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1. 挑戰概述：尖端通信技術為數據共享網絡提供了前所未有的帶寬、時延與可用性水平。為支撐自主網絡、遠程醫療等前沿技術發展，需實現更顯著的性能突破。軍民領域通信網絡日益面臨干擾、阻塞、網絡攻擊及物理破壞威脅。因此下一代通信技術必須在民用與軍用場景中兼具高性能與抗毀性、冗余配置及環境適應性。北約尋求軍民兩用解決方案，以增強下一代通信技術的韌性及效能，確保在分布式計算、傳感與通信網絡間實現強健快速的數據交換。

2. 示例場景：某偏遠城鎮居民依賴數據連接開展商業活動、醫療保健及應急響應。當地基站提供網絡覆蓋，該基站同時服務鄰近軍事設施。某特遣分隊正使用機器人無人地面載具演練搜救行動——載具通過5G連接為操作員提供基于高清視頻流的實時決策支持。當城鎮遭遇地震摧毀基站后，24小時內鄰近城鎮運抵可移動5G基礎設施。依托開放式無線接入網架構及人工智能解決方案（將原始基站功能優化適配至新設備），系統迅速恢復運行。此舉不僅重建城鎮全域通信，更使搜救分隊得以部署無人載具，在最大限度保障人員安全前提下實施廢墟傷員救援。

3. 賦能技術范例：以下清單列舉可應對本挑戰的代表性技術（非窮盡列表，北約防務創新加速器鼓勵創新者突破清單框架提出創造性解決方案）：

無線電與天線

• 支持多供應商的開放式無線接入網（"O-RAN"），性能媲美單體解決方案
• O-RAN智能控制器創新實施方案
• 軟件定義無線電網絡與軟件定義調制解調器
• 智能可重構天線——實現高增益多目標波束成形且具備低干擾概率
• 共形天線——適用于卡車、艦船及飛行器的低剖面安裝
• 寬帶天線——支持跨頻段通信
• 新型跳頻與擴頻無線電——緩解干擾阻塞影響

分析與集成

• 先進數據分析工具——實時表征定位射頻場環境
• 分組交換網狀網絡自動化優化與重構——響應物理損毀或網絡攻擊
• 通過分組交換網狀網絡將邊緣處理與物聯網傳感器接入云計算服務的方法
• 蜂窩網絡與戰術無線電網絡、衛星通信系統及地面分組交換互聯網路由的互操作方案
• 網絡賦能定位授時服務

安全網絡

• 安全可靠抗毀的跨域解決方案——支持不同密級網絡間共享態勢感知工具的分類數據降密傳輸、敵對偏遠地區數據傳輸、作戰協同與決策支持
• 邊緣計算——將數據處理推向網絡邊緣（臨近物聯網設備、自主載具、天基系統及智慧城市等數據源）
• 量子密碼、后量子密碼及同態加密等先進技術——保障數據安全防截取防篡改
• 網狀網絡與分布式通信架構（如區塊鏈及分布式賬本技術）——增強網絡韌性冗余
• 零信任數據共享技術、分布式身份管理及其他數字工具——保障基于角色的網絡訪問安全

新興通信系統

• 量子傳感器——實現電磁輻射的寬帶高靈敏度探測
• 集成后量子密碼的通信系統
• 太赫茲及中頻段通信系統——支撐超高速數據傳輸
• 5G/6G技術創新實施方案與應用
• 自由空間光通信系統激光終端
• 射頻與光通信系統混合架構
• 非視距光通信系統
• 高頻通信系統可重構智能表面

4. 應用前景：北約利益相關方已將安全高帶寬通信確立為關鍵能力需求及所有作戰行動的賦能要素。民用領域方面，全球5G基礎設施市場規模預計將從2024年340億美元擴展至2032年約5400億美元——隱含年復合增長率約42%。市場增長趨勢與聯盟明確需求的結合，正構成本挑戰的核心目標：推進在基礎設施中斷或頻譜受脅時仍能保持數據鏈路可用性與可信度的先進技術。

國家與非國家行為體的無人機攻擊威脅持續存在且不斷升級。無人機（或稱無人航空系統，UAS）具備成本低廉、可消耗組網特性，能對軍民目標實施多樣化動能與非動能打擊。即便面對高度一體化防空體系，無人機仍可輕易滲透突防，致使在人員與基礎設施防護領域面臨嚴峻挑戰。

在此威脅環境下，需著力構建反無人機（C-UAS）防御體系，并為技術能力薄弱的伙伴提供教育培訓與戰術支援。C-UAS解決方案開發的核心路徑包括：威脅分類分級、整合既有經驗與技術儲備、研判實時態勢、通過訓練與推演創新戰法。當前反制技術已部分成熟，具備實戰接觸經驗的部隊也積累了一定戰術認知。全球范圍內具備實戰接觸或興趣研究的軍職人員與民間人士，可為無人機運用與威懾策略提供關鍵洞見。

本文系統剖析無人機威脅譜系、美國現行監管框架，以及軍事與民用領域的既有及潛在應對措施。盡管兩類環境在C-UAS技術與響應層面存在交集，但其威脅特征與反制手段差異顯著。盡管聚焦美國無人機應用與反制實踐，文中關于戰法理論、監管機制與對抗策略的論述，經適應性調整后可擴展至其他國家的特殊國情。最終，消解敵對方與恐怖勢力無人機威脅需依托全社會各層級的認知普及與協同聯防。

軍事領域中的無人機演進與應用

無人機并非戰場新事物。英國與美國于1918年即展開無人機試驗，盡管未投入實戰，但遠程操控無人飛行器的概念已具雛形[1]。兩次世界大戰間，無人機測試持續推進，至1946年，美國空軍實現B-17轟炸機從夏威夷至加利福尼亞的遠程操控飛行[2]。近期F-16戰機的無人駕駛試飛，更預示空戰或將步入"無人艙"時代[3]。

在訓練或實戰中承受間接火力（如炮擊或迫擊炮）的壓制，往往帶來高壓體驗。高效間接火力通常依賴熟練觀察員的目標引導。在當代全域戰場中，無人機已演變為搭載各類攝像與傳感裝置的觀察平臺，能夠定位敵方目標并將數據回傳炮兵單位，實現精準打擊，而操作員可身處安全防護區域。過去二十余年，多個國家成功運用無人機執行監視、偵察與目標打擊任務。然而，眾多對手現已采用相同技術達成類似目的。

無人機定義、威脅分級與戰場影響

本文中，無人機指可遠程操控的無人載具，涵蓋陸、海（如黑海近期行動所示）及空域應用[4]。美國陸軍按尺寸將潛在敵方無人機分為五類，其中第1類（"微型無人機"，重量低于20磅）與第2類（"小型戰術無人機"，最大55磅）構成獨特威脅。此類無人機即便使用傳感器亦難探測，裸眼識別更為困難[5]，雖體積小巧卻能投擲手雷級彈藥或攜帶小型爆炸裝置[6]。四旋翼消費級無人機亦屬此范疇，其民用領域涵蓋攝影、測繪、競速、狩獵與漁業，可通過實體店鋪或網絡渠道公開購買。

美軍實戰經驗證實，無人機可被對手快速掌握并形成戰場優勢。筆者親歷多場戰役中經武器化改裝的民用無人機顯著改變攻防態勢。阿富汗戰爭期間，塔利班即利用商用無人機實施偵察與目標定位，迫使攻守雙方重新評估安全策略。

海軍陸戰隊沃克·米爾斯中尉指出，無人機存在本身即可對步兵單位形成"威懾壓制"——無需開火即能限制其機動[7]。部隊位置遭敵方無人機鎖定后，將面臨間接火力打擊與反攻威脅，可能導致任務失敗、人員傷亡并需調動未預置資源實施撤離[8]。資源匱乏的行為體通過少量無人機即可削弱強敵的非對稱優勢：一架缺乏反制手段的無人機足以迫使無建制反無人機能力的部隊進入隱蔽狀態，直至空情變化。

俄烏戰爭初期，烏軍利用自購無人機加裝爆炸物的創新戰術重創俄軍，獲防務專家贊譽[9-10]。然而此類戰術并非全新，俄方迅速吸取教訓并發展自主攻防體系[11]。國際層面：親烏團體通過眾籌獲取3D打印定制彈艙技術[12]，低成本爆炸裝置與無人機結合形成高效打擊手段[13]；軍工企業以創新投資名義提供零部件支持，同步拓展行業布局[14]。隨著戰事持續，雙方在盟友協助下不斷升級無人機戰術——俄方通過與伊朗、中國合作保持技術優勢[15]，凸顯現代沖突中無人機軍備競賽的全球化特征。

美軍現行反無人機條令解析

美軍現行條令對機動部隊防御無人機威脅的指導仍顯不足。由陸軍防空炮兵部隊編撰的《ATP 3.01-81反無人航空系統戰術》旨在：
? 提供對抗低空、低速、小型（LSS）無人機威脅的作戰規劃指南

