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喬治敦大學安全與新興技術中心（CSET）和艾倫-圖靈研究所新興技術與安全中心（CETaS）的這份聯合報告評估了目前自主網絡防御的最先進水平及其未來潛力，確定了進展的障礙，并建議采取具體行動來克服這些障礙。這些發現和討論將與參與開發自主網絡防御能力的網絡安全從業人員、政策制定者和研究人員有關。

鑒于網絡攻擊造成的巨大經濟和社會損失以及人工智能（AI）的最新進展，近年來，人們對應用人工智能加強網絡防御的興趣越來越大。對自主網絡防御的研究正在擴大，它不僅可以檢測威脅，而且可以參與防御措施，如加固或恢復。本報告重點關注創建這些自主網絡防御代理的一種有前途的方法：強化學習（RL）。

自主網絡防御沒有一個統一的定義，但在最基本的層面上，這些代理將完成人類網絡防御者的一些任務，保護網絡和系統，檢測惡意活動，并對異常或惡意行為作出反應，但要以數字攻擊的速度。

本報告提出了自主網絡防御的擬議定義，調查了自主網絡防御的現狀以及該技術成為可行的網絡安全工具所必須克服的相關挑戰。不能保證自主網絡防御會成功，但該技術正處于一個需要政策支持的階段，以實現潛在的好處，并幫助網絡防御者處理現代網絡安全行動的速度和不確定性。

RL是創建網絡防御代理的領先AI方法，這是有效的自主網絡防御的核心要求。2012年，當RL代理首次在簡單的雅達利游戲中擊敗人類專家時，這項技術的地位日益突出。在這一成功的基礎上，從2015年到2018年，DeepMind為更具挑戰性的游戲建立了系統，包括圍棋和國際象棋，取得了意想不到的成功水平。研究人員對RL趨之若鶩，部分原因是這些成功，但也是因為OpenAI的一個開放框架，它允許創建簡單的模擬訓練環境或 "健身房"。OpenAI健身房的形式簡化了研究和開發，在過去的幾年里，網絡健身房已經開始出現，允許訓練和創建網絡防御代理。甚至在最近，這些健身房成為名為 "網絡自主實驗健身房"（CAGE）的公開網絡安全競賽的一部分。

我們的研究立足于基于強化學習（RL）的人工智能代理的潛力，以提供實現部分或全部自主網絡防御概念所需的自主能力。雖然與自主網絡防御有關的有前途的相關建模方法、技術和工藝的范圍很廣，但我們對RL的關注是由于在網絡防御中應用RL的努力增加，以及RL在其他問題領域取得的可喜成果。

雖然自主網絡防御的核心技術在過去十年中進展迅速，但在系統能夠投入使用之前仍有許多挑戰。在這個研究項目的過程中，我們采訪了政府和非政府專家，以確定建立和部署可信系統的要求，其中包括：

• 適應性--一個潛在的自主網絡防御系統將需要對網絡威脅環境的變化做好未來準備。
• 可審計性--自主網絡防御系統必須能夠生成日志，并將代理人的決定和采取行動的理由歸檔，以便進行審查和審計，盡管操作節奏可能超過人類能力。審計日志也可以用來保證所采取的行動是合法的和相稱的，并遵守商定的規范。
• 可指導性 - 人類操作者需要能夠在需要時重新指導或終止系統。
• 可觀察性--系統需要為人類操作者提供足夠的數據采集和分辨率，以提供準確的、最新的態勢感知，并提供系統性能指標以支持人類監督。
• 安全性--自主網絡防御系統和其中的代理都需要保證安全，防止被泄露、被盜或被破壞。
• 可轉移性--自主網絡防御代理將需要在實際環境中部署，而這些環境與他們所受的訓練不完全相同。

為了滿足這些要求并繼續取得進展，自主網絡防御這一新生領域需要得到培育。RL最近才開始在網絡安全方面起飛。近年來，學術出版物激增，培訓網絡RL代理也開始大量涌現。然而，與這些代理將面臨的更復雜的現實世界的網絡環境相比，能力仍然是初級和不完整的。持續的資金、協調的努力以加強模擬、仿真和評估工具、確保熟練的人員，以及提供對現實數據和基礎設施的訪問，將有助于確保進展。

如果能夠克服技術挑戰，自主網絡防御有很大的發展潛力。目前為網絡防御建立的代理和環境考慮的變量和可能性比更著名的RL代理（如圍棋或視頻游戲如Atari或DOTA2）少。這意味著有足夠的潛力讓代理越來越智能；它們可以管理更多可能的防御行動，并在更復雜的環境中運作，需要它們探索更多的情況。我們對技術挑戰的探索表明，自主網絡防御將是一個長期的雄心壯志，只能在未來幾年內實現。

