自主武器系統（AWS）是技術先進的武裝機器，在不同程度上能夠獨立于人類控制而運作。自主武器系統通常包括航行的無人機、船舶或帶有集成武器的地面車輛。利用技術，已經有一些機器能夠實現不同程度的自主，包括適航船舶和空中無人機。在機器人和人工智能領域，國家間的競爭和快速的商業發展是推動軍事利益相關者倡導AWS的眾多動機之一。他們認為當務之急是不要在機器人和人工智能發展中落后，并將AWS技術視為未來沖突中的優勢。另一個觀點是由人權運動者和國際組織推動的，因為他們表達了對AWS技術的擔憂。戰爭和沖突被認為對部署AWS技術來說過于混亂和含糊。事實上，他們認為AWS技術有可能降低沖突本身的障礙。使用因果分層分析，本文旨在解讀AWS的現象和圍繞該主題的兩種截然不同的世界觀。人工智能和AWS技術被軍事利益相關者看作是獲得比對手更高的地位的機會。然而，由于技術創新的挑戰性、生態性，獲得更高地位的想法可能是不可持續的。技術創新的特點可以說是雙向的（一個人開發飛機，另一個人開發防空武器）。 "殺手機器人"辯論的對立面認為，開發能夠對人類使用致命力量的自我思考和自我行動的機器是危險的。這種技術被認為從根本上說沒有能力，也不成熟，無法以符合戰爭法和道德的方式在戰爭中部署。如果未來AWS從 "工具 "過渡到 "智能體"，這可能會短暫地滿足軍事利益相關者的更高想法。然而，AWS也可能被證明是一個不可靠的朋友，正如反對的觀點暗示的那樣。

戰略家們注意到，自冷戰結束以來，戰爭發生了重大變化。他們提出了一些概念和理論，以說明戰爭實踐在很大程度上已經偏離了克勞塞維茨對戰爭的理解以及身體暴力在戰爭中的中心地位。新興的沖突模式較少關注武力的工具性使用以實現政治目標，而更多地集中在觀念管理、敘事、不對稱性或不規則沖突、規范的對抗性使用以及武力的隱蔽性和模糊性使用等概念。本文旨在系統地比較三種較新的戰爭或政治沖突理論，即第五代戰爭（5GW）、混合戰爭（HW）和灰色地帶沖突。文章表明，盡管它們有相同的思想根源，但在它們對當代和不久的將來的沖突的性質的建議方面也是不同的。它們中的每一個都可以豐富我們對當代戰爭的理解，這將是掌握這些新的沖突模式的關鍵，而不是（戰場常規）戰爭。

當代沖突的三種理論都有相同的思想根源，它們有一些共同點，比如認為在未來的沖突中，軍隊的作用和武力的使用會很小，平民和民用工具的作用會更明顯。他們還假設沖突將同時發生在多個領域，戰場可以是字面上的任何地方。然后，也有顯著的差異。

第五代戰爭是一種操縱受害者的認知和身份的沖突模式，以至于受害者甚至可能不明白交戰方已經征服了他們。敵方可以通過尋求對人類地形的控制，包括公眾認知、意識形態和敘事，來擊敗5GW戰役。混合戰爭是國家和非國家行為者使用的一種戰略，它通過結合正規和非正規戰術以及各種軍事和非軍事手段，尋求最大限度地提高武力的有效性。敵方可以通過組織上的調整和整個政府的方式來對抗HW的混合威脅。相比之下，GZC是大國參與長期運動的戰略，旨在削弱通常更強大的對手，同時有意避免軍事反應。這里的解決方案是設定紅線，加強威懾，并在戰爭門檻以下制定有效的應對方案。

混合戰爭和GZC比5GW更以國家為中心。雖然在HW中通常會有可觀察到的（不規則）軍事沖突，但在5GW或GZC中不存在公開的沖突狀態。與GZC不同的是，在GZC中，潛在交戰方的范圍很小，競爭也相對明確，而5GW在經驗上是最難識別和研究的，因為它非常強調欺騙和隱蔽性，以及潛在的未知的個人和小團體網絡可能以無法識別為威脅的方式攻擊強大的國家和社會。

所有這些關于戰爭與和平之間的沖突的理論都有其缺陷，正如其許多批評者所指出的。同時，這些理論處理的是真實的、在某種程度上也是新的現象，這些現象是我們這個不確定時代的戰略競爭和沖突的特征。因此，宣稱這些理論缺乏新意，以便人們可以堅持19世紀歐洲制定的戰爭觀，是沒有用的。只有通過智力實驗和仔細觀察，我們對戰爭和沖突的理解才會有足夠的進步，才能更接近無限復雜的現實。

人工智能（AI）是一項具有廣泛用途的新興技術。《美國防戰略》強調了人工智能對軍事行動的重要性，以使美國保持對其近似競爭對手的優勢。為了充分實現這一優勢，不僅要在戰術層面，而且要在戰爭的作戰層面整合人工智能。人工智能可以最有效地融入作戰計劃的復雜任務，方法是將其細分為其組成部分的作戰功能，這些功能可以由狹義的人工智能來處理。這種組織方式將問題減少到可以由人工智能解析的規模，并保持人類對機器支持的決策的監督。

引言

人工智能是一套新興的、變革性的工具，有可能幫助軍事決策者。美國國家戰略將人工智能（AI）納入戰爭。《2020年國防授權法》11次提到了人工智能。國防戰略強調了利用人工智能和機器學習方面的商業突破的重要性。人工智能的軍事用途是保留國家安全的一個引人注目的方式。創造工具來支持戰術行動，如摧毀敵軍和從一個點導航到另一個點，具有顯著和可見的效果，使他們在資源有限的環境中在政治上可以接受。它們在訓練和測試方面的可重復性，使它們在采購過程中成為人工智能系統的快速贏家。然而，戰術行動的范圍和時間是有限的。僅在戰術層面上整合人工智能，忽視了在作戰層面上發生的決定性影響。

作戰，也就是實踐者將戰術行動轉化為戰略效果的層面，取決于領導者做出正確決策的能力。聯合部隊海事部分指揮官（JFMCC）的艱巨任務是制定計劃，將戰區戰略和聯合部隊指揮官（JFC）的目標結合起來，通過決定性的海軍交戰來塑造環境。在人工智能的快速認知能力的幫助下，JFMCC將能夠制定并更徹底地分析行動方案（COA）。這些品質對于未來的沖突是必要的。

人工智能必須在戰爭的各個層面進行整體集成，以充分實現其優勢。除了局部的、短期的戰斗，它還需要應用于主要的行動和戰役，涉及整個戰區的數月或數年。在戰爭的戰役（作戰）層面上的實施，放大了為實現戰略目標而進行的有序交戰和同步行動之間的協同作用。除了技術發展之外，行動上的整合將刺激政策和理論的建立，以使作戰人員有意愿使用人工智能。隨著使用人工智能的經驗的增加，其采用率也會增加。為協助海軍作戰計劃而實施的特定人工智能技術可能與那些用于計算射擊方案或在被拒絕的淺灘水域規劃路線的技術不同。然而，在作戰層面的接受度將推動戰術上的使用。

