美國認為中國是一個同行的威脅，如果與中國發生戰爭，美國可能會進行大規模作戰行動（LSCO）以實現國家目標。然而，中國并不以大規模作戰行動的形式來構思戰爭。相反，中國追求系統破壞戰（SDW）。針對中國的SDW進行的LSCO可能會顯示出在實現預期節奏方面的挑戰。此外，針對SDW的LSCO可能揭示出美國陸軍必須潛在地將其對作戰風險的評估從對陸地作戰的關注轉移到對系統作戰的關注。節奏、頂點和風險是用于評估針對SDW的LSCO挑戰的十個作戰要素中的三個。然而，它們也為美國陸軍重新定義未來戰爭的作戰藝術要素提供了一個先導。

摘要

美海軍陸戰隊的遠征戰車（EFV）項目從開始到取消花費了超過30億美元。兩棲作戰車（ACV）試圖取代兩棲突擊車（AAV）并接替EFV的位置。一個項目的比較可以用來從以前的管理錯誤中學習并防止這種規模的失敗。通過分析這兩個兩棲車輛項目，對照現有的項目管理工具，包括決策科學原則，評估了相關的成功和失敗。本報告比較了兩個項目生命周期中的關鍵節點，并為未來兩棲作戰車輛的采購提供建議。結論顯示，不平衡的成本和進度的增加壓倒了EFV的性能目標，導致了取消。結果，ACV顯示出較低的性能，但相比之下，成本較低。通過研究，采購專業人員可以更好地理解監督的重要性，找到解決方案，并有效地裝備自己來管理主要的國防武器系統。

I. 簡介

A. 海軍陸戰隊的兩棲任務

美海軍陸戰隊旨在維持護美國遠征軍。雖然遠征任務隨著每個沖突的發生而變化，但海軍陸戰隊仍然保持靈活，并努力保持較高的戰備水平，以便在沖突發生時迅速作出反應。兩棲作戰是圍繞海軍陸戰隊遠征性質的基本能力之一。海軍陸戰隊理論出版物（MCDP）《遠征作戰》指出，"海軍陸戰隊遠征作戰的頂點作戰概念是海上作戰機動"（海軍部[DON]，2018年，第89頁）。自成立以來，進行艦艇到岸上行動的能力已經定義了海軍陸戰隊。通過1947年《國家安全法》的通過，國會將兩棲任務編入法典，并賦予海軍陸戰隊如何完成這些任務的自由裁量權：

• “美國海軍陸戰隊隸屬于海軍部，應包括陸上作戰和服務部隊以及其中可能包含的航空部隊。海軍陸戰隊應進行組織、訓練和裝備，以提供聯合武器的海軍陸戰隊，以及支持性的航空部門，與艦隊一起奪取或保衛先進的海軍基地[強調是后加的]，并進行對開展海軍戰役可能至關重要的陸地行動。海軍陸戰隊的職責是與陸軍和空軍協調，發展與登陸部隊所使用的戰術、技術和設備有關的兩棲作戰階段[強調是后加的]。此外，海軍陸戰隊應提供在海軍武裝船只上服役的分隊和組織，應提供安全分隊以保護海軍駐地和基地的海軍財產，并應履行總統可能指示的其他職責。但這種額外的職責不應減損或干擾海軍陸戰隊主要組織的行動。海軍陸戰隊應根據綜合聯合動員計劃，負責擴大和平時期海軍陸戰隊的組成部分，以滿足戰爭的需要。(海軍陸戰隊大學[MCU], 2021) ”

此外，10 U.S.C. § 5063規定了海軍陸戰隊的組成和職能，合法地要求 "海軍陸戰隊將被組織、訓練和裝備，以提供兩棲和陸地作戰能力，奪取先進的海軍基地并進行海軍陸地作戰"（MCU, 2021）。

B. 解讀

美海軍陸戰隊通過繼續采購和維護兩棲車隊來響應這一號召。海軍陸戰隊在菲律賓、第二次世界大戰、越南和韓國的戰斗中使用這些車輛。自1971年以來，海軍陸戰隊使用了突擊兩棲車（AAV），正式命名為AAV-7A1。這些車輛的兩棲性質造成了昂貴的操作和維修周期。2020年提交給國會的一份報告指出，"AAV已經變得越來越難以操作、維護和維持......[其]兩英里的船岸距離被許多人視為一個重要的生存能力問題，不僅對車輛本身，而且對海軍兩棲部隊"（Feickert，2020，第2頁）。盡管有這些事實，軍團認為這種能力值得冒險。然而，多年來，政治、公共和軍事官員對海軍陸戰隊理論的某些方面表示反對，因此也反對兩棲車輛的相關性。例如，在1957年，克魯拉克準將給海軍陸戰隊司令佩特將軍寫了一封信，指出 "美國不需要海軍陸戰隊。然而，出于完全超越冷酷邏輯的充分理由，美國想要一支海軍陸戰隊"（丹尼，2021）。

