當前及未來可用技術正在且將持續改變作戰環境的本質，這一論斷無可辯駁。然而更具挑戰的是識別哪些技術能使沖突一方對技術弱勢對手形成決定性優勢——尤其是這些技術在多大程度上影響陸地作戰固有的保守性。當前沖突中涌現的技術已呈現趨勢，預示著未來"算法化"戰場的可能形態。本文探討未來二十年戰場的可能圖景，并闡釋高強度沖突中地面部隊在技術飽和戰場運用的挑戰。（注：原文編制過程中未使用人工智能內容生成工具）

未來軍事行動的實施方式將與傳統模式截然不同（Turaj & Bu?ka, 2020）。納戈爾諾-卡拉巴赫（Petrosyan, 2023）、烏克蘭（Hrn?iar & Kompan, 2023; Zahradní?ek et al., 2023）及加沙地帶戰場已顯著展現創新技術引發的變革。這些沖突特征在于：大量使用舊代軍事裝備，輔以一定程度現代技術支撐，實質是源起數十年前的現役武器裝備與現代戰場元素的結合體（Gibradze et al., 2022）。因此稱其為"下一代沖突"并不恰當。同時至少就烏克蘭沖突而言，俄聯邦武裝力量的軍事藝術（尤其沖突初期）呈現高度保守與傳統主義特征：其大規模部署的營級戰斗群在編成、裝備及戰術運用上常不符合現代戰場需求（Grau & Bartles, 2022）。然而這些沖突的鮮明特點是：先進軍民技術（如無人機系統/UAS）正加速融入指揮控制（C2）最底層級的趨勢。該趨勢由技術成熟度與可用性共同驅動。通過多平臺交互或與空基/天基/地基傳感器-效應器的體系化協同（Turaj, 2019），此類系統效能顯著提升，其應用潛力預計將持續擴展。

上述考量促使以軍事專家、指揮官、理論家、學者、研究人員及政界人士為代表的廣泛"軍事共同體"提出關鍵問題：這些技術是否具備"顛覆性"潛力？會否弱化傳統作戰要素的認知？未來能力如何演進？能力如何在地面戰場具象化？軍事藝術將因此發生何種變革？更廣義而言——未來陸地戰場將呈現何種形態？這些問題的答案對建設現代化軍隊具有不可否認的價值，使其能在可預見的未來作戰環境中做好充分準備并有效行動。

當前關于軍事未來的啟發性觀點與未來學預測層出不窮。保羅·沙爾（Paul Scharre, 2019）與羅伯特·拉蒂夫（Robert H. Latiff, 2017）的著作尤具價值。兩位作者近乎一致指出：未來沖突將呈現人工智能（AI）賦能系統的自主特性；作戰將主要在網絡空間展開；陸地領域將由"機器人軍隊"主導——或由士兵遠程操控，或具備高度自主性。他們同時警示這些技術應用的法律倫理問題，強調缺乏深思的技術部署可能引發長期毀滅性后果。

馬爾欽·戈爾尼克維奇（Marcin Górnikiewicz, 2019）對21世紀后期沖突的推演極具啟發性。其研究基于"人類將在短期內取得徹底改變傳統武裝沖突形式與方法的技術突破"這一前提，預言包括"武器"與"武裝斗爭"在內的諸多概念將被重新詮釋。未來作戰潛力將不再由其物理組件的量化參數"乘積"所絕對定義（Varecha, 2020a）。軍事力量運用的重心將發生轉移：雖仍聚焦對手弱點，但未來軍隊的首要目標既非作用于作戰潛力的物理組件，亦非精神因素，而是摧毀敵作戰潛力中恢復耗時極長或具"破壞性"的組分——這類破壞將導致敵方認知功能崩潰。隨著人工智能演進，通過投射虛假視覺/聽覺/觸覺/味覺來針對性干預人腦活動機制的認知將深化，最終引發暫時性癱瘓、精神道德休克及現實感知能力喪失。基于深度個體文化密碼與潛意識決策機制的高科技預測方法，將成為預判對手決策過程的關鍵要素。

這意味著下一代作戰域很可能是涵蓋人類感知、推理與決策全維度的認知空間（Malick et al., 2022）。然而此類活動仍處萌芽階段，因當前尚缺實現上述未來效應的能力。本研究旨在"窺探"近未來，力圖描繪20年內作戰環境（尤重陸地領域）的演進輪廓。

鑒于安全環境演變態勢，未來二十年仍將由歷史上引發軍事沖突的相同因素主導。沖突誘因或包括資源爭奪、經濟/意識形態/社會/宗教差異及影響力角逐（《全球趨勢》, 2021）。本研究預期范圍內，革命性變革不會源自新技術手段或其運用理念的根本轉變。但可預見的是，現代及前瞻性裝備的技術性能參數將根本性改變未來軍事行動的整體認知與實施方式。

傳感器升級、自主化、流程自動化與人工智能的融合將產生深遠影響：技術先進的效應器將更精準、互聯更緊密、響應更迅捷、射程更遠且威力更強。這些因素也將重塑軍事藝術——當前對作戰環境的認知、對普適原則法規的傳統"把握"、兵力運用方式，尤其是過時的"戰術、技術與規程"（TTPs），將無法匹配技術先進軍隊的能力需求。

方法論

技術發展與軍事藝術變革之間存在明確關聯性——這種關聯源于創新技術在軍事力量結構中的實施。本研究聚焦未來20年最可能顯著影響常規武裝力量的技術趨勢，這些趨勢將在"算法化"戰場上發揮關鍵作用。此類預測雖具高度抽象性且非直截了當，但對充分發展軍事力量能力至關重要，使其不僅能應對當前威脅，更能應對未來挑戰。本研究目標與貢獻在于：勾勒未來二十年作戰環境發展前景，并闡明技術飽和戰場中地面部隊運用的挑戰。

基于此，作者團隊聚焦兩個核心問題：

1. 新興技術在未來二十年將為作戰環境帶來何種能力？
2. 這些技術將如何影響技術飽和戰場中地面部隊的運用？

研究無意分類描述制造商個體的"革命性"開發項目及技術參數對比，亦不考察技術解決方案或闡明運作原理。技術評估始終基于用戶-決策者視角：這些技術將帶來什么？其融入未來作戰環境"戰斗編成"后，如何影響未來戰場陸地領域的形態？尤其關注在"算法化"環境中對地面部隊行動的潛在影響。

研究采用實證-直覺方法論：

• 基于作者理論研究和分析
• 整合科學文獻、專業出版物、論文及軍事 doctrinal 文件（含國內外）
• 評估當前作戰環境及其發展趨勢
• 遵循常規高強度沖突的實用原則與實踐
• 檢驗既有原則在"算法化"陸地環境中的有效性

數據通過理論研究方法（分析與綜合）進行檢驗，研究發現采用比較法表述，研究問題通過啟發式預測方法驗證。需特別說明：本文結論僅具預測性，未經嚴格實證檢驗。

戰場數字化

當今作戰環境的復雜性與動態性對軍事力量及其多領域發展提出更高要求。關鍵挑戰在于建立并維持戰場態勢感知能力——這對作戰規劃與實施至關重要。隨著作戰環境中事件規模、強度及動態性持續增長，該能力重要性將日益凸顯；未來作戰將作為"跨域行動"組成部分在多個作戰域同步展開。鑒于當前環境特性，信息環境的發展對態勢感知能力影響最為顯著，尤其關乎當前與未來作戰的態勢認知（Fiebich, 2020）。

"洞悉戰場而隱匿己身"自古便是戰場指揮官的圭臬。自18世紀末戰場規模超出單兵目視范圍以來，戰場可視化成為指揮核心需求——催生出觀察員職能體系，通過觀測結果為指揮官構建戰場圖景（Pong, 2022）。數字化既是當代戰場要素，更是未來戰場基石：它賦能指揮官運用博伊德OODA循環（觀察、調整、決策、行動），輔助指揮官藝術化決策作戰系統部署的時機、地點、目的及預期效果。

未來陸地戰場將通過多元傳感器系統實現情報監視偵察（ISR）能力，覆蓋任意地形氣候條件下的物理環境（Rolenec et al., 2022）。陸地領域的數字化態勢圖景將通過寬帶高速加密傳輸，以高清視頻流形式傳遞指揮、遙測與影像信息。這些視頻流源自地面（及地下）、低空與高空多飛行高度、多視角傳感器，傳感器載體不再局限于傳統偵察單位、無人系統（UxS）、機載平臺與衛星。陸地戰場每臺設備乃至單兵都將成為傳感器節點——涉及威脅動態、敵軍部署、友軍定位等全維度戰場信息將實現實時聚合、分析評估與共享。通信設備微型化、多級數據數字化、面向網絡的系統架構及流程自動化，共同壓縮信息流時效，使**通用作戰圖（COP）**能實時覆蓋各作戰域至最低指揮層級。技術進步促使戰場全域融合：除物理域外，"交戰"將同步發生于信息域與認知域；增強現實與虛擬現實支撐的交互模式將成為標準作戰手段。

信息主導權將前所未有地取決于沖突何方能更快采集數據、精準分析并通過AI輔助實現安全定向分發。AI將為自主裝備自動生成行動選項（Koch, 2022），實現高度冗余性，使行動去中心化乃至完全獨立于人力干預。經濟型傳感器與海量數據處理能力的結合，預示實時信息探測、處理與共享的革命性突破。該能力將成為敵軍高價值目標（HVT），亦可能構成己方力量重心（COG）（?lebir, 2022）。當互聯互通被視為決定性優勢，對手必將全力破壞、降級乃至癱瘓高度互聯的信息依賴系統。提供互聯能力與通用作戰圖的信息系統防護性與韌性將成為關鍵制勝因素（Kompan, 2020）。敵方行動導致的任何功能中斷，都可能使作戰系統從互聯協同網絡退化為碎片化網絡——無法完整及時傳輸可溯數據，最終削弱通用作戰圖效能及作戰系統達成預期殺傷/非殺傷效果的能力（《全球趨勢》, 2021）。因此信息系統技術演進必然與其"韌性"發展深度融合。

目標殺傷效能

未來戰場焦點或將從火力轉向基于指揮、控制、計算機、通信、網絡、情報、監視與偵察（C5ISR）體系的信息力量。然而信息雖可提升武器系統效能與決策效率，其本身尚不足以迫使敵人屈從（至少在研究時限內如此）（Z?na, 2021）。

達成預期作戰效果將依賴日趨先進的效應器。武器裝備與彈藥發展的核心趨勢在于持續融合遠程打擊、高速突防、精確制導與實體摧毀能力的增強。現代武器系統的遠程打擊能力已預示：指揮所（Rolenec et al., 2023）、部隊集結點與后勤設施等傳統認為遠離敵方常規火力而相對安全的區域，正面臨日益嚴峻的威脅（Spi?ák, 2022）。

除射程提升外，武器系統（尤其間接火力）的毀傷精度（Varecha, 2020b）與破壞效能（Varecha & Majchút, 2019）正實現根本性突破。此趨勢源于高精度傳感-打擊系統的整合與火控流程自動化——基于精準目標定位信息、先進彈藥末制導能力，實現預定殺傷/非殺傷效果。未來戰場先進彈藥與游蕩彈藥因微型化與動態特性將更具破壞力且更難探測。電子技術正賦予彈藥新能力：可編程空爆、近炸引信及應對新興威脅的制導功能（Breaking Defense, 2023）。此類系統數量增長、效能提升與相對普及化，不僅威脅作戰體系關鍵節點（指揮所/通信設施/高壓武器系統/后勤設施等），更將危及空中領域全單元，包括小型戰術單位乃至戰場單兵。

探測跟蹤高速飛行彈藥與反制遠程微型機動平臺，始終是核心挑戰。定向能武器（DEW）（尤指激光武器）的持續發展可能帶來革命性反制方案。預計二十年內將實現陸地戰場實戰部署：其射速超越現有及未來機械系統，可癱瘓物理目標及信息/通信/指揮控制系統運行。核心優勢在于即時打擊效應、全氣象條件適用性及多目標覆蓋能力。地下等難以觸及目標亦在打擊范圍內，關鍵價值體現為附帶損傷最小化、目標鎖定高速化以及兵力需求銳減。未來DEW將與各軍兵種協同部署，天基平臺亦將用于干擾敵方衛星通信通道。針對單兵的地面DEW應用（如驅散人群）研究亦在推進（Valouch, 2016）。

當前軍事強國正計劃為步兵配裝激光武器。傳統槍械設計潛力趨近極限，單兵彈道防護進步催生新型單兵武器需求（Kulhánek, 2023）。未來或現微型激光武器替代反器材步槍或與輕武器協同作戰（Extance, 2015）。DEW系統能有效應對無人機群代表的分布式低成本威脅，相較傳統武器將具備更高精度與威力，其**"無限彈藥艙"**特性尤具戰略價值（Lockheed Martin, 2023）。

制約因素在于：除成本外，高度電力依賴構成顯著弊端——作戰損毀供電系統即致癱瘓。陸戰隊列裝受限于尺寸重量問題（需外骨骼或無人地面載具輔助）。國際激光武器使用公約亦限制其應用：禁止造成永久性視覺損傷或不成比例傷害的作戰行為（Kulhánek, 2023）。