建議

盡管在自主網絡防御領域取得了重大進展，但我們的研究表明，還沒有自主網絡防御系統被實際部署。鑒于目前技術的成熟度，我們提出了發展這些能力以使技術成熟的建議（建議的完整清單見第4節）。

對擴大規模進行投資。該領域可以通過做更大、更真實的網絡模擬，納入更復雜的場景和攻擊者的行為來改進。更高的保真度將導致更有能力的網絡防御代理。此外，發布和維護工具，如健身房或訓練有素的代理，可以幫助吸引學術界或其他研究人員來做這項工作。最后，持續的資金也將使研究人員更容易向這些項目看齊。

建立并提供測試和訓練場。更大和更復雜的代理將需要更多的計算密集型訓練和測試，這可能使一些研究人員的資源緊張。建立和維護大型計算系統也是一個挑戰，這需要難以得到的人才。提供必要的基礎設施、人才和資金資源--也許是以補貼成本的方式，也可以幫助加速進展并提供連續性。

協調數據共享。政府和行業的政策制定者有權力發布有關需要防御的網絡和他們所觀察到的威脅的網絡數據。這些都是需要仔細考慮的微妙問題，但只要共享數據能改善網絡安全，所有組織都會受益。

舉辦比賽。繼續舉辦自主的網絡防御競賽，并輔以財政獎勵，作為改善健身房和代理商的一種手段，同時培養未來的人才。

優先考慮能使自主網絡防御的利益最大化的領域。并非所有的網絡防御情況都需要自主代理，如速度不是限制因素或防御已經有效的情況。優先考慮自主性影響最大的領域可以幫助指導研究。同樣地，一些技術，如漏洞發現，對防御者或攻擊者都有幫助。政策制定者應投資于研究，以確定哪些情況和技術會導致更好的防御，而不是改進攻擊。

確定防御者代理是否需要攻擊者代理。在創建現實的模擬時，不清楚在多大程度上可以在沒有進攻者代理的情況下建立防御者代理來驅動它們。研究人員和政策制定者應該探索在不犧牲防御者有效性的情況下限制進攻代理的能力的方法，并對代理技術和知識的擴散建立嚴格的控制。他們還應該投資于研究，以了解哪些具體情景和技術需要進攻性制劑。

確定自主網絡防御代理的授權門檻。自主網絡防御代理將需要達到對一個組織的高度信任，以獲得高度的自主權。需要制定政策指導，為能力和可信度設定初始目標，與代理被授權做出的決定的風險相匹配。這種指導可以類似于為自主車輛制定的自主水平。它們也可以根據情況或威脅環境的各個方面而變化。

危機管理是北約的一項核心任務。今天，聯盟面臨著危機和緊急情況，必須在相當大的風險和時間壓力下采取行動。北約正在發展能力，以便在個案和協商一致的基礎上為有效的危機管理和災害預防作出貢獻。這將使聯盟能夠積極參與危機管理和災害管理，包括通過非第5條的危機應對行動。因此，聯盟提倡對軍事人員和文職人員進行聯合培訓，以促進建立信任。這些行動要求需要轉化為技術系統能力；這意味著實施技術解決方案，用于培訓和災害決策支持。

MSG-147項目和CMDR CoE的目標是開發一個參考架構并實施一個技術平臺，以便能夠快速有效地測試危機/災害和氣候變化應對計劃。開發工作包括研究、理論和概念開發、標準化和提高互操作性。該平臺將為危機管理和公民保護建立各種工具和模擬，這些工具和模擬是北約所特有的，并能實現非軍事行動。

在這種情況下，建立模擬單元，使得在HLA環境下能夠交換與災害有關的事件的數據，并將這些信息（報告/單位情況）同時傳輸給軍事（北約和國家）和民用C2系統，是MSG-147小組技術性能的一個突出成果。

本文件描述了作為德國對支持NMSG-147項目的貢獻所面臨的挑戰、開展的工作和取得的成果。德國的貢獻包括概念和技術兩方面的成就。CD&E（概念發展和實驗）方法被用來調查和驗證所產生的概念要求和技術解決方案。

為了能夠提供一個已實施的解決方案，災難FOM模塊（與NETN FOM v2兼容并可集成）被開發并成功測試，作為德國對MSG-147項目的技術支持的貢獻。對這一概念進行技術調查的一個特殊創新是應用CD&E方法和程序來評估M&S領域的新技術解決方案及其實施。