? 指導將反無人機（C-UAS）士兵任務納入部隊訓練體系

? 為旅級及以下部隊提供應對小型無人機威脅的規劃框架（當區域威脅評估包含此類目標時）[16]

該條令明確指出，陸軍尚未形成專門的反無人機戰術技術規程（TTP），但建議通過規劃、報告與態勢感知應對無人機威脅[17]。盡管條令強調通用戰術紀律（如光學偽裝與噪音管控）——包括"在車燈上涂抹泥土、使用偽裝網遮蔽擋風玻璃反光...部署隔音屏障與泡沫材料降低設備噪音"[18]——但面對快速部署的偵察無人機（通常配備持續跟蹤攝像頭）時，此類措施往往難以奏效。

條令授權指揮官根據交戰規則采取必要防護措施，并允許將小型無人機交戰權限下放至單兵[19]。但實踐中，單兵使用輕武器（含機槍）射擊高速無人機（部分時速達70公里）的成功率極低[20]，且盲目開火易引發誤傷或附帶損傷風險。條令任務編號44-1-100僅建議"使用所有可用輕武器對抗空中目標"[21]，卻未明確火力凈空程序，暴露出戰術指導的粗放性。

盡管《ATP 3.01-81》條令想法良好，但仍遺留關鍵問題：如何在本土營區有效實施反無人機（C-UAS）部隊訓練？如何規避士兵誤擊高速小型無人機的風險？機動部隊在城市環境如何調整C-UAS戰術？應采用何種火力控制措施有效癱瘓無人機？若部隊行蹤遭無人機偵測，如何權衡任務中止或撤退的決策要素？如何制定應對集群無人機的防御準則？在單架無人機即可癱瘓整支部隊的時代，這些問題至關重要。

進攻層面同樣存在核心議題：誰應監管無人機進攻行動？監管邊界如何界定？地面機動部隊與指揮所間如何協調無人機視頻情報需求？交戰規則是否需納入友軍協同的半自主/全自主無人機系統？反無人機資產的使用權限如何分配？沖突規避機制如何設計？關鍵在于如何授權基層作戰單元快速處置第1、2類單架或集群無人機威脅。

2023年4月美國國會研究服務局發布的《國防部反無人機系統》報告，體現了國家層面對此議題的關注，并提出以下國會質詢方向：
? 國防部C-UAS系統研發與采購資金是否在科研與列裝間平衡分配？

? C-UAS執行機構設立在多大程度減少采購冗余并提升效率？

? 國防部與國土安全部、司法部、能源部等機構在C-UAS領域的協作深度？

? 是否需調整空域管理、作戰概念、交戰規則或戰術以優化C-UAS運用及與美軍其他行動的協同？

? 國防部與聯邦航空局及國際民航組織協調應對C-UAS對民航威脅的進展？[22]

美國防部反無人機技術革新路徑

美國防部將開發全譜無人機識別系統及威脅消除方案[23]。如前所述，攻擊復雜性取決于策劃者的想象力——例如將無人機偽裝為鳥類。鳥類學家已通過仿生無人機優化遷徙與行為研究，敵方或采用類似手段實施隱蔽攻擊[24]。鑒于此，決策者與應急部門需同步探索創新防御選項。

軍民創新研究院（CMI2）等機構為預期遭遇無人機威脅的部隊提供專項訓練與場景模擬[25]。此類機構可與軍方協作開發數據驅動模型，定制化反制戰術與條令。推動國家訓練中心與CMI2等企業的合作，可形成保持國防部技術領先的競爭優勢。

美國防部將反無人機場景整合至任務核心科目，開發融合專項技能的訓練評估體系。建議部隊將反無人機任務納入年度訓練與部署前驗證流程。鑒于無人機威脅具有全域性，聯合部隊需協作制定通用條令框架，各軍種據此細化作戰規程，形成攻防一體的戰術建議[26]。

組建反無人機專項訓練機構，聚焦最新戰術技術規程（TTP）的實戰轉化。此類中心可通過工業界合作，利用民用領域專長與數據資源，開發多場景解決方案。整合面臨同類挑戰地區的國際防務經驗，可構建理想化應對體系。

各軍種需共同參與戰術研討，制定可跨域擴展的反制策略：
? 海上環境：側重電磁干擾與艦載攔截系統協同

? 城市環境：開發建筑遮蔽與定向能武器巷戰應用

? 單兵班組：采用偽裝隱蔽戰術

? 基地防衛：重點部署反偵察偽裝與區域拒止系統

將無人機威脅認知融入教育、訓練與考核全鏈條：
? 單兵技能認證：在"專家步兵徽章"等考核中增設反無人機場景

? 連級演訓：設置偽裝布設與欺騙戰術應用科目

? 數字安全意識：將無人機威脅與士兵社交媒體信息泄露風險等同重視

軍事院校在反無人機領域的創新實踐

應對無人機威脅的另一路徑是吸納具備實戰經驗的官兵與專家參與技術研發。士兵基于無人機對抗實踐提出的視角，或是識別反制方案與驗證防御效能的優選途徑。例如，美國陸軍國民警衛隊米奇·里夫中士憑借計算機編程專長，開發出反無人機訓練軟件，使士兵能夠在模擬環境中參與多威脅場景對抗訓練[27]。該成果斬獲首屆美國中央司令部"創新綠洲"競賽，軟件正加速量產列裝。里夫強調防御理念需源自戰術級實踐者："反無人機實戰經驗驅動我與團隊開發解決方案...當前處處可見才華橫溢的官兵，他們正為作戰環境中的難題提供答案"[28]。

未來作戰人員正通過無人機操作訓練、戰術實驗及戰場可視化預演，適應無人機泛在化戰場環境。美國西點軍校已將無人機納入學員領導力發展訓練（CLDT）體系：工科學員研發滿足特定任務需求的定制無人機；機動戰術學員運用無人機實施模擬目標偵察。訓練中融入作戰與訓練行動后報告（AAR）的技法，指導學員通過技術改進提升無人機作戰效能[29]。

將無人機技術交予年輕軍官群體，有助于構建當前與未來攻防戰術體系。在訓練與實驗室環境中向預備役軍官提供新技術，既能提升新兵戰場適應力，又可催生創新訓法戰法，培育新條令認知素養。美軍各軍種需持續加強官兵對沖突中無人機演進的接觸深度，將實戰洞察融入訓練與評估體系，為未來沖突中的無人機攻防做好戰備儲備。

本土無人機威脅、政策與監管革新需求

若商用無人機可投入活躍沖突區，其同樣能用于常態安全區域。例如，攻擊者可輕易改裝無人機撞擊變電站，或攜帶導電材料覆蓋輸電線引發電弧導致大范圍停電。一旦被惡意利用，無人機將成為擾亂民生基礎設施、制造社會動蕩的新型攻擊載體。

美國雖已制定無人機法規，但政府無力有效監管多數使用行為。《美國法典》第49編第44809節"娛樂用途無人機操作例外條款"規定了境內娛樂級無人機操作通則[30]。該條款對娛樂用戶限制寬松：僅要求無人機注冊并顯示標識，操作者需持有注冊證明[31]。但若操作者拒絕注冊，或執法人員缺乏法規認知，監管將形同虛設。決策者與執法部門需在惡性事件發生前，就以下議題展開研討：
? 如何強制實施注冊制度？

? 如何提升警務人員法規熟悉度？

? 如何在保障公民自由前提下強化監管？

美國聯邦航空管理局（FAA）于2023年9月頒布無人機遠程識別強制令，要求設備廣播身份與位置信息[32]。盡管政策合理，但FAA承認受限于識別模塊短缺與授權空域不足，該規定更多具有指導性而非約束力[33]。

決策者與應急部門應重新評估現行法規可行性，并考量以下革新：

1. 立法層面：建立私有無人機合法操作新規，制定國家層面應對戰略，組建專職反制特遣隊。
2. 執法體系：明確市政層級的監管主體責任，避免將新增職責簡單疊加于已超負荷的治安機構。
3. 技術標準：加速推進遠程識別模塊普及，劃定強制廣播空域，研發非合作目標追蹤技術。
4. 跨部門協同：構建國土安全部、能源部等關鍵基礎設施部門的聯合預警機制。

核電站面臨的無人機集群威脅與防御體系重構

2015至2019年間，美國24座核電站遭遇57起不明身份無人機集群入侵事件[34]。截至2023年5月，仍有49起事件未告破，凸顯持續存在的無人機探測與操作者定位能力缺陷[35]。核設施雖具備應對傳統威脅的高等級防護，但無人機集群作為新型威脅暴露出防御盲區——既有安防體系未將無人機納入考量，致使反應堆周邊輔助基礎設施（如輸電網絡、冷卻系統）面臨更高風險。

全美最大核電站——亞利桑那州帕洛弗迪核電站近十年頻遭入侵[36]。該站為西南地區數百萬人提供電力保障，維系沙漠高溫下的經濟運轉與民生需求[37]。盡管部署了13英里半徑無人機探測系統，但持續入侵事件證實現有防護存在漏洞[38]。

