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自 1950 年代以來，人工智能以一種非凡的方式發展，它不僅改變了行業，也改變了我們的日常生活。世界各地的武裝部隊正在以多種方式整合人工智能的使用，由于該領域尚未受到監管，因此正在探索和開發各種基于人工智能的自主系統。眾所周知，基于人工智能的自主系統的首次使用是由DARPA（美國）開發的動態和分析重新規劃工具（DART），用于安排供應鏈和個人移動，以解決其軍隊的后勤效率問題。從那時起，它已經走了很長一段路，在最近的沖突和戰爭中，以破壞性的方式觀察到基于人工智能的自主系統的大規模使用。自主無人機在超出任何反措施范圍的高度等待，以便對系統選擇的目標進行有效的精確打擊。這可能是最簡單但最有效的例子之一，可以詳細說明現代作戰基礎設施如何過渡到集成自主系統。除了具有高有效性和效率的優勢外，這些系統還為士兵提供了3D（沉悶，骯臟和危險）任務的安全，并優化了高昂的作戰成本。

人工智能使用計算機系統模擬自然智能，在該系統中，它感知和感知數據，分析數據，從數據集中學習，然后將其用于所需的決策，而無需人類參與。對于人類來說，圖像是根據存儲在人腦中腦回溝細胞結構中的圖像來感知和理解的，而在 AI 模型中，具有具有權重的神經網絡算法的計算機處理器在數學上學習和感知相同的圖片。

人工智能是機器學習 （ML）、深度學習 （DL） 和自然語言處理 （NLP） 等多個領域的龐大通用集合，它們是根據可用數據集的大小解決各種問題的工具。人工智能的目標是創建一個可以智能和獨立運行的系統。任何 AI 模型的這一目標都涉及培養解決問題的能力、允許持續學習、鼓勵智能、促進創造力以及實現人與 AI 的協同作用。人工智能可以根據它應該執行的任務類型，分別在不熟悉的領域或特定的已知需求中大致分為廣義或狹義。人工智能模型基于傳感器輸入的數據，根據算法處理數據以解釋、預測或采取行動。然后，系統可以分析或提供反饋以適應或自我學習。所有這些都屬于 ML、DL、NLP、語音識別、專家系統、優化、機器人技術、計算機視覺形成自主系統。

基于人工智能的系統的軍事用例很多，涵蓋了上述所有技術，以了解軍事行動的確切動態。這些系統是作戰系統、戰略決策算法、數據處理單元、兵棋推演中的戰斗模擬、目標識別、威脅監測、蜂群、游蕩彈藥、高效的后勤方法、因果關系護理和疏散。 基于人工智能的武裝部隊自主系統由一組多個復雜的子系統組成，其中可能包括傳感器/感知系統、通信設備、基于機器學習和訓練數據的決策算法的執行器，這些執行器不需要任何人工干預即可執行所需的任務。這些系統可以根據其功能和操作分為各種類別，如無人機/無人機/機器人平臺/蜂群或其他作戰系統。

自主系統旨在通過收集信息并在沒有任何人工干預的情況下長時間工作，在不斷變化的環境中實現一系列目標。他們可以自己思考。雖然它們有一個人工智能核心，包括傳感器、通信系統、執行器、基于機器或深度學習的決策算法，但它們也需要是冗余的，與按照道德和法律框架制定的網絡安全措施相結合，應該有足夠的人機界面。

根據戰略用途的類型和特定地理位置的戰術需求，這些自主系統以各種形式設計。最常見的是地面車輛（履帶式、輪式或腿式）和無人機，它們也可以作為集群運行。 海洋自主系統旨在根據情況需要在水下或水面上移動。該系統將武器或傳感器安裝在地面或空中平臺上，專為戰斗、ISR、后勤、目標/火控、搜索和救援等特定作戰場景而設計。自主通信網絡旨在最有效地利用已部署的資源，以實現連續的信息流。以類似的方式，成群的無人機或地面車輛在網狀網絡上工作，其算法旨在避免碰撞，同時在定義的空間中作為一個組保持凝聚力。一群類似于鳥類的無人機在成群結隊、上學和覓食方面工作，而不會因冗余而影響操作必要性。

自主系統是有利的，因為它們可以降低士兵的生命風險，因此可以處理各種對人類來說骯臟、沉悶或危險的任務，如解除爆炸物、敵對條件下的 ISR、戰斗、CI/CT 操作、巡邏、快速反應、搜索和救援、惡劣地形中的后勤、長期操作、事故預防和醫療應用。

這些自主系統的開發、集成、部署和維護是有成本的，但從長遠來看，通過負責任的規劃和決策，它們在整體成本效益方面具有優勢。自主系統降低成本的方式和手段是減少人員費用，減少損失風險，優化資源及其分配，降低維護成本，提高任務效率，減少燃料消耗，操作靈活性，可擴展性和規模經濟。

這個基于人工智能的自主系統領域正在隨著新技術的發展而增長，以增強軍事能力。這些系統充當了力量倍增器，確保了速度和精度，操作的連續性，并具有更好的數據處理和分析能力。這些不斷發展的自主系統與軍事戰略相結合，將導致戰爭的新面貌，使它們成為任何現代作戰部隊不可或缺的資產，確保提高效率，降低生命風險并節省成本，但是，負責任地部署這些系統存在道德，法律和政策相關的問題，以避免任何意外和不希望的情況，因為對手也將開發導致沖突的此類系統。降低與自主系統相關的任何風險至關重要，包括負責任的決策、保持監督和故障安全檢查。

