一步投資于戰略通信基礎設施以保護 C2 信息并采用人機協作來提高 C2 的速度。在太空領域，已經在未來十年投資超過 1.35 億英來增強太空領域 C2，并將與行業合作伙伴合作，以最好地利用現有技術來實現這一目標。

**國防數字骨干現代化：**國防指揮文件闡述了國防的數字骨干現代化計劃，該骨干支撐著武裝部隊的現代化，并支持國防能力和商業實踐的更廣泛轉型。 正如國防數字戰略中所強調的那樣，數字技術在不斷發展，英國計劃在未來十年內額外投資 16 億英鎊用于支撐數字骨干的人員、流程、數據、技術和網絡。 此外，英國正在投資開發超大規模云，部分原因是為了更好地利用國防收集的大量數據，為提供未來能力和下一代網絡奠定基礎。

**集成作戰環境：**為了增強國防的態勢感知和規劃，需要新的更復雜和集成作戰環境和作戰工具。英國計劃在十年內花費超過 7 億英鎊的陸軍集體訓練轉型計劃 (CTTP) 將數據開發和數字化置于訓練設計和交付的核心。為了改善所有國防合成環境的集成，將進一步投資于一個供所有人操作的通用平臺，從而提高交付的有效性和效率。

**安全衛星通信：**全球、安全的衛星通信對于獨立運營能力至關重要。 未來十年，在天網衛星系統上投資將超過 50 億英鎊，通過投資在全球范圍內提升快速、安全地傳輸大量數據的能力。

**密碼學：**在 SECRET 及以上安全交換信息以支持 MOD的任務和運營需求的能力需要主權、高級加密能力。國防投資將繼續解決遺留問題，同時首先改進并改變向國防提供密鑰（CK）功能的方式。 通過與工業界的密切合作，國防將確保設計和開發下一代英國密鑰功能，以確保技術先進性。

**數據：**國防數據戰略支持國防數字骨干的發展，這將為全面管理和利用數據資產提供基本基礎。國防部數據規則和數據戰略的建立設定了衡量國防所有數據交付和決策的標準。

持久的能力挑戰3：在閾值中確立并保持優勢

挑戰定義

信息的普遍性和技術變革的步伐正在改變戰爭的性質，非常規戰斗的惡意行為越來越多。攻擊者正在改變戰術，在不戰斗的情況下通過使用低于閾值的攻擊來實現目標，從而引發戰斗反應。

如何解決

如國防指揮文件所述，在不斷競爭的時代，必須增加前沿力量來與以提升戰略影響力、加強聯盟關系并預防沖突。

未來能力發展的優先事項

英國需要進一步發展其保護其利益的能力，以及在這一領域競爭和限制潛在對手。為了應對這一挑戰，需要發展以下領域的能力：

**保護重要的國家基礎設施：**保護數據和數字系統免受干擾至關重要。這包括陸海通信和光纖連接，以及基于云的數據存儲。保護可以通過包括加密和網絡能力以及傳統的物理措施來實現。

**特別行動：**特種部隊能力通過綜合審查得到增強，提高了惡劣環境中秘密行動的能力。此外，綜合審查促進了突擊隊和陸地特種作戰部隊的發展和投資，部隊的向前部署能夠支持更廣泛的特種作戰，同時保持與盟友及伙伴共同行動。

**網絡和電磁環境（EME）：**進攻性和防御性網絡能力都是未來運營環境中保持戰略優勢的基礎。

**反潛戰（ASW）：**為了應對水下戰場日益嚴峻的挑戰，必須利用新興技術和高度成熟的研究來獲得作戰優勢。對 26 型護衛艦和 P-8 Poseidon 的現有投資凸顯了對反潛戰的重視，未來將進一步投資于反潛戰能力。 特別是開發自主系統，利用人工智能和機器學習來連接傳感器并產生更大的集體水下檢測和跟蹤能力。