被動防護技術亦取得重大突破：壓制紅外特征信號的技術、車體后方投射影像的電子偽裝系統、可完美折射光線使載具隱形的智能材料，代表未來偽裝技術研發方向（Wang et al., 2013）。研究時限內，全頻譜電磁輻射偽裝技術將為作戰單元及單兵提供高可信度防護。

自主性與速度

自主性指"系統在編程設定參數內，基于獲取知識與動態態勢感知，無需外部干預即可按預期目標運作的能力"（《北約術語庫》在線版）。在本研究語境中，外部干預特指無需大量人工輸入（Rossiter, 2020）。盡管作戰與保障平臺系統的自主化與自動化水平持續提升（Kopulety & Palasiewicz, 2018），人類仍將參與決策回路（"人在回路"），但僅限必要最低程度。其角色在于直接實施戰場指揮（下達指令或授權系統執行特定行動）與復雜作戰管控（Górnikiewicz & Szczurek, 2018）。保留人類決策參與具有顯著優勢：相較人工智能系統，人腦仍是最高級的認知處理系統。AI系統往往脆弱且易在新情境中失誤，而人類智能不僅更具魯棒性，面對陌生動態環境時通常更靈活。盡管人類反應速度不及機器，但在應對新態勢時表現更優（Foster, 2021）。

子流程自主化與自動化及人機交互減少帶來多重效益：最重要的是系統能持續長時間運行，以更高精度與可靠性實現預期打擊效果（如彈藥自主制導），且不受壓力恐懼導致的失誤影響。但決策速度在此特指行動/反應執行時效。

當前及未來軍事平臺的全自主化具有根本重要性。典型案例是防御性反應系統自主探測消除威脅（如迫擊炮彈、火箭彈、巡航導彈或反坦克火箭彈對作戰基地或地面裝備的攻擊）。人類通過目標識別確認威脅并實施反制的傳統決策回路在此失效——因反應時間過短。隨著效應器與彈藥技術發展趨勢（特征為循環自動化、速度、殺傷力、精度、能力與模式提升，如游蕩彈藥與先進彈藥）及陸地戰場密度增加，反應時間將進一步壓縮。另一例證是無人機系統（UAS）：若操作員通信鏈路遭敵破壞，將無法授權對已識別目標實施打擊（Foster, 2021）。

無人系統（UxS）的能力發展與自主性提升與人工智能（AI）進步緊密關聯。當前AI已用于增強現有系統性能（如數據采集分析）。第二階段AI將支持決策：指揮控制（C2）流程不變但顯著加速，特定任務（尤其敵方行動方案分析生成比選）將實現全電子化自動處理。基于AI的解析工具（Matiz-Rojas & FernándezCamargo, 2023）與機器學習模型能結合多因素與不確定性，在更廣背景下解讀敵行為模式，從而更精準預測態勢演進場景。軍事決策將高度依賴AI——這不僅源于數據量指數級增長與處理時效要求（Hlavizna et al., 2023），更因優化作戰力量運用的迫切需求。海量數據優先處理能力將成為關鍵里程碑。第三階段AI將直接對抗復雜敵手系統，該能力是實現平臺及全系統更高自主性的核心要素。

無人機集群作戰

各類別無人機系統（UAS）正加速普及，其能力持續增強而成本不斷降低。數千年來，特定時空的兵力集中始終是戰場成敗關鍵（Fuller, 1993）。該原則至今仍被北約奉為作戰準則，但其在未來是否持續關鍵？無人機集群即為佐證：其通過復雜算法持續變換飛行軌跡的快速機動特性，可能導致防空系統軟件無法處理目標模式而失效（Finlan, 2021）。微型無人機集群潛力不僅體現于數量優勢，短期內它們將實現集群通信、自適應調整戰術技術規程（TTPs），并隨態勢變化聚焦目標打擊（Nohel et al., 2023）。這些系統將充當移動干擾器、移動傳感器或無人系統集群，形成邏輯互聯的電磁頻譜"經典部隊集結"假象，致使敵方徒勞干擾無實際兵力的虛假目標信號；而平臺因高度自主性使傳統反制手段（劫持控制權、干擾通信鏈路、定位追蹤）失效。

無人系統（UxS）將在未來戰場扮演不可替代角色：持續替代人類士兵以優化作戰經濟性與兵力效能。未來二十年各層級新型無人系統普及度將持續提升，能力發展聚焦多技術融合傳感器（晝夜攝像機/熱成像儀/聲學/嗅覺/地震傳感）、微型化、電磁特征抑制及協同能力增強。精密"感知規避"系統（含合作與非合作模式）的發展，將使微無人機集群能在最小間隔下密集部署戰場（Vi?nai & Kandera, 2021），實現全地形（含建筑密集區）部署能力，在復雜多層建筑內部（Hrn?iar & Spily, 2011）及有人駕駛空域同步運作。當前概念顯示微型無人機系統將很快配裝至每名美軍單兵，其設計旨在增強遠程威脅探測能力，確保可靠清除隱蔽目標（Pickrell, 2019）。

其核心任務持續覆蓋情報監視偵察（ISR）、目標指示支援、高價值目標（HVT）獵殺、地面部隊護衛與近距空中支援（CAS）、軍用直升機護航（Blain, 2023）及電子戰支援等傳統領域，同時展現出物資/彈藥/食品補給等持續保障、機動支援與反機動措施（布設雷場/開辟通路）、化生放核（CBRN）物質探測清除、爆炸物處置及人員裝備洗消等新興潛力領域。技術發展也將推動反無人機（C-UAS）防空能力顯著進步，具備"獵殺"敵無人機與游蕩彈藥能力的無人機系統或將成為該領域突破方向。

有人-無人系統協同作戰（MUM-T）

從相對安全的遠程位置對裝備與系統實施半自主控制，現已成為現代戰場固定要素。未來將加速發展徒步/車載部隊與自主系統協同作戰概念——即"有人-無人系統協同作戰"（MUM-T）。該概念定義為"通過同步部署士兵、有人/無人空中地面載具、機器人及傳感器，實現態勢感知增強、殺傷效能提升與生存能力優化"（BAE Systems, 2023）。

未來陸地戰場特征體現為作戰無人系統（UxS）融入部隊編成，例如作為伴隨式陸空協同平臺。基于廣泛算法、機器學習與高速大數據處理，無人系統將逐步實現更高層級自主性：初始階段由操作員遠程操控；待相關概念、技術及操作挑戰解決后，將過渡至部分自主執行任務；遠期或可實現完全自主化。核心效益不僅在于提升作戰系統火力，更在于通過減少有人單元作戰部署，使其聚焦其他任務，從而拓展戰術任務譜系與執行范圍（《航空航天技術》, 2022）。同時無人系統在MUM-T中的普及將量化縮減有人單元部署規模，降低傷亡風險（Zahradní?ek et al., 2022）。

然MUM-T框架內無人系統戰術運用受兩大因素制約：一是物理環境微地形信息處理能力局限（K?i??álová et al., 2022; Mazal et al., 2020）；二是目標精確識別（PID）缺失——因系統尚缺可媲美人腦精度的目標性質判定算法庫。現有作戰識別（CID）能力雖可辨識己方單位，仍無法區分戰場人員屬性（敵軍/平民/其他角色）。

可預見時期內，殺傷/非殺傷效果終決權仍歸屬人類操作員或決策者。盡管如此，MUM-T或將成為陸地戰場關鍵創新：通過分布式智能網絡連接的智能模塊化無人系統，將作為有人平臺的力量倍增器。復雜未來作戰環境必然要求無人系統與有人空/地平臺協同編組作戰。技術進步與AI發展將逐步提升軍用無人平臺自主性與冗余度，大幅減輕未來作戰中MUM-T的后勤與認知負擔（《航空航天技術》, 2022）。

自主/半自主平臺獨立性增強將使"人在環內"模式逐步淘汰，減少MUM-T所需操作員數量。通過降低對無人平臺的直接操控強度，有人單元將獲得戰術、戰役乃至戰略層面的更強戰場掌控力。當人類無需操作"非生命體"平臺的導航與目標識別系統時，操作員可聚焦情報分發、作戰編組協同等復雜任務。鑒于無人系統潛力，MUM-T編組內人機比例將隨時間遞減，但純無人編隊的創建部署仍存疑（《航空航天技術》, 2022）。

外骨骼系統

在未來軍事行動中部署有人-無人系統協同作戰（MUM-T）時，最大挑戰在于將"人類士兵"整合至該體系——正如研究前文所述，與"機器"不同，人類會疲勞且必須在精神、心理和生理層面應對致命無人平臺的動態變化與普及（Yeadon, 2021）。外骨骼系統正是增強部署人員體能的關鍵技術，其大規模應用將催生可稱為"重型徒步步兵"的新兵種或專業部隊（Mudie et al., 2021）。

外骨骼使用熱潮預計將席卷高體能負荷軍種，主要源于裝備武器超重問題（Wu et al., 2021）：
? 爆炸物處理（EOD）分隊需攜行排爆裝備
? 步兵單位背負戰斗載荷長途機動
因此外骨骼發展需聚焦穿戴舒適性與武器系統集成能力（含定向能武器）。

這些"戰士戰甲"將降低士兵代謝消耗：外骨骼承擔機械工作（負重/行走），減少后勤需求并允許戰場兵力更分散部署。同時集成先進通信系統與指揮控制（C2）平臺，使未來戰士能"數據賦能決策優化"（Gruss, 2022）。

未來外骨骼將通過增強防護提升戰場生存力：在標準單兵防護外增設防破片層，重點保護要害部位以降低戰損（Bengler et al., 2023）。關鍵技術突破在于未來二十年設計變革——從"額外負重"轉型為"人機一體"作戰復合體。該概念使士兵能在技術飽和戰場作為高級資產（如無人系統）的控制節點，憑借增強火力、生存力與復雜態勢感知能力，成為自主系統的戰場"人形備份"。

人工智能

人工智能（AI）已被北約列為"新興顛覆性技術"（EDTs）——即能引發多領域突破的快速發展技術（NATO, 2023）。未來二十年AI將爆發式增長，深刻影響全域安全防御需求，并為陸地作戰環境帶來新挑戰。AI結合高級數據分析與"大數據"應用，將根本性改變跨域作戰的信息環境：
? 用于優化"影響力作戰"：迷惑對手/轉移輿論支持/直接干預作戰人員認知（Lucas, 2022）
? 提升現代武器系統殺傷效能：在"目標鎖定"環節全面參與"決策-探測-投射-評估"（D3A）流程
? 通過優化資源分配與打擊資產運用，顯著削弱敵軍作戰潛力

自主系統、有人-無人協同及"重型徒步步兵"都將依賴AI提供的通用作戰圖（COP）。AI將逐步接管陸地作戰環境中非必要人力的領域：軍事水文氣象、戰場測繪、分析支援、后勤系統、關鍵基礎設施防護（Jan?o, 2022）及材料工程。第二類AI優勢領域是人類響應過慢的任務：目標探測、電子戰、網絡防護、爆炸物偵排（Agarwala, 2023）。指揮控制與目標交戰等領域未來二十年仍將保持"人機混合"模式——人類干預負責注入軍事藝術，并規避道德法律困境（Morgan et al., 2023）。

AI重點發展方向已明確聚焦：指揮控制、信息管理、后勤保障與訓練（Grand-Clément, 2023）。這些主題領域緊密關聯，有理由預見AI將為地面部隊提供壓倒非AI敵軍的決定性優勢。

結論

"當今軍隊無法對抗21世紀中葉技術先進的超現代化軍隊"的假設看似直觀卻非完全客觀。畢竟軍事史上不乏證偽案例：本世紀前二十年，全球技術最先進的軍隊在伊拉克與阿富汗平叛行動中僅能實施有限作戰。但需明確——此類"挫敗"根源并非單純源于作戰潛力不足。未來二十年最先進軍隊的能力必將劇變，其增長核心加速器在于創新技術整合，這些技術將在互聯性、速度、殺傷力、自主性、可持續性等領域引發陸地戰場顯著變革。這些因素將根本性影響未來作戰中地面部隊的部署理念。未來作戰環境特征體現為多域互聯同步作戰，行動協同增效需求始終顯著。信息環境容量、吞吐量、速度、數據流冗余度及信息處理能力將成為決定性因素。軍事力量運用的核心意圖將是破壞敵方系統完整性與連通性，癱瘓其鏈路。

可預見陸地戰場將由"混合戰斗系統"主導，但人類仍居核心地位。未來二十年指揮控制（C2）作為核心作戰功能仍不會被AI機器取代——人類扮演決策者角色，機器負責全域數據采集處理分析。無人系統（UxS）替代人類執行高危任務，各類平臺由人類遠程管理或（視自主化程度）至少實施遙控。盡管待控占的物理作戰環境規模顯著擴大，作戰本質并未根本改變。但裝備能力將變革，其運用方式與手段將拓展。從未來軍隊作戰潛力物理組件視角看，遠程殺傷性資產（如作戰無人系統/集群、遠程火力特別是火箭炮與身管火炮、先進彈藥及游蕩彈藥）將至關重要。