工程概述

該項目在分析北約的CDMP方面有三個主要方向，以改善E&T并支持聯盟的決策過程。

第一個支柱是分析災害風險管理（DRM）過程，在制定作戰計劃之前。這包括

• 快速和準確的災害風險分析；
• 全面的方法和災害之間的關聯性評估；
• 預防和準備措施建議。

第二個支柱集中在北約行動期間的災害響應，評估：

• 快速和準確的災害評估（DA）；
• 動態生成的響應計劃建議；以及
• LL程序。

第三支柱的重點是為教育和培訓、實驗、測試和驗證的不同類型的災害開發一個現實的建模和展示模塊。

為實現上述結果，應開發以下軟件組件（如圖1所示）：

• 輸入數據模塊--統計（歷史）和實時自然數據的數據庫。該數據庫應具有標準化的屬性和接口；

• 災害模型引擎--結合了輸入接口（接受來自數據庫的數據）、災害模型庫（盡可能多的不同類型的災害的數學表示）和輸出接口。輸出接口應該能夠發送各種格式的信息--文本報告、電子郵件、HLA對象等；

• 決策支持模塊--數據庫中包含零散的SOP和定義的災害警報和響應的觸發器。在SOP的每個基本行動中，將添加包含與事件相關的元數據、優先級和順序，以及依賴關系；以及

• 過濾和分配模塊--將過濾相關的基本響應行動，并動態地生成一個響應計劃或預防和準備措施建議。生成的分析和災害發展預測將被分發到定義的客戶。

技術架構應包括一個數據庫，儲存來自不同災害類型的數學模型的數據，這些數據將在一個界面上顯示出來。收集的結果將與已經發生的事件的統計和歷史數據進行比較。根據基礎設施、地理信息系統、植被等恒定指標，將顯示模型的精確性的概率（百分比）。人類的影響將由決策者來評估。通過這種方式，該架構將定義不同模型對不同災害的準確性，每個決策者可以選擇什么樣的模型在不同情況下工作。

災害風險管理評估將根據特定的任務進行，而在操作計劃階段，統計數據，通過操作階段，實時現場數據將被使用。首先，該架構將通過培訓和演習進行測試，如果結果令人滿意，那么它將在操作（戰略）層面實施。帶有災害模型的存儲庫將通過HLA與已被證明對不同災害或危機有用的聯合模擬系統和工具相連接。模型的計算結果將作為對象公布在模擬中。為此，應該為不同的災害創建一個聯盟對象模型（FOM）。根據AMSP-04[4]，聯盟是一個本質上獨立的應用程序（Federates）的聯盟，使用共同的基礎設施服務，通過定義明確的標準接口訪問，并由關于建模責任、常用數據模型和信息交換的共同協議來管理。高級架構（HLA）進化的聯盟是一個使用HLA標準[5]來指定可用的基礎設施服務和訪問它們的API的聯盟。HLA標準還規定了如何使用FOM來記錄信息交換。

正處于一個決定性的十年。中國日益增長的軍事能力迫使美國幾十年來第一次面臨常規軍事失敗的前景。中國繼續積累廣泛的先進能力，專門用于對抗美國的傳統作戰方式。它已經確定了聯合部隊中的依賴性，并正在發展利用這些依賴性的概念和能力。其中的一個核心部分是其集中努力在2027年之前整合其武裝部隊的機械化、信息化和智能化，使自己在必要時處于武力統一臺灣的地位，并為將中國提升到世界舞臺上的實力、繁榮和領導地位創造條件。

如果美國不以足夠的緊迫感迎接挑戰，改造聯合部隊，發展和部署下一代能力，其后果可能是可怕的。今天大多數美國人只知道一個美國是唯一真正的軍事超級大國的世界。這種不受挑戰的軍事優勢支撐著一種國際秩序。相比之下，看到的未來--如果不采取行動--可能會看到全球力量平衡的變化，以及對美國在印度洋-太平洋地區--本世紀經濟、技術和資源最關鍵的地區--支撐了近80年的和平與穩定的直接威脅。這不是關于不再是世界主導力量的焦慮。

為了領先于中國并縮小近期的威懾可信度差距，SCSP提出了一個以技術為中心的競爭性防御戰略--Offset-X，為保持或重新獲得我們對所有潛在對手的軍事技術優勢奠定了基礎。