在JFMCC層面，人工智能系統網絡將為決策者提供決定性的優勢，將專注于作戰功能的獨立的人工狹義智能（ANI）單位統一起來將實現最顯著的好處。首先，人工智能解決方案比它們的通用人工智能（AGI）同行更適合于軍事問題的解決。其次，戰爭的性質促使有必要在作戰層面上整合人工智能。最后，雖然有許多方法可以整合，但沿著功能線這樣做會帶來最顯著的好處。不僅在技術意義上吸收人工智能，而且描述其在政策、理論和培訓中的使用，將使海軍能夠充分使用它，并在與我們的戰略競爭對手的競爭中獲得優勢。

如何在海戰領域整合人工智能？

目前人工智能在海上行動中的最佳應用是將復雜的海上行動問題分解成子問題，由人工智能來解決，并組合成COA建議。解決小問題的人工智能需要更少的訓練數據，有更直接的邏輯，并且可以連鎖起來解決更重要的問題。麻省理工學院人工智能實驗室前主任羅德尼-布魯克斯（Rodney Brooks）認為，創建動態環境的符號表示是困難的或不可能的。然而，特定任務的智能體可以利用足夠的傳感器數據智能地行動，更重要的是，可以連貫地互動。通過將簡單的活動連鎖起來，失敗的風險很低，更復雜的問題就可以得到解決。多個簡單的行動可以在低認知層平行運行，并將其輸出結合起來，為更高層次的復雜活動提供支持。這種結構的優點是允許軍事工程師開發和訓練人工智能，以首先解決可操作的問題。對人工智能開發者來說更具挑戰性的功能可以保留只由人類決定的方法，直到他們產生解決這些問題的專業知識。與其等待一個完整的系統，部分系統將提供一個臨時的邊際優勢。

鑒于人工智能可以通過將問題分解成更小的決策來最好地解決問題，問題仍然是如何劃分這些問題。重述作戰任務的一個模式是將它們分成作戰功能：指揮和控制（C2）、通信、情報、火力、運動和機動、保護和維持。這些作戰功能為開展有效行動提供了基礎。它們為一個行動提供了采用手段實現其目的的方法。因此，與決定如何實施這些功能以實現目標的決策者一起使用人工智能是很自然的。

如同應用于海上作戰戰爭，最低層的決策支持系統將由感知環境的活動組成：探測艦艇、飛機和潛艇；燃料水平；天氣；以及其他客觀的戰斗空間數據。通過將外部輸入限制在特定的、低層次的任務上，該系統將最大限度地減少對抗性例子或旨在消極操縱自動系統的數據的風險。中間層將把下層的輸出與作戰目標和因素結合起來，如時間、空間和力量的限制，以提供解決問題的方法和作戰功能。由于上層的對抗性數據注入的威脅較小，這些系統可以使用深度學習。深度學習是機器學習的一個子集，它不像其他形式那樣需要高度格式化的數據，但計算成本會更高，而且容易受到欺騙。深度學習將增加這一層的人類互動，并暴露出更復雜的關系。最高層將把C2流程應用于其他六個業務功能，以產生業務建議。中間層的每個功能人工智能將向其他功能人工智能和最高C2層提供建議。中間層的人工智能對復雜的數據和相鄰單位及C2功能的建議進行理解。

如果將中間層人工智能納入規劃和指導、收集、處理、分析和傳播的情報周期，將促進收集資產的更好分配。判斷對有限的收集資產的請求以滿足行動和戰術信息需求是JFMCC關注的一個問題。在收集計劃期間，人工智能可以使用已知的對手軌跡、地點、個人和組織來定義和優先考慮指定的利益區域（NAI）。在執行過程中，人工智能可以根據優先級驅動收集路線，就像企業用它來規劃送貨路線以減少勞動力、燃料和維護成本一樣。采集計劃者可以通過增加對手監視點的位置和范圍來減少反偵查的風險。在C2層面，指揮官和情報官員可以利用收集成果來證明更多的JFMCC收集資產和COA的修改。這種方法適用于其他功能。

人工智能可以在部隊部署不斷變化和對手存在不確定的環境中改善維持能力。相互沖突的要求使如何使用有限的后勤資產來滿足作戰人員的需求的決策變得復雜。后勤單位較低的生存能力促使人們決定是將它們帶入被對手防御系統拒絕的區域，還是將戰斗飛船引離目標。人工智能可以利用軍事和民用運輸的可用性、預先部署的庫存和供應商的響應能力來制定船舶和飛機需求的解決方案。企業利用人工智能準確預測需求，并分辨出影響運輸和倉儲的采購模式。維持型人工智能可以使用這個過程的一個變種，來計劃在高級后勤支持站點（ALSS）或前方后勤站點（FLS）的材料堆放。它可以決定如何以及何時使用穿梭船和站立船來運送到攻擊組。機器學習將使用燃料、食品和武器庫存、威脅環、戰備水平和維修時間來訓練維持人工智能。維持型人工智能可以提供比人類單獨完成的更有效的量化解決方案，并將其反饋給其他功能區和C2高層。

C2層將對來自下層的決定進行仲裁，并提供一個統一的建議。就像一個軍事組織的指揮官一樣，它將把其副手AI的建議合并起來。人工智能過程的早期階段使用傳感器數據和其他客觀信息來確定指揮官的方向；決定行動方案需要建立對戰斗空間的理解，這是一種更高層次的欣賞。戰斗空間的可變性和模糊性將使這一層的人工智能元素最難開發。最終，該系統將作為一個可信的智能體，壓縮指揮官負責的信息量。壓縮的信息減輕了時間有限的決策者工作時的疑慮負擔，使她能夠向下屬單位發出更及時的命令。

圖1說明了基于這些原則的系統的擬議架構。以對手預測為例，許多單一用途的ANI將在最低層結合原始傳感器和單位報告數據。它將評估敵方單位的最可能位置。公司分析評論、社交媒體和論壇發帖的情緒，以確定產品的滿意度。同樣地，這個系統將通過公開的言論和秘密的報告來確定對手的意圖。它將評估當前和歷史天氣模式，以評估氣候對敵人行動的影響。這三個輸入和其他信息將被功能情報ANI用來形成對敵方COA的評估。同樣，火力節點將使用敵人的組成、JFC的優先級和預測的彈藥可用性來產生目標指導。中間層節點將橫向傳遞他們的評估，以完善鄰近的建議，如部隊保護水平。獨立的功能建議也將直接反饋給C2層，以創建整體行動方案。

圖1. 海上人工智能系統的擬議架構

建議

首先，利用聯合人工智能資源的優勢，針對海軍的具體問題修改標準組件。擅長開發軍事人工智能系統的工程師的稀缺性將限制新系統的開發。美國防部的人工智能戰略具體規定了建立通用的工具、框架和標準，以便進行分散的開發和實驗。使用這些現成的組件，為人工智能決策網的所有子系統創建低級別的系統和標準接口。將海軍的資源集中于采購和實施用于海事具體決策的中層和高層系統。避免技術上令人著迷但無效的解決方案，并通過將職能領域的專家與設計團隊相結合來保持解決海事問題的目標。

第二，創建并維護可通過機器學習攝入的作戰數據數據庫，以訓練海軍人工智能。實施能夠在海上作戰中心（MOC）讀取和集中匯總基本作戰數據報告的技術和工藝，如燃料狀態、導彈裝載量。開發記錄和定性評分作戰決策結果的方法，如對手態勢的變化、傷亡修復率和公眾對行動的反應。將輸入與作戰決策和結果聯系起來的數據庫將加速開發符合現實世界標準的系統。