持久的能力挑戰4：不對稱和硬實力

挑戰定義

俄羅斯等國在高超音速導彈和滑翔器等硬實力方面的發展，對英國和盟國構成了重大挑戰。如果要阻止侵略，必須與盟友和伙伴一起應對，防御全方位的威脅，并提升防御能力。

如何解決

通過投資先進的硬實力能力，并加強投資開發的新技術和能力。為了實現這一目標，需要投資與潛在對手部署的類似的對稱硬實力能力，以保證優勢。

未來能力發展的優先事項

國防部將著眼于增強進攻能力，使這些能力的部署更加有效和敏捷，在部隊防御方面實現階梯式變化，以應對更廣泛的動能和非動能效應。 為應對這一挑戰，在未來將發展以下領域的能力：

定向能武器 (DEW)：DEW是一種武器系統，它通過發射高度集中的電磁能（激光或射頻）來破壞、降解或損壞目標。 國防部正在大力投資開發可用于從空中平臺保護到地面防空的多種應用的 DEW 能力。

高超音速和高速武器：英國目前不具備高超音速滑翔飛行器 (HGV) 或高超音速巡航導彈 (HCM) 形式的高超音速武器能力。英國正在尋求更廣泛地發展遠程精確打擊能力，國防部積極投資開發高速武器（HSW）技術的科技計劃

**未來陸地作戰系統（FLCS）：**未來士兵計劃中的 FLCS 將使英國陸軍現代化，使其能夠采用新方法并為新能力的變革效應做好準備，包括從整合其他領域的能力，從而使陸軍轉向更加前沿的部署態勢，在沖突閾值以下運行，對發展中的局勢進行預測和快速反應，以實現不對稱的硬實力效果。

**多域集成群（MDIS）：**MDIS“游戲規則改變者”計劃正在開發信息架構并促進實驗以實現多域自主集群能力； 一個潛在的用例是幫助在有爭議的環境中訪問和保持機動自由。目前，MDIS 正試圖證明在有爭議的環境中使用遠程和自主系統的可行性，隨著這項技術的成熟，將這一能力領域進一步投資，以證明其概念的可行性。

**海上殺傷力：**通過綜合審查增加的部分投資集中在水面艦隊的殺傷力上。 通過與法國盟友的未來巡航/反艦武器 (FC/ASW) 計劃，在海軍的水面到水面制導武器能力方面實現階躍變化。 這將使皇家海軍從一支以防御為主的部隊轉變為一支更具進攻性的部隊，通過提供提供陸地攻擊和反艦能力的復雜打擊系統。

**未來戰斗航空：**國防司令部文件重申，到 2025 年，將在未來作戰空中系統 (FCAS) 計劃中投資超過 20 億英鎊。在接下來的 10 年中，將為 FCAS 計劃撥款約 100 億英鎊。英國正在探索未來的能力如何創造一個綜合空中作戰系統并進行有效連接。這意味著需要從情報、監視和偵察（ISR）到指揮和控制以及防空全方位的整合利用。目標是在下一個十年中期提供初始運營能力。

持久能力挑戰5：進入和機動自由(FOAM)

挑戰定義

對手正在采用新的作戰方式，采取一系列旨在通過競爭和降低所有領域的作戰環境來剝奪英國進入和機動自由的能力。

如何解決

通過持續的全球參與來確保進入和機動自由，并在持久的基礎上部署更多的力量。

未來能力發展的優先事項

啟用FOAM將確保國防部在需要完成任務時能夠及時運行。尋求利用技術和能力能夠在有爭議和退化的環境中運行，更具生存能力，并利用人工智能和人機協作。國防可以利用并整合到我們現有和未來的能力中。未來可能提供優勢的一些能力領域是：

**定位、導航和定時（PNT）：**國防部將繼續支持商業、能源和工業戰略部的 PNT 辦公室和廣泛的跨政府“系統系統”方法，以開發安全和有彈性的 PNT，以滿足更廣泛的社會需求符合規定的 IR 意圖的要求。

**彈道導彈防御（BMD）：**綜合審查包括顯著增加研發資金，從而進一步開發具有前景的計劃，例如下一代雷達技術，以探測和跟蹤彈道和高超音速威脅。我們將繼續投資于尖端科學研究和技術，以應對快速發展的威脅的挑戰，并繼續致力于北約的 BMD 雷達。