借鑒美國防部過去三個抵消戰略的經驗教訓以及美國持續的經濟、社會和技術優勢，SCSP概述了十項倡議，這些倡議累積起來為一個新的競爭戰略奠定了技術-軍事基礎。它的目標是：(1) 減少美國、其盟國及其伙伴的潛在軍事、經濟和政治戰爭成本，同時大幅增加中國的此類成本；(2) 使解放軍旨在對抗美國的許多概念和能力失效；(3)大大增加了中國必須考慮的不可預測性程度；(4)將更多的風險從人類轉移到機器，從昂貴和難以替代的系統轉移到低成本、可損耗的系統；以及(5)加強美國和盟國將力量投射到防御嚴密地區的能力。

在國家安全機構中，普遍同意對抗中國對臺灣的潛在行動所需作戰概念的大致內容。在政府內部和外部進行的多次兵棋推演和分析中，這些都被反復強調。美國軍隊和盟友需要能夠在高度競爭的海上、空中和太空領域作戰，包括在龐大的彈道導彈、巡航導彈和防空導彈系統的范圍內；聯合部隊能夠干涉解放軍對臺灣海峽的兩棲和空中攻擊；而且，聯合部隊必須保護美國本土。

由于中國似乎正在運作的時間表，美國防部面臨的挑戰是，在大多數情況下，它將與以前設計的部隊作戰。令人遺憾的是，當威脅一直在有意和緊急地設計其力量來對付美國軍隊時，美國卻沒有設計，當然也沒有足夠迅速地設計來對付威脅。本文認為，為了縮小威懾可信度的差距，除了新的能力外，美軍還需要新的部隊設計。強調在整個美國防部范圍內對部隊編制和部隊使用進行全面審查的重要性，類似于海軍陸戰隊正在進行的2030年部隊設計，在此提出具體建議。然而，在這期間，各軍種和作戰指揮部將不得不采納在本文中提出的旨在擊敗解放軍制勝理論的能力和概念，并進行相應的調整。

以下報告分為五個部分。第一部分討論了由戰場上新興技術的融合和烏克蘭戰爭中出現的作戰經驗所推動的戰爭特征的變化。它還討論了解放軍的制勝理論以及支持性概念和能力。

第二部分闡述了聯合部隊為抵消中國而應追求的目標。它認為，從根本上說，美國軍隊必須有明顯的能力來減少美國、其盟國和其伙伴的軍事、經濟和政治戰爭成本，并有相應的能力來增加中國在戰爭中的這種成本。

第三部分重新描述了Offset-X競爭戰略的來源。它詳細介紹了美國可以利用的針對中國的持續的不對稱性，并建議不斷探索新的不對稱性，以使解放軍永遠保持不平衡。這些不對稱來自于長期存在的組織偏見和來之不易的作戰經驗，而這些經驗對于中國來說是難以復制的，甚至是不可能復制的。

第四部分概述了如何在近期和中期內將 "抵消-X"付諸實施。該部分按作戰功能組織，描述了任務要求、核心能力和實現這些要求所需的技術解決方案。我們還在附件A中提供了現有的和準備就緒的技術解決方案的說明性例子，這些解決方案可以在今天發揮其中的一些能力。

最后，第五部分闡述了未來聯合部隊的特點，這些特點來自于 "抵消-X"，旨在運用 "抵消-X "所產生的能力，并決定迎接未來沖突特點的挑戰。為了指導這種部隊設計的執行，每個特征都包括具有近期影響的行動和具有中期影響的行動，以使未來聯合部隊具有持久的優勢。

綜合來看，本報告提供了三個基本要素--一個有競爭力的機構戰略、支撐這一戰略所需的作戰能力以及執行這一戰略所需的聯合部隊。相信這三個基本要素不僅將關閉我們在2025-2030年時間框架內在印度-太平洋地區可能面臨的脆弱窗口，而且還能很好地應對可能是持久的、疲憊的和--可能是生存的競爭。

美國防部增材制造戰略（2021年）和陸軍指令2019-29（2019年）（通過先進制造業實現戰備和現代化）表明，軍方正在努力將增材制造融入軍事系統。這項定性研究的目的是探索增材制造技術的進展，以評估增材制造部件在陸軍旋翼飛機上關鍵安全應用的可行性。本研究概述了陸軍飛機關鍵安全項目的鑒定過程，回顧了美國防部和陸軍的增材制造政策，詳細解釋了粉床聚變和定向能處置增材制造工藝，并回顧了一個案例研究。增材制造技術需要嚴格的材料和工藝控制，以及重要的鑒定檢查和測試，以支持陸軍航空的關鍵安全應用。然而，增材制造技術已經成熟，現在該技術已經準備好為關鍵應用生產高質量的復雜旋轉翼零件。