第三，將人工智能的使用納入政策和條令。條令應該編纂人工智能可以被整合到戰爭戰役層面決策中的領域。明確地說，關于情報、行動、火力、后勤、規劃和通信的海軍作戰出版物應說明人工智能在決策過程中產生優勢的地方和方式。描述海上聯合行動的聯合出版物應明確說明如何將JFC的要求解析為JFMCC的AI系統。如果國防部和海軍的政策對指揮官因整合人工智能的決策建議而產生的責任量進行了定性，那么他們在使用人工智能時就可以采取經過計算的風險。讓指揮官和作戰人員掌握使用人工智能的戰術、技術和程序將加速其在艦隊中的應用。

俄羅斯國防部利用軍事預測為其長期規劃提供信息。自20世紀60年代以來，俄羅斯的軍事分析對一個國家發動戰爭的能力進行了全面評估，這些評估超越了武器和編隊。俄國防部利用這種預測來回答：（1）未來戰爭的可能性和特點是什么；（2）俄羅斯和其潛在對手之間的軍事潛力的相關性是什么？

在本報告中，作者利用一個既定的框架來研究與軍事預測有關的關鍵指標，以深入了解這些問題的答案。

本報告作者審查的俄羅斯軍事科學和學術研究發現，軍事潛力（國家權力）的相關性--一個包括政治、經濟、科學技術和常規武裝力量指標的廣泛衡量標準--現在和將來都會偏向于西方的美國和北大西洋公約組織（NATO）以及亞太地區的美國和日本。能夠改善俄羅斯競爭地位的因素是將中國納入軍事潛力的關聯中，以及美國以有利于其利益的方式管理國際體系的能力可能降低。

俄羅斯目前的軍事評估和預測沒有發現美國有對俄羅斯發動大規模戰爭的意圖的跡象。俄羅斯在什么條件下可能采取先發制人的軍事行動，冒著與軍事潛力超強的對手開戰的風險，仍然是一個沒有答案的問題。

##主要結論

• 鑒于雙方之間巨大的軍事潛力不平衡，北約聯盟的持續凝聚力將可能迫使俄羅斯在不對北約使用武力的情況下解決政治不滿。

• 北約的凝聚力至少給俄羅斯帶來了三個行動問題。首先，俄羅斯將不得不與一個共同擁有優勢軍事潛力的國家集團作戰，而這些國家在發生長期沖突時可能被證明是決定性的。第二，北約的凝聚力可能會迫使俄羅斯在整個歐洲發動攻擊，從而使聯盟的分裂更不可能發生。第三，北約的凝聚力可以暴露出俄羅斯相對有限的遠程常規彈藥庫存（戰略非核威懾潛力）。遠程常規能力對于排除利用大片歐洲領土流入更多部隊并對俄羅斯部隊發動攻擊至關重要。

• 在未來20年里，俄羅斯可能會尋求避免與中國和西方同時發生對抗關系，這可能會抑制其外交政策決策的靈活性。

• 俄羅斯軍事戰略的當前和未來發展將從相對于美國及其盟國的整體弱勢地位出發。

• 最后，本報告中使用的框架為評估對俄羅斯的威懾力提供了一個有用的方法。例如，由于該框架強調戰略非核能力的威懾價值，美國和盟國在遠程精確彈藥方面的優勢程度為衡量對俄羅斯軍事侵略的威懾水平提供了一個關鍵的輸入。

保持技術優勢是美軍作戰方式的一個關鍵組成部分。向大國競爭（GPC）的轉變重新強調了保持技術領先。然而，絕大多數所謂的幫助美國保持領先優勢的技術戰略都將這一概念作為一份文件，簡單地回答 "軍隊應該開發或采用什么技術 "的問題。這種狹隘的技術戰略觀幾乎沒有將手段（技術獲取決策）與戰略目的聯系起來，而且往往將技術的發展本身視為目的--這種錯誤的概念可能導致不適應或停滯的戰略和資源的浪費。本論文試圖通過定義一個技術戰略的概念和框架來幫助提高技術決策的效率和重點，將技術的強調和獲取作為手段，將戰略效果作為目的。

這種方法對技術戰略是描述性的，而不是規定性的。其產出可作為認識、分析和構建技術戰略的基礎。

第一個關鍵發現是，當軍事技術決策導致從戰爭方式范式到作戰概念，然后到所需能力組合，最后到技術獲取（技術戰略）、組織結構和理論創新（"DOT三要素"）的選擇時，它們就是戰略性的。至少，技術戰略的內容通過確定作戰概念中所需要的技術能力、獲取方法和主要的技術重點來指導關于獲取、開發和/或改進武器、運載和信息技術的決策。

第二個關鍵發現是形成兵力開發戰略的分類法。了解每個層次是技術戰略制定和分析的關鍵。該分類法在圖1中顯示，并在后面進一步解釋。

圖1. 擬議的技術戰略分類法

實現層對技術和DOT三要素的追求按其設計的時間范圍進行分類，以滿足其戰略最終狀態。將技術戰略（和其他DOT組件）的實現時間與作戰概念的預期實現時間同步是這一層次的主要目的。

交戰概念層顯示了范式和概念之間的聯系，并按照大戰略中的戰略目的來組織技術追求（即技術如何在戰略環境中創造效果）。作戰概念是軍方對在特定情況下如何進行戰爭的設想，以及軍方將如何進行戰爭（例如，馬賽克戰爭或空地戰）。

能力組合是所有DOT三要素及其DOTMLPF-P對應物的組合，以實現作戰概念中的能力（例如，自主飛機或蜂群無人機以支持馬賽克戰爭概念中的JADC2能力）。以這種方式看待技術及其伴隨的DOT戰略的主要好處是，它使DOT決策與特定的概念相聯系，從而與它的預期戰略效果相聯系。

戰略形式層面（圖2）描述了戰略家滿足能力的技術要求方式。技術戰略形式作為一種模式或模板，描述了戰略家用來實現所需能力的方法。這些是技術戰略的模板，與人們可能認為的戰略類型（如費邊延遲戰略）的方式有相似之處。下面顯示的三種原型，對技術戰略的形式進行了分類。風險與效率，平價驅動，以及基于進攻和防守的形式。

圖2. 觀察到的和推導出的技術戰略形式

購置方式層面確定了該戰略將指導用于滿足能力組合要求的技術購置方式。這些選擇對戰略形式有很大影響。有四種類型的方法被確認。模仿性獲取方式側重于復制其他國家已經在使用的技術。發展性獲取方法側重于新技術的發明，對新興技術的利用，和/或對已有的（但不強調的）技術進行重新構想。創新性方法涉及到購買技術，并將其與軍隊自己的或其他購買的技術相結合，以創造新的東西。監測方式假定軍隊至少有一些手段和理由來追求技術變革，但選擇繼續沿著目前的路線進行典型升級。戰略形式和方法層面是技術戰略家的主要關注領域。

最后的關鍵發現是，對技術戰略的明確描述和結構化突出了一系列的陷阱：比較陷阱（鏡像）；冰山（暗示高度的隱蔽能力）；交叉點（挪用技術發展）；機會成本（每一個是也是對其他東西的否定）；戰爭和技術關系（技術發展可以改變戰爭和沖突的特征）；重點發展（試圖為所有任務建立一種技術），以及果斷的投資者行為（戰略上錯位的技術追求）。這一小部分的經驗教訓可能只是從不斷研究和完善技術戰略概念中獲得的豐富知識的開始。在一個競爭激烈的時代，我們必須在技術追求上集中精力，深思熟慮，并具有戰略性。本研究提供的意見和建議可能有助于這種努力。