盡管有政治壓力和與AAV兩棲能力相關的挑戰，海軍陸戰隊繼續其合法的歷史使命。兩棲需求仍然有效。盡管如此，鑒于圍繞著遠征戰車（EFV）開發的數十億納稅人資助的沉沒成本，海軍陸戰隊繼續其兩棲作戰車（ACV）的追求。然而，這種采購努力與海軍陸戰隊內部激進的部隊設計措施相吻合，強調了有關戰斗空間、設備和力量投射的作戰轉變。這項研究的目的是對未來兩棲作戰車輛的采購工作產生積極的影響。

C. 利益相關者

海軍陸戰隊的兩棲能力包括各種利益相關者，包括美國的納稅人、國會、參謀長聯席會議、海軍和海軍陸戰隊領導人、軍人、工業承包商（通用動力公司和BAE）以及各種研究組織，如政府問責辦公室（GAO）、國會研究服務部（CRS）和監督委員會。每個組織的目標和目的并不總是一致。相互競爭的利益，如工作、作戰準備、成本節約、互操作性和安全，都會影響到采購方案。這項研究并不深入關注每個利益相關者；相反，它將利益相關者的互動與項目結果聯系起來。

D. 范圍和效益

這項研究對于避免因采購計劃取消而導致的實際浪費和不支持的作戰人員的低效率是至關重要的。該報告對兩個項目進行了比較和對比，并觀察了四個方面的優勢和劣勢的項目證據：（1）強制性要求，（2）國防部決策支持系統（DSS）模型，（3）項目管理（PM）工具，以及（4）決策科學原則。通過比較分析，項目管理部門可以更好地了解決策的影響。分析了移位的關鍵性能參數（KPP）、計劃基線以及與工業界的協調。該分析遵循國防部決策支持系統（DSS）的結構，具體到主要能力獲取途徑。最后，試圖通過決策科學原則來分析組織行為。這方面可以使項目經理（PMs）認識到可能對項目產生負面影響的范式和認知障礙。

E. 分析技術

研究主要采用了公開來源的文件，包括美國防部的指導手冊、報告、計劃提交書以及各種書籍和文章。此外，還進行了硬拷貝和互聯網搜索，并通過國防采購管理信息檢索（DAMIR）系統訪問具體的項目數據。在整個文獻審查中使用這些來源，以建立與EFV和ACV比較有關的分析標準。

值得注意的是，在整個報告中，無法證明因果關系。然而，顯示了相關性，然后進行了觀察。這種外部觀察并不包含所有的計劃信息，也不支持完全全面的研究水平的意圖。有太多的變量存在于PM的控制范圍之內和之外，無法分析所有的風險來區分一個絕對正確的前進道路。同樣，項目的可變性也不支持推薦一個具體的規定性過程，只是建議。

F. 研究問題

EFV和ACV項目在以下關鍵國防采購領域的比較：（1）強制性要求，（2）美國防部決策支持系統（DSS）模型，（3）項目管理（PM）工具，和（4）決策科學原則。

這個問題可以用幾種方式來回答，特別是考慮到強制性要求、工具和專業的多樣性。盡管如此，說明了信息的數量和相互聯系性。接下來，第二章闡述了每個項目的歷史背景和時間線，引出第三章的文獻回顧和分析。然后在第四章中，總結了適用于兩個項目的聯系。

前言

美國陸軍未來與概念中心 未來戰爭部主任 克里斯-羅杰斯上校

歷史上的戰爭包含了大量改變戰爭性質的工具和技術的例子。自最初研究多域作戰（MDO）以來，美國陸軍發現人工智能是一種新興技術，有可能改變戰爭的特點，也許也會改變戰爭的性質。使用人工智能（AI）解決方案來緩解軍事問題是過去兩年未來戰爭研究、檢查和學習的一個反復出現的主題。作為2019年未來研究計劃的一部分，我們與陸軍、聯合、多國、學術和科技組織合作，探索和了解人工智能對多軍種的影響，并為未來的研究和發展制定一個操作框架。

多域作戰的人工智能運作最終報告提供了采用人工智能的組織框架，以幫助陸軍和聯合部隊更好地定義所需的能力以及相關的數據和網絡架構，以實現多域能力部隊。描述聯合部隊如何采用人工智能解決方案，為了解人工智能在時間和空間上對多域作戰的影響提供了一個操作說明。本報告確定并解決了與人工智能相關的好處、機會和挑戰，為進一步分析提供了基礎。諸如人工智能等新興技術使陸軍不僅可以改進當前的戰術、技術和程序，而且可以創造新的運用和融合能力的方法。