**反無人機系統（C-UAS）：**無人駕駛航空系統 (UAS) 已成為整個沖突范圍內普遍存在的威脅，在規模、能力和控制方法方面存在顯著差異。有意或無意的濫用對英國和海外的國防構成了重大威脅。這種趨勢將繼續下去，對抗各種規模和能力的無人空中系統的需求，將越來越成為以分層方法保護空域的部署部隊的先決條件。為了集中投資并應對最直接的作戰威脅，英國將優先考慮反小型 UAS 能力的發展。

**陸基防空：**展望未來防御威脅，無論是小型無人機系統，還是大型載人系統都變得尤為重要。陸軍在未來十年內將花費約 10 億英鎊，建設陸基防空系統，這是實現防御這些威脅的一個組成部分。新的防空系統投入使用將是分層和全頻譜防空系統的一部分，該系統需要嵌入國防數字骨干網中，以便更好地利用信息來支持決策，更好地應對威脅 。

**空中平臺保護：**部隊保護的一個重要子集是平臺保護，傳統上專注于空中和海上環境，但平臺的作用也越來越重要。需要采用電子戰、誘餌、對抗措施和其他技術來提高平臺在競爭環境中的生存能力，并實現訪問和機動自由。英國計劃進一步投資于空中平臺保護能力，以適應、升級和發展以應對不斷變化的威脅，并確保寶貴的主權工業能力。

**空空加油：**空對空加油 (AAR) 使飛機能夠飛得更遠，飛行時間更長，這對于保持FOAM 至關重要。AAR 能力目前由 Voyager 提供，同時還提供遠程空運； Voyager 機隊由 AirTanker 財團作為一項服務提供。 這項安排將于 2030 年代中期到期。 國防部將 AAR 視為一項持久的要求，并且可能會受益于 AAR 平臺的更高程度的自主性和更廣泛的實用性。

**支持：**通過國防支持戰略 (DSS)，正在投資于支持能力。 有爭議的物流預計與在所有領域和氣候、社會和物理威脅的背景下競爭的近乎對等的對手進行潛在的戰斗，分布在一個擴展的戰區。 它假設所有領域都受到威脅，家園不再是避難所，并且將直接針對后勤。 為了解決這個問題，將尋求通過靈活和有彈性的物流來實現支持優勢。 將持續對國防后勤和工程支持能力進行廣泛轉型，以提升國防威懾力，擁有更多的關鍵能力。國防部將通過有彈性的戰略基地、高效的耦合橋和能夠打開和啟用有爭議的戰區的強大使能器來提供支持優勢。

**適應氣候變化：**為了進出和機動自由，需要能夠抵御氣候變化的影響的能力。國防部希望投資于可持續的燃料和替代能源，為英國在戰場上的運營和商業領域的資產提供動力。

國防醫療服務（DMS）： DMS 正處于一個轉折點，必須從線性護理途徑轉向醫療支持選項，這些選項更加網絡化、適應性強、可擴展性強，并采用全險方法分層。數據的智能使用和設備的通用性可以為部隊提供更大的醫療支持靈活性。需要對模擬進行投資才能啟用醫療人員。DMS將通過數據驅動的健康網絡提高整體部隊的可部署性，利用可穿戴技術和連接的患者記錄來提供患者健康和護理的端到端圖片。

未來軍事能力優先事項摘要

衡量成功：轉變測試和評估

為了根據指導原則、挑戰和優先事項衡量成功，測試和評估方法需要逐步改變。在承認英國現場試驗能力的價值的同時，需要擁抱一個更加數字化的未來。 有幾個因素正在推動這一變化（見圖5）。需要克服不斷上升的系統復雜性和衛星監視等挑戰，但也存在一些機會，例如在能力生命周期的早期開始進行持續評估，以便在最能利用的時候引入反饋。建模和仿真、數據開發和持續數字評估的采用可以使國防部和供應商具備定義、設計和交付更具適應性、綜合性和威脅優化的軍事能力的洞察力。

圖5：測試和評估企業變革的驅動因素

對于國防工業和更廣泛的英國經濟中的許多公司而言，這種方法已經成為產品和服務開發不可或缺的一部分。挑戰在于將這種方法整合到整個國防企業中，并釋放從部隊設計到能力發展到任務演練等持續、綜合、以威脅為導向的評估的優勢。簡而言之，系統性挑戰是超越接受評估，轉向評估優勢。 在國防指揮文件（2021年）中，宣布在四年內投資6000 萬英鎊，用于測試和評估轉型計劃的第一階段。該計劃目前正在進行中，其初始階段將在2023 年達到頂峰，為現代化測試和評估企業制定去風險藍圖和實施計劃。英國打算在第 2 階段進一步投資，以實施這些計劃并在10 年內實現轉型。這將包括解決實現轉型收益所需的支持性基礎設施、技能、數據、文化、流程、標準、服務和能力。