摘要

兵棋模擬是一種決策工具，可以為利益相關者分析的場景提供定量數據。它們被廣泛用于制定軍事方面的戰術和理論。最近，無人駕駛飛行器（UAVs）已經成為這些模擬中的一個相關元素，因為它們在當代沖突、監視任務以及搜索和救援任務中發揮了突出的作用。例如，容許戰術編隊中的飛機損失，有利于一個中隊在特定戰斗場景中勝利。考慮到無人機的分布可能是這種情況下的決定性因素，無人機在超視距（BVR）作戰中的位置優化在文獻中引起了關注。這項工作旨在考慮敵人的不確定性，如射擊距離和位置，使用六種元啟發法和高保真模擬器來優化無人機的戰術編隊。為紅軍蜂群選擇了一種空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast，作為案例研究。優化的目的是獲得一個藍軍蜂群戰術編隊，以贏得對紅軍蜂群的BVR戰斗。采用了一個確認優化的穩健性程序，將紅軍蜂群的每個無人機的位置從其初始配置上改變到8公里，并使用兵棋方法。進行了戰術分析以確認優化中發現的編隊是否適用。

索引詞：優化方法，計算機模擬，無人駕駛飛行器（UAV），自主智能體，決策支持系統，計算智能。

I. 引言

兵棋是在戰術、作戰或戰略層面上模擬戰爭的分析性游戲，用于分析作戰概念，訓練和準備指揮官和下屬，探索情景，并評估規劃如何影響結果。這些模擬對于制定戰術、戰略和理論解決方案非常有用，為參與者提供了對決策過程和壓力管理的洞察力[1]。

最近，無人駕駛飛行器（UAVs）作為一種新的高科技力量出現了。利用它們來實現空中優勢可能會導致深刻的軍事變革[2]。因此，它們的有效性經常在兵棋中被測試和評估。

由于具有一些性能上的優勢，如增加敏捷性、增加過載耐久性和增加隱身能力，無人機已經逐漸發展起來，并在許多空中任務中取代了有人系統[3]。然而，由于戰斗的動態性質，在視覺范圍之外的空戰中用無人系統取代有人平臺是具有挑戰性的。在空戰中，無人機可以被遠程控制，但由于無人機飛行員對形勢的認識有限，它將在與有人平臺的對抗中處于劣勢。然而，這種限制可以通過自動戰斗機動[4]和戰術編隊的優化來克服。此外，使用無人機可以允許一些戰術編隊和戰略，而這些戰術編隊和戰略在有人駕駛的飛機上是不會被考慮的，例如允許中隊的飛機被擊落，如果它有助于團隊贏得戰斗。文獻中最早的一篇旨在優化超視距（BVR）作戰中的飛機戰術編隊的文章[5]表明，空戰戰術是用遺傳算法（GA）進行優化的候選方案。該實施方案采用分層概念，從小型常規作戰單位建立大型編隊戰術，并從兩架飛機的編隊開始，然后是四架飛機，最后是這些飛機的倍數。在模擬中沒有對導彈發射進行建模。當一架飛機將其對手置于武器交戰區（WEZ）的高殺傷概率（Pkill）區域內一段特定時間，簡化的交戰模擬器就宣布傷亡。事實證明，所提出的方法的應用是有效的，它消除了團隊中所有沒有優化編隊的飛機，并為整個優化編隊的飛機團隊提供了生存空間。

Keshi等人[6]使用了與[5]相同的分層概念，從由兩架飛機組成的元素中構建大型戰術編隊。模擬退火遺傳算法（SAGA）被用來優化編隊，使其能夠克服對局部最優解的收斂。對16架飛機的編隊進行了優化，提出的最優解表明SAGA比基本的GA更有效。最后，為了探索一個穩健的SAGA，對不同的馬爾科夫鏈進行了比較，事實證明自調整馬爾科夫電流更適合所提出的問題。

Junior等人[7]提出使用計算機模擬作為一種解決方案，以確定BVR空戰的最佳戰術，使擊落敵機的概率最大化。在低分辨率下使用通用參數對飛機和導彈進行建模，并改編了名為COMPASS的模擬優化算法，模擬了兩架飛機對一架飛機的BVR戰斗。低分辨率模型假定在水平面的二維空間內有一個均勻的直線運動。使用優化的戰術表明，擊落敵機的平均成功率從16.69%提高到76.85%。 Yang等人[8]提出了一種方法來優化飛機對一組目標的最佳攻擊位置和最佳路徑。該工作考慮到飛機能夠同時為每個目標發射導彈，并將飛機與目標有關的攻擊性和脆弱性因素作為評價攻擊位置的指標。一個高保真模擬被用來模擬每個導彈的飛機、雷達、導彈和WEZ的動態特性。這項工作并沒有解決在BVR戰斗場景中優化一組飛機對另一組飛機的編隊問題。

Li等人[9]提出了一種基于指揮員主觀認識的編隊優化方法，即在空戰中目標設備信息不確定的情況下選擇飛機編隊的問題。首先，計算戰斗機的戰斗力，這是通過指揮員的主觀認識評估目標戰斗力的基礎。戰斗機的戰斗力以能力的形式表現出來，包括攻擊、探測、生存能力、通信、電子戰、預警系統等。因此，通過采用前景理論和綜合模糊評估來優化空戰訓練。最后，一個應用實例證明了該方法在小規模空戰中的可行性。作者聲稱，利用戰斗力評估戰斗情況的能力為優化空戰訓練提供了一種新的方法。

?zpala等人[10]提出了一種在兩個對立小組中使用多個無人駕駛戰斗飛行器（UCAVs）進行空戰的決策方法。首先，確定兩隊中每個智能體的優勢地位。優勢狀態包括角度、距離和速度優勢的加權和。在一個團隊中的每個智能體與對方團隊中的每個智能體進行比較后，每個航空飛行器被分配到一個目標，以獲得其團隊的優勢而不是自己的優勢。為一對對立的團隊實施了一個零和博弈。對許多智能體參與時的混合納什均衡策略提出了一種還原方法。該解決方案基于博弈論方法；因此，該方法在一個數字案例上進行了測試，并證明了其有效性。

Huang等人[11]開發了新的方法來處理UCAV編隊對抗多目標的合作目標分配和路徑規劃（CTAPPP）問題。UCAV的編隊是基于合作決策和控制的。在完成目標偵察后，訓練指揮中心根據戰場環境和作戰任務向每架UCAV快速傳輸任務分配指令。UCAV機動到由其火控系統計算出的最佳位置，發射武器裝備。合作目標分配（CTAP）問題通過增強型粒子群優化（IPSO）、蟻群算法（ACA）和遺傳算法（GA）來解決，并在歸因、精度和搜索速度等方面進行了比較分析。在進化算法的基礎上發展了UCAV多目標編隊的合作路徑規劃（CPPP）問題，其中提供并重新定義了獨特的染色體編碼方法、交叉算子和突變算子，并考慮燃料成本、威脅成本、風險成本和剩余時間成本來規劃合作路徑。

Ma等人[12]開展的工作解決了在BVR作戰場景中優化兩組（R和B）無人機對手之間的優勢地位問題。一個無人機ri∈R對一個無人機bj∈B的優勢是通過ri和bj之間的距離、ri的導彈發射距離的下限和上限、ri的高度和bj的高度之差以及ri的最佳發射高度來估計的。決定性的變量是無人機在兩組中的空間分布和每架飛機在這些組中的目標分配。無人機在三維作戰空間BVR中的可能位置被簡化（離散化），通過立方體的中心位置來表示。每個無人機組都有一組立方體。優化問題被建模為一個零和博弈，并被解決以獲得納什均衡。