效應器射程、速度、精度與殺傷力的持續提升，將影響高價值難替代平臺的生存力及地面部隊自身效能。精準地理定位、高精度實時真實戰場態勢感知、持續傳感器互聯與即時自動化效應器響應的結合，意味著近期軍隊可能不再需要（或無法遵循）傳統認為必要的"集中原則"——即通過時間/空間/規模的集中達成目標。應對技術優勢敵軍火力威脅的潛在方案是深化分布式發展：即戰場兵力分散化（含作戰行動分散化）。由此可預期任務、空間、資源與時間受限的戰術行動將增加。有人/無人作戰系統在技術飽和戰場的生存力，將取決于其進入作戰區域的速度、區域內高機動能力及后續撤離重組再部署能力。小范圍密集部署作戰系統、靜態作戰模式、低水平欺騙偽裝、線性單域作戰及其他"經實戰檢驗但過時"的傳統軍事行動方式，將倍增部隊定位風險及隨之而來的即刻壓制風險。

所有已識別技術將構成整體防御能力與威懾基礎，因其確保技術主導權。故任何國家必須發展并落實于安全領域建設。經合理結構整合與流程實施的技術，必將成為質量優勢的決定因素。但若技術擁有方無法全面認知物理環境能力與給定條件，且不能因地制宜運用軍事藝術、創造力及自身能力，則先進裝備潛力在作戰環境中的應用仍將不足。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

人工智能在軍事應用中的融入改變了當代戰爭，提供了無與倫比的效率、準確性和獨立能力。然而，隨著人工智能系統的進步，自主武器相互協作和通信的可能性帶來了大量的戰略、倫理和安全問題。本文試圖通過分析機器學習和自主系統的最新進展，研究實現人工智能通信的技術基礎。本文將研究連接性如何影響戰場動態、決策過程，以及可能提高作戰效率或導致意外后果的潛在突發行為。

在戰爭越來越多地被技術進步所定義的時代，一個引人入勝的問題是，人工智能戰爭武器是否會開始相互通信，以及這種潛在的聯系將如何重塑戰場的動態。人工智能系統之間的相互聯系不僅代表著軍事能力的飛躍，也代表著沖突的根本性變化，對戰略、倫理和全球安全產生深遠影響。問題的核心是自主軍事系統正在發揮的作用，它將徹底改變現代戰爭。人工智能驅動的技術，包括無人機（UAV）、無人地面機器人（UGV）和海上無人機，在偵察、作戰和戰略行動中展現出無與倫比的能力。這些系統越先進，就越能協同工作：共享信息、協調行動，并可能做出獨立決策，這就對未來戰爭提出了一些非常關鍵的問題。

人工智能武器相互通信的前景帶來了突發行為的可能性--單個人工智能單元的互動可能產生復雜的、有時甚至是不可預測的模式。這種行為表明，作戰效率能夠使高度適應性和協調行動超越人類控制系統。然而，為這些充滿希望的概念提供動力的連接本身也帶來了巨大的挑戰。人工智能交互的不可預測性意味著無法預測人工智能在戰場上的交互后果：沖突升級、意外交戰或失去人類監督。

本文將探討這些緊迫問題，并將進一步論述與人工智能武器的相互關聯性相關的技術、戰略和倫理層面的問題。本文將介紹人工智能系統中的通信如何改變戰場態勢，提高軍事對抗的速度、準確性和自主性。本文還將討論與這種發展相關的風險，從可預測性和控制問題到人工智能驅動的完全失控的沖突，進一步擴展到與將生死攸關的決定權交給機器相關的倫理困境。如果人工智能在目前的狀態下繼續改進，問題就變成了：人工智能武器是否會互相交談？人工智能武器會互相交談嗎？這會對戰場動態產生什么影響？這不是技術上的猜測，其答案將決定人類在全球安全方面是否會有一個不同的未來。

自主軍事系統目前的作用

自持軍事技術的采用從根本上改變了當代戰爭，為偵察和作戰任務引入了新的能力。人工智能驅動的無人機和傳感器配備了最新的成像技術和人工智能算法，可以快速分析大量信息，以驚人的精度定位和跟蹤威脅，并不間斷地對廣大地區進行實時監視（Kallenborn，2024 年）。這些自主系統可以在各種環境下執行任務，從城市地區到偏遠的敵對地點，為軍事部隊提供全面的態勢感知。

在偵察方面，無人機和地面機器人可用于從敵對或難以接近的環境中收集重要信息。無人機可在不同高度飛行，并配備激光雷達、紅外攝像機和雷達等先進傳感器。這些傳感器使其能夠探測和分析各種環境和態勢因素，如敵軍動向、地形變化和潛在威脅。無人地面車輛（UGV），如 Lyut 坦克，通常專為崎嶇地形而設計，可攜帶類似的傳感器有效載荷，并在人類士兵難以穿越的危險環境中航行（Malyasov，2024 年）。這些自主系統可以在敵方地點執行偵察任務、探測地形條件并跟蹤移動，而不會讓士兵面臨風險（Scharre，2014 年）。這在派遣人類偵察隊過于危險的沖突地區非常有用。這些自動駕駛車輛收集的數據通常使用機器學習方法進行分析，以發現有助于產生有用見解的趨勢。這些方法提高了所收集數據的準確性，加快了決策速度，有助于對動態戰場局勢做出快速、明智的反應。

在戰斗中，部署自主武器系統標志著軍事戰術的重大變革。這些系統由無人機、自主地面機器人和海上無人機組成，可以高精度、高效率地執行作戰行動（Scharre，2014）。自主武器旨在執行復雜的機動任務，與其他單位合作，并在較少人員參與的情況下完成任務。例如，配備先進瞄準系統的無人機可對目標實施精確打擊，將附帶損害降至最低，提高任務成功率（Ackerman & Stavridi, 2024）。無人機群是最新的部署方法之一，在無人機群中，多架無人機以一體化的方式執行特定任務，實現單機無法達到的效果。

這些無人機群能夠摧毀敵人的防御工事，在廣闊的地域執行偵察行動，甚至搜救任務。群組中的每架無人機都能與其他無人機通信，從而在一秒鐘內共享數據并適應各種情況。這就提高了任務的整體成功率（Scharre，2014 年）。此外，當應用于作戰時，自主系統可大大提高部隊的倍增能力和作戰靈活性。例如，自主地面機器人可以執行拆彈任務，提供后勤支持，甚至與敵軍交戰（《突破防線》）。

通過承擔戰場上一些最危險的任務，這些機器人降低了人類士兵的風險。在海軍行動中，海上無人機被部署執行監視、水雷探測和反潛戰等任務（Burt，2024 年）。這些無人機可以獨立行動，也可以與有人駕駛的船只聯合行動，以擴大海軍部隊的覆蓋范圍和能力（Burt，2024 年）。

自主系統不僅能提高軍隊的攻擊和防御能力，還能對新威脅做出更快、更適應性更強的反應，如利用人工智能漏洞的復雜網絡戰戰術或旨在破壞通信和導航系統的電子戰，從而帶來巨大的戰術優勢。在一系列領域（海、陸、空）部署數以百計的自主部隊，可以形成錯綜復雜的動態戰場環境，很少有對手能與之匹敵。自主系統之間的這種相互聯系和協調，有助于以更加整體、更具彈性的方式開展軍事行動。

隨著人工智能和自主系統的不斷發展，更有必要解決它們帶來的倫理和安全挑戰。必須確保這些系統始終符合規定的法律和道德行為規范，以免落入壞人之手或造成意想不到的后果。因此，防范網絡威脅和確保自主系統的可靠性對于保持其在軍事應用中的整體效率和可靠性將變得非常重要。隨著此類技術越來越多地應用于全球軍事力量，自主系統的作用將繼續成為未來戰爭的決定性因素，這就要求制定有關負責任地使用和部署自主系統的詳細政策和戰略（Sophos，n.d.）。

本文在空戰和遠程戰爭的概念范圍中研究了當代使用武裝無人機的發展。盡管人們對無人機戰爭的新穎性或其政治、法律和倫理基礎給予了極大關注，但本文將無人機的使用置于 20 世紀空中和遠程戰略目的的思考脈絡之中。通過這一過程，細致入微地闡述了武裝無人機如何延續和改變空戰和遠程戰爭的實踐，并將無人機的使用置于更廣泛的歷史和當代戰爭實踐之中。

本文分析了遠程戰爭概念發展過程中的三個重要時刻，這些時刻促成了當代無人機應用的概念架構，即戰略轟炸理論的發展、冷戰期間的核戰爭規劃以及越南戰爭中的空戰實踐。隨后，將美國武裝無人機的使用置于 2007 年至 2011 年在阿富汗、伊拉克和更廣泛的反恐戰爭中采用的反叛亂戰略之中。在整個研究過程中，對武裝無人機和遠程戰爭的研究做出了三個主要貢獻。首先，認為武裝無人機的遠程性是通過一系列戰術、戰略和政治決策與實踐積極產生的。借鑒風險轉移、替代戰爭和代理戰爭的概念，認為武裝無人機是通過操縱和構建遙遠性來參與戰爭的。其次，認為武裝無人機是戰爭概念的爭論和邊緣化的長期遺產的一部分，這些爭論決定了武裝無人機在當代戰爭中的應用。最后，認為必須從武裝無人機對當代戰爭的戰略貢獻的角度對其進行評估，從而拒絕將無人機戰爭特殊化，將其視為一種根本不同的戰爭實踐。

網絡安全的發展促使自主威脅狩獵成為人工智能驅動的威脅情報領域的一個關鍵范例。本綜述將介紹自主威脅狩獵的復雜情況，探討其在強化網絡防御機制方面的意義和關鍵作用。本文深入探討了人工智能（AI）與傳統威脅情報方法的結合，勾勒出自主方法在打擊當代網絡威脅中的必要性和演變。通過對人工智能驅動的基礎威脅情報的全面探討，本文強調了人工智能和機器學習對傳統威脅情報實踐的變革性影響。報告闡明了支撐自主威脅狩獵的概念框架，重點介紹了其組成部分，以及人工智能算法在威脅狩獵流程中的無縫集成。此外，報告還仔細研究了在自主威脅狩獵中部署的最先進的人工智能技術，包括機器學習模型（監督、無監督和強化學習）、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構。對人工智能驅動模型的可擴展性、可解釋性和道德考量等挑戰的精辟討論豐富了討論內容。此外，通過富有啟發性的案例研究和評估，本文展示了真實世界的實施情況，強調了采用人工智能驅動威脅情報的組織的成功案例和經驗教訓。最后，本綜述整合了主要觀點，強調了自主威脅狩獵對未來網絡安全的重大影響。它強調了在利用人工智能驅動方法的潛力來加強網絡防御以應對不斷變化的威脅方面，持續研究和合作努力的重要性。

自主威脅狩獵的背景和動機

隨著針對系統和網絡的復雜威脅的激增，網絡安全領域發生了重大變化。傳統的網絡安全措施往往難以跟上快速發展的威脅形勢，這促使自主威脅狩獵作為一種主動防御機制應運而生。這種方法涉及利用人工智能（AI）和機器學習（ML）算法來實時自主檢測、分析和緩解潛在威脅。

網絡威脅的復雜性和頻率不斷升級，要求網絡安全防御機制采取更加積極主動的姿態[1, 2, 497]。事實證明，人工威脅檢測方法是不夠的，會導致在識別和應對新出現的威脅方面出現延誤。對快速識別和緩解威脅的需求凸顯了自主威脅狩獵在強化網絡防御中的重要性[3, 4, 498]。此外，網絡威脅的動態性質要求持續監控和分析，這是一項超越人類能力的任務[5, 6]。自主威脅狩獵系統擅長處理海量數據、識別模式、分辨可能預示潛在威脅的異常情況，從而提高整體威脅情報能力[7, 499]。促使采用自主威脅搜索的另一個關鍵因素是，必須最大限度地縮短網絡事件的響應時間[8,9]。迅速識別和遏制威脅對于防止大范圍破壞和最大限度減少網絡攻擊對組織的影響至關重要 [10,11,500]。配備先進算法的自主系統可大大縮短響應時間，從而限制網絡事件的潛在影響[12, 13, 501]。此外，網絡威脅的不斷演變要求網絡安全態勢從被動反應轉變為主動出擊[14, 15, 502]。傳統的安全方法主要側重于應對已知威脅，使系統容易受到新出現的風險的影響。自主威脅狩獵系統會主動尋找潛在威脅，使組織能夠領先對手并預測其戰術[16, 503]。自主威脅狩獵與持續監控和評估的概念相一致，這是現代網絡安全框架的基本原則[17, 504]。通過采用人工智能驅動的系統，企業可以對其安全態勢進行持續、全面的評估，從而及時發現并緩解漏洞和潛在威脅[18, 505]。

總之，網絡威脅的復雜性和復雜性不斷升級，加上傳統網絡安全方法的局限性，突顯了自主威脅狩獵的迫切需要。利用人工智能和 ML 技術，這些系統可以提供主動、實時的威脅檢測，從而加強網絡安全防御，使組織能夠在不斷變化的網絡威脅環境中保持領先。

威脅情報的演變和人工智能的作用

威脅情報多年來發生了重大演變，從人工數據分析過渡到利用先進技術，特別是人工智能（AI）。威脅情報的演變表明，網絡安全正從被動應對向主動出擊轉變[19, 506]。最初，威脅情報在很大程度上依賴于人工分析師篩選數據，但數據的指數級增長使得這種方法既不充分又耗時[20, 21, 507]。隨著人工智能的出現，這一格局發生了顯著轉變。圖 1.0 顯示了威脅智能生命周期。