該報告支持美國陸軍人工智能任務組，該組織負責制定陸軍的人工智能戰略和政策。本文通過描述部隊如何在整個MDO框架內采用人工智能解決方案和相關技術，啟動了陸軍的人工智能運用工作。這份報告使概念發展團體能夠修改陸軍功能概念和戰場發展計劃。它為能力發展團體提供了作戰視角和部隊在確定所需能力時必須考慮的技術影響。此外，該報告還為作戰概念文件或基于能力的評估提供了開發情景或小插曲的基礎。該文件為科學和技術界提供了行動背景，以便為人工智能研究、開發、建模和模擬提供信息和指導。最后，它支持制定一個在未來使用人工智能的全面愿景，以告知陸軍現代化的努力，這將創造有能力的MDO部隊，準備好與任何對手作戰并取得勝利。

執行摘要

人工智能（AI）是未來聯合部隊實現多域作戰（MDO）全部潛力的基礎。人工智能系統提供了跨越領域、電磁頻譜和信息環境戰勝對手的能力。在競爭中使用這些系統使聯合部隊能夠近乎實時地了解作戰環境，從而更好地運用能力來擊敗旨在破壞區域穩定的威脅行動，阻止暴力升級，并將被拒絕的空間變成有爭議的空間。在從競爭到武裝沖突的過渡中，人工智能的機動、火力以及情報、監視和偵察能力為聯合部隊提供了拒絕敵人奪取優勢地位的能力。改進的維持能力與攻擊敵人的反介入/空中拒止網絡的能力相結合，為美國部隊提供了奪取作戰、戰略和戰術優勢位置的能力。通過由人工智能支持的多領域聯合行動圖（MDCOP）增加了解，使美國部隊有能力協調多領域的效果以創造優勢窗口。

制定人工智能的作戰概念使陸軍能夠更好地理解這些技術對戰爭的性質和特征的潛在影響。描述陸軍如何在未來的作戰環境中使用人工智能，有助于說明其對戰爭的暴力、互動和基本的政治性質的影響，以及戰爭不斷演變的特點。本文提供了一些小插曲（附錄A），說明了人工智能的組織運用，為美國陸軍RAS總體概念、作戰和組織概念、基于編隊的作戰概念以及系統或單個系統的運用概念的潛在發展提供信息。

人工智能的運作影響到未來部隊將如何運作，如何針對對手開展行動，以及指揮官如何利用軍事藝術和科學，運用部隊能力來實現預期效果和目標。在2019年未來研究計劃（FSP19）期間，人工智能工作線（LoE）確定了與實施人工智能支持的多領域解決方案有關的以下問題：

• 數據管理--AI/ML應用程序依賴于對策劃的數據的訪問，以便發揮作用。陸軍必須培養一種以數據為中心的文化，以標準化的格式和協議有效地生成、存儲和訪問數據。人才管理的努力必須側重于發展、培訓和保留一支精通數據的員工隊伍。這可以通過以下方式實現：

  • 在整個部門培養一種以數據為中心的文化

  • 投資于整個員工隊伍的數據科學培訓

  • 簡化數據訪問

  • 設計和實施協議，以確保數據的可發現、可訪問、可共享和可互操作性

• 功能分解--狹義的人工智能本質上是有限的，構建算法的數據科學家需要精確的問題定義，準確確定聯合部隊的要求。

• 可解釋人工智能--人工智能支持的系統需要有能力解釋決策/建議和所采取的行動背后的邏輯。這種解釋 "為什么"的能力是人類對人工智能智能體的信任基礎。

• 邊緣計算/人工智能--未來的作戰環境與有爭議的電磁頻譜預期要求有能力向前處理極其龐大的數據集，以及能夠自主行動的人工智能平臺。

• 利用商業部門--美國防部實驗室繼續在人工智能/ML發展方面取得重大進展，特別是與聯邦資助的研究和發展中心合作。商業部門繼續探索和擴大可能適用于軍事應用的工作。

作為FSP19的一部分，人工智能LoE開發了五個小插曲和一個概念草圖（見附錄A），以協助人工智能和機器學習的運作。這些小插曲說明了聯合部隊如何利用人工智能/ML來解決多領域行動所需的關鍵能力。MDCOP概念將依靠幾個有限內存的人工智能來建立和維護描繪整個戰場的藍、紅、綠活動。一個反應式機器人工智能將為特定的指揮官和總部定制MDCOP。合作傳感、維持、攻擊和瞄準的小插曲依靠反應式機器人工智能來優化傳感器覆蓋、維持吞吐量、攻擊順序和射手選擇。

未來部隊需要人工智能來充分實現多領域作戰的潛力。人工智能支持的系統使未來部隊能夠進行信息收集和分析，以便在時間有限和信息競爭的環境中增加對形勢的了解。這種能力使快速、知情和合理的決策成為可能。人工智能的決策支持代理將減輕作戰人員的認知工作量并提高整體效率。由人工智能支持的無人系統將探測、識別和穿透高風險區域，以提高開展行動和保護部隊、人口和資源的能力。人工智能使MDO在與近似對手的沖突規模下實現了作戰速度的要求。