Ma等人[12]提出的工作沒有使用高保真模擬來分析無人機空間分布的選擇和分配給它們的目標對BVR作戰的影響。高保真模擬對飛機、雷達、導彈及其導彈的WEZ的動態特性進行建模。這些動態特性也影響到BVR作戰時每架飛機的行動觸發，因此也影響到最終的結果。例如，如果在兩組無人機之間第一次沖突后的時間窗口內考慮高保真BVR作戰模擬，新的沖突可能會發生，直到模擬結束。因此，每個在交戰中幸存的無人機將能夠選擇一個新的目標，這取決于可用目標的優勢值。在[12]中沒有考慮與無人機行為有關的不確定性。有關敵方無人機在戰術編隊中的確切位置及其導彈發射距離的信息是行為不確定性的例子。這兩個信息和上面描述的其他信息在BVR戰斗中是相關的：它們直接影響飛機之間的交戰結果。

在這項研究中，我們試圖解決文獻中發現的一些局限性，如低分辨率模擬、與敵人有關的不確定性的處理以及缺乏對優化解決方案的穩健性的確認，旨在提高兵棋結果的質量。我們的目標是驗證哪些藍色蜂群的戰術編隊可以在BVR戰斗中戰勝紅色蜂群。作為一個案例研究，RED蜂群使用了空軍經常采用的戰術編隊，稱為line abreast[13]。為了評估BLUE蜂群解決方案的穩健性，我們解決了新的問題，改變了RED蜂群每架飛機的位置，目的是估計新的RED蜂群編隊對BLUE蜂群的優化戰術編隊的效率的影響。

我們使用自主智能體和高保真計算機模擬來優化BVR戰斗中的無人機戰術編隊，考慮與敵人相關的不確定性，如戰術編隊中的位置誤差和導彈發射距離。統一行為框架（UBF）被采納為創建自主智能體的基礎。飛機和導彈在三維環境中用六個自由度（DoFs）建模。

該程序將在接下來的章節中進一步討論。

網絡空間行動的早期成功為壓制對手提供了新途徑可能性。隨著美國陸軍開始向多域作戰過渡，他們依賴網絡空間并支持其他領域的行動。一個問題出現了："軍隊如何將網絡空間行動納入支持其他領域的行動？" 對于如何將網絡行動納入其他領域的行動，目前還沒有有證據支持的實際規劃原則。基于最初的研究，產生了一個假設，即支持戰爭作戰層面的網絡空間行動與物理領域和虛擬信息領域的行動同步。利用美國軍方對作戰層面和作戰領域的公認定義，分析了作戰層面活動的案例研究。通過收集每個案例的以下信息，對盟軍行動以及以色列-哈馬斯沖突進行了分析：戰略背景、網絡空間行為者、網絡空間行動以及網絡空間行動如何支持其他領域的行動。分析的結果是，戰爭行動層面的網絡空間行動通過收集對手的情報來支持其他領域的行動；拒絕或破壞虛擬信息領域的傳遞途徑；以及影響在物理領域的實體。

1806年10月，法軍在耶拿-奧爾斯塔特戰役中迅速擊敗了普魯士軍隊。普魯士軍官卡爾-菲利普-戈特弗里德-馮-克勞塞維茨（Carl Philipp Gottfried von Clausewitz）出席了這次戰斗，這次失敗讓他深感不安和困惑。 普魯士軍隊的人數超過了法國軍隊，但是，法國軍隊的戰術優于普魯士過時的線性作戰方式。克勞塞維茨見證了戰爭的未來，并決心將普魯士軍隊發展成為一支再次讓歐洲羨慕的力量。

2014年7月俄烏戰爭期間，在烏克蘭澤勒諾皮亞村附近，烏克蘭陸軍地面部隊的四個旅準備對俄羅斯邊境附近的分離主義分子的部隊發動進攻。2014年7月11日，一場三分鐘的密集炮擊襲擊了烏克蘭四個旅的人員，并摧毀了烏克蘭第79空中機動旅的一個營。對這次攻擊的分析表明，俄羅斯部隊使用無人駕駛飛行器來定位烏克蘭部隊，并將位置提供給間接火力平臺。從識別到效果的時間如此之快，以至于烏克蘭各旅無法采取保護行動。俄烏戰爭中的這一小段時間非常重要，以至于美國陸軍能力整合中心發起了對俄羅斯新一代戰爭研究，以確定俄烏沖突對未來戰爭的影響。

2015年，在美國陸軍戰爭學院的一次演講中，國防部副部長鮑勃-沃克概述了二十一世紀戰爭的問題，并責成美國陸軍開發空地戰2.0。2018年12月，美國陸軍邁出了理論演進的一步，出版了《2028年多域作戰中的美國陸軍》，以解決陸軍如何在多個層次和領域內作戰的問題。

耶拿-阿爾斯泰特戰役和俄烏戰爭雖然相隔幾個世紀，但都顯示了卓越戰術和行動安排的力量。克勞塞維茨和美國陸軍目睹了失敗，并作出了類似的反應，進行了深入的戰斗研究，以改善他們各自的軍隊。這些研究的成果是對未來戰爭行為的指導性文件。

美國陸軍采用多域作戰作為未來的作戰結構，依靠網絡空間作戰來支持其他領域的作戰。然而，關于如何將網絡行動納入其他領域的行動，目前還沒有基于證據的實際規劃原則。軍事規劃者的問題是如何整合網絡空間行動以支持其他領域的行動而不至于遭遇慘敗。該論點認為，網絡空間行動通過收集對手的情報來支持其他領域的行動；拒絕或破壞虛擬信息領域的傳遞途徑；以及影響物理領域的實體。

引言

未來同等力量競爭者之間的軍事行動將以多域作戰（MDO）方法為特征，其特點是空中、海上、陸地、網絡空間和太空的綜合和并行使用。在整個軍事行動范圍內，從低節奏的維和任務和安全部隊援助到高強度、高節奏的作戰行動，軍方將利用所有的作戰領域，特別是太空領域。隨著作戰速度和節奏的加快，太空領域對于現代軍事活動變得至關重要，并使得指揮控制 (C2) 和戰術層面的決策時間周期縮短。

此外，鑒于民間社會行動者對公共領域開源信息的訪問加速和擴大，目前的軍事活動受到了更嚴格的審查。這樣做的一個后果是更加需要更快速更準確的情報來為軍事行動中的決策提供信息。不斷擴大來源和信息已成為決策的方式和手段，空間在軍事規劃和行動的演變中占據中心地位，而這一演變涉及到軍事人員要經常執行的一系列任務。

太空領域是當今確保持續的跨境情報和態勢感知并促進重要通信的唯一途徑。這一現實需要更加關注空間資產的安全性和未來空間應用的能力規劃。就目前而言，太空領域仍然沒有得到足夠的全球戰略關注。然而，軍方對太空的利用不僅會在未來幾年保留在國防組織和軍事能力規劃者的議程上，而且會變得越來越重要。