現行防御技術與違規處罰力度（含高額罰款與刑事指控）未能有效遏制威脅[39]。FAA公開數據庫顯示，八年累計記錄數千起未授權無人機目擊事件，月均新增超百起報告[40-41]。盡管FAA強調"無人機接近航空器屬危險違法行為"，但監管實效有限。

設施規劃者需從多維度強化防護：

1. 物理遮蔽：對易受攻擊的接入點與關鍵輔助設施進行視覺偽裝
2. 結構加固：針對廠區能源輸送節點實施防護升級工程
3. 分層防御：建立廠區外圍安全環，構建"探測-攔截"縱深體系
4. 智能升級：整合人工智能驅動的早期預警與自主攔截系統

未來核設施防御需平衡安全需求與正常運維，既不過度限制非惡意無人機應用（如設備巡檢），又能有效化解潛在威脅。此過程要求政策制定者、安防專家與核電運營商深度協同，構建適應無人機時代的綜合防護范式。

本土無人機威脅的監管框架構建建議

以美國聯邦航空管理局（FAA）為代表的監管機構在無人機管控中發揮核心作用，涵蓋安全監督、公眾意識提升與合規性執行[42]。對于技術能力有限的小型國家，等效監管機構可采取以下措施確保安全并遏制非法濫用：

1. 強制登記與許可制度：要求境內所有無人機（無論使用意圖或購買來源）進行設備注冊，并強制操作者取得遠程飛行員執照。
2. 階梯式處罰機制：實施漸進式懲戒措施，包括高額罰款、許可吊銷及刑事指控。
3. 動態核查機制：開展無人機注冊與執照的隨機抽查，通過持續更新監管手段營造"全視監管"威懾效應（即便在人力與資金受限條件下）。
4. 公眾教育計劃：借助媒體渠道強化法規與安全協議普及。

各國在制定政策時需審慎權衡：既要保障公民安全、防御"獨狼式"無人機襲擊行動，又須恪守公民憲法權利。監管機構在評估威脅與制定解決方案過程中，應避免采取過度威權化限制措施，防止對公民自由造成不當侵害。

應對無人機威脅的綜合性結論與行動框架

無人機已成為戰場常態存在，并對民用領域構成潛在威脅。盡管當前尚無徹底消除無人機恐怖襲擊威脅的完備方案，但通過分層式反無人機系統（C-UAS）策略——涵蓋教育普及、技術創新、跨域協作、條令調整、監管舉措及組織變革——可構建有效防御體系[43]。

• 軍事防御體系構建
   為應對敵對勢力無人機威脅，需強化部隊對無人機性能與分類的認知。通過聯合軍種會議整合各軍種、各作戰層級的實戰經驗，制定統一條令與訓練體系，篩選最優防御方案。自下而上開發戰術并擴展至大規模防御部署，是可行路徑。精準界定無人機威脅本質有助于技術方案適配，并引導關鍵問題研究，例如：敵方為何優先選擇無人機戰略？

• 軍民協同治理機制
   組建由實戰經驗豐富的軍地人員構成的聯合機構，負責評估、調整、建議與執行攻防行動，形成本土反無人機恐怖主義概念框架。該機構核心職能包括快速獲取與測試新型反制技術，保持C-UAS技術前沿性，使其他軍事單位與民事機構能聚焦沖突決勝關鍵任務。

• 公眾參與與國際協作
   在市政應急準備會議中納入公眾創意征集，結合防御規劃激發群體智慧。需以"想象不可想象之威脅"的思維預防潛在危機——珍珠港事件與"9·11"恐襲的教訓警示我們：敵對勢力將持續探索滲透社區、傷害公民的新途徑，如針對特朗普總統的無人機刺殺未遂事件與委內瑞拉總統馬杜羅遇襲案所示[44]。

若重新評估無人機政策并強化監管執行，可引領國際社會制定反恐建議方案。與可信伙伴共享全球敵對無人機事件的經驗與視角，將提升集體防御效能。盟國應協同整合經驗、調配資源、健全法律、審查現行法規，并建立專職機構應對新興威脅。最佳無人機攻防洞見往往誕生于軍民領導者經驗共享的協作環境。

參考來源：美國陸軍特種部隊

隨著美國防部日益聚焦應對同級威脅，軍隊必須做好對抗尖端電子戰能力的準備，包括訓練作戰人員如何探測、識別與應對電子戰攻擊。

??威脅識別與應對??

如前期所述，電子戰最棘手之處在于攻擊的不可見性。這導致眾多作戰人員誤判設備故障，忙于尋求更換或維修，全然不知已遭電子攻擊。

鑒于電子戰對作戰人員的挑戰，美軍各軍種均建立了專屬電子戰訓練體系：

海軍為部署艦員配備艦載電子戰模擬訓練系統，指導其在虛擬環境中識別、理解并應對電子戰威脅。此類模擬環境可復現電子戰場景，強化艦員對抗威脅的持續作戰能力。

海軍陸戰隊與陸軍采取相似但差異化路徑——設立與網絡、太空域能力聯動的專職電子戰部門。這些部門負責構建前沿電子戰能力（涵蓋威脅識別、系統加固與攻擊反制），并將電子戰數據回傳作戰人員輔助行動。

各軍種還開發了作戰視角的模擬訓練系統，能在所有訓練任務中注入電子戰要素。此舉至關重要，因未來所有軍事行動皆無法規避電子戰威脅。

模擬訓練環境與仿真器構建包含動態多元電子戰能力的特定威脅場景，直觀展示武器與通信系統在強電磁對抗中的性能變化，迫使作戰人員在信號干擾/拒止壓力下完成任務。

??跨軍種整合訓練??

盡管現有模擬訓練體系均具實效，但存在共同缺陷——各軍種系統相互孤立。未來作戰必將依托聯合部隊（常伴盟軍協同），而非單一軍種或國家獨立行動。

單一軍種電子戰訓練雖有效，卻不符合現代聯合作戰形態。未來多域作戰必然涉及跨軍種乃至跨國協同，因此電子戰訓練需提升至作戰司令部層級，突破軍種壁壘。

各戰區司令部可整合軍種既有成果，開發適配其任務需求的智能訓練方案。例如印太司令部因責任區多域特性及對手能力高度復雜，需定制專屬訓練體系。

戰區層級的模擬訓練不僅提升司令部能力，其經驗成果更將"下沉"至各軍種。但訓練系統需具備兩大核心功能：生成優化訓練任務的數據資產；持續更新攻擊模式與武器系統（同步對手能力演進）。

??結論??

烏克蘭戰場展現的電子戰能力證明：訓練作戰人員識別與挫敗此類攻擊，是未來任務成功的關鍵。為此必須構建全面電子戰訓練體系，但切忌各自為戰。訓練須在戰區司令部層級實施聯合演練，并持續迭代升級以應對日益復雜的威脅演進。

參考來源：Cody Baker

數據泄露事件仍呈上升趨勢，構成持久挑戰。美國政府問責局（GAO）報告顯示，2022至2023年網絡安全事件增長近10%——從29,000余起攀升至32,000余起。傳統上，各機構依賴基于邊界的安全模型（常被類比為"城堡與護城河"防御體系），旨在將外部威脅阻隔在外。然而，隨著現代網絡攻擊日益繞過此類屏障并直接鎖定敏感數據，各機構正轉向以數據為中心的網絡安全模型。

有效網絡安全的未來不在于構筑更高的圍墻，而在于從根本上重新思考信息保護方式。前瞻性安全戰略聚焦于跨組織邊界保護數據本體，使敏感信息在保持安全性、可控性與隱私性的前提下自由流動。這些以數據為中心的控制措施契合零信任原則，賦能各機構在確保安全的前提下開展外部協作，通過安全、無摩擦的信息交換加速任務達成。

以邊界為中心的安全模型的缺陷

政府機構在復雜環境中運作，處理高度機密與敏感數據。在此背景下，高敏感數據需在各部門、盟國與任務合作伙伴間安全流轉。處理此類敏感數據的系統與設備亦需同等保護：云存儲、終端設備與數據湖必須防范未授權訪問。盡管基于邊界的安全模型作為標準框架沿用數十年，但其可能造成瓶頸，阻礙關鍵任務信息無縫流動。Virtru公司聯邦副總裁Jason Green解釋道："防御性情報界面臨跨組織與跨機構信息共享挑戰，主要源于過時的'城堡與護城河'安全模型。這些傳統的、基于邊界的方法給協作帶來了巨大障礙，尤其是在數據需要跨邊界流動時。"

認識到這些局限后，美國國防部（DoD）已將零信任確立為網絡安全戰略基石。2022年發布的《美國防部零信任戰略》概述了從基于網絡的安全模式向以數據為中心模式的轉變——無論數據位于何處，安全措施直接作用于數據本身。戰略指出："通過高性能且日益復雜的邊界防御來保護國防部網絡，已無法實現網絡彈性并保障我們的信息體系安全。"至2027年，美國防部計劃實施零信任基準，要求對用戶、設備與數據訪問進行持續驗證。其目標是持續確保訪問敏感數據的人員與系統能夠證明他們確實獲得授權查看該信息。