機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）

混合作戰定義

同步使用針對所有社會職能中的特定漏洞而定制的多種權力工具，以實現協同效應。混合作戰入侵者將尋求利用目標國家的弱點。每一個混合戰爭入侵者可能有獨特的能力，可用于打擊目標國家。戰爭的“奇襲”原則可能是混合攻擊成功的最大因素。

為什么兵棋推演是一個好的工具關于混合作戰分析？

• 數學模型的價值值得懷疑:有什么數據可以量化威懾或恢復力?
• 如果對手的潛在破壞性行動沒有發生，是否阻止了它?怎么知道?
• 混合戰爭通常會尋求攻擊多個方面，例如:關鍵基礎設施、民眾情緒、經濟；
• 混合攻擊將要求人類識別攻擊的本質，文職領導人（來自公共和私營部門）和潛在的軍事領導之間的協調與合作可能對減輕攻擊的影響是必要的。

Drone Wars UK 的最新簡報著眼于人工智能目前在軍事環境中的應用方式，并考慮了所帶來的法律和道德、作戰和戰略風險。

人工智能 (AI)、自動決策和自主技術已經在日常生活中變得普遍，并為顯著改善社會提供了巨大的機會。智能手機、互聯網搜索引擎、人工智能個人助理和自動駕駛汽車是依賴人工智能運行的眾多產品和服務之一。然而，與所有技術一樣，如果人們對人工智能了解甚少、不受監管或以不適當或危險的方式使用它，它也會帶來風險。

在當前的 AI 應用程序中，機器為特定目的執行特定任務。概括性術語“計算方法”可能是描述此類系統的更好方式，這些系統與人類智能相去甚遠，但比傳統軟件具有更廣泛的問題解決能力。假設，人工智能最終可能能夠執行一系列認知功能，響應各種各樣的輸入數據，并理解和解決人腦可以解決的任何問題。盡管這是一些人工智能研究計劃的目標，但它仍然是一個遙遠的前景。

AI 并非孤立運行，而是在更廣泛的系統中充當“骨干”，以幫助系統實現其目的。用戶不會“購買”人工智能本身；他們購買使用人工智能的產品和服務，或使用新的人工智能技術升級舊系統。自主系統是能夠在沒有人工輸入的情況下執行任務的機器，它們依靠人工智能計算系統來解釋來自傳感器的信息，然后向執行器（例如電機、泵或武器）發出信號，從而對機器周圍的環境造成影響.

人工智能被世界軍事大國視為變革戰爭和獲得戰勝敵人的優勢的一種方式。人工智能的軍事應用已經開始進入作戰使用，具有令人擔憂的特性的新系統正在迅速推出。與軍事和公共部門相比，商業和學術界已經引領并繼續引領人工智能的發展，因為它們更適合投資資金和獲取研究所需的資源。因此，未來人工智能的軍事應用很可能是對商業領域開發的技術的改編。目前，人工智能正在以下軍事應用中采用：

• 情報、監視和偵察
• 賽博戰
• 電子戰
• 指揮控制和決策支持
• 無人機群
• 自主武器系統

人工智能和英國軍事

綜合審查和其他政府聲明毫無疑問地表明，政府非常重視人工智能的軍事應用，并打算繼續推進人工智能的發展。然而，盡管已經發布了概述使用自動化系統的學說的出版物，但迄今為止，英國國防部 (MoD) 仍然對管理其人工智能和自主系統使用的倫理框架保持沉默，盡管已經做出了一些重大決定。軍事人工智能的未來用途。

英國國防部一再承諾發布其國防人工智能戰略，預計該戰略將制定一套高級倫理原則，以控制軍事人工智能系統的整個生命周期。該戰略是在與來自學術界和工業界的選定專家討論后制定的，盡管政府尚未就與人工智能的軍事用途相關的倫理和其他問題進行公開磋商。該戰略的主要目的之一是向行業和公眾保證，國防部是人工智能項目合作的負責任合作伙伴。