美國海軍陸戰隊正在探索使用人機協作來控制前線部署環境中的無人駕駛航空系統（UAS），其任務范圍廣泛，包括情報、監視和偵察（ISR）、電子戰（EW）、通信中繼和動能殺傷。美國海軍陸戰隊設想使用未來的垂直起降平臺（VTOL）來支持混合戰爭任務并實現軍事優勢。對于美國海軍陸戰隊的混合戰爭應用，以實現任務優勢和戰爭主導權，美國海軍陸戰隊需要了解VTOL機組和無人機系統之間錯綜復雜的人機互動和關系，以獲得戰斗空間態勢感知，并有效地計劃和執行針對常規和不對稱威脅的旋轉翼行動。這項研究的重點是美國海軍陸戰隊在海洋環境中的打擊協調和偵察（SCAR）任務，以促進遠征基地先進作戰（EABO）在沿岸地區。有多種復雜的功能必須加以考慮和評估，以支持人機協作互動，提高任務的有效性：任務規劃、移動和滲透、區域偵察、偵察戰斗交接和過渡。

這份頂點報告探討了SCAR任務期間三個系統之間的人機協作：UAS、VTOL和地面控制站（GCS）。該研究從VTOL項目的文獻回顧開始，研究了美國海軍陸戰隊SCAR任務戰術和用于促進EABO的理論概念。此外，它還包括對自主性和自動化、人工智能和機器學習的研究。通過使用合作設計模型來探索這三個系統的人機協作互動和過程，文獻回顧探討了如何使用基于三個因素的相互依賴性分析（IA）框架來確定人類執行者和機器團隊成員之間的相互依賴性：可觀察性、可預測性和可指導性。

通過基于模型的系統工程（MBSE）工具，將SCAR任務的高級功能分解為分層次的任務和子任務，系統分析被用來支持聯合設計方法。根據Johnson（2014）的說法，合作設計方法研究了相互依賴的概念，并使用IA框架作為設計工具。IA框架捕捉了主要執行者和支持團隊成員之間的互動，以發展支持每個主要任務和分層子任務的所需能力，從而產生HMT要求。這份頂點報告分析了兩種選擇。第一個方案認為UAS是主要執行者，VTOL和GCS是輔助團隊成員。第二種方案認為VTOL是主要執行者，UAS和GCS是輔助團隊成員。基于這兩種選擇，IA框架評估了17個主要任務、33個分層子任務和85個執行SCAR任務的所需能力。

此外，研究發現需要一個強大的數字任務規劃系統，如升級后的海軍陸戰隊規劃和行動后系統（MPAAS），通過存儲以前的任務和經驗教訓的數據來促進機器學習。美國海軍陸戰隊將面臨無人機系統的處理能力和信息存儲方面的挑戰。應盡一切努力增加UAS的處理能力。必須實施一個有效的主要、備用、應急和緊急（PACE）通信計劃，以確保UAS、VTOL和GCS之間所有通信平臺的冗余。美國海軍陸戰隊必須實施支持信任、提供快速反饋和簡單操作的接口。

最后，為了準確評估VTOL、UAS和GCS之間的HMT要求，頂點報告促成了一個探索性實驗的發展，該實驗將在海軍研究生院（NPS）建模虛擬環境和模擬（MOVES）實驗室使用，以促進未來的研究。制定了操作要求和測量方法，以確定HMT要求的有效性。

這項頂點研究為在SCAR任務中執行VTOL/UAS混合行動的人機互動復雜性提供了明確的證據。該頂點研究確定了使用系統分析和協同設計作為一種有效的方法，通過IA框架促進人機協作需求的發展。此外，該研究確定了對復雜的自主性和技術準備程度的需求，這可能是目前還沒有的。頂點建議美國海軍陸戰隊繼續研究人機協作，并利用SCAR任務探索性實驗來進一步完善和研究VTOL/UAS的高級系統要求，以支持具有前沿部署的UAS的混合行動，重點是實現4級自主權。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）具備執行許多任務的能力，但目前的理論并沒有充分考慮將其納入。特別是，如果操作人員與飛行器的比例為一比一時，并沒有考慮提高無人機的自主性。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發工作利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心、自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件模擬環境中進行了廣泛的測試，并在現場飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

第1章：導言

1.1 背景和動機

2019年，美國海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："我們今天做得很好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰優勢"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征前沿基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛飛行器的使用方式。通過使用大型的合作自主無人飛行器系統，或稱蜂群，將有助于實現這一目標。無人飛行器蜂群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的機會。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主性的系統為中心。另外，目前的系統依賴于單個飛行器的遠程駕駛；也就是說，每輛飛行器有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-飛行器管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將需要能夠讓操作員擺脫束縛或提高他們同時控制多個飛行器的能力系統[2]。