零信任數據框架

零信任轉型進程雖漸進但穩健。2025年2月，美國國防部零信任組合管理辦公室主任Gary Kipe上校透露，該部門合規進度已達14%。他指出："14%是良好開端，但遠未完成"。最具挑戰性的環節仍是身份驗證與數據保護——這兩個支柱正通過以數據為中心的安全策略應對。

此方法的核心在于將訪問控制與分類標簽直接嵌入數據對象。此舉確保僅獲授權人員（基于角色、許可等級與任務需求）可訪問敏感數據。通過保護數據本身而非僅依賴邊界防御，各機構可消除協作障礙。

美國防部主導的"Olympus項目"是運用零信任實現數據內生安全的典范。項目英國負責人Jim Knight表示："不僅加強網絡邊界防護（高筑城墻），更將安全措施與信息共享機制延伸至單個數據對象"。

為支撐此轉型，可信數據格式（TDF）與零信任數據格式（ZTDF）等框架提供可行路徑。ZTDF作為TDF的互操作版本，旨在彌合美國情報界（IC）、美國防部與北約成員國間的數據安全與共享鴻溝。這些框架為敏感數據包裹持久安全層，確保加密與訪問控制隨數據流轉始終有效。情報界及其他實體對TDF安全架構的采用，彰顯以數據為中心的安全機制對保障國際協作的關鍵作用。

隨著量子計算等新技術涌現，傳統加密方式面臨新挑戰。盡管量子計算構成威脅，其亦驅動網絡安全創新——如后量子加密算法。Green強調："通過部署TDF與ZTDF等靈活的數據中心化安全框架，各機構未來可無縫整合后量子加密標準，無需顛覆現有安全體系。"

合規性與適應性

以數據為中心的安全模型亦簡化了合規流程。跨政府部門的機構遵循不同的監管要求，而在數據層面實施持久加密與訪問控制，可強化對多樣化安全要求的合規性。Green解釋道："以數據為中心的方法通過解決關鍵控制點簡化合規。例如，可信數據格式（TDF）可助力機構滿足CMMC 2級要求——這對即將接受CMMC評估的國防承包商而言是重大進展。"

對政府機構而言，安全、靈活且支持協作的網絡安全解決方案需求從未如此迫切。從基于邊界的安全模型轉向以數據為中心的模型，代表了對威脅演進時代敏感信息保護方式的根本性反思。通過對數據本身實施全程保護，機構可增強協作能力、鞏固合規性，并為量子計算等下一代網絡挑戰做好準備。隨著政府網絡安全戰略的演進，核心目標必須始終是確保數據無論流向何處均保持安全——因為在現代數字生態中，關鍵不在于守衛城堡，而在于保護王冠上的寶石。

參考來源：Kat Samiljan

當AI智能體需協同工作時，傳統單智能體架構常顯不足，形成制約性能與可靠性的瓶頸。

選擇合適的多智能體協調策略并非技術細節問題——而是關鍵任務。智能體間協調失效可能導致災難性故障、行為沖突及系統性低效。

然而，有效協調可釋放顯著優勢：基于當前需求彈性調整系統規模的可擴展性；通過專用智能體實現任務專業化；以及通過任務分配規避單點故障提升系統魯棒性。

本文探討多智能體系統中集中式與分布式控制策略的核心差異。

何為多智能體協調策略？

多智能體協調策略是組織多個自主AI智能體（為共同目標協作）的決策制定、信息流與任務分配的系統性方法。任何協調策略的核心組成部分包括：

通信協議：智能體交換信息的方法
決策層次結構：決定決策制定方式與層級的架構
狀態管理：維持系統狀態感知的路徑
沖突解決機制：處理優先級競爭或資源爭用的流程

在企業AI系統中，協調機制對應對多項技術挑戰至關重要。這些挑戰包括：
? 資源爭用：多個智能體需爭奪有限資源；
? 冗余操作：智能體無意間重復執行任務；
? 死鎖：智能體相互阻塞導致進程停滯；
? 目標沖突：可能損害系統性能的意圖分歧。

理解集中式多智能體協調策略

集中式協調策略指單一智能體或組件維持全局系統狀態，并為系統中所有智能體制定決策，引導其行動以實現共同目標。該策略采用分層架構：頂層中央控制器通過預設通道向執行智能體下達指令，執行智能體則通過結構化機制反饋信息。

此種技術架構為復雜協調任務提供顯著優勢。中央控制器憑借完整系統信息實現全局優化，確保確定性行為與結果一致性。全局視角實現高效資源分配并在執行前預防沖突，使集中式控制對關鍵任務系統尤為有效。

空中交通管制系統是集中式協調的典型實例——控制塔臺指揮多架飛機維持安全與效率。類似地，工業制造場景的機器人常采用中央控制器協調裝配線機器人的精確移動與交接動作。

分布式協調策略指決策權分散于多個智能體的方法，各智能體基于局部信息運行，通過點對點交互實現系統級目標協調。

該架構依賴智能體間的直接通信網絡，每個實體基于局部系統視角與本地目標自主決策，同時遵循協調協議。

分布式系統的技術特征體現為去中心化決策流程（消除單點故障并支持信息并行處理），以及通過簡單局部交互涌現群體智能的突現行為（如雷諾茲基于基礎規則與局部通信實現的鳥群模擬研究）。

群體機器人是分布式控制的典型案例：多個簡易機器人無需中央指令，通過局部交互協同完成任務。類似地，去中心化金融系統不依賴中央機構，利用共識算法驗證分布式節點交易。

此類分布式方案常采用以下技術協議：
? 流言協議（信息傳播）
? 共識算法（跨智能體協同決策）
? 市場機制（資源分配）

集中式與分布式多智能體協調策略差異

兩種策略的選擇影響系統性能至容錯能力等全方位特性，具體差異如下：

決策流程

集中式協調通過單點決策流程運行，利用全局系統可見性。此類系統憑借全局優化能力，可基于完整信息制定決策，實現資源統一分配與權威指令執行。以分層規劃算法為例，該方法確保行動一致性，但應對局部條件變化時靈活性受限。

分布式系統采用多種共識機制，允許多節點參與決策，包括多數決投票系統、基于拍賣的資源分配方法及基于局部信息的自主決策。合同網協議即分布式策略范例，允許節點依據能力與當前負載競標任務，形成類市場環境。

兩種方法的技術影響顯著：集中式系統初始決策速度更快，但隨復雜度提升面臨可擴展性挑戰；中央控制器失效將導致系統癱瘓，形成危險單點故障。分布式系統雖更具韌性，需復雜協調機制，并可能導致跨組織結果不一致。

集中式系統初期實施較簡單，但規模擴展后復雜度驟增。分布式系統需更高前期設計復雜度，但在動態環境中（尤其采用AI代理工作流時）展現更優適應性。

信息流與通信模式

集中式協調系統采用中心輻射模式傳輸信息，數據匯聚至中央節點后分發。這種層級結構建立清晰的通信通道，決策通過組織自上而下傳達。中央節點匯總輸入、處理信息并發布指令，確保策略統一執行與系統級高效更新。

分布式協調通過點對點通信網絡運行，信息在節點間橫向流動且無需中央仲裁。此類系統常采用流言協議（節點周期性隨機選擇鄰居交換信息，逐步實現全網數據傳播）。

此類局部信息交換降低單點依賴，但引入數據復制開銷與同步挑戰（如分布式哈希表DHTs以通信開銷增加為代價提升數據可用性）。

兩種模式的性能特征差異顯著：集中式系統常規操作延遲較低，但峰值負載時中央節點面臨帶寬瓶頸；其請求-響應通信模式優化效率，但中央節點故障易致系統癱瘓。分布式系統采用發布-訂閱機制分攤帶寬需求，減少擁塞但可能增加整體延遲。

集中式系統若中心節點失效將導致服務完全中斷，但邊緣節點故障不影響整體運行。分布式系統則實現優雅降級——局部網絡不可達時仍以效率降低為代價維持運行。這種韌性需付出代價：維持信息新鮮度需更頻繁同步，迫使系統架構師在計算與網絡延遲間權衡平衡。

可擴展性特征

集中式協調方法因設計限制面臨固有擴展瓶頸。隨系統規模擴大，計算瓶頸以O(n2)復雜度顯現（n代表智能體數量）。

此二次方增長在現實案例中顯著：NOX控制器最大處理能力為每秒3萬流請求，而企業網絡常需超千萬流請求，凸顯集中式架構的根本瓶頸。

分布式協調方法展現O(n)復雜度的優異擴展特性。通過將協調限制于鄰近節點或有限組群，系統處理負載隨網絡規模線性分布。

這使得系統可擴展至更大規模智能體群，避免集中式架構的計算爆炸問題。容錯能力亦隨規模提升增強，錯誤保持局部化而不會在協調機制中擴散。

地理分布對集中式系統提出額外挑戰：通信延遲與網絡復雜度正相關。當通信延遲隨距離顯著增加時，采用鄰近節點交互的稀疏控制器性能可能優于全連接通信的集中式系統。

此性能權衡在地理分散系統（如分布式數據中心）中尤為突出，需平衡空間靈活性與協調開銷。

增強型集中式控制器（如Beacon）通過并行處理實現優異性能（24.7微秒延遲處理1280萬流），而分布式控制器（如Kandoo與DIFANE）在百萬級流量下保持低延遲且無單點故障。