參考來源：Narendra Tripathi中校

盡管人工智能作為宣傳工具的使用一直備受關注，但烏克蘭和以色列的熱點沖突正被證明是加速人工智能和其他信息技術工具在戰場上使用的活實驗室。特別是在烏克蘭，有報道稱，人工智能甚至被用于自主瞄準打擊目標。以色列國防軍（IDF）對人工智能的使用則更為隱秘，但它肯定被用作瞄準輔助工具，以擊敗來自加沙哈馬斯的鋪天蓋地的導彈攻擊。

烏克蘭在拒絕了其他 10 個國家的人工智能項目后，開發出了自己的人工智能，因為烏克蘭確信本國開發的人工智能會更有益處，而且可以規避向商業公司報告的任何要求。烏克蘭的人工智能主要集中在龐大的攝像頭和無人機網絡提供的計算機視覺數據上。例如，名稱和目標字符識別（OCR）可以快速識別伊朗制造的 "沙赫德 "神風無人機，而不是標準導彈。 人工智能還有助于烏克蘭自己的導彈瞄準。這些人工智能工作大多由烏克蘭的 IT 陸軍完成，據說他們有 25 萬人，其中許多人在創新的 "蝸牛車庫 "里工作，而他們的預算只有西方 IT 公司的一小部分。人工智能還被用于分析俄羅斯的無線電通信和清除地雷。與此同時，俄羅斯在軍事領域的人工智能應用似乎陷入了雄心壯志與實際用途之間的脫節，尤其是自主無人機，據說供不應求。

一些通訊社報道稱，無人化嚴重的烏克蘭已經更進一步，允許配備人工智能的無人機在某些情況下不受人類控制地識別和攻擊目標，從而引發了戰場上 "機器人殺手 "的幽靈。美國軍方已經啟動了一項為期兩年的 "復制者 "計劃，準備投入數千套價格相對低廉的自主系統，主要是為了應對大國在海軍艦艇等領域的數量優勢。澳大利亞一家名為 "Anduril "的公司（以《指環王》傳奇中的一把劍命名）正在向烏克蘭提供可發射彈藥、由人工智能驅動的 "幽靈鯊 "海上無人機。

雖然烏克蘭似乎正在使用自主人工智能來攻擊坦克等大型物體，但它幾乎可以指名道姓地攻擊單個士兵。據《時代》雜志報道，備受爭議的 Clearview 公司免費提供的面部識別系統已經識別出 23 萬多名參與烏克蘭戰爭的俄羅斯士兵和官員。Clearview 系統被用于偵測滲透者、識別親俄民兵和合作者，甚至烏克蘭稱被越過俄羅斯邊境綁架的兒童。Clearview 技術標志著 "戰斗識別系統 "的首次使用，該系統有可能被用于鎖定敵方關鍵人員。例如，一架攜帶彈藥的人工智能無人機可以在原地徘徊，直到發現一名反對派將軍。

與此同時，在立志成為 "人工智能超級大國 "的以色列，人工智能技術正在協助對加沙的哈馬斯目標進行快速定位空襲--該系統被稱為 "火力工廠"，但其針對軍事目標的準確性目前尚不得而知。人工智能還幫助抵御來襲的導彈襲擊，這些導彈試圖以數量優勢壓倒以色列引以為傲的 "鐵穹 "導彈防御系統。以色列國防軍（IDF）越來越多地使用人工智能，并將其應用于移動平臺，如新型 "巴拉克 "超級坦克。巴拉克 "坦克的一個主要特點是配備了 "鐵視角 "頭盔，通過一系列外部傳感器和攝像頭，坦克乘員只需按下按鈕，就能 "看穿車輛的裝甲"。

主要得益于人工智能，坦克能夠在戰場上獨立學習、適應、導航和瞄準。以色列國防軍表示，一對 "巴拉克 "坦克將能夠執行以前需要一個坦克排才能完成的任務。

大多數分析家都認為，烏克蘭和以色列正被證明是在戰斗中加速使用人工智能的前所未有的試驗基地，而這一發展在和平時期通常需要更長的時間。現在，人工智能系統正在接受來自真實戰爭的真實數據的訓練，這意味著人工智能將在下一場武裝沖突中發揮更大的作用和效力，而下一場武裝沖突很可能包括人工智能自主作戰。

參考來源：techstrong.ai

在商業和休閑活動中，無人駕駛飛行器（UAV）已變得十分流行。不幸的是，商用無人機的使用越來越多，卻侵犯了大多數人的安全。流氓無人機尤其令人擔憂，因為它們可能危及機場、重要基礎設施、大型活動，甚至有人駕駛飛機的運行。

因此，全球反無人機市場正在迅速擴大，2022 年的市場價值為 14 億美元，到 2030 年預計增長率為 28.1%。世界各國政府都在積極尋找確保安全的解決方案。例如，美國國會正在探索反無人機武器，以應對這些無人機。

在此，本文將探討美國國防部簽發的幾份合同，以創造更先進、更創新的技術來對抗無人機武器。

反無人機武器為何重要

美國聯邦航空管理局（FAA）支持推廣和擴大先進的無人機測繪和技術，具有測繪、跟蹤和探測發現能力。從 2016 年到 2019 年，航空公司飛行員在一個月內看到了 100 多架無人機，其中一些在機場和客機附近被發現，這是一個重大的安全隱患。