考慮到這些目標，美國海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多飛行器的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并安全回收[3]。

1.2 研究目標

這項研究的主要目標是證明使用無人機蜂群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這部分研究的重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持多飛行器任務分配的決策機制；以及任務執行期間的多飛行器控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般的蜂群算法，并證明了對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

1.3 方法論

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這一審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定這些系統在基地防御任務中的使用情況。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOE）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和游戲。

1.4 結果

最終，本研究成功地實現了其主要目標，并展示了一種包含周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，以此來制定任務要求，并將這些要求分解成可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最后的結果是令人滿意的，在本研究過程中開發的戰術被評估為有效的概念證明。

1.5 論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。

第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。

第3章概述了以前自主系統基于行為的架構工作，ARSENL多車輛無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。

第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。

第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。

最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。

美國缺乏一套專門的人工智能（AI）戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角，不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手（Grip）"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系：自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎，除了揭示改變任務指揮理論的必要性外，還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平（和作戰藝術）在歷史上有類似的案例，說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設，揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的，此外，美國陸軍任務指揮理論需要調整，以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。

簡介

“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里，誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士，2018年

預計人工智能（AI）將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力，超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統（AWS）中的潛力同樣是無限的：分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題，為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化（和革命）的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后，法國人忽視了普魯士的鐵路試驗，給第三帝國帶來了危險，同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出，每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。

對作戰層面的討論側重于作戰藝術，以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段，以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論，增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險；實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上，而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致；這引起了沖突的可能性，其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么？大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么？有哪些關于顛覆性技術的歷史案例？理論應該如何改變以解釋顛覆性技術？

本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念，以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能；一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節（理論）將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊，方法是：綜合美國的人工智能戰爭理論，描述中國的人工智能戰爭理論，以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節（歷史）是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰（ALB）的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節（新興理論）提出了作戰藝術的新要素，作為一種認知工具，幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型，讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展，以說明人機互動的情況。

主要研究成果

人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏；然而，在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系，這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能，揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜，通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度，或者說掌握的形式，代表了作戰藝術的一個新元素。同樣，需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中，以實現掌握形式之間的移動。

方法論

綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖，提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景，允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據，政策和發展路線圖是必需的，因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模，中國被選為對抗模式，預計在10到15年內，中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。

圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論，以喚起人們對多域作戰（MDO）和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展，而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的，因為它仍然是一個更大（和有限）整體的一部分，因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題，從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史，考慮到人們不能直接分析以前的沖突，以獲得教訓或原則。在這種情況下，任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制，以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。

范圍和限制

本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內，其理解是解決方案是聯合性質的，因為 "陸軍不能單獨解決問題，概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致，清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案，而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。

關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮，本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是，人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的，而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的，人工智能的戰術實施將不會被詳細討論，而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。

摘要

在過去的15年里，人工智能（AI）代表了一個快速擴張的領域，它將從本質上徹底改變分析過程。歷史上以人為中心的流程和能力正迅速被不斷擴大的數據收集所淹沒，從而創造了一個人工智能工具可以填補的空白。使商業行業受益的人工智能應用提供了類似的機會，在軍事領域內增加價值。海軍陸戰隊正在大力投資擴大其在整個海軍陸戰隊情報、監視和偵察體系（MCISRE）的收集能力。2015-2020年MCISRE計劃指導所有情報學科的情報、監視和偵查資產的現代化。隨著收集能力的擴大，處理和利用信息的分析工具必須以類似的方式發展。為了擴大其分析能力，海軍陸戰隊情報部門必須建立一個戰略，確定如何整合人工智能能力。本論文利用當前的人工智能技術能力，提出了一個在MCISRE中整合它們的戰略。該戰略將在理論、組織、訓練、物資、領導/教育、政策和設施（DOTMLPF）方面提供一個整體的前景，為高級領導層提供物質和非物質解決方案的建議，以支持人工智能在MCISRE內的整合。

1 導言和概述

1.1 簡介

人工智能（AI）是一個快速擴張的領域，它將從本質上徹底改變分析過程。歷史上以人為中心的流程和能力正迅速被數據收集的擴展所淹沒，這就產生了一個缺口，而人工智能工具提供了填補這一缺口的能力。到目前為止，人工智能的大部分應用都集中在商業行業。信息技術、營銷、會計和客戶服務行業都從人工智能的算法和系統開發擴展中受益（Ramaswamy，2017）。軍事領域，包括海軍陸戰隊情報、監視和偵察事業（MCISRE），同樣可以從人工智能的商業行業應用中受益。