最優解取決于具體應用需求，分布式方法通常為企業級AI部署提供更優容錯能力與可擴展性。

實施復雜度與開發開銷

集中式協調系統通過直白的實施模式提供顯著的開發優勢。單一控制點管理所有智能體，調試流程因執行路徑可預測而更直觀。

然而，隨著狀態復雜度提升，集中式系統在管理并發操作時面臨嚴峻挑戰，處理復雜互依智能體狀態時易成瓶頸。

分布式協調引入額外實施障礙，開發團隊需應對競態條件、局部故障場景及復雜狀態同步問題（此類問題復現與調試難度極高，凸顯AI智能體開發的常見挑戰）。

但此方法在實現專用智能體行為時優勢顯著：各組件可更高自主運行并降低通信開銷（對通信故障頻發系統尤為重要）。

兩種方法的技術考量差異顯著：集中式系統通常提供更強狀態一致性保障，但需穩健死鎖預防機制；分布式系統必須設計精巧沖突解決策略并優雅處理競態條件。

開發框架映射此分野：Kubernetes等編排平臺提供集中式控制平面，而Holochain等點對點框架與智能體AI框架支持真正分布式協調。

行業經驗表明，團隊常低估從集中式轉向分布式實施的復雜度躍升。僅調試基礎設施就需大量投入——可視化信息流與重建分布式執行時間線的專用工具對維持系統可靠性至關重要。

任務分配與資源管理

集中式協調系統遵循全局優化原則進行任務分配：中央控制器掌握全部資源信息，可確定性指派任務。

該方法通過匈牙利分配法等算法實現高效資源利用（基于完整成本矩陣將任務最優匹配至智能體）。中央控制器可實施效用函數，平衡系統級性能目標與個體智能體能力。

分布式系統采用基于協商與市場原則的分配機制。合同網協議允許智能體自主發布任務、接收投標并分配合約，無需中央監管。類似地，基于拍賣的方法實現任務涌現式分配（智能體依據能力與當前負載競標）。此類系統常達成帕累托效率（無法在不損害其他智能體前提下優化任一智能體處境）。

納什均衡等數學模型為不同范式的資源分配效率比較提供理論基礎。去中心化并行隨機梯度下降（D-PSGD）算法表明，當有效利用局部信息時，分布式系統有時可超越集中式方案。這在時空靈活性可通過協調優化模型開發的地理分布式系統中尤為顯著。

集中式系統通過全局知識實現最優分配，但易受瓶頸制約；分布式方案（如地理分布式數據中心采用的方法）通過自適應局部條件的自主智能體獲得韌性。

在無法獲取完整信息的動態環境中，此類分布式機制通常犧牲部分理論效率以換取更強魯棒性與可擴展性。

混合方法與適用場景

混合協調策略融合集中式與分布式控制要素，以克服純方案的限制。此類系統通常采用分層協調架構：中央樞紐監管高層策略，而智能體半自主運行。

該方法平衡集中式AI治理與分布式執行，允許各領域自主管理流程，同時由中央團隊確保標準統一與戰略協同。

混合系統技術實現：包括聯邦聚合（本地模型獨立運行并周期性向中央系統同步更新）。實際案例如DAIS AI框架：以聯邦方式將AI計算分布至邊緣、霧與云節點，結合本地處理與中央編排，提升可擴展性與韌性。

策略選擇考量
? 集中式控制：適用于小規模系統（需強一致性與緊密協調）
? 分布式方法：適合需容錯與本地適應性的地理分散大規模系統
 ? 混合模型：最佳適配復雜混合需求場景（如供應鏈網絡：本地節點自主優化，同時向中央系統提交全局監控）

金融交易系統常采用集中式控制保障精準與一致性，內容分發網絡依賴分布式系統實現擴展性與冗余。混合方法在地理分布式數據中心等場景表現卓越——通過非對稱納什議價模型按貢獻比分配收益，同時中央協調優化工作負載。

組織可隨系統成熟度調整協調策略：初期采用集中式控制強化治理，隨規模擴展逐步引入分布式元素。關鍵在于持續對照業務目標評估系統性能，動態平衡集中控制與分布式自主權，適應需求變化與技術演進。

參考來源：galileo

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

現代戰場已不再僅依賴物理力量與火力優勢。數據、速度與安全通信如今同等重要，甚至更為關鍵。當今軍事與國防行動要求實時情報、協同響應，以及AI驅動工具、無人機與單兵可穿戴設備的無縫整合。

但核心問題在于：傳統網絡并非為此而生。

眾多軍事與公共安全機構仍依賴老舊僵化的通信系統，這些系統難以滿足當下需求。即便升級改造，其底層往往基于公共基礎設施，這導致延遲問題、安全漏洞與不可靠的服務質量（QoS）。

第二大挑戰？多國政府首選衛星通信作為最易獲取的解決方案，但此路徑存在重大缺陷。

為維持戰略優勢，軍事力量必須轉向私有化高帶寬無線網絡——這類網絡可為關鍵任務提供無懈可擊的安全性、保障性QoS與超低延遲。

軍隊的數字障礙賽：傳統網絡何以成為戰場短板

試想一支特種部隊在城區沖突地帶執行任務，依賴以下要素：

• 實時無人機畫面獲取態勢感知
• 一鍵加密通信實現即時協同
• 增強現實（AR）疊加生成數字化戰場地圖

此時網絡突發擁塞，導致視頻流延遲、指令滯后與連接中斷——只因關鍵任務應用運行在優先保障民用流量的共享基礎設施上。

后果嚴重。前線士兵極其依賴實時通信執行任務。

此類情形絕非孤例。諸多國防機構仍依賴公共或過時基礎設施，導致：

• 安全風險——共享頻譜與第三方網絡運營商滋生網絡攻擊、干擾與竊聽漏洞。
• 服務質量（QoS）不可控——軍用與民用流量競爭引發帶寬擁塞與性能劣化。
• 高延遲——公共基礎設施數據路由經全球節點低效傳輸，拖慢戰場實時決策。
• 移動性缺失——傳統網絡難以為快速機動部隊、車輛與航空器維持無縫連接。
• 覆蓋與射程局限——公共網絡與民用用戶共享帶寬，導致擁塞、覆蓋盲區與軍用可用性下降。

破局之道？轉向可提供完全控制、強化安全與實時性能的私有無線網絡。

公共網絡與衛星何以成為國防行動的軟肋

眾多軍事機構依賴公共與商業網絡混合解決方案，包括：

• 公共蜂窩網絡（移動通信）
• 衛星通信（遠程行動）
• 與民用服務共享的政府租賃基礎設施

盡管此類方案提供廣泛覆蓋，卻在關鍵任務環境中引發嚴重限制。

衛星通信：隱秘的脆弱環節

衛星網絡雖為軍事通信提供全域覆蓋與偏遠地區機動性，但與專用私有國防網絡相比存在重大風險：

抗擾性與抗攻擊能力薄弱

盡管具備優勢，衛星系統極易遭受網絡攻擊、干擾乃至物理摧毀。路透社近期報道指出，部分國家正重新評估衛星軍事通信依賴度——新興技術已對其在沖突場景下的生存能力構成嚴峻威脅。

傳統網絡的物理與技術局限

衛星通信在軍事機動行動中面臨顯著挑戰，尤其在復雜地形與高程變化環境中。依賴機械旋轉維持衛星波束指向的拋物面碟形天線，難以在移動中保障穩定連接。這一缺陷在信號遮擋頻繁的城鎮作戰與復雜地形戰場中尤為突出。此外，機動衛星終端需配備小型天線，但其較寬的波束寬度常導致監管限制，削弱了安全無縫連接的精準維系能力。

衛星通信雖具廣域覆蓋優勢，卻無法滿足實時軍事行動所需的高安全性、低延遲與性能保障要求。

私有無線網絡為此提供更優選擇。欲了解私有網絡如何克服衛星局限，請參閱我們的深度分析報告。

私有國防網絡的戰術優勢

與公共或共享網絡不同，私有無線基礎設施專為軍事行動構建——確保無懈可擊的安全性、不間斷的性能與實時響應能力。

1. 安全性：定制化加密與端到端控制

• 零信任架構防范未授權訪問
• 網絡切片與隔離實現流量分段，強化安全防護
• 專用頻譜降低干擾與網絡攻擊風險
• 端到端加密保障實時情報安全共享

在此處詳細了解私有網絡如何增強軍事通信網絡安全。

2. 保障性服務質量(QoS)：優先保障國防行動

• 網絡切片為高優先級應用預留帶寬并優先傳輸，顯著降低延遲
• 指揮中心、無人機與前線部隊間無間斷通信
• 為無人機監視與AI分析提供穩定高帶寬連接

3. 超低延遲：實時決策支持

• 本地化邊緣計算處理數據，無需遠程傳輸，大幅降低延遲
• 本地化網絡架構（對比全球分散路由）避免傳輸減速
• 自主軍用系統、無人機集群與AI輔助作戰依賴低于10毫秒(ms)的響應時間