除此以外，國土安全和執法機構還發現了無人機被用于跨境運輸非法毒品、向監獄院落投放違禁品，甚至從事工業間諜活動的事件。

這些無人機擁有各種傳感器，可以隨時隨地錄制視頻和無線電。目前使用的反無人機武器主要有以下幾種：

• 無人機無線電信號干擾器，可干擾無人機的 GPS 或控制信號
• 操縱無人機 GPS 信號的欺騙器
• 用電力摧毀無人機的高能激光器
• 配備高精度瞄準系統的反無人機槍，可快速定位并摧毀飛行中的無人機

什么是反無人機技術？

在美國，法規禁止大多數平民干擾無人機操作。然而，反無人機系統技術在政府和軍隊中已變得必不可少。反無人機技術旨在檢測、分類和處理無人機和無人駕駛飛行器。這可分為兩種主要方法：無人機探測和無人機緩解/攔截。

無人機探測 無人機探測包括幫助識別無人機存在的技術。一些探測技術包括

• 熱成像： 熱成像儀非常適合探測低空快速移動的小型物體。它們可以檢測到無人機電機和電池的熱信號，使執法人員即使在惡劣條件下也能跟蹤和識別無人機。此外，熱像儀還能通過探測人的身體熱信號來識別無人機操作員。這有助于確定無人機操作員的位置。

• 射頻系統： 檢測無人機的射頻傳感器工作頻率在 70 MHz 到 6 GHz 之間。它們能捕捉到無人機的品牌、型號、序列號、當前位置和駕駛員位置等信息。射頻技術成本效益高，因為它可以探測到無人機及其控制器，并能遠距離跟蹤多個目標。不過，它可能難以探測到慣性飛行的無人機，但可以通過安裝脈沖雷達等照明裝置來克服這一問題。

• 聲學方法： 聲學傳感器比射頻分析儀更具優勢，因為它們可以探測到電磁頻譜近場范圍內的任何無人機，包括不依賴無線電波的自主無人機。這些傳感器提取聲學特征并對其進行分類，以探測無人機，即使無人機不在視線范圍內，也能估算出旋翼速度和高度。

無人機緩解/攔截 無人機減弱和攔截側重于擊退或攔截無人機的技術。一些例子包括

• 干擾信號：具有多個頻段（GNSS、2.4G 和 5.8G）的反無人機槍可以干擾無人機通信和 GPS 導航，迫使無人機降落或改變航線。
• 攔網系統：這是一種非致命方式，使用網在半空中捕獲無人機。
• 射擊：擊落無人機會產生后果，包括可能被指控魯莽危害或違反槍支發射法。責任人還可能要對無人機所有者承擔民事賠償責任。不過，美國海軍已經成功測試了擊落無人機的激光武器系統。
• 訓練有素的老鷹和獵鷹：一些國家使用這些猛禽來使無人機失效或攔截無人機
• 動能反制：這些指的是 "硬殺傷"，包括對無人機進行物理破壞或將其擊落地面。

10 種有效的反無人機武器

以下是美國國防部在過去幾年中投資的一些反無人機武器：

1、與車輛無關的模塊化托盤 ISR 火箭設備 (VAMPIRE)

圖片來自 L3Harris

美國國防部授予 L3Harris 技術公司一份價值 4000 萬美元的合同，向烏克蘭安全部隊提供 14 套反無人機武器系統。車輛不可知論模塊化托盤化 ISR 火箭設備 (VAMPIRE) 套件允許地面部隊瞄準敵方無人機發射 70 毫米激光制導火箭彈。

這些 VAMPIRE 套件是便攜式的，可安裝在各種帶貨床的車輛上，以方便發射先進精確殺傷武器系統（APKWS）和激光制導彈藥。

VAMPIRE套件的時間表

• 2021: L3Harris 首次開發并實地測試了 VAMPIRE 系統，并向美國國防部提交了先進的原型。
• 2022：L3Harris 繼續對系統進行射程和耐久性測試，并向美國國防部提交了先進的原型機。
• 2023: 單元于 2023 年年中交付烏克蘭，用于擊敗俄羅斯無人機。

2、Smash 2000L光學系統

圖片來自 Smartshooter

總部位于以色列的 Smart Shooter 公司贏得了美國陸軍的一份合同，為其反無人機系統項目提供用于小型武器和步槍的 Smash 2000L 光學系統。該系統通過使用人工智能、輔助視覺和先進算法，使用戶能夠準確無誤地瞄準小型無人機。

該光學鏡組重約 1.5 磅，不到以前型號重量的一半。此外，"智能射手 "公司還將對其進行改進，為服務于美國國防部和機構間客戶的非正規戰爭技術支持局提供高達 8 倍的放大倍率。

3、無人機槍戰術

圖片來自 DroneShield

DroneShield 是一家來自澳大利亞和美國的公司，專注于反無人機技術。該公司最近從 "五眼聯盟"（Five Eyes Community）獲得了一份供應反無人機槍支的合同訂單。DroneGun Tactical 用于反無人機系統（UAS）。

DroneShield 的 DroneGun 可手動操作，具有遠程能力，天線設計得像一把輕便、穩定的步槍。 它為應對無人機等各種無人機系統威脅提供了一種安全的方式，不會對常用的無人機模型或周圍環境造成任何傷害。

4、格子系統和哨兵塔

圖片來自《防務新聞》

Anduril Industries 公司獲得了美國特種作戰司令部 (SOCOM) 近 10 億美元的合同。作為 SOCOM 的合作伙伴，Anduril 的系統采用 Lattice 操作系統，包括 Senty 塔和 Anvil 小型無人機系統。此外，該公司還采用了頂級的第三方傳感器和效應器，以創建針對無人機威脅的綜合防御戰略。