人工智能能夠以無與倫比的速度處理海量數據，因此在威脅情報領域發揮著舉足輕重的作用。機器學習算法可以識別人類分析師可能無法發現的數據模式和異常情況 [22, 23, 508]。這有助于及早發現和緩解潛在威脅，從而以積極主動的姿態應對網絡攻擊。此外，人工智能驅動的威脅情報系統會不斷學習和適應，隨著時間的推移提高其功效[24, 25, 509]。人工智能在威脅情報方面的一大優勢是能夠自動執行各種任務，從而解放人類分析師，讓他們專注于更復雜和更具戰略性的活動[26, 27, 510]。人工智能驅動的工具可以更高效地執行數據收集、分析和關聯等重復性任務，從而使分析人員能夠專注于決策和制定更好的安全策略[28, 29, 511]。人工智能與人類分析師之間的這種合作努力最大限度地提高了威脅情報行動的效率。此外，人工智能通過提供預測能力來增強威脅情報。通過歷史數據分析，人工智能模型可以預測潛在威脅和漏洞，使企業能夠主動加強防御[30, 31,32, 512]。這種主動方法有助于在風險升級為重大安全漏洞之前先發制人地降低風險。然而，人工智能與威脅情報的整合也帶來了挑戰，例如針對人工智能模型的潛在惡意攻擊[33, 34, 513]。 敵人可以操縱人工智能算法，導致錯誤識別或逃避檢測。因此，確保威脅情報中人工智能系統的安全性和穩健性仍是一個持續關注的問題[35, 36, 37, 514]。

總之，威脅情報的發展在很大程度上受到了人工智能技術整合的影響。人工智能驅動的能力可實現主動威脅檢測、任務自動化和預測分析，從而大大提高網絡安全措施的有效性。然而，確保人工智能系統抵御潛在的惡意攻擊仍然是利用人工智能進行威脅情報分析的關鍵重點。

研究問題的陳述和自主方法的必要性

網絡安全形勢日益復雜多變，威脅的復雜程度和規模也在不斷發展。傳統的威脅情報方法往往難以跟上這些快速發展的步伐，從而導致一個關鍵的研究問題：無法快速有效地實時檢測、分析和緩解新出現的威脅。這一持續存在的挑戰導致了對自主威脅狩獵方法的需求。人類操作系統在處理不同來源產生的大量數據以及辨別潛在威脅的細微模式方面能力有限。此外，網絡威脅的時間敏感性要求采取積極主動的自動應對措施。自主威脅狩獵旨在利用人工智能驅動系統的能力來彌補這一差距。這些系統可以自主收集、處理和分析大量數據，從而能夠識別微妙的入侵跡象和以前未曾見過的攻擊載體。自適應、可擴展和快速的威脅檢測與緩解機制的必要性與日俱增，這凸顯了開發自主方法的緊迫性。因此，研究問題圍繞著傳統方法在應對現代網絡威脅的速度和復雜性方面效率低下的問題展開，強調迫切需要由人工智能賦能的自主方法來強化網絡安全措施。

綜述論文的目標和研究貢獻

本綜述論文的主要目標有三個方面： 首先，全面闡釋威脅情報不斷演變的格局，突出人工智能在塑造其發展軌跡方面發揮的關鍵作用。本文旨在概述威脅情報方法論的歷史進程，闡明人工智能和機器學習如何徹底改變傳統范式。其次，本文旨在勾勒自主威脅狩獵的概念框架，提供一個明確的定義，并闡明其關鍵組成部分。本文努力深入探討人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，詳細介紹了復雜的框架及其運行動態。最后，這篇綜述論文致力于強調與自主威脅狩獵相關的最先進的人工智能技術，對機器學習模型、自然語言處理、情感分析和深度學習架構進行了深入分析。本文旨在深入探討這些技術在強化網絡安全方面的實際應用。本文的研究貢獻在于綜合了現有知識，對人工智能驅動的威脅情報進行了全面而有條理的概述。通過將基礎理論與當代進展相結合，本文希望提供對自主威脅狩獵的整體理解。此外，本文還努力發現挑戰，介紹現實世界中的案例研究，提出評估指標，并預測未來趨勢，從而為網絡安全領域的進一步研究和實際應用奠定堅實的基礎。

研究論文結構

本綜述論文的結構旨在全面深入探討人工智能驅動的自主威脅狩獵這一變革性領域。本文分為幾個不同的部分，通過自主威脅檢測和緩解的視角，系統地探討網絡安全領域不斷發展的情況。

1.引言：本文從導言開始，概述了自主威脅狩獵演變背后的基本動機。它追溯了威脅情報方法的發展軌跡，并強調了人工智能在革新這些實踐中的關鍵作用。此外，它還提出了研究問題，強調了自主方法的必要性，設定了目標，并概述了本綜述論文的貢獻。

2.人工智能驅動的威脅情報的基礎：本節通過闡明傳統的威脅情報方法、介紹網絡安全中的人工智能和機器學習，以及闡述人工智能在重塑傳統威脅情報實踐中的變革性作用，提供一個基礎性的理解。

3.自主威脅狩獵：概念框架： 接下來的部分將深入探討自主威脅狩獵的概念。它定義了自主威脅狩獵的范圍，剖析了自主威脅狩獵系統的基本組成部分，闡述了人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，并詳細介紹了該框架/流程。

4.自主威脅狩獵中的最新人工智能技術：本部分將仔細研究自主威脅狩獵中使用的前沿人工智能技術，包括機器學習模型、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構，并闡述其在威脅檢測和情報提取中的應用。

5.自主威脅狩獵的挑戰：針對自主威脅狩獵的多面性，本節闡明了包括可擴展性、可解釋性、倫理考慮和人工智能算法潛在偏差在內的挑戰。

6.案例研究與應用：本節重點介紹現實世界中的實施情況、成功案例和經驗教訓，通過對組織機構的案例研究，說明人工智能驅動的威脅情報的實際應用和功效。

7.評估指標和性能基準：本節以評估有效性為重點，對人工智能驅動的系統與傳統方法之間的指標進行了劃分和比較分析。

8.未來方向與新興趨勢：這一部分探討了在自主威脅狩獵方面即將取得的進展，重點介紹了新興技術，并確定了潛在挑戰，為未來的研究途徑奠定了基礎。

9.結論：本文最后總結了關鍵見解、自主威脅狩獵對網絡安全的影響，并倡導進一步的研究和實施。

優先考慮美國空軍的人工智能準備工作至關重要。為了應對這一挑戰，中隊指揮官必須在作戰人員層面激發（1）以數據為中心的創新和（2）人工智能的創意。本文將美國國防部的政策與當前有關數字化轉型和戰略的管理理論相結合，探討了如何制定數據戰略、管理數據基礎設施、培養技術人才和重新設計組織流程，以支持在中隊層面培養創新文化。這一獨特的行動計劃使領導者能夠將以數據為中心的創新催化到人工智能的構思過程中，使中隊和其他軍種的平行組織為數字化戰爭做好準備。

前言

人工智能（AI）技術的普及正在迅速提高生產力，就像一場新的工業革命。從歷史上看，隨著產業的轉型、工作崗位的更替或增加以及供應鏈的重新布局，出現了三大挑戰：國內政治壓力、生產方式的改變以及潛在的技術奇點。這些壓力威脅著全球世界秩序，給國際體系注入了不平等和不安全因素。由于人工智能的擴散有可能破壞全球穩定，美國在緩解日益加劇的緊張局勢方面可以發揮關鍵作用。谷歌的生成式人工智能聊天機器人 "巴德"（Bard）指出：各國應優先發展人工智能，因為它有可能徹底改變我們生活的許多方面，包括經濟、醫療、教育和國家安全。人工智能可用于自動化任務、提高效率和做出更好的決策。它還可以用來創造新的產品和服務，并改進現有的產品和服務。

美國的同儕和近鄰競爭對手都在爭奪與國家安全相關的人工智能研究、開發和整合。例如， 俄羅斯也表示愿意組織國防部門實現人工智能軍事化，其高級研究基金會（類似于國防高級研究計劃局）所做的努力就證明了這一點。俄羅斯國防部甚至已開始在黑海沿岸開發一個國防創新 "技術城"，希望在那里建立一個人工智能實驗室。

美國空軍做好準備

在美國空軍，人工智能準備工作對于明天的數字化戰爭至關重要。值得注意的是，2019 年美國空軍人工智能附件向所有空軍人員提出挑戰，要求他們了解并運用人工智能，將其作為提高整個兵力生產率的杠桿。事實上，一位前空軍參謀長（CSAF）和前空軍部長強調了這項技術從根本上改變未來的潛力，指出 "每個人都有責任有目的地考慮并嘗試將人工智能納入我們所做的一切"，"探索、原型設計和協作不僅受到鼓勵，而且對我們的未來至關重要"。附件提供了行動呼吁，它完美地概括了CSAF將軍Charles Q. Brown Jr.加速變革的優先事項。總之，空軍將人工智能作為一項關鍵技術列為優先事項，表明它與提高整個國防工業的生產力具有根本的相關性。

為了使空軍的兵力能夠發揮作用，高層領導的指導對于建立數據骨干網至關重要。但是，國防部一直在努力讓下級單位采用全企業范圍的數據庫來處理關鍵任務數據，從而實現更高層次的模型預測。原因之一是國防部還沒有標準化的自動化或結構化數據分析。在人工智能/機器學習（AI/ML）的數據條件普及之前，數字化轉型應采取基層狹窄用例的形式。

在空軍，中隊是開拓這種以數據為中心的基層創新的適當層級組織。正如前 CSAF 戴維-戈德芬（David Goldfein）將軍所說："我們的服務文化和傳統體現在中隊，因為我們的飛行員最容易認同這個核心戰斗單位。中隊是創新和團隊精神的引擎。中隊擁有作戰靈活性的最大潛力。

本研究和建議以中隊為主要分析單位；因此，建議是針對中隊指揮官提出的。這些建議適用于美國其他軍種，也適用于陸軍和海軍陸戰隊營以及海軍和海軍陸戰隊中隊。中隊指揮官必須在作戰人員層面鼓勵以數據為中心的創新和人工智能構想，從而培養人工智能的準備狀態。

1 背景

雖然這些建議適用于整個軍隊，但空軍特有的某些定義和挑戰也是本分析的基礎。

1.1 定義

人工智能 "指機器執行通常需要人類智能的任務的能力"。這一定義被廣泛使用，但往往沒有深入考慮數據、數據管道、模型和以人為本的設計等關鍵因素。值得注意的是人工智能的兩大區別：自動化和預測。自動化是一種專家系統，可在一組輸入條件下完成可預測的任務。自動化類似于標準的 Microsoft Excel 電子表格，在一組輸入條件下執行相同的用戶定義的數學函數。預測是根據數據預測結果。

在考慮預測方面時，必須注意機器學習的發展。機器學習不需要對數學函數進行明確編程，而是讓計算機能夠編寫自己的函數來進行預測；這種預測與大量數據相結合，是現代機器學習應用的核心。這種預測類似于代數中的最佳擬合線，是對未知數據點的推斷。ML 的形式包括監督學習、無監督學習和強化學習。

1.2 獨特的挑戰

通常會遇到與數字化轉型相關的摩擦。在空軍中普遍存在的一些特殊挑戰包括信息隱瞞、過度標準化、技術債務和采購限制。

隱瞞信息。以數據為中心的全面轉型取決于整個國防隊伍將其文化定位從 "信息隱瞞 "轉變為 "信息共享"。分類障礙、特定機型的專有信息、不同的信息技術系統以及各單位之間的競爭，都是整個空軍企業在進行以數據為中心的全面轉型時可能產生摩擦的根源。領導者應注意這些可能阻礙信息共享和跨組織協作的潛在組織障礙。

過度標準化。在作戰軍事單位中，通常會將各種做法標準化，以提高可預測性和降低風險。然而，過多的標準化會扼殺打破常規的思維，限制新技術的發展。在對一所大學飛行學院進行的一項研究中，研究人員發現，過度標準化可能會導致創新文化停滯不前。這反過來又會限制學生接觸航空領域的技術進步。反之，標準化程度太低可能會與太多無重點的創新同時出現，從而導致紀律和專業水平下降。空軍領導者在尋求增強作戰人員實驗能力時，必須仔細權衡標準化和創新。

技術債務。組織 IT 基礎設施中的技術債務可能會降低適應性。隨著時間的推移，系統中低效軟件捷徑的聚集所產生的技術債務會降低綜合 IT 基礎設施的性能。雖然在追求快速軟件開發時，積累這種債務可能是一種可以接受的權衡，但債務的堆積也可能使系統效率低下，從而造成有形成本。