任務機動性：隨時隨地的安全網絡部署

現代國防行動日益強調機動性與去中心化。軍事力量必須具備快速部署、建立通信并再度轉移的能力——全程保持連接不中斷。

此時，靈活且可快速部署的網絡解決方案便成為關鍵要素。

車載基站（COW）與自動校準技術：移動國防網絡的變革者

戰術機動部隊或前沿部署基地無法承受手動配置校準網絡所需的數小時乃至數日等待時間。搭載自動校準技術的車載基站（COW）解決方案應運而生——該技術是確保戰場即時穩定連接的核心工具。

• 快速部署與再部署能力：軍事單位可在數分鐘內建立并反復遷移安全大容量通信節點，保障偏遠或敵對環境下的作戰靈活性。
• 自動校準：傳統網絡校準需人工調諧，耗時且暴露人員于風險中。自動校準技術實時調整連接參數，確保無縫無干擾運行。
• 高帶寬低延遲連接：支持多千兆鏈路，賦能實時視頻情報、無人機協同與AI驅動分析。

通過車載基站與自動校準技術，軍事團隊即便身處最嚴苛環境，仍可依托即時高帶寬連接保持戰備狀態。

私有網絡在國防行動中的卓越應用場景

? 指揮與控制（C2）通信——部署部隊與總部間安全、低延遲的信息交互。

? 態勢感知與軍事物聯網（MIoT）——實時千萬像素級監控、無人機情報與單兵可穿戴設備互聯。

? 自主載具與無人機集群——依賴超低延遲與高帶寬連接的AI驅動軍事運輸系統。

? 增強現實/虛擬現實（AR/VR）軍事訓練——5G驅動的AR與VR技術強化戰場模擬，為士兵提供實戰化訓練場景。

? 戰術網絡（MANETs/VANETs）——自組織、移動中的臨時軍事網絡保障動態環境下的連接。

結論：國防的未來屬于私有無線網絡

現代國防行動需要安全、高性能且始終在線的通信網絡。依賴公共基礎設施將導致關鍵漏洞——現代軍隊已無法承受此類風險。為確保任務成功、部隊安全與實時戰略協同，必須克服安全隱患、延遲問題與連接不可靠等挑戰。

答案很明確？專為數字化戰場構建的私有軍用無線網絡。

• 通過加密彈性基礎設施實現關鍵任務級安全性
• 專用高性能連接保障帶寬優先級
• 與人工智能、無人機、物聯網及實時分析無縫集成
• 依托自動校準戰術網絡實現快速部署與機動能力

切勿將關鍵軍事通信交付處于偶然狀態。應構建直面日常挑戰的安全高性能私有網絡。

參考來源：ceragon

現代戰場要求快速、精準的決策以確保任務成功。傳統云計算系統雖功能強大，卻因延遲、有限連接性與安全漏洞等問題，難以滿足孤立及敵對環境的需求。戰術邊緣計算應運而生，成為變革性解決方案——通過在無人機、傳感器、載具或單兵穿戴設備等數據源頭直接進行實時處理，實現即時響應。

通過分布式計算能力，戰術邊緣系統在最需要的時空節點為作戰人員提供可行動洞察。本文探討戰術邊緣計算如何與現有軍事基礎設施整合、其在現實場景中的應用，以及在極端部署條件下面臨的挑戰。

何為戰術邊緣計算？

戰術邊緣計算使數據能在采集點本地處理（如作戰人員設備、無人機或載具），無需依賴集中式云基礎設施。這種去中心化方法確保在對抗性或偏遠環境中實現更快決策、更高作戰彈性與強化安全性。

核心優勢：
? 降低延遲：本地數據處理最大限度減少滯后，支持關鍵場景下的快速決策。
? 優化帶寬：本地數據過濾減少向中央節點傳輸的信息量，緩解通信網絡壓力并節省帶寬資源。
? 增強彈性：去中心化架構抵御中斷風險，確保即使與中央指揮的連接中斷，系統仍可持續運作。
? 提升安全性：敏感數據保留在本地區域，降低遭攔截或泄露風險。
? 支持先進技術：戰術邊緣計算賦能實時運用先進技術，增強作戰能力。

應用場景：
? 實時數據分析：即時解析傳感器數據，提供零延遲可行動情報。
? 自主系統：機載處理使無人機與機器人平臺能自主導航地形并獨立決策。
? 強化態勢感知：本地整合傳感器數據，生成全景環境視圖以加速決策。

挑戰：
 盡管戰術邊緣計算具備變革性優勢，仍面臨保護邊緣設備安全、平衡加密需求與低延遲要求，以及應對電力與存儲容量等資源限制的難題。

現代化影響:
 戰術邊緣計算通過系統現代化改造、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，實現對現有基礎設施的補充。該路徑契合強調速度、適應性與信息主導的作戰條令。

戰術邊緣計算如何整合現有軍事基礎設施

戰術邊緣計算旨在通過現代化改造老舊系統、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，增強并補充現有軍事基礎設施。其整合路徑如下：

升級老舊系統：
邊緣計算為老舊軍事平臺賦予現代化能力。例如：
? 數字化士兵計劃：配備可穿戴傳感器的士兵可在依賴老舊通信網絡時，實現本地數據處理與共享。
? 老舊戰機數據融合：F-35等平臺運用邊緣計算整合多源傳感器數據，為飛行員提供實時態勢感知。
通過為老舊系統加裝邊緣賦能技術，軍隊可在延長現有裝備服役壽命的同時獲得先進能力。

部署戰術邊緣服務器：
戰術邊緣服務器作為本地化樞紐，處理物聯網設備、傳感器與自主系統生成的數據。其功能包括：
? 就近處理數據消除延遲
? 在網絡中斷時為關鍵任務應用提供分布式存儲
? 通過本地運行人工智能驅動分析實現實時決策
例如：偵察任務中運用戰術服務器現場解析無人機影像，向戰場部隊投送可行動情報。

支持自主系統：
自主無人機與載具依賴機載邊緣計算實現自主導航與威脅偵測。此類系統：
? 無需外部指引即可適應動態環境
? 與其他作戰單元通信實現協同作戰
該整合降低對集中式控制的依賴，同時提升戰場全域作戰效率。

構建統一生態系統：
邊緣計算支撐「戰場物聯網」（IoBT）互聯環境，實現士兵、載具、無人機與指揮中心無縫數據共享。該生態系統：
? 在具備連接時同步邊緣設備與中央云系統數據
? 通過多源實時更新為指揮官提供全景作戰視圖

部署戰術云端節點：
便攜式戰術云端節點將類云能力直接投送至戰場，實現本地托管計算密集型應用。其功能包括：
? 過濾非必要信息降低帶寬占用
? 為偏遠地區離線任務預加載關鍵數據

戰術邊緣計算的核心組件

加固型硬件：
 部署于軍事環境的邊緣設備必須具備輕量化、耐用性與高能效。此類系統設計需耐受高溫、嚴寒或物理沖擊等極端條件，同時維持高性能運作。

優化軟件：
戰術邊緣軟件須優先確保速度與效率。算法需快速處理海量數據，并根據任務需求輸出定制化可行動洞察。

人工智能與機器學習（ML）：
 AI與ML通過實現預測性分析、威脅偵測與自主決策，在戰術邊緣計算中發揮關鍵作用。模型量化等技術可在不犧牲精度前提下壓縮機器學習模型，適配資源受限的硬件部署。

可靠網絡：
 維持設備間通信對協同作戰至關重要。戰術邊緣網絡需平衡帶寬效率與可靠性，確保在拒止或降級環境中仍能實現不間斷數據交換。

安全協議：
 邊緣設備必須具備防篡改特性及抗網絡攻擊能力。加密技術與安全啟動機制確保敏感信息在作戰全程受到保護。

惡劣環境中部署戰術邊緣服務器的挑戰

盡管戰術邊緣計算潛力巨大，但在嚴苛環境中部署服務器面臨顯著障礙：

環境壓力：
 極端條件——例如溫度波動（-50°C至55°C）、濕度、沙塵暴、水浸、載具/飛機引發的沖擊振動、太陽輻射——可能損害服務器性能。必須采用加固型設計確保設備在此類條件下的耐用性。