Lattice 系統可自主探測、分類和跟蹤戰場上的目標，提醒用戶注意潛在威脅，并提出應對和消除威脅的解決方案。哨兵塔由嵌入計算核心的雷達和光學傳感器組成，能夠利用機器學習算法處理數據，進行威脅檢測、識別和跟蹤。

5、Mj?lnir

圖片來自美國空軍研究實驗室

美國空軍研究實驗室成功測試了一種新型 THOR 武器，該武器可使一大群無人機失效。THOR 使用強大的微波能量爆發來擊落小型無人系統。軍方一直熱切關注著它的發展，并獲得了軍方以外的關注。

2021 年，空軍研究實驗室宣布，他們正在研發 "霹靂火 "的后繼型號 "魔錘"（Mj?lnir）。"魔錘 "以北歐神話中雷神托爾的著名戰錘命名。2022 年，Leidos 公司被選中負責制造 "魔錘"。"魔錘 "將采用與 "霹靂火 "相同的技術，但在能力、可靠性和制造準備方面都將有所提高。

在測試過程中，"魔爾尼爾 "的有效率達到 90%，但 Leidos 希望通過進一步調整，將有效率提高到 100%。該武器能在早期探測到接近的無人機，從而分析其威脅。然后，它利用微波能量爆發來使成群行動的無人機失效。

Mj?lnir 可以方便地儲存在一個貨柜中，便于在地面部署或使用空軍貨機運輸。只需兩人協助，安裝只需三個小時，操作也只需極少的培訓。此外，它還可以從普通的墻壁插頭獲取電源，以消滅敵方的無人機。

6、無聲弓箭手

圖片來自美通社

低空飛行的小型無人機（包括市售的四旋翼無人機）很難被探測到，而且可以避開雷達。陸軍一份關于小型無人機的報告（未分類）強調了這些無人機系統（UAS）帶來的日益嚴重的威脅。80 多個國家正在使用 600 多種不同類型的小型無人機。伊斯蘭國在伊拉克和敘利亞的沖突中使用了小型無人機。

美國陸軍授予 SRC 1.08 億美元的合同，用于其名為 "沉默弓箭手 "反無人機系統的反無人機技術。該系統旨在對抗小型、慢速和低空飛行的無人機，這些無人機對美國全球武裝部隊構成了日益嚴重的威脅。

SRC 還提供了雷達和電子傳感器等附加系統，用于識別、跟蹤和擊敗敵方的小型無人機。最初，陸軍曾于2017年根據一份價值6500萬美元的合同訂購了15套這種反無人機系統。后來，空軍也在2018年4月為同樣的系統授予了一份價值5700萬美元的合同。

7、多環境域無人系統應用（MEDUSA）

圖片來自 C4ISR

軍方在應對小型無人機（又稱 sUAS，小型無人機系統）時一直面臨困難。這些無人機很難被發現，公眾也可以購買，因此對軍事設施構成了威脅。

美國空軍已與 SRC 公司簽訂了一份價值 9000 萬美元的合同，由該公司創建并提供反無人機系統，以保護重要的軍事設施。MEDUSA 系統結合了各種組件和技術，可探測小型無人機并使其失效。

其目的是開發一種可快速部署到無人機對軍事人員或資源構成重大威脅的地區的系統。ADAB 測試基地正在開展這一項目，并將繼續制定未來反小型無人機行動的計劃。

8、Ku 波段射頻傳感器 (KuRFS) 和 "蒼狼 "效應器

圖片來自 RTX

雷神技術公司與美國陸軍簽訂合同，提供 Ku 波段射頻傳感器（KuRFS）和 "蒼狼 "導彈，幫助陸軍探測和擊敗無人機系統（UAS）。

KuRFS 技術包括兩種類型的雷達：精確瞄準雷達和按比例的 Ku720 移動傳感雷達。這些雷達可以探測、識別和跟蹤60千米范圍內的空中威脅。

雷神公司的 KuRFS 和 "蒼狼 "導彈是美國陸軍名為 LIDS 的綜合擊潰系統的一部分，該系統用于對付低速、慢速和小型無人駕駛飛機。KuRFS 系統具有 360 度威脅探測能力，而 "蒼狼 "導彈具有成本效益，可以擊落無人機。

雷神公司稱，他們的 "蒼狼 "導彈旨在攔截并摧毀敵方無人機。與同類系統相比，它們甚至可以在更高的高度和更遠的距離上擊落單架無人機以及不同大小和機動性的無人機群。

9、Leonidas

圖片來自伊庇魯斯公司

伊庇魯斯公司與美陸軍快速能力和關鍵技術辦公室（RCCTO）簽訂合同，為其 Leonidas 高能微波短程防空系統制造原型。

Leonidas 是一種先進的系統，利用高功率微波技術使狹小空間內的單個無人機或大范圍內的多個威脅失效或失效。伊庇魯斯公司已開發出一種突破性的微波能量引導方法，可提供卓越的反電子效果，減小系統的體積和重量，并為操作人員提供更多的控制和安全性。

該系統可安裝在萬向架上，以增強可操作性，并可部署在軍事基地或移動單元旁，以實現快速反應。它可以精確瞄準單架無人機，創建微波屏障阻止蜂群，保護特定區域免受空中威脅。