概念框架

本研究的概念框架定義了研究過程的目標。首先，本研究將提供一個陸軍航空CSI資格認證過程的概述。本研究將簡要討論與AM和航空有關的陸軍和國防部政策，以便為AM在陸軍航空中的相關性提供背景。然后，本研究將提供適用于陸軍旋翼飛機關鍵應用的金屬部件制造的AM工藝研究。最后，本研究將以一個案例來結束，該案例提供了一個陸軍旋轉翼飛機上使用AM部件的鑒定過程的例子。圖1顯示了生產增材制造關鍵安全項目的研究的概念框架圖。

《科學技術趨勢2023-2043》對科學技術（S&T）趨勢及其對北約軍事行動、防御能力、企業職能和政治決策空間的潛在影響進行了評估。該評估借鑒了北約科學與技術組織（STO）的集體見解和研究活動，其協作網絡由五千多名活躍的科學家、分析師、研究員、工程師和相關研究設施組成。這些見解與對開源科技文獻、選定的國家研究計劃、北約STO技術觀察活動、（嚴肅）研究游戲、STO CPoW（合作工作計劃）活動以及北約創新努力的廣泛審查相結合。該報告分為兩卷，包括總體結論（第一卷）和詳細分析（第二卷）。

本報告基于、更新并擴展了之前出版的《北約科學與技術趨勢：2020-2040》，遵循相同的總體結構和重點。總體而言，該報告的結論和見解經受住了時間的考驗。然而，在廣泛的技術和地緣戰略環境中出現了值得注意的發展，其中值得注意的是COVID-19、烏克蘭、氣候變化、新戰略概念和東南亞。這些變化反過來又推動了相關科技的發展，并突出了它們對企業或軍事行動的影響。

本報告旨在幫助當前和未來的軍事和民事決策者了解新興和顛覆性技術（EDTs），從而指導北約研發組合管理、創新活動和能力規劃。它側重于以下內容： - 為什么這些EDTs對聯盟的未來活動很重要； - 預計它們將如何發展；以及 - 從作戰、組織和企業的角度來看，這對聯盟意味著什么？

在未來的20年里，我們斷言，四個總體特征將決定先進的軍事技術。技術發展將越來越智能化、互聯化、分散化和數字化。這些反過來將導致軍事能力越來越自主、網絡化、多領域和精確。技術將越來越具有雙重用途，即從商業部門開發和汲取。新興技術能力將提高聯盟的作戰和組織效率，實現北約作戰概念的五個戰爭發展要務（WDI）： 認知優勢；多域綜合防御；跨域指揮；分層彈性；以及廣泛的影響和力量投射。同時，這些技術將而且確實正在給聯盟帶來重大挑戰，包括作戰、互操作性、倫理、法律和道德方面的問題。

北約已經批準了一套既定的感興趣的電子技術，也被稱為優先技術領域。成員國國防部長在2019年10月同意了首批七個EDTs。對于上一份科技趨勢報告，STO增加了第八個領域（材料），供未來考慮和發展。2022年，在馬德里峰會上，這些EDT被正式擴大到包括能源和推進以及新型材料和制造。根據STO繼續監測和評估更廣泛的技術領域的任務，本報告還考慮了電子與電磁學（E&EM）技術的最新發展狀況。這些科技領域要么目前處于發展的初級階段，要么正在經歷快速的革命性增長。本報告所考慮的EDT的最終清單，以及通常使用的縮寫或速記（以黑體顯示），是：

• 數據： 大數據、信息和通信技術
• AI：人工智能
• RAS（或Autonomy）： 機器人學和自主系統
• 空間：空間技術
• 高超音速：高超音速技術
• 量子： 量子技術
• BHET（或生物技術）： 生物和人類增強技術
• 材料： 材料和先進制造
• 能源： 能源與推進
• E&EM: 電子和電磁技術

人工智能、自主性、空間、數據領域、能源和機電領域的技術發展被認為主要是（但不完全是）顛覆性的，因為這些領域的發展建立在支持科學和技術發展的悠久歷史之上。這些領域的行動重點圍繞著它們對其他技術的有效采用和影響。因此，對軍事能力的重大或革命性的破壞要么已經在進行，要么將在未來五到十年內產生相當大的影響。新興領域可以在量子、生化技術、材料和數據的某些方面（如6G技術）找到。這些發展也許被定義為重新出現更好，因為以前的發展周期已經對早期的技術革命產生了重大影響。這些技術需要更多的發展時間（10到20年），才能充分實現其顛覆性的軍事能力。