地球、太空的地緣政治和不斷擴大的威脅范圍

可以說，早在二戰期間，當德國向英國發射帶有彈道軌道的 V2 火箭時，就在戰爭中見證了太空的使用。在更近的時代，空間領域發揮關鍵作用的第一次軍事行動發生在1991年的第一次海灣戰爭期間。如果沒有使用由衛星支持的全球定位系統，為武器提供精確的導航和目標，并對沖突地區進行天基觀測以了解情況，美國及其聯盟伙伴可能不會在沙漠風暴行動中取得同樣的結果。

自第一次海灣戰爭結束以來，西方軍隊逐漸擴大其在太空領域的使用和嘗試，以此作為引入作戰優勢的一種方式。然而，這種對太空領域日益增長的依賴也為軍事行動創造并擴大了新類型的弱點，而對手越來越有能力利用這些弱點。在這種新出現的背景下，軍隊開始重新關注他們對空間的使用，以規劃和發展與新威脅和戰略弱點相關的空間能力，這一點至關重要。

這是一個需要應對的挑戰，因為很少有人會懷疑大國競爭又回到了全球舞臺上。隨著全球動態的變化，美國一直在重新平衡其全球態勢，將重心轉向亞洲。美國對中東的能源依賴度下降，也引發了關于其長期區域作用的討論。對歐洲來說，未來來自其東部和南部邊界的任何動蕩和不穩定都可能導致難民和流離失所者帶來前所未有的挑戰。在管理這種風險的安全影響方面，歐洲軍隊很可能面臨一個新的現實，即不能把對美國空間資產的依賴或可用性視為理所當然。

太空戰保障(SOA)

與此同時，歐洲自身對戰略自主和主權的決心可能會增強，并延伸到其未來的太空戰略。地緣政治因素和較低的進入壁壘可能會繼續引入新的參與者，追求空間的戰略和戰術使用，開發作戰衛星和地面基礎設施。雖然太空不能分為民用和軍用太空，但“軍事太空”領域將以美國、俄羅斯和中國的傳統大國為特色，但也會看到歐盟（EU）、印度、阿聯酋等其他國家加入。

隨著太空參與者數量的增加，使用和依賴太空進行軍事行動的風險正在迅速增加。空間擁堵是太空中的一個嚴重威脅，尤其是在低地球軌道（LEO）——在地球上空跨越 400-1500 公里的高度——衛星有被摧毀的風險。 LEO 不僅面臨軍事用戶飽和，而且越來越多的商業運營商生產和發射大量小型衛星，以服務于快速發展的商業航天工業。

日益增長的空間擁堵風險是真實存在的——自從2009年2月銥-33與Kosmos 2251的碰撞被廣泛研究以來，在2021年3月，云海1-02與1996年9月發射的俄羅斯天頂2號火箭的碎片的碰撞，加強了衛星作戰的風險。這些最近的碰撞很可能是意外，但最近觀察到衛星對其他衛星的近距離機動，這種近距離接觸可能是攻擊性意圖的結果，旨在使衛星不可靠、不值得信賴甚至完全無法使用。

通過光通信、密碼學、跳頻或精確無線電傳輸來保護數據和信息流將需要作為一個至關重要的能力設計參數。

最近觀察到的近距離接觸和行動似乎沒有造成任何明顯的損害，但這些事件已引發太空軍事行動者重新考慮他們的姿態并考慮加強對其資產的保護機制——包括可能通過武器化。 2019 年 12 月，北約明確承認太空是軍事作戰領域。眾所周知，反衛星（ASAT）武器已被廣泛試驗，并可能更容易被開發，作為將威懾和拒絕的邏輯引入空間領域的一種方式，以對付可能尋求利用傳統空間系統漏洞的對手。

這種軌跡會產生重大影響，因為這種發展會在最低水平上產生意想不到的后果和次要影響，僅僅是通過空間碎片散布到大片空間的風險。太空中的對手還將尋求瞄準衛星與支持地面基礎設施或指揮中心之間的關鍵通信中繼。技術欠發達的對手可以攻擊或破壞支持太空作戰的地面基礎設施，例如通過簡單地拒絕物理訪問、切斷電源線甚至物理攻擊和破壞。

太空中不斷擴大的威脅范圍并非包羅萬象——目前，這些威脅主要與 LEO 中的太空資產有關。在這里，軍事規劃人員可以提供一系列針對 LEO 環境的防御性反應——例如，強化支持和啟用地面基礎設施、地對空（反之亦然）通信渠道以及天基資產本身。此外，軍事規劃人員將需要創造新的方法和手段來提高太空態勢感知、太空交通管理、太空機動性、響應能力和有效載荷適應性，以及至關重要的國際合作和成就，以建立基于規則的太空秩序。

地面、通信和衛星強化

對手瞄準支持軍事作戰的太空能力的最簡單方法是專注于地面支持和使能基礎設施。幸運的是，這些太空能力要素是最容易防御的，必要時可以維修或更換。雖然這在減少軍事太空作戰的弱點方面可能最初看起來不太復雜且成本較低，但重要的是不要讓未來太空力量和能力規劃的這一要素脫離戰略設計和規劃過程。

GEO, MEO和LEO衛星

太空中不斷擴大的威脅范圍并非包羅萬象——目前，這些威脅主要與 LEO 中的太空資產有關。

隨著信息空間遇到太空，引入了雙重漏洞，特別是對于軍事通信。地面和天基資產之間的指揮與控制 (C2) 和信息通道對欺騙、干擾、阻塞和其他形式的干預高度敏感。通過光通信、密碼學、跳頻或精確無線電傳輸來保護數據和信息流將需要作為重要的能力設計參數。

衛星本身也越來越有可能成為攻擊性機動和作戰的對象，從而使其變得不那么有用甚至無用。太空中的軍事行動者必須開始考慮并解決如何保護天基資產免受物理攻擊、暴露于高能輻射、電磁篡改和一系列來自地球的新威脅。需要開發和實施用于檢測篡改和增強防御和適當對策的特殊防護層、傳感器。

改善空間態勢感知 (SSA)、空間交通管理和機動性

SSA為空間領域提供了精確的實時圖像，并使洞察意外或不尋常的事件成為可能。有了SSA，衛星運營商可以更好地監測和控制其資產接近潛在威脅和碰撞風險，特別是適用于低軌道空間碎片導航。必要的傳感器配置和數據處理技術將能夠對可能的衛星安全入侵提供早期預警。在新出現的情況下，由于準確的歸因成為可能，進攻性演習和行動的可否認性將不再是問題，從邏輯上講，可以實施更有力的威懾模式。

通過更準確地了解空間和鄰近度計算，可以更及時地確定要考慮和采取的適當行動，并有效地開發空間交通管理系統。改進的 SSA 將導致減少衛星安全風險，反過來這將減少規避機動的傾向，同時提供更安全的方式來實現和保持太空中的安全導航和機動性。通過啟用空間交通管理，將增強天基系統的安全性，延長衛星壽命，并支持更好地規劃更換、升級和新插入。

改進的SSA將導致減少衛星的安全泡，因為它是構成的，反過來，這將減少規避機動的傾向，同時提供更安全的方式來實現和保持空間的安全導航和流動性。通過實現空間交通管理，天基系統的安全性將得到加強，延長衛星的壽命，并支持更好地規劃替換、升級。

增強衛星的機動性是增強其防護能力和生存能力的一項勢在必行的防御措施。機動性的好處同樣適用于地面單元，機動性加強了保護，但需要解決一系列更復雜的挑戰，如燃料、駐扎時間和戰術、技術和程序（TTP）。