在民航業的一個例子中，西南航空公司 "陳舊 "的技術，加上復雜的人工處理和 "零星 "的技術改進，導致了 2022 年 12 月的 IT 運營崩潰。空軍還保留著陳舊的 IT 基礎設施，這可能會在領導者尋求簡化數字化轉型工作時造成問題。例如，空軍部-麻省理工學院（MIT）人工智能加速器的前運營總監對計算機滯后的經歷表示非常沮喪，并撰寫了一份 "修復我們的計算機 "的行動呼吁書，引發了國防部多位首席信息官的聯合響應。采購限制。對人工智能的炒作自然會激發國防承包商解決以數據為中心的挑戰。然而，僅僅依靠承包商的技術人才是不慎重的，因為與近鄰競爭對手相比，采購的時限太短，毫無競爭力可言。

知識產權法也阻礙了將用途狹窄的個案產品轉化為企業范圍內的規模化產品。因此，承包商的解決方案可能是狹隘、陳舊和昂貴的。此外，作戰人員而非承包商通常是數據武器化工具的最終用戶。空軍領導必須權衡承包解決方案的低效性，從而激發組織內的內生人才。換句話說，軍警作戰人員通常在兵力為人工智能做好準備方面承擔重要角色。

2 以數據為中心的創新

從 COVID-19 資源分配到一般人員分配再到無人機圖像分析，人工智能技術能夠提高空軍作戰層面的生產力和效率。然而，人工智能集成的關鍵在于數據；數據作為一種戰略資產，為人工智能和機器學習準備了數字環境。從增強情報到全域目標定位，再到綜合指揮與控制，可操作的數據無疑將成為未來戰爭的基礎。

對于整個空軍的作戰數據而言，中隊指揮官必須在部隊層面推動以數據為中心的創新。激勵創新將促使空軍飛行員以創業精神尋找機會，簡化數據實踐和架構。畢竟，往往是一線作戰人員首先意識到數據使用效率低下的影響。有了以數據為中心的思維方式，作戰人員隨后就可能整合人工智能技術。要激發以數據為中心的創新，指揮官應制定數據戰略，采用基礎設施，培養人才，重新設計組織，塑造創新文化。

2.1 制定數據戰略

國防部數據戰略為國防部轉型為以數據為中心的組織提供了模板。這一總體戰略闡明了關鍵的優先事項，包括八項指導原則、四項基本能力、七項目標和相關授權目標。任務式指揮員可將這一指南與本組織的主要任務說明結合起來，制定數據戰略。細致入微的數據戰略是以數據為中心的任務取得成功的必要條件，因為它能為一線服務人員勾勒出清晰的路徑，讓他們了解如何思考數據在日常行動中的作用。

通過制定數據戰略，指揮官為中隊建立了一個可以動員起來的燈塔。一項全面的戰略有幾個關鍵組成部分：可衡量的目標、明確的范圍和清晰的優勢。它反映了組織的價值主張和品牌定位。例如，宜家家居的價值主張使其有別于其他家具店，因為它向顧客闡明了什么是值得期待的，什么是不值得期待的： 宜家是一家折扣家具店，擁有現代的外觀和令人興奮的迷宮式展廳。顧客可以預期宜家家具不會組裝或送貨上門。該零售商的使命宣言承諾："提供各種設計精良、功能齊全的家居產品，價格低廉，讓盡可能多的人買得起。

有效的戰略應考慮到與中隊主要任務相結合的數據操作的資源和限制。重要的是，大多數中隊都會發現資金、技術人才和數據基礎設施等資源非常稀缺。此外，作戰帶寬也可能有限，尤其是在繁忙的中隊。然而，指揮官可以通過讓部隊對超出其資源控制能力的部分負責，謹慎地鼓勵創新。這種差距正是創業的動力所在。

數據戰略應圍繞數據與人工智能等預測技術不可避免的整合。從這個角度來看，考慮一個基本的機器學習公式可能是有用的：數據 + 算法 + 訓練計算 = 預測。反過來，經過微調的預測可能會提高流程的效率和有效性。這一戰略應將這些概念融入部隊的競爭定位中。在制定戰略時，指揮官還必須考慮組織中目前存在的數據，以及數據收集和整理的自動化方法。最后，有凝聚力的數據戰略應將這些整理工作與上級總部的戰略、工作和指導聯系起來，使組織能夠很好地滿足中隊和高層領導的優先要求。

數據戰略是一個相當新穎的想法；不過，一些案例研究說明了領導層可以如何思考數據戰略的影響。2018 年和 2019 年，寶潔公司制定了一項數據戰略，作為其以數據為中心的數字化轉型的一部分。起初，數據戰略闡明了基線政策，較小的部門可以在此基礎上調整其一線執行工作。然而，該公司在數據治理方面面臨著一些獨特的矛盾--即領導團隊對這些政策的限制性有多大展開了爭論。如果政策限制性過強，領導層就可以保留對執行的標準化控制；如果指導方針較為寬松，一線員工就可以直接根據執行優先級來定制政策。不可避免的是，領導層在這個連續統一體中的位置向組織發出了信號，并應與機構領導層希望讓渡給操作人員的程度保持一致。

就空軍而言，這種有關控制的政策實際上就是任務式指揮。對操作人員代理權的考慮是平衡集中指揮、分散控制和分散執行的決策。與寶潔公司一樣，空軍設施與任務支持中心（AFIMSC）也將數據戰略付諸實施。2021 年 AFIMSC 戰略支持 "國防部和空軍的數據工作，建立 AFIMSC 數據治理結構，倡導 AFIMSC 數據共享，支持數據感知組織，并通過數據為空軍提供戰術優勢"。這一戰略是該組織成功成為首批使用 VAULT（可視、可訪問、可理解、可鏈接、可信任）數據平臺（一種獨特的數據可視化工具）的組織之一的基礎。通過這一工具，AFIMSC 可利用數據并與指揮官共享，從而更全面地了解設施的健康狀況，有效地減少了數月的工作量。

2.2 采用基礎設施

經過整理、組織和標注的數據以及流動的數據管道是技術人才必然要進行創新的基礎設施。由指揮官、行動主任或助理主任、安全官、戰術官和情報專家組成的行動小組可以很好地識別和評估中隊的數據基礎設施。該小組可以概述最初的數據來源，確定各自的數據就緒水平，并維護數據管道。作為起點，一個可能的數據來源可能是指揮官要求其參謀人員提供的每周、每月或每季度報告的關鍵性能指標。這些指標及其衍生數據源很可能是自動報告所能收集到的。之后，這些數據庫也可用于預測分析。

該小組應確定可行的第一步，以加強數據管道并與所有相關飛行員和組織共享數據。為獲得更多指導，空軍部首席數據和人工智能官概述了各種數據平臺，在考慮到適當安全控制的情況下，可以采用這些平臺。最后，可能還有其他單位、作戰司令部、主要司令部或上級總部也在使用這些相同的流程和數據基礎。中隊數據是上級總部決策的重要內容；因此，指揮官應確保數據在指揮系統中的正常流動。最后，該行動小組的職責和中隊數據基礎設施的管理最終可能會轉移到首席技術官（CTO，詳見下文）身上。

作為戰略如何影響數據基礎設施的一個例子，寶潔公司對數據管理進行了廣泛的討論。對于整個組織都能廣泛使用的信息，領導團隊認為將其集中到一個綜合數據存儲庫--數據湖中有明顯的用途。實際上，這允許多個部門利用相同的信息進行分析和運營。然而，該組織也創建了一些小型數據中心，匯集集中的數據，并增加區域特色。這種模式的關鍵問題是，小型數據中心的標準化程度如何。就空軍而言，這種集中/分散的混合模式可最大限度地實現數據共享和單位層面的安全影響。

在空軍，有兩種工具可以幫助中隊數據團隊簡化數據工作。VAULT 平臺為團隊提供了上傳、管理和共享數據的能力。通過該平臺，數據團隊可以構建機器學習算法，并以前所未有的方式顯示數據，從而提高整個企業的工作效率。此外，空軍研究實驗室的 redForce AI 是一個 DevOps 平臺，支持人工智能項目開發，包括在數據準備階段。

2.3 培養人才

管理技術人才或許是任何以數據為中心的組織所面臨的最大挑戰。就背景而言，企業技術公司以及世界級的國防創新單位（如凱瑟爾跑壘）都在努力應對這一挑戰。空軍的一個單位嘗試了獨特的組織變革，以培養和增強其技術兵力：空軍部麻省理工學院人工智能加速器。

這個小單位的任務是解決空軍中一些技術性最強的問題，因此需要最優秀的人才。首先，它利用與大學的合作關系，與民間研究人員、教授和專家建立聯系。此外，它還設立了臨時研究金，以便從其他組織尋找、培養和聘用空軍人才。該部門還利用經過洗刷的公共數據集創建了開放訪問挑戰，希望能引起民用軟件工程師的興趣。加速器 "案例強調了軍事單位通過獨特的組織設計原則培養人才的一些創新方法。

此外，有一個寶貴的空軍資源常常被忽視。數字大學是美國空軍和美國太空部隊的合資企業，是面向空軍士兵和監護人的免費教育平臺，課程涉及各種技術資料。通過推廣 "數字大學"，指揮官可以激勵有好奇心的飛行員通過有針對性的課程學習來培養數據素養。中隊指揮官可以鼓勵飛行領導層授權每名飛行員每周有幾個工作小時用于學習。這種激勵措施可以制度化；例如，學習路徑的完成情況可以納入軍官和士兵的績效報告。

最后，關于人工智能和 ML 的執行課程可以為中隊和飛行領導提供一個機會，了解數據工具如何提高工作效率。這樣，領導者就能以更明智的方式確定和指導使用案例。

2.4 重新設計組織

在組織內部定位技術人才至關重要。最初的傾向可能是將人才安排在戰術部門。與此相關的是，指揮官可能會創建一個單獨的數據車間，與信息技術或安全部門密切合作。這些方法的優勢在于，同質化的團隊可能會加強集體學習和構思，從而有可能使創意源于一個中央辦公室。然而，人才的集中式管理會引發群體思維、小團體派別，從而導致整個組織的信息共享不暢。

事實上，這正是寶潔公司領導團隊在 2018 年和 2019 年尋求優先發展以數據為中心的分析時所考慮的問題。起初，領導層將數據科學家嵌入運營團隊。然而，他們很快意識到，管理人員將數據科學家視為一線團隊的局外人；因此，管理人員有時會否定他們的關鍵想法。由于不了解數據科學家的全部技能，管理人員往往不能有效地利用他們來完成任務。

為了避免數據科學家產生挫敗感和降低士氣，公司領導層建立了集中式技術人才配置模式，以促進社區和標準化協作。當然，將人才集中到業務部門之外，有可能在操作層面失去一些適應性。實際上，技術人才安置的設計是一種平衡和權衡。

就空軍而言，一種方法是在每個航班或車間指定一名數據架構師，作為額外職責。首先，這可以促進航班信息的多樣性，從而更全面地解決問題。其次，嵌入式數據架構師可以尋找機會，以更加分散、有機的方式實施數據驅動的創新。用例將解決整個組織的各種問題。

此外，所有數據架構師都應向直接與中隊領導層整合的首席技術官報告。首席技術官的合適職位是作戰部助理主任一級，他們可以密切合作，為作戰討論注入技術視角。將這一角色正式化可以使其在領導層的整體重要性合法化。首席技術官還應負責持續管理中隊各條戰線的整體數據流，盡可能評估和提升數據就緒水平。

最后，中隊必須跟蹤技術人才，將其作為職業發展的一個組成部分。這一要素非常重要，因為它可以讓領導層有意識地將經驗豐富的數據架構師分配到最能發揮其獨特教育和經驗的中隊車間或其他單位。在飛行中隊中，飛行資格會區分經驗等級，即經驗豐富的飛行員、教官和評估員。指揮官可以通過特殊經驗標識符（SEIs）為技術人才建立類似的跟蹤機制。訓練車間可以將授予 SEI 的標準制度化，向空軍兵力/軍官分類目錄提出新的 SEI 建議，并確保每個數據架構師的正式記錄反映這一升級。

2.5 塑造文化

建立一種持續創新的文化可能很難，因為創新就是實驗，而實驗并不總能轉化為可衡量的關鍵績效指標或體現在年度報告中。然而，為了推動創新，組織必須授權員工進行試驗，即使多個理論項目中只有一個獲得成功。換句話說，組織必須允許實驗風險。

穆格公司（Moog）是一家擁有國防合同歷史的工程公司，它始終保持著一種支持實驗的文化。通過扁平化的等級制度和團結協作的文化，該公司促進了授權。有一次，一位客戶要求解雇犯了錯誤的員工，首席執行官迅速駁回了這一要求，并為該員工辯護。首席執行官直接打電話給一名初級員工，征求他們的意見，這種情況很常見。此外，"人力資源英雄獎 "等內部獎項為同行提供了提名和表彰杰出表現的機會。這些做法有效地降低了實驗失敗的風險，增強了員工承擔風險的能力，并肯定了組織對創新的承諾。

在空軍中，僵化的等級制度、年度預算和績效報告都與實驗文化背道而馳。然而，中隊指揮官可以在作戰層面鼓勵創新實踐。中隊和飛行指揮官應營造一種環境，讓飛行員感到自己有能力進行創新，因為領導層認為創新者的行動是富有成效和負責任的。例如，這可能體現在這樣一種情景中：當一名初級機組成員嘗試使用新的任務數據管道流程時，一名高級 MQ-9 飛行員會接受更多的任務風險。在這種情況下，為有前途的試驗讓出一些嚴格的程序，傳達了領導層靈活應變的信息。