自上次報告以來，有幾個主要的電子技術發展值得注意，包括：

• 數據： 分布式賬本技術、高級分析和可視化的使用增加，以及新的網絡和無線技術（如6G）的發展，正在加速對連接分散的傳感器和C2節點的深思熟慮的數字數據骨干的需求。這反過來又推動了物聯網（IoT）、邊緣計算和新數據架構（如網狀、結構、湖泊等）的發展。

• 人工智能：顛覆性的人工智能應用以及人工智能作為科技推動者或其他EDT發展的催化劑的作用，已經成為整個物理、信息和生物科學及相關技術重大發展的重要因素。同時，人工智能實踐的局限性導致了對新的、更強大的和可信賴的方法的探索，超越了深度學習和AIoT（物聯網人工智能）的發展。

• RAS：人工智能和能源儲存的發展正在推動日益復雜和強大的自主系統的發展。然而，最重要和最有影響的RAS發展是其廣泛的應用和對當前軍事行動和計劃的影響。成本的降低，廣泛的可用性，以及在戰場上的創造性使用，推動了RAS的創新。

• 空間：商業企業和戰略競爭者正在加速空間技術的發展。在敵對地區持續的天基通信（如StarLink）的影響是值得特別注意的。同時，反衛星研究日益受到關注，而在軌維修能力有望使在軌運行更便宜、更長久。新的推進系統也有望增加對非近地（月球）空間的利用并降低發射成本。

• 高超音速：正在為廣泛的軍事應用（如載人飛機）進行混合模式發動機的研發，部署實用的高超音速導彈系統和開發有效的反措施。

• 能源：能源方面的發展，應對氣候變化和安全挑戰，正在推動軍事方面探索和采用電力推進（空中、陸地和海上）以及用于先進能源儲存的新電池化學。對全球大規模太陽能生產以及地面和地外天基小型核電、釷和核聚變反應堆的研究顯示，在2030年下半年或2040年代初，安全和廣泛的能源生產有相當大的前景。值得注意的是，人工智能和新型材料已經并將繼續成為這種發展的關鍵推動力。

• 生物技術：疫苗（如COVID-19的疫苗）近乎神奇的快速發展和工程病原體的潛在發展是值得特別注意的。生物制造、合成生物學和三維生物打印方面的進展正在加速。

• 材料：對室溫超導體的研究，石墨烯（和其他二維材料，如石墨烯）的新用途，以及新的半導體材料為未來的技術帶來了巨大的希望。增材制造和生物打印的應用正在爆炸性增長，顛覆了目前的醫療和物流系統。

• E&EM：新的非硅材料和半導體設計正指向更快的芯片和專門的處理器（如用于AI的神經形態）。

真正的顛覆性影響將通過EDT的組合及其復雜關系所驅動的技術融合而發生。以下協同作用和相互依存關系預計將對未來軍事能力的發展產生高度影響：

• 數據-人工智能-自主性： 自主性、大數據和人工智能的協同組合，利用智能、廣泛分布和廉價的傳感器與自主實體（物理或虛擬）一起，將利用創新技術和方法，產生潛在的軍事戰略和作戰決策優勢。

• 數據-人工智能-BHET： 人工智能與大數據配合，將有助于設計新的藥物、有目的的基因修改、直接操縱生化反應、新的化學和生物威脅，以及活體傳感器。

• 數據-人工智能-材料： 人工智能與大數據配合，將有助于設計具有獨特物理特性的新材料。這將支持使用二維材料和新技術的進一步發展。

• 數據-量子： 在10到15年的時間里，量子技術將通過大幅提高傳感器能力、改進PNT（定位、導航和計時）、安全通信和計算，擴大C4ISR數據收集、處理和利用能力。

• 能源-材料-人工智能：在石墨烯等新型材料和外來電池化學的推動下，能源儲存的新發展，以及更強大的輕質材料和新型設計（如大規模鑄造、超級電容或3D打印），將繼續推動電氣化或綠色燃料（如氫和生物燃料）在軍事行動中的使用。支持這些設計和材料開發并優化能源使用的人工智能將有助于北約部隊的綠色化。

• 空間-量子：基于空間的量子傳感器，在量子密鑰分配通信的推動下，將產生適合衛星部署的高精度傳感器。越來越多的商業化的、更小的、更低功率的、更敏感的、由量子傳感器促成的分布式天基傳感器網絡將在10到15年內成為未來軍事ISR架構的一個重要方面。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。

2020年11月，英國首相宣布在四年內增加165億英鎊的國防開支。多年期預算解決方案為英國防部提供了中期的確定性，并支持更好的規劃和決策。

本報告反映了資金增加和政府綜合審查的結果，這為英國防部的戰略和政策目標提供了參考。因此，裝備計劃反映了對能力的重大新投資計劃，但也反映了對與戰略方向不太一致的領域的削減。