網絡限制：
 由于敵方干擾或基礎設施有限導致的間歇性連接，維持可靠通信十分困難。邊緣服務器需在斷聯時自主運作，同時優先保障關鍵數據傳輸的帶寬效率。

電源挑戰：
偏遠部署常缺乏穩定電力供應。服務器須依賴電池或便攜發電機，并通過優化能效實現持續運行。

安全風險：
鄰近敵方的作戰環境加劇網絡攻擊與物理篡改風險：
? 加密協議在傳輸過程中保護敏感數據。
? 防篡改設計確保設備即使遭物理破壞仍能安全運作。

高壓環境下的可靠性：
 硬件韌性對維持極端壓力下的運行可靠性至關重要。先進散熱機制與自動系統恢復協議有助于緩解硬件故障或網絡中斷影響。

可擴展性與靈活性：
動態戰場環境要求模塊化硬件解決方案，可通過增加內存或GPU等升級應對數據量增長或新應用需求。

戰術邊緣計算的應用

實時監視與偵察：
 作戰行動高度依賴無人機與傳感器獲取態勢感知。戰術邊緣計算使這些系統能在本地處理監視數據，為士兵即時提供敵軍動向或潛在威脅的洞察。

自主系統：
 配備邊緣計算的自主載具與無人機可在不依賴外部支援的情況下，導航復雜地形、識別障礙或威脅并實時通信。這使動態戰斗場景中的快速響應成為可能。

單兵穿戴技術：
 增強現實（AR）眼鏡等可穿戴設備為士兵提供實時戰術信息，如部隊位置或目標數據。戰術邊緣計算確保這些設備在戰場條件下無縫運作。

戰地醫療支持：
 集成邊緣計算的AI診斷工具可即時分析生命體征或醫學影像掃描，協助醫護人員在戰區實施急救。自主醫療無人機通過投送物資或遠程支援，進一步提升戰場醫療保障。

后勤優化：
邊緣賦能系統根據任務需求或環境條件預測裝備需求，在減少后勤瓶頸的同時確保物資的及時投送。

提升實時決策能力

戰術邊緣計算通過實現數據在采集源（如戰場、無人機或載具內部）的本地化處理，顯著增強實時決策能力。這種模式消除對集中式基礎設施的依賴，極大降低延遲，確保可行動情報的即時可用。通過本地處理數據，作戰人員能更快作出信息完備的決策——這在分秒必爭的高風險場景中至關重要，任何延誤都可能導致任務失敗。

關鍵提升領域包括：
? 降低延遲：數據在現場處理而非傳輸至中央服務器，使決策時間從秒級縮短至毫秒級。
? 強化態勢感知：對傳感器與影像數據的實時分析，即時解析威脅、戰場態勢與關鍵任務信息。
? 對抗環境韌性：戰術邊緣計算確保即使與中央指揮的通信中斷，決策能力仍可持續運作。
? 自主系統支持：無人機等自主系統借助邊緣計算即時響應環境變化，消除行動延遲。

該策略確保決策速度與沖突節奏同步，在動態且資源受限環境中提供戰術優勢。

提升目標系統的精準度

戰術邊緣計算通過在采集點（如無人機、載具或武器平臺）直接進行實時數據處理與分析，顯著提升目標系統的精準度。這種本地化處理減少延遲，確保目標鎖定決策基于最新、最精確的信息。其提升目標系統的關鍵路徑包括：

? 實時數據分析：邊緣計算本地處理傳感器與影像數據，即時完成目標識別、追蹤與分析，消除向中央服務器傳輸數據引發的延遲。
? 改進目標追蹤：通過降低網絡延遲，確保對移動目標的持續追蹤，即便在建筑物密集或交通復雜的城區等復雜環境中也能實現。
? 增強傳感器融合：整合雷達、攝像頭與紅外傳感器等多源數據，生成目標位置與運動的統一精準視圖。
? 對抗環境韌性：邊緣計算獨立于集中式基礎設施運行，在通信降級或受干擾場景中仍維持功能。

這些能力確保目標系統更快、更可靠，并能更好適應動態戰場條件。

安全處理

戰術邊緣計算通過結合先進加密技術、分布式處理及針對邊緣環境獨特挑戰的強化安全框架，實現數據安全管理。核心方法包括：

數據安全：
? 加密：所有數據在存儲與傳輸過程中均加密，確保敏感信息即使通過開放或敵對網絡仍受保護。
? 本地處理：在邊緣本地處理數據，避免敏感信息傳輸至中央服務器，降低遭攔截或監視風險。
? 零信任安全：零信任網絡訪問（ZTNA）確保僅經認證的用戶與設備可訪問敏感資源，采用最小權限原則與持續監控限制入侵損害。
? API安全：通過強認證、加密、速率限制與定期審計保護連接邊緣設備的API，防止漏洞危及防御系統。
 ? 抗敵手韌性：通過微隔離、相互TLS（mTLS）安全通信、數據歸零功能（節點受攻擊時快速銷毀數據）等機制，強化邊緣節點抵御物理與網絡威脅。

操作保障：
? 行為分析：監控設備行為以偵測可能指示篡改或入侵的異常活動。
? 備份策略：安全備份系統確保敏感數據在中斷或攻擊時仍可恢復。

抗干擾保護：
? 去中心化架構：消除對集中式基礎設施的依賴，確保通信中斷時仍可持續運作。
? 抗電子戰能力：系統設計可抵御干擾與網絡攻擊，在對抗環境中維持功能。
? 自適應安全框架：零信任網絡訪問（ZTNA）根據實時狀況動態調整訪問控制，防止未授權訪問并減輕干擾影響。
? 冗余與故障切換機制：邊緣系統內置冗余設計，確保部分故障時任務仍無縫執行。

上述措施共同保障戰術邊緣計算系統在鄰近敵方的對抗環境中，維持高水平的隱私與安全性。

未來潛力

人工智能與戰術邊緣計算的融合將重新定義軍事戰略：
? 自主系統將實時評估戰場態勢，其策略調整速度遠超人類操作員。
? 增強的態勢感知能力通過精準預測敵軍動向或資源分布，賦能指揮官在高壓下作出精確決策。
? 國防機構與科技企業的合作將驅動硬件設計、機器學習算法與安全網絡解決方案的突破性進展。

隨著全球軍隊加大對戰術邊緣技術的投入，其不僅提升作戰能力——更在塑造以速度、彈性與智能主導的未來戰場形態。

結論

戰術邊緣計算通過需求節點的實時數據分析加速決策進程，并與現有基礎設施無縫集成，正在引發軍事行動的深刻變革。然而，在嚴苛環境中部署此類系統需克服環境壓力、網絡限制、電源制約、安全風險、可靠性要求、可擴展性需求、人為因素及嚴苛標準合規等挑戰。

通過采用加固型設計、安全通信協議、先進散熱系統與模塊化配置應對這些障礙，軍隊可確保戰術邊緣計算在極端條件下仍能提供可靠性能——為分秒必爭的作戰人員賦予關鍵優勢。

參考來源：//www.linkedin.com/pulse/tactical-edge-computing-key-faster-smarter-military-michael-kimes-jkzre

信息環境廣闊、復雜且快速演變。在包含灰色地帶與混合戰爭的當代沖突中，認知往往凌駕于現實之上。因此，人工智能對駕馭這一復雜動態環境至關重要。國防部門需在"小規模戰爭"中強化信息環境作戰效能以實現決策優勢，但必須進一步將人工智能及其能力整合至條令與文化中。

決策優勢的內涵與實踐
 決策優勢確保指揮官更深入理解作戰區域，并剝奪敵方及時決策能力。該理念強調能力優勢而非物理壓制，核心在于通過提供特定選項與限制敵方選擇來影響其行動。當敵方因可行選項全被剝奪而無法行動時，其將停止抵抗——甚至可能在主要戰斗前就已放棄。

歷史教訓與信息環境挑戰
 美國防部近期戰績堪憂：1991年海灣戰爭雖勝卻遺留政權存續問題；2001年阿富汗戰場初期獲勝，但塔利班以游擊戰術利用巴阿邊境卷土重來；2003年伊拉克戰爭初期速勝后陷入僵局。這些案例凸顯信息環境治理困境：海量信息淹沒作戰行動，區域利益博弈（甚至五角大樓內部分歧）阻礙決策優勢。信息環境中，勝利感知與實際戰果同等重要，而失敗認知將導致實質性損失。

阿富汗與伊拉克戰場暴露關鍵問題：信息相關能力（IRC）協調不足。心理戰與公共事務常釋放矛盾信息，使塔利班在復雜信息生態中占據宣傳優勢。例如，塔利班屢次指控美軍造成平民傷亡，而IRC協同失效使其掌控敘事主動權，最終導致公眾信任流失與戰略挫敗。

人工智能賦能信息作戰
 美國防部近十余年持續投資人工智能，代表性項目Project Maven通過機器學習整合多源監視數據（無人機視頻、紙質文檔、硬盤數據等），加速決策分析與信息優勢構建。2018年《國防戰略》確立多域作戰概念，強調信息環境貫穿所有戰爭域。然而，灰色地帶與混合沖突仍存挑戰——非國家行為體借助生成式與判別式AI技術，在國家級行為體支持下實施低于全面戰爭門檻的對抗。

2022年，英偉達GPU/TPU架構推動AI技術普及，國防部開始將AI融入組織文化與作戰。信息作戰部門需利用現成AI工具增強行動，塑造信息環境以實現決策主導。例如：判別式AI可通過自然語言處理實施社交媒體情感分析與影響評估；生成式AI可制作超現實音視頻素材，削弱敵方決策時效性。