海軍陸戰隊在擴大整個MCISRE的情報、監視和偵察（ISR）能力方面進行了大量投資。2015-2020年MCISRE計劃指導所有情報學科的收集能力的現代化（HQMC-I，2014）。隨著收集能力的擴大，分析能力必須以類似的方式共同發展，以防止收集和利用之間出現差距。為了擴大其分析能力，海軍陸戰隊情報部門必須建立一個戰略，確定如何對待人工智能能力的整合。

這篇論文將探討當前的人工智能技術能力，并提出一項戰略，以利用它們應用于MCISRE。該戰略將在理論、組織、訓練、物資、領導/教育、人員、設施和政策（DOTMLPF-P）方面提供一個整體展望，為高級領導層提供物質和非物質解決方案的建議，以支持人工智能在情報企業中的整合。

1.2 問題陳述

2012年9月14日，15名塔利班叛亂分子突破了堡壘營的東部邊界（加勒特，2013）。在威脅被消除時，兩名美國軍人死亡，八人受傷，十幾架飛機被摧毀或損壞（加勒特，2013）。隨后的調查提供了因果關系，其中包括不適當的安全人員配置、沒有觀察到的地形、缺乏深度防御、缺乏巡邏和缺乏當地機場的安全（加勒特，2013）。所有這些因素都與不適當的友好行動路線（COA）的制定有關。報告中列出的其他促成因素包括通過錯誤的威脅評估低估了敵人，以及沒有考慮到所有可能的敵人COA。現有的人工智能工具可以應用于軍事領域，以更好地促成友軍的COA決策，并對敵人的能力和意圖提供更好的預測分析。如果軍事領導層配備了人工智能能力，他們可能已經為攻擊做了更多準備，并防止了巨大的生命和飛機損失。

在過去的15年里，人工智能的能力已經迅速擴大。能力的增長與同期人工智能創業公司14倍的擴張相對應（Shoham等人，2017）。盡管有這樣的增長，海軍陸戰隊卻未能在整個MCISRE中利用和充分納入人工智能。由于沒有納入這樣一種關鍵能力，未能適應人工智能技術，通過降低分析能力對海軍陸戰隊的情報作戰功能產生了負面影響。數據收集正在以指數級的速度擴展，人類歷史上產生的當前全球數據的90%是在過去兩年中收集的（Savitz，2013）。隨著數據收集的不斷擴大，海軍陸戰隊的分析退化將變得巨大，在收集和分析人員處理和利用數據的能力之間產生了差距。缺乏正式的戰略來整合整個MCISRE的人工智能，導致了這個問題。一項定性研究，調查DOTMLPF-P對人工智能整合的考慮，可以幫助制定一個有凝聚力的戰略，這將有助于解決這個問題。

1.3 目的聲明

這項研究的目的是對商業和美國防部（DoD）的人工智能能力和軟件與海軍陸戰隊的分析工具集進行評估和并列，以確定潛在的能力和整合方法。這種識別和隨后的建議旨在擴大情報分析員的分析技術，以彌補海軍陸戰隊在收集和利用大數據之間不斷擴大的能力差距。DOTMLPF-P的建議被整合到MCISRE的AI戰略中，代表了最終的結果。該研究將確定和考慮。

• 海軍陸戰隊的分析工具和戰術、技術和程序（TTPs）

• 人工智能賦能能力

• 商業上可用的人工智能能力

• 人工智能的軍事應用的分析要求的差異

• DOTMLPF-P分析，以確定整合人工智能的要求。

1.4 研究問題

1.海軍陸戰隊情報監視和偵察事業（MCISRE）如何將已經開發的商業人工智能軟件和硬件能力納入其系統架構，以提高整個企業的分析能力？

2.鑒于商業人工智能的新興能力，需要對軟件和/或就業概念進行哪些調整以確保它們支持軍事分析要求？

3.將人工智能納入海軍陸戰隊情報工作的DOTMLPF-P考慮和影響是什么？

4.海軍陸戰隊應在此戰略的基礎上追求哪些技術選擇？

1.5 潛在利益、限制和假設

所進行的研究為海軍陸戰隊提供了一個機會，以確定將人工智能應用于其軍事情報工具集的優勢和風險。可交付的成果將是一項人工智能戰略，該戰略將為負責戰斗開發和整合的副司令部（DC CD&I）的未來記錄項目以及海軍陸戰隊總部情報部（HQMC-I）的政策提供信息。由于新興的商業人工智能能力目前不存在記錄項目，該研究將限于文獻和商業人工智能領域的研究，并利用演繹推理來達成戰略的建議。該戰略的一個假設是，MCISRE不會用額外的人力解決任何挑戰，所有提議的人工智能解決方案必須考慮到這一限制。這一假設是基于海軍陸戰隊部隊結構的最新趨勢。