它還可以調整設置，允許友方無人機運行，同時消除附近的敵方無人機。它易于擴展和適應，并具有安全功能，可防止對指定安全區域內的人員造成傷害。

10、泰坦

圖片來自 BlueHalo

BlueHalo公司的 "泰坦"（Titan）系統從美國國防部獲得了一份價值2400萬美元的合同，用于供應多套 "泰坦 "反無人機系統（C-UAS）。

泰坦系統用于部署前活動、移動安全、保護固定地點和徒步行動。C-UAS 系統能讓操作人員在五分鐘內立即了解周圍環境，并幫助他們在戰場上提供保護。

泰坦公司的C-UAS解決方案由人工智能和機器學習技術驅動，并采用射頻（RF）技術。美國國防部已將其選為記錄計劃（POR）能力。

參考來源：The Potomac Officers Club

人工智能（AI）究竟是什么？它與電子戰（EW）的未來有什么關系？人工智能正在改變我們所做的一切嗎？如果忽視人工智能，那將是一個錯誤。眾所周知，特斯拉采用了人工智能算法，特別是卷積神經網絡、遞歸神經網絡和強化學習。從根本上說，這些算法可以匯編來自多個傳感器的數據，分析這些數據，然后做出決策或向最終用戶提供信息，從而以驚人的速度做出決策。這一過程以指數級的速度發生，超過了人腦的處理速度。因此，從根本上說，人工智能是機器像人類一樣執行認知功能的能力。

人工智能可以駕駛汽車、撰寫學期論文、以適當的語氣幫你創建電子郵件，因此，它在軍事領域的潛在應用也是理所當然的。具體來說，就是整合人工智能電子戰及其提供的潛在能力轉變。雖然 "電子戰 "一詞已經使用了相當長的一段時間，但將人工智能注入這一領域為提高速度和殺傷力和/或保護開辟了新的途徑。

電子戰包含一系列與控制電磁頻譜有關的活動，傳統上一直依賴人類的專業知識來探測、利用和防御電子信號。然而，現代戰爭的速度和復雜性已經超出了人類操作員的能力。這正是人工智能的優勢所在，它帶來的一系列優勢將徹底改變電子戰的格局。

將人工智能融入電子戰的首要好處之一是增強了實時處理和分析海量數據的能力。在數字時代，戰場上充斥著來自通信網絡、雷達系統和電子設備等各種來源的大量信息。人工智能算法可以迅速篩選這些數據，識別出人類操作員可能無法識別的模式、異常情況和潛在威脅。這種能力不僅能提高威脅檢測的準確性，還能大大縮短響應時間，使友軍在快速演變的局勢中獲得關鍵優勢。

在這種情況下，人工智能賦能的兵力倍增器就出現了，它能在面對復雜多變的局勢時做出更高效、更有效的決策。現代戰場會產生大量電子信號，需要快速準確地識別。人工智能驅動的算法擅長篩選這些數據、辨別模式，并識別在以往場景中可能被忽視的信息。這使兵力能夠迅速做出反應，以更快的速度做出關鍵決策。

此外，人工智能還具有適應和學習新信息的能力，這一特性在電子戰領域尤為有利。電子威脅和反制措施處于不斷演變的狀態，需要反應迅速和靈活的策略。人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的情況迅速調整戰術，持續優化性能，而無需人工干預。這種適應性對于對抗復雜的電子攻擊和領先對手一步至關重要。

人工智能與電子戰的融合還為指揮官提供了更先進的決策工具，比歷史標準更詳細、更快速。人工智能算法可以分析各種場景，考慮地形、天氣以及友軍和敵軍兵力等因素。這種分析為指揮官提供了全面的戰場情況，使他們能夠在充分了解情況的基礎上做出決策，最大限度地提高任務成功的概率，最大限度地降低潛在風險。此外，人工智能驅動的模擬可以演繹不同的場景，使軍事規劃人員能夠完善戰略，評估不同行動方案的潛在結果。美國今年早些時候進行了一次以印度洋-太平洋地區為重點的演習，將大語言模型（LLM）作為規劃和決策過程的一部分。一位演習成員稱贊了系統 "學習 "的成功和速度，以及系統成為戰場上可行資源的速度。另一個例子是，利用已輸入人工智能系統的數據對目標清單進行優先排序，人工智能系統能夠考慮瞄準行動、網絡，從而比操作人員更快、更全面地了解戰區情況。

不過，必須承認，要完成人工智能整合，還存在一些潛在的障礙。首先，美國防部大多數實體無法直接獲得人工智能技術。大多數從事前沿人工智能工作的組織都是商業公司，它們必須與軍事系統合作或集成。這可能會受到美國現行預算和研發流程的阻礙。此外，美國的這些流程進展緩慢，人工智能技術很有可能無法融入美國兵力。還有潛在的道德和安全考慮。隨著人工智能系統在探測和應對威脅方面承擔更多責任，人類的監督和控制水平也會出現問題。為了與戰爭法則保持一致，需要有人工參與，而不是完全依賴人工智能來做出攻擊決策。任何時候，只要有可能造成人員傷亡、附帶損害或其他問題，就需要人類做出有意識的知情決策，而不能任由人工智能自生自滅。在人工智能自主決策和人工干預之間取得適當的平衡至關重要，以防止意外后果或機器在沒有適當問責的情況下做出生死攸關的選擇。

最后，人工智能的整合引發了對潛在網絡漏洞的擔憂。雖然人工智能可以提高電子戰的速度和準確性，但它也為試圖操縱或破壞人工智能系統的惡意行為者帶來了新的攻擊途徑。要保護這些系統免受網絡威脅，就必須采取強有力的整體網絡安全方法，同時考慮到人工智能驅動的電子戰的硬件和軟件層。