與此同時，在沒有任何道德指南的情況下，計劃和政策正在迅速推進，主要問題仍未得到解答。英國軍隊在什么情況下會采用人工智能技術？政府認為何種程度的人為控制是合適的？風險將如何解決？英國將如何向其盟友和對手證明英國打算采取有原則的方法來使用軍事人工智能技術？

軍事人工智能系統帶來的風險 上述人工智能的每一種不同的軍事應用都會帶來不同的風險因素。作為國防部總部后臺操作的一部分，對數據進行排序的算法會引發不同的問題和擔憂，并且需要與自主武器系統不同級別的審查。

盡管如此，目前正在開發的人工智能系統無疑會對生命、人權和福祉構成威脅。軍事人工智能系統帶來的風險可以分為三類：道德和法律、操作和戰略。

道德和法律風險

• 遵守戰爭法： 目前尚不清楚機器人系統，特別是自主武器如何能夠滿足戰爭法制定的致命決定和保護非戰斗人員的標準。

-問責制：目前尚不清楚如果出現問題，誰來承擔責任：如果計算機運行不可預測并因此犯下戰爭罪行，懲罰它是沒有意義的。

• 人權和隱私：人工智能系統對人權和個人隱私構成潛在威脅。

• 不當使用：在戰斗環境中處于壓力之下的部隊可能會試圖修改技術以克服安全功能和控制。

作戰應用風險

• 偏見的技術來源：人工智能系統的好壞取決于它們的訓練數據，少量損壞的訓練數據會對系統的性能產生很大影響。

• 偏見的人為來源：當人類濫用系統或誤解其輸出時，可能會導致偏見。當作戰員不信任系統或系統非常復雜以至于其輸出無法解釋時，也會發生這種情況。

• 惡意操縱：軍用 AI 系統與所有聯網系統一樣，容易受到惡意行為者的攻擊，這些行為者可能試圖干擾、黑客攻擊或欺騙系統。

戰略風險

• 降低門檻：人工智能系統帶來了政治領導人在沖突中訴諸使用自主軍事系統而不是尋求非軍事選擇的風險。

• 升級管理：涉及人工智能的軍事行動的執行速度降低了審議和談判的空間，可能導致快速意外升級并造成嚴重后果。

• 軍備競賽和擴散：對軍事人工智能的追求似乎已經引發了軍備競賽，主要和地區大國競相發展其能力以保持領先于競爭對手。

• 戰略穩定性：如果先進的人工智能系統發展到能夠預測敵人戰術或部隊部署的程度，這可能會產生高度不穩定的后果。

本簡報列出了為人工智能設想的各種軍事應用，并強調了它們造成傷害的可能性。它認為，減輕軍事人工智能系統帶來的風險的建議必須基于確保人工智能系統始終處于人類監督之下的原則。

迄今為止，公眾對人工智能和機器人技術進步所帶來的社會變化和風險似乎知之甚少。這份簡報的部分目的是為了敲響警鐘。人工智能可以而且應該用于改善工作場所的條件和對公眾的服務，而不是增加戰爭的殺傷力。

機器學習的巨大成功導致了AI應用的新浪潮(例如，交通、安全、醫療、金融、國防)，這些應用提供了巨大的好處，但無法向人類用戶解釋它們的決定和行動。DARPA的可解釋人工智能(XAI)項目致力于創建人工智能系統，其學習的模型和決策可以被最終用戶理解并適當信任。實現這一目標需要學習更多可解釋的模型、設計有效的解釋界面和理解有效解釋的心理要求的方法。XAI開發團隊正在通過創建ML技術和開發原理、策略和人機交互技術來解決前兩個挑戰，以生成有效的解釋。XAI的另一個團隊正在通過總結、擴展和應用心理解釋理論來解決第三個挑戰，以幫助XAI評估人員定義一個合適的評估框架，開發團隊將使用這個框架來測試他們的系統。XAI團隊于2018年5月完成了第一個為期4年的項目。在一系列正在進行的評估中，開發人員團隊正在評估他們的XAM系統的解釋在多大程度上改善了用戶理解、用戶信任和用戶任務性能。