此外，通過公開獎勵以數據為中心的創新，中隊和飛行領導層將彰顯才能，發出支持信號，并激勵后續試驗。一個不需要成本的機制可能是設立新的中隊月度和季度獎，如頂級創新者或頂級數據破壞者。

3 人工智能創意

中隊以數據為中心的創新生態系統啟動后，需要整合人工智能以提高生產率。在這一階段，領導層可以責成整個單位的主管人員開展人工智能構思過程。這一過程的目標是通過人工智能視角發現改進流程的方法，以及如何獲取數據驅動解決方案的方法。以下框架可指導如何為人工智能構思過程制定行動計劃。

3.1 第1階段：分析

全面構思行動計劃的第一步是對問題進行全面分析。在分析過程中，首先要大致勾勒出應用人工智能可以解決的問題。接下來，分析問題需要找出根本原因。豐田生產方式采用了一種名為 "5 個為什么 "的技術來揭示技術問題的根本原因；該技術主要包括詢問 5 次 "為什么"，通常會得出原因分析結果。

每個根本原因都有幾個關鍵的考慮因素，包括組織背景、利益相關者的關注、領導指導和法律限制。55 每個根本原因都有幾個關鍵的考慮因素，包括組織背景、利益相關者的關注、領導層的指導和法律限制。確定每個根本原因的考慮因素可能有助于揭示不同問題領域的一些共同障礙。對潛在的公共和商業解決方案進行研究，將有助于領導者了解如何解決任何根本原因。收集這一觀點將有助于確定何時進行創新、何時進行收購以及何時將兩者結合起來。

在構思過程中，有限的資源不應限制行動規劃。相反，領導層可以采用以下關于企業管理的前瞻性定義： "追求機會，而不考慮目前控制的資源"。此外，好的分析還能確定競爭優勢。也許中隊擁有信息優勢，因為它是解決方案的最終用戶。也許某些中隊領導擁有專業知識、網絡和權威，這可能有助于將關鍵資源集中在一起。這一步將有助于確定為什么該中隊最適合開展這一項目。

還需要找出弱點。缺少哪些對項目成功至關重要的觀點、技能、人才或資產？重要的是，不能將所有工作場所的問題都歸咎于人工智能的修復。例如，開發人員可能會找出一種使用 ML 模型按優先級對電子郵件收件箱進行排序的方法。如果這位用戶的主要目標是減少他們收到的電子郵件數量，也許他們會評估自己是否需要將更多任務委派給下屬，而不是依賴一個可能并不完美的 ML 模型。

3.2 第 2 階段：目標

需要確定項目的總體目標。在這個過程中，需要具體假設哪種類型的人工智能最有助于實現目標：自動化還是機器學習預測。其他一些重要的考慮因素可能包括指揮指導、分類考慮或法律限制等，這些因素將框定這一目標的范圍。目標應適當縮小。例如，如果問題出在中隊一級，那么將目標設定為解決整個企業的問題是不可行的。反之，過于狹隘的解決方案可能在商業上已經存在。

3.3 第 3 階段：可操作的步驟

列出可操作的步驟，將想法付諸實施，將有助于構建工作流程。盡管每個步驟的設計都有發揮創意的空間，但一些重要的人工智能特定考慮因素如下：

數據工程很可能包含大部分工作，因為人工智能依賴于可持續的、訓練質量高的數據。機器學習模型在其整個生命周期內都需要持續的訓練、驗證和測試數據。從廣義上講，這包括評估可用數據的準備情況，以盡量減少收集不可靠、錯誤標記、缺失值、隱私和專有權等問題的發生。

可靠的數據管道應不斷向機器學習工程師提供新數據，以確保可持續性。59 可靠的數據管道應不斷向機器學習工程師提供新數據，以確保可持續性。該數據管道應依賴于自動化和標準化的數據流程，以最大限度地減少維護數據流的成本和時間。

將中隊資產投入使用以建立適當模型的計劃可能包括對固有專業知識和資源的考慮。當領導者招募、獲取或開發出選擇最佳算法來訓練、測試和部署最佳模型的方法時，單位將從中受益。最佳模型不一定是最復雜的模型；邏輯回歸可能比深度神經網絡更能實現目標。換句話說，如果預測特定結果的方程就像 y = mx + b 一樣簡單，可能就沒有必要開發更復雜的模型。

同樣重要的是，要在組織中確定一個出口，使團隊能夠利用適當的計算能力建立正確的模型，以便進行訓練、測試和驗證以及部署。有一些資源可能有助于托管和運行人工智能解決方案，包括空軍研究實驗室的 redForce AI。

3.4 第 4 階段：實施

可操作項目的時間表將為指導實施工作提供一個框架。具體來說，時間表應包括完成每個步驟的時間和所需時間。同樣重要的是，要確定這些步驟是按特定順序進行，還是同時進行。通過具體、可衡量的關鍵績效指標，可以評估每項行動的成功與否，因為它與最初的 項目目標相關。如果項目未能充分實現項目目標，關鍵績效指標的規定性應足以為未來項目鋪平道路。

以人為本的方法至關重要。以用戶為重點，領導者應設計解決方案的生命周期，利用以下問題收集、傳輸和整理數據：如何根據用戶反饋訓練和改進模型？用戶將如何與預測結果互動？如何將這些目標納入日常運營，并通過節省時間或提高任務效率來為團隊帶來價值？

3.5 第 5 階段： 局限性

最后，需要對項目的局限性進行評估。其中一個可能的限制因素是開發解決方案的資金問題。例如，可以考慮利用當地工程師的時間和資源來完成該項目的可行性。這些人力可能會被免費的開源產品或購買的專有工具所取代。另一個重要限制因素是文化適應性。可能需要重新設計解決方案，以便組織能夠流暢地維持和迭代工作。

4 結論

為了加強美國空軍的人工智能準備，中隊一級的指揮官必須激發基層以數據為中心的創新，并隨后整合人工智能。中隊指揮官可以通過首先制定具體的數據戰略來激勵創新。他們可以通過建立更好的數據基礎設施、培養整個組織的人才、重新設計中隊以及發展創新文化來支持這一戰略。以數據為中心的轉型發生在作戰人員層面，而中隊指揮官是必不可少的變革推動者，他將點燃人工智能戰備的火焰。

指揮官可以通過鼓勵將人工智能融入組織流程，建立以數據為中心的部隊。為此，他們應遵循嚴格的人工智能構想流程，在基層激發創新。具體來說，這一構想流程將引導飛行員經歷五個不同的階段：（1）分析；（2）目標；（3）可行步驟；（4）實施；（5）限制。按照這一流程，中隊可使飛行員將單位的數據資源和基礎設施轉化為實實在在的生產力收益。這些生產力的提高將增強空軍的實力，并為數字化戰爭做好準備。

美國、中國和俄羅斯都在競相發展高超音速武器。這場高超音速武器競賽能算作軍備競賽嗎？目前有關高超音速武器的文獻將其視為軍備競賽的表現，但并未對當前高超音速武器發展中的軍備競賽動態進行全面評估。本論文使用傳統的軍備競賽理論和當前的戰略穩定性文獻來分析高超音速武器競爭并強調競爭帶來的挑戰。本文提出了一個新的軍備競賽類別來對高超音速武器競賽進行分類：初期軍備競賽。它定義了一場初期的軍備競賽，檢驗了承認其初期的重要性，并提出了決策者需要考慮的潛在問題。

人工智能（AI）是一個快速發展的領域，世界各地的政府和軍隊越來越多地將其納入其技術，以創造新的能力。人工智能有可能最終超越人類的智力能力，獲得超級智能。這篇論文研究了超級人工智能（ASI）的影響以及美國的對手如何利用它來獲得不對稱的戰略優勢。本文發現，人工智能在中期和可能的近期對未來的行動構成了極大的風險，并就美國防部應如何思考并將人工智能的威脅納入戰略規劃提出了建議。

引言

人類最偉大的力量之一是我們利用工具的能力。縱觀歷史，工具使我們能夠提高執行任務的效率，使我們的知識專業化，并創造機會反復改進和創造更復雜的工具。機器的發明給了人類一套工具，可以完全取代人類的勞動，而不是放大它，并在勞動的速度和質量上遠遠超過人類。現在，人工智能（AI）的發展正在做同樣的思考。人工智能系統已經在前幾代人認為機器永遠無法完成的任務中超越了人類，例如：圖像和目標識別，復雜的棋類游戲，如國際象棋和明顯更復雜的圍棋，需要實時戰略思考的視頻游戲，讀唇語，甚至通過投資股票市場實現盈利。目前，人工智能的所有應用都是狹窄的，這意味著盡管它們在某項任務上可以超過人類的能力，但它們只能做它們被設計的那件特定的事情，而不是其他。然而，這種情況不會一直存在。

1993年，統計學家Vernor Vinge預測，人類將有能力創造出一種超人類的智能。他推測，這種創造將導致智能爆炸，因為超級智能在自身基礎上不斷改進，變得越來越聰明，將人類的能力遠遠甩在后面。這種能力將對人類生活的各個方面產生深遠的影響。正如人工智能和決策理論家Eliezer Yudkowsky所說的那樣。"沒有困難的問題，只有對某一智能水平來說是困難的問題。向上移動最小的一點[智力水平]，一些問題會突然從'不可能'變成'明顯'。向上移動一個相當大的程度，所有的問題都會變得明顯。" 因此，超級智能將為世界舞臺上任何能夠開發和控制它的行為者提供不對稱的優勢。

自第二次世界大戰結束以來，美國一直是占主導地位的世界大國，能夠通過國家權力的四個工具：外交、信息、軍事和經濟來擴大其影響力和追求其利益。然而，歷史告訴我們，占主導地位的世界大國會因為軍事革命而非常意外和迅速地失去這種地位。西方歷史經歷了五次這樣的重大革命：現代民族國家的創建、大眾政治與戰爭的融合、工業革命、第一次世界大戰和核武器的出現。這些革命中的每一次都圍繞著為首先采用這些革命的人提供的不對稱優勢，這使得他們能夠獲得突出的地位，即使只是暫時的，直到其他人也出于需要而采用新的模式。超級智能的人工智能的出現有可能創造出下一次軍事革命，并使美國不再是世界上最大的國家。

默里和諾克斯指出，軍事革命就其性質而言是 "不可控的、不可預測的和不可預見的。"但這是一個觀點問題。納西姆-塔勒布將這些類型的事件稱為黑天鵝，并對其有三個標準：它們是罕見的，有極端的影響，并且是可追溯的。然而，他表明，某件事之所以成為黑天鵝，特別是因為沒有認真對待這種可能性，而不是沒有人想到它。舉例來說，如果有人在9-11事件之前就認為恐怖主義是一種合理的威脅，并要求在飛機艙門上加鎖，那么被劫持的飛機成為武器的黑天鵝事件就不會發生。推動這一變革的人甚至可能會因為他們的假設不正確而受到批評。如果沒有這個事件的發生，就沒有證據表明所實施的變革具有防止恐怖主義的預期效果。

對未來的正確預測在被認真對待時一般是不可能被驗證的，因為他們成功地防止了他們預測的結果。因此，被認為不值得適當考慮或規劃的想法成為決定性的。"看到一個事件的發生正是因為它不應該發生，這不是很奇怪嗎？" 如果美國希望在一個正在迅速發展并變得越來越復雜的世界舞臺上保持主導地位，它就必須對可能的和不可能的事情進行思考。正如參議院軍事委員會前參謀長克里斯蒂安-布羅斯在其《殺戮鏈》一書的結論中所說，"問題是想象力的失敗"。

問題陳述

技術正在以指數級的速度發展，并將在某一時刻導致下一次范式轉變和軍事革命。人工超級智能（ASI）有可能在國際行為者揮舞國家權力工具的能力方面創造不對稱優勢，并導致這樣一場軍事革命。從歷史上看，軍事革命的結果往往是，誰最先發揮新革命的不對稱優勢，誰就能推翻當時的世界霸主。下一次革命也會如此，美國可能會發現自己被剝奪了世界主導地位，除非它能預測并為即將到來的事情做好準備。僅僅為今天挑戰美國主導地位的差距尋求解決方案是不夠的，因為今天的問題在下一次范式轉變后將變得無關緊要。因此，如果下一次軍事革命以超級人工智能為中心，美國防部如何確定可能被利用的漏洞？

研究目的

美國防部在超級智能方面的文獻有一個明顯的空白。這次探索的目的是填補文獻空白，確定這種技術所帶來的風險程度，并確定對手可能利用ASI攻擊美國的潛在漏洞。這將為國防界的決策者提供關于該主題的相關觀點，并告知在規劃和預測中應考慮該技術的程度。通過額外的研究，如果對手率先獲得ASI，可以減輕已確定的漏洞以防止其被利用。最終，本研究的目的是防止ASI軍事革命的出現成為一個黑天鵝事件，使美國失去其世界主導地位。

研究問題

本論文試圖回答的主要研究問題是：對手如何利用ASI來取代美國作為世界主導力量的地位？為了回答這個問題并達到研究的目的，還需要回答幾個問題。 1.ASI有什么獨特的能力，使它能夠影響國家權力的信息和軍事要素？ 2.對美國有敵意的行為者如何利用ASI的能力來實現作戰和戰略效果？ 3.在信息和軍事領域有哪些弱點可以被擁有ASI的美國對手所利用？