最后，不可否認，將人工智能融入戰爭預警的潛在戰略利益是巨大的。人工智能處理海量數據、適應不斷變化的條件和支持決策過程的能力有可能重塑現代戰爭的格局。隨著兵力越來越依賴技術來保持在數字化作戰空間中的優勢，負責任地開發和部署人工智能驅動的預警系統將是必要的。 如何在技術創新、人工監督和安全措施之間取得適當平衡，將決定能在多大程度上實現這些優勢，同時又不損害戰略目標或道德考量。美國采購系統面臨的挑戰也將在人工智能集成中發揮關鍵作用。人工智能在電子戰中的變革力量有可能改變游戲規則。問題是：它會嗎？人工智能將如何融入新型 EC-37B Compass Call 和 NexGen 干擾機等未來平臺？陸軍是否會將人工智能納入其推動營級決策的努力中？這些都是值得探討的問題，但有一點是肯定的：電磁作戰界必須繼續接受創新思維，因為我們知道未來的戰斗將在電磁頻譜中開始和結束。人工智能將在現代戰爭的新時代發揮關鍵作用。

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

雷達和電子戰（EW）等軍事應用測試和測量系統的設計人員正在加緊使用人工智能（AI）解決方案，以便更好地測試認知功能。同時，現代數字架構的采用也推動了軍事測試需求的增長。

人工智能（AI）和機器學習（ML）工具正在進入國防系統的幾乎每一個領域，從制造、雷達系統開發、航空電子設備到軟件開發和測試測量系統。

NI 公司（德克薩斯州奧斯汀）航空航天、國防與政府研究與原型開發解決方案營銷經理 Jeremy Twaits 說："人工智能不僅影響測試系統本身的能力，還影響我們的測試方式。"人工智能使系統更具適應性，其行為會根據訓練數據集發生變化。有了人工智能，工程師必須了解系統性能的界限，并使用測試方法來滿足系統部署時可能遇到的最關鍵和最可能的情況。

人工智能工具還能在電子戰系統中實現認知功能。羅德與施瓦茨公司（Rohde & Schwarz，馬里蘭州哥倫比亞市）航空航天與國防市場部雷達與 EW（電子戰）全球市場部門經理 Tim Fountain 說："通過為客戶配備工具，提供高帶寬、長時間射頻記錄和回放系統，用于在操作相關的射頻環境中訓練認知系統，從而幫助客戶交付支持 AI/ML 的系統"。

他繼續說："此外，認知系統還可用于提取和分類 ELINT（電子情報）接收器捕獲的寬帶數據中的新型發射器。我們的客戶一再告訴我們，他們面臨的一個挑戰是，他們并不缺少來自采集活動的數據，但對這些信號進行標記、分類、排序和地理定位仍然是一項人工任務，由于時間和預算壓力，分析人員往往會忽略這項任務"。

軍事用戶對數據量的要求只增不減，這給系統設計人員和系統測試人員帶來了更大的壓力。

Keysight 航空航天/國防和政府解決方案集團（加利福尼亞州圣克拉拉市）總經理 Greg Patschke 說："隨著高速捕獲技術的發展，我們能夠收集的數據量正以指數級速度增長。這些大型數據集帶來了分析信息和得出結果的挑戰。目前，我們正在使用無監督機器學習工具來加快洞察之路。我們可以使用智能算法來識別感興趣的信號，對信息進行分類，并識別數據中的模式和異常。利用這項技術為我們打開了一扇通往全新數據分析世界的大門，而這在以前是不可行的"。

由于系統的復雜性，在定義測試場景的同時，通過人工智能系統實現適應性將至關重要。

Twaits指出："幾乎不可能在每一種可能的情況下進行測試，但業界必須定義關鍵的測試場景和模型。"由于真正測試和信任人工智能系統的動態性和挑戰性，測試平臺必須具備適應性，以應對未來的測試場景和要求。例如，NI 的 COTS（現成商用）硬件可以與 MathWorks 的軟件工具（如深度學習工具箱）相連接。NI 和 MathWorks 合作展示了如何利用軟件定義無線電 (SDR) 對訓練有素的神經網絡進行空中測試和評估，以對雷達和 5G 新無線電信號進行分類。

在軟件中定義測試功能

人工智能在測試解決方案中的應用得益于在軟件中植入測試和測量系統功能的能力。

Patschke 說："在測試和測量行業，不斷需要改進測量軟件的功能。EW 測試的專業性往往要求軟件具有一定程度的創新性和靈活性，而這在其他行業通常是看不到的。例如，與雷達/預警機有關的到達角（AOA）測試需要軟件和硬件的無縫配對，以適當應用實時運動學并準確計算 AOA 結果"。

他繼續說："幾年前，[測試]軟件還不具備這種功能，但隨著客戶要求和需求的變化，像 Keysight 這樣的公司已經進行了調整，以滿足這些需求。客戶要求系統具有靈活性，以便在新的挑戰出現時滿足他們的需求。滿足這些需求的唯一方法就是不斷升級我們的軟件，盡可能增加新的功能，這樣就可以不斷地將硬件重新用于多種用途"。

對標準化和快速周轉的需求也需要更多的軟件功能。

Fountain 說："客戶告訴 R&S 最緊迫的問題是，他們需要快速、可驗證和可重復的測量，而且通常是基于標準的測量。"客戶通常沒有時間或內部專業知識來開發特定的測量功能，因此可能會依賴供應商將該測量功能作為附加功能提供，或者在某些情況下使用事實上的行業工具集（如 Matlab 和/或 Simlink）來支持快速軟件/硬件功能，特別是隨著 FPGA（現場可編程門陣列）和 GPU（圖形處理器）在測量數據流中變得越來越普遍。(圖 1）。