英國防部正在開展一項激進的計劃，以使其部隊現代化并發展應對未來威脅的能力。

英國防部有一個平衡成本和預算的裝備計劃。從21/22年起的十年間，計劃在裝備采購和支持上花費2380億英鎊，比去年的報告增加了480億英鎊。截至2021年4月，評估設備計劃在十年內有43億英鎊的余額，而上一次報告中的缺口為73億英鎊。

裝備計劃仍在不斷發展。在一個有許多大型計劃的復雜計劃中，預測將隨著交付時間表和成本估算的發展而改變。這對于新的計劃來說尤其如此，因為這些計劃的承包商可能還沒有被選中，或者是那些依賴新技術的計劃。該計劃的交付還存在其他風險，包括該部實現本報告所述效率和節約目標的能力。

因此，英國防部需要有能力管理變革，而不訴諸于較差的性價比措施或削減能力。本報告的第二部分闡述了戰略和杠桿。例如，今年是自2018年以來，第一次在進入新的財政年度時，為設備計劃提供了資金應急措施，而且該部在以后幾年預留了資金，以便在不必削減其他計劃支出的情況下引入新能力。

雖然該計劃的可負擔性存在風險，但議會年度支出框架內的支出不足也是一個現實的風險，英國防部正在制定應急計劃以減輕風險。資本支出的大幅增加和大量新項目的實施將是一個挑戰。我們的工業伙伴的表現將是至關重要的。

在改善該部的財務、商業和項目交付技能和能力方面繼續取得進展，包括改善分析和預測支出的工具，努力提高財務數據的質量，以及建立一支更合格的員工隊伍。進一步的工作正在進行中，以解決該部目前規劃流程中剩余的需要改進的地方。本報告的第三部分介紹了這項工作。

本報告的第四部分，即部門分析，顯示了每個軍事指揮部和管理裝備計劃的組織的主要變化。

2020年，美國和愛沙尼亞指派北約合作網絡防御卓越中心開展為期兩年的5G供應鏈和新一代電信基礎設施相關的網絡安全項目，以解決北約盟國和緊密合作伙伴的戰略、法律和政策問題。該項目的目的是研究電信網絡供應鏈安全的不同方面，支持相關研究并為聯盟勾勒出建議。隨后，CCDCCOE在2021年發表了《軍用5G網絡的供應鏈和網絡安全研究報告》。這第二份報告側重于軍事運動背景下5G網絡的實際問題，是第一份研究報告的后續，采用了智能海港和C-V2X支持的公路運輸兩個案例研究。

新技術的出現為許多行業創造了巨大的利益和潛在的使用案例，同時也是大國競爭領域的一種工具。為此，電信和通信技術已被大小國家用于政治和軍事優勢--有時在規模和相對實力不同的競爭對手之間帶來一定程度的均勢和平衡。5G蜂窩通信的推出是在逐步和持續的基礎上進行的，需要軍隊、情報部門和私營部門不斷調整，以避免任何潛在的不利因素。然而，5G技術也給軍事部門帶來了許多新的解決方案和應用。隨著技術的不斷發展，即使不為軍隊本身開發5G解決方案，也會出現新的風險和威脅。由于民用技術的快速發展和軍隊對民用解決方案的依賴，例如軍事行動，5G將不可避免地到達軍隊并影響日常運作。因此，所有相關各方都需要做好準備，應對5G帶來的機遇和風險。隨著新的風險和威脅的上升，今天需要考慮和解決網絡安全方面的問題，以消除未來的潛在威脅，特別是對北約盟國的軍隊和密切的合作伙伴。因此，網絡機會和風險都需要從技術角度進行評估，以了解在北約國家間移動設備和物資時對軍隊的影響。為了實現北約的功能意識，使用案例將作為向該領域的政策制定者提出建議的基礎。

該報告以智能港口和智能公路為案例，研究了2030年軍事行動場景下與5G連接技術相關的網絡安全挑戰。該報告旨在提高人們對通過公共和私人5G網絡運作如何影響北約和平時期的集體防御的認識，從而為決策者提供與5G網絡相關的可能挑戰的循證信息。

該報告介紹了2030年波羅的海地區軍事行動的未來前景故事情節。然后，它提供了兩個5G用例的描述，即智能海港和智能公路，這兩個用例在2030年可用于為北約的集體防御目的運輸軍事裝備和物資。基于與5G實施相關的風險和威脅分析，報告強調了軍隊使用私人和公共網絡可能面臨的主要網絡安全風險和挑戰。最后，報告制定了一套建議，供盟國和/或北約決策者在發展5G基礎設施和制定網絡相關政策和決策時考慮。