1.6 論文布局

第二章是文獻綜述，研究了人工智能領域的學術工作，并對整個MCISRE實施人工智能所需的關鍵知識概念進行了闡述。第二章將分為兩部分，前半部分側重于通過研究戰術、技術和程序（TTPs）來了解目前如何進行情報工作。后半部分將重點關注情報周期各階段的人工智能使能能力。第三章解釋了用于推斷已確定的人工智能使能能力的方法，結合實地研究，制定構成人工智能整合戰略基礎的建議。第四章是介紹DOTMLPF-P的關鍵考慮。第五章介紹了結論和對未來研究的建議。

小型無人駕駛飛機系統（sUAS）的指數式增長為美國防部帶來了新的風險。技術趨勢正極大地改變著小型無人機系統的合法應用，同時也使它們成為國家行為者、非國家行為者和犯罪分子手中日益強大的武器。如果被疏忽或魯莽的操作者控制，小型無人機系統也可能對美國防部在空中、陸地和海洋領域的行動構成危害。越來越多的 sUAS 將與美國防部飛機共享天空，此外美國對手可能在美國防部設施上空運行，在此環境下美國防部必須保護和保衛人員、設施和資產。

為了應對這一挑戰，美國防部最初強調部署和使用政府和商業建造的物資，以解決無人機系統帶來的直接風險；然而，這導致了許多非整合的、多余的解決方案。雖然最初的方法解決了近期的需求，但它也帶來了挑戰，使美國防部跟上不斷變化問題的能力變得復雜。為了應對這些挑戰，美國防部需要一個全局性的戰略來應對無人機系統的危害和威脅。

2019年11月，美國防部長指定陸軍部長（SECARMY）為國防部反小型無人機系統（C-sUAS，無人機1、2、3組）的執行機構（EA）。作為執行機構，SECARMY建立了C-sUAS聯合辦公室（JCO），該辦公室將領導、同步和指導C-sUAS活動，以促進整個部門的統一努力。

美國防部的C-sUAS戰略提供了一個框架，以解決國土、東道國和應急地點的sUAS從危險到威脅的全過程。國防部的利益相關者將合作實現三個戰略目標：（1）通過創新和合作加強聯合部隊，以保護國土、東道國和應急地點的國防部人員、資產和設施；（2）開發物資和非物資解決方案，以促進國防部任務的安全和可靠執行，并剝奪對手阻礙實現目標的能力；以及（3）建立和擴大美國與盟友和合作伙伴的關系，保護其在國內外的利益。

美國防部將通過重點關注三個方面的工作來實現這些目標：準備好部隊；保衛部隊；和建立團隊。為了準備好部隊，國防部將最大限度地提高現有的C-sUAS能力，并使用基于風險的方法來指導高效和快速地開發一套物質和非物質解決方案，以滿足新的需求。為了保衛部隊，國防部將協調以DOTMLPF-P考慮為基礎的聯合能力的交付，并同步發展作戰概念和理論。最后，作為全球首選的軍事伙伴，國防部將通過利用其現有的關系來建設團隊，建立新的伙伴關系，并擴大信息共享，以應對新的挑戰。

通過實施這一戰略，美國防部將成功地應對在美國本土、東道國和應急地點出現的無人機系統威脅所帶來的挑戰。在這些不同操作環境中的指揮官將擁有他們需要的解決方案，以保護國防部人員、設施、資產和任務免受當前和未來的無人機系統威脅。

序言

指揮、控制和通信（C3）系統是所有軍事作戰的基礎，為國防部（DoD）的所有任務提供計劃、協調和控制部隊和作戰所需的關鍵信息。歷史上，美軍取得并保持了C3技術的主導優勢，但同行的競爭者和對手已經縮小了差距。國防部目前的C3系統沒有跟上威脅增長的步伐，也沒有滿足我們聯合作戰人員不斷增長的信息交流需求。聯合部隊必須配備最新的C3能力，為所有領域提供實時態勢感知和決策支持。

未來的沖突很可能由信息優勢決定，成功的一方將來自多個領域的分布式傳感器和武器系統的大量數據轉化為可操作的信息，以便更好、更快地做出決策并產生精確的效果。國防部（DoD）正在執行一項重點工作，通過綜合和同步的能力發展，在所有領域迅速實現靈活和有彈性的指揮和控制（C2），以確保對我們的對手的作戰和競爭優勢。這項工作被稱為聯合全域指揮與控制（JADC2），是決策的藝術和科學，將決策迅速轉化為行動，利用所有領域的能力并與任務伙伴合作，在競爭和沖突中實現作戰和信息優勢。JADC2需要新的概念、科學和技術、實驗以及多年的持續投資。