[圖1 ? 羅德與施瓦茨公司提供集成記錄、分析和回放系統（IRAPS）。IRAPS可用于需要寬帶寬、長時間射頻記錄和回放的實驗室和靶場射頻記錄和回放應用，如雷達測試和靶場電子戰（EW）效果評估。］

NI 雷達/EW 業務開發經理 Haydn Nelson 說："在軟件中定義測試系統是整個航空航天工業趨勢的體現，通常被稱為基于模型的系統工程。"推動系統級模型和要求的標準化使軟件成為定義自動測試系統不可或缺的一部分。

Nelson 繼續說："對于雷達和電子戰來說，由于雷達的多任務性質和電子戰的保密性質，這具有挑戰性。定義、開發、評估和部署新方法和技術是一個復雜的過程。隨著威脅的不斷發展，用戶需要更快地獲得新系統，而測試和評估流程不能阻礙這一進程。軟件定義的測試系統對于在保持系統能力和性能敏感性的同時滿足速度要求至關重要。

對更多實驗室測試的需求也在推動軟件定義測試系統的發展。Nelson 說："我們看到的一個具體要求是，能夠在實驗室中以現實的方式進行更多測試，而無需面對固定和鎖定測試系統的挑戰。在公開范圍測試之前，測試的次數越多，新方法或新技術獲得最終用戶信任的信心就越大。共享數據和證明能力與開發能力本身同樣重要。"

雷達/預警要求

跨越多個領域的復雜對抗性威脅對雷達和預警系統的性能提出了更高的要求，從而給測試系統設計人員帶來了更大的壓力，要求他們提供準確、高效的解決方案。

"總體而言，趨勢是不斷提高測量精度和降低相位噪聲，"Fountain 說。"精度和相位噪聲直接關系到描述雷達性能的能力。在電子戰方面，我們看到，在擁擠和有爭議的作戰環境的推動下，高度復雜的電磁場景正朝著更高保真模擬的方向發展。"

雷達和預警系統的數字架構要求和現代化努力也要求測試系統具有多功能性。

NI 的 Twaits 說："從高層次上講，測試和評估的要求是由采用現代數字架構驅動的，這些架構要求在單個系統中進行功能、參數和系統級測試，以及分割數字和射頻系統以進行獨立測試的方法。"此外，許多傳統雷達和預警系統正在進行現代化改造，而傳統的測試平臺靈活性太差，無法滿足新系統功能的測試要求。現代化不會帶來無限的測試預算。新系統和升級要不斷平衡預算和時間交付壓力所帶來的限制，而適應不斷變化的要求本身就是一種要求"。

帶寬需求也對測試系統提出了更高的要求。"從技術上講，在電磁頻譜戰（EMSO）領域，實戰系統正朝著更寬的帶寬、更高的頻率、更大的頻率靈活性和更強的抗威脅能力方向發展。因此，[測試和測量]設備必須能夠生成和分析具有適當規格的波形，快速調整，并創建逼真的場景，在接近真實的運行條件下對被測設備施加壓力。"

測試系統還能在系統部署前的設計過程中盡早發現缺陷，從而降低長期生命周期成本。

Twaits說："按時、按預算交付的一個關鍵方面是制定測試策略，以便在設計過程中及早發現缺陷。露天靶場測試成本高昂，對于測試早期設計既不可行也不實際。例如，在雷達測試中，客戶正在尋找硬件在環系統，該系統可將真實目標注入到正在測試的雷達系統中。這使他們能夠盡早、頻繁地測試系統，盡早消除問題，并針對各種情況對雷達進行評估"。

NI 提供的雷達目標生成 (RTG) 軟件使客戶能夠將 PXI 射頻矢量信號收發器 (VST) 作為閉環實時雷達目標生成器來操作。它為工程師提供了一個單一模塊，既可作為標準雷達參數測量設備，也可作為 RTG，具有很強的能力和靈活性，適合最終用戶的調整。通過完全開放的列表模式，用戶可以定義多達 1000 萬個測試目標，以硬件速度進行排序，從而以在露天靶場上無法實現的方式刺激雷達。

電子戰系統的作用是對抗和探測復雜的敵對威脅，而測試系統的作用則是使作戰人員不僅能高效而且能安全地利用這些系統。

Patschke 指出："EW 測試的核心是確保人員和設備都做好應對各種電磁威脅的準備，從而保證部隊的安全。隨著 EW 測試環境越來越先進，客戶需要生成盡可能逼真的模擬。要做到這一點，就必須生成能模擬現實條件的高保真動態場景。過去，這需要大量的設備，而這些設備在使用中往往缺乏通用性。現在，客戶不僅希望他們的設備具有更高水平的能力，如更寬的帶寬和更多的輸出端口，而且還希望它能以更緊湊的尺寸提供更大的靈活性。Keysight 推出了包括最新 M9484C 矢量信號發生器在內的可擴展、開放式架構 EW 測試和評估產品組合，滿足了客戶的這些期望。"(圖 2）

[圖2 ? Keysight 的 M9484C 矢量信號發生器是一個四端口信號源，還能產生脈沖對脈沖輸出。這種單一信號發生器能夠取代四個老式信號源]。

Fountain 對發展趨勢的最后評論是："人們希望從露天靶場測試轉向封閉實驗室，這主要是由于露天測試的復雜性、成本以及測試產生的射頻輻射可能被不受歡迎的聽眾截獲"。