制度整合與未來方向
 人工智能尚未深度融入國防部文化、組織與條令體系。當前要務是將AI納入信息作戰框架，觸發"軍事事務革命"。任務定制化訓練須整合AI能力，軍事教育體系需確保AI在攻防行動中占據核心地位。Project Maven僅是起點，AI應成為灰色地帶競爭與高強度混合戰爭中的決策中樞。

盡管AI無法徹底杜絕"阿富汗式潰敗"，但其為國防部提供了駕馭復雜信息環境的最優工具集，至少可確保指揮官優先事項與戰場實況動態對齊。未來，AI驅動的情報融合與認知塑造能力，將成為維持信息優勢、避免戰略被動的關鍵支柱。

參考來源：by Matthew Fecteau

烏克蘭大規模使用無人武器平臺反映了現代戰爭的快速演變，由于反制措施的出現，戰術優勢往往轉瞬即逝。隨著烏克蘭增加遠程無人機的生產，這一激增凸顯了烏克蘭在防御中對無人系統的日益依賴。戰爭經驗表明，無人系統現已成為軍事戰略不可或缺的組成部分，其成功依賴于適應性與創新。

產量與航程持續提升

2024年底，烏克蘭總統澤連斯基宣布計劃在2025年生產近30,000架遠程無人機。2024年10月，烏克蘭國防部報告稱，十個月內已簽訂160萬架各型無人機采購合同，總價值超1,140億格里夫納（約合25.5億歐元）。該數字涵蓋偵察無人機、遠程打擊無人機、第一人稱視角（FPV）無人機等類型，但并未完全體現全年采購總量——安全局、國民警衛隊、內務部等機構另有獨立采購合同，且部隊與志愿組織直接通過公開市場購買后移交軍方。據國防部第一副部長伊萬·哈夫里柳克透露，自2025年初以來，烏軍每月接收約20萬架無人機（含FPV），較2024年一季度月均2萬架的接收量實現驚人十倍增長。

盡管數據亮眼且較2024年顯著進步，但大規模作戰環境下對各類無人機的巨量需求將持續存在。因此，即使當前采購規模可觀，烏軍仍可能繼續擴大無人機采辦。俄羅斯在攻擊遠離前線的烏克蘭城市（對平民施加心理壓力）時，也更多采用單向攻擊（OWA）無人機而非導彈。俄方同樣在提升無人機產量（包括"天竺葵"與誘餌無人機），因其戰略航空力量壽命有限，且彈道導彈成本遠高于無人機，極少用于精確打擊。

圖：烏克蘭無人系統的發展

俄羅斯的單向攻擊無人機持續升級，戰術運用也不斷革新。俄制造商測試反電子戰（EW）系統手段以增強抗干擾能力，同時提升速度與機動性參數，并試驗大當量炸藥、多類型彈頭與其他裝備的載荷配置。然而，國際社會仍能制約俄羅斯本土無人機生產升級，因其零部件高度依賴進口。烏克蘭的情況則不同，因其需實施500公里甚至超過1000公里的打擊——特定類型無人機專為此設計，因烏軍目前缺乏其他可覆蓋此射程的武器。

2024年的關鍵趨勢是雙方戰線各類無人系統數量顯著增加。當前階段，無人機已能幾乎每日攻擊俄羅斯邊境及縱深1500公里內的煉油廠、國防企業與軍事設施。烏克蘭2024年實現質變突破：2022年未實施此類打擊，2023年遠程攻擊鮮有無人機參與。2024年11月6日夜，烏軍襲擊距烏1500公里的里海艦隊卡斯皮斯克基地，擊中多艘導彈艦——此前最遠打擊記錄為1200公里（包括韃靼斯坦共和國國防工業目標）。烏軍總司令亞歷山大·瑟爾斯基宣稱打擊范圍已達1700公里。整個2024年，烏軍摧毀俄境內377個目標，多數為無人機直接攻擊所致。此類打擊在2025年仍將對俄構成重大挑戰，因其無法在廣袤領土全面部署有效防空。數據印證無人機突襲成效：至2024年底，俄煉油產能因無人機攻擊跌至12年來最低點。

烏克蘭無人機庫持續擴展

當前烏克蘭約有500余家企業從事無人機生產，其中240余個項目已獲國防部認證。獲準向烏軍供機的企業數量持續增長。自2022年2月全面戰爭爆發以來，烏方已研發多類新型無人機，包括大型攻擊多旋翼機、中國"御"系列無人機仿制型號、海上無人系統（"海軍無人機"）及用于補給撤離的無人地面載具（UGV）。烏克蘭系統的獨特優勢在于可即時投入實戰檢驗，發現問題后迅速升級改進，這使得其產品在國際市場具備潛在競爭力——以抗電子戰能力與實戰驗證的升級能力見長。

圖：Shark-M無人機

明星機型解析
 烏克蘭無人機型號體系令人矚目，若干明星機型尤為突出。全面入侵前，烏克蘭已生產"萊萊卡-100"等偵察/攻擊無人機。該型機由Deviro公司2017年設計，可在強電磁干擾與GPS拒止環境下持續飛行4小時，覆蓋100公里范圍。2024年，烏克蘭特種系統公司（Ukrspecsystems）推出的"鯊魚"偵察無人機投入實戰，抗干擾性能突出，偵察半徑達80公里。其改進型"Shark-M"航程擴展至420公里，留空時間增至7小時。該公司PD-2無人機兼具偵察與打擊能力，可攜帶3公斤爆炸載荷。烏克蘭航空系統公司研制的"瓦爾基里"戰術偵察無人機憑借隱身特性廣受好評。

實戰驅動創新
戰場現實迫使制造商聚焦開發戰前未有的單向攻擊（OWA）無人機。此類機型現可實現1000公里以上高精度打擊，典型代表包括：
? 安東諾夫An-196"柳特伊"無人機：精準投送爆炸載荷至1000公里外目標
 ? "魯巴卡"小型OWA無人機：與"柳特伊"協同實施集群突防，單次攻擊可動用超百架次混淆俄防空系統

圖：Shark-D無人機

高光作戰案例
 UKRJET公司研制的"海貍"遠程游蕩彈藥因襲擊俄煉油廠與莫斯科等行動聲名鵲起。公開視頻顯示，烏軍還將A-22"狐蝠"輕型運動飛機改裝為無人打擊平臺，可攜帶200公斤載荷實施1200公里精確打擊。此類改裝機的未來發展方向包括可重復使用化改造，使其具備投擲250公斤FAB-250航彈后返航能力。若成功實施，此類打擊將進一步削弱俄戰略航空戰力與能源產能。

趨勢與新技術方案

烏克蘭研發的無人系統具備顯著的現代化升級潛力。2024年，烏克蘭國防部簡化無人機認證測試流程，周期從六個月壓縮至一個月以內。通過在戰斗區域直接測試無人機，技術開發與升級周期得以大幅縮短。

無人系統發展的下一步可能涉及：增加無人地面載具（UGV）數量、引入人工智能功能、提升無人機技術特性、開發反無人機攔截器。

例如，FPV無人機作戰半徑持續擴展。早期商用無人機航程僅5公里，現借助中繼器增至約20公里。由于前線電子戰（EW）密度激增，2024年光纖制導無人機使用量上升（俄軍增幅顯著），2025年烏軍或擴大列裝規模。此類無人機主要任務包括攻擊敵方干擾器，為無線電控無人機開辟作戰空域。

烏軍還首創無人機攔截戰術，用于對抗俄軍攻擊與偵察無人機。攔截型無人機飛行時速可達280公里，攜帶0.5公斤爆炸載荷；甚至采用低成本攔截方式——如用木棍撞擊目標螺旋槳。此類方法成本遠低于傳統防空導彈。烏方正尋求國際合作，例如"Brave 1"創新項目測試德國"泰坦"攔截無人機（時速300公里）。制造商計劃為其加裝機器視覺自動瞄準系統，并愿與烏克蘭開發者持續合作。

圖：授權在烏克蘭武裝部隊使用的Gulliver UGV

繼黑海無人艇（如"馬古拉V5"）成功作戰后，2025年無人化趨勢將向陸域擴展。烏軍UGV將更多用于補給、布雷/掃雷、醫療后送，以及搭載機槍、反坦克導彈或爆炸載荷實施火力支援。2024年11月，烏克蘭國防部與"Brave1"平臺測試100臺UGV，預計近期列裝部隊。

結論
 烏軍無人平臺的發展與應用揭示現代全面戰爭下戰場的快速演變。由于反制措施加速涌現，生產與認證周期被極致壓縮，技術優勢轉瞬即逝。對抗雙方持續尋求新方案，導致技術競賽隨沖突延長不斷加速。

戰爭經驗表明，無人平臺已成為現代戰爭不可或缺的組成部分，相關技術將深度融入軍事條令與戰略。制勝關鍵在于快速適應與創新，未來將更依賴人工智能整合、增強自主性與高質通信協同。