假設

作為對一項理論技術如何在未來作戰環境中使用的探索，必須對該未來環境的狀態做出若干假設。因為本論文的目的是確定脆弱性和評估風險，所以對該環境的假設是那些被認為有可能造成最大風險的假設。這些關鍵的假設在文獻回顧中都有更深入的闡述。

1.通用人工智能（AGI）將在2035年之前初步開發，并在2040年之前推進到人工智能。

2.美國的一個對手將是第一個開發AGI/ASI的人，并且該技術不會在他們的控制范圍之外被分享或擴散。

3.一個發達的人工智能是可控的，不具備獨立于其控制者的驅動力和動機，并作為其控制者意志的延伸而發揮作用。

4.2040年的作戰環境將如國家情報委員會2040年報告中描述的競爭性共存情景，主要特點是美國和中國之間的競爭。

研究的意義

雖然近年來國防界的成員們在文獻中充斥著關于人工智能的著作，但從國防的角度來看，關于超級智能主題的文獻存在著明顯的空白。雖然人工智能本身有可能在軍事和民用領域產生變革，但本研究將開始填補有關人工智能的未來及其創造軍事革命的潛力的知識空白。此外，這項研究還試圖確定潛在的弱點，這些弱點可能被控制人工智能的對手所利用，以廢止或取代美國作為世界主導力量的地位。這項研究的結果將為預測未來部隊需求的戰略計劃者提供洞察力。識別弱點是緩解的第一步；然而，還需要更多的研究來為識別的弱點找到解決方案。矛盾的是，本研究的真正意義只有在其預測沒有實現的情況下才能實現；也許表明它在防止所設想的負面情況的發生方面發揮了作用。

無人機群可以在海上、陸地、空中甚至太空中使用，從根本上說是一種依賴信息的武器。迄今為止，還沒有任何研究從信息戰的角度來研究無人機群。本文利用開源研究和定性推理，探討了這些蜂群對信息的依賴性以及由此產生的與信息戰領域--電子、網絡、空間和心理--的聯系。總的來說，文章對這一重要的新興技術如何融入更廣泛的國防生態系統提供了見解，并概述了加強相關信息戰能力的實用方法。

關鍵詞：信息戰、無人機群、無人系統、網絡戰、電子戰

無人機群來了。在以色列2021年與加沙的沖突中，該國軍隊成為第一個在戰斗中部署無人機群的國家。在俄羅斯和烏克蘭正在進行的沖突中，俄羅斯部署了卡拉什尼科夫KUB-BLA游蕩彈藥，據說這種彈藥能夠（或將會）形成蜂群。俄羅斯還擁有一種尚未部署的柳葉刀彈藥，具有創造空中雷區以瞄準無人機和其他飛機的潛在能力。

美國及其盟友和對手正在尋求合作性的無人機群技術。這種追求并不奇怪。無人機群在每個沖突領域的每個軍種都有應用，從步兵支援和后勤到核威懾。整個聯合部隊的軍事領導人必須考慮，隨著技術的成熟和進入戰場，無人機群與現有能力和戰爭形式的關系。這些想法應貫穿于未來的概念、采購決策、演習、訓練、計劃和行動，以考慮到友好和敵對的使用。本文研究了一個更大挑戰：無人機群和信息戰。

盡管無人機群可以在陸地、海上、空中甚至太空中行動，但它們從根本上說是依賴信息的武器。每個蜂群的共同點是需要在無人機之間保持穩定的通信聯系，確保信息得到有效和適當的處理。事實上，蜂群是 "能夠協調其行動以完成共同目標的多個無人駕駛系統"。 蜂群的許多獨特優勢也來自于信息共享。

無人機群的優勢來自三個關鍵領域：機群規模、定制化和多樣性。擁有更多傳感器和彈藥的大型機群能力更強，可以進行大規模攻擊；但是，機群必須處理來自更多無人機的輸入。靈活的蜂群可以增加或刪除無人機以滿足指揮官的需要，可以分成較小的群體，從多個方向攻擊或打擊不同的目標，并在增加或刪除無人機時處理信息輸入的變化。多樣化的機群可以納入不同類型的彈藥和傳感器，并允許緊密結合多領域打擊，增加新類型的信息源，并在無人機以不同的速度和不同的環境風險移動時產生協調挑戰。信息失效意味著碰撞的風險和能力的喪失。

這些能力使信息共享所支持的新型戰術成為可能。正如保羅-沙爾寫道："蜂群將是一種更有效的、動態的、反應迅速的戰斗組織模式。"蜂群可以集中火力攻擊目標，也可以分散和重組以反擊。實現這些壯舉需要高水平的穩定通信。

支持技術也依賴于信息。機器視覺--機器的觀察能力--需要大量的數據來訓練算法。感應器無人機使用這些算法來收集和分享關于敵方防御、可能的目標和環境危害的信息。與單個無人機一樣，蜂群作為一個整體或外部控制系統必須處理在現場收集的大量信息。處理速度會影響蜂群的戰場價值，因為較慢的算法速度意味著較慢的決策速度。雖然蜂群可能不包含機器視覺，但隨著蜂群規模的擴大，人類控制者將面臨類似的挑戰。

信息依賴性意味著必須在信息戰的背景下考慮無人機群。根據美國國會研究服務部的說法，美國政府對信息戰沒有一個正式的定義。實踐者通常將信息戰定義為 "使用和管理信息以追求競爭優勢的戰略，包括進攻和防御行動"。這種戰略包括電子戰、網絡戰和心理戰。也包括空間戰，因為位置、導航、時間信息和基于衛星的通信是無人系統的關鍵信息來源。

當然，注意到信息依賴性并不意味著行為者會成功地認識或利用這種依賴性。盡管俄羅斯軍方早已認識到電子戰在對抗無人機方面的重要性，但在烏克蘭沖突期間，軍方似乎在落實這一知識方面遇到了困難。例如，社交媒體上發布的視頻似乎顯示，烏克蘭無人機在沒有俄羅斯電子戰保護的情況下靠近俄羅斯車輛。俄羅斯軍方和其他國家也可能在網絡、太空和心理戰領域努力實施這種知識。

本文研究了無人機群與信息戰四個方面（電子、網絡、空間和心理）的關系，并探討了人工智能（AI）和機器人技術，它們支持其他領域并影響無人機群的信息戰脆弱性。文章最后提出了政策建議。

電子戰

在巴德學院無人機研究中心對反無人機系統的審查中，電子干擾是最受歡迎的反無人機攔截系統。這種受歡迎程度并不令人驚訝；電子干擾代表了一種潛在的廉價、可重復使用的擊敗無人機的方法，不管是否是蜂群。人類必須向無人機提供任務參數、發射決定，有時還必須進行實際控制。中斷蜂群內的控制和信息共享會擾亂無人機。如果通信中斷，人類就不能設定或修改任務，或指揮打擊或發布撤退命令。無人機群更依賴于通信，特別是電磁波譜上的通信。

盡管無人機可以根據簡單的規則創建蜂群，但通信對于復雜的行為來說是必不可少的，特別是在軍事背景下的蜂群，因為戰場上的地形各不相同，戰斗人員的數量和配置也在變化，而且采用了一系列的戰斗戰術。因此，通信對于防止無人機-蜂群的碰撞以及協調運動和攻擊決策是必要的。如果無人機無法溝通，蜂群就不能作為一個統一的單位運作，不能協調搜索目標，也不能分享成功的識別結果。此外，無人機不能協調攻擊，即一些無人機攻擊一個目標，另一些則攻擊另一個目標。沒有通信，無人機群的價值就會喪失。

電子攻擊可以模仿友軍信號，操縱整個蜂群的通信。例如，據報道，2011年，伊朗通過干擾無人機的通信并操縱全球定位系統迫使其在伊朗降落，從而俘獲了一架洛克希德-馬丁公司的RQ-170 "哨兵 "無人機。如果一個國家允許無人機在沒有人類控制的情況下開火（這絕不是肯定的），對手也可以發送信號，表明對手在一個友好的位置，可能會導致蜂群向該位置開火。

蜂群通信架構--因此，破壞或操縱無人機蜂群的方法--在不同的蜂群中是不同的。蜂群通信通常依賴于電磁波--無線電波（例如Wi-Fi）、紅外線和光學--但聲學信號對于水下無人機可能是必要的，因為電磁信號在水下傳播得不好。因此，頻譜管理對于確保蜂群內部和蜂群之間以及任何控制站的信號是不沖突的非常重要。蜂群控制結構要求將信號傳遞給正確的無人機，如果蜂群中的無人機被禁用或破壞，這將是一個挑戰。

信息在整個蜂群中的傳播方式也可能不同，這可能會影響破壞或維持通信的機制。在集中控制的蜂群中，一個領導者可以協調分配給蜂群中每個成員的任務。在分散控制的蜂群中，無人機與離它們最近的無人機溝通，導致出現成群行為。從理論上講，這種行為消除了全球通信的需要。但是，實現分散控制的簡單算法可能不足以應對復雜、動態的軍事環境。

未來的發展可能會減少蜂群對電磁波譜的依賴。新技術根據不同的物理原理提供通信渠道，如量子通信。另外，無人機可以通過stigmergy間接地協調它們的行動。螞蟻等昆蟲會在潛在的食物來源上留下信息素痕跡，而跟隨的螞蟻如果也找到了食物，也會留下它們的信息素。先進的無人機群可以采用類似的方法。

螞蟻為無人機群提供了另一個教訓：角色的多樣性。蟻群中的螞蟻采用專門的角色，最明顯的是在蟻后和工蟻之間。同樣，蜂群可以納入通信無人機，將可用的機載功率用于加強信號，作為交換通信的備用節點，或使用不同的信號類型來發布撤退命令。無人機群還可以混合集中式和分散式的通信方法，以提高復原力。例如，蜂群可以依靠分散式通信，并有一個備用的集中式通信系統來對抗干擾。這種方法將需要大量的技術開發，以防止兩種通信方式之間的沖突。

隨著無人機群越來越自主，來自群外的基于電磁頻譜的信息就越來越少，對人類輸入的需求減少意味著對一些通信渠道的需求減少。然而，這種自主性是有代價的，那就是操縱或破壞自主系統的新機會。

從理論上講，先進的無人機群可以獨立于外部控制，但政策和技術上的挑戰給自主權設置了上限。美國防部目前的政策不允許無人平臺上的半自主武器在通信功能下降的情況下選擇和攻擊目標，也不允許自主武器在沒有有意義的人類輸入的情況下用致命武力攻擊人類。自主的、復雜的戰略決策，如評估目標對整個戰爭結果的價值，如果沒有通用的人工智能，可能是不可能的，而通用人工智能在短期內不太可能出現。因此，在可預見的未來，將需要一些電子通信。電子戰也越來越與網絡戰聯系在一起。

網絡戰

網絡攻擊可能試圖使無人機群失靈、控制、操縱或滲出信息。蜂群必然擁有單個無人機的所有網絡安全漏洞，包括容易受到反認證攻擊（阻止控制器操作無人機）、代碼注入和代碼更改、利用零日漏洞以及數據外流。更多的無人機也意味著有更多的機會來攻擊系統。

網絡攻擊可以通過反認證攻擊或代碼注入或更改來實現無人機控制系統。使人類控制失靈或改變代碼，使無人機引擎或螺旋槳不能動彈，可能會導致蜂群崩潰。墜落的無人機可能與其他無人機或其他友好資產相撞。禁用傳感器可能導致無人機群盲目飛行，導致碰撞或阻止識別對手的防御系統和其他感興趣的目標。作為一個民用例子，研究人員在2015年7月利用網絡漏洞使一輛吉普切諾基?的剎車失靈。限制無人機的移動為對手提供了戰場優勢。更巧妙的是，網絡攻擊可以利用無人機群的信息處理算法。通過提供不正確的數據、重放攻擊（重復或延遲有效的信息傳輸）、注入惡意的代碼或改變現有的代碼來實現對無人機控制和任務分配算法的簡單操縱，可以造成重大破壞。如果操縱使無人機無法檢測到彼此，它們可能會發生碰撞。如果不能檢測到環境危險，可能會導致崩潰，只需輸入舊的視頻或圖像數據，使蜂群不能 "看到"它前面的建筑物。由于錯誤是不可避免的，增加錯誤風險（但不一定導致錯誤）的代碼修改可能會在很長一段時間內沒有被發現。對手引起的錯誤可能會出現在正常的計算機錯誤中。另外，網絡操縱可能會減緩信息處理、決策或物體識別，使蜂群更容易受到反蜂群防御的影響。算法破壞甚至可能發生在生產過程中。

機器學習和相關技術的進步使對手能夠創建和傳播高度復雜的假圖像和視頻，或利用網絡滲透將其注入數據收集中。假數據可能導致圖像和視頻分析軟件得出錯誤的結論，錯過威脅，或將非戰斗人員作為目標。如果在多個無人系統中使用相同的軟件，對手可能會造成大規模傷害。