開放架構/MOSA 計劃

Fountain 說，在測試和測量層面，他并沒有看到這些計劃有多少活動。"測量系統在操作層面有一些利基應用，模塊化架構（如 MOSA[模塊化開放系統方法]和 SOSA[傳感器開放系統架構]）的優勢和附加成本將適用于這些應用，但在大多數情況下，測試和測量設備是在實驗室中，需要一個可控的環境來提供高度的測量精度。"

Nelson說："從許多方面來看，SOSA等標準架構在嵌入式設計中采用的理念與NI在模塊化PXI平臺測試和測量設計中采用的理念非常相似：制造模塊化、靈活和可互操作的系統。模塊化開放式架構的這三個目標是未來軍用嵌入式系統取得成功的關鍵，使系統能夠在今天設計，并在明天進行低成本升級。NI 的測試和測量方法與這一目標不謀而合。擁有模塊化、可擴展、靈活和可升級的嵌入式系統意味著測試系統也必須是模塊化、可擴展、靈活和可升級的，以適應不斷變化的要求、能力和接口。我們相信，與開放式架構計劃的模塊化方向一致的模塊化測試系統將有助于實現這一新嵌入式系統理念的承諾。"

Keysight 的 Patschke 說："投資新產品的客戶希望確保其傳統設備和系統能夠與升級后的平臺協同運行。"這不僅是一項節約成本的措施，而且還能通過延長舊產品的使用壽命來減少浪費，同時使整個系統保持最新狀態。開放式架構平臺將可持續發展作為優先事項，同時又不犧牲升級能力。Keysight 在設計下一代系統時非常重視開放式架構的實施。"

展望未來

人工智能和軟件定義的測試系統正在為現在以及未來的雷達和 EW 測試系統的更多能力鋪平道路，例如軟件定義雷達、頻譜共享、數字孿生等領域。

Patschke說："未來美國國防部（DoD）客戶的系統測試可能發展的一個途徑就是數字孿生技術的進步。"這些系統利用基于模型的系統工程（MBSE）方法生成數字化的真實測試場景，這些場景通常會考慮到外部變量，而以前的虛擬測試方法無法做到這一點。理論上，'數字孿生'概念可以將大多數（如果不是全部）物理系統工程活動轉換為虛擬活動。在進行物理測試不切實際、真實世界的效果難以再現的情況下，"數字孿生 "有可能增加廣泛的價值。隨著客戶尋求更可靠、更具成本效益的測試手段，數字孿生選擇可能會變得更具吸引力。

Fountain 說，未來幾年有四個關鍵領域將推動測試和測量技術的發展：

• 頻譜共享： 頻譜帶正被重新部署到 CBRS（無線網絡）等商業應用中，這就要求進行更全面、更精確的共存測試。
• 軟件定義雷達： 從模擬脈沖雷達到全數字調制雷達（每個脈沖都可以調制）的轉變已經實現了雷達與合作資產之間的通信。但這不僅僅是雷達和通信，還包括 EW，包括 EP 和 EA，以及集成到單一平臺的[軍事通信]。
• 量子傳感和量子雷達仍處于早期階段，但如果這些技術能在 "實戰 "中發揮作用，它們將改變沖突的根本結構。
• 從傳統的基于脈沖描述符字（PDW）的環境生成轉向基于高保真同相（IQ）的系統，這推動了對更高帶寬射頻生成能力的需求。

雷達和預警系統對靈活性和多功能性的需求也成為測試和測量需求的一個特點。

"納爾遜說："我們已經看到許多要求測試系統像瑞士軍刀一樣的需求：客戶希望測試設備能在單一系統中完成所有功能。

"我們經常收到這樣的請求：要求配置的系統在進行雷達目標生成等系統級測試的同時，還能進行參數測試，并能進行射頻記錄和回放。這些要求結合在一起，就很難在保持可接受的尺寸、重量和功率的同時，以具有成本效益的方式完成測試。只有采用模塊化系統，在封閉的特定功能與使用開放軟件擴展功能之間取得平衡，才能做到這一點。我們看到的趨勢是，現代測試系統必須像它們所測試的系統一樣具有多功能。

以人工智能為代表的新興技術正日益成為影響全球戰略穩定的新變量。作為引領新一輪科技革命的戰略技術，人工智能在國家安全和軍事領域具有顛覆性的潛力。世界主要軍事大國已將軍用人工智能視為戰略競爭新的 制高點。人工智能軍事化的加快推進改變了傳統戰爭模式以及國際軍事競爭態勢。在常規武器領域，人工智能技術擁有增強自主武器威懾、參與輔助決策及 維護網絡安全的能力，可以推動傳統戰爭模式的顛覆性變革，加速戰爭邁向智能化。在核武器領域，人工智能技術與核導彈預警系統、核指揮和控制系統以及自主核運載平臺迭代融合，可以增強核國家核威懾力量，推動核決策走向智能化。從長遠角度來看，人工智能技術的軍事化應用或將改變現有戰略力量的平衡，削弱核國家核威懾的能力，增加危機意外升級的可能性，鼓勵軍備升級和軍備競賽，沖擊和挑戰以核威懾力量為基礎的戰略穩定，進而動搖甚至可能 破壞現有全球戰略穩定的根基。國際社會應聚焦人工智能軍事化過程中相關技術、結構、機制和治理方面的建設，探索降低人工智能軍事應用引發戰略穩定風險的路徑，為建立新型全球戰略穩定體系創造有利條件。

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）