該戰略代表了國防部對實施國防部數字化現代化戰略中C3部分的設想，并為彌合今天的傳統C3使能能力和JADC2之間的差距提供了方向。它描述了國防部將如何創新以獲得競爭優勢，同時為完全網絡化的通信傳輸層和先進的C2使能能力打下基礎，以使聯合全域作戰同步應對21世紀的威脅。該戰略的重點是保護和保持現有的C3能力；確保美國、盟國和主要合作伙伴在需要的時候能夠可靠地獲得關鍵信息；提供無縫、有彈性和安全的C3傳輸基礎設施，使聯合部隊在整個軍事作戰中更具殺傷力。這一戰略的實施需要在作戰領域內和跨作戰領域內同步進行現代化工作，從完美的解決方案過渡到一個高度連接的、敏捷的和有彈性的系統。

本文件確定的目標為DOD的C3系統和基礎設施的現代化提供了明確的指導和方向。然而，現代化并不是一個終點，而是一項持續的工作。國防部將評估和更新該戰略，以適應在通往JADC2道路上的新的作戰概念和技術。

引言

美國防部正面臨著幾十年來最復雜和競爭激烈的全球安全環境。在這個大國競爭的新時代，國防部必須提高聯合作戰人員的殺傷力，加強聯盟伙伴關系，吸引新的合作伙伴，并改革國防部以提高績效和經濟效益。

當我們建立一支更具殺傷力的部隊并加強聯盟和伙伴關系時，DOD必須專注于關鍵的有利工具，以有效地運用聯合多國部隊對抗大國競爭。有效的部隊使用始于有效的C2，即由適當指定的指揮官在完成任務的過程中對指定和附屬部隊行使權力和指導。在現代戰爭中，這可能是人對人、機器對機器（M2M）的循環，或者隨著自主程度的提高，M2M的循環中也有人類。在其最基本的層面上，成功的C2需要有可靠的通信、發送和接收信息的手段，以及其他處理和顯示可操作信息的能力，以幫助指揮官進行決策并取得決定性的信息優勢。

圖1：指揮、控制和通信現代化

該戰略的重點是支持有效的聯合和多國作戰的C3使能能力（圖1）。C3使能能力由信息整合和決策支持服務、系統、流程以及相關的通信運輸基礎設施組成，使其能夠對指定和附屬的部隊行使權力和指導。這些能力使指揮官和決策者能夠迅速評估、選擇和執行有效的作戰方案以完成任務。

具體而言，該戰略為2020-2025年的C3使能能力現代化提供了方法和實施指南。作為2018年國防戰略（NDS）實施的一部分，聯合參謀部正在制定聯合和任務伙伴網絡的工作概念，以便在有爭議的環境中執行全域聯合作戰。根據這些概念，負責研究和工程開發的國防部副部長辦公室（OUSD(R&E)）正在開發和發展一個長期的（2024年及以后）全網絡化指揮、控制和通信（FNC3）架構。實施這些未來的概念和架構將需要時間來使得新的技術和多年的投資成熟可用。這個C3現代化戰略為彌合今天的傳統C3使能能力和未來的FNC3使能JADC2之間的差距提供了方向，以確保聯合部隊能夠 "今晚作戰（fight tonight）"，同時為聯合全域作戰所需的未來技術創造一個可行的過渡路徑。

戰略目標

本戰略提出的C3現代化目標與國防部數字化現代化戰略（DMS）和其他更高層次的指導意見相一致，包括國家發展戰略、國防部2018年網絡戰略、聯合作戰的基石概念：《聯合部隊2030》和《國防規劃指南》。它實施近期的現代化作戰和創新解決方案，通過更安全、有效和高效的C3環境提供競爭優勢。為此，國防部必須解決這些C3現代化的目標：

1.開發和實施敏捷的電磁頻譜操作；

2.加強定位、導航和授時信息的交付、多樣性和彈性；

3.加強國家領導指揮能力；

4.提供綜合的、可互操作的超視距通信能力；

5.加速和同步實施現代化的戰術通信系統；

6.全面建立和實施國防部公共安全通信生態系統；

7.創造一個快速發展5G基礎設施和利用非美國5G網絡的環境；

8.提供有彈性和響應的C2系統；9.提供任務伙伴環境能力。提供任務伙伴環境能力和服務。

圖2：DOD數字現代化戰略

圖3：DOD C3現代化和數字現代化戰略的一致性

圖2和圖3分別顯示了本戰略中實施的DMS要素以及兩個戰略之間的目標和目的的一致性。

DOD C3依賴于一個復雜的、不斷發展的系統，從網絡基礎設施和核心服務到戰術邊緣的手持無線電和移動設備。本戰略中包含的九個目標是對圖2中強調的六個DMS目標的更細粒度的分解。C3現代化的其他關鍵因素包括聯合信息環境能力目標、數據中心化和數據分析，分別包含在DMS、國防部云戰略和國防部人工智能戰略中。有效的國防部事業管理將確保這些戰略的成功同步和實施。