《軍事中的人工智能和自主:北約成員國戰略和部署概述》報告以及相關文件《附錄A -國家概況》提供了人工智能和自主技術在北約盟國軍事中的作用的高層視圖。這是第一個專門針對北約國家軍事人工智能的學術研究。

該報告概述了每個北約國家在軍事人工智能方面的觀點和雄心，并概述了它們目前對人工智能技術的使用。在附錄A中，報告探討了每個國家在軍事和國防背景下與人工智能的接觸程度，審查了國家人工智能戰略和當前人工智能技術使用的公開來源。

本研究的策略含義如下:

鼓勵負責任的人工智能規范:作為一個基于共識的聯盟，北約在促進安全和軍事人工智能討論方面處于獨特地位，并有機會協調成員國之間的規范建設活動。

人工智能的采用:北約是一個有價值的機制，通過該機制，可以按需向成員國提供能力建設指導和更廣泛的援助。

協作增強抵御能力:加強聯盟合作可能使各國能夠利用能力建設努力，更好地應對與人工智能技術相關的安全挑戰。

維持集體防御:人工智能技術的能力差距不斷擴大，可能導致一些成員國在應對更快的沖突環境方面裝備相對不足，在這種環境中，對手越來越多地利用人工智能和自主系統。

關注未來的互操作性: 豎井式創新為聯盟提出了未來的互操作性挑戰，例如在跨國運營中共享數據和AI應用。

澳大利亞皇家海軍 (RAN) 最近推出了一項開發和使用機器人、自主系統和人工智能 (RAS-AI) 的戰略，該戰略將通過一項運動計劃來實施。蘭德澳大利亞研究團隊正在通過建立證據基礎來支持 RAN 的這項工作，以幫助識別和塑造基礎活動。本報告概述了近期和長期（到 2040 年）海上 RAS-AI 技術的現狀和軌跡，并對近期、中期和長期可能執行的任務進行了高級審查根據相關的技術和非技術推動因素。

本報告并沒有研究人工智能在海上行動中更廣泛的整合，而是關注支撐無人平臺的任務和技術的進步，包括無人空中、水面和水下航行器。除了概述近期和長期 RAS-AI 任務的關鍵技術推動因素外，該報告還指出了在 RAS-AI 能力發展中應考慮的三個關鍵原則：（1）關注多種技術（新系統和“遺留”系統），而不是單一的技術解決方案； (2) 考慮國防和商業 RAS-AI 系統的互補性進展； (3) 監測非技術因素，例如不斷發展的監管、法律、政策和道德框架，這些框架可能會顯著影響未來的技術采用路徑。

研究問題

• RAS-AI 技術和任務在海洋領域的前景如何？
• 到 2040 年，海上領域的 RAS-AI 技術和任務的可能軌跡是什么？
• 哪些可能的技術推動因素會塑造未來海上區域的 RAS-AI 任務？

主要發現

• 快速發展的技術環境使 RAS-AI 任務在海洋領域得以擴展
  • 無人駕駛飛行器 (UAV) 任務的跨度有所增長，特別是因為無人機的覆蓋范圍、適應性和生存能力不斷增加（盡管仍然相對有限）。
  • 由于通信、有效載荷和模塊化的進步，越來越多地使用無人水面航行器（USV）來支持海軍任務已經成為可能，盡管限制包括依賴載人平臺的遠程控制以及與其他車輛的有限集成。
  • 無人水下航行器 (UUV) 任務已經擴大，因為其在更深的深度、更遠的距離以及先進的傳感器和有效載荷下運行的能力越來越強。然而，水下通信、網絡和深水導航的有限耐力和未解決的障礙仍然對 UUV 任務施加了限制。
• 在所有平臺上，海上 RAS-AI 任務可能會在短期內擴大，這得益于幾個關鍵技術領域的進步
  • 在自治、集群、互操作性、安全通信和信息交換、生存能力、推進和能源管理以及先進傳感和多任務平臺開發等領域取得了進展。
• 從長遠來看，技術和非技術障礙可能會限制某些 RAS-AI 任務
  • 長期 RAS-AI 任務可能包括在有爭議的環境中部署以及在進攻性自主和動力應用中的部署，盡管后者可能會受到道德、法律和監管障礙的嚴重限制。
  • 長期任務和技術前景的特點是存在很大的不確定性，可能需要通過后續研究探索更多種類的具有潛在破壞性的未來 RAS-AI 任務、技術和戰術。