設計、響應能力和有效載荷適應性

如果由于對手的進攻行動或自然環境甚至意外而丟失??衛星，關鍵是要在盡可能短的時間內用同類或改進的系統取代任何失去的能力。事實上，衛星的未來在于微型或納米衛星，與傳統空間系統相比，這些衛星的建造和發射成本更低。當出現對新功能和要求的需求時，新的空間技術將創造新的方式來以更具響應性的方式提供這些功能。設計、制造、測試、程序和發射方面的響應能力需要成為空間能力規劃的關鍵標準，并且需要與工業和知識合作伙伴密切和持續的合作來支持。

在新衛星和空間系統的設計中，可能需要擴展新應用的開發，以便更快、更經濟地建造和發射衛星。通過開發計劃實施新的和不斷發展的需求是不合理的，軍隊必須更好地推動這些需求走向未來的迭代。對空間開發計劃的不斷變化和修改會增加巨大的成本和時間延遲。相反，重點必須放在使衛星更加模塊化或適應性更強，以便可以在不增加成本或復雜性的情況下修改其功能。如果將高度模塊化和適應性構建到當前正在開發的這一代衛星中，它們的可用性和壽命將大大提高。

地緣政治因素和較低的進入壁壘可能會繼續引入新的參與者，追求空間的戰略和戰術使用，運營衛星和開發基于地面的使能基礎設施。

國際合作和基于規則的太空秩序

對于較小規模的軍隊，特別是在共同安全保護下合作的軍隊，通過職責和能力分工來分擔負擔具有戰略意義。資產和能力的集中和共享使用將是發展太空能力的一個關鍵特征，這將依賴于國際合作的成果。在缺乏行為規則的情況下，有關空間利用的國際合作還需要解決目前存在于空間中的任何行為者的廣泛自由。到目前為止，擁有先進太空能力的國家數量有限，似乎一直不愿在彼此之間建立更具體的框架和制定長期規則，以避免妨礙未來的戰略可能性。然而，隨著低地球軌道越來越擁擠，太空中新的軍事行動者的出現以及它作為一個有爭議的作戰領域的演變，在沒有最低限度的規則和可接受的風險的情況下，不應再進入和利用太空。

結論

日益擴大的威脅范圍——本質上越來越多地跨域——以及鑒于產生或可用的數據大量增加而需要加速軍事決策，這加劇了作戰人員未來面臨的挑戰。混合戰爭和軍事競爭將需要能夠為軍事規劃者和作戰人員提供預警、卓越的態勢感知和迅速決策的系統。在保證完整性的情況下快速訪問信息對于戰略成功至關重要。在所有這些戰略要務中，太空領域將發揮至關重要的作用。

進入太空領域本身就有足夠的挑戰，但在太空軍事用途的背景下，必須考慮更多。盡管如此，對太空領域的依賴和使用是不可避免的，其能力規劃必須考慮，以提供產生新的戰略和作戰優勢的技術解決方案，并通過推進國際合作來不引人注目地使用太空。不過，最終，軍方不應忘記如何就失去關鍵太空基礎設施的使用權進行談判。在人們認為進入太空是理所當然的時代，地圖和指南針閱讀、野外定向、導航和無通信操作等軍事藝術可能需要保留更長時間。

作者介紹

荷蘭皇家空軍中校（退休）帕特里克·博爾德（Patrick Bolder）專門研究規劃、政策和戰略思維。他曾被借調到海牙戰略研究中心 (HCSS)，在那里他從事武裝部隊和國防部委托的項目。他在無人系統、人工智能和太空領域的軍事方面發表了多篇著作。他在無人和空間系統的軍事應用方面具備深厚的知識能力。

2021年3月，美國哈德遜研究所國防概念與技術中心發布研究報告《實施以決策為中心的戰爭：提升指揮與控制以獲得選擇優勢》，提出以決策為中心的戰爭將使美軍做出更快、更有效的決策，從而賦予美軍更大的競爭優勢。

序言

自冷戰結束以來，美國國防部（DoD）針對來自主要對手（如中國、俄羅斯和朝鮮等）的巨大軍事沖突發展了相應理論和能力。這些最壞的情況是為了確保美軍也能應對“較少的情況”。然而，這種方法偏重于為大規模、高強度軍事沖突設計的概念和系統，美國的智能對手不太可能向美軍挑起對抗，而國防部可以在力量投射或精確打擊等任務中發揮其優勢。

美國的對手在過去十年中已經發展出了抵消美國軍事優勢的方法，如中國和俄羅斯的灰色地帶或混合行動，這些方法以較低的成本和升級——盡管比傳統的軍事作戰時間更長——獲得目標。因此，國防部應修訂其規劃，提高新方案的優先級，這些方案以不同于戰區范圍內高強度作戰的方式給美軍施加壓力，如通過延長時間、不同程度的升級和規模，以及使用代理和準軍事力量。

中國的“系統破壞戰”概念和俄羅斯軍方的“新一代戰爭”概念是針對美國及其盟友的新方法的代表。雖然它們的制勝理論和方法大相徑庭，但這兩種概念都有一個共同點，即把信息和決策作為未來沖突的主戰場。它們從電子和物理上直接攻擊對手的戰斗網絡，以降低其獲取準確信息的能力，同時引入虛假信息，削弱對手的定向能力。同時，軍事和準軍事力量將通過孤立或攻擊目標的方式向對手提出難題，以中和對手的戰斗潛力，控制沖突的升級。

美國海軍如何重新平衡實施 "馬賽克戰 "部隊的例子

決策中心戰的興起

以決策為中心的概念，如系統破壞戰和新一代戰爭，很可能成為未來沖突的重要形式，甚至是主要形式。在冷戰后期，美軍革命性的精確打擊戰方式利用了當時的通信數據鏈、隱身和制導武器等新技術。同樣，以決策為中心的戰爭可能是軍事上利用人工智能（AI）和自主系統的最有效方式，這些技術可以說是當今最突出的技術。

以決策為中心的戰爭的一個例子是國防高級研究計劃局（DARPA）的馬賽克戰爭概念。馬賽克戰爭概念的中心思想是，由人類指揮指導的、具有人工智能功能的機器控制的分列式有人和自主單位可以利用它們的適應性和明顯的復雜性來延遲或阻止對手實現目標，同時破壞敵人的重心以排除進一步的侵略。這種方法與機動戰一致，不同于第二次世界大戰期間盟軍采用的基于損耗的戰略，也不同于冷戰后美軍在科索沃、伊拉克和利比亞沖突中采用的戰略。雖然馬賽克戰爭采用損耗作為給敵人制造困境的一部分，但其實現成功的主要機制是拒絕、拖延或破壞對手的行動，而不是削弱對手的軍事實力，使其無法再有效作戰。因此，馬賽克戰爭非常適合作為現狀軍事大國（如美國）尋求遏制侵略的概念。

在近期兵棋推演中，馬賽克部隊與傳統軍事部隊在任務完成情況的比較

馬賽克戰爭提出了一種部隊設計和指揮控制（C2）程序，與今天的美軍相比，它將使美軍能夠執行更多、更多樣化的行動方案（COA）。馬賽克部隊的分解結構和使用人類指揮與機器控制，將使對手的決策復雜化，縮小其選擇范圍，并施加一系列可能無法解決的困境。通過增加美軍指揮官的選擇權，減少敵方的選擇權，馬賽克戰法將尋求獲得“選擇權優勢”，使美軍能夠做出更快、更有效的決策。