最重要的是，對手可以通過改變控制算法的代碼或提供不正確的數據，使無人機群認為一個友好的目標是一個對手，從而將無人機群的能力轉為自己的利益。另外，敵方可以命令蜂群離開受威脅的區域或進入敵方的火力范圍。對手也可能使蜂群安全地進行收集和研究，以獲得關于蜂群能力的獨特情報。對網絡操縱的脆弱性和自主性水平是相互關聯的。

更多的自主性意味著更復雜的計算系統，有更多的利用機會和更大的錯誤風險。具有自主導航、運動或瞄準系統的無人機可以在沒有人類控制的情況下運行，并可以被操縱。同樣，對于更大的、異質的蜂群來說，協調可能更加困難，這提高了災難性失敗的風險。識別滲透在大型蜂群中也更具挑戰性，因為對手可能只攻擊蜂群中的一架無人機。

最后，對手可以通過訪問無人機之間或無人機與控制站之間的通信鏈路或無人機本身的內部控制系統的軟件和固件，尋求從蜂群中滲出數據。這些策略可以讓對手收集關于蜂群位置和活動的情報，以改善防御，從預期的攻擊區域撤退，或酌情準備反措施。通過更好地了解使多架無人機以蜂群形式運作的算法和程序，數據滲出也可能促成更多的破壞性行動。這種理解也將更好地使行動者能夠創建他們自己的蜂群。

空間戰

無人機群通常依靠空間資產進行地理定位，而在地平線上行動的無人機群需要空間資產進行指揮和控制。如果衛星被禁用或摧毀，蜂群可能無法有效運作，或者根本無法運作。然而，最近的技術發展表明，隨著時間的推移，空間領域的依賴性可能會降低，而且信息戰的最有可能的層面不再是無人機群的要求。

許多無人機群依靠全球導航衛星系統（GNSS）來引導它們，GNSS航點可用于定義所遵循的路徑或要避免的區域，識別感興趣的目標（如用于情報收集的對手設施的位置），并引導機群返回發射位置。衛星也可以作為指揮和控制信息的中繼站。

目前，無人機群在相對較短的距離內運行，沒有必要進行衛星通信。隨著技術的發展，無人機群可能在更遠的距離上運行，這些更遠的距離可能需要基于衛星的通信來更新任務目標，給予許可，或提供其他命令。在未來，蜂群中無人機之間的通信甚至可能需要空間資產來覆蓋長距離。

停用或摧毀衛星將使依賴衛星進行地理定位或指揮命令的蜂群無法有效運作。無人機將變得無效，并開始徘徊而不知道該做什么或去哪里。在一個敵對軍事力量主要依賴無人系統的世界里，在大范圍內禁用地理定位可能被證明是毀滅性的。

技術的進步可能減少或可能減輕基于空間的風險。蜂群可以使用外部的全球定位系統節點來幫助定位。一個研究小組使用與全球定位系統相連的浮標，讓水下無人機在不直接進入該系統的情況下定位其位置。一個類似的概念可以通過使用從已知位置（如支持車輛）傳輸的信號來幫助地面或空中車輛進行地理定位。另外，新的導航概念可能會消除對全球導航衛星系統的需求，盡管這些概念在軍事上的成功程度還不清楚。與電子戰一樣，更多的無人機自主性降低了對外部、天基信號的需求。

心理戰

無人機群與心理戰的關系最小。但可能用于傳播宣傳小冊子是個例外，然而，與現有的宣傳手段相比，蜂群似乎沒有什么有意義的優勢。然而，無人機群和更廣泛的自主武器可能會成為錯誤信息、虛假信息和惡意信息的對象，因為全球和公共規范圍繞著機群和自主武器的使用形成。由于擔心對平民的風險和放棄人類控制的道德問題，越來越多的運動正在尋求禁止自主武器。越來越多的人支持這一運動，包括在一些北約成員國。例如，根據2019年1月的益普索民意調查，%的德國人反對使用自主武器。同樣，由于大規模傷亡的可能性和目前機器視覺系統的脆性，武裝的、完全自主的蜂群可能會帶來類似于傳統大規模殺傷性武器的心理影響和風險。"大規模殺傷性武器 "一詞帶有強烈的規范意義，圍繞其使用和擴散的污名。

無論這些公眾運動是否轉化為全球政策的變化，它們都可能為戰略信息行動創造機會，以播種分裂。例如，行為者可能會放大關于使用蜂群和自主武器的說法，以鼓勵內部和伙伴國家反對戰爭努力。反之，行為者可能會對他人進行虛假指控，以達到同樣的效果。核實自主武器是否真正自主的挑戰使得真相與虛構難以區分。無人機群的自主性可能更容易證明，因為一個人有可能控制一個由幾十架無人機組成的小群，但沒有人能夠合理地控制幾千架無人機。駁斥關于無人機群自主使用的錯誤說法則要難得多。

人工智能和機器人技術

人工智能和機器人技術的進步是無人機群所有方面的基礎，并影響到對信息戰的脆弱性和復原力。這些技術的改進可能會導致更好的瞄準算法、蜂群任務分配算法和更大、更復雜的蜂群，也會影響可能被蜂群使用或對抗的電子戰、網絡戰和空間戰系統。在戰場上更多地使用人工智能和機器人技術也可能為心理戰創造更多機會。

機器人和人工智能可以改善進攻性電子戰和網絡戰能力。機器學習可以加強電子戰的目標定位，創造更有效和自動化的網絡攻擊。例如，機器學習可以實現更好的頻譜和功率分配、網絡釣魚檢測、網絡入侵檢測和其他活動。事實上，據報道，中國人民解放軍戰略支援部隊正在將機器學習與網絡戰和電子戰相結合。此外，機器學習的進步可以使用戶通過網絡手段向友好或敵對的數據集添加更好的深度假象。研究人員也在探索使用機器人作為電子攻擊和網絡攻擊的平臺。

人工智能的進步也有可能改善電子、網絡和空間對抗措施。基于人工智能的網絡防御技術為網絡入侵檢測提供了巨大的好處，包括提高準確性、自動響應和吞吐量。另外，機器人系統可以被用來在其他系統退化或被破壞的地方形成一個臨時的通信網絡。例如，Swarm Technologies的SpaceBEE衛星為互聯網連接的設備形成了通信網絡。單個或多個機器人可以作為中間人，支持穩定的通信。

機器人系統非常適合太空戰；它們不需要維持生命的設備，這使它們的成本更低。天基機器人可以用來攻擊對手的衛星或收集信息。多個天基機器人可以操縱空間碎片進入軌道，以打擊對手的衛星或發動分布式的協調攻擊。當然，天基蜂群可能有不同于地面蜂群的技術挑戰，特別是成功的移動和協調。

戰場上更多的人工智能和機器人意味著有更多的機會指責對手違反新生的自主武器規范，因此，有更多的機會發動心理戰。人工智能的改進可能會抵消這種擔憂的一部分。活動家們的一個擔憂是，眾所周知，機器學習是很脆弱的，因為訓練數據可能是有偏見的或不完整的。加強測試和評估、合成數據和數據共享可能會減少風險，并提供反信息的機會。如果不仔細檢查訓練數據，就很難判斷機器學習系統有多強大，甚至不可能。敵人可能會謊稱機器學習系統未經測試且設計不良，導致平民面臨高風險，而反駁這種說法將非常困難，甚至不可能。因此，廣泛部署這些系統可能會導致對違反戰爭法的指控增加。

政策建議

無人機群對信息戰的依賴對軍方的成功行動有幾個影響。

對無人機群和信息戰之間的關系進行更深入的研究是必要的，應該探索信息互動的技術特征，信息環境如何影響戰術使用，以及戰術使用如何影響作戰和戰略環境。一些研究可以進行建模和模擬，以評估不同的無人機群配置對信息攻擊的復原力。模擬和戰爭游戲可以探索無人機群在特定信息相關角色（如電子攻擊）或作為反衛星武器的相對價值。

分析的重點應該是信息競爭在不同類型的沖突中如何變化（同行對同行，同行對近同行，以及不對稱），不同形式的通信對電子攻擊的彈性和無人機群如何適應更廣泛的頻譜分配，以及納入無人機群的新概念以及它們如何與信息戰互動。

友好無人機群的研究和開發必須包括對信息攻擊的加固。蜂群內的通信渠道、信息處理系統以及較遠距離的指揮和控制系統都必須得到保護。某些系統（如物體探測算法）將不針對蜂群。一些有希望的信息加固研究已經開始，如國防高級研究計劃局關于可在GNSS否認的環境中操作的蜂群的工作。無人機群的加固程度應取決于任務以及機群可能面臨的基于信息的攻擊的可能性和類型。

美國還應該對各軍種的信息戰能力進行全面審查。有跡象表明，美國空軍和美國陸軍面臨著電子戰的挑戰，盡管美國海軍沒有。美國陸軍卓越網絡中心的指揮官約翰-莫里森少將直言不諱地說："當涉及到電子戰時，我們的武器不夠用。我們被同行和接近同行的競爭者所淘汰。"最近的報告也描繪了軍事網絡安全的負面形象。2018年10月政府問責局的一份報告 "發現從2012年到2017年，[國防部]測試人員經常在幾乎所有正在開發的武器系統中發現關鍵任務的網絡漏洞。"國防部在招募網絡戰士方面的困難以及硅谷和該部門之間日益擴大的分歧加劇了這一挑戰。 美國在太空也面臨越來越多的反對。國防情報局最近的一份非機密報告發現如下。

• 俄羅斯等的軍事理論表明，他們認為空間對現代戰爭很重要，并將反空間能力視為降低美國和盟國軍事效力的一種手段。俄羅斯等都發展了強大和有能力的空間服務，包括天基情報、監視和偵察......。俄羅斯等都在發展干擾和網絡空間能力、定向能武器、在軌能力和地基反衛星導彈，可以實現一系列可逆轉到不可逆的效果。

該審查應評估軍事信息戰的真實狀況及其與對手發展的一致性，確定改善信息戰能力和組織的具體建議，并為國防工業和知識分子提供一套非保密的建議和指導，說明他們的努力如何能夠支持更廣泛的信息戰活動。

根據審查結果，美國軍方將能夠在研究和發展進攻性信息戰能力（例如，電子干擾和進攻性網絡武器）方面進行有針對性的投資，以擾亂、操縱或以其他方式擊敗可能被用來對付美國軍隊的對手無人機群。這種投資也將有利于未來戰爭的其他方面--從對抗無人系統和依賴信息的戰爭概念到破壞敵方的供應鏈。

相關的能力應該在組織上進行整合，機器人技術、電子戰、網絡戰和太空戰的發展應該為無人機群的獲取、研究和開發、戰爭游戲、概念和理論發展以及相關培訓提供參考。由于無人機群的信息挑戰對每個軍種都是一樣的，因此應盡可能在聯合層面開展活動。更好地整合信息領域的各個組成部分對非蜂群無人系統也是有用的，因為本文的許多分析也適用于它們。

對敵方無人機群和相關信息戰方面的情報收集也很重要。針對無人機群技術操作的情報收集將幫助軍方了解如何操縱或破壞對手的無人機群，并確定秘密行動的機會，如毒害用于機器視覺算法的數據收集。其他明顯的情報收集目標是結合信息戰能力的對手組織（例如，中國人民解放軍的戰略支援部隊）。收集到的信息將有助于軍方了解可能針對美國和戰略伙伴無人機群部署的能力。

在部署無人機群之前，未來的指揮官應評估戰場上的信息戰情況，以告知將使用的機群類型及其組成。例如，指揮官可以包括更多的通信無人機以提高生存能力。應該建立培訓、演習和戰爭游戲，以幫助指揮官發展和行使這種判斷。此外，將信息戰要素納入更廣泛的戰備和訓練活動中，將使指揮官了解失去對信息環境控制的挑戰。指揮官還可以考慮部署反電子戰武器，以支持無人機群在被拒絕的環境中使用。

如果美軍尋求大量使用無人機群，它還必須計劃減輕由此產生的心理戰風險，并采取措施使這些行動更加透明，確保適當的人力控制，前提是這種透明不會給對手帶來好處。例如，美國可以通過將國防部指令3000.09 "武器系統的自主性"下的現有限制變成具有約束力的法律，或通過關于自主武器能力的新的透明度政策，對自主武器采取更有力的限制。這些限制可以伴隨著昂貴的承諾，如投資于自主武器的核查措施。

結論

與其他任何武器系統相比，無人機群更依賴于信息。幾乎每一種與蜂群有關的能力都需要掌握信息流，使蜂群規模擴大，采取復雜的行為，并同時在多個領域運作。然而，這些優勢也構成了一個重要的弱點。癱瘓、破壞或操縱蜂群通信、信息處理和地理定位可以使蜂群喪失能力或被打敗。

沒有任何軍事技術存在于真空中。軍事是一個高度復雜的系統，許多技術領域是相互依存的。高級領導人必須考慮新技術在更廣泛的軍事生態系統中的作用，因為近視和失敗是快速的朋友。

扎卡里-卡倫伯恩

扎卡里-卡倫伯恩是沙爾政策與政府學院的政策研究員，是美國國家恐怖主義與反恐對策研究聯合會非常規武器與技術項目的研究成員，是ABS集團的高級顧問，并被正式宣布為美國軍隊的 "瘋狂科學家"。他是自主武器、無人機群、大規模殺傷性武器和涉及大規模殺傷性武器的恐怖主義方面出版物的作者。