選擇性戰略與以預測為中心的規劃方法形成鮮明對比，在這種規劃方法中，選擇最有可能導致成功的作戰行動方案并迅速實施，通過將與未選擇的作戰行動方案相關的系統和兵力要素分配給其他任務來提高效率。在以預測為中心的模式中，資源的早期承諾必然會限制指揮官今后的選擇空間。

與今天的美軍相比，馬賽克部隊的設計和C2過程可以在選擇權競爭中提供更大的優勢，因為隨著對抗或競爭的進展，可以緩解由于損失或敵方態勢感知的改善而導致的選擇權減少的自然趨勢。例如，“馬賽克”部隊可以更容易地隱藏具有反ISR能力的平臺或編隊，并在以后暴露出來，以實現新的選擇；利用數量更多、規模更小、成本更低的增援部隊；或依靠決策支持工具，允許繼續使用與高級指揮官物理或電子隔離的部隊。

圖：以網絡為中心的戰役空間架構與基于情境的戰役空間架構的特點比較

一支馬賽克部隊也將比今天的美軍更有能力進行縮小對手選擇范圍的行動。通過同時發起許多行動并加速其決策，一支使用人類指揮和機器控制的分布式部隊可以給對手造成足夠的困境，從而排除與作戰相關的數量的《作戰協議》。此外，馬賽克部隊還可以利用諸如分配、佯攻和探測等欺騙技術以及反ISR系統來補充其更大的規模和決策速度，這些技術可以使對手相信某些選擇不可行或不可能成功。

雖然國防部的C3結構，如混合和聯合全域指揮和控制（CJADC2）開始納入決策支持工具，為特派團整合效應鏈，但其目前和近期的實例旨在支持有效的火力投送，而不是持續的可選性。此外，與CJADC2相關的C2和通信（C3）舉措，如高級戰役管理系統（ABMS），需要提前確定架構和組件系統。因此，CJADC2在其能夠提供的可選性方面將受到固有的限制。

圖：C2實施方法的比較

通過C3實現選擇權

第一步是壓縮空間的表征，重點放在時間的表征上。以一個作戰人員在短時間內的行動為例，在這個例子中，一個作戰人員的任務是收集指定地點的圖像。這在操作上是不現實的情況，只是用一個簡單的案例來說明這個概念。

在C3組合中，國防部已經在通信復原力方面進行了大量投資。因此，大部分新的努力和資源應該應用于C2能力。盡管美國軍方投資于所謂的C2系統，但這些項目主要是操作中心和軟件堆棧，作為在部隊中傳遞數據、信息、命令或權限的基體。盡管對管理部隊來說是必要的，但目前國防部的C2系統——將C2看作是連接——并不是決策支持系統，后者將C2看作是一個過程。

圖：在馬賽克C2方法中采用OODA循環

用于以決策為中心的戰爭的C3能力需要做的不僅僅是實現連接。例如，C2工具將需要生成能創造和維持可選擇性的COA，以提高適應性，并將復雜性強加給對手。為了幫助初級領導人執行任務指揮，C2工具還需要了解哪些單位在通信中，他們在潛在的COAs中的作用，并配置網絡以確保所需單位與適當的指揮官保持一致。為了評估這些要求和以決策為中心的C3的其他要求，本研究采用了多種視角，如下所述。

• 棧式視角：與互聯網一樣，以決策為中心的C3架構需要有物理媒介來進行數據移動；需要網絡結構來管理指揮官、傳感器和效應器之間的數據移動；需要信息架構來將數據組織成有意義的形式；需要評估信息的應用程序，如決策支持工具。目前的技術可以滿足這些需求，但無法在追求選擇優勢的同時，在對抗性環境中實現部隊和網絡的動態組成和重新配置。

圖：以預測為中心和以決策為中心的選擇空間隨時間變化的比較

• 網絡視角：要實現可選擇性和實施以決策為中心的戰爭，就需要有能力使C2結構與現有通信保持一致，而不是試圖建立一個在面對敵方協同干擾和物理攻擊時仍能生存的網絡。這些需求導致了一種混合架構，這種架構將網絡方式與分層方式結合起來，可以被定性為 "異構"。這種拓撲結構將使指揮權與合格的人類操作者占據的節點中具有最高程度的節點相一致。

• 解決問題的視角：與從頭開始處理每個新情況相比，使用類比推理的問題解決過程可以更迅速地評估潛在的備選方案，由此產生的決策空間的增加可以使指揮官將限制其備選方案的作戰行動協議推遲到最后一刻。此外，如果使用人工智能支持的算法在沒有監督的情況下建立COA，對手可以通過佯攻和探測來影響算法的學習，使系統認為COA是成功的，如果不是對手的行動，實際上會失敗。

圖：來自DARPA PROTEUS計劃的分析和用戶界面，AI輔助規劃

• 時間視角：可選性的概念適用于多個時間尺度，從戰略到工業能力發展和部隊的戰術行動。C3架構的能力應該有助于擴大每個時間尺度上的努力所帶來的決策空間，而不是僅僅在任務期間。

• 組織視角：國防部的C3架構不是在真空中存在的。各組織的人員必須通過戰略、工業、作戰和戰術時空的流程來運用這些架構。可選性是在以決策為中心的戰爭中獲得優勢的關鍵，但如果僅僅是派出一支更分散的部隊和使用它的工具，如果這支部隊的使用方式很狹窄，為每個單獨的行動提供最高的成功概率，那么只能稍微增加美軍的復雜性和適應性。需要決策組織和程序，盡可能長時間地擴大指揮官的選擇空間。

今天的戰斗指揮官（CCDR）參謀部缺乏組織和程序，無法為即將到來的任務以各種不同的配置組合部隊。為了能夠在任務時間內組成部隊，國防部可以采用類似于將計算機程序編譯成可執行代碼的方法。軟件指令是用較高層次的計算機語言編寫的，但在軟件被計算機處理器執行之前，需要將其轉換成二進制形式。這種方法將從決策支持系統的COA開始，然后組合適當的單位來支持行動。雖然部隊構成主要是以硬件為中心，但也需要在技術棧的信息層和網絡層進行部隊包的軟件構成。

圖：從人工構成到決策中心戰的任務整合浪潮

結語

美軍將需要采用新的部隊設計和C2流程，以實現以決策為中心的戰爭，但如果不與工具和組織結合起來，以充分利用使用人類指揮和機器控制的更分散的部隊中可能存在的可選性，這些努力將付諸東流。

目前國防部通過CJADC2和相關的作戰概念努力使美軍向更分散的組織和更分散的能力發展，這是實現更以決策為中心的軍事行動方法的重要一步。高級戰斗管理系統（ABMS）和DARPA的幾個項目正在開發C2工具和流程，這些工具和流程將增加指揮官使用這些更分布式部隊的可選性。國防部的部隊設計變革或C3舉措將需要更進一步，以便美軍在面對已經躍升到以決策為中心的戰爭并擁有主場優勢的同行對手時保持可選擇性優勢。

也許更重要的是，將需要新的組織和程序，使CCDR能夠在戰區組成和整合分散的部隊，并改變國防部定義需求和發展新能力的方式。如果不對國防部的需求和部隊發展程序進行重大改革，美軍就有可能在爭奪決策優勢的競爭中落后于對手，從而威脅到其保護美國利益和盟友免受大國侵略的能力。

（參考來源：軍事文摘作者